软件定义的数据中心网络数据平面一致性更新算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61802172
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    24.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Consistent data plane update is an important operation in software-defined data center networks. Despite the logically centralized perspective offered, an SDN still needs to be considered as a distributed system: rule updates communicated from the controller to the individual switches traverse an asynchronous network and the orders in which update commands sent by the controller arrive and take effect at the different switches may be hard to predict. This asynchronous nature may cause forwarding blackhole, forwarding loop, network congestion and network policy violation, leading to temporary or permanent inconsistencies such as packet loss and out-of-order. This project carries on research on consistent data plane update problem. Especially, the project studies the problem of connectivity consistency, performance consistency, policy consistency and utility consistency and systematically evaluates the proposed methods by large-scale simulation and real testbed experiments. This research project will deepen the understanding of consistent data plane update problem, and provide theoretical and practical guidance in designing update policy.
数据平面网络状态一致性更新是软件定义数据中心网络中的一项重要基本操作。尽管控制平面提供了逻辑上集中式的全局视图,但数据平面仍然是一个分布式系统:从控制平面发送给数据平面各个交换机的路由更新指令需要经过一个异步的网络,因此更新指令到达各个交换机的时刻是无法预测的。这种异步性可能使网络中出现转发黑洞、转发环路、网络拥塞以及网络策略违背,导致数据包丢失、乱序等瞬时或永久的不一致行为发生,从而会严重影响应用程序的性能,因此数据平面一致性更新是一个关键问题。本项目围绕这一核心问题,从连通一致性、性能一致性、策略一致性和效用一致性四个方面展开研究,通过大规模仿真实验和测试平台进行系统验证。本项目的研究成果将加深对数据平面一致性更新问题的理解,为数据平面更新策略设计提供理论和实践指导。

结项摘要

软件定义数据中心网络为提升网络性能带来了新的机遇,但数据平面网络状态一致性更新是保障网络稳定运行重要的一环。尽管控制平面提供了逻辑上集中式的全局视图,但数据平面仍然是一个分布式系统。这种更新异步性可能使网络中出现转发黑洞、转发环路、网络拥塞以及网络策略违背,导致数据包丢失、乱序等瞬时或永久的不一致行为发生,从而会严重影响应用程序的性能。本项目利用精确的时间同步机制,以一种无拥塞的方式重新路由多条网络流:该解决方案基于时间扩展网络的结构和资源依赖关系图,能够通过Openfow 1.5协议 “scheduled bundles”API实现,可将更新完成时间缩短63%,同时减少50%的更改规则的数量;此外,本项目提出了一种效用感知的网络更新系统:它能够通过限速更新以最大化服务效用的总和,同时保证更新过程无拥塞。关于更新过程中的瞬时转发环路,本项目回答了具有松弛无环路约束的节点排序更新协议的理论边界问题:松弛的无环路更新问题的下界为Ω(log n)轮,其中n是网络中交换机的数目。本项目还设计了一个连续的网络更新系统,能够快速响应网络状况的变化。与现有工作相比,当更新事件的到达率等于每秒3个时,提出的方案可以将更新完成时间提高至少179%。由于交换机缓存可以辅助网络更新操作,本项目利用资源依赖图生成一个网络更新近似序列,将时间复杂度由指数级降低到多项式时间级。在网络故障的更新场景下,本项目提出一种新型的网络规则配置方案,它可以预先计算并安装备份隧道路由,以加快故障恢复速度。当链路发生故障时,本地交换机将流量重定向到备份隧道,并立即在数据平面中恢复该流量。该方法与被动式流量重定向方法相比,大幅度减少了瞬时拥塞。另一方面,它完全避免了主动式方法需要预留链路带宽的缺点。此外,本项目首次以计算开销和网络更新开销的总和作为流量工程的目标函数,将这两个方面进行在线的联合优化,并提出了一系列有理论保证的在线算法,极大地降低总开销。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(12)
专利数量(2)
Sentinel: Failure Recovery in Centralized Traffic Engineering
Sentinel:集中式流量工程中的故障恢复
  • DOI:
    10.1109/tnet.2019.2931473
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking (TNET)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jiaqi Zheng;Hong Xu;Xiaojun Zhu;Guihai Chen;Yanhui Geng
  • 通讯作者:
    Yanhui Geng
Congestion-Free Rerouting of Multiple Flows in Timed SDNs
定时 SDN 中多流的无拥塞重路由
  • DOI:
    10.1109/jsac.2019.2906741
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Journal on Selected Areas in Communications
  • 影响因子:
    16.4
  • 作者:
    Zheng Jiaqi;Li Bo;Tian Chen;Foerster Klaus Tycho;Schmid Stefan;Chen Guihai;Wu Jie;Li Rui
  • 通讯作者:
    Li Rui
P-PFC: Reducing Tail Latency with Predictive PFC in Lossless Data Center Networks
P-PFC:在无损数据中心网络中通过预测性 PFC 减少尾部延迟
  • DOI:
    10.1109/tpds.2020.2969182
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Chen Tian;Bo Li;Liulan Qin;Jiaqi Zheng;Jie Yang;Wei Wang;Guihai Chen;Wanchun Dou
  • 通讯作者:
    Wanchun Dou
Scheduling Relaxed Loop-Free Updates Within Tight Lower Bounds in SDNs
在 SDN 的严格下限内调度宽松的无循环更新
  • DOI:
    10.1109/tnet.2020.3017771
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking (TON)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hao Zhou;Xiaofeng Gao;Jiaqi Zheng;Guihai Chen
  • 通讯作者:
    Guihai Chen
Radiation Constrained Fair Charging for Wireless Power Transfer
无线电力传输的辐射约束公平充电
  • DOI:
    10.1145/3289182
  • 发表时间:
    2019-04-01
  • 期刊:
    ACM TRANSACTIONS ON SENSOR NETWORKS
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Li, Lanlan;Dai, Haipeng;Wu, Xiaobing
  • 通讯作者:
    Wu, Xiaobing

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

明目解毒方熏蒸对单纯疱疹病毒性角膜炎HSV-1及角膜CD4、CD14的影响.
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国中医眼科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑嘉琦;王蕾蕾;俞莹
  • 通讯作者:
    俞莹

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

郑嘉琦的其他基金

面向分布式机器学习的网络协议优化算法
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向分布式机器学习的网络协议优化算法
  • 批准号:
    62172206
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    59.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码