隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大,業(yè)務(wù)類型日趨多樣,為滿足用戶需求,提高服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service,Qos）,新型拓?fù)浼軜?gòu)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)（Data Center Network,DCN）廣泛推廣應(yīng)用。然而面對海量的網(wǎng)絡(luò)流量,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心流量優(yōu)化算法仍然面臨諸多問題,本文關(guān)注的問題是:（1）數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化算法參數(shù)與特定網(wǎng)絡(luò)場景綁定,在網(wǎng)絡(luò)特征變化后算法性能下降;（2）數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法以固定周期調(diào)整網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的激活狀態(tài),忽視網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化造成網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量下降;（3）云計(jì)算場景下的虛擬機(jī)放置算法不適用于數(shù)據(jù)中心內(nèi)部直播視頻流解碼過程,容易造成網(wǎng)絡(luò)擁塞,導(dǎo)致視頻流傳輸時(shí)延增加。采用人工智能方法來優(yōu)化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量傳輸成為目前重要的研究趨勢,對簡化網(wǎng)絡(luò)管理,降低運(yùn)營成本,改善網(wǎng)絡(luò)性能,具有重要的理論研究意義和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值,成為目前重要的研究趨勢。本文將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法引入到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)流傳輸優(yōu)化過程,圍繞數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的智能控制和調(diào)度策略開展研究,主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:（1）針對“現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度算法與網(wǎng)絡(luò)場景綁定,應(yīng)用場景受限”的問題... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
        1.1.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)概述
        1.1.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的流量模式
        1.1.3 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        1.1.4 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)面臨的挑戰(zhàn)
    1.2 研究現(xiàn)狀與問題提出
        1.2.1 研究現(xiàn)狀
        1.2.2 問題提出
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 本文章節(jié)安排
第二章 基于流調(diào)度的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化機(jī)制
    2.1 引言
    2.2 服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化架構(gòu)
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.2.2 模型建立
    2.3 算法設(shè)計(jì)
        2.3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法模型
        2.3.2 服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化算法
    2.4 仿真分析
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)方案
        2.4.2 對比算法
        2.4.3 仿真結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于流量整合的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)能算法
    3.1 引言
    3.2 問題描述與模型建立
        3.2.1 問題分析
        3.2.2 架構(gòu)設(shè)計(jì)
        3.2.3 模型建立
    3.3 算法設(shè)計(jì)
    3.4 仿真分析
        3.4.1 仿真數(shù)據(jù)與環(huán)境
        3.4.2 對比方案
        3.4.3 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 面向視頻流量傳輸?shù)臄?shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置策略
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 模型建立
        4.3.1 符號定義
        4.3.2 虛擬機(jī)放置模型
    4.4 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬機(jī)放置機(jī)制
    4.5 仿真驗(yàn)證
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        4.5.2 評價(jià)指標(biāo)
        4.5.3 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 結(jié)束語
    5.1 研究工作總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）研究進(jìn)展[J]. 張朝昆,崔勇,唐翯翯,吳建平.  軟件學(xué)報(bào). 2015(01)
[2]數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展與趨勢[J]. 李丹,陳貴海,任豐原,蔣長林,徐明偉.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(02)
[3]數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)[J]. 魏祥麟,陳鳴,范建華,張國敏,盧紫毅.  軟件學(xué)報(bào). 2013(02)



本文編號：3680513