软件定义Fat-Tree数据中心网络的多组播树动态切换机制

数据中心网络中单组播树传输往往难以应付网络拥塞和故障,从而导致可靠性和网络资源利用率较低.多组播树动态切换机制虽然能够灵活地对数据传输进行均衡和故障恢复,但在传统网络中难以部署和实现.软件定义网络将控制面和数据面分离,具有良好的可控性和可编程性.在支持Open Flow的Fat-Tree数据中心网络中,提出一种基于自适应滤波预测的多组播树动态分级切换算法.该算法首先为每个组播会话建立多个备选组播树,并根据收集的网络链路状态为每个组播树计算优先级值;然后采用自适应滤波算法对优先级值进行预测,并利用预测的优先级值设计组播树的动态分级切换策略和数据分发比例.最后,通过在Mininet平台进行了仿真实验,验证了本文所提算法的可行性和性能.

基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类,为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集;然后,根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集;最后,采用概率拟合算法分配路径,实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明,与ECMP、Hedera和DIFF算法相比,DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.

递归型数据中心网络上g-额外连通度及容错单播算法研究

数据中心网络的研究是近几年兴起的热点。与传统的树型数据中心网络相比,递归型数据中心网络具有更好的容错性和可扩展性。部署于n-口交换机上的k-维递归型完全图网络可以表示为Xk,n,σ表示图中任意顶点与同维度其他子图相连接的边数。在实际情况中,网络的额外连通度相较于传统的连通度能够更准确地衡量一个网络的容错性。证明当k≥3,n≥3,σ∈{1,n-1}且0≤g≤2时,Xk,n的g-额外连通度为(g+1)(kσ-1)+n,这一结果接近于其连通度的g+1倍。进一步,提出基于该情形下的容错单播算法,并证明了该算法的时间复杂度和在最坏情况下Xk,n中任意两点间构造出路径长度的上界。通过模拟仿真实验,验证了该算法在执行效率上优于广度优先和深度优先搜索算法,且算法具有较好的容错性。

全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估

随着高校数据中心网络规模的不断扩大和应用需求的增加,全光网作为一种高带宽、低延迟的网络技术,逐渐在高校数据中心网络中得到应用。文章针对全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估进行了研究。首先介绍了全光网的概念和特点,以及高校数据中心网络的需求和挑战。然后重点探讨了全光网在高校数据中心网络中的应用,包括拓扑结构设计、传输技术应用以及设备选型和部署。接着介绍了全光网在高校数据中心网络中的性能评估,包括评估指标、评估方法和实验设计,并给出了实验结果和分析。最后对研究工作进行了总结,并展望了未来的研究方向。

基于深度神经网络的数据中心光互连网络资源分配方法

在人工智能环境下为了提高数据中心光互联网络组件和软件的安全性,需要构建优化的资源分配模型,提出基于深度神经网络的数据中心光互连网络资源分配方法。采用用户关联和功率谱分配联合优化方法构建数据中心光互连网络资源调度模型,结合对网络资源粒度的服务请求QoS资源配置实现对不同种类资源的融合和聚类处理,提取数据中心光互连网络资源的空间、时间、频谱等多维网格抽象模型参数,通过深度神经网络学习方法实现对网络资源分配过程中的多种资源粒度融合和收敛性寻优控制,建立用户之间分配数据中心光互连网络资源的信道模型,通过传输链路均衡配置方案实现对网络资源的优化分配和均衡配置。仿真结果表明,本方法的资源分配传输比特率为18 bit/s,延时较小,资源分配阻塞率低,为0.05%,且资源持有度较高,可始终维持在100%,说明本方法具有对较强的资源均衡配置能力。

光互连数据中心网络架构与业务路由技术研究

【目的】目前已提出的数据中心光互连网络结构中,大多将光网络用于交换机间的机架间通信,而机架内服务器之间的通信则通过电以太网交换机实现。由于电以太网交换机功率较大且数量众多,目前所提出的数据中心光互连网络存在能耗高、带宽低和分组时延大等问题。为了进一步改善数据中心光互连网络的性能,文章提出了一种基于可重排无阻塞三级Clos网络的机架内光互连网络结构。【方法】在此结构中,机架内服务器通过1个三级Clos网络实现相互连接,同时结合文章所提的多波长路由算法可实现机架内服务器间的无阻塞通信。【结果】文章使用OMNET++软件进行了仿真验证,结果显示,文章所提结构的吞吐量在同等条件下比传统机架内电交换提高20%,端到端平均时延减少90%,能耗减少67%。【结论】通过仿真对比可知,文章所提结构可以改善数据中心光互连网络的带宽利用、分组时延及能耗等性能。

网络云数据中心节能方案研究

本文通过研究移动网络云承载业务的高容灾资源预留、低弹性响应时延特性,对网络云数据中心能耗构成要素进行分析,并在实验环境中验证了各个要素对于数据中心能耗影响及对上云业务的影响。本论文通过优化虚拟层资源调度实现计算资源适度集中,减少无效资源占用;通过设备综合节能措施实现设备级能耗灵活管控;通过机房/微模块/设备智能联动温控,降低机房环境能耗。通过上述三项措施,云数据中心可有效降低网络云机房内部设备的运营能耗,达到增收减支的效果,同时解决节电过程中产生的资源冷启动、关联告警等问题,确保上云业务无感知。

数据中心网络拥塞控制机制的设计与实现

拥塞控制技术是数据中心网络中实现超低延迟、高带宽和网络稳定的关键。现有的拥塞控制技术难以同时兼顾低延迟、高带宽和网络稳定。因此,提出一种基于网络感知的拥塞控制机制,利用网络带内遥测技术获取精确的链路负载信息,精确控制流量。通过解决拥塞期间的延迟信息和对信息的过度反应等问题,实现快速收敛以利用空闲带宽,避免拥塞。测试结果表明在小型数据中心网络中,采用本文设计的拥塞控制机制与dcqcn算法进行比较,当流量较小时,在前99%流量的情况下流放缓比的值前者仅为后者的10%左右。

基于SDN的数据中心网络流量调度机制的设计

为实现数据中心网络流量的实时有效调度,保证网络服务质量,本文针对传统静态流量调度方法存在的问题,提出面向服务质量保障的动态流量调度策略(dynamic scheduling flows,DSFlows),该策略可结合控制器所接收到的网络状态,在综合考虑流量生成、对比算法、评估指标等因素的基础上,制定相应的网络流量制定策略。仿真结果表明:当网络负载上升至09时,与负载均衡算法(equal-cost multi-path,ECMP)相比,DSFlows网络吞吐量提升了1608%;平均时延降低了4976%;丢包率降低了565%。因此,DSFlows方案具有较高的可靠性和可行性,符合数据中心网络流量科学化调度需求。

基于TRILL协议的二层数据中心网络技术应用研究

透明互联二层路由(TRILL)协议通过将三层路由技术引入到二层以太网交换中,有望突破传统以太网架构的种种局限。研究分析了TRILL协议的基本原理,提出了一种适用于大规模数据中心的Spine-Leaf TRILL网络架构,并从拓扑设计、设备选型、端口配置等方面给出实施方案,搭建实验环境,根据吞吐量、时延、丢包率等关键性能指标对方案进行了评估。结果表明,该方案能够支持线速转发,端到端时延控制在微秒级,具备良好的突发流量承载能力。

基于SDN技术的数据中心基础网络构建

随着我国信息技术的不断发展,客户对信息数据的要求也在不断地提高,如需要多样化的数据、数据传递要更加迅速、数据要有较高的自身处理能力等,这就意味着必须要对网络进行灵活的控制。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术的出现有效地实现了这一特点,其不仅可以实现资源的灵活配置、自动配置,还满足数据中心网络的应用需求。因此,就对基于SDN技术的数据中心基础网络构建进行研究。首先分析其构建数据中心的优势,然后从其基本架构、抽象服务等方面来对SDN技术的应用以及基础网络构建进行深入的探讨和分析,以此来为相关部门提供参考。

铁路云计算数据中心40G/100G网络设计与实践

铁路云计算数据中心的网络是支持虚拟化资源池与数据传输的基础,为实现高速度、大带宽的网络连接能力,有必要采用先进技术提升数据中心网络的性能与密度。分析铁路云计算数据中心的技术及网络发展趋势,提出基于Leaf-Spine的SDN网络架构及部署方案,研究比较SR4、BiDi、SWDM三种支持40G/100G的光连接特性,建议采用SWDM承载数据中心Leaf交换机至Spine交换机的网络通道。对OM3、OM4、OM5三种数据中心主流多模光缆的有效模式带宽、传输距离、价格因素进行分析,提出了基于OM3与OM5预连接多模光缆结合的光缆布线方案。通过在数据中心工程中进行实践,并对100GSWDM系统承载进行测试,验证了这种网络设计方案的有效性与先进性。

双层网络中心非显著特征数据挖掘算法

为了获取精准的非显著特征数据挖掘结果,提出一种双层网络中心非显著特征数据挖掘算法。首先深入分析双层网络中心的非显著特征信息和类别信息,获取两者之间的相关性和冗余程度。然后根据相关性和冗余程度设定一个判别算子,将判别算子的得分作为标准,实现有效的特征选择。最后在获取双层网络中心非显著特征数据的结构特征后,展开深入的非显著特征数据流拟合处理,同时对非显著特征数据挖掘过程进行跟踪训练,修正挖掘误差,最终完成双层网络中心非显著特征数据挖掘。实验结果表明,采用本文算法可以有效地提升双层网络中心非显著特征数据挖掘结果的准确性。

AI驱动的智能数据中心网络管理与优化

数据中心网络是现代企业和组织的关键基础设施之一,其性能和可靠性对业务的成功运营至关重要。随着数据中心规模的不断扩大和网络负载的增加,传统的网络管理方法已无法满足企业和组织的需求。为了应对这一挑战,AI逐渐成了数据中心网络管理与优化的关键工具。文章将探讨AI在数据中心网络管理与优化方面的应用,包括网络监控、故障诊断、资源分配和性能优化等,并将分析其对数据中心网络的可靠性和效率的影响。

基于时延的趋势感知的无损数据中心网络拥塞控制

在当前的高速数据中心网络中,拥塞控制对于保证持续的高性能十分重要。在过去十年里,研究人员和开发人员已经探索了多种拥塞信号,比如ECN(显式拥塞通知)、RTT(往返时间)和INT(内部网络遥测)。然而,现有的大多数拥塞控制算法要么因为信号含糊而导致拥塞检测不精确,要么因为过于激进的降速而导致过多的带宽损失。本文提出了一种名为DELTA的新型拥塞控制机制,这是一种为无损数据中心网络设计的基于延迟的趋势感知方法。DELTA通过利用RTT的变化识别拥塞趋势,并相应地调整发送速率。通过分析拥塞趋势,发送端将发送速率调整至合理水平应对拥塞,同时仍然保持高带宽利用率消除拥塞。基于此,使用NS-3仿真平台对DELTA进行广泛评估。实验结果表明,DELTA在流量完成时间(FCT)和收敛速度方面均优于拥塞控制算法。

基于云计算的数据中心网络架构优化研究

文章针对基于云计算的数据中心网络架构进行了深入研究与优化。首先,分析数据中心网络的特点与架构组成,包括用户层、接入层、聚合层以及核心层等。其次,针对负载均衡、流量管理以及网络拓扑优化等关键问题,提出一系列有效的优化方法。在负载均衡方面,引入动态调整和预测模型策略。在流量管理方面,采用拥塞控制和优先级调度策略。在网络拓扑优化方面,利用改进的最小生成树算法优化网络结构。最后,通过MATLAB进行仿真实验,验证所提方法的有效性,为数据中心网络的性能优化提供重要参考和支持。

网络切片在数据中心网络的应用研究

网络切片是5G网络中提出来的概念,IP承载网络切片的主要功能是为无线接入网与核心网的网络切片中的网元和服务之间提供定制化的网络拓扑连接,以及为不同网络切片的业务提供差异化的服务质量SLA保证。

基于软件定义的企业级数据中心网络安全探析

随着互联网的快速发展,当前网络环境日趋复杂,存在着很多安全风险。软件定义是一种新型的网络架构,主要分为应用层、控制层和数据转发层,在应用过程中操作便捷,功能丰富,结合云计算和大数据技术共同应用,可提高网络架构可靠性和扩展性。基于此,本文针对目前企业级数据中心网络安全构建的业务需求,基于软件定义提出了一个相对完整的网络框架,有效解决了传统网络存在的缺陷,可抵御各类快速攻击与深度攻击。

SDN技术在数据中心网络架构优化中的应用分析

文章介绍SDN技术的基本概念、原理和关键特性,并与传统网络架构进行对比,针对SDN技术在数据中心网络架构优化中的应用展开深入分析。数据中心网络架构演进及关键元素的探讨。重点分析包括联网数据中心网和内部数据中心网在内的SDN在数据中心网中的应用场景,以及与之相适应的优势和挑战。讨论了SDN技术面临的包括安全性和隔离、性能和可扩展性在内的数据中心网络架构优化中的关键问题,并提出了相应的解决方案和优化策略。 。

医院数据中心建设中网络规划研究与应用

本研究旨在探讨医院数据中心网络规划的基本概念、原则、关键技术与方法,并通过案例分析展示了实际应用效果,同时展望了未来发展趋势。在国内外研究现状和发展趋势的基础上,首先系统性地分析了医院数据中心网络规划的关键技术,如网络拓扑结构设计、网络设备选型与配置、网络安全与管理以及网络性能优化与监控。其次,通过对山东省立第三医院实际案例的分析,验证了这些关键技术与方法的有效性和实用性。最后,对医院数据中心网络规划的未来发展趋势进行了展望,并提出了下一步研究的方向和建议。本研究为医院信息化建设提供了有益的参考和指导,有助于推动医院数据中心网络规划的进一步发展和完善。