【摘 要】
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随着数据中心的不断发展,越来越多的云上应用（如机器学习、软件定义网络SDN、分布式存储等）对数据中心网络提出了更高的要求。由于传统的TCP/IP网络协议栈无法满足上层应用对网络的高带宽、低延迟要求,许多云服务提供商尝试在数据中心中使用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术来解决此类问题,RDMA通过将网络协议栈卸载到网卡硬件来加速数据包的处理,被认为是具有发展前景的
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随着数据中心的不断发展,越来越多的云上应用（如机器学习、软件定义网络SDN、分布式存储等）对数据中心网络提出了更高的要求。由于传统的TCP/IP网络协议栈无法满足上层应用对网络的高带宽、低延迟要求,许多云服务提供商尝试在数据中心中使用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术来解决此类问题,RDMA通过将网络协议栈卸载到网卡硬件来加速数据包的处理,被认为是具有发展前景的解决方案。目前在数据中心中广泛应用的远程直接内存访问技术便是基于以太网的RoCEv2（RDMA on Converged Ethernet v2）技术。然而RoCEv2对于底层网络的可靠性要求较高,需要依赖流量控制协议以及拥塞控制协议来保证网络的可靠性。而RoCEv2拥塞控制协议的设计和部署面临以下挑战:1、单一的网络拥塞信号不能很好的反映网络实际拥塞;2、启发式速率调整策略导致传统拥塞控制协议在收敛性,稳定性和公平性上表现不佳;3、最新拥塞控制协议依赖于特殊交换机硬件支持,成本较高且不利于数据中心增量扩展。针对上述问题,本文设计了两种新的RoCEv2拥塞控制协议,PCNP（Precise Congestion Notification Packet）拥塞控制协议和CCCR（Congestion Control combining CNP and RTT）,并在仿真环境进行实现了原型系统,进行对比实验和性能评估。本文的主要创新点如下:（1）针对传统拥塞控制协议缺乏精准速率调整、最新RoCEv2拥塞控制协议依赖特殊交换机硬件支持的问题,本文提出一种基于精准拥塞通知数据包的PCNP拥塞控制协议。它对标准CNP数据包进行扩展,使其能携带更多接收方信息,并且在发送方处实现精准的有界速率调节策略;PCNP协议还兼容现有数据中心拥塞架构,不需要额外的交换机硬件支持。大规模仿真实验表明,与DCQCN相比,PCNP最多能将流完成时间（Flow Completion Time,FCT）降低71%;与HPCC协议相比,PCNP最多能将流完成时间降低14%。（2）针对传统拥塞控制信号单一,对于网络拥塞反映不全面的问题,本文提出一种基于带宽时延积的CCCR拥塞控制协议。CCCR结合ECN与RTT拥塞信号,通过限制网络中字节数来避免网络拥塞,它在充分利用网络带宽的情况下,能迅速感知并响应网络拥塞,还可以利用接收方信息实现速率的快速收敛。大规模仿真实验表明,与DCQCN相比,CCCR最多能将流完成时间降低74%;与Timely相比,CCCR最多能将流完成时间降低92%。
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