【摘 要】
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大数据发展的今天,部署在数据中心的应用类型和体量剧增,对数据中心网络资源管理提出富有挑战性的考验。在资源管理中,数据中心网络不仅需要满足应用的需求,同时也需要考虑网络资源成本。Coflow调度是数据中心网络资源管理的有效技术手段。然而,现有的研究工作要么是以减小Coflow的完成时（CCT）为目标,要么是保障Coflow在截止时间（Deadline）之前完成。这两个目标虽然都能够提高应用的性能需求
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大数据发展的今天,部署在数据中心的应用类型和体量剧增,对数据中心网络资源管理提出富有挑战性的考验。在资源管理中,数据中心网络不仅需要满足应用的需求,同时也需要考虑网络资源成本。Coflow调度是数据中心网络资源管理的有效技术手段。然而,现有的研究工作要么是以减小Coflow的完成时（CCT）为目标,要么是保障Coflow在截止时间（Deadline）之前完成。这两个目标虽然都能够提高应用的性能需求,但是缺乏针对网络资源成本的经济效益和开销的考虑。因此,本文的主要研究目标是满足应用需求的同时最大化Coflow调度的经济效益和最小化开销。具体内容是:一方面,针对未满足在截止时间（Deadline）之前完成的Coflow,以往研究工作通常舍弃该Coflow并不再为其分配网络带宽资源,使得该Coflow之前一段时间（Coflow开始时间到截止时间）的带宽分配成为带宽资源浪费,且更重要的是也影响了真实的应用需求（即使未满足Deadline也仍然有效益）。为此,本文提出Min Cost算法,量化最小化Coflow超过截止时间后继续为其分配网络带宽资源带来的经济开销。另一方面,针对能满足Deadline的Coflow,现有工作往往不注重完成时间的优化,因此,本文提出MaxUtility算法,减小其完成时间,并量化最大化Coflow早于Deadline之前完成带来的经济效益。我们使用Facebook的真实数据集进行了实验,结果表明:对于那些超过Deadline的Coflow的调度,相比FIFO和EDF其带来的经济开销分别是我们算法Min Cost的2.4倍和1.8倍;而对于那些未超过Deadline的Coflow的调度,MaxUtility比FIFO、EDF和SCF均有显著的经济效益提升,最大能达到提升9.8%。
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