基于粒子群优化的数据中心负载均衡机制
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引用本文:宋文文,王珺,杜晔,徐京明,李成星.基于粒子群优化的数据中心负载均衡机制[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2019,39(5):81~88
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作者单位
宋文文 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
王珺 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
杜晔 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
徐京明 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
李成星 南京邮电大学 通信与信息工程学院江苏南京210003 
基金项目:国家自然科学基金(61571233)资助项目
中文摘要:针对数据中心网络中传统多径路由方法易造成大象流(Elephant flow)冲突,进而导致网络链路拥塞等问题,文中提出了一种基于粒子群优化的动态负载均衡机制(Dynamic load balancing mechanism based on particle swarm optimization,DLB-PSO)。该机制结合SDN具有全局网络拓扑信息可视化等技术优势,基于粒子群优化算法,根据当前网络链路资源状态等信息,以最小化最大链路利用率为优化目标,为大象流计算出最佳传输路径。实验结果表明,相比于传统的等价多径路由(Equal-cost multi-path routing,ECMP)、全局优先匹配(Global first fit,GFF)及面向SDN的LABERIO机制,文中提出的机制能够更加有效地改善网络吞吐量,降低流的时延抖动。
中文关键词:数据中心  软件定义网络  负载均衡  粒子群优化
 
Load balancing technology for data center based on particle swarm optimization
Abstract:With the rapid development of big data and cloud computing,existing IP multipath protocols cause substantial bandwidth losses due to long-term collisions in data center networks.To avoid the elephant flow transmission collisions caused by traditional multipath routing methods in the data center networks,a dynamic load balancing mechanism based on particle swarm optimization (DLB-PSO) algorithm is proposed.Aiming to minimize maximum link utilization,the integer linear programming of traffic scheduling in data center network is used and the global optimal solution by the particle swarm optimization(PSO) algorithm.The simulation results show that,compared with equal-cost multi-path routing (ECMP),global first fit (GFF) and software defined network (SDN) oriented LABERIO mechanisms,the proposed mechanism can improve the network throughput and decrease delay jittering of flow in the staggered communication patterns.
keywords:data center  software defined network (SDN)  load balancing  particle swarm optimization(PSO)
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