数据中心网络中微突发流量形成机理与消除机制的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61902307
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 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:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

As a key infrastructure of cloud computing, the performance of data center network is crucial to the quality of cloud services. However, micro-burst traffic, a kind of highly intense traffic appearing in a relatively short period, is very common in data center networks. Micro-burst traffic can easily cause packet dropping, which results in serious performance degradation. Because of a lack of comprehensive and essential understanding of the nature of micro-burst traffic, most of the existing solutions cannot fundamentally eliminate it. Therefore, in this project, we will study the forming and evolution mechanisms of micro-burst traffic through observing its dynamic behavior. Based on this, we will investigate the fundamental eliminating methods. Specifically, for micro-burst traffic induced by batching schemes, we propose to leverage the low-overhead traffic shapers in the senders to eliminate the traffic burstiness inside each flow. We also propose to enhance the buffer management schemes in the switches to absorb the micro-burst traffic as much as possible. For micro-burst traffic induced by many-to-one traffic pattern, we propose to let the switch send feedbacks to senders as soon as the micro-burst traffic occurs and let the senders slow down in time. In this way, the micro-burst traffic can be effectively suppressed.
数据中心网络作为云计算的关键基础设施,其性能对云计算业务的服务质量有至关重要的影响。然而,数据中心网络中存在一种持续时间极短的微突发流量,该流量极易引起网络丢包,会严重降低数据中心网络的性能。现有的应对机制缺乏对微突发流量形成机理的充分认识,难以在根本上消除微突发流量。因此,本项目拟通过观察微突发流量的细粒度外在表现特征来分析微突发流量内在的形成机理和演化规律;基于该分析结果,研究全面系统的微突发流量消除机制:对于批处理机制产生的微突发流量,在发送端利用低开销流量整形机制消除一条流内部的突发,在交换机使用合理的共享缓存分配策略来尽可能地吸收微突发流量;对于多对一的数据中心业务产生的微突发流量,令交换机在微突发流量产生时快速地向发送端反馈信号,发送端根据反馈信息恰当地减速以抑制微突发流量的生成。

结项摘要

数据中心是我国“十四五”新型基础设施建设的关键领域。近年来,随着网络速度的提升,数据中心网络中出现了一种微突发流量,该流量具有持续时间很短且突发十分剧烈的特点,研究结果表明,数据中心网络中绝大多数拥塞事件都是由微突发流量引起的,因此,微突发流量严重地影响了数据中心业务的性能。然而,由于缺乏对微突发流量形成机理的充分认识,现有的应对机制难以在根本上解决微突发流量带来的问题。本项目结合了微突发流量产生的原因及数据中心网络的结构和流量特点,通过观察微突发流量的细粒度外在表现特征,分析了微突发流量的内在形成机理和演化规律,并在此基础上提出一套系统全面的微突发流量消除机制,从根本上解决微突发流量带来的问题,取得的主要研究成果包括:..1) 搭建了数据中心试验床,观察和分析了典型数据中心流量模式下微突发流量的产生机理和外在表现特征,发现微突发流量的演化受端到端拥塞控制机制的控制,并且队列变化的梯度能准确地刻画微突发流量的特征;.2) 在发送端中,利用流间突发可自然分解的特点,设计了一种基于流间批处理的高速准确流量整形机制FlowBundler,能在源端有效地消除微突发流量:在交换机中,设计了一种基于流速的微突发流量的识别方案,并且针对性地通过调整共享缓存管理策略的控制参数来吸纳微突发流量:.3) 设计了一种基于队长变化梯度的快速微突发流量识别方法和反馈机制,建立了微突发流量产生时发送速度和交换机队列长度的理论交互模型,基于该模型设计了恰当的减速策略以抑制微突发流量的生成。..本项目首次基于微突发流量的形成机理系统地研究了微突发流量的消除方法,相关研究成果发表在了IEEE INFOCOM、IEEE/ACM TON等网络方向高水平会议/期刊上,能为我国数据中心“新基建”建设储备关键技术和提供理论支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(3)
RICH: Strategy-proof and Efficient Coflow Scheduling in Non-cooperative Environments
RICH:非合作环境下的策略证明和高效协流调度
  • DOI:
    10.1016/j.jnca.2021.103233
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Fan Zhang;Yazhe Tang;Danfeng Shan;Huanzhao Wang;Chengchen Hu
  • 通讯作者:
    Chengchen Hu
Observing and Mitigating Micro-Burst Traffic in Data Center Networks
观察和缓解数据中心网络中的微突发流量
  • DOI:
    10.1109/tnet.2019.2953793
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Danfeng Shan;Fengyuan Ren;Peng Cheng;Ran Shu;Chuanxiong Guo
  • 通讯作者:
    Chuanxiong Guo
Compiling Cross-Language Network Programs Into Hybrid Data Plane
将跨语言网络程序编译到混合数据平面中
  • DOI:
    10.1109/tnet.2021.3132303
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hao Li;Peng Zhang;Guangda Sun;Changhao Wu;Chengchen Hu;Danfeng Shan;Tian Pan;Qiang Fu
  • 通讯作者:
    Qiang Fu

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其他文献

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高速混合缓存交换机中共享缓存管理方法的研究
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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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