基于预测的数据中心间混合流量调度算法

摘要：

为解决在线流量和离线流量共用一个数据中心传输网络,且2种类型的流量在链路中的分配模式固定不变而导致的链路利用率低的问题,提出了一种基于在线流量预测的离线流量调度方式.首先使用结合了 EWMA方法和贝叶斯拐点检测算法的Sliding-k算法对链路中需要优先保障的在线流量进行预测,使预测既能在网络环境突然变化时灵敏响应,又能在网络平稳时减少不必要的重调整.根据预测结果计算出离线流量的可用剩余空间,实现动态的带宽分配之后,使用能够同时考虑流量截止时间和流量大小2个维度的SEDF算法对离线流量进行调度.实验结果表明:Sliding-k能够同时满足网络突变和网络无变化情况下的预测需求,并且能够提高传统EWMA方法的准确率,它和SEDF的结合能够提高数据中心链路的利用率.

关键词：数据中心、流量工程、预测算法、调度、指数加权移动平均

所属期刊栏目：58

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;国家自然科学基金;国家自然科学基金;北京高校卓越青年科学家计划项目

在线出版日期：2021-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1307-1317