一种面向机器学习框架的流量调度方法

摘要

本发明提出一种面向机器学习框架的流量调度方法，它是一种高效的数据中心中分布式机器学习框架流量调度机制，在无法获取应用流信息的场景下，在组流的层面上利用机器学习流量的自相似性实现高效的调度策略。该机制将流的速率控制与流量调度进行有机结合，通过及时的速率控制帮助了有效的流信息推测在流传输过程中的完成，同时基于推测结果的调度策略合理的引导了流在不同网络环境下的速率控制。