地理位置分散的多數(shù)據(jù)中心是國家互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺的基礎設施,但是其缺乏有效的容災部署和傳輸機制,面臨高價值數(shù)據(jù)丟失風險較高、網(wǎng)絡傳輸能力利用不充分、關鍵路徑和節(jié)點負載過重、大量數(shù)據(jù)流量重復、重要數(shù)據(jù)疏散滯后等問題。本文利用軟件定義網(wǎng)絡技術結合網(wǎng)絡智能優(yōu)化方法,提出了多數(shù)據(jù)中心容災備份與疏散的多個大量數(shù)據(jù)傳輸方法,主要包括:提出了備份數(shù)據(jù)中心選址和疏散預測一體化方法;改進了時間擴展網(wǎng)絡方法,并提出了一個漸進式的備份負載分布與傳輸方法;針對多個并行數(shù)據(jù)流傳輸,設計了個性化流量分割管理和智能化多路徑路由選擇機制;研究了接收容量受限情況下,批量備份數(shù)據(jù)傳輸流量聚合機制;為關鍵路徑和節(jié)點建立了負載平衡和擁塞控制機制。設計了多個智能優(yōu)化算法,解決了容災領域中最小化預期災難損失和疏散時延的備份數(shù)據(jù)中心選址、公平的備份負載分配與快速傳輸、漸進式的轉發(fā)角色切換與鏈路負載均衡、容量限制下的最小化組播備份費用、數(shù)據(jù)量感知的帶寬比例調度與快速疏散等重要科學問題。本文的主要研究成果如下:(1)備份數(shù)據(jù)中心提供大量的數(shù)據(jù)存儲和訪問服務,一旦失效將導致巨大的經(jīng)濟損失,其選址應當同時考慮低損失風險和高疏散能力。本文從軟件定義網(wǎng)絡的網(wǎng)絡資源全局角度出發(fā),提出了一種新的災難和疏散感知的備份數(shù)據(jù)中心放置策略。為了降低備份數(shù)據(jù)損失風險和實施災后快速疏散,本文同時考慮預期災難損失和災后疏散延遲,得到了一個基于多目標的災難和疏散感知的設施選址問題。結合災情評估,本文設計了一個多目標優(yōu)化算法,引入了位置輸出能力、備份疏散延遲、帕累托推薦度和節(jié)點預期損失,同時對多個目標進行優(yōu)化。并根據(jù)適應度偏差比對外部集進行修剪,提高了算法的收斂速度和計算效率。仿真實驗證明,新的備份數(shù)據(jù)中心選址策略同時獲得了較小的預期災難損失和較高的疏散能力。(2)為了防止由于自然災害或人為不當行為造成的數(shù)據(jù)丟失和服務中斷,地理分散的多個數(shù)據(jù)中心之間需要定期實施容災備份,應當充分考慮數(shù)據(jù)的備份冗余保證、備份數(shù)據(jù)中心接收能力的限制以及快速完成傳輸?shù)葐栴}。本文利用軟件定義網(wǎng)絡靈活的流量分割能力,提出了一種新的備份冗余保證和接收能力限制的公平、快速的容災備份傳輸策略。通過構建流量比率約束的備份傳輸模型,計算接收容量受限的備份數(shù)據(jù)中心之間的流量分配比率,實現(xiàn)備份數(shù)據(jù)中心的公平負載分配。為了確保備份冗余,提高大量備份傳輸對之間的帶寬分配公平性,更好地利用網(wǎng)絡傳輸能力,提出了一種公平輪轉和比例感知的智能優(yōu)化算法。使用基于備份需求克隆的多個并發(fā)流的輪轉路由搜索來逼近帶寬分配的上限,調整不同需求的多個備份傳輸對的帶寬分配比例,并根據(jù)鏈路的最大利用率進一步提高帶寬分配。仿真實驗證明,該策略獲得了更短的備份傳輸完成時間、更加公平的備份負載分布以及更高的網(wǎng)絡利用率。(3)地理位置分散的多個數(shù)據(jù)中心之間的定期容災備份活動消耗巨大的網(wǎng)絡資源,因此給數(shù)據(jù)中心和傳輸鏈路帶來了沉重的負擔,對日常網(wǎng)絡服務產(chǎn)生重大影響。本文利用軟件定義網(wǎng)絡在不同時隙下收集和分析網(wǎng)絡信息并分發(fā)流調度規(guī)則,提出了一種新的漸進式轉發(fā)容災備份策略,以減輕源數(shù)據(jù)中心的轉發(fā)負擔,平衡備份數(shù)據(jù)中心和傳輸鏈路上的備份負載。構建了一個新的冗余感知的時間擴展網(wǎng)絡模型,根據(jù)冗余需求劃分時隙,通過角色切換方法提高對備份數(shù)據(jù)中心轉發(fā)能力的利用。在每個時隙,利用兩階段的優(yōu)化算法來實現(xiàn)容量限制的備份數(shù)據(jù)中心選擇和公平的備份負載分配。仿真實驗證明,在保證傳輸完成和確保備份冗余的前提下,該策略在負載平衡方面獲得了比已有研究更好的性能。(4)為了滿足備份冗余需求,大批量數(shù)據(jù)在不相交的單播路徑上重復傳輸,導致大量不必要的流量復制,不僅增加了開銷,而且可能導致嚴重的網(wǎng)絡擁塞。本文利用軟件定義網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡資源管理和組播流量聚合,提出了容量限制的組播備份方案,實現(xiàn)了經(jīng)濟、高效的容災備份傳輸。首先,考慮到有限的備份存儲容量和必要的備份冗余保證,構造了容量限制的組播備份模型,定義了容量限制的多斯坦納樹問題。為了解決這個問題,設計了一個基于需求感知增長的組播備份智能優(yōu)化算法。直接從根節(jié)點對每一棵備份組播樹進行優(yōu)化,直到覆蓋足夠的目的地節(jié)點以保證足夠的冗余,然后在組播樹共享度、可用存儲容量比例和備份負載分布偏移量的引導下構建森林。仿真實驗證明,該策略獲得了更低的帶寬消耗和相對較好的備份負載分配公平性。(5)災后疏散在可接受的時間內將大量處于危險中的數(shù)據(jù)分配給地理分散的多個數(shù)據(jù)中心。針對多個并發(fā)疏散傳輸(特別是在共享鏈路上)的帶寬分配比例問題和多路徑路由問題,為了在災后疏散中充分利用網(wǎng)絡傳輸能力,本文在軟件定義網(wǎng)絡的場景下提出了一種新的帶寬比例優(yōu)化分配策略。為了盡可能地提高災后疏散能力,將帶寬分配問題定義為一個新的帶寬比例約束的多商品流問題,提出了一個帶寬比例感知的智能優(yōu)化算法,實現(xiàn)匹配疏散數(shù)據(jù)量比例的傳輸流量最大化。利用可用疏散能力、帶寬比例偏移量和鏈路共享度來引導求解,通過重新分配共享鏈路和備用路徑中的流量來調整帶寬比例。仿真實驗證明,與已有的研究相比,該策略的疏散傳輸時間更短,網(wǎng)絡利用率更高。
【學位單位】：山東大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP309.3
【部分圖文】：

方向丨１，２】。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（ＩＤＣ）的統(tǒng)計，２０１７年到８４０萬座，其中大規(guī)模數(shù)據(jù)中心主要分布在美國、中國、如圖１－２所示）。諸多國際大型企業(yè)機構，如ＡｍａＺ〇ｎ［３ｌ、［５】等，越來越多地建設并應用位于不同地理位置的多個限度地減少了訪問延遲，為全球用戶提供豐富優(yōu)質的云服

方向丨１，２】。根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（ＩＤＣ）的統(tǒng)計，２０１７年到８４０萬座，其中大規(guī)模數(shù)據(jù)中心主要分布在美國、中國、如圖１－２所示）。諸多國際大型企業(yè)機構，如ＡｍａＺ〇ｎ［３ｌ、［５】等，越來越多地建設并應用位于不同地理位置的多個限度地減少了訪問延遲，為全球用戶提供豐富優(yōu)質的云服

在災難－疏散感知的備份數(shù)據(jù)中心選址過程中，需要分析給定網(wǎng)絡中候選位??置在發(fā)生災難時可能失效的概率及代價，并將其定義為預期災難損失。首先應??當結合災難風險分布圖和網(wǎng)絡拓撲確定可能的危險區(qū)域ｆ１１，％。如圖３－１所示，根??據(jù)已有研究Ｗ中的公共信息以及重大設施的位置信息，考慮可能發(fā)生的攻擊，??生成了美國骨干網(wǎng)中數(shù)據(jù)中心節(jié)點面臨的風險分布圖，作為災難感知的備份數(shù)??據(jù)中心選址的依據(jù)。另一方面，針對災后疏散，還應考慮瀕危的備份數(shù)據(jù)中心??與其作用范圍內多個應用數(shù)據(jù)中心之間的疏散延遲。從流量工程的角度分析，??雖然網(wǎng)絡流量是動態(tài)變化的，但是較低的疏散延遲有利于縮短備份數(shù)據(jù)中心的??大量數(shù)據(jù)在地理位置分散的多數(shù)據(jù)中心之間疏散傳輸?shù)臅r間。在確定備份數(shù)據(jù)??ＩＦ??

本文編號：2871360