面向数据中心的光网络架构及资源优化机制研究

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数据中心是以智慧城市、智能交通、智能医疗和精准农业等为代表的新型云服务的信息基础设施,是云服务的性能引擎,具有重要的研究和应用价值。而数据中心光网络,采用了光交换技术,极大提升了数据中心的容量,同时也有效地避免了光-电-光转换,近些年来受到了广泛的关注。目前,关于数据中心光网络的研究主要聚焦在网络架构,这是由于网络直径、数据中心的流量特征(高扇出和集群流量)、网络架构特征(可重构和不可重构)驱使了传统网络架构的重新设计;同时,数据中心光网络的资源优化也是非常值得研究的,原因是数据中心光网络需要支持新的通信模式,光路的建立也会受到数据中心光网络架构可重构的制约,这些都对资源优化提出了新的挑战。本文从数据中心流量特征、新型的通信模式和网络架构特征入手,研究数据中心光网络架构及资源优化,具体而言,本文主要创新和贡献包括:(1)针对波长选择开关所带来的端口容量不均匀的问题和多级互联中网络直径过大的问题,提出了一种基于波长选择开关的低网络直径的数据中心光网络架构(SWSS)。SWSS是一种不可重构的两级网络架构,第一级是通过完全图的结构互联多个波长选择开关(WSS)的波长端口形成基本构建块,解决了WSS所引发的端口容量不均衡的问题,且支持流量的局部化;第二级是在基本构建块的基础上再次通过完全图进行互联来降低网络直径。在随机流量下,当网络负载Erlang=900且网络规模N=4时,仿真结果表明SWSS的阻塞率比胖树降低了25%;在非随机流量下,当Erlang=500且N=4时,仿真结果表明SWSS在流量局部化因子为4/1时的阻塞率比随机流量降低了42%,而胖树降低了7.6%。(2)针对OSA架构的没有考虑集群、扇出低和可扩展性不高的问题,提出了一种基于集群的高扇出可扩展的数据中心光互联网络架构(FSCOI)。FSCOI是由一个光交换机和许多集群组成的可重构网络架构。FSCOI的高扇出是通过两步得到:第一步是负责发送的耦合器复用了集群内所有架顶(ToR)交换机的光信号;第二步是负责接收的WSS能够与集群内部所有的ToR交换机进行通信。在48个ToR交换机的网络规模且最大数据量优先(MDVF)算法被使用的情况下,当热点流量负载为HS(8,120,40)时,仿真结果表明FSCOI的吞吐量比OSA提高了11%;当热点流量负载为HS(8,120,60)且集群内部流量的百分比为30%时,FSCOI的性能增益为25%,而OSA为5.4%。(3)针对正交频分复用数据中心光网络中的并行流的路由频谱分配(CofRSA)问题,对该问题进行整数线性规划(ILP)建模,并提出了并行流流量最大优先(MCSF)排序算法和贪婪插入(GI)算法。在数据中心内部,数据密集型业务之间的通信往往需要一组并行的数据流,称为coflow。该ILP模型不仅考虑了不同并行流之间的数据流约束,而且还考虑一个并行流内部的数据流约束,其目标是最小化所使用的频谱数量。在6个节点的较小网络规模下,ILP提供最优解;在20个节点的较大网络规模下,当并行流宽度W=4和流量粒度D=25时,GI的网络性能比MCSF和先到先服务(FCFS)机制分别提高了6.6%和9.5%。(4)针对可重构的正交频分复用数据中心光网络中的用户带宽预留问题(KSTA),对该问题进行整数线性规划建模,提出了最大频谱优先(MSF)算法、最大时间优先(MTF)算法、最大数据量优先(MDVF)算法,并利用了模拟退火(SA)算法。该ILP模型的目标是最大化网络吞吐量,约束条件为频谱连续性约束、时间连续性约束和请求选择性约束。在8×8光交换机的较小网络规模下,ILP提供最优解;在16 × 16光交换机的较大网络规模下,当Erlang=35且频谱粒度SG=17时,和FCFS相比较,SA的网络吞吐量提高了14%;MSF,MTF和MDVF的网络吞吐量比FCFS分别提高了4.6%,9.6%和11%。综上所述,本文研究了数据中心光网络架构和资源优化这两个关键问题。在网络架构方面,采用了现有的光交换器件,考虑了网络直径、数据中心的流量特征和网络架构特征,构建了新颖的光网络架构;在资源优化方面,考虑了新型的通信模式和网络特征,引入了新的问题并解决了这些问题。仿真结果验证了本研究工作的可行性和有效性,为数据中心光网络的广泛使用提供了参考价值。
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