CN113328879A - 一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法 - Google Patents

一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法 Download PDF

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CN113328879A CN202110560491.5A CN202110560491A CN113328879A CN 113328879 A CN113328879 A CN 113328879A CN 202110560491 A CN202110560491 A CN 202110560491A CN 113328879 A CN113328879 A CN 113328879A
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Abstract

本发明公开了一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，该方法首先基于云数据中心的应用场景，根据网络中不同业务流对网络QoS要求不同，对业务进行划分；其次，基于网络演算理论，建立业务流的QoS边界模型；然后，利用业务流的QoS边界模型，设计了针对实时双向传输业务、实时单向传输业务、非实时C/S模式业务和后台进行的非实时背景类业务流的接纳控制算法，并对上述不同类型的业务流设计了带宽分配策略，以满足数据中心网络数据流的QoS保证要求。本发明基于网络演算实现云数据中心业务流的QoS保证，将网络中的多种业务流类型进行划分，提出针对不同业务流类型的接纳控制算法和带宽分配策略，更加符合当前云数据中心网络业务流的QoS需求。

Description

一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法
技术领域
本发明属于网络通信技术领域，具体涉及一种云数据中心网络QoS保证方法。
背景技术
当前云计算、大数据等新型业务大量出现，云数据中心实时性业务比重增加，所以有了不同于传统网络的QoS需求，迫切需要提出一种新的云数据中心网络QoS保证技术来满足新兴业务流的QoS需求。
对于网络QoS保证技术的研究，以往的研究都依赖于排队论、概率论与随机过程等，其分析的主要目标是时延等性能的平均值。随着QoS需求的不断增长，用户需要对网络能提供的服务资源进行控制和调度，以此满足数据流所需的服务质量要求，传统理论存在的弊端开始显露出来。比如很多时延敏感性的应用并不太关心平均时延，而是更关心确切的端到端时延上界。1991年，Cruz提出一种分析网络服务质量保证的新方法，即网络演算理论，通过一种数学计算方法来对网络进行建模分析，进而得到网络中的QoS参数，如时延、丢包等。他将实际网络进行了抽象，在网络演算理论中，一个网络是由多个网络元素互连形成的，包括交换机、路由器等。基于这样的方法，任何通信网络都可以将其简化便于研究。根据实现服务质量的绝对保证和相对保证两种情况，网络演算理论逐渐形成确定性网络演算理论(Deterministic Network Calculus，DNC)和概率性网络演算(Stochastic NetworkCalculus，SNC)。这两者的共同点在于其最重要的两个基础概念都是到达曲线和服务曲线。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，该方法首先基于云数据中心的应用场景，根据网络中不同业务流对网络QoS要求不同，对业务进行划分；其次，基于网络演算理论，建立业务流的QoS边界模型；然后，利用业务流的QoS边界模型，设计了针对实时双向传输业务、实时单向传输业务、非实时C/S模式业务和后台进行的非实时背景类业务流的接纳控制算法，并对上述不同类型的业务流设计了带宽分配策略，以满足数据中心网络数据流的QoS保证要求。本发明基于网络演算实现云数据中心业务流的QoS保证，将网络中的多种业务流类型进行划分，提出针对不同业务流类型的接纳控制算法和带宽分配策略，更加符合当前云数据中心网络业务流的QoS需求。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
步骤1：业务划分；
将网络中的流划分为四种不同类型的业务流：实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流和非实时背景类业务流；
步骤2：基于网络演算建立性能边界模型；
利用概率性网络演算分析工具，得到基于概率性网络演算的时延边界模型和丢包边界模型；
步骤3：接纳控制；针对不同业务对网络QoS属性的要求不同，对不同的业务类型采取不同的接纳控制方法：
步骤3-1：基于时延约束的接纳控制：
基于步骤2提出的时延边界模型，对实时双向传输业务流采用基于时延约束的接纳控制；
给定实时双向传输业务流的时延约束条件，求出当前业务所需分配带宽B，比较所需分配带宽B和网络剩余带宽bunused的大小；若满足bunused≥B，则接纳该实时双向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥B，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于B，若是，则接纳该实时双向传输业务流并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时双向传输业务流；
步骤3-2：基于带宽严格要求的接纳控制；
根据实时单向传输业务流的QoS需求，比较实时单向传输业务流要求的最小带宽bmin和网络剩余带宽bunused的大小，若满足bunused≥bmin，则接纳该实时单向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥bmin，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于bmin，若是，则接纳该实时单向传输业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时单向传输业务流；
步骤3-3：基于丢包约束的接纳控制；
基于步骤2提出的丢包边界模型，对非实时C/S模式业务流进行基于丢包约束的接纳控制；
将当前网络的剩余缓存大小和网络的剩余带宽大小引入丢包边界模型中，判断丢包个数是否能满足当前非实时C/S模式业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流；否则，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，则判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与剩余带宽bunused的和是否满足当前非实时背景类业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该非实时C/S模式业务流；
步骤3-4：尽力而为的接纳控制：
非实时背景类业务流只需分配剩余带宽，如果剩余带宽大于0，就选择接纳，否则拒绝；
步骤4：带宽分配；
实时双向传输业务流只需满足自身所需带宽后即能保证时延，所以只需分配接纳控制时所需带宽大小B，无需再分配额外带宽；
实时单向传输业务流在保证最小带宽bmin后，若网络仍有剩余带宽，则继续给单向传输业务流分配带宽，直到达到实时单向传输业务的最大效用所要求的带宽brep；
非实时C/S模式数据流给定缓存大小后，所需的带宽按照步骤3-3已经得出，只要保证达到所需带宽；
非实时背景类业务流与其它三种业务流之间采用优先调度方式，在调度时优先处理实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流，使非实时背景类业务流与其它三种业务流隔离开来；只有在其它类型业务流都被接纳并且网络中仍有剩余带宽时才调度非实时背景类业务流队列，但此时若有新的其它类型业务流到达，会进行带宽的抢占。
进一步地，所述将网络中的流划分为四种不同类型的业务流的具体方法如下：
将日常的语音通话、视频通话应用场景划分为实时双向传输业务流；
将在线收听的音频或视频播放划分为实时单向传输业务流；
将人机交互类业务：浏览网页、单人网络游戏、数据库下载划分为非实时C/S模式业务流；
将后台进行的业务：下载网页资料、接受信息或邮件划分为非实时背景类业务流。
进一步地，所述基于概率性网络演算的时延边界模型描述如下：
步骤1-1：假设在一个网络系统中，到达流A(t)的到达模型为：A～<f,α>，α表示该到达流的到达曲线函数,f表示边界函数；节点提供的服务模型S(t)的服务模型为：S～<g,β>，其中β表示节点的服务曲线函数，g表示边界函数；该到达流的时延大小D(t)的概率性边界模型为：
Figure BDA0003078821370000041
其中，
Figure BDA0003078821370000042
τ≥0,h((α+x,β)表示函数α(t)+x与函数β(t)之间的最大水平距离：
Figure BDA0003078821370000043
Figure BDA0003078821370000044
表示最小加卷积运算，
Figure BDA0003078821370000045
表示f和g的最小加卷积在x处的取值，
Figure BDA0003078821370000046
0≤s≤t，两个函数之间的最小加卷积在t时刻的取值运算为:
Figure BDA0003078821370000047
得到基于概率性网络演算的时延边界模型为：
Figure BDA0003078821370000048
其中s为任意非负数，P{D(t)>x}表示D(t)>x的概率；
步骤1-2：对于实时双向传输业务流，其到达过程满足自相似特性，数据流到达过程A(t)有随机到达曲线A～ta<f,α>，其中：
Figure BDA0003078821370000049
λ为数据流当前的到达速率，r表示流的平均到达速率，t表示时间，H表示自相似参数，a表示流量方差；
步骤1-3：网络中单个网络节点提供的随机服务曲线为β(t)＝R·(t-T)+；系统提供恒定的服务，其边界函数为g(x)＝0，其中R表示该网络节点提供的的服务速率，T为队列等待服务的时间，T上界为轮询调度一个周期的时间，且
Figure BDA00030788213700000410
步骤1-4：得到双向传输业务流的基于概率性网络演算的时延边界模型：
Figure BDA00030788213700000411
进一步地，所述a＝0.01，H＝0.7。
进一步地，所述基于概率性网络演算的丢包边界模型描述如下：
步骤2-1：对于非实时C/S模式业务流，假设B(t)表示t时刻系统的积压，当流量到达速率超过系统服务能力时，若等待队列已满，会发生丢包，直到流量到达速率小于网络节点的传输速率时，丢包行为才会结束；用L(t)表示丢包过程，在时间段(s,t)内一个缓存大小为m的系统丢包的数量为：
L(s,t)＝max(0,B(s)+A(s,t)-S(s,t)-b)
其中A(s,t)表示时间区间(s,t]内到达的数据量，S(s,t)表示时间区间(s,t]内服务的数据量；
步骤2-2：假设(s,t)时间间隔内一直在发生丢包行为，在此时段内丢包数量为：
L(s,t)＝A(s,t)-S(s,t)
步骤2-3：得到丢包边界模型为：
p{L(s,t)>x}＝p{A(s,t)-S(s,t)>x}
＝p{A(s,t)-α(t-s)+β(t-s)-S(s,t)>x-α(t-s)+β(t-s)}
根据最小加卷积定义，化简为：
Figure BDA0003078821370000051
进一步地，所述实时单向传输业务的最大效用u(b)定义如下：
Figure BDA0003078821370000052
本发明的有益效果如下：
(1)本发明的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，采用概率性网络演算理论分析网络业务流带宽需求，对云数据中心提供概率性的QoS保证，与确定性网络演算相比，网络系统的资源利用率得到很大改进，避免资源浪费。
(2)本发明的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，假设缓存大小不是无限大，当缓存溢出时就会发生丢包，推导出基于概率性网络演算的丢包数量边界，相比于基于积压推导出的丢包数量边界模型更准确，更符合实际情况。
(3)本发明的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，基于不同的云数据中心应用场景，创新性地将网络中的业务进行划分，针对不同业务流QoS需求不同提出不同的接纳控制，使得各类业务流都能得到相应的QoS保证，充分共享网络带宽。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
如图1所示，一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，包括如下步骤：
步骤1：业务划分；
根据云数据中心各类业务QoS需求不同，将网络中的流划分为四种不同类型的业务流：实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流和非实时背景类业务流；
云数据中心的各类应用类型很多，有诸如语音视频这类的实时业务，也有单人网络游戏、邮件下载等非实时类业务。根据业务的传输特性将实时业务分为实时双向传输业务和实时单向传输业务；非实时的业务根据其QoS需求的不同又可以分为非实时C/S模式业务和后台进行的非实时背景业务。
将日常的语音通话、视频通话应用场景划分为实时双向传输业务流；实时双向传输的业务流QoS要求很高，由人类日常语音和视频通话过程感知中可以知道，一旦网络提供的服务难以满足所需的QoS需求，比如导致时延过高，响应时间太久等，视频时画面会出现卡顿感，语音通话出现延迟，用户的体验就很差。所以实时双向传输业务流期望在网络中能得到低时延，对节点对其服务的带宽大小提出了一定要求，但这种实时性业务偶尔发生丢包也是可以忍受的。
将在线收听的音频或视频播放划分为实时单向传输业务流；观看直播或收听广播等网络数据流是实时单向传输业务，实时单向传输业务这类业务对带宽有严格限制，有最小带宽和期望带宽的要求，需要在进行QoS保证时为其预留带宽。和实时双向传输业务相比，时延要求低一些。同时，实时单向传输业务和实时双向传输业务都是可以容忍少量丢包发生的。
将人机交互类业务：浏览网页、单人网络游戏、数据库下载划分为非实时C/S模式业务流；非实时C/S(客户/服务器)模式业务类型指的是人机交互时的应用场景。这是一种非实时的业务流类型，比如在浏览网页时，可以容忍有一定的时延，加载页面较慢，但用户期望得到的服务是想要浏览的内容都可以加载出来，不希望丢包的发生，所以非实时C/S模式业务流对时延的要求低于上述两种实时业务，但对丢包的要求很高，希望有较低的丢包率。
将后台进行的业务：下载网页资料、接受信息或邮件划分为非实时背景类业务流。其对时延、丢包等QoS需求都很低，其优先级是最低的业务流，对其只需提供尽力而为的服务。
步骤2：基于网络演算建立性能边界模型；
根据业务流的QoS需求，利用概率性网络演算分析工具，得到基于概率性网络演算的时延边界模型和丢包边界模型，边界是指时延、丢包率等性能指标的上界或者时延、丢包率等大于某值的情况出现的概率上界；
步骤3：接纳控制；针对不同业务对网络QoS属性的要求不同，对不同的业务类型采取不同的接纳控制方法：
步骤3-1：基于时延约束的接纳控制：
基于步骤2提出的时延边界模型，对实时双向传输业务流采用基于时延约束的接纳控制；
给定实时双向传输业务流的时延约束条件，求出当前业务所需分配带宽B，比较所需分配带宽B和网络剩余带宽bunused的大小；若满足bunused≥B，则接纳该实时双向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥B，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于B，若是，则接纳该实时双向传输业务流并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时双向传输业务流；
步骤3-2：基于带宽严格要求的接纳控制；
根据实时单向传输业务流的QoS需求，比较实时单向传输业务流要求的最小带宽bmin和网络剩余带宽bunused的大小，若满足bunused≥bmin，则接纳该实时单向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥bmin，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于bmin，若是，则接纳该实时单向传输业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时单向传输业务流；
步骤3-3：基于丢包约束的接纳控制；
基于步骤2提出的丢包边界模型，对非实时C/S模式业务流进行基于丢包约束的接纳控制；
将当前网络的剩余缓存大小和网络的剩余带宽大小引入丢包边界模型中，判断丢包个数是否能满足当前非实时C/S模式业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流；否则，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，则判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与剩余带宽bunused的和是否满足当前非实时背景类业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该非实时C/S模式业务流；
步骤3-4：尽力而为的接纳控制：
非实时背景类业务流只需分配剩余带宽，如果剩余带宽大于0，就选择接纳，否则拒绝；
步骤4：带宽分配；
实时双向传输业务流只需满足自身所需带宽后即能保证时延，所以只需分配接纳控制时所需带宽大小B，无需再分配额外带宽；
实时单向传输业务流在保证最小带宽bmin后，若网络仍有剩余带宽，则继续给单向传输业务流分配带宽，直到达到实时单向传输业务的最大效用所要求的带宽brep；
非实时C/S模式数据流给定缓存大小后，所需的带宽按照步骤3-3已经得出，只要保证达到所需带宽；
非实时背景类业务流与其它三种业务流之间采用优先调度方式，在调度时优先处理实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流，使非实时背景类业务流与其它三种业务流隔离开来；只有在其它类型业务流都被接纳并且网络中仍有剩余带宽时才调度非实时背景类业务流队列，但此时若有新的其它类型业务流到达，会进行带宽的抢占。
进一步地，所述将网络中的流划分为四种不同类型的业务流的具体方法如下：
将日常的语音通话、视频通话应用场景划分为实时双向传输业务流；
将在线收听的音频或视频播放划分为实时单向传输业务流；
将人机交互类业务：浏览网页、单人网络游戏、数据库下载划分为非实时C/S模式业务流；
将后台进行的业务：下载网页资料、接受信息或邮件划分为非实时背景类业务流。
进一步地，所述基于概率性网络演算的时延边界模型描述如下：
步骤1-1：假设在一个网络系统中，到达流A(t)的到达模型为：A～<f,α>，α表示该到达流的到达曲线函数,f表示边界函数；节点提供的服务模型S(t)的服务模型为：S～<g,β>，β表示节点的服务曲线函数，h表示边界函数；该到达流的时延大小D(t)的概率性边界模型为：
Figure BDA0003078821370000091
Figure BDA0003078821370000092
τ≥0，其中h((α+x,β)表示函数α(t)+x与函数β(t)之间的最大水平距离：
Figure BDA0003078821370000093
Figure BDA0003078821370000094
表示最小加卷积运算，
Figure BDA0003078821370000095
表示f和g的最小加卷积在x处的取值，
Figure BDA0003078821370000096
0≤s≤t，两个函数之间的最小加卷积在t时刻的取值运算为:
Figure BDA0003078821370000097
得到基于概率性网络演算的时延边界模型为：
Figure BDA0003078821370000098
其中，s表示任意非负数，P{D(t)>x}表示D(t)>x的概率；
步骤1-2：对于实时双向传输业务流，其到达过程满足自相似特性，数据流到达过程A(t)有随机到达曲线A～ta<f,α>，其中：
Figure BDA0003078821370000099
λ为数据流的当前到达速率，r表示流的平均到达速率，t表示时间，H表示自相似参数，a表示流量方差；
步骤1-3：网络中单个网络节点提供的随机服务曲线为β(t)＝R·(t-T)+；系统提供恒定的服务，其边界函数为g(x)＝0，其中R表示该网络节点提供的的服务速率，T为队列等待服务的时间，T上界为轮询调度一个周期的时间，且
Figure BDA00030788213700000910
步骤1-4：得到双向传输业务流的基于概率性网络演算的时延边界模型：
Figure BDA00030788213700000911
进一步地，所述a＝0.01，H＝0.7。
进一步地，所述基于概率性网络演算的丢包边界模型描述如下：
步骤2-1：对于非实时C/S模式业务流，假设B(t)表示t时刻系统的积压，当流量到达速率超过系统服务能力时，若等待队列已满，会发生丢包，直到流量到达速率小于网络节点的传输速率时，丢包行为才会结束；用L(t)表示丢包过程，在时间段(s,t)内一个缓存大小为m的系统丢包的数量为：
L(s,t)＝max(0,B(s)+A(s,t)-S(s,t)-b)
其中A(s,t)表示时间区间(s,t]内到达的数据量，S(s,t)表示时间区间(s,t]内服务的数据量；
步骤2-2：假设(s,t)时间间隔内一直在发生丢包行为，在此时段内丢包数量为：
L(s,t)＝A(s,t)-S(s,t)
步骤2-3：得到丢包边界模型为：
p{L(s,t)>x}＝p{A(s,t)-S(s,t)>x}
＝p{A(s,t)-α(t-s)+β(t-s)-S(s,t)>x-α(t-s)+β(t-s)}
根据最小加卷积定义，化简为：
Figure BDA0003078821370000101
进一步地，所述实时单向传输业务的最大效用u(b)定义如下：
Figure BDA0003078821370000102

Claims (6)

1.一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：业务划分；
将网络中的流划分为四种不同类型的业务流：实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流和非实时背景类业务流；
步骤2：基于网络演算建立性能边界模型；
利用概率性网络演算分析工具，得到基于概率性网络演算的时延边界模型和丢包边界模型；
步骤3：接纳控制；针对不同业务对网络QoS属性的要求不同，对不同的业务类型采取不同的接纳控制方法：
步骤3-1：基于时延约束的接纳控制：
基于步骤2提出的时延边界模型，对实时双向传输业务流采用基于时延约束的接纳控制；
给定实时双向传输业务流的时延约束条件，求出当前业务所需分配带宽B，比较所需分配带宽B和网络剩余带宽bunused的大小；若满足bunused≥B，则接纳该实时双向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥B，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于B，若是，则接纳该实时双向传输业务流并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时双向传输业务流；
步骤3-2：基于带宽严格要求的接纳控制；
根据实时单向传输业务流的QoS需求，比较实时单向传输业务流要求的最小带宽bmin和网络剩余带宽bunused的大小，若满足bunused≥bmin，则接纳该实时单向传输业务流，进入相应队列等待调度；若不满足bunused≥bmin，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与bunused之和是否大于bmin，若是，则接纳该实时单向传输业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该实时单向传输业务流；
步骤3-3：基于丢包约束的接纳控制；
基于步骤2提出的丢包边界模型，对非实时C/S模式业务流进行基于丢包约束的接纳控制；
将当前网络的剩余缓存大小和网络的剩余带宽大小引入丢包边界模型中，判断丢包个数是否能满足当前非实时C/S模式业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流；否则，判断当前传输过程中是否有非实时背景类业务流的传输，若有，则判断当前已接纳的非实时背景类业务流占用带宽与剩余带宽bunused的和是否满足当前非实时背景类业务流的QoS需求，若满足则接纳该非实时C/S模式业务流并且并且占用部分非实时背景类业务流的带宽，否则暂停接纳该非实时C/S模式业务流；
步骤3-4：尽力而为的接纳控制：
非实时背景类业务流只需分配剩余带宽，如果剩余带宽大于0，就选择接纳，否则拒绝；
步骤4：带宽分配；
实时双向传输业务流只需满足自身所需带宽后即能保证时延，所以只需分配接纳控制时所需带宽大小B，无需再分配额外带宽；
实时单向传输业务流在保证最小带宽bmin后，若网络仍有剩余带宽，则继续给单向传输业务流分配带宽，直到达到实时单向传输业务的最大效用所要求的带宽brep；
非实时C/S模式数据流给定缓存大小后，所需的带宽按照步骤3-3已经得出，只要保证达到所需带宽；
非实时背景类业务流与其它三种业务流之间采用优先调度方式，在调度时优先处理实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流，使非实时背景类业务流与其它三种业务流隔离开来；只有在其它类型业务流都被接纳并且网络中仍有剩余带宽时才调度非实时背景类业务流队列，但此时若有新的其它类型业务流到达，会进行带宽的抢占。
2.根据权利要求1所述的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，所述将网络中的流划分为四种不同类型的业务流的具体方法如下：
将日常的语音通话、视频通话应用场景划分为实时双向传输业务流；
将在线收听的音频或视频播放划分为实时单向传输业务流；
将人机交互类业务：浏览网页、单人网络游戏、数据库下载划分为非实时C/S模式业务流；
将后台进行的业务：下载网页资料、接受信息或邮件划分为非实时背景类业务流。
3.根据权利要求2所述的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，所述基于概率性网络演算的时延边界模型描述如下：
步骤1-1：假设在一个网络系统中，到达流A(t)的到达模型为：A～<f，α>，α表示该到达流的到达曲线函数，f表示边界函数；节点提供的服务模型S(t)的服务模型为：S～<g，β>，其中β表示节点的服务曲线函数，g表示边界函数；该到达流的时延大小D(t)的概率性边界模型为：
Figure FDA0003078821360000031
其中，
Figure FDA0003078821360000032
h(α+x，β)表示函数α(t)+x与函数β(t)之间的最大水平距离：
Figure FDA0003078821360000033
Figure FDA0003078821360000034
表示最小加卷积运算，
Figure FDA0003078821360000035
表示f和g的最小加卷积在x处的取值，
Figure FDA0003078821360000036
0≤s≤t，两个函数之间的最小加卷积在t时刻的取值运算为：
Figure FDA0003078821360000037
得到基于概率性网络演算的时延边界模型为：
Figure FDA0003078821360000038
其中s为任意非负数，P{D(t)＞x}表示D(t)＞x的概率；
步骤1-2：对于实时双向传输业务流，其到达过程满足自相似特性，数据流到达过程A(t)有随机到达曲线A～ta<f，α>，其中：
Figure FDA0003078821360000039
λ为数据流当前的到达速率，r表示流的平均到达速率，t表示时间，H表示自相似参数，a表示流量方差；
步骤1-3：网络中单个网络节点提供的随机服务曲线为β(t)＝R·(t-T)+；系统提供恒定的服务，其边界函数为g(x)＝0，其中R表示该网络节点提供的的服务速率，T为队列等待服务的时间，T上界为轮询调度一个周期的时间，且
Figure FDA00030788213600000310
步骤1-4：得到双向传输业务流的基于概率性网络演算的时延边界模型：
Figure FDA00030788213600000311
4.根据权利要求3所述的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，所述a＝0.01，H＝0.7。
5.根据权利要求4所述的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，所述基于概率性网络演算的丢包边界模型描述如下：
步骤2-1：对于非实时C/S模式业务流，假设B(t)表示t时刻系统的积压，当流量到达速率超过系统服务能力时，若等待队列已满，会发生丢包，直到流量到达速率小于网络节点的传输速率时，丢包行为才会结束；用L(t)表示丢包过程，在时间段(s，t)内一个缓存大小为m的系统丢包的数量为：
L(s，t)＝max(0，B(s)+A(s，t)-S(s，t)-b)
其中A(s，t)表示时间区间(s，t]内到达的数据量，S(s，t)表示时间区间(s，t]内服务的数据量；
步骤2-2：假设(s，t)时间间隔内一直在发生丢包行为，在此时段内丢包数量为：
L(s，t)＝A(s，t)-S(s，t)
步骤2-3：得到丢包边界模型为：
p{L(s，t)＞x}＝p{A(s，t)-S(s，t)＞x}
＝p{A(s，t)-α(t-s)+β(t-s)-S(s，t)＞x-α(t-s)+β(t-s)}
根据最小加卷积定义，化简为：
Figure FDA0003078821360000041
6.根据权利要求5所述的一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，其特征在于，所述实时单向传输业务的最大效用u(b)定义如下：
Figure FDA0003078821360000042
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114244680A (zh) * 2021-12-17 2022-03-25 网络通信与安全紫金山实验室 一种端到端确定性传输控制方法、装置、设备和介质
CN114401196A (zh) * 2022-01-25 2022-04-26 北京智芯微电子科技有限公司 带宽配置方法、装置及存储介质、芯片

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001103120A (ja) * 1999-09-10 2001-04-13 Lucent Technol Inc 通信ネットワークにおいてトラフィックをスケジュールする方法及び装置
US20020141446A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-03 Takahiro Koga QoS control middleware in integrated network, QoS control method, and the program for the same
WO2011116698A1 (zh) * 2010-03-24 2011-09-29 华为技术有限公司 一种网络业务数据流控制方法、装置及系统
CN103532759A (zh) * 2013-10-17 2014-01-22 重庆邮电大学 面向云服务的聚合流的接纳控制方法
CN108768713A (zh) * 2018-05-09 2018-11-06 西安工业大学 SDN中的一种保障QoS动态路由算法
CN110572801A (zh) * 2019-08-29 2019-12-13 西安电子科技大学 一种mMTC业务流量模型的建立方法
CN111711961A (zh) * 2020-04-30 2020-09-25 南京邮电大学 一种引入随机概率参数的业务端到端性能分析方法
CN112616157A (zh) * 2020-12-11 2021-04-06 大连大学 基于网络演算的无线多跳Mesh网络端到端时延上界获取方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001103120A (ja) * 1999-09-10 2001-04-13 Lucent Technol Inc 通信ネットワークにおいてトラフィックをスケジュールする方法及び装置
US20020141446A1 (en) * 2001-03-30 2002-10-03 Takahiro Koga QoS control middleware in integrated network, QoS control method, and the program for the same
WO2011116698A1 (zh) * 2010-03-24 2011-09-29 华为技术有限公司 一种网络业务数据流控制方法、装置及系统
CN103532759A (zh) * 2013-10-17 2014-01-22 重庆邮电大学 面向云服务的聚合流的接纳控制方法
CN108768713A (zh) * 2018-05-09 2018-11-06 西安工业大学 SDN中的一种保障QoS动态路由算法
CN110572801A (zh) * 2019-08-29 2019-12-13 西安电子科技大学 一种mMTC业务流量模型的建立方法
CN111711961A (zh) * 2020-04-30 2020-09-25 南京邮电大学 一种引入随机概率参数的业务端到端性能分析方法
CN112616157A (zh) * 2020-12-11 2021-04-06 大连大学 基于网络演算的无线多跳Mesh网络端到端时延上界获取方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHENGXIONG HOU等: "Machine Learning based Performance Analysis and Prediction of Jobs on a HPC Cluster", 《IEEE》 *
李希勇等: "基于网络演算的接纳控制算法研究", 《萍乡学院学报》 *
樊葆华: "基于网络演算的计算机网络性能分析模型研究", 《CNKI博士学位论文全文库》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114244680A (zh) * 2021-12-17 2022-03-25 网络通信与安全紫金山实验室 一种端到端确定性传输控制方法、装置、设备和介质
CN114244680B (zh) * 2021-12-17 2023-06-27 网络通信与安全紫金山实验室 一种端到端确定性传输控制方法、装置、设备和介质
CN114401196A (zh) * 2022-01-25 2022-04-26 北京智芯微电子科技有限公司 带宽配置方法、装置及存储介质、芯片
CN114401196B (zh) * 2022-01-25 2024-08-20 北京智芯微电子科技有限公司 带宽配置方法、装置及存储介质、芯片

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