SDN数据面调度机制性能建模与用户体验质量优化的问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61402262
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The provisioning of quality of experience in Cloud Centers is a thrust of changing network landscape. Software defined networking, SDN, has emerged as a promising network technology which enables the dynamic nature of future network functions and intelligent applications while lowering operating costs through simplified hardware, software and management. Due to the advantage of SDN and the increasing demand, researchers have made a lot of efforts, such as the studies on OpenFlow protocols and related works, ForCES, controller design, forwarding devices, southbound and northbound APIs, the emulation and simulation tools, and of course the applications. However, it is barely to find research works on the performance of scheduling mechanisms which regulate the forwarding of traffic flows in data plane. Understanding the performance and limitations of the forwarding capability in data plane is a prerequisite for using it effectively. More importantly, the performance analysis of resource allocating policy is an enabler for evaluating quality of experience. ..To this end, we will investigate the performance of various scheduling mechanisms in SDN data plane. Further the developed models will be applied on evaluating and optimizing quality of experience in SDN. The feasibility and accuracy of scheduling models replies on how the traffic and forwarding capability are characterized. Unfortunately, we can hardly find an effective traffic model which closely characterizes the SDN traffic. In addition, there are few works reported for modeling the variability of SDN switch forwarding capability in data plane. To fill the gap, this work will focus on the following aspects: 1. Modeling the characterizations of SDN traffic flows and its variable flow length; 2. Modeling the variable forwarding capability of SDN switches, and investigating how its variable feature affects the network performance and quality of experience; 3. Modeling scheduling mechanism with the above traffic and forwarding capability models, and apply analytical model on evaluating the network performance and optimizing the quality of experience. ..It can be readily seen that this work is a frontier study of the corresponding area. It fills the gap of research by taking into account the above three issues. This work will provide not only the theoretical basis, but also a tool for designing software defined networking, which will fill the impressing demand.
在软件定义网络数据面中,合理调度数据流以及数据和控制面间的交互流量对整个软件定义网络的设计、性能和用户体验质量起着关键的作用。然而文献中对这个问题的研究存在着问题:1. 对软件定义网络数据面的流量分析仍借用传统网络流量模型;2.缺少数据面节点转发容量变化特性对网络性能和用户体验质量影响的研究;3.缺乏对结合了软件定义网络数据流模型和可变的转发容量的调度机制的性能研究,以及利用模型来优化网络性能和用户体验质量。本项目针对解决上述三个问题进行研究,其重要意义在于:1.在软件定义网络中,目前尚无结合以上三个问题的研究;2. 有重要的理论意义和重大的应用价值,性能建模对软件定义网络的设计有指导作用,能评估和优化用户体验质量;3. 具有时间紧迫性,软件定义网络的构架已经广泛出现,但仍然缺乏对其网络性能的评价理论和工具,因此对软件定义网络数据面调度机制建模和用户体验质量评估的需求日益迫切。

结项摘要

软件定义网络数据面的性能分析考虑用户流量对单一转发节点的服务性能的影响。此外,鉴于软件定义网络中数据流的特性,用户数据流在到达目标前,可能会经过多个中途路由转发节点。本项目评估和预测流量对各个中途路由节点服务性能的影响,建模了流量在中途节点的叠加和剥离。并将流量叠加和剥离方法应用于城市路网交通流量的建模中,取得了比较好的效果。在建模转发节点的服务能力方面,本项目采用指数分布随机过程。实验验证结果表明,指数分布随机过程很好的刻画了转发服务能力的波动性和随机性。基于以上两点,本项目应用改进排队论,以用户到达流量与服务能力为参数建立单一服务、单一到达队列的系统。解析上述的队列系统可以获得队列长度分布和等待时间分布这两个重要的性能指标,从而评价该节点对于到达流量的服务质量。更进一步,项目的值得指出的是,模型中使用的流量模型考虑到了自相似和长相关特性,自相似特性是被广泛证明存在网络流量的显著特征。本项目的另一个重要研究结果是基于流量模型和排队论评估数据面和控制面之间的交互流量对转发节点的性能影响。本项目讨论和实现了Jackson模型在调度数据面和控制面板交互流量的性能,并进一步提出以优先级调度来实现数据面与控制面板交互流量,结果证明,本项目提出的调度方法性能相对Jackson模型有优势,尤其是在数据流量存活期有严格限制的情况下。建模优先级调度的难点在于解决多个队列共享转发资源的耦合问题,本项目提出一种基于空队列估计的解耦方法,将耦合负责系统分解成一组单一队列系统,从而获取每个队列的性能指标。项目的完成为软件定义网络数据面用户体验质量与转发能力的性能评价提供理论支撑和技术方法。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(0)
Data Driven Congestion Trends Prediction of Urban Transportation
数据驱动的城市交通拥堵趋势预测
  • DOI:
    10.1109/jiot.2017.2716114
  • 发表时间:
    2018-04-01
  • 期刊:
    IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Jia, Rui;Jiang, Pengcheng;Shi, Yuliang
  • 通讯作者:
    Shi, Yuliang
MapReduce Short Jobs Optimization Based On Resource Reuse
基于资源复用的MapReduce短作业优化
  • DOI:
    10.1016/j.micpro.2016.05.007
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Microprocessors and Microsystems
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Yuliang Shi;Kaihui Zhang;Lizhen Cui;Lei Liu;Yongqing Zheng;Shidong Zhang;Han Yu
  • 通讯作者:
    Han Yu
A big data inspired chaotic solution for fuzzy feedback linearization model in cyber-physical systems
大数据启发的网络物理系统中模糊反馈线性化模型的混沌解决方案
  • DOI:
    10.1016/j.adhoc.2015.07.010
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    Ad Hoc Networks
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Lei Liu;Shulin Zhao;Zhilou Yu;Hongjun Dai
  • 通讯作者:
    Hongjun Dai
Performance measurement of data flow processing employing software defined architecture
采用软件定义架构的数据流处理性能测量
  • DOI:
    10.1016/j.future.2017.12.050
  • 发表时间:
    2018-05
  • 期刊:
    Future Generation Computer Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lei Liu;Yongjian Ren;Lizhen Cui;Yuliang Shi;Qingzhong Li
  • 通讯作者:
    Qingzhong Li
A trustworthy and energy-aware routing protocol in software-defined wireless mesh networks
软件定义无线网状网络中值得信赖且节能的路由协议
  • DOI:
    10.1016/j.compeleceng.2016.10.015
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    Journal of Computers & Electircal Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hui Lin;Jia Hu;Li Xu;YouLiang Tian;Lei Liu;Stewart Blakeway
  • 通讯作者:
    Stewart Blakeway

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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    刘磊

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

        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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