数据中心环境中面向微突发流的拥塞感知与标记策略研究与实现

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近几年,随着数据中心业务规模的高速扩张,数据中心网络流量从传统的“南北流量”为主演变为数据中心内部的“东西流量”为主,数据中心采用的交换机也从单队列交换机逐渐转为多队列交换机。数据中心内部不可避免的网络带宽资源的竞争,使得数据中心网络的拥塞问题日益严重,链路丢包、网络延迟、网络抖动等现象频发,数据中心网络吞吐量急剧降低。为了达到网络的高吞吐与低延迟,数据中心通常采用标准ECN(Explicit Congestion Notification)机制。然而,随着数据中心网络的不断发展和相关技术的持续演变,微突发流这一新型流量模式的出现对于ECN机制的性能产生了巨大的影响。微突发流的出现可造成交换机缓冲区的瞬时溢出,交换机瞬间队列长度突破ECN标记阈值,将会产生大量的错误标记。这些虚假的拥塞信息会直接导致发送方降低发送速率,网络吞吐量急剧下降。因此,需要通过改进数据中心广泛支持的ECN机制,实现微突发流的拥塞感知与标记,从而保障数据中心网络的高吞吐。本硕士论文将从以下三方面展开研究:首先,针对微突发流导致交换机缓冲区瞬时溢出的问题,本文采用稳态分析的方式,对微突发流的整个产生与传输过程进行建模分析。推导出合适的ECN标记阈值下界,使得ECN机制能够解决微突发流导致的误标记问题。进一步,为了保证交换机输入端口速率与输出端口速率的匹配,基于理想的GPS(Generalized Processor Sharing)模型,对ECN阈值下界进行调整,以此得到能够适应微突发流的最佳ECN阈值初始值。该初始阈值可以使得交换机能够感知微突发流的到达,并且有足够的缓冲区吸收微突发流。其次,为了适应动态的数据中心网络状态,以交换机当前队列长度为感知参数,以所有队列缓冲区使用率之和为目标变量,基于上述得出的ECN阈值初始值建立ECN阈值自适应动态调整优化模型,实现最大化交换机链路吞吐量的优化目标。为了能够适应微秒级别微突发流的出现,将会在每轮队列调度结束之后进行ECN标记阈值的调整。同时,结合双标记阈值和队列增长斜率,确定恰当的标记策略,以区分是否是微突发流造成的错误拥塞。最后,设计并实现数据中心环境中面向微突发流的拥塞感知与标记系统。为了进一步验证本文提出的拥塞感知与标记机制的有效性,本文基于Linux内核的网络流控模块进行二次开发,实现面向微突发流ECN机制的标记阈值的初始化设置与动态调整。同时基于东南大学云计算中心环境进行系统部署,验证本文研究成果的有效性。通过大规模NS-2仿真模拟以及在东南大学云计算中心实际环境中的实验结果表明,本文所提出的数据中心环境中面向微突发流的拥塞感知与标记机制能够有效的降低误标记的产生,并且提升流完成时间。此外,该机制在不牺牲网络延迟的前提下,最终实现数据中心网络的高吞吐。
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