本文選題：性能測量 + 網(wǎng)絡(luò)斷層掃描�。� 參考：《計算機科學(xué)與探索》2016年01期

【摘要】：系統(tǒng)域網(wǎng)絡(luò)是高性能計算機、數(shù)據(jù)中心的重要組成部分,當(dāng)前系統(tǒng)域網(wǎng)絡(luò)存在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模龐大,內(nèi)部鏈路繁多,網(wǎng)絡(luò)流量行為復(fù)雜和各種應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)性能狀況敏感度高等特點,致使采用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)斷層掃描方法進行性能測量的計算復(fù)雜度呈指數(shù)級增長。針對上述問題提出了一種基于消減策略的網(wǎng)絡(luò)斷層掃描方法(network tomography based on reduction strategy,NTRS)。該方法提出了預(yù)處理原則對實際物理拓撲進行策略約束,充分利用內(nèi)部鏈路已知的性能信息縮小性能測量網(wǎng)絡(luò)區(qū)域和關(guān)鍵鏈路覆蓋,依據(jù)測量結(jié)果計算鏈路性能協(xié)方差,篩除性能狀況較好的鏈路集合,實現(xiàn)鏈路數(shù)量的有效約簡,進而很大程度上提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性。通過模擬實驗驗證了NTRS方法的有效性,實驗結(jié)果表明該方法能縮小鏈路性能參數(shù)的測量規(guī)模,降低計算的復(fù)雜度。
[Abstract]:The system domain network is an important component of high performance computer and data center. The current system domain network has the characteristics of large network scale, many internal links, complex network traffic behavior and high sensitivity of various applications to network performance, which results in the complexity of performance measurement using traditional network layer scanning method. Exponential growth. A network tomography (network tomography based on reduction strategy, NTRS) method based on subtraction strategy is proposed to solve the above problem. The method proposes a preprocessing principle to restrict the actual physical topology, and make full use of the known performance information of the internal link to reduce the performance measurement network area and to reduce the performance measurement network area. Key link coverage, the link performance covariance is calculated according to the measurement results, the link set with good performance is screened, the link number is effectively reduced, and the accuracy of the network diagnosis is improved to a great extent. The effectiveness of the NTRS method is verified by simulation experiments. The experimental results show that the method can reduce the link performance parameters. The scale of the measurement reduces the complexity of the calculation.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金~~
【分類號】：TP393.06

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本文編號：2008466