发明名称 基于混合传输模式的数据中心的动态数据流调度方法
摘要 一种基于混合传输模式的数据中心的动态数据流调度方法,在混合传输模式的数据中心网络下,将数据流的大小、交换器通过有线连接构成的网络拓扑图、交换器通过无线连接形成的干扰图以及可用无线连接作为输入,结合松弛算法、线性规划等方法对数据流调度问题进行求解,最终获取数据流传输路径以及链路使用状况,作为算法输出,本发明通过对数据中心中的大数据流进行合理调度,消除数据中心的热点问题,解决拥塞,提升数据中心的整体性能,同时,方案本身的消耗控制在一定范围之内,不会给数据中心引入新的负担,本发明可以在保证数据中心消耗的前提下,对网路中的大数据流进行合理调度,消除数据中心网络的热点和拥塞,提升数据中心性能。
申请公布号 CN104702694A 申请公布日期 2015.06.10
申请号 CN201510122705.5 申请日期 2015.03.19
申请人 清华大学 发明人 崔勇;肖诗汉;朱超;杨振杰
分类号 H04L29/08(2006.01)I 主分类号 H04L29/08(2006.01)I
代理机构 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人 贾玉健
主权项 一种基于混合传输模式的数据中心的动态数据流调度方法,其特征在于,在混合传输模式的数据中心网络下按照以下步骤实现:步骤(1),将数据流f<sub>k</sub>的大小d<sup>k</sup>、交换器通过有线连接构成的网络拓扑图G<sub>w</sub>(V,E<sub>w</sub>)、交换器通过无线连接形成的干扰图G<sub>I</sub>(V<sub>I</sub>,E<sub>I</sub>)以及可用无线连接<img file="1.GIF" wi="80" he="83" />作为输入,其中,V表示交换器集合,E<sub>w</sub>表示有线连接集合,V<sub>I</sub>表示存在相互干扰的交换器节点构成的集合,E<sub>I</sub>表示相互干扰的无线连接构成的集合,干扰图G<sub>I</sub>(V<sub>I</sub>,E<sub>I</sub>)表示<img file="2.GIF" wi="78" he="83" />中的干扰关系;步骤(2),利用线性规划获得最优链路分配问题的最优分解集合<img file="3.GIF" wi="165" he="99" />步骤(3),对于任意的干扰节点v<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>∈V<sub>I</sub>,根据<img file="FDA0000684659010000014.GIF" wi="695" he="155" />和步骤(2)获得的最优分解集合<img file="FDA0000684659010000015.GIF" wi="163" he="100" />获得其对应的权重ω(v<sub>i</sub>),其中e<sub>ij</sub>表示连接i和j的边,如果存在连接,则e<sub>ij</sub>为1,如果不存在,则e<sub>ij</sub>为0,F表示处理对象,为若干个数据流f<sub>k</sub>构成的集合,λ表示链路利用率,C<sub>ij</sub>表示链路容量,ω(v<sub>e</sub>)表示干扰节点的权重;步骤(4a),获得分解之后的多个独立集合IS以及其对应的分数集合{y(I<sub>i</sub>)};步骤(4b),根据(4a)获得的分数集合选择一个独立集合IS,称之为I<sup>*</sup>;步骤(5),对于任意的<img file="4.GIF" wi="229" he="92" />为γ<sub>ij</sub>赋值,如果e<sub>ij</sub>∈I<sup>*</sup>,γ<sub>ij</sub>为1,表示e<sub>ij</sub>被加入解集合,否则γ<sub>ij</sub>=0,表示e<sub>ij</sub>未被加入解集合;步骤(6),结合上一步得到的γ<sub>ij</sub>,更新{γ<sub>ij</sub>}集合,获取新的{γ<sub>ij</sub>},即最终的{γ<sub>ij</sub>},对于{γ<sub>ij</sub>}中为1的元素,其表示的连接属于最终的解集;结合最终的{γ<sub>ij</sub>}和步骤(2)中获得的最优分解集合<img file="5.GIF" wi="171" he="100" />得到<img file="FDA0000684659010000018.GIF" wi="150" he="100" />表示第k个数据流是否经过i节点和j节点;步骤(7a),根据<img file="FDA0000684659010000019.GIF" wi="157" he="100" />将数据流f<sub>k</sub>分配到不同的路径,获得一个路径 集合,每一条路径都需要满足数据流的要求;步骤(7b),对于任意的数据流f<sub>k</sub>,根据概率选择一条路径,加入到路径集合;步骤(8),返回路径集合{P<sup>k</sup>}和{γ<sub>ij</sub>},结束运算。
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