本文關(guān)鍵詞：分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的流量調(diào)度與控制技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,用戶對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的要求也日益提高。由于受到網(wǎng)絡(luò)帶寬、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施等因素的限制,如何提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的效率成為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)急需解決的問題。內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(Content De Network,CDN)作為一種典型的分布式網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)用戶就近訪問網(wǎng)站內(nèi)容,極大地提高了服務(wù)效率,而CDN網(wǎng)絡(luò)中負(fù)載均衡是整個CDN網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的核心,是決定CDN網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵部分。負(fù)載均衡是在已有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上提供一種有效的增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)能力、提高網(wǎng)絡(luò)可用性的的方法,在盡可能考慮到緩存服務(wù)器處理數(shù)據(jù)能力的情況下平均分配網(wǎng)絡(luò)中的流量,提高網(wǎng)絡(luò)的整體性能。因此設(shè)計一種穩(wěn)定、可靠的負(fù)載均衡算法具有較好的研究價值和實際意義。本文針對典型的分布式網(wǎng)絡(luò)CDN,將負(fù)載均衡分為兩個部分,網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測部分,以及結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度部分,兩者相結(jié)合可有效提高網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡效率。文中首先分析總結(jié)了各種網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測算法,包括ARMA預(yù)測模型、ARIMA預(yù)測模型、指數(shù)平滑預(yù)測模型、卡爾曼濾波預(yù)測模型等,以及CDN網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)的負(fù)載均衡算法,包括了輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法、隨機(jī)調(diào)度算法、最小連接調(diào)度算法、最短期望延遲調(diào)度算法等。在總結(jié)各類預(yù)測算法和調(diào)度算法的基礎(chǔ)上,針對流量預(yù)測部分,設(shè)計了一種基于智能優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方案,采用果蠅優(yōu)化算法優(yōu)化傳統(tǒng)三次指數(shù)平滑預(yù)測模型中的平滑系數(shù),對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,從而有效提高流量預(yù)測準(zhǔn)確度和效率;針對流量調(diào)度部分,設(shè)計了一種網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度方案,分析分布式網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度模型是一種多維背包問題,采用果蠅優(yōu)化算法解調(diào)度模型,實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的負(fù)載均衡。本文對網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測和流量調(diào)度方案分別進(jìn)行仿真驗證,實驗結(jié)果表明:所設(shè)計的流量預(yù)測方案可有效提高預(yù)測精度,而流量調(diào)度方案能夠在考慮網(wǎng)絡(luò)整體的負(fù)載情況下均衡調(diào)度網(wǎng)絡(luò)流量。
【關(guān)鍵詞】：分布式網(wǎng)絡(luò) 流量預(yù)測 流量調(diào)度 果蠅優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 專用術(shù)語注釋表7-8
• 第一章 緒論8-11
• 1.1 課題背景8-9
• 1.2 課題來源及本人工作9-10
• 1.3 本文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 分布式網(wǎng)絡(luò)11-21
• 2.1 分布式網(wǎng)絡(luò)概述11-12
• 2.2 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)CDN12-17
• 2.2.1 CDN概述12-14
• 2.2.2 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與CDN的比較14-15
• 2.2.3 CDN技術(shù)原理15-17
• 2.3 負(fù)載均衡技術(shù)17-20
• 2.3.1 負(fù)載均衡概述17-19
• 2.3.2 負(fù)載均衡評估19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 流量調(diào)度相關(guān)技術(shù)21-38
• 3.1 流量預(yù)測21-29
• 3.1.1 ARMA模型21-25
• 3.1.2 ARIMA模型25-26
• 3.1.3 指數(shù)平滑預(yù)測模型26-27
• 3.1.4 卡爾曼濾波預(yù)測模型27
• 3.1.5 流量預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)27-29
• 3.2 流量調(diào)度算法29-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第四章 分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下流量預(yù)測方案設(shè)計38-48
• 4.1 流量預(yù)測算法38-43
• 4.1.1 三次指數(shù)平滑預(yù)測模型38-39
• 4.1.2 果蠅優(yōu)化理論39-42
• 4.1.3 基于智能優(yōu)化的流量預(yù)測模型42-43
• 4.2 實驗仿真43-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第五章 面向負(fù)載均衡的網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度控制技術(shù)研究48-55
• 5.1 CDN網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡48-50
• 5.2 分布式網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度模型50-51
• 5.2.1 流量調(diào)度模型50-51
• 5.2.2 基于果蠅優(yōu)化的流量調(diào)度控制模型51
• 5.3 實驗仿真51-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)與展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-58
• 附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文58-59
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利59-60
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目60-61
• 致謝61

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