光电路交换网络存储转发的研究

发布时间：2020-09-10 14:57

　　随着互联网技术的发展,大数据应用给网络带来大量数据。大数据传输极大地消耗了网络链路资源,无疑会降低网络性能。由于一般大数据对时延不敏感的特性,存储转发的方法被引入到光电路交换网络中以改善网络的性能。在网络节点上安装辅助存储器用以缓存链路拥塞下的一些本该阻塞的数据请求,进而优化网络请求阻塞率。本文介绍了存储转发技术,建立并使用了相关的网络模型,主要通过仿真研究存储转发光网络的性能问题。本文分别讨论了边缘存储方式中的请求绕路问题和核心存储方式中的节点存储器使用量的问题。在边缘存储模型中,我们发现在一些网络拓扑中,向网络节点中加入辅助存储器会导致请求的绕路传输,进而可能引起了网络性能的恶化。为了加强辅助存储器在网络中发挥的正面作用以改善网络性能,本文提出了两种路由优化策略,并验证了它们在减少请求绕路和降低请求阻塞率方面的有效性。此外,在边缘存储模型中,本文考虑了时延敏感请求和时延不敏感请求共存下的网络场景。初始的自适应路由策略下时延敏感请求性能表现糟糕,而路由优化策略2则实现了这一问题中网络性能和公平性的大幅优化。核心存储方式具有更高路由灵活度和复杂性,本文借助时移多层图这一路由框架,就核心存储方式中的网络节点存储器使用量进行了研究。为了衡量存储器使用量,本文提出了存储占用这一统计量。研究表明,存储占用并非均匀地分布于所有网络节点中,并且与请求负载和链路波长数关系密切。我们的研究为数据中心间存储转发网络的设计提供了一个有价值的直觉性的参考意见。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TN929.1
【部分图文】：

拓扑图,拓扑图,骨干网络,数据中心

上海交通大学硕士学位论文数据中心间的光网络20 世纪 80 年代，美国国家科学基金会（National Science Foundation）在美 6 个地方建立了超级计算中心，并组成了美国国家科学基金网(Nationance Foundation Network，简称 NSFNET)最初的主干网。后来 NSFNET 成为网络的骨干网络。NSFNET 数据中心之间的骨干网络具有 14 个节点，21 条，其拓扑结构如图 1-1 所示，我们主要借助 NSFNET 的网络拓扑进行我们接的研究[7-10]。

预测数据,增长趋势

增长的大数据最近这些年，随着网络技术特别是移动互联网的发展，大量的互联网应用产壮大发展起来，例如脸谱网、淘宝网等应用，每天都在产生大量的用户数据。科学领域，同样有强大的数据量来源，例如大型强子对撞机（Large Hadronlider，简称 LHC）实验数据、NASA 哈勃空间望远镜观测数据、人类基因组数据、环境探测传感器网络等[12-14,16]。1 大数据增长趋势美国一家名叫 IDC 的技术预测公司在 2012 年的时候指出，从2005年到 202世界上的总数据量将增加 300 倍，从 130EB 增长到 40000EB（平均到每个约 5200GB 的数据量）[15]，如图 1-3 所示。

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要的科学或者工业上的应用需要交换对时延容忍且大块，简称 DTB）的数据[28]，例如欧洲核子学研究的大型强ron Collider，简称 LHC），每天能产生 27TB 的粒子碰撞数、亚洲和北美洲的很多存储和计算中心；一些经营数据中企业需要在数据中心间备份和同步大数据，无论是新产生理的数据。很多大数据传输场景中，都存在着时延容忍的大数据传输可能容忍数天的时延。除了在时延容忍场景下术提升网络性能，我们也可以主动利用存储器达到节约网。在线服务与云提供商会运营一些地理上分散的数据中心资金租用光网络的链路带宽。而其中主要的负载是数据中种情况下可以采取主动的策略，把待传输数据存储在网络量的非高峰时段，利用空闲的链路带宽传输数据，从而实

【参考文献】