本文關(guān)鍵詞：光互聯(lián)數(shù)據(jù)中心間的快速聯(lián)合數(shù)據(jù)備份研究

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【摘要】：隨著當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)信息化的發(fā)展,企業(yè)或個人對于信息數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)的依賴日益提高,數(shù)據(jù)中心作為信息化的核心部分,可以將數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲,從而滿足用戶大量的需求。由于云計算和各種新型應(yīng)用(如流媒體、社交網(wǎng)絡(luò)等)的崛起,網(wǎng)絡(luò)中用戶數(shù)量的爆炸式增長,數(shù)據(jù)中心之間面臨著指數(shù)式增長的數(shù)據(jù)流量,為了處理這些流量,就需要成千上萬個服務(wù)器和高帶寬的交換機,而電交換機需要消耗大量的能源來處理這些如此巨大的流量需求。光互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)因其能提供高吞吐量、低延時和低能耗等特性,近年來受到廣泛的重視。本工作的背景主要討論光互聯(lián)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。由于數(shù)據(jù)中心很容易遭到破壞,如遇到洪水,地震等災(zāi)害,這樣會對企業(yè)和用戶造成嚴(yán)重的影響。另外,這些自然災(zāi)害往往具有不可預(yù)測的特點。因此,需要采取預(yù)防措施來防止由于數(shù)據(jù)中心被破壞所造成的嚴(yán)重后果,為了防止數(shù)據(jù)丟失,企業(yè)或組織通常利用周期性備份的機制,該機制指的是通過多個數(shù)據(jù)中心來造成數(shù)據(jù)冗余,即一個地方數(shù)據(jù)中心被破壞,可以由另一個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)來恢復(fù)。周期性數(shù)據(jù)備份將一個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)周期性的備份到另一個數(shù)據(jù)中心中,對于周期性的數(shù)據(jù)備份過程中的數(shù)據(jù)傳輸,不可避免的需要消耗大量的帶寬資源,從而影響了網(wǎng)絡(luò)中其他服務(wù),為了減少備份過程對其他服務(wù)的影響,需要將備份過程安排在網(wǎng)絡(luò)流量負(fù)載較少的時間段,并盡可能快的完成該備份過程。因此,本文重點研究如何提高多個數(shù)據(jù)中心間周期性備份的數(shù)據(jù)傳輸?shù)膫鬏斝�。本文使用光互�?lián)數(shù)據(jù)中心作為網(wǎng)絡(luò)背景,并利用離散時間任播網(wǎng)絡(luò)模型,數(shù)據(jù)中心間的光網(wǎng)絡(luò)采用WDM的光網(wǎng)絡(luò)技術(shù),即在路由節(jié)點可以進(jìn)行光電光的轉(zhuǎn)換,在光纖內(nèi)部采用光波導(dǎo)傳輸。另外,本文研究一對一互為備份模型,即一個數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)只能備份到另一個數(shù)據(jù)中心并且該數(shù)據(jù)中心只能作為另外唯個數(shù)據(jù)中心的備份點,接受該數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)。為了減少長時間的備份過程給正常網(wǎng)絡(luò)服務(wù)造成的影響,本文具體研究如何最小化一次備份所需要的時間,即最小化備份窗口。為了達(dá)到這一目標(biāo),本文考慮聯(lián)合優(yōu)化備份地址的選擇和備份數(shù)據(jù)傳輸路徑的選擇。本文考慮時變網(wǎng)絡(luò),即將時間這一參數(shù)分片成等長度的時間間隔,對每段時間間隔進(jìn)行優(yōu)化,以最小化備份窗口為目的,通過一系列限制條件,設(shè)計整數(shù)線性規(guī)劃模型(ILP),確定每個時間間隔的備份選址問題和備份路徑選擇問題。由于ILP模型計算時間復(fù)雜度很高,只適合小規(guī)模問題變量少的情況。本文針對這一問題提出一系列啟發(fā)式算法,并從理論上分析各個算法的時間復(fù)雜度。通過仿真分析,本文對比了不同算法的結(jié)果性能。另外,本文通過CPLEX優(yōu)化軟件工具得出小規(guī)模問題的ILP的解,來作為參考算法,并和各個啟發(fā)式算法進(jìn)行對比分析。由于將時間分片成等長度的時間間隔,并在每個時間間隔內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)重新優(yōu)化的過程,需要對網(wǎng)絡(luò)資源重新分配并切換,這將給網(wǎng)絡(luò)帶來大量的操作負(fù)載,即網(wǎng)絡(luò)操作復(fù)雜度(operational complexity)增加。另一方面,如果不及時對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新優(yōu)化,網(wǎng)絡(luò)資源無法根據(jù)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)更新并被充分的利用網(wǎng)絡(luò)資源,勢必會造成網(wǎng)絡(luò)性能的下降。針對這一矛盾的問題,本文提出一系列啟發(fā)式算法對該矛盾進(jìn)行權(quán)衡,分析算法的時間復(fù)雜度(time complexity),并通過仿真分析算法的性能及網(wǎng)絡(luò)操作復(fù)雜度,總結(jié)出算法結(jié)果性能和對網(wǎng)絡(luò)操作復(fù)雜度權(quán)衡最好的算法。
【關(guān)鍵詞】：光數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)備份 互為備份 備份窗口
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP308;TP309.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-27
• 1.1 光數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)背景介紹11-17
• 1.1.1 光數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)特點11-12
• 1.1.2 光通信技術(shù)簡介12-15
• 1.1.3 光數(shù)據(jù)中心的光互聯(lián)技術(shù)15-17
• 1.2 數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)備份介紹17-21
• 1.2.1 自然災(zāi)害對數(shù)據(jù)中心的影響17-18
• 1.2.2 數(shù)據(jù)中心備份技術(shù)18-20
• 1.2.3 數(shù)據(jù)中心間大數(shù)據(jù)傳輸問題研究20-21
• 1.3 光數(shù)據(jù)中心間快速數(shù)據(jù)備份問題21-22
• 1.4 相關(guān)工作總結(jié)22-23
• 1.5 論文主要內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)23-27
• 1.5.1 論文主要內(nèi)容23-24
• 1.5.2 論文組織結(jié)構(gòu)24-27
• 第二章 光數(shù)據(jù)中心快速備份問題建模27-37
• 2.1 光網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)模型27-32
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)模型及模型假設(shè)介紹27-29
• 2.1.2 網(wǎng)絡(luò)分層集中控制機制29
• 2.1.3 動態(tài)任播多路徑路由機制29-31
• 2.1.4 網(wǎng)絡(luò)模型建模31-32
• 2.2 整數(shù)線性規(guī)劃優(yōu)化模型32-36
• 2.2.1 數(shù)據(jù)快速備份問題的整數(shù)線性規(guī)劃模型32-36
• 2.3 本章小結(jié)36-37
• 第三章 光數(shù)據(jù)中心快速數(shù)據(jù)備份問題啟發(fā)式算法研究37-51
• 3.1 固定重配置算法(Algorithms Based on Fixed Reconfiguration)37-38
• 3.2 獲取△t內(nèi)備份策略的子算法38-45
• 3.2.1 單步全局最大流算法(OneStep-GMF Algorithm)38-39
• 3.2.2 單步數(shù)據(jù)優(yōu)先算法(OneStep-MDF Algorithm)39-40
• 3.2.3 雙步數(shù)據(jù)優(yōu)先算法(TwoStep-MDF Algorithm)40-41
• 3.2.4 雙步整數(shù)線性規(guī)劃算法(TwoStep-ILP Algorithm)41-42
• 3.2.5 過程一的整數(shù)線性規(guī)劃模型(Step1-ILP)42-43
• 3.2.6 過程二的整數(shù)線性規(guī)劃模型(Step2-ILP)43-45
• 3.3 仿真結(jié)果和性能分析45-49
• 3.3.1 算法結(jié)果性能優(yōu)劣對比46-48
• 3.3.2 算法時間復(fù)雜度仿真對比分析48-49
• 3.4 本章小結(jié)49-51
• 第四章 光數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)可適應(yīng)性啟發(fā)式算法研究51-57
• 4.1 適應(yīng)重配置算法(Algorithms Based on Adaptive Reconfiguration)51-53
• 4.2 仿真結(jié)果和性能分析53-56
• 4.2.1 備份窗口和重配置次數(shù)結(jié)果對比分析53-54
• 4.2.2 AR-based和FR-based所有算法計算時間對比分析54-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 第五章 結(jié)束語57-59
• 5.1 本文工作總結(jié)及主要貢獻(xiàn)57-58
• 5.2 進(jìn)一步的研究工作58-59
• 參考文獻(xiàn)59-61
• 致謝61-63
• 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與取得的研究成果63

【相似文獻(xiàn)】

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1 姚，

本文編號：1002301