申请/专利权人：浙江大学

申请日：2022-09-05

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN115412506B

主分类号：H04L47/2483

分类号：H04L47/2483;H04L47/125;H04L47/50;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：本发明提出一种数据中心网络中大象流识别及调度方法，采用带内网络遥测技术对数据平面网络状态信息进行收集，提出一种基于带内网络遥测的大象流检测方法以及基于蚁群算法的流量调度方法。第一步，当新的流到达边缘交换机时，计算队列长度累积速率，并判断是否超过设定的阈值，当未超过阈值时，执行等价多路径的调度方法进行调度转发。超过阈值时，判断为疑似大象流，采用C4.5决策树分类算法进一步判断所述流是否为真正大象流，未被判定为真正大象流的疑似大象流，仍旧执行等价多路径的调度方法进行调度转发。找出真正的大象流后，通过改进的蚁群算法，找出大象流调度的最优路径。

主权项：1.一种数据中心网络中大象流识别及调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：当数据中心网络中新的流到达边缘交换机时，计算所述流的队列长度累积速率，判断所述流的队列长度累积速率是否超过阈值；若所述流的队列长度累积速率超过阈值，则判断所述流是疑似大象流，反之判断所述流不是疑似大象流；当判断结果不是疑似大象流时，通过等价多路径的调度方法将所述流转发至目的主机，完成数据流的调度转发；所述步骤1具体为：当数据中心网络中新的流到达边缘交换机时，通过带内网络遥测技术采集每个数据包到达边缘交换机时队列的长度和时间；并通过所述流的第1个数据包到达边缘交换机时队列的长度和时间以及第n个数据包到达边缘交换机时队列的长度和时间求得队列长度累积速率r；所述队列长度累积速率r的计算公式为： 其中，L1、T1分别为所述流的第1个数据包到达边缘交换机时队列的长度和时间；Ln、Tn分别为所述流的第n个数据包到达边缘交换机时队列的长度和时间；n的取值范围根据用户实际的组网环境及业务需求而定；所述流包括N个报头五元组一致的数据包，Nn；判断所述流的队列长度累积速率r是否超过设定的阈值R；若所述流的队列长度累积速率r超过设定的阈值R，则判断所述流是疑似大象流；反之，判断所述流不是疑似大象流；当判断结果不是疑似大象流时，通过等价多路径的调度方法将所述流转发至目的主机，完成数据流的调度转发；步骤2：当步骤1的判断结果是疑似大象流，采用C4.5决策树分类算法进一步判断所述流是否为真正大象流；当判断结果是真正大象流时，使用改进的蚂蚁算法获得最优路径，通过最优路径将所述流转发至目的主机，完成数据流的调度转发；当判断结果不是真正大象流时，通过等价多路径的调度方法将所述流转发至目的主机，完成数据流的调度转发；所述采用C4.5决策树分类算法进一步判断所述流是否为真正大象流，具体包括以下子步骤：a1解析已经被判断为真正大象流的流的每一个数据包得到每一个数据包的5个特征，作为样本的属性，形成一个决策树训练集；所述5个特征包括数据包到达时间间隔、端口利用率、端口丢包率、数据包在交换机的时延以及队列拥塞度；a2使用c4.5决策树分类算法对样本训练集进行训练学习，通过计算信息增益率，选择最优的分裂属性，构建决策树模型；a3通过步骤a2中生成的决策树模型对步骤1判断为疑似大象流的流进行进一步判断，判断所述流是否为真正大象流；所述改进的蚂蚁算法，具体包括以下子步骤：b1初始化整个网络拓扑为一个无向图G＝V，E，其中V表示网络中交换机的集合，E代表网络的链路集合，令m＝0；b2每个蚂蚁以信息素转移概率访问下一跳，直到所有蚂蚁到达目的主机；b3根据蚂蚁产生的信息素，对路径上的信息素值进行全局更新；b4判断迭代次数m是否大于等于迭代数M，如果大于等于则输出最优路径，否则m＝m+1，返回步骤b2；步骤b2中所述信息素转移概率表示为： 其中，表示t时刻处于位置i的蚂蚁k选择位置j的概率，v表示处于位置i的蚂蚁可选的下一跳的集合；τijt表示t时刻位置i与位置j之间的信息素浓度，表示t时刻位置i与位置j之间的第一启发函数，表示t时刻处于位置i与位置j之间的第二启发函数；τint表示t时刻位置i与位置n之间的信息素浓度，表示t时刻位置i与位置n之间的第一启发函数，表示t时刻位置i与位置n之间的第二启发函数；α为信息素浓度的权值，β为第一启发函数的权值，γ为第二启发函数的权值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种数据中心网络中大象流识别及调度方法

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