本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡和流量控制技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái),云計(jì)算作為一種新型的計(jì)算模型,正逐漸改變著整個(gè)IT領(lǐng)域。越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),如Google, Microsoft等開始在世界各地部署大型的數(shù)據(jù)中心用以支撐其遍布全球的云計(jì)算服務(wù)。作為整個(gè)云環(huán)境最重要的硬件平臺(tái),數(shù)據(jù)中心承載了豐富多樣的應(yīng)用,如網(wǎng)頁(yè)搜索,即時(shí)消息,科學(xué)計(jì)算和視頻傳輸?shù)取＿@些復(fù)雜的應(yīng)用為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的傳輸技術(shù)提出了新的要求。由于數(shù)據(jù)中心的高效運(yùn)行直接關(guān)系到用戶的體驗(yàn)以及服務(wù)提供商的收益,如何提高其網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能成為了云計(jì)算研究領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)。目前,大型的數(shù)據(jù)中心多依賴于負(fù)載均衡和流量控制兩種技術(shù)來(lái)提升其網(wǎng)絡(luò)性能。其中負(fù)載均衡技術(shù)關(guān)注于帶寬敏感的數(shù)據(jù)流,該技術(shù)通過(guò)將長(zhǎng)數(shù)據(jù)流均勻的分布到不同的傳輸路徑上,來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)中不同路徑利用率的均衡。負(fù)載均衡技術(shù)充分考慮了數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞奶匦?其基于數(shù)據(jù)流的傳輸狀態(tài),動(dòng)態(tài)地在多條路徑上進(jìn)行負(fù)載調(diào)度,從而提高長(zhǎng)數(shù)據(jù)流的吞吐量。相比之下,流量控制技術(shù)關(guān)注于時(shí)延敏感的數(shù)據(jù)流。該技術(shù)根據(jù)當(dāng)前傳輸路徑上的擁塞程度來(lái)動(dòng)態(tài)地調(diào)控流發(fā)送速率或者流發(fā)送的優(yōu)先級(jí)。其旨在降低時(shí)延敏感的數(shù)據(jù)流在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)歷的排隊(duì)延遲,并減少其丟包率,從而達(dá)到加速短數(shù)據(jù)流傳輸?shù)哪康�。上述兩種傳統(tǒng)的方案都能在一定程度上改善數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)傳輸。然而,這兩種方案均不可避免地存在相應(yīng)的缺陷。一方面,已有的負(fù)載均衡技術(shù)不能同時(shí)滿足快速響應(yīng)、細(xì)粒度、高度魯棒和可快速部署的要求。這決定他們很難應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)據(jù)中心中。另一方面,當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心傳輸技術(shù)將流量控制和負(fù)載均衡完全分離,這導(dǎo)致了兩種機(jī)制之間很難相互配合,從而影響了網(wǎng)絡(luò)性能的進(jìn)一步提升。上述這些缺點(diǎn)促使我們?cè)诒疚闹性O(shè)計(jì)新型的數(shù)據(jù)中心傳輸協(xié)議來(lái)獲得更好的網(wǎng)絡(luò)性能。為了實(shí)現(xiàn)可部署的負(fù)載均衡技術(shù),我們?cè)诒疚闹刑岢隽艘环N分布式低負(fù)載的協(xié)議P athVisor。Path Visor在主機(jī)棧中利用TCP層的反饋實(shí)現(xiàn)傳輸狀態(tài)的監(jiān)聽。這使其可以實(shí)時(shí)地感知可能出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)擁塞和路徑異�，F(xiàn)象。為實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的負(fù)載調(diào)度,Path Visor引入了基于flier的調(diào)度策略和反向負(fù)載均衡技術(shù)。這兩項(xiàng)技術(shù)互相結(jié)合使得Path Visor能夠更加高效地運(yùn)轉(zhuǎn)。我們將Path Visor整套協(xié)議完全實(shí)現(xiàn)在主機(jī)端,其不需任何定制的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備支持,因此可以極大地方便在大型數(shù)據(jù)中心中的部署。同時(shí),在PathVisor的設(shè)計(jì)思想之上,我們提出了一種將負(fù)載均衡和流量控制相結(jié)合的傳輸方案OmniFlow。相比于已有的傳輸方案,OmniFlow有兩大優(yōu)勢(shì)：首先,其可以同時(shí)并且精確地檢測(cè)任意兩個(gè)主機(jī)之間所有路徑的隊(duì)列延遲。這使得OmniFlow能夠獲取更加詳細(xì)的路徑擁塞信息,并獲得對(duì)傳輸狀態(tài)更好地控制。其次,OmniFlow能夠適應(yīng)性地集成負(fù)載均衡和流量控制模塊并在他們之間共享相同的傳輸信息。基于不同的網(wǎng)絡(luò)條件,OmniFlow可以動(dòng)態(tài)地調(diào)度數(shù)據(jù)流來(lái)充分利用對(duì)剖帶寬,或者主動(dòng)地調(diào)整流發(fā)送速率來(lái)控制排隊(duì)時(shí)延。因此,OmniFlow能夠在保證長(zhǎng)數(shù)據(jù)流吞吐量的前提下優(yōu)化短數(shù)據(jù)流的傳輸時(shí)延。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) 負(fù)載均衡 流量控制
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)14-16
• 1.3 數(shù)據(jù)中心傳輸技術(shù)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)16-18
• 1.4 研究?jī)?nèi)容及主要工作18-19
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 相關(guān)工作21-29
• 2.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)背景21-23
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)21-22
• 2.1.2 流量模式22-23
• 2.2 數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡技術(shù)23-26
• 2.2.1 集中式的負(fù)載均衡技術(shù)23-24
• 2.2.2 基于主機(jī)端的負(fù)載均衡技術(shù)24-25
• 2.2.3 基于路由器的負(fù)載均衡技術(shù)25
• 2.2.4 數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡技術(shù)總結(jié)25-26
• 2.3 數(shù)據(jù)中心流量控制技術(shù)26-28
• 2.3.1 基于ECN的流量控制機(jī)制26-27
• 2.3.2 基于在網(wǎng)反饋的流量控制協(xié)議27-28
• 2.3.3 基于延遲測(cè)量的流量控制機(jī)制28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于帶寬測(cè)量的負(fù)載均衡方案一29-43
• 3.1 PathVisor簡(jiǎn)介29-30
• 3.2 基于帶寬測(cè)量的擁塞評(píng)估機(jī)制30-33
• 3.2.1 基于flier的調(diào)度30-31
• 3.2.2 路徑擁塞程度評(píng)估31-32
• 3.2.3 鏈路錯(cuò)誤感知32-33
• 3.3 雙向負(fù)載均衡33-36
• 3.3.1 基于層次地址的源路由33-34
• 3.3.2 針對(duì)flier的路由策略34-35
• 3.3.3 針對(duì)反向ACK的路由策略35-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析36-41
• 3.4.1 負(fù)載均衡效率37-39
• 3.4.2 路徑異常處理39-40
• 3.4.3 擁塞避免策略驗(yàn)證40-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第四章 流量控制與負(fù)載均衡相結(jié)合的傳輸技術(shù)43-59
• 4.1 OmniFlow簡(jiǎn)介43-45
• 4.1.1 設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)43-44
• 4.1.2 OmniFlow整體架構(gòu)44-45
• 4.2 隊(duì)列監(jiān)控機(jī)制45-48
• 4.2.1 多路徑的隊(duì)列測(cè)量機(jī)制45-48
• 4.2.2 基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的決策機(jī)制48
• 4.3 擁塞感知的負(fù)載均衡機(jī)制48-49
• 4.4 基于隊(duì)列感知的流量控制機(jī)制49-51
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析51-57
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)方法和實(shí)驗(yàn)設(shè)置51-52
• 4.5.2 基本結(jié)果52-55
• 4.5.3 Incast模式下的吞吐量55-56
• 4.5.4 參數(shù)選擇和負(fù)載評(píng)估56-57
• 4.6 本章小結(jié)57-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 本文總結(jié)59-60
• 5.2 前景展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 致謝67-69
• 簡(jiǎn)歷與科研成果69-70

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1 姚

本文編號(hào)：323035