基于SDN的数据中心网络中考虑等待时间的流调度策略研究

随着云计算、大数据、工业互联网的发展,越来越多的应用服务被部署到数据中心,其中一些数据密集型应用程序要求流在尽可能短的时间内完成。提出了一种考虑等待时间的流调度策略(flow priority scheduling algorithm considering wait time, FPWT),该策略在划分流的优先级时不仅关注了流的大小,还考虑了该流的等待时间,即优先处理短流,同时给等待了足够久的长流进行发送的机会,避免造成长流的饥饿,并对流的总体平均完成时间造成的影响非常小。该策略借助(software defined networking, SDN)数控分离及动态全局网络视图的优势,选取最优的转发路径对流进行调度,使得流在尽可能短的时间内完成。仿真结果表明,与现有的平均流完成时间(flow completion time, FCT)策略相比,FPWT能有效地缩短平均流完成时间约27%,并且能明显提高网络吞吐量。

D2D网络中基于SVC视频流缓存的跨层网络编码重传方案

为了降低基站重传视频流的完成时间,针对视频流业务设计了一种D2D网络中基于可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)的视频流缓存跨层网络编码重传方案。该方案首先采用SVC对视频流进行编码以应对终端处理能力的差异性,引入跨层网络编码搜寻最大独立集选取最佳的传输以及编码调度,减少完成时间。其次,针对多协作重传设备间的干扰问题,设计了最佳的资源调度算法,在给定发送设备集的前提下迭代优化设备的发送功率,在不增加完成时间的同时优化系统的吞吐量。仿真结果表明,所提出的方案能够有效地降低完成时延,减少重传次数,增加系统的弹性。

数据中心网络流量调度的研究进展与趋势

近年来,流量调度已经发展成为网络领域的热点研究问题.该问题主要决定何时以及以多大速率传输网络中的每条数据流,其对网络性能和应用性能都具有十分重要的影响.然而,在托管着许多大规模互联网应用的数据中心中,流量调度问题正面临着流量矩阵多变、流量种类混杂、以及流量突发等与流量模型相关的挑战.此外,随着数据中心规模的不断壮大,流量调度问题还面临着网络带宽动态化、网络拥塞随机化、以及网络目标多样化等与网络模型相关的挑战.为了进一步提升对数据中心流量调度的关注和理解,推动流调度技术在实际应用中的不断发展,本文分别从调度目标、调度方式和调度对象这三个维度对数据中心网络流调度的相关研究工作进行了分析和对比,并概括出如下结论:现有研究主要以分布式、集中式或混合式的调度方式对数据中心内、数据中心间或数据中心与用户间的流进行高效地调度,从而达到带宽保障、时限保障、最小化流完成时间、最小化Coflow完成时间、公平性保证、最小化流传输成本等目标.本文最后还指出了四个数据中心流调度的未来发展方向,并相应提出尚未解决的研究问题.

Gyration:基于RTT测量的报文偏转拥塞控制算法

高效的拥塞控制一直是数据中心网络领域的一个重要挑战。往返时延RTT的精确测量是基于RTT的反应型拥塞控制算法的关键。基于Swift拥塞控制算法,提出一种基于RTT测量的报文偏转拥塞控制算法——Gyration,将偏转报文延迟添加到RTT计算过程,在偏转拥塞控制算法中增加偏转延迟的测量,使RTT计算更准确,更加精确地评估网络拥塞情况。实验结果表明,相比Swift算法,在重负载的Cache Follower、Data Mining、Web Search和Web Server流量模式下,Gyration将流完成时间FCT缩短了20%,80%,13%和60%,吞吐量提高了38%,6%,15%和2%,实现了对数据中心网络更加及时、精确的拥塞控制,有效缓解了数据中心网络拥塞问题。

基于动态优先级的数据中心网络闲时感知TCP协议

针对当前数据中心网络传输机制缺乏对online data-intensive(OLDI)应用软实时性和高吞吐量的综合性能保障的问题,提出了一种基于动态优先级的数据中心网络闲时感知TCP协议(least slack-aware TCP)LSTCP。该协议采用最小空闲时间优先(least slack first,LSF)调度策略对流进行优先级划分,利用ECN机制的反馈,根据流优先级和网络拥塞程度实现拥塞窗口的动态调整,实现对紧急流和截止期越早的流优先调度。实验结果表明,与传统截止时间感知协议相比,LSTCP减少了短流的平均流完成时间,保证了长流的吞吐量特性。

面向时延敏感服务的多路径传输调度算法

为了解决多路径传输控制协议(MultiPath TCP,MP TCP)子流任务完成时间不同步、整体传输延迟过大的问题。文章围绕多路径中的链路差异性设计了一种优化传输调度算法。通过实时监控多路径的链路状况和待发送数据流,将优化调度方案分为两部分,当多路径链路带宽被充分利用时采用传输速率优先,多条路径并发的传输数据;当多路径链路带宽未被充分利用时采用最快完成链路优先,以缓解子流完成时间不同步的问题。仿真结果显示,在文件下载、网页加载和视频播放等场景下,该算法性能比默认的最小往返延迟优先(M i n R t t)算法综合提升了25%,可以降低传输延迟。

基于分布式优化的数据中心网络混流调度机制

数据中心网络作为云计算的关键基础设施,其性能对业务服务质量有至关重要的影响。在当前数据中心多业务并存的条件下,数据中心网络中同时存在截止期限流和非截止期限流。为同时满足2种流的传输需求,该文提出一种基于分布式优化的数据中心网络混流调度(distributed-optimization-based mix-flow scheduling,DOMS)机制。首先对截止期限流和非截止期限流分别定义优化目标和传输约束,将混流调度问题形式化为实时速率分配问题;然后利用问题的对偶分解特性,设计主机与交换机的协同调度结构,分布式求解该问题,设定每条流的传输速率并演化至全局最优解。仿真结果表明,DOMS能有效降低截止期限流的期限错失率和非截止期限流的完成时间。