数据中心网络光电交换架构下的流调度算法研究

研究了基于多级Clos数据中心网络的光电交换架构下的流量调度算法,以减少数据传输时延,同时也保证无丢包。传统ADAPT调度算法能实现加速比最小化,但仍然有一些空闲时间槽,而造成带宽未被充分利用。为了解决该问题,在多级Clos网络中,提出了一个多跳路由和调度（Multi-Hop Routing and Scheduling,MHRS）算法,该算法可以在不增加加速比的同时充分利用空闲的带宽。与ADAPT算法类似,MHRS算法先将流量矩阵分解为商矩阵和余矩阵,然后实现两步调度,即将单跳作为第一步,将多跳作为第二步。第一步将余矩阵中的一些数据包调度到商矩阵所形成的配置矩阵的空闲时间槽中,而当这些数据包不能在第一步中被直接调度时,则采用第二步绕道的多跳调度过程传输数据包。仿真结果证明,在多级Clos网络中MHRS算法比ADAPT算法性能更好。     

WMN中基于循环补偿的公平调度算法

针对无线Mesh网络(WMN)中数据包调度方案公平性欠缺的问题,提出一种基于循环补偿的公平调度算法。该算法将Mesh节点中需要发送的数据包缓存在各自的数据流队列中,轮询处理队列的调度请求。利用信道状态监测机制确定队列的信道特征,通过循环补偿模型将队列调度过程划分为发送、补偿、休眠3个时期,各时期循环执行实现通信数据流间的平衡调度。仿真结果表明,该算法在公平性和吞吐量方面的有效性。     

分布式调度算法在VOQ交换机中的应用

为提高高速通信网络的通信效率,针对VOQ交换机,提出在交换机的各个输出端口中进行分布式通信调度(DSA)的策略。DSA算法可直接支持变长数据包通信调度,克服了传统信元交换只能调度定长数据包的缺点,降低了交换机的实现复杂度。仿真结果表明：在各种流量下,DSA算法都比信元调度算法具有更好的调度性能。     

一种新的加权公平队列调度算法

传统公平队列调度算法(WFQ、WRR等)普遍存在基于数据包的权重参数计算问题,由此产生的高复杂度使其难以获得广泛应用。该文提出一种新的加权公平队列调度算法,使用服务概率和随机数实现加权公平调度,显著降低了算法的复杂度。同时使用自适应服务概率计算解决了数据包变长度带来的不公平性。通过队列管理技术有效地提高了交换机的缓冲区利用率,并减小了排队延迟抖动。仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

多媒体传感器网络中服务感知的公平调度算法

针对多媒体传感器网络中基于异常事件驱动的服务模式和基于用户查询驱动的服务模式,分析不同服务的流量模式,提出一种服务感知的公平调度策略,采用基于流量预测的动态公平缓冲共享机制和速率分配算法实现2类数据QoS的公平保障。仿真实验表明,该算法在传输延迟和成功到达率方面实现了公平性目标。     

用于包交换网络的概率加权公平队列调度算法

文中提出了一种新的加权公平队列调度算法 (P-WFQ). 该算法使用相对权重作为一次轮询中的服务概率来实现加权公平调度, 解决了传统的加权公平队列调度算法(WFQ、WRR)普遍存在的基于每个数据包的权重计算的问题, 从而大大降低了算法的复杂度. 另外使用了自适应队列管理技术, 有效提高了交换机的缓冲区利用率, 并可以在有少量丢包的代价下减小队列的排队延迟抖动. 仿真结果证明了算法的有效性和实用性.     

动态调整调度配额的TCSN调度算法*

针对列车控制与服务网（TCSN）的区分服务需求,进行了调度算法研究,提出了一种基于动态调整调度配额的算法DWDRR。该算法在原有的WDRR（加权差额轮询算法）算法基础上增加了调度配额的计算,并根据队列的数据流量到达率、时延优先级、丢包优先级和网络的当前状况综合地决定各个队列的调度配额,实现比例公平的调度。并通过仿真分析证明该调度算法可以根据各队列在不同网络状态下流量到达率、优先级动态地决定队列的调度配额,从而满足TCSN根据不同到达率、优先级进行区分服务的需求。     

6 LoWPAN接入（IPv4）Internet中数据包调度的研究与实现

无线传感器网络与互联网结构的差异性使得两者在数据交互中面临诸多问题。针对6LoWPAN接入(IPv4)Internet中数据包调度问题,在实现两者通信的基础上,优化其调度算法,提出多空间共存的调度模型。分析异构网络通信过程中存在的数据包类型,按照流向和处理方式归类,对于同类数据包,采用设计的算法堵塞其进入对立空间,减少通信过程中数据的冲突碰撞。设计异构网络的适配网关对该调度模型进行验证,经调度处理后的数据包不会引起系统ICMP消息回应。实验结果表明,该多空间共存的调度模型能实现数据包的有效调度,同时网关的整体性能得到一定的改善。     

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。     

基于机器学习的复杂网络数据流均衡调度算法研究

为解决传统网络数据流调度算法的均衡性、冗余和噪音数据造成的存储消耗和学习算法运行效率低下的问题,提出了基于机器学习的复杂网络数据均衡调度算法研究。基于机器学习的数据流特征选取,确定PSH数量标志位,进行数据包大小变换,实现复杂网络的数据流均衡算法。实验数据表明,与传统数据流调度相比,基于机器学习的复杂网络数据流调度均衡性提高,学习算法运行效率提升。     

WSN中满足公平性的时分复用调度算法

如果网络中的节点不能及时公平地共享信道资源,会造成数据传输延时的增加和节点能量的浪费。为解决这种信道分配不均问题,提出一种基于TDMA的调度算法TSFA。该算法分为网络分簇、节点染色、独立集调度3个步骤,主要思想是在分布式顶点染色算法DVCA的基础上得到最大独立集,其根据每个独立集内的数据流量大小分配时隙。仿真结果表明,TSFA避免了相邻节点间的通信干扰,减少了网络的通信延时,提高了网络的吞吐量,实现了信道分配的公平性。     

基于比例公平的下行联合分组调度算法

传统比例公平算法不能很好地权衡系统吞吐量与用户间的公平性,为实现下行链路实时和非实时用户数据量的同步传输,提出一种基于比例公平的下行联合分组调度算法.给出调度模型和传输架构,从而获得联合分组调度算法.设计基线调度算法与其进行比较,结果表明,当系统负载为1时,该算法的吞吐量约提升13％,实时数据与非实时数据包时延均低于基线调度算法,且用户公平性指数较高.     

DiffServ网络中基于流量负载的动态带宽分配

在DiffServ网络中,流量以聚集类的形式存在,聚集类中的流量负载是随时间不断地发生动态变化的.当不同聚集类中的流量负载与调度算法(如WFQ)为其分配的资源(如带宽)不成比例时,即使两个聚集类的优先级相同,它们中的数据包也会得到不公平的待遇.为此,DiffServ网络中面向公平的动态带宽分配引起了广泛的研究.本文中为了实现公平的带宽分配,提出了一种基于流量负载的动态带宽分配的方法,其中在动态计算各个聚集类应分得的新带宽时主要考虑了当前分得的带宽和聚集类的队列长度增量这两个因素.仿真实验结果说明了该方法的有效性.     

智能变送器的网络实时调度算法

STNP智能变送器网络是一种基于IEEE1451.3标准和电力线载波技术的总线型智能变送器网络,而机载传感器网络具有数据包小、包数多的特点,在同一条总线上传输容易产生冲突,从而影响系统的实时性.本文针对STNP智能变送器网络数据传输的特点,设计并实现了适用于STNP网络的传输调度算法,通过传输调度保障了系统的实时性.     

基于流量隔离的公平聚集器

为实现对微流的最差延迟最早聚集,并对聚集完成的宏流进行过滤与排序,实现宏流公平调度,提出基于流量隔离的公平聚集器(FAFI)。FAFI解决了在基于流量聚集调度模式中,同一宏流内部各竞争微流之间的突发流量对数据包传输延迟产生影响的问题。通过严格的数学推理与演算,证明FAFI的有效性。仿真实验验证了对FAFI模型的定量分析结果和FAFI模型的性能。     

网络数据包的协议分析算法设计与实现

为有效地监听网络状况和数据传输,截获网络传输的数据包,分析网络性能,排除网络故障,文中在以太网的基础上,通过对网络数据包的协议分析,设计并实现了一个网络数据包的协议分析算法(PLA算法)。PLA算法可以有效地对网络中传输的数据包进行协议分析,解决了如何判别在网络上传输的数据包是什么类型的数据包,每一个数据包都用到了哪些协议。通过PLA算法对数据包的分析,可以使得流量统计和流量收费更加精确。     

数据中心差异化时延满足率优化调度

光交换网络数据传输时根据数据性质不同,用户对时延要求也有所不同,如何在保证光交换调度效率的同时满足差异化时延需求,是决定网络性能的一个重要因素.目前针对光网络调度的研究主要基于逐个时隙或基于分组进行调度.前者没有考虑重配置开销的问题,无法处理大规模数据交换,后者忽略了不同延迟以及QoS保证的需要.为了解决数据中心光交换数据时延需求不同的问题,本文提出两种新的调度算法SDF (stringent delay first)和m-SDF (m-order stringent delay first),将不同数据包的差异化时延需求、配置顺序、重配置开销和加速比作为考虑因素,在流量调度时采用贪心策略,每次选择对时延最为敏感的数据包进行优先调度以满足时延需求.所提算法在保证投递率的前提下,能最大程度满足更多数据包的传输时延.仿真实验表明两个算法具有较高的时延满足率,证明了调度算法的有效性.     

基于网络处理器的防火墙流量控制技术

分析了流量控制机制中现有的缓冲管理和分组调度算法,提出一种适合防火墙流量控制特点和网络处理器特点的自适应抢夺式流量控制算法,并给出基于网络处理器IXP2400的具体设计实现。     

基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法

传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。     

一种简单的平滑公平轮转调度算法

根据通用处理器共享的公平排队思想,针对数据包或信元交换,提出了一种将数据流的预订速率作为时隙分配的权值来构建动态调度树的公平轮转调度算法。其主要思路是:当有新数据流到达时,将各数据流按其权值均匀分布到完全二叉树的叶子节点上,在每个时隙开始时轮转调度算法负责从叶子节点中依次取出数据流号,发送该数据流的信元,调度复杂度为O(1)。与其他经典的公平调度算法引比,所提出的公平轮转调度算法实现简单。理论分析和仿真结果都表明,这种简单的平滑公平轮转调度算法(SSFRR)具有良好的公平性,对源端为漏桶控制的数据流能够提供端到端的有界时延,且能够提供基于数据流的QoS保证。