光突发交换网络中最长队列优先调度组装机制

提出了光突发交换网络中的最长队列优先调度(LQFSA)机制,将边缘节点的突发组装和突发调度两种技术紧密结合在一起.在现实网络中,业务通常是非均匀分布的,即在某些源宿对之间存在更大的业务流量.仿真结果表明,LQFSA机制可以很好地完成非均匀分布业务流的组装.即使在均匀分布业务流输入下,LQFSA机制在突发大小分布、组装效率和突发丢失率等方面也优于已提出的轮询调度组装(RRSA)机制.

基于Crossbar的可重构网络输入排队分域调度研究

为解决传统网络技术体系中交换结构无法满足大量差异化业务规模化应用的问题,本文基于可重构网络技术体系,采用选择关闭部分Crossbar交叉节点的分域模型,提出了分域调度的思想,分析并推导了承载组内的SDRR调度算法和域内最长队列优先调度算法。最后采用交换性能仿真平台对该调度算法进行了复杂度和时延的仿真比较,结果表明:分域调度的最长队列优先算法比一般最长队列优先算法相对复杂度低,且随着调度域个数增加,相对复杂度降低。在相同业务源输入条件下,Crossbar三分域调度算法的时延小于非分域调度算法的时延,接近公平输出排队调度算法的时延。

输入排队Crossbar架构下的矩阵模型及MM-LQF调度策略

输入排队Crossbar交换是高性能交换设备最为常用而关键的技术之一.本文建立了IQ-Crossbar架构下的矩阵模型,给出了IQ-Crossbar的状态矩阵、队长矩阵、到达矩阵和匹配矩阵的数学定义,并通过分析IQ-Crossbar的信元排队机理,提出和证明了队长矩阵迭代定理和状态矩阵迭代定理.该矩阵模型为分析IQ-Crossbar架构下的调度算法提供了理论依据.基于所建立的矩阵模型,在分析现有LQF调度算法优缺点的基础上,本文提出了一种新的调度策略MM-LQF,该策略的运算效率是LQF的3.72倍,支持的端口门限速率是LQF的2.35倍,在贝努利均匀流量重载条件下平均时延是LQF的1/2;在贝努利Diagonal流量条件下吞吐率为100%.

基于预测的最长队列优先调度算法

提出了一个基于预测的最长队列优先(PLQF)调度算法,该算法不仅考虑队列当前长度,还考虑了即将到来的流量信息,根据这一信息,资源被分配给最可能发生溢出的用户,通过预先调整队列长度以满足即将到来的流量,降低了丢包率(CLR),同时提高了缓存的利用率。理论分析表明,PLQF算法可以获得比传统LQF算法更低的CLR,仿真结果证实了PLQF算法的CLR只有传统LQF算法的10%～60%。

增强的迭代最长队列优先调度算法

针对高速路由交换机的高性能要求,提出了一种复杂度低、具有适用性的增强迭代最长队列优先调度算法(EILQF).对于队列占用率较高的端口,EILQF将其赋予较高的优先权以保证调度算法在均匀和非均匀业务模式下均达到较高的性能;为了防止某些输入队列发生饥饿,EILQF在输入和输出端分别引入一个列表,并将信元等待时间信息融入调度算法中,保证等待时间超过一定限额的信元获得服务.理论分析证明了EILQF的稳定性,详细的仿真实验及与现有调度算法的对比证明了提出的EILQF具有更好的性能.

CICQ的高性能LQF_DRR调度算法

通过研究4种经典的CICQ调度算法,提出一种高性能的LQF_DRR交换调度算法。该算法在输入端采用最长队列优先调度策略,在输出端采用DRR调度机制,通过输入端与输出端的相互配合,优先服务异常队列,以减小交换结构输入端长队列对算法性能的影响。仿真结果证明该算法在各种流量下都有良好的时延性能和稳定性。