CN105704180A - 数据中心网络的配置方法及其系统 - Google Patents

Abstract

数据中心网络的配置方法包含依据数据中心网络的拓扑信息，将数据中心网络内的多个虚拟机分为多个群组，将每一群组的多个虚拟机分配至数据中心网络内的多个服务机，依据数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径。

Description

数据中心网络的配置方法及其系统

技术领域

本发明揭露一种数据中心网络的配置方法及其系统，特别是有关于一种在软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork)下的网络的配置方法及其系统。

背景技术

近年来随着云端运算的蓬勃发展，虚拟化(Virtualization)技术成为热门的研究议题，其中主机虚拟化由于可将单一实体主机转化为多部共同运作的虚拟主机(VirtualMachine，VM)，利用数台主机执行平行化运算，来提供可靠的服务质量。但虚拟化的技术应用于云端等级的网络，需要巨量的运算能力、内存以及数据储存空间。为此，斯坦福大学发展了一种软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork，SDN)的系统，制定了OpenFlow的架构。原目标为延伸校园网络的交换线路的可程序规划特性，并提供对应的虚拟平台。一般而言，软件定义网络包含一个集中式的控制机(Controller)和数以万计的交换机(Switch)组合而成，这些交换机相互连接，并提供传输路径至所有的实体机器上。而这种连结关系为一种拓扑架构，这种拓扑架构同时也构成了软件定义网络下的数据中心(DateCenter)系统。

目前的云端网络使用软件定义网络下的数据中心，会面临到几个关键的问题。第一，在数据中心下的实体机器利用数个交换机与另一台实体机器建立连接，然而这个连结的跳距(HopDistance)如果未被优化，则数据中心最上层的核心交换机(CoreSwitch)将容易遭遇到通信量拥挤(TrafficCongestion)的情况，并导致网络等待时间增加。第二，实体机器上所使用的交换机数量如果未被优化，则会导致功率损耗的问题。第三，在两台实体机器上互相传输数据时，是利用数个交换机建立连结，然而，当某个交换机产生通信量拥挤时，利用该交换机的传输速度就会大幅降低。此时，若没有一个优化的重新路由机制，其数据传输的吞吐量(Throughput)亦会下降而导致联机质量劣化。

因此，发展一种数据中心网络的配置方法及其系统，能同时在上述三个传输问题中找出平衡的优化解，是非常重要的。

发明内容

本发明一实施例提出一种数据中心网络的配置方法，包含依据数据中心网络的拓扑信息，将数据中心网络内的多个虚拟机分为多个群组，将每一群组的多个虚拟机分配至数据中心网络内的多个服务机，依据数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径。

本发明另一实施例提出一种数据中心网络的配置系统，包含多个交换机、多个服务机、多个虚拟机及控制机。该些交换机中的每一交换机依据拓扑信息相互连接，该些服务机连接于该些交换机，该些虚拟机连接于该些服务机，控制机连结于该些交换机、该些服务机及该些虚拟机，其中控制机依据数据中心网络的拓扑信息，将数据中心网络内的多个虚拟机分为多个群组，控制机将每一群组的多个虚拟机分配至数据中心网络内的多个服务机，并依据数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径。

附图说明

图1是本发明的软件定义网络的数据中心的实施例的架构图。

图2是图1实施例的网络配置方法的流程图。

图3是图1实施例中，降低路由距离方法的示意图。

图4是图1实施例中，重新路由的方法的示意图。

组件标号说明：

100数据中心

1至12交换机

13服务机

14、16、17虚拟机

15控制机

S201至S203步骤

G1第一群组

G2第二群组

具体实施方式

图1是本发明的软件定义网络的数据中心的实施例的架构图。如图1所示，数据中心100包含多个核心层交换机10、多个聚合层交换机11、多个边缘层交换机12、多个服务机13、多个虚拟机14以及控制机15。在本实施例中，数据中心100是以宽树状拓扑信息(Fat-TreeInformation)建置，具有三层交换机的结构，多个核心层交换机10为拓扑结构最上层的交换机，多个聚合层交换机11为拓扑结构中间层的交换机，而多个边缘层交换机12为拓扑结构最下层的交换机。三层的交换机以图1的方式相互连结。而多个服务机13在本实施例中为实体机器(PhysicalMachine)，成对的服务机13利用交换机建立传输路径后即可传输数据。虚拟机14是为每一个用户所使用的非实体机器，这些虚拟机14会依附在服务机13之下，使用服务机13的硬件资源以及带宽。举例来说，在图2中，最左边的服务机13之下执行了3个虚拟机14，而这三个虚拟机14可利用最左边的服务机13传输数据至别的虚拟机。控制机15连结于所有的交换机10至12、服务机13及虚拟机14，以用来控管整个数据中心100的分配和传输流量。然而，传统数据中心并未将成对的服务机13连接路径的跳距(HopDistance)优化，且未将每个服务机13上所配置的虚拟机14数量优化，亦未考虑当某个交换机10、11或12产生通信量拥挤时，避免传输速度大幅降低的优化的重新路由(Reroute)机制。因此整个传统数据中心做数据传输的可靠度较差且耗能较高。为了同时改善传输带宽、可靠度以及降低耗能，本发明提出一种数据中心100网络的配置方法，而其步骤将详述于下。

图2为本发明的数据中心100网络的配置方法的流程图。在图2中，数据中心100网络的配置方法包含三个步骤S201至S203，为下所示：

S201：依据数据中心网络100的拓扑信息，将数据中心网络内的多个虚拟机14分为多个群组；

S202：将每一群组的多个虚拟机14分配至数据中心网络内的多个服务机13；及

S203：依据数据中心100网络内的每一交换机10至12的传输流量，分配该些服务机13相互的传输路径。

在数据中心100网络的配置方法的流程图中，步骤S201是将数据中心网络内的多个虚拟机14执行重新分组的步骤，其目的是为了要降低跳距(HopDistanceReduction)。步骤S202是将服务机13的硬件资源重新分配至多个虚拟机14上，其目的是为了要节省能源消耗(EnergySaving)。步骤S203是将服务机13相互的传输路径执行重新路由(Reroute)的规划，其目的是为了让服务机13的间的流量负载平衡(LoadBalancing)。因此，本发明的数据中心100网络的配置方法可以视为同时考虑跳距、能源消耗以及流量负载平衡的优化的算法。而步骤S201至步骤S203的过程和原理将详述于下。

请参阅图3，图3为图2的数据中心100执行步骤201以降低跳距的示意图。在此步骤中，数据中心100的虚拟机14会被分为两个群组(本发明不以此为限，其它实施例可以分为N个群组，N为大于2的正整数)。第一群组G1内包含多个虚拟机16，第二群组G2内包含多个虚拟机17。每一个群组中的数据传输相关性是很高的，意即同一群组内的虚拟机，会以较高机率传输数据至同一群组内的另外一台虚拟机。而两个不同群组中数据传输相关性较低，意即第一群组G1内的虚拟机16传输数据至第二群组内G2的虚拟机17的机率较低。而这两个群组G1和G2如何由图1中原始的数据中心100区分出来，将描述于下。图3的数据中心100具有多个服务机13，假设这些服务机13的索引值(Index)为1至M，M为正整数。此时，因为在数据中心100，成对的服务机13会利用数个交换机建立连接路径后，即可传输数据。因此，成对的服务机13对应的连接路径，会对应一个所使用交换机数目的数值，这个数值称为跳线数目(HopNumber)。因此，第i个服务机13经由数个交换机对第j个服务机13进行传输时，其跳线数目可由控制机15得知，在这里假设为h_ij。因此，在图1的数据中心100中，可以将所有服务机13传输的跳线数目表示为一个中继点数量矩阵，为下：

其中H为中继点数量矩阵，中继点数量矩阵H为对称矩阵(H＝H^T)且其中每一个元素都是实数。再者，中继点数量矩阵H的对角线(Diagonal)值部分为0，这个原因是当服务机将数据传至自己本身时，是不需要经过交换机的。当中继点数量矩阵H建置完成后，会依据中继点数量矩阵H，建立对应的传输负载量矩阵，定义为下。当第i个服务机13经由数个交换机对第j个服务机13进行传输时，其传输负载量(TrafficLoad)可由控制机15得知，在这里假设为l_ij。因此，在图2的数据中心100中，可以将所有服务机13的传输负载量表示为一个传输负载量矩阵，为下：

其中L为传输负载量矩阵，传输负载量矩阵L为对称矩阵(L＝L^T)且其中每一个元素都是实数。再者，传输负载量矩阵L的对角线(Diagonal)值部分为0，这个原因是因为服务机若将数据传至自己本身，是不需要经过交换机传输的。根据中继点数量矩阵H以及传输负载量矩阵L，可以经由一些传输指针将服务机以及对应所使用的虚拟机分组。举例来说，计算中继点数量矩阵H每一列(Row)上数值的总和，为的数值意义即为第i个服务器连外的所有路径所用的交换机数量总和；计算传输负载量矩阵L每一列(Row)上数值的总和， 的数值意义即为第i个服务器连外的所有路径的传输负载量的总和。因此，根据中继点数量矩阵H以及传输负载量矩阵L的特性，可以将交换机进行如图3的分组。在图3中，因为同一群组内的虚拟机，会以较高机率传输数据至同一群组内的另外一台虚拟机。两个不同群组中数据传输相关性较低。因此在图3的数据中心100，其跨组传输所必须经过的核心层交换机10的使用率就会大幅降低，故可以减低网络拥挤的机率。并且，由于虚拟机以较高机率在同一组内传输数据，因此，无论是第一群组G1内的虚拟机16，或是第二群组G2内的虚拟机16，均能以较短路径传输数据。因此，步骤S201可以达成降低跳距(HopDistanceReduction)的功效。

在执行步骤S201后，虚拟机以及服务机被分为两个群组G1及G2，而控制器15也取得每一个群组下虚拟机的数量。接下来，为了能使数据中心100内，所有实体的服务机能以最小能量消耗的型态运作，控制器15会执行步骤S202，将每一群组的多个虚拟机分配至数据中心100网络内的多个服务机，以使负载大的服务机的数量是最少的，其方法详述于下。首先，数据中心100中的控制机15取得每一个群组内的所有虚拟机的系统资源需求。举例来说，控制机15会取得第一群组G1内所有虚拟机16的系统资源需求，以及取得第二群组G2内所有虚拟机17的系统资源需求。这里所述的系统资源需求可为处理器负载需求、内存容量需求及/或带宽使用量需求，然而本发明不限于此，系统资源需求亦可是其它的资源指标。而控制机15亦会取得每一个服务机13所支持的系统资源上限。这里所述的系统资源上限可为处理器负载上限、内存容量上限及/或带宽使用量上限，然而本发明不限于此，系统资源上限亦可是其它的资源上限。接下来，控制机15将每一个虚拟机的系统资源需求分别相加，并由大到小排序。举例来说，第一群组G1内第i个虚拟机16，其资源需求包含处理器负载需求CR_i，内存容量需求MR_i以及带宽使用量需求BR_i。因此，第i个虚拟机16的资源总需求为TR_i＝CR_i+MR_i+BR_i。假设第一群组G1内有MG个虚拟机，控制机15就会将虚拟机的资源总需求{TR₁、…、TR_MG}由大到小排序，而由资源总需求较高的虚拟机开始分配至服务机13，而分配的方式即利用背包问题算法(KnapsackProblemAlgorithm)的流程，将每一群组虚拟机分配至服务机。举例来说，第1个开启的服务机13，其处理器负载上限为CU₁，内存容量上限为MU₁以及带宽使用量上限为BU₁。因此，将虚拟机逐一分配至服务机时，必须随时监控服务机13是否已经超出负载量，例如第1个开启的服务机13已经分配了两个虚拟机，因此符合CU₁>CR₁+CR₂，MU₁>MR₁+MR₂，BU₁>BR₁+BR₂的关系，每一个资源负载量尚未超载。若将第3个虚拟机再分配至服务机13时，且发生CU₁<CR₁+CR₂+CR₃，MU₁<MR₁+MR₂+MR₃，BU₁<BR₁+BR₂+BR₃其中一种以上的情况时，表示其中一种以上的资源负载量超载，此时，控制器15就会再开启一个服务机13来分配第3个虚拟机。在上述针对系统资源需求以及系统资源上限的计算时，为了计算度量是一致的，会将这些参数量化并标准化(Normalization)。在步骤202中，控制器15尽量使单一服务机13所分配到的虚拟机数量为最多，换言之，在系统负载(SystemLoading)未满的时候，其休眠状态或未使用的服务器数量亦为最多，等同于步骤202可以使用最少数量的服务机13而满足数据中心100的所有虚拟机资源需求的功效，因此可以节省能源消耗(EnergySaving)。

在执行步骤S201以及S202之后，数据中心100的拓扑结构被分为两个群组，而控制器15在每个群组会开启最小数量的服务机13给对应的虚拟机使用。然而，当实体的服务机13以及虚拟机的数量于步骤S202被决定之后，每一台服务机13利用数个交换机连接的路径至另外一台服务机13也被规划完成。此时，于步骤S203中，控制机15会考虑重新路由(Reroute)的问题。首先，控制机15会侦测或监控数据中心100网络内每一个交换机的传输流量，并计算每一对服务机13相互的传输路径所经过的交换机传输流量的总和。若传输路径所经过的交换机传输流量的总和大于门槛值(Threshold)，控制机15会找寻一条不冲突的路径(DisjointedPath)，并将该传输路径重新路由(Reroute)，其中这条新的路径，其所经过的交换机传输流量的总和不大于门槛值。

图4为本发明实施例的重新路由步骤的示意图。为了简化说明，图4仅用10个交换机来描述路由过程。在图4中，10个交换机分别为交换机0至交换机9，每一个交换机有其传输流量。在图4中，考虑交换机6至交换机8的传输路径。首先，控制机15规划的预定路径为路径P1，表示如下：

P1：交换机6→交换机2→交换机0→交换机4→交换机8

然而，控制机15将路径P1中所有的传输流量加总后，发现其超过门槛值，因此判断路径P1为过度使用(Over-Utilized)的路径，可能会有较高机率发生传输拥挤。因此，控制机15会将P1路径进行重新路由(Reroute)的操作，修正交换机6至交换机8的传输路径为P2路径，表示如下：

P2：交换机6→交换机3→交换机1→交换机5→交换机8

经由重新路由后，可以有效降低交换机6至交换机8做数据传输时，发生传输拥挤的机率。因此，在步骤203中，由于控制机15会将可能发生传输拥挤的路径重新路由，因此在整体数据传输的质量可以获得更进一步的提升。

综上所述，本发明描述一种数据中心网络的配置方法，利用中继点数量矩阵以及传输负载量矩阵，将数据中心的拓扑结构分组，以降低两服务机之间的所用的交换机数量，达到传输路径的距离降低的功效。并利用每一个群组间虚拟机的系统资源需求以及服务机的系统资源上限，将虚拟机分配至适当的服务机，以用最少数量的服务器开启虚拟机，而达成节省能源消耗的功效。再者，控制机将检查成对服务机传输数据所用的路径是否可能发生传输拥挤，必要时将可能发生传输拥挤的路径重新路由，以使整体数据传输的质量可以获得更进一步的提升。因此，本发明的网络的配置方法，数据中心可以同时达到低传输距离、高节能以及高传输质量的功效。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明权利要求所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (10)

1.一种数据中心网络的配置方法，其特征在于，该配置方法包含：

依据该数据中心网络的一拓扑信息，将该数据中心网络内的多个虚拟机分为多个群组；

将每一群组的多个虚拟机分配至该数据中心网络内的多个服务机；及

依据该数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径。

2.如权利要求1所述的配置方法，其特征在于，该数据中心网络的该拓扑信息为一宽树状拓扑信息，且该数据中心网络内的该些个交换机包含多个核心层交换机、多个聚合层交换机及多个边缘层交换机。

3.如权利要求1所述的配置方法，其特征在于，依据该数据中心网络的该拓扑信息，将该数据中心网络内的该些虚拟机分为该些群组，包含：

依据该数据中心网络的该拓扑信息，建立一中继点数量矩阵；

依据该数据中心网络的该拓扑信息，建立一传输负载量矩阵；及

根据该中继点数量矩阵及该传输负载量矩阵，将该数据中心网络内的该些虚拟机分为该些群组。

4.如权利要求3所述的配置方法，其特征在于，该中继点数量矩阵及该传输负载量矩阵为对称矩阵，且该二矩阵内的所有元素皆为实数。

5.如权利要求3所述的配置方法，其特征在于，根据该中继点数量矩阵及该传输负载量矩阵，将该数据中心网络内的该些虚拟机分为该些群组，是根据该中继点数量矩阵及该传输负载量矩阵，将该数据中心网络内的该些虚拟机分为多个对应不同传输流量区间的群组。

6.如权利要求1所述的配置方法，其特征在于，将该每一群组的该些虚拟机分配至该数据中心网络内的该些服务机，包含：

取得该些服务机中每一服务机所支持的一系统资源上限；

取得该每一群组的该些虚拟机中每一虚拟机的一系统资源需求；及

依据该每一服务机所支持的系统资源上限及该每一虚拟机的系统资源需求，利用一背包问题算法，将该每一群组的该些虚拟机分配至该些服务机；

其中该系统资源上限包含一处理器负载上限、一内存容量上限及/或一带宽使用量上限，且该系统资源需求包含一处理器负载需求、一内存容量需求及/或一带宽使用量需求。

7.如权利要求1所述的配置方法，其特征在于，依据该数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径，包含：

侦测该数据中心网络内的每一交换机的传输流量；

计算每一对服务机相互的传输路径所经过的交换机传输流量的总和；及

若该传输路径所经过的交换机传输流量的总和大于一门槛值，将该传输路径重新路由。

8.如权利要求7所述的配置方法，其特征在于，若该传输路径所经过的交换机传输流量的总和大于该门槛值，将该传输路径重新路由，若该传输路径所经过的交换机传输流量的总和大于该门槛值，将该传输路径重新路由至所经过的交换机传输流量的总和不大于该门槛值的路径。

9.一种数据中心网络的配置系统，其特征在于，该配置系统包含：

多个交换机，每一交换机依据一拓扑信息相互连接；

多个服务机，连接于该些交换机；

多个虚拟机，连接于该些服务机；及

一控制机，连结于该些交换机、该些服务机及该些虚拟机；

其中该控制机依据该数据中心网络的一拓扑信息，将该数据中心网络内的多个虚拟机分为多个群组，该控制机将每一群组的多个虚拟机分配至该数据中心网络内的多个服务机，并依据该数据中心网络内的每一交换机的传输流量，分配该些服务机相互的传输路径。

10.如权利要求8所述的配置系统，其特征在于，该多个交换机包含：

多个核心层交换机；多个聚合层交换机，连结于该些核心层交换机；及

多个边缘层其中该些核心层交换机在该数据中心网络的拓扑结构中最上层的交换机，该些边缘层交换机在该数据中心网络的拓扑结构中最下层的交换机。