福禄克网络下一代网络诊断工具提升数据中心性能分析能力

（本刊讯）网络部署、监控和分析的市场领导者福禄克网络,日前发布全新的海量网络应用分析系统硬件平台——可进行回溯分析的高性能网络诊断记录仪。该产品独特的基于应用的诊断技术,使网络工程师可快速定位企业各项应用的核心性能问题。     

基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

随着云计算技术和分布式业务的发展,数据中心内部“东西向”大象流量激增,这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞,造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型,充分利用各网络节点间的冗余链路,提高资源利用率;并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式,降低了数据包处理时延。实验结果表明,相比ECMP和Hedera这2种调度策略,DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率,减少了平均流完成时间,网络的整体性能有所提高。     

数据中心网络负载均衡问题研究

数据中心网络是现代网络和云计算的重要基础设施,实现数据中心网络负载均衡是保证网络吞吐并提高服务体验的关键环节.首先分析了数据中心网络与传统互联网之间的区别,总结其特点及特殊性在负载均衡方案设计方面的优势.然后从数据中心的复杂性和多样性角度分析其负载均衡方案设计所面临的挑战.将现有数据中心网络负载均衡方案根据不同的实现层次从网络层、传输层、应用层和综合方案4个角度进行分析,对比各个方案的优缺点,并从控制结构、负载均衡粒度、拥塞感知机制、负载均衡策略、可扩展性和部署难度几个方面进行综合评价.最后对现有数据中心网络负载均衡方案进行总结,并指出未来可能的研究方向.     

数据中心网络TCP Incast仿真分析

为分析云计算数据中心网络中的TCP Incast问题的产生原因并探讨缓解该问题的有效途径,采用基于NS2仿真实验的方法,通过改变TCP协议类型、交换机缓冲区大小、服务请求单元大小及重传超时RTO值等影响因素,分析传输吞吐率性能的变化。分析结果表明,通过改变这些影响因素有助于缓解TCP Incast问题,但同时也存在各种缺点和局限性。     

如何净化数据中心的DDoS流量

互联网数据中心(IDC)是基于Internet网络,为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备,提供运行维护的设施以及相关的服务体系。IDC提供的主要服务包括主机托管(机位、机架、VIP机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断),以及其他支撑、运行服务等。DDoS作为一种恶性攻击,对于IDC的业务影响是非常巨大的,针对IDC的运维,必须提供一套量身定制的DDoS垃圾流量净化的解决方案。详见“如何净化数据中心的DDoS流量”一文。     

数据中心网络中相关感知流量整合算法

随着大数据、云计算不断融入人们的日常生活,作为支撑其发展的基础设施--数据中心网络的能耗也在急剧增长。为了解决这个问题,学术界提出了能量感知路由（Energy-Aware Routing,EAR）。EAR的主要思想是通过将流量需求聚集在网络链路的子集,并睡眠未使用的网络设备以节省能量。但是在流量低谷时期频繁地切换网络设备模式可能会导致网络振荡甚至网络性能下降。因此提出了一种相关感知流量整合（Correlation-Aware Traffic Consolidation,CATC）算法。提出了基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）的CATC模型,即在流量整合时考虑了流之间的相关性,并结合链路速率来实现更高的节能。在流量约束和链路容量约束下将CATC模型转换为一个最优流量分配问题,并提出CATC算法来求解。仿真结果显示,与现有的节能算法相比,CATC算法在仅仅增加极少网络延迟的同时可以为数据中心网络节省大约45%的能量。     

泛达发布新NET-ACCESS^TM机柜以加强数据中心性能

领先的创新基础网络设施系统开发商和供应商——泛达，在全球范围内推出了它最新的NET—ACCESS^TM服务器机柜系统。这是专门为顾客管理、保护、展示他们的网络布线系统和设备而设计的。     

全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估

随着高校数据中心网络规模的不断扩大和应用需求的增加,全光网作为一种高带宽、低延迟的网络技术,逐渐在高校数据中心网络中得到应用。文章针对全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估进行了研究。首先介绍了全光网的概念和特点,以及高校数据中心网络的需求和挑战。然后重点探讨了全光网在高校数据中心网络中的应用,包括拓扑结构设计、传输技术应用以及设备选型和部署。接着介绍了全光网在高校数据中心网络中的性能评估,包括评估指标、评估方法和实验设计,并给出了实验结果和分析。最后对研究工作进行了总结,并展望了未来的研究方向。     

数据中心的驱动力满足更高性能、更高密度的应用需求

随着互联网的爆炸性发展，数据中心已经得到了蓬勃发展，并成为各种机构和企业网络的核心。一般来说，数据中心是为单个或多个企业的数据处理、存储、通信设施提供存放空间的一个或联网的一组区域。有两大类型的数据中心：企业型和主机托管型的数据中心。     

现代数据中心网络特征研究

近年来,随着虚拟化技术的广泛运用和云计算等新兴应用模式的发展,数据中心网络在组成、结构、功能、规模及应用模式等方面正发生着深刻的变革.深入研究分析现代数据中心网络的特征,对于揭示数据中心网络的工作原理、提高数据中心网络的性能、设计合理的资源管理方案和系统,具有重要的意义.然而,当前针对数据中心网络特征的综合分析研究尚比较缺乏.从数据中心网络结构特征、应用特征、流量特征及虚拟化特征等几个方面,对数据中心网络的基本特征进行了分析研究,并就这些特征对网络资源管理的影响及下一步的研究方向进行了分析,得出了一些初步的结论,以期能为数据中心网络的理论研究和系统设计实践提供基本的借鉴和支撑.     

基于软件定义网络的数据中心网络拓扑优化研究

近年来,随着互联网的快速发展和数据中心的兴起,网络流量的快速增长已经成为了当前网络中的一个重要问题。传统的网络架构已经无法满足这一快速增长的需求,需要寻找新的网络架构来优化数据中心网络的拓扑结构和流量控制,以提高网络整体服务质量。基于软件定义网络的数据中心网络拓扑优化可以极大地提高网络利用率和性能。本文针对现有数据中心网络拓扑结构的不足,提出软件定义网络的数据中心网络拓扑优化策略,旨在提高数据中心网络性能和可管理性,以满足未来数据中心网络应用场景的需求。     

数据中心网络中的流量均衡

现代数据中心网络在任意两个主机之间都存在很多可选路径.如何在多个可选路径之间实现流量均衡,是数据中心网络中的重要研究课题.针对这一问题,已有研究者提出了很多解决方案.对多级Clos架构下的数据中心网络中的流量均衡问题做了深入的分析与总结.首先分析了数据中心网络的特点,然后定义流量均衡问题为最小化等价链路的最大潜在丢包率.之后总结了各种丢包产生的原因,并讨论了影响流量均衡设计方案的两个主要挑战：分组乱序与突发拥塞.在此基础上,把现有解决方案分为主动调度、切片散射、探测与调整及其他这4个大类,并对各解决方案逐一进行介绍,说明各自的优缺点.最后还对不同方案作了对比,指出了未来可能的研究方向.     

基于数据中心流量特征的端到端流量估计算法

数据中心是云计算等大型分布式计算服务的基础,有效地设计与管理数据中心需要遵循数据中心网络的端到端流量特征。然而直接地测量网络的端到端流量需要耗费巨大的软件成本和硬件成本,并且由于数据中心网络结构的特殊性,传统的计算机网络采用的流量估计方法也无法适用于现有的数据中心网络。为解决以上问题,首先依据数据中心的资源分配和链路利用率情况提取出网络的粗粒度流量特征,在此基础上提出一种基于重力模型和网络层析技术的数据中心端到端流量估计算法。与现有的流量推理算法Tomogravity和ELIA在NS3搭建的不同规模的数据中心网络中进行性能对比,实验结果表明,所提算法能有效地利用提取出的粗粒度流量特征,在保证计算效率的前提下将计算准确度大幅提升,可满足当前数据中心网络实时获取端到端流量数据的需求。     

数据中心网络TCP Incast问题研究

目前传统TCP协议不适用于数据中心的工作模式,因此当数据中心中出现常见的多对一流量模式时会产生TCP Incast问题,造成应用层可见吞吐量崩溃。结合数据中心特点,提出全面的解决方案是解决TCP Incast问题的研究目标。围绕TCP Incast问题,深层次剖析了该问题发生的根源,简要概述了该问题面临的挑战,介绍了基于该问题所构建的数学模型;从链路层、传输层和应用层角度分析并总结了近十年具有代表性的解决方案,从有效性、可部署性等不同角度对所列举方案进行了全面对比,发现当前方案大都基于某个具体方面缓解该问题,均存在缺陷;最后提出了可行的解决该问题的研究方向,将关注点聚焦于SDN结合机器学习以及传输新协议。     

云计算数据中心网络技术的应用分析

随着计算机网络技术的发展,我国已经逐渐进入云计算的时代。云计算作为新型互联网的超级计算模式的代表,在远程数据中心,成千上万台电脑在网络服务器形成一片电脑云。在近几年里,受到了企业界和学术界的普遍关注。本文针对云计算数据中心网络技术进行了详细的分析,并提出了云计算网络技术发展的建议,从而更好地为以后的云计算发展打下良好的基础。     

数据中心负载均衡方法研究综述

随着云计算的发展,数据中心网络成为近年来学术界和工业界关注的研究热点.现代数据中心网络通常采用胖树等多根树拓扑结构,存在多条可用路径来提供高对分带宽.由于等价多路径路由等传统的负载均衡方法无法适应数据中心网络中高动态和强突发的流量特性,多种针对数据中心的负载均衡方法不断涌现.围绕数据中心中负载均衡的基本问题,介绍了当前...     

CloudEngine构筑未来数据中心网络

随着IT用户对高性能计算、数据挖掘、数据存储的需求不断增长,云数据中心的规模变得越来越大。面对激增的云计算心用、服务器和存储设备,传统的数据中心网络建设模式已经无法适应上述变化,迫切需要一张新型的“云”网络,不仅能够提供超强的扩展能力、资源按需分配能力,而且简单易维护。     

数据中心安全隐患分析与治理

数据中心作为当前为用户提供网络资源和网络服务的重要部门,是信息交换中心,也是安全事故多发的地方,维护数据中心的安全十分重要。但是由于当前数据中心的安全防护措施不完善,一些安全隐患严重影响了数据信息的传输,对网络应用造成了不利影响。本文主要是对数据中心安全隐患进行分析,就如何治理数据中心的安全隐患提出合理的建议。