干扰状态下大规模网络数据流的分发协调技术研究
本文选题:干扰状态下 切入点:大规模网络数据流 出处:《科学技术与工程》2017年07期
【摘要】:干扰状态下大规模网络数据流具有实时性、波动性、突发性等特点,当前数据流分发协调方法无法保证数据流的平稳传输及分发协调的实时性。为此,提出一种新的干扰状态下大规模网络数据流分发协调方法,通过网络数据流预测值和实际值之间的误差滤除干扰状态下的干扰数据,保证剩余数据流的纯正性。将大规模网络数据流分发协调问题转换成多目标优化问题,以提高大规模网络数据流分发协调的整体性能为目的设定一个目标函数,提出一种大规模网络数据流分发协调预测技术,通过比较处理器计算资源和未来的预期负载确定数据流分发协调策略。实验结果表明,采用所提方法对干扰状态下大规模网络数据流进行分发协调,不仅效率高、实时性好,而且CPU资源利用率很高。
[Abstract]:Large scale network data flow has the characteristics of real-time, volatility and sudden, etc. The current data flow distribution coordination method can not guarantee the smooth transmission of data flow and the real-time of distribution coordination.For this reason, a new method of large-scale network data flow distribution coordination under interference state is proposed. The error between the predicted value and the actual value of the network data stream can filter out the interference data in the interference state to ensure the purity of the remaining data stream.In order to improve the overall performance of large-scale network data flow distribution coordination, an objective function is set up by converting the large-scale network data flow distribution coordination problem into a multi-objective optimization problem.A coordinated prediction technique for large-scale network data flow distribution is proposed. The coordination strategy of data flow distribution is determined by comparing processor computing resources with future expected loads.The experimental results show that the proposed method is not only efficient and real-time, but also has high utilization of CPU resources.
【作者单位】: 武汉大学计算机学院;华中科技大学计算机科学与技术学院;国网湖北省电力公司信息通信分公司;
【分类号】:TP393.06
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