本文選題：干擾狀態(tài)下　切入點：大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流　出處：《科學技術與工程》2017年07期

【摘要】：干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流具有實時性、波動性、突發(fā)性等特點,當前數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)方法無法保證數(shù)據(jù)流的平穩(wěn)傳輸及分發(fā)協(xié)調(diào)的實時性。為此,提出一種新的干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)方法,通過網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流預測值和實際值之間的誤差濾除干擾狀態(tài)下的干擾數(shù)據(jù),保證剩余數(shù)據(jù)流的純正性。將大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)問題轉(zhuǎn)換成多目標優(yōu)化問題,以提高大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)的整體性能為目的設定一個目標函數(shù),提出一種大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)預測技術,通過比較處理器計算資源和未來的預期負載確定數(shù)據(jù)流分發(fā)協(xié)調(diào)策略。實驗結(jié)果表明,采用所提方法對干擾狀態(tài)下大規(guī)模網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流進行分發(fā)協(xié)調(diào),不僅效率高、實時性好,而且CPU資源利用率很高。
[Abstract]:Large scale network data flow has the characteristics of real-time, volatility and sudden, etc. The current data flow distribution coordination method can not guarantee the smooth transmission of data flow and the real-time of distribution coordination.For this reason, a new method of large-scale network data flow distribution coordination under interference state is proposed. The error between the predicted value and the actual value of the network data stream can filter out the interference data in the interference state to ensure the purity of the remaining data stream.In order to improve the overall performance of large-scale network data flow distribution coordination, an objective function is set up by converting the large-scale network data flow distribution coordination problem into a multi-objective optimization problem.A coordinated prediction technique for large-scale network data flow distribution is proposed. The coordination strategy of data flow distribution is determined by comparing processor computing resources with future expected loads.The experimental results show that the proposed method is not only efficient and real-time, but also has high utilization of CPU resources.
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;華中科技大學計算機科學與技術學院;國網(wǎng)湖北省電力公司信息通信分公司;
【分類號】：TP393.06

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本文編號：1696430