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数据中心网络中多路径路由机制的设计与实现

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摘要

第1章绪论

1.1数据中心网络概述

1.1.1数据中心网络背景

1.1.2数据中心网络特征

1.1.3数据中心网络研究热点

1.2数据中心网络体系结构

1.2.1 Fat-Tree

1.2.2 BCube

1.3数据中心网络路由机制

1.4课题主要研究内容

第2章相关理论基础

2.1多路径路由

2.1.1多路径路由概述

2.1.2数据中心网络中的应用

2.2智能优化算法

2.2.1蚁群优化算法概述

2.2.2相关的改进蚁群优化算法

2.3本章小结

第3章数据中心网络多路径路由机制设计

3.1网络模型

3.1.1节点和链路模型

3.1.2路由请求的刻画

3.2基于改进蚁群的多路径负载均衡路由算法设计

3.2.1设计目标

3.2.2问题分析

3.2.3算法描述

3.3基于容错效果与代价函数的多路径容错路由算法设计

3.3.1设计目标

3.3.2问题分析

3.3.3算法描述

3.4本章小结

第4章仿真实现与性能评价

4.1仿真环境

4.2仿真实现

4.2.1主要的数据结构

4.2.2主要的功能函数

4.3性能评价

4.3.1拓扑用例

4.3.2基准算法

4.3.3性能对比标准

4.3.4性能评价

4.4本章小结

第5章结束语

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

数据中心是数据传输、计算和存储的中心。随着虚拟化技术和云计算的出现,数据中心网络(Data Center Networking,DCN)在结构、功能、规模等方面发生着深刻的变革,成为了学术界与工业界的研究热点。传统数据中心网络采用层次化的结构,使得根节点成为整个网络的性能瓶颈。为了适应数据中心网络发展的需求,学者从不同角度提出了多种新型网络架构,这些新架构天然地具有多条路径,且大多数拓扑是固定且有规则的,路由机制可以利用多路径提供更高的网络带宽与更好的可靠性保证。但是现有的多路径路由机制大都针对特定网络结构,不具有通用性,所以数据中心网络多路径路由机制仍有较大的研究空间和研究价值。 本文从负载均衡和容错两个方面研究数据中心网络中的多路径路由机制。 (1)负载均衡的优化目标有两个,即最小化链路的带宽利用率平均值与方差,这属于NP问题,所以本文引入了智能优化中的改进蚁群优化算法,该算法模拟蚂蚁觅食寻路的过程,每只蚂蚁在选择下一跳节点时,综合考虑链路上的带宽利用率与可用带宽计算选择概率;然后,本文进行信息素的局部与全局更新操作,经过多次迭代得到三条较优路径;最后,本文将数据流进行分割,并提出针对包乱序问题的解决方案,按照一定规则把流量更好地分配在三条路径上。(2)容错首先引入了路径值的概念,用来表示每条路径的路径质量,它同时考虑负载均衡与容错因素,并使用路径上的带宽信息与其它信息计算路径值;然后,本文设计了容错效果与代价函数,将容错代价分为链路拥塞代价和大象流复制代价,计算最优路径数目值;最后,本文采用启发式的思想设计可行路径集的生成算法,得到最终路径集合,复制数据流并在路径上传送,使得网络在提升可靠性的同时,兼顾负载均衡。 本文对数据中心网络多路径路由机制进行了仿真实现,并与等价多路径路由、随机负载均衡多路径路由、集中式容错多路径路由及无容错路由进行了性能对比。仿真结果表明,本文提出的数据中心网络多路径路由机制在负载均衡和容错方面表现出较好的性能,因此该机制是可行且有效的。

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