随着网络技术的不断发展,基于Fat-Tree的网络拓扑结构分布式网络控制模式逐渐显露出其局限性,软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SDCN)技术作为Fat-Tree网络拓扑的改进技术,受到越来越多研究者的关注。首先搭...随着网络技术的不断发展,基于Fat-Tree的网络拓扑结构分布式网络控制模式逐渐显露出其局限性,软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SDCN)技术作为Fat-Tree网络拓扑的改进技术,受到越来越多研究者的关注。首先搭建了一个SDCN中的边缘计算架构和基于移动边缘计算(mobileedge computing,MEC)平台三层服务架构的任务卸载模型,结合移动边缘计算平台的实际应用场景,利用同策略经验回放和熵正则改进传统的深度Q网络(deep Q-leaning network,DQN)算法,优化了MEC平台的任务卸载策略,并设计了实验对基于同策略经验回放和熵正则的改进深度Q网络算法(improved DQN algorithm based on same strategy empirical playback and entropy regularization,RSS2E-DQN)和其他3种算法在负载均衡、能耗、时延、网络使用量几个方面进行对比分析,验证了改进算法在上述4个方面具有更优越的性能。展开更多
文摘随着网络技术的不断发展,基于Fat-Tree的网络拓扑结构分布式网络控制模式逐渐显露出其局限性,软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SDCN)技术作为Fat-Tree网络拓扑的改进技术,受到越来越多研究者的关注。首先搭建了一个SDCN中的边缘计算架构和基于移动边缘计算(mobileedge computing,MEC)平台三层服务架构的任务卸载模型,结合移动边缘计算平台的实际应用场景,利用同策略经验回放和熵正则改进传统的深度Q网络(deep Q-leaning network,DQN)算法,优化了MEC平台的任务卸载策略,并设计了实验对基于同策略经验回放和熵正则的改进深度Q网络算法(improved DQN algorithm based on same strategy empirical playback and entropy regularization,RSS2E-DQN)和其他3种算法在负载均衡、能耗、时延、网络使用量几个方面进行对比分析,验证了改进算法在上述4个方面具有更优越的性能。
文摘在软件定义网络(software-defined networking,SDN)中,OpenFlow交换机通常采用三态内容可寻址存储器(ternary content addressable memory,TCAM)存储流表,以支持快速通配查找.然而,TCAM采用并行查找方式,查找能耗高,因此有必要为OpenFlow交换机选择合适的TCAM容量,以平衡分组转发时延和能耗.针对软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SD-DCN)这一典型应用场景,利用多优先级M/G/1排队模型刻画OpenFlow交换机的分组处理过程,进而建立OpenFlow分组转发时延模型.同时,基于网络流分布特性,建立TCAM流表命中率模型,以求解OpenFlow分组转发时延与TCAM容量的关系式.在此基础上,结合TCAM查找能耗,建立OpenFlow分组转发能效联合优化模型,并设计优化算法求解TCAM最优容量.实验结果表明:所提时延模型比现有模型更能准确刻画OpenFlow分组转发时延.同时,利用优化算法求解不同参数配置下的TCAM最优容量,为SD-DCN实际部署提供参考依据.
