数据中心Fat-Tree批量调度光包交换新架构

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61372085
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Along with the fast development of cloud services, data centers have attracted wide attentions as the underlying service enabling technology. The internal switch network of current data centers faces multiple critical issues, such as high power consumption, complex internal interconnects, high cost and unguaranteed switching performance, etc. There are also quite large research rooms on design flexibility, scalability and failure recovery issues as well. In this project, we adopt optical switches and interconnects to connect the server racks in data centers and consider the inherent reconfiguration overhead of the switch network. We propose to adopt batch scheduling based packet switching and traffic matrix decomposition under the Fat-Tree multi-stage switch architecture, and average the switch configuration matrices across multiple optical core switches, to achieve performance guaranteed switching among the servers and racks without packet loss and with bounded packet delay. Based on studying highly efficient new algorithms of batch scheduling and traffic matrix decomposition, we propose the idea of trading off between packet delay bound and the number of core switches, and formulate the corresponding mathematical models, such that we can carry out in-depth studies on architecture and cost optimizations for the internal switch network of data centers, as well as its survivability against core switch failures. Our work brings about a new architecture for the internal switch network of data centers, which is highly efficient, compact, power saving, low-cost, survivable, scalable, and flexible, with guaranteed switching performance.
随着云服务的快速发展,数据中心作为业务支撑平台受到了广泛的关注。当前数据中心内部交换网络面临能耗大、内部连接复杂、成本高、交换性能难以保证等问题,并且在设计灵活性、可扩展性和故障恢复能力等方面尚待进一步深入研究。本项目在数据中心服务器机架之间采用光交换和光连接,考虑其交换网络固有的重配置开销问题,提出在Fat-Tree多级交换架构下采用批量调度包交换和流量矩阵分解、并在多个核心光交换器上分摊交换配置矩阵的方法,来实现服务器和机架之间无丢包、延时绑定的交换性能。基于对高效的批量调度与流量矩阵分解新算法的研究,提出数据包延时与核心交换器数量折中设计的思想,并建立相应的数学模型,进而对数据中心内部交换网络结构与成本优化、核心交换器故障恢复进行深入研究,实现高效、紧凑、节能、低成本、可靠、可扩展、设计灵活、交换性能保证的数据中心内部交换新架构。

结项摘要

通过四年的研究,本项目主要研究了数据中心服务器机架之间采用光交换和光连接,考虑其交换网络固有的重配置开销问题,提出在Fat-Tree多级交换架构下采用批量调度包交换和流量矩阵分解、并在多个核心光交换器上分摊交换配置矩阵的方法,来实现服务器和机架之间无丢包、延时绑定的交换性能。基于对高效的批量调度与流量矩阵分解新算法的研究,提出数据包延时与核心交换器数量折中设计的思想,并建立相应的数学模型,进而对数据中心内部交换网络结构与成本优化、核心交换器故障恢复进行深入研究。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(11)
专利数量(4)
A Cross-Layer Secure Communication Model Based on Discrete Fractional Fourier Fransform (DFRFT)
基于离散分数傅里叶变换(DFRFT)的跨层安全通信模型
  • DOI:
    10.1109/tetc.2014.2367415
  • 发表时间:
    2015-03
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON EMERGING TOPICS IN COMPUTING
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Wen Hong;Tang Jie;Wu Jinsong;Song Huanhuan;Wu Tingyong;Wu Bin;Ho Pin-Han;Lv Shi-Chao;Sun Li-Min
  • 通讯作者:
    Sun Li-Min
A Virtualization Layer Approach to Survivability
提高生存能力的虚拟化层方法
  • DOI:
    10.1109/tnsm.2014.2377520
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Chunming Qiao;Jian Ping Wang;Bin Wu;Lemin Li
  • 通讯作者:
    Lemin Li
Scalable SDN architecture with distributed placement of controllers for WAN
可扩展的 SDN 架构,具有 WAN 控制器的分布式放置
  • DOI:
    10.1002/cpe.4030
  • 发表时间:
    2017-08-25
  • 期刊:
    CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Zhao, Zhipeng;Wu, Bin
  • 通讯作者:
    Wu, Bin
Performance Analysis of f-Cast Crosstalk-Free Optical Banyan Networks
f-Cast无串扰光榕网络性能分析
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2017.2661306
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Ma Lisheng;Jiang Xiaohong;Wu Bin;Pattavina Achille
  • 通讯作者:
    Pattavina Achille
Cloud service provisioning in two types of DCN with awareness of delay and link failure probability
两种DCN中的云服务发放,具有时延和链路故障概率感知能力
  • DOI:
    10.1007/s11107-015-0537-8
  • 发表时间:
    2015-08
  • 期刊:
    PHOTONIC NETWORK COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Li Yaofang;Xiao Jie;Wu Bin;Wen Hong;Yu Hongfang;Yang Shu;Xin Shanshan;Guo Jianing
  • 通讯作者:
    Guo Jianing

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    吴斌;冷政伟;张光年;邓大炜;兰川;李建水
  • 通讯作者:
    李建水

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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

        graph TD
          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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