层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略.将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗.结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销.

基于多维云用户驱动QoS网络资源调度算法

本文在云经济模型的基础上,提出一种受用户级Qo S驱动的分组调度算法。该算法基于对云Qo S的属性分析,对经济云现有的DBC调度算法进行了扩展和改进。在满足任务的截止期限和预算的范围内,根据任务是否具有高网络带宽进行分组。通过把基于用户专有的Qo S的需求加入到常规分组调度算法中,从而形成了一个基于网络带宽的分组调度算法。仿真结果显示:在模拟的云环境下,本文算法拥有较高的吞吐量和任务完成率。

基于SDN的数据中心网络资源调度机制

随着大数据应用的不断丰富,现在的数据中心通常部署着多种集群计算框架,并由统一的集群资源管理器(如Mesos)进行管理.目前的集群资源管理主要关注计算资源和存储资源,较少的涉及网络资源.但研究表明高效的网络资源管理对于优化作业性能十分重要.本文提出了一种基于SDN(Software Defined Network)的数据中心网络资源调度机制,该机制可以根据管理员预设的网络资源分配策略,加权的进行网络资源调度,为高优先级的作业分配更多网络资源以优化性能,并且实现不同作业之间的网络性能隔离.我们基于开源SDN控制器实现了原型系统,并通过实验验证了该机制的有效性.

广义确定性标识网络

随着智能制造、智能交通等重大国家战略实施,确定性成为信息网络尤其是行业专网的新焦点.现有确定性网络技术始终关注网络传输要素(带宽、时隙等)来保障数据流的确定性传输.然而,仅靠保障传输要素无法支撑新兴行业应用的多样化需求.例如,在算网融合场景,智算任务要求同时保障传输与计算要素的确定性来实现高性能通信;在绿色通信场景,需要考虑节点能量要素的确定性以维持网络稳定运行.针对上述需求,本文基于前期提出的标识网络技术,研究面向传输、计算、存储、能量等多要素的广义确定性网络.首先提出广义确定性标识网络架构,包括差异化服务层、异构融合网络层和智慧化适配层.差异化服务层和异构融合网络层,分别实现差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的统一标识和描述,并通过标识解析映射实现确定性信息向智慧化适配层的统一封装和传递;智慧化适配层完成差异化确定性应用需求和异构化确定性网络要素的适配.现有确定性资源适配方法,即使仅考虑单一网络内的基本确定性要素,仍面临计算时间长、求解复杂性高、灵活度低等问题,为了支持更加复杂的多确定性要素、多种异构网络的协同适配,设计了基于深度强化学习的端到端的确定性调度(End-to-end Deterministic resource scheduling,E2eDet)算法,该算法可统一化、端到端地为混合数据流协同分配多种确定性网络资源,满足不同应用的差异化确定性需求.实验表明,E2eDet比DeepCQF和Random算法分别提升了28.4%和6.38倍数据流调度数量,同时E2eDet可以较好地权衡计算时间和调度能力.

网络资源的均衡化调度算法研究

针对传统轮询算法对网络资源的均衡化调度存在负载均衡性差、网络资源浪费严重以及资源调度效果差的问题,提出一种新的网络资源均衡化调度算法。基于网络资源的均衡化算法运行过程,设计异构集群的并行计算熵的计算矩阵,实现虚拟机的调度,对调度目标的物理节点进行分析,完成网络资源多线程负载均衡调度。采用基于处理时间的网络资源负载动态均衡算法,对每个物理节点建立负载调度机制,使物理节点按照内部最优调度方式实施均衡调度,实现对网络资源的均衡化调度。实验结果表明,所提算法的调度效率高,且具有较高的负载均衡稳定性,可以减少网络资源的浪费,增强网络资源的调度效果。

多维云用户驱动QOS网络的资源调度算法研究

本文提出一种受用户级QOS驱动的分组调度算法，主要基于对云QOS的属性分析，对经济云下现有的DBC调度算法进行了扩展和改进。在满足任务的截止期限和预算的范围内，根据任务是否具有高的网络带宽进行分组。通过把基于用户专有的QOS的需求加入到常规分组调度算法中，从而形成了一个基于网络带宽的分组调度算法。仿真结果显示：在模拟的云环境下，本文算法拥有较高的吞吐量和任务完成率。

大数据网络的均衡调度平台设计与改进

当前的数据调度平台以数据完成时间实现网络资源的调度,将任务完成时间当成网络均衡调度的基础,未考虑大数据网络的能耗指标,无法实现真正的网络均衡调度。提出基于能量评判的大数据网络均衡调度平台,平台由服务模块、控制模块、虚拟化模块和物理资源模块组成,包括资源定义模块、资源监测模块以及资源调度模块三大功能模块。设计一种基于能量评判的网络资源调度模型,在一定的时间区间内,以能量消耗最佳为约束条件,全面分析大数据网络资源调度中的能量评判问题,给出调度平台采集数据的关键代码。实验结果表明,所设计平台的平均能耗率、吞吐率以及CPU利用率指标都较优,具有较高的负载均衡效果。

SSA:一种面向CQF模型的TSN资源调度算法

时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)的目标是在工业控制和5G领域为时间敏感流提供低延迟、低抖动的确定性传输服务.资源调度是保证TSN服务质量的关键技术之一.为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwarding,CQF),但是缺乏相应的资源调度算法对多流进行合理的资源分配以避免传输冲突.由于时间敏感流量具有周期性、特征预知的特点,主要从时间维度研究如何将CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流.将该问题抽象为多约束条件下的资源规划最大化问题,提出基于起始时隙分配的轻量级资源调度算法(start-slot assignment based scheduling algorithm,SSA). SSA通过对端系统上发送时隙进行调节,在满足约束条件的前提下最大化对队列资源的使用,避免了端到端逐跳的时隙分配.实验结果表明,与不控制时隙的直接调度方式相比,该算法能够将成功调度的流数目平均提高41. 84%.

网络资源管理系统

介绍一个有线网络资源管理系统以及它的构成、软硬件配置、功能、几个问题的处理方法和系统的6大特点,该系统在沈阳传媒网络的运行和使用中取得了较好的经济效益和社会效益,具有一定的推广价值。

网络化控制系统综合仿真平台设计

已有的网络化控制系统仿真平台忽略了网络资源调度策略对系统性能的影响,没有提供对网络资源调度策略的仿真接口。基于Matlab的TrueTime工具包,开发了网络化控制系统综合仿真平台,实现了对控制系统与网络系统的联合仿真。该仿真平台提供了对控制策略和网络资源调度策略的联合仿真接口,增强了仿真平台的灵活性。最后,通过仿真试验分析了不同网络资源调度策略对网络化控制系统性能的影响。

基于链路带宽检测的虚拟网络映射算法

虚拟网络映射算法是解决软件定义网络物理资源高效调度,实现网络资源优化利用的关键,其主要目标是将不同的网络构建请求自动有效地映射到底层物理网络,实现物理网络资源的共享。在对虚拟网络映射问题深入分析的基础上,提出了基于链路带宽检测的虚拟网络映射算法,构建SDN网络实验验证平台,并在该平台上对星型拓扑虚拟网络映射算法的性能进行仿真分析。实验结果表明,基于链路带宽检测的虚拟网络映射算法能够提升虚拟网络映射收入支出比(R/C),同时具备网络流量负载均衡能力。

基于车联网远程驾驶的虚拟资源智能协同管理技术

从车联网远程驾驶应用场景入手,分析远程驾驶对网络通信的具体需求,系统提出技术分析方案。首先,在终端侧引入移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术,提供低时延、大带宽和高可靠的边缘计算服务;其次,在网络侧进行虚拟资源协同调度和智能故障预测技术分析,完成远程驾驶所需网络资源的全局管理;最后,在平台侧对智能车辆集成控制服务和与SDN云控制中心相关的技术进行分析,从而实现远程驾驶车辆的智能应用。

Allocation and Scheduling of Network Resource for Multiple Control Applications in SDN

The network resource allocation in SDN for control applications is becoming a key problem in the near future because of the conflict between the need of the flow-level flexibility control and the limited capacity of flow table.Based on the analysis of the difference of the definition of network resource between SDN and traditional IP network,the idea of the integrated allocation of link bandwidth and flow table for multiple control applications in SDN is proposed in this paper.Furthermore,a price-based joint allocation model of network resource in SDN is built by introducing the price for each of the resources,which can get the proportional fair allocation of link bandwidth and the minimum global delay at the same time.We have also designed a popular flow scheduling policy based on the proportional fair allocation of link bandwidth in order to achieve the minimum global delay.A flow scheduling module has been implemented and evaluated in Floodlight,named virtual forwarding space(VFS).VFS can not only implement the fair allocation of link bandwidth and minimum delay flow scheduling in data plane but also accelerate packet forwarding by looking up control rules in control plane.

Cooperative Game Approach for Scheduling in Two-Virtual-Antenna Cellular Networks with Relay Stations Fairness Consideration

In thsssse cellular network, Relay Stations (RSs) help to improve the system performance; however, little work has been done considering the fairness of RSs. In this paper, we study the cooperative game approaches for scheduling in the wireless relay networks with two-virtual-antenna array mode. After defining the metric of relay channel capacity, we form a cooperative game for scheduling and present the interpretation of three different utilization objectives physically and mathematically. Then, a Nash Bargaining Solution (NBS) is utilized for resource allocation considering the traffic load fairness for relays. After proving the existence and uniqueness of NBS in Cooperative Game (CG-NBS), we are able to resolve the resource allocation problem in the cellular relay network by the relay selection and subcarrier assignment policy and the power allocation algorithm for both RSs and UEs. Simulation results reveal that the proposed CG-NBS scheme achieves better tradeoff between relay fairness and system throughput than the conventional Maximal Rate Optimization and Maximal Minimal Fairness methods.

UTILITY OPTIMIZATION SCHEDULING FOR MULTI-POINT VIDEO SURVEILLANCE IN UBIQUITOUS NETWORK

Resource allocation is an important problem in ubiquitous network. Most of the existing resource allocation methods considering only wireless networks are not suitable for the ubiquitous network environment, and they will harm the interest of individual users with instable resource requirements. This paper considers the multi-point video surveillance scenarios in a complex network environment with both wired and wireless networks. We introduce the utility estimated by the total costs of an individual network user. The problem is studied through mathematical modeling and we propose an improved problem-specific branch-and-cut algorithm to solve it. The algorithm follows the divide-and-conquer principle and fully considers the duality feature of network selection. The experiment is conducted by simulation through C and Lingo. And it shows that compared with a centralized random allocation scheme and a cost greed allocation scheme, the proposed scheme has better per- formance of reducing the total costs by 13.0% and 30.6% respectively for the user.

Resource Scheduling Algorithm and Ecnomic Model in ForCES Networks

Resource scheduling algorithm for ForCES(Forwarding and Control Element Separation) networks need to meet the flexibility,programmability and scalability of node resources.DBC(Deadline Budget Constrain) algorithm relies on users select cost or time priority,then scheduling to meet the requirements of users.However,this priority strategy of users is relatively simple,and cannot adapt to dynamic change of resources,it is inevitable to reduce the QoS.In order to improve QoS,we refer to the economic model and resource scheduling model of cloud computing,use SAL(Service Level Agreement) as pricing strategy,on the basis of DBC algorithm,propose an DABP(Deadline And Budget Priority based on DBC) algorithm for ForCES networks,DABP combines both budget and time priority to scheduling.In simulation and test,we compare the task finish time and cost of DABP algorithm with DP(Deadline Priority) algorithm and BP(Budget Priority) algorithm,the analysis results show that DABP algorithm make the task complete with less cost within deadline,benifical to load balancing of ForCES networks.