面向跨数据中心网络的节点约束存储转发调度方法

借助海量数据中心存储,通过存储转发(store-and-forward,SnF)调度大数据传输,已被证明能有效解决跨数据中心间大数据传输难题.然而,多数现有调度方法将数据途经的所有网络节点(例如数据中心)均纳入SnF调度决策,导致其计算复杂度过高,难以为大规模网络提供实时调度服务.针对跨数据中心光网络场景,给出SnF模型,量化分析存储节点数量对调度问题性能与复杂度的影响.研究表明:在一定条件下,无需将所有节点都纳入调度决策也可获得良好的调度性能.由此,提出了节点约束SnF调度方法.该方法的特点在于:1)仅将部分数据途经节点纳入调度决策,降低调度问题求解难度;2)引入拓扑抽象,将被选节点间链路状态压缩,缩小调度问题规模、提高算法求解效率.仿真结果表明:在阻塞率和算法计算时间方面,该方法优于现有调度方法.     

边缘计算网络中面向负载均衡的调度机制

考虑边缘计算网络中的负载均衡需求,提出一种基于集中控制的调度机制。首先决定在哪些网络节点部署边缘计算功能,再针对用户的数据和请求,在满足相关负载均衡约束的前提下通过调度尽量降低流量的平均端到端延迟。评估结果表明,边缘计算节点的数量、计算资源和网络资源的负载均衡程度均可能影响流量的平均端到端延迟。只需选择少量合适的节点作为边缘计算节点,再将计算资源和网络资源的负载均衡调配到合适程度即可有效降低平均端到端延迟。     

一种基于区域访问概率的容迟网络路由算法

延迟容忍网络泛指没有稳定端到端传输路径的无线网络,广泛应用于太空网络、乡村网络、移动传感网络、Ad hoc网络等等,具有重要的研究意义.其路由问题极具挑战性,是当前的一个研究热点.本文针对基于区域单元(Cell)移动模型的延迟容忍网络,提出一个基于区域访问概率的路由算法--PROAREA算法.已有的算法主要通过节点间的相遇概率来指导路由决策,而PROAREA算法则通过各节点访问区域单元的概率估算出了节点间数据传输的期望延迟,从而能够直接使用期望延迟来指导路由决策,具有更好的效果.实验结果表明,与延迟容忍网络中的Epidemic算法和PROHET算法相比,PROAREA算法的传输成功率平均提高了15%和6.95%,而平均传输延迟平均降低了46.7%和40.2%.     

数据中心网络流量调度的研究进展与趋势

近年来,流量调度已经发展成为网络领域的热点研究问题.该问题主要决定何时以及以多大速率传输网络中的每条数据流,其对网络性能和应用性能都具有十分重要的影响.然而,在托管着许多大规模互联网应用的数据中心中,流量调度问题正面临着流量矩阵多变、流量种类混杂、以及流量突发等与流量模型相关的挑战.此外,随着数据中心规模的不断壮大,流量调度问题还面临着网络带宽动态化、网络拥塞随机化、以及网络目标多样化等与网络模型相关的挑战.为了进一步提升对数据中心流量调度的关注和理解,推动流调度技术在实际应用中的不断发展,本文分别从调度目标、调度方式和调度对象这三个维度对数据中心网络流调度的相关研究工作进行了分析和对比,并概括出如下结论:现有研究主要以分布式、集中式或混合式的调度方式对数据中心内、数据中心间或数据中心与用户间的流进行高效地调度,从而达到带宽保障、时限保障、最小化流完成时间、最小化Coflow完成时间、公平性保证、最小化流传输成本等目标.本文最后还指出了四个数据中心流调度的未来发展方向,并相应提出尚未解决的研究问题.     

一种面向监测区域的链路质量和覆盖保证的节点调度算法

为了降低监测区域能耗总开销和减少网络传输时延,保证监测区域网络链路质量、实现网络的全面覆盖和延长网络生命周期,设计了一种基于扫描线和节点自适应调整苏醒时隙的节点调度方案;首先,定义了系统模型即网络假设和调度目标;然后判断网络是否实现当完全覆盖,当不能全面覆盖时,通过调整部分节点的感知半径来实现网络的全面覆盖;当链路质量过差导致传输延迟过大时,通过设计从源节点到目标节点的增加节点苏醒时隙,并根据节点的剩余能量和传输延迟阈值来减少数据传输次数以降低传输延迟;在NS2环境下进行实验,结果表明:文中方法能有效地实现传感器网络监测区域的全面覆盖,降低网络的传输延迟和提高网络的生命周期,与其他节点调度相比,具有很强的优越性和实用性.     

干扰环境下面向延迟的骨干节点路由方法

由于参与节点多、移动性强,武器协同数据链一般采用分层的网络结构.战场环境下,己方通信经常会受到敌方干扰,而这将对武器协同数据链网络的一个很重要的性能指标--时延产生明显影响.另外,传统的只考虑下一跳延迟的路由方法并不能保证端到端延迟最小.针对这两个问题,提出了一种干扰环境下面向延迟的骨干节点路由方法和实现模型.该方法通过信息反馈、跨层的方法感知,利用临近节点的干扰信息和目的节点的端到端延迟信息,来为当前节点决定下一跳路由,实现最小端到端时延.仿真和数值结果表明,与几种典型路由协议相比,该方法具有更好的性能.     

基于跨层设计的无线传感器网络MAC协议

针对占空比MAC协议存在端到端传输延迟问题,提出一种新的占空比MAC协议——PRMAC。PRMAC通过跨层路由信息帧的提前传送可以调度数据包在一个周期内多跳传输,从而降低网络延迟,提高能量有效性。NS-2仿真结果表明,PRMAC在没有牺牲能量有效性的情况下,改进了传统占空比协议的端到端传输延迟,并能提高网络吞吐量。     

基于节点间信息事件分析的CDMA无线Ad Hoc网络传输性能研究

CDMA无线Ad Hoc网络节点间的并发信息传送所造成的节点间相互干扰是影响网络传输性能的主要因素之一.文中从CDMA无线Ad Hoc网络的节点间的信息流量角度研究了CDMA无线Ad Hoc网络的传输性能和吞吐量性能,以节点间信息事件图为工具研究了节点间干扰对网络传输性能的影响,并证明了节点间信息流量成功传输的一个充分条件,最后对结果进行了仿真并给出了节点间信息流量的一个拟合方程.     

数据中心网络可靠组播的研究

通过分析数据中心网络特征和云计算应用需求,提出一种适合数据中心网络的可靠组播机制R2M。针对云计算应用同时强调数据完整性和传输实时性的要求,R2M充分利用数据中心网络服务器间存在多路径的特点,通过组织多棵不相交组播树并行传输数据,并在相邻节点间采用P2P技术建立跨树的恢复关系,实现恢复路径与组播传输路径完全隔离。选择最邻近节点重传数据和较小的路径差错相关性使得R2M能够快速恢复丢失的数据包。基于BCube的仿真实验结果显示R2M具有高可靠性和较小的恢复延迟。     

一种基于支持向量回归的互联网端到端延迟预测算法

互联网端到端延迟是指IP分组沿着互联网中一条确定路径进行传输的延迟,端到端延迟的精确预测是大量网络活动的基础,从网络协议设计到网络监测,再从确保端到端QoS性能到各种实时业务性能提升。提出一种新的端到端延迟的预测方法,主要贡献有:a)将互联网端到端延迟预测的问题转换为多元回归的预测问题,提出了基于多元回归的端到端延迟预测框架;b)采用支持向量回归SVR方法来求解端到端延迟的多元回归问题,提出了基于SVR的互联网端到端延迟预测算法。最后使用互联网采集的RTT数据来验证提出的算法,实验结果表明,提出的预测算法具有快速和精确特点,是一种适合实际应用的预测算法。     

医院网环境数据中心机房网络设计

为了确保医院环境下数据中心机房网络的安全、稳定的运行,需要对数据中心机房网络进行优化设计;采用当前方法进行数据中心机房网络设计时,未考虑到数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离等影响,会造成网络寿命减少,影响数据中心机房网络的生存时间;为此,提出一种基于数据传输速度优化的医院网环境数据中心机房网络设计方法;该方法对数据中心机房网络供配电系统、机房监控系统和VPN虚拟系统等三大子系统进行设计优化,在医疗数据传输过程中,考虑医院网络节点能量优化理论对数据节点进行分簇,以需要传输的医疗数据节点为初始节点,汇聚节点作为医疗数据接收目标节点,采用蚁群优化方法对数据中心机房网络进行多路径搜索,搜索过程中考虑了数据中心机房网络路径传输能耗、路径传输距离以及医院网带宽等因素,最终选择满足多种条件的数据中心机房网络数据传输最优路径,完成医院网环境数据中心机房网络设计;实验结果表明,所提方法设计的医院网环境下数据中心机房网络具有耗能低、扩展灵活、周期短等优点。     

高鲁棒性低延迟的路由协议

无线传感器网络广泛应用于人类社会生活的各个方面,例如灾难预警、工业控制等.而此类应用有很多不仅对数据的实时性存在较高要求,同时对鲁棒性也存在要求.此类问题主要挑战是要兼顾延迟性能和鲁棒性.针对这个挑战,提出了低延迟高鲁棒性的路由协议（RDR）,RDR通过独特的路径探测寻找延迟较短、鲁棒性较强的路径,以此降低传输延迟,利用周围节点协助转发解决不稳定链路,增强鲁棒性,使得网络中的节点可以在良好的网络环境或恶劣的网络环境中都保持较好的延迟表现,同时保证网络中节点可以进行端到端通信,不再局限于单向数据收集.使用OMNeT++平台围绕延迟、鲁棒性等多个角度进行了大量的仿真实验,通过理论分析和仿真实验结合,从各个方面说明了所提协议可以保证较低的端到端延迟,并且具有很强的鲁棒性.     

IWSNs中的混合式共享链路调度

针对工业无线传感器网络中的链路调度问题,提出一种混合式共享链路调度方案.通过对现有典型集中式调度方案存在的不足进行分析,将属于同一路径或多跳路由的节点间的共享链路集中分配给属于同一路径的节点,采用分布式决策决定哪些节点应当在每个时间点使用共享链路;推导出描述调度方案的可靠性和延迟性能指标的解析表达式,表明提出方案能灵活分配和利用链路,具有更好的防止传输差错和减小延迟的能力.仿真结果表明,与现有IWSNs链路调度方案相比,提出方案可以提高可靠性和延迟性能,更有效地利用链路资源.     

一种基于链路流量的路由算法模型

依靠流量工程技术解决端到端延迟的问题是在网络业务流量已知的前提下,不适合未来网络业务类型的不确定性和流量需求的突发性.本文提出了一种通过链路实时流量控制节点状态来选择路由的思想,给出了算法的数学模型,探讨了该算法对业务流量的适应性,为下一步的研究提出了新的课题和思路.     

广域网出口流量调度SDN部署研究

为解决广域网出口部分的流量调度问题,提出了基于SR Policy/EPE的流量调度优化方法,在运营商网络上模拟实现了互联网出口流量调度方案。所提方法通过有效操控业务流量的流向,可实现端到端的流量分配和全网流量灵活调度,在保证用户体验的前提下,有效提高骨干链路的利用率,优化网络整体结构,极大提升了网络的可扩展性。对于各项性能指标应用SR性能测量功能,可选择最优或次优链路以解决广域网出口拥塞问题,证实了所提方案的可行性。     

无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法

无线传感网络中节点数据流量较大,分布范围较广,节点选择寻优计算复杂,导致浪费大量算力在节点选择上,拥塞控制效果不佳。提出一种无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法,计算单条网络链路传输成本,依据传输数据耗费能量,计算传输节点可用能量比值,在传输变量权重值基础上,求得传输节点实际拥堵指数,完成节点选择。计算网络连接层的数据包丢弃概率,确定网络拥塞程度,汇聚节点数据流建立节点选择强制博弈模型,明确传感网络稳态传输条件,利用流量正态分布算法,在节点选择博弈中做出强制选择。经仿真分析证明：所提方法分组递交率保持在83%以上,丢包数量保持在100 pkt/s之内,网络传输节点端到端的延迟在0.3 s以内。     

机会网络中面向周期性间歇连通的数据传输

提出一种在机会网络中基于周期性间歇连通的数据传输策略PICD(periodic intermittently connectedbaseddata delivery in opportunistic networks).通过有效利用节点间的周期间歇连通性改善数据传输性能.节点传输概率的计算则充分考虑了其与汇聚点间存在的间歇多跳路径,并将其与消息容忍的传输延迟相结合.首先,采用随机动态规划的方法建立与延迟相关的传输概率模型;然后,通过基于多跳的函数空间迭代法求出一个周期内的与延迟相关的传输概率分布矩阵;节点面向不同消息延迟的传输概率则基于分布矩阵计算获得,以此作为选择下一跳的依据.与延迟相关的概率转发机制提高了消息在容忍的延迟内被成功递交的可能.仿真实验结果表明,与现有的几种数据传输算法相比,在节点具有循环运动特征的环境下,PICD具有较高的数据传输成功率和较低的递交延迟.     

一种基于Mesh结构Overlay网络的构建算法

Overlay网络是一种构建在IP层网络之上的,由端系统之间的逻辑连接构成的应用层网络。因为Overlay网络易于构建、管理灵活和可扩展性强,在实现Internet上的多种应用中发挥了越来越重要的作用。但是,Overlay网络的连接延时长、抖动大,而且容易形成Overlay网络逻辑连接共享物理链路瓶颈的情况,这样的Overlay网络路由效率低而且鲁棒性差,很难保证诸如流媒体这样的实时应用的Qos要求。文章提出了一种基于Mesh结构的Overlay网络的构建算法。该算法运用了地标聚类和相关路径选择策略,目的是建立一个适应物理拓扑、适用于实时大流量业务的Overlay网络。算法规定当一个节点要加入Overlay网络时,通过测量地标使物理拓扑距离较近的节点相互连接,并且进一步地选择相对独立的多条连接,优化了邻居节点选择、Overlay网络的构建过程。实验结果表明本算法构建的Overlay网络在承载大流量业务时,仍可以保持较大的吞吐量和较好的网络可扩展性。     

面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法

随着数据中心网络规模的迅速增长,网络带宽利用率低下导致的网络拥塞问题日益突出,通过负载均衡提高数据中心网络链路带宽利用率和吞吐量成为了研究热点.如何结合流量特征、链路状态和应用需求进行流量的合理调度,是实现网络链路负载均衡的关键.针对数据中心突发性强、带宽占用率高的大象流调度问题,提出一种面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法,算法首先计算出满足待调度流带宽需求所有路径,然后计算流带宽与路径最小链路带宽之间的带宽比,结合所有路径的带宽比为每一条路径计算路径概率,最后利用概率机制选择路径.算法不仅考虑了流带宽需求和链路带宽使用情况,而且全局地考虑了流调度和链路带宽碎片问题.实验结果表明,最大概率路径调度算法能够有效地缓解网络拥塞,提高带宽利用率和吞吐量,减少网络延迟,从而提高数据中心的整体网络性能和服务质量.     

超算中心典型科研应用特征统计与分析

超算中心已经成为众多科研机构的重要科研基础设施，对基于MPI的高性能计算应用进行数据建模和分析对优化网络流量、资源调度等许多方面十分重要.已有的研究工作大都集中在超算中心大规模MPI整体使用情况，或小规模的某个特定应用的研究，缺乏对科研行业超算中心的研究.本文通过采集和跟踪中国科学技术大学超算中心最典型的两个应用的流量信息：小规模并行的VASP应用和大规模并行的OpenFOAM应用，对MPI各个函数调用的流量数据和数据包传输进行了统计分析并发现其特点和性质，得出了一些新结论，这些结论可以用于指导超算中心网络设计和优化.