專利名稱：一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法
技術(shù)領域：
本發(fā)明屬于計算機網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量優(yōu)化領域，具體涉及一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，用于解決網(wǎng)絡中多個數(shù)據(jù)流之間傳輸路徑選擇和帶寬分配問題。
背景技術(shù)：
數(shù)據(jù)流的路由及其帶寬資源分配問題是網(wǎng)絡流量優(yōu)化領域的基礎研究問題之一。尤其是考慮面向多個不同請求競爭共享網(wǎng)絡帶寬資源時，該問題變得更加復雜。一方面，需要為各個請求分配盡可能多的帶寬資源以提高網(wǎng)絡資源利用率；另一方面，需要保證各個請求間的公平性，以防止部分請求搶占過多公共網(wǎng)絡資源導致另一部分請求“餓死”的情況發(fā)生。為了在網(wǎng)絡整體的資源利用率和請求帶寬資源分配的公平性間取得折中，流網(wǎng)絡領域廣泛采用“最大化最小公平規(guī)則(Max-Min Fairness，MMF) ”對網(wǎng)絡資源進行分配(請參考 D. Bertsekas and R. Gallager, Data Networks, 2nd ed. , Englewood Cliffs, NJ Prentice-Hall, 1992)。所謂“最大化最小公平規(guī)則”是指在對多個數(shù)據(jù)流請求進行網(wǎng)絡帶寬資源分配時，任意請求禁止通過搶占已有資源量更少的請求的資源來增加自己所獲取的資源。已有對“最大化最小公平規(guī)則”的相關(guān)研究主要集中在數(shù)據(jù)流傳輸路徑已經(jīng)固定的情況(請參考(I)Y. Afek, Y. Mansour, and Z. Ostfeld, “Convergence complexityof optimistic rate based flow control algorithms,” in Proceedings of thetwenty-eighth annual ACM symposium on Theory of computing. ACM,1996, pp. 89-98 ；(2)Y. Afek,Y. Mansour ,and Z.Ostfeld,“Phantom :A simple and effective flow controlscheme, ”ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol.26, no. 4, pp. 169-182,1996 ； (3)Y. Bartal,M.Farach-CoIton, S. Yooseph, and L. Zhang, “Fast, fair, and frugalbandwidth allocation in atm networks,，，in Proceedings of the tenth annualACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. Society for Industrial and AppliedMathematics, 1999，pp. 92-101)，而對傳輸路徑可變的場景，如MPLS網(wǎng)絡環(huán)境，這些研究成果往往無法被直接應用。另一方面，現(xiàn)有針對傳輸路徑可變場景下的最大化最小公平多商品流路由和帶寬分配最優(yōu)調(diào)度算法(請參考(I)M. Allalouf and Y. Shavitt,“Centralizedand distributed algorithms for routing and weighted max—min fair bandwidthallocation,，，Networking,IEEE/ACM Transactions on,vol. 16,no. 5,pp. 1015-1024,2008和(2)D.Nace, L. Nhat Doan, 0. Klopfenstein, and A. Bashllari, “Max-min fairness inmult1-commodity flows,’’Computers & Operations Research, vol. 35,no. 2,pp. 557-573,2008)，采用簡單窮舉式路由策略求解出全部的候選路徑，并在此基礎上求出全局最優(yōu)的帶寬分配解，但是這會導致算法的計算開銷大，擴展性差。尤其是當網(wǎng)絡拓撲規(guī)模和請求規(guī)模增長時，由于算法的求解時間過長，使其難以應用到實際的網(wǎng)絡流量優(yōu)化場景中。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的難題，提供一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，通過為每個請求選取特定的路徑集合，進而減小問題求解規(guī)模的方式，降低算法求解的時間開銷，也就是說在面對多個數(shù)據(jù)流請求時，在保證最大化最小公平規(guī)則前提下，最大化網(wǎng)絡帶寬資源利用率，從而降低算法的求解時間開銷，使其可被應用于網(wǎng)絡規(guī)模和請求規(guī)模較大的網(wǎng)絡流量優(yōu)化傳輸調(diào)度場景。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，包括輸入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息和數(shù)據(jù)流傳輸請求信息，計算網(wǎng)絡拓撲中每條邊的中介性特征值；所述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息包括各個數(shù)據(jù)中心之間的鏈路連接關(guān)系和每條鏈路的帶寬容量；所述數(shù)據(jù)流傳輸請求信息包括每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的發(fā)送端、目的端和請求傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量；基于所述中介性特征值，對兩點間的不同路徑進行評估，為每個數(shù)據(jù)流傳輸請求選出特定的K條不重疊傳輸路徑的集合Pi ;以及基于每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的所述K條不重疊傳輸路徑的集合Pi,迭代求出其對應最優(yōu)的滿足最大化最小公平規(guī)則的網(wǎng)絡帶寬資源分配方案。所述基于所述中介性特征·值，對兩點間的不同路徑進行評估，為每個數(shù)據(jù)流傳輸請求選出特定的K條不重疊傳輸路徑的集合Pi包括(Al):給定網(wǎng)絡G(V，E)，源點和目的點分別為\和\，以及需要求出的路徑數(shù)目K；(A2):在網(wǎng)絡G上求解其最短路徑pl，將Pl加入集合Ps，并將Pl所占據(jù)的帶寬資源從G中減去，得到殘余網(wǎng)絡Gr ;所述Ps為分配給每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的路徑集合；(A3):在殘余網(wǎng)絡Gr上重復步驟(A2)直至路徑數(shù)達到K或無法求出新的最短路徑；若其中出現(xiàn)多條長度相等的路徑的情況，選擇中介性特征值和最小的路徑；所述中介性特征值和是指每個路徑中各條邊的中介性特征值的和；(A4):若求出K條路徑，則轉(zhuǎn)入步驟(AlO)，否則設置變量k = 1，并轉(zhuǎn)入步驟(A5)；(A5):將Ps中的路徑按照長度從小到大進行排序，然后從Ps中選出第k條路徑，Pk = (V1, V2, , Vi, Vj, . . . , Vn),其中，n為該路徑上的節(jié)點數(shù)量，i, j均為初始值為0的整數(shù)；(A6):對任意0 < j < n，先將pk的鏈路(Vi，Vj)長度設為無窮，之后在網(wǎng)絡G上求出從V1至Vn的最短路徑pd,并將其加入集合B,重復步驟(A6)直至j = n-1 ；(A7):將i加1，恢復G中各鏈路長度為初始值，重復步驟(A6)直至i = n_2 ;(A8):從集合B中選出中介特征值和最小的一條路徑p’，并將其加入集合Ps ；(A9):若求出K條路徑，則轉(zhuǎn)入步驟(AlO)，否則將k加1，并重復步驟(A5)至步驟(A9)，直至B中不存在任何路徑，然后轉(zhuǎn)入步驟(AlO)；(AlO)結(jié)束。所述基于每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的所述K條不重疊傳輸路徑的集合Pi,迭代求出其對應最優(yōu)的滿足最大化最小公平規(guī)則的網(wǎng)絡帶寬資源分配方案包括(BI):基于對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)間帶寬資源開銷的預測信息，利用時間延展網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換方法將具有動態(tài)空閑帶寬資源的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換為靜態(tài)流網(wǎng)絡；(B2):基于所述靜態(tài)流網(wǎng)絡，對所有數(shù)據(jù)流傳輸請求建立最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型；(B3):迭代地求解所述最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型，得出各個數(shù)據(jù)流傳輸請求的最大傳輸流量以及對應的數(shù)據(jù)傳輸路徑。所述步驟(BI)的所述時間延展網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換方法是這樣實現(xiàn)的將網(wǎng)絡資源從時間維度進行延展，使具有動態(tài)空閑帶寬資源的網(wǎng)絡的動態(tài)帶寬資源和節(jié)點的存儲資源能力統(tǒng)一轉(zhuǎn)化到一張靜態(tài)流網(wǎng)絡上。所述步驟(B2)中的所述最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型為
權(quán)利要求
1.一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述方法包括輸入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息和數(shù)據(jù)流傳輸請求信息，計算網(wǎng)絡拓撲中每條邊的中介性特征值；所述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息包括各個數(shù)據(jù)中心之間的鏈路連接關(guān)系和每條鏈路的帶寬容量；所述數(shù)據(jù)流傳輸請求信息包括每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的發(fā)送端、目的端和請求傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量；基于所述中介性特征值，對兩點間的不同路徑進行評估，為每個數(shù)據(jù)流傳輸請求選出特定的K條不重疊傳輸路徑的集合Pi ;以及基于每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的所述K條不重疊傳輸路徑的集合Pi,迭代求出其對應最優(yōu)的滿足最大化最小公平規(guī)則的網(wǎng)絡帶寬資源分配方案。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述基于所述中介性特征值，對兩點間的不同路徑進行評估，為每個數(shù)據(jù)流傳輸請求選出特定的K條不重疊傳輸路徑的集合Pi包括(Al):給定網(wǎng)絡G (V，E)，源點和目的點分別為Vs和vt，以及需要求出的路徑數(shù)目K ；(A2):在網(wǎng)絡G上求解其最短路徑pl，將pi加入集合Ps，并將pi所占據(jù)的帶寬資源從G中減去，得到殘余網(wǎng)絡Gr ;所述Ps為分配給每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的路徑集合；(A3):在殘余網(wǎng)絡Gr上重復步驟(A2)直至路徑數(shù)達到K或無法求出新的最短路徑；若其中出現(xiàn)多條長度相等的路徑的情況，選擇中介性特征值和最小的路徑；所述中介性特征值和是指每個路徑中各條邊的中介性特征值的和；(A4):若求出K條路徑，則轉(zhuǎn)入步驟(AlO)，否則設置變量k = 1，并轉(zhuǎn)入步驟(A5)；(A5):將Ps中的路徑按照長度從小到大進行排序，然后從Ps中選出第k條路徑，pk =(v1； v2, , Vi, Vj, . . .，vn)，其中，η為該路徑上的節(jié)點數(shù)量，i, j均為初始值為O的整數(shù)；(A6):對任意O < j < n，先將pk的鏈路(Vi，Vj)長度設為無窮，之后在網(wǎng)絡G上求出從V1至Vn的最短路徑Pd，并將其加入集合B，重復步驟(A6)直至j = n-1 ；(A7):將i加1，恢復G中各鏈路長度為初始值，重復步驟(A6)直至i = n-2 ;(A8):從集合B中選出中介特征值和最小的一條路徑P’，并將其加入集合Ps ；(A9):若求出K條路徑，則轉(zhuǎn)入步驟(AlO)，否則將k加1，并重復步驟(A5)至步驟(A9)，直至B中不存在任何路徑，然后轉(zhuǎn)入步驟(AlO)；(AlO)結(jié)束。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述基于每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的所述K條不重疊傳輸路徑的集合Pi,迭代求出其對應最優(yōu)的滿足最大化最小公平規(guī)則的網(wǎng)絡帶寬資源分配方案包括(BI):基于對數(shù)據(jù)中心網(wǎng)間帶寬資源開銷的預測信息，利用時間延展網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換方法將具有動態(tài)空閑帶寬資源的網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換為靜態(tài)流網(wǎng)絡；(B2):基于所述靜態(tài)流網(wǎng)絡，對所有數(shù)據(jù)流傳輸請求建立最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型；(B3):迭代地求解所述最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型，得出各個數(shù)據(jù)流傳輸請求的最大傳輸流量以及對應的數(shù)據(jù)傳輸路徑。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(BI)的所述時間延展網(wǎng)絡轉(zhuǎn)換方法是這樣實現(xiàn)的將網(wǎng)絡資源從時間維度進行延展，使具有動態(tài)空閑帶寬資源的網(wǎng)絡的動態(tài)帶寬資源和節(jié)點的存儲資源能力統(tǒng)一轉(zhuǎn)化到一張靜態(tài)流網(wǎng)絡上。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(B2)中的所述最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型為
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，其特征在于所述步驟(Β3)包括S1:設定飽和請求集合Rsat為空、非飽和請求集合Runsat包含所有數(shù)據(jù)流傳輸請求A ；S2:對最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型進行求解，即在同時滿足(I)、(2)、(3)和(4)這四個式子的前提下，求出最大的λ值；53:篩選出沒有多余連接能力的請求集合Rtmp :根據(jù)數(shù)據(jù)流傳輸請求現(xiàn)有的傳輸路徑帶寬資源的利用情況，若某數(shù)據(jù)流傳輸請求的帶寬資源已被全部占滿，則將其被選入請求集合Rtmp ;54:針對Rtmp中的每個請求&，將Rmsat設定為只包含一個請求Rsat則設定為包含請求集合R中除去請求^以外的剩余的全部請求，其中原有的已飽和請求的值維持不變，未飽和請求的飽和值則設定為λ，利用這些值更新(2)式和(3)式后得到更新后的最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型；55:求解所述更新后的最大化最小公平多商品流線性規(guī)劃模型，得到新的入_;若Atmp與λ相等，則請求A被判定為真正飽和,將!Ti加入到Rsat,并記錄對應的λ，若Xtmp與λ不相等，則轉(zhuǎn)入步驟S4;S6:多次重復步驟S2到步驟S5，直至Rmsat為空，得到最優(yōu)的λ ;S7 :輸出最大傳輸流量以及對應的數(shù)據(jù)傳輸路徑，所述最大傳輸流量是指所述最優(yōu)的λ和鏈路帶寬的乘積；所述數(shù)據(jù)傳輸路徑包含在與最優(yōu)的λ對應的/,中。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種最大化最小公平多數(shù)據(jù)流傳輸調(diào)度方法，屬于計算機網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流量優(yōu)化領域。所述方法包括輸入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息和數(shù)據(jù)流傳輸請求信息，計算網(wǎng)絡拓撲中每條邊的中介性特征值；所述數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡拓撲信息包括各個數(shù)據(jù)中心之間的鏈路連接關(guān)系和每條鏈路的帶寬容量；所述數(shù)據(jù)流傳輸請求信息包括每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的發(fā)送端、目的端和請求傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量；基于所述中介性特征值，對兩點間的不同路徑進行評估，為每個數(shù)據(jù)流傳輸請求選出特定的K條不重疊傳輸路徑的集合Pi；以及基于每個數(shù)據(jù)流傳輸請求的所述K條不重疊傳輸路徑的集合Pi，迭代求出其對應最優(yōu)的滿足最大化最小公平規(guī)則的網(wǎng)絡帶寬資源分配方案。
文檔編號H04L12/733GK103036792SQ201310005320
公開日2013年4月10日 申請日期2013年1月7日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月7日
發(fā)明者蘇森, 雙鍇, 王藝文, 徐鵬, 王玉龍 申請人:北京郵電大學