針對(duì)對(duì)等網(wǎng)（P2P）系統(tǒng)中的應(yīng)用層組播（ALM）流量?jī)?yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）的實(shí)時(shí)流調(diào)度系統(tǒng)。首先使用網(wǎng)絡(luò)測(cè)量技術(shù)獲取網(wǎng)絡(luò)的流量矩陣,然后將它抽象成一張帶權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)圖提供給終端優(yōu)先組播樹(shù)（TFST）生成算法。TFST生成算法分兩階段進(jìn)行:第一階段計(jì)算組播樹(shù)時(shí)通過(guò)修改終端節(jié)點(diǎn)的距離為0來(lái)巧妙地引導(dǎo)生成算法優(yōu)先考慮終端節(jié)點(diǎn);第二階段是根據(jù)設(shè)定的權(quán)衡因子對(duì)分支節(jié)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行調(diào)整,這樣計(jì)算出的組播樹(shù)能同時(shí)兼顧流量代價(jià)和實(shí)施代價(jià)。最后為避免組播樹(shù)部署到網(wǎng)絡(luò)中時(shí)頻繁的流表更新帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)性能下降問(wèn)題,還設(shè)計(jì)了一個(gè)基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模塊來(lái)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)性能自動(dòng)調(diào)整更新周期。仿真結(jié)果表明采用了ALM實(shí)時(shí)流調(diào)度系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)擁塞指標(biāo)與原始網(wǎng)絡(luò)相比下降了47%,在中等負(fù)載情況下,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊自動(dòng)調(diào)整更新周期方式與立即更新和固定5 s間隔更新方式相比,擁塞指標(biāo)的均值分別降低了17. 6%和25%,在將機(jī)器學(xué)習(xí)引入SDN實(shí)現(xiàn)智能化網(wǎng)絡(luò)方面具有較大的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2020,40(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

ALM樹(shù)與基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)

TFST的構(gòu)建

網(wǎng)絡(luò)性能的主要指標(biāo)有時(shí)延（Delay）、帶寬、丟包率（Loss）。SDN環(huán)境下有很多可用的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量方法及工具[15-16]來(lái)測(cè)量這三個(gè)指標(biāo)。帶寬通常比較穩(wěn)定，那么衡量網(wǎng)絡(luò)性能變化的主要指標(biāo)就是擁塞指標(biāo)P=Delay+Loss了。用L表示由流量矩陣M′所反映的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，那么P既與L相關(guān)，又與更新間隔T有關(guān)，所以P是L和T的函數(shù)，記作P=f(L,T),P和L都是可測(cè)量的，確定T值的問(wèn)題就是一個(gè)根據(jù)樣本值P,L對(duì)參數(shù)T進(jìn)行估計(jì)的問(wèn)題，顯然f形式未知且非線性，無(wú)法采用傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)和線性回歸等工具來(lái)計(jì)算T值。為此，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)如圖4所示的帶反饋環(huán)的逆系統(tǒng)來(lái)根據(jù)P自動(dòng)調(diào)整T，其中的下標(biāo)i表示第i次迭代。Hornik已經(jīng)證明，只需一個(gè)包含足夠多神經(jīng)元的隱層，多層前饋網(wǎng)絡(luò)就能以任意精度逼近任意復(fù)雜度的連續(xù)函數(shù)[17]。函數(shù)逼近問(wèn)題的本質(zhì)是一種有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。為了實(shí)現(xiàn)上述逆系統(tǒng)，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)如圖5所示的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)逼近f函數(shù)，輸入層中的x1、x2、x3、x4分別表示流量矩陣M中的流量均值、眾數(shù)、方差、鏈路流量平均變化率，刻畫(huà)了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的四個(gè)特征；x5和x6分別表示丟包率和平均延遲，反映了網(wǎng)絡(luò)性能特征。x7是模型的輸出結(jié)果T的反饋輸入。偏置值x0=1（圖并未畫(huà)出），隱藏層采用6個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)采用ReLU(Rectified Liner Uints）。損失函數(shù)定義為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)擁塞指標(biāo)與理想擁塞指標(biāo)之差：|P-Popt|，優(yōu)化器采用隨機(jī)梯度下降（Stochastic Gradient Descent,SGD）算法。為避免數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)結(jié)果的影響，P和T等所有數(shù)據(jù)都用雙正切函數(shù)映射到（0,1）區(qū)間。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]軟件定義網(wǎng)絡(luò)中流媒體QoE控制技術(shù)研究[D]. 孫超.山東大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3566072