發(fā)布時(shí)間：2021-12-09 07:50

　　針對(duì)數(shù)據(jù)中心大象流碰撞頻繁、鏈路擁塞嚴(yán)重和負(fù)載不均衡等問(wèn)題,提出一種基于蟻群優(yōu)化的多路徑流量調(diào)度算法。算法結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)多路徑特點(diǎn)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)全局視圖優(yōu)勢(shì),首先通過(guò)sFlow控制器進(jìn)行大小流檢測(cè);然后采用K短路徑算法在最短路徑的基礎(chǔ)上增加非最短路徑,并計(jì)算路徑庫(kù)中的各路徑關(guān)鍵度,選取關(guān)鍵度較小的路徑作為待選路徑,降低調(diào)度算法開(kāi)銷;最后根據(jù)大小流特點(diǎn),分別設(shè)置蟻群算法中的鏈路傳輸代價(jià)和信息素更新方式,通過(guò)計(jì)算最佳路徑數(shù)和分配權(quán)重實(shí)現(xiàn)多路徑流量調(diào)度。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在不同類型流量模式下,所提算法有效提高了平均網(wǎng)絡(luò)對(duì)分帶寬,降低了最大鏈路利用率,減少了傳輸平均時(shí)延。 

【文章來(lái)源】：電光與控制. 2020,27(12)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

本文算法流程

為了驗(yàn)證本文算法調(diào)度性能,通過(guò)Mininet網(wǎng)絡(luò)仿真工具和Ryu控制器搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,其中,Mininet可以構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),Ryu可以運(yùn)行調(diào)度算法。采用Open vSwitch交換機(jī)并支持OpenFlow協(xié)議,鏈路帶寬設(shè)為100 Mibit/s,利用Iperf模擬網(wǎng)絡(luò)流量。實(shí)驗(yàn)采用四元Fat-tree拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如圖2所示。實(shí)驗(yàn)中采用Staggered Prob,Random和Stride(λ)3種流量模型,并在文獻(xiàn)[6]的研究成果基礎(chǔ)上,經(jīng)反復(fù)仿真驗(yàn)證,本文算法中各超參數(shù)設(shè)置如表1所示。

實(shí)驗(yàn)分別在Stride和Random兩種流量模型下對(duì)比分析3種算法的對(duì)分帶寬。在Stride模式下,分別以Stride(1),Stride(2),Stride(4)和Stride(8)這4種模式產(chǎn)生流量。在Random模式下,也分別進(jìn)行4組實(shí)驗(yàn)。每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)多次并取穩(wěn)定結(jié)果作為最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果,則3種算法的對(duì)分帶寬如圖3所示。從圖3(a)中可知,在Stride流量模型下,ACMP算法的平均對(duì)分帶寬最高,隨著Stride參數(shù)λ逐漸增加,3種算法的平均對(duì)分帶寬均有所下降,其中,ECMP算法的平均對(duì)分帶寬下降最為明顯,而ACMP算法的平均對(duì)分帶寬相比其他兩種算法下降最少。這主要是由于當(dāng)參數(shù)λ=1時(shí),數(shù)據(jù)流主要在同一子網(wǎng)的主機(jī)之間傳輸,不同Pod之間的主機(jī)通信相對(duì)較少,數(shù)據(jù)流發(fā)生碰撞的概率相對(duì)較低,因此3種算法的平均對(duì)分帶寬均較高。隨著Stride參數(shù)λ逐漸增加,不同Pod之間的主機(jī)通信逐漸增多,導(dǎo)致大象流碰撞概率增加,ECMP算法只選取最短路徑調(diào)度,未考慮當(dāng)前鏈路狀態(tài),調(diào)度性能下降明顯,MSF算法通過(guò)選取代價(jià)最小的單一路徑,在一定程度上緩解了大象流的沖突,相比ECMP算法提高了平均對(duì)分帶寬,而ACMP算法通過(guò)蟻群優(yōu)化的多路徑傳輸大象流,有效降低了大象流的沖突,雖然平均對(duì)分帶寬也有所下降,但相比ECMP和MSF算法依然保持在較高水平。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3530241