【摘 要】
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数据中心网络中的流可以分为大象流和老鼠流,预测流类型是实现优化调度各种流的基础,而现有方法在开销、准确性、预测时间等方面都有或多或少的缺点.为此,利用深度学习具有的
【机 构】
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广州大学 电子与通信工程系,广州510006
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数据中心网络中的流可以分为大象流和老鼠流,预测流类型是实现优化调度各种流的基础,而现有方法在开销、准确性、预测时间等方面都有或多或少的缺点.为此,利用深度学习具有的刻画多维度特征的能力以及软件定义网络(SDN)具有的全局集中控制的优势,提出了“边缘预分类+中心精分类”两级大象流预测机制.该机制包括以下步骤:首先,利用随机森林技术筛选出流在3个维度(时间分布特征、流的实时特征、数据包头部特征)10个用于构建预测模型的特征.然后,部署在SDN交换机上的预分类模型使用残差网络算法+带代价敏感性质的Softmax交叉熵损失函数,过滤掉大部分老鼠流.最后,部署在SDN控制器的精分类模型使用残差网络算法+Additive Margin Softmax交叉熵损失函数,准确地识别出大象流.面向公开数据集的实验表明,当流的第5个包到达时,所提机制的召回率可达91％,准确率可达93％,开销低至0.1kbps,预测时间低至7ms.与FlowSeer、ESCA、NELLY等现有主要方法对比,所提机制的各评价指标均有改善,马修斯相关系数MCC是NELLY的2.52倍,开销降低到ESCA的0.046％,预测时间减少到FlowSeer的0.35％.
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