数据中心网络流量路由机制研究

发布时间：2017-10-20 00:28

  本文关键词：数据中心网络流量路由机制研究

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【摘要】：近年来,以云计算为基础的搜索引擎、在线地图、科学计算等数据密集型互联网应用快速发展。作为云计算的重要基础设施,数据中心得到学术界和工业界的普遍关注。数据中心网络是数据中心的核心部分,互连大量服务器与存储设备,为各种组织和个人提供服务与应用。随着数据中心网络内部通信量的快速增长,其带宽需求不断增加。传统数据中心网络利用电分组交换机构建树型分层架构,随着网络规模的增长,其可扩展性差、部署代价高和单点失效等问题日益凸显。为此研究人员提出了许多新的架构,利用CLOS网络架构代替传统树型分层架构是有代表性的方案。此外研究人员还将光技术引入架构的设计,提出了光电混合架构。同时,数据中心网络内部的流量具有分布不均匀、突发性高等特点。传统树型分层架构中广泛使用的等价多路径转发路由算法容易将多条大数据流转发至同一链路,造成网络拥塞。基于上述原因,有针对性的设计新的路由方案成为急需解决的关键问题之一。本论文首先针对CLOS数据中心网络架构,根据数据中心网络数据流传输性能需求不相同的特征,设计了一种软件定义混合路由机制。该机制通过统计计算将数据流分为大流和小流,大流采用自适应路由算法,小流采用流量无视路由算法。在软件定义网络OpenFlow机制的基础上,将部分控制权从控制器下放至交换机,以减轻网络的额外负载。论文在典型的CLOS数据中心网络拓扑结构上建立流量模型进行了性能分析与仿真实验。结果表明:与传统的等价多路径转发算法相比,提案路由方案能够提高网络吞吐量、降低数据流丢弃率和分组端到端时延、同时减轻网络的额外负载。另外本论文针对一种光电混合数据中心网络架构,设计了一种负载均衡流量调度与路由机制。该机制利用软件定义网络具有全局视角的优点周期性统计网络流量,建立流量预测矩阵。通过流量预测矩阵动态计算数据流在多条等价链路上的转发概率,并按此概率完成转发。论文在光电混合数据中心网络拓扑结构上建立合成流量模型进行仿真实验和性能分析。结果表明:与传统的随机早期检测流量调度机制相比,该机制能够提高网络吞吐量,降低数据流丢弃率。本论文设计的两种流量路由能有效提高网络性能,对数据中心网络路由的研究和应用具有一定的参考价值。
【关键词】：数据中心网络 流量路由 CLOS网络 软件定义 负载均衡
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP308;TP393.06
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 研究背景与意义8-10
• 1.2 研究现状10-11
• 1.3 研究内容11-12
• 1.4 论文结构12-13
• 2 数据中心网络架构与流量路由机制分析13-23
• 2.1 网络架构介绍13-18
• 2.1.1 电交换数据中心网络15-17
• 2.1.2 光电混合数据中心网络17-18
• 2.1.3 全光互连数据中心网络18
• 2.2 流量特征分析18-20
• 2.3 路由机制比较分析20-22
• 2.3.1 分布式路由机制20-21
• 2.3.2 集中式路由机制21-22
• 2.4 本章小结22-23
• 3 面向CLOS架构的软件定义混合路由机制23-44
• 3.1 CLOS数据中心网络架构23-26
• 3.1.1 Fat-Tree架构24-25
• 3.1.2 VL2架构25-26
• 3.2 等价多路径路由算法26-27
• 3.3 基于软件定义的混合路由机制27-37
• 3.3.1 软件定义网络27-29
• 3.3.2 路由架构设计29-31
• 3.3.3 数据流统计分类算法31
• 3.3.4 软件定义混合路由算法31-36
• 3.3.5 链路容错路由算法36-37
• 3.4 网络性能分析37-43
• 3.4.1 仿真实验设置37-38
• 3.4.2 网络吞吐量对比分析38-39
• 3.4.3 数据流丢弃率对比分析39
• 3.4.4 分组端到端时延与平均队列长度分析39-41
• 3.4.5 额外负载和截止时间对网络性能的影响41-43
• 3.5 本章小结43-44
• 4 光电混合数据中心网络流量调度与路由机制44-55
• 4.1 光电混合数据中心网络架构44-46
• 4.2 随机早期检测队列调度算法46
• 4.3 负载均衡流量调度与路由机制46-50
• 4.3.1 流量预测矩阵48
• 4.3.2 转发概率计算48
• 4.3.3 负载均衡路由算法48-50
• 4.4 网络性能分析50-54
• 4.4.1 仿真实验设置50-51
• 4.4.2 网络吞吐量对比分析51-52
• 4.4.3 数据流丢弃率对比分析52
• 4.4.4 不同光源方案网络性能对比分析52-54
• 4.5 本章小结54-55
• 5 总结与展望55-57
• 5.1 总结55-56
• 5.2 展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-62
• 附录62
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录62

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本文编号：1064221