面向数据中心网络异构流量的负载均衡机制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872387
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In recent years, many online service providers construct their data centers to handle the large-scale network applications such as web search and social networking. Since these applications generate a diverse mix of flows with different traffic characteristics and performance requirements, the data center networks are currently facing a severe challenge in improving the service performances under the heterogeneous network traffic. This project aims to explore the traffic characteristics of heterogeneous network traffic in data center network and propose the load balancing schemes to meet the requirements of various applications. Our works address several fundamental problems including: (1) Synthesize the local and global congestion information and adjust the granularity of load balancing; (2) Study the transport model of heterogeneous flows and propose the load balancing scheme to meet the requirements of different applications; (3) Design the data coding algorithm and buffer management scheme in the multiple paths transmission under load balancing to reduce the flow completion time; (4) Explore the method to differentiate the packet reordering from the packet loss, and design the path-aware congestion control to improve the efficiency with the explicit notifications from the switch. Solving these problems can provide the effective, fair and reliable transport in data center network, thus substantially advance the research of data center.
近年来,很多在线服务供应商建立数据中心来提供在线搜索、社交网络等大规模网络应用服务。由于这些网络服务产生了具有不同流量特性和应用需求的异构混合流,现有的数据中心网络面临着一个重要挑战:如何在数据中心网络异构流传输场景下提升网络应用的服务性能。本项目分析数据中心网络异构流的特性,探索一套负载均衡机制,来满足各应用的传输需求。主要研究内容包括:(1)融合全局和本地的拥塞程度信息,设计负载均衡粒度调节方法;(2)基于异构流的传输模型,研究负载均衡控制机制,满足不同应用的需求;(3)面向负载均衡多路径传输场景,设计编码算法和缓存管理策略,以降低流完成时间;(4)在交换机的显式通告辅助下,设计乱序区分和路径感知的拥塞控制算法以提升传输效率。通过解决这些科学问题,保证数据中心的高效、公平和可靠的网络传输,对推进数据中心的研究发展有重要意义。

结项摘要

近年来,随着数据中心应用服务规模的增加,提供高效、可靠的数据中心网络传输成为了提供良好的用户体验的关键。本项目针对数据中心网络流量和应用需求的特性,主要研究内容包括:(1)面向异构流量、非对称多路径的复杂网络场景,设计高效负载均衡机制,降低了数据流传输的平均完成时间与拖尾延时;(2)设计结合数据编码算法的负载均衡方法,以及相关增强机制提升整体网络性能;(3)设计了多种数据中心网络的传输机制,提升了传输延时、吞吐率、公平性、收敛性等关键指标;(4)研究流媒体的码率选择算法与传输方法,改进了用户体验质量。通过本项目研究,提升了数据中心网络的传输性能与服务质量,对推进数据中心的研究发展有重要意义。

项目成果

期刊论文数量(33)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(17)
专利数量(11)
Reducing traffic burstiness for MPTCP in data center networks
减少数据中心网络中 MPTCP 的流量突发性
  • DOI:
    10.1016/j.jnca.2021.103169
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Sen Liu;Jiawei Huang;Wenchao Jiang;Jianxin Wang
  • 通讯作者:
    Jianxin Wang
CAPS: Coding-based Adaptive Packet Spraying to Reduce Flow Completion Time in Data Center
CAPS:基于编码的自适应数据包喷射,可减少数据中心的流程完成时间
  • DOI:
    10.1109/tnet.2019.2945863
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jinbin Hu;Jiawei Huang;Wenjun Lv;Yutao Zhou;Jianxin Wang;Tian He
  • 通讯作者:
    Tian He
HTPC: heterogeneous traffic-aware partition coding for random packet spraying in data center networks
HTPC:异构流量感知分区编码,用于数据中心网络中的随机数据包喷射
  • DOI:
    10.1186/s13677-021-00248-4
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    JOURNAL OF CLOUD COMPUTING-ADVANCES SYSTEMS AND APPLICATIONS
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Huang Jiawei;Wang Shiqi;Li Shuping;Zou Shaojun;Hu Jinbin;Wang Jianxin
  • 通讯作者:
    Wang Jianxin
AAC: Adaptively Adjusting Concurrency by Exploiting Path Diversity in Datacenter Networks
AAC:通过利用数据中心网络中的路径多样性自适应调整并发性
  • DOI:
    10.1007/s10922-021-09590-z
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    Journal of Network and Systems Management
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Weimin Gao;Jiawei Huang;Shaojun Zou;Weihe Li;Jianxin Wang;Jianer Chen
  • 通讯作者:
    Jianer Chen
Mitigating Packet Reordering for Random Packet Spraying in Data Center Networks
减轻数据中心网络中随机数据包喷射的数据包重新排序
  • DOI:
    10.1109/tnet.2021.3056601
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huang Jiawei;Lyu Wenjun;Li Weihe;Wang Jianxin;He Tian
  • 通讯作者:
    He Tian

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其他文献

车载自组网中基于车辆密度的多跳广播协议
  • DOI:
    10.11959/j.issn.1000-436x.2016233
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    通信学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄家玮;钟少华;刘联海;王建新
  • 通讯作者:
    王建新
高带宽延迟网络中路由器缓存需求的仿真分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李春泉;黄家玮;王建新
  • 通讯作者:
    王建新
基于SDN架构的网络空间安全实验教学设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    实验科学与技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄家玮;李淑平;计玮;王疆盛;王伟平
  • 通讯作者:
    王伟平
基于二次曲线的无线局域网 MAC 退避算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    奎晓燕;罗玉宏;王建新;黄家玮
  • 通讯作者:
    黄家玮
Tuning the Aggressive Slow-Start Behavior of MPTCP for Short Flows
针对短流调整 MPTCP 的主动慢启动行为
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2889339
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    董苹苹;杨文俊;薛开平;唐文胜;高凯;黄家玮
  • 通讯作者:
    黄家玮

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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