数据中心流量调度与请求分配的关键技术研究

发布时间：2022-01-19 08:08

　　随着互联网以及硬件设备的发展,数据中心作为部署各类应用的基础设施,其规模经历了三层的演化:独立数据中心、异地多数据中心以及边缘小型数据中心。当前数据中心不仅从规模上越来越大,其粒度也将越来越细。多种类型的数据中心满足用户需求,符合混合式应用的数据流量调度以及请求分配问题一直是数据中心研究中的热点问题。本文依次从数据中心内、多数据中心之间以及边缘小型数据中心这三个层面出发,针对带宽资源有限、传输需求多样、数据量巨大、能量消耗过大这四个难点进行分析,通过总结已有工作,并与之对比,从流量调度以及请求分配这两类问题着手展开研究,具体的研究内容以及贡献如下:面向数据中心内部,本文主要研究基于截止时间的流量调度问题。多种应用种类并存,一个用户请求需要多个数据流共同合作完成,那么决定一个任务完成时间的是多个数据流中的最慢那个数据流。同时,部署在数据中心的应用存在部分时延敏感性应用,则数据流的传输完成时间对应用的性能表现有很大的影响。为此,本文提出一种基于截止时间的任务级别的流调度方法。在应用存在不同种类的前提下,将应用分为不同的优先级,流级别的优先级定义继承应用的属性。在流级别下,数据流会根据截至时... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：122 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图２．１流量调度示例图??．．

２．４．１方法概述??概括地讲，ＰＡＴ方法实现了一个任务识别、收益计算以及调度策略生成的集中式控??制方法。这种控制方法根据不同任务的收益来调度任务的顺序。图２．２说明了ＰＡＴ方法的??整体流程，其主要功能部署在一个集中式控制器上。它是ＰＡＴ的核心控制管理多任务的??模块。它需要维护全局任务信息，包括流级别信息和网络容量等。同时，控制器计算整??体最大收益。此外，在全局任务信息和最大收益的基础上生成一个调度策略。然后，所??有的交换机通过生成的调度策略调度所有的数据流。具体工作原理如下：当一个新的任??务到达时，控制模块首先收集请求的具体信息，接下来计算对应的任务收益，最后为当??前任务的请求生成一个调度顺序。下面，我们主要介绍ＰＡＴ的控制模块的设计原理和最??大收益的近似算法。??ＰＡＴ?ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ????Ｔａｓｋ?Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ??｜＾｜ｊ｜?Ｐｒｏｆｉｔ?Ｃｏｍｐｕｔａｔｏｒ??Ｐｏｌｉｃｙ?Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ??＼?Ｖ＇－＇－ｘ＇－－－－－，．．?＂＂＂？?？．．．????＼?ＣｏｉｌｅｃＨｌｐｗ?ｉｎｆｏｒｒｒｖｉｔｉｏｎ＾＾＾Ｃ＾??＼?ａｎｄ．?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ??遍??图２．２?ＰＡＴ整体框架??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｏｆ?ＰＡＴ??２．４．２控制管理??随着ＳＤＮ的发展，越来越多的数据中心内部署集中控制器

需求也不尽相同。设置数据流的大小在１ＫＢ到５０ＭＢ之间随机选择，并记录到数??据集文件中。同时，在本实验中，不同类型的网络负载的源节点分布于不同的主机上。??网络拓扑：我们利用单一交换机的拓扑结构，如图２．３所示，这种网络拓扑能够凸??显网络资源不足的缺陷，同时说明调度在网络中的重要性，ｐＦａｂｒｉｃ［１９］方法也同样采用??大交换机的场景进行仿真验证。由于内存的限制，本实验选择２０个主机节点进行实验??验证，即２０个主机直接连接到同一个交换机。这种设置交换机上的容量是整个网络中??的瓶颈，我们选择以此来强调调度的重要性。网络带宽设置为１００Ｍｂｐｓ。??图２．３仿真实验拓扑??Ｆｉｇ．?２．３?Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｔｏｐｏｌｏｇｙ??对比性能：本文考虑采用三个指标对ＰＡＴ和ｅＰＡＴ方法进行评价。任务完成时间更??－２８?－??

【参考文献】：
期刊论文
[1]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.  计算机研究与发展. 2017(05)



本文编号：3596513