面向公平性的数据中心流调度技术研究

发布时间：2017-12-04 16:17

  本文关键词：面向公平性的数据中心流调度技术研究

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【摘要】：近年来,随着云计算的兴起,越来越多的交互式应用,以分布式的方式部署到数据中心中。出于用户友好性的需要,这些应用对于时延往往有着很高的要求。然而,一个严峻的事实是,目前的数据中心存在着严重的时延问题。考虑到在数据中心中,服务器之间存在大规模的多任务并发通信,这就对现有的流调度技术提出了极大的挑战。同时,数据中心中的应用普遍采用切分／聚合的工作模式,任务的完成依赖于最后完成的通信流。对于用户请求的响应时间,尾时延的影响尤其巨大。因此,如何降低数据中心时延,尤其是尾时延,已经成为业界关注的热点。目前,数据中心的流调度技术主要包括三类：基于公平共享的流调度,基于优先级的流调度和基于多路径的流调度。第一类工作采用公平共享的调度策略,致力于通过降低交换机队列长度,达到降低时延的目的。另一类工作则通过优先调度时延要求较高的流,提高流调度协议的性能。其中,基于截止日期的流调度工作,通过优先调度截止日期最早的流,实现最小化超时流的数目；而基于流大小的流调度工作,则假设短流对于时延的要求较高,他们通过加速短流,降低数据中心中流的完成时间。而基于多路径的流调度工作,则利用数据中心拓扑的多路径性质,致力于实现负载均衡。他们通过尽可能的将负载分发到各个等价路径上,有效降低了核心层和汇聚层的拥塞程度。传统的流调度协议采用公平共享策略将拥塞链路的带宽均分,导致时延敏感的短流被长流阻塞。最短剩余处理时间优先调度策略,虽然能够最小化流的平均完成时间,但是却会导致长流陷入饥饿。因此,通过分析数据中心中的通信模式,我们提出了膨胀系数指标,表示流的实际完成时间和理想完成时间的比值,解决了平均时延和尾时延之间存在的固有矛盾。进一步地,我们提出了中心式的调度算法,贪心地降低流完成序列的膨胀系数。在该算法下,短流通常优先于长流,而随着等待时间的增加,长流的优先级会不断上升,并最终被调度。为了最小化流的膨胀系数,本文设计了分布式的MERP速率控制策略。该策略定义了不同类型的发送包与确认包,利用其携带流状态信息和速率控制信息。在此基础上,我们设计了MERP发送端、接收端和交换机模块,通过明确的速率控制实现了基于优先级的流调度。大量的ns2仿真实验表明,基于最小化膨胀系数的速率控制策略能够有效降低尾完成时间,而对于平均流完成时间的影响几乎可以忽略不计。目前,数据中心采用等价多路径路由策略,降低网络核心层和汇聚层的拥塞程度,但是其存在着哈希碰撞、流分布敏感、无向上反馈的问题。而现有网路负载均衡的相关工作主要致力于通过将负载均衡分配到等级路径上,提高链路使用率。然而,吞吐量的提高并不必然降低网络时延,我们认为只有将负载均衡策略与传输控制策略结合,才能最大化地降低网络时延。为此,本文设计了基于最小化膨胀系数的多路径策略。具体的,该策略在路由选路时,贪心地降低新流的膨胀系数,从而降低网络时延。仿真实验结果表明,该策略在不同负载下和链路故障的情况下,均能够有效降低平均流完成时间和尾完成时间。最后,我们对本文的工作进行了总结,并结合相关工作,提出了未来工作的展望。
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP308

【共引文献】

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本文编号：1251593