本發(fā)明屬于云計算
技術(shù)領(lǐng)域：
，涉及一種時隙分配方法，可用于在光電混合和全光數(shù)據(jù)中心對時隙的分配。
背景技術(shù)：
：隨著一批新型互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的興起以及大眾接入帶寬的快速增長，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量呈現(xiàn)迅速增長的態(tài)勢?；ヂ?lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)中心乃至互聯(lián)網(wǎng)提出了越來越高的傳輸質(zhì)量要求，包括大帶寬、安全保障、靈活調(diào)度、智能管理等。為此，研究人員提出了基于多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Clos和FatTree，這些架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)帶寬的需求，卻也帶來了過多的開銷和網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度，并且為了保證網(wǎng)絡(luò)的無阻塞，多層網(wǎng)絡(luò)的鏈路利用率較低。對此，研究人員又提出了基于光電混合架構(gòu)的C-through和Helios架構(gòu)，利用光電路交換能提供大帶寬的特點，來解決流量負載過大的問題。但由于3D-MEMS技術(shù)的限制，C-through和Helios架構(gòu)中的光電路交換配置時間較長，只能用于解決核心層的流量負載過大的問題。在現(xiàn)有的基于3維微機電系統(tǒng)3D-MEMS的光電路交換中，硬件交換時間為10-100ms，軟件/控制層測量通信模式及計算新的調(diào)度策略所需的時間為100ms-1s，過長的交換時間限制了網(wǎng)絡(luò)吞吐的提高。而隨著技術(shù)的發(fā)展，交換時間大幅降低，微秒級別的交換成為可能。而在快速光交換條件下，當(dāng)前的光電路交換控制層面在面對微秒級交換時出現(xiàn)了大量問題，因此，設(shè)計一個能夠有效利用短生存時間電路的快速控制平面，是光交換機大量部署的關(guān)鍵。Mordia就是一種微秒級的光電路交換機原型，它有24端口，交換時間為11.5us。Mordia完全由商業(yè)器件組成，它使用的是2維的微機電系統(tǒng)2DMEMS的波長選擇開關(guān)WSS。當(dāng)前解決快速光交換條件下流量調(diào)度的方法就是Mordia架構(gòu)中使用的TrafficMatrixScheduling算法TMS。TMS算法利用應(yīng)用信息和短期需求來估計出流量需求矩陣。對于得到的流量需求矩陣，TMS算法首先會將流量矩陣雙隨機化，得到一個雙隨機矩陣，然后利用B-v-N定理，將雙隨機矩陣分解成一系列置換矩陣的加權(quán)和。TMS算法解決了快速光交換下流量調(diào)度的問題，卻帶來了較大的時延和計算復(fù)雜度，另外TMS算法只能提供一種可行的配置策略，不能實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的最大化利用。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種在快速光交換下的時隙分配方法，以降低時隙分配的時延和計算復(fù)雜度，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源的配置，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)資源的最大化利用。本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：(1)通過控制器與n個架頂交換機ToR之間進行通信，得到網(wǎng)絡(luò)的流量需求用ai,j其中i和j的取值范圍均為1,2,...,n；(2)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的流量需求ai,j得到n階流量矩陣A；(3)根據(jù)流量矩陣A計算得到交換機的基本狀態(tài)B0和該基本狀態(tài)B0的可用狀態(tài)集S：3a)按字典序搜索流量矩陣A的最大流量，若流量矩陣A中有多個位置流量值相等且最大，則選擇最后搜索到的位置作為最大流量，并對該位置賦值為1，對該位置對應(yīng)行和列的其余位置都賦值為0；3b)重復(fù)3a)，直到把流量矩陣A變成一個初始的置換矩陣K0，K0即為A對應(yīng)的交換機的基本狀態(tài)B0；3c)對初始的置換矩陣K0進行一次行變換或列變換，依次得到個變換后的置換矩陣K1,K2,...,Kn(n-1)/2，變換后的置換矩陣K1,K2,...,Kn(n-1)/2和初始的置換矩陣K0一起構(gòu)成的集合即基本狀態(tài)B0對應(yīng)的可用狀態(tài)集S；(4)利用可用狀態(tài)集S對流量矩陣A進行分解；4a)創(chuàng)建二維數(shù)組C，使得C的每一行C0,C1,...,Cn(n-1)/2分別表示一種交換機的狀態(tài)，用ck,t表示C中第k行第t列的數(shù)值，即ck,t＝r表示交換機的第k-1種狀態(tài)Bk-1的第t行第r列的位置為1，Bk-1的第t行其余位置為0；4b)對于流量矩陣A，用ai,j表示流量矩陣A中第i行第j列的流量值，對C的第一行C1進行初始化，并用C1表示交換機的基本狀態(tài)B0，按從左至右的順序搜索C的第一行C1，找到C1中數(shù)值等于j的位置，記該位置為第一行的第t0列，即的值等于j；4c)確定交換機的狀態(tài)，初始化計數(shù)器count等于1，對C的第count+1行Ccount+1初始化，使其等于C的第一行C1，然后將C中第count+1行第j列的數(shù)值ccount+1,j和第count+1行第t0列的數(shù)值互換，得到C的第count+1行Ccount+1，即對應(yīng)于交換機狀態(tài)Bcount；4d)求解交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間，用一個長度為n的一維數(shù)組G來存儲持續(xù)時間，一維數(shù)組G中第i位置的數(shù)值用gi表示，即gi表示交換機狀態(tài)Bi的持續(xù)時間；4e)根據(jù)流量矩陣A中第i行第j列的流量ai,j和流量矩陣A中第t0行第c1,i列的流量得到交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間用gcount：gcount=max{ai,j,at0,c1,i},]]>其中c1,i表示C中第一行第i列的數(shù)值；4f)交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間gcount求出后，將交換機狀態(tài)Bcount和交換機狀態(tài)的持續(xù)時間gcount輸出，且給count加1；5)判斷分解過程是否完成，即判斷是否成立，若成立，則完成時隙分配；若不成立，則執(zhí)行步驟6)；6)判斷count≥n是否成立，如果成立，則計算得到新的流量矩陣返回步驟3)，若不成立，返回步驟4)。本發(fā)明由于先根據(jù)流量矩陣A計算得到交換機的基本狀態(tài)B0，再利用該基本狀態(tài)B0得到可用狀態(tài)集S，然后利用可用狀態(tài)集S進行流量分解，明顯減少了參與流量分解的交換機狀態(tài)的數(shù)目，相比于現(xiàn)有算法明顯降低了時隙分配的計算復(fù)雜度，實現(xiàn)了時隙的快速分配。附圖說明圖1位本發(fā)明使用的場景圖。圖2為本發(fā)明的實現(xiàn)流程圖。具體實施方式參照圖1，本發(fā)明使用的實際環(huán)境，包括光交換機、n個架頂交換機ToR、控制器三個部分，其中n個架頂交換機ToR直接與光交換機相連，控制器Y與光交換機直接相連，控制器負責(zé)與架頂交換機ToR之間的通信和對光交換機狀態(tài)的控制，光交換機負責(zé)流量的轉(zhuǎn)發(fā)過程，架頂交換機負責(zé)流量的發(fā)送與接收。參照圖2，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟如下：步驟1，控制器收集各節(jié)點的流量需求。通過控制器與架頂交換機ToR之間的通信得到網(wǎng)絡(luò)的流量需求ai,j，這里假定得到的流量需求無誤且忽略各架頂交換機ToR與控制器之間的信息傳播時延，其中流量需求ai,j是指第i個架頂交換機ToRi和第j個架頂交換機ToRj之間需要通信的流量需求。步驟2，根據(jù)流量需求ai,j，得到流量矩陣A。在得到各ToR的流量需求后，對于有n個ToR的網(wǎng)絡(luò)，可以用一個n階的矩陣A來表示整個網(wǎng)絡(luò)的流量需求，即：A=a1,1a1,2...a1,na2,1a2,2...a2,n............an,1an,2...an,n]]>例如，ai,j表示的就是ToRi和ToRj之間需要通信的流量需求，A對角線上的值ai,i表示架頂交換機ToRi內(nèi)部通信的流量需求。步驟3，根據(jù)流量矩陣A計算基本狀態(tài)B0和B0的可用狀態(tài)集S。(3.1)按字典序搜索流量矩陣A的最大流量，若流量矩陣A中有多個位置流量值相等且最大，則選擇最后搜索到的位置作為最大流量，并對該位置賦值為1，對該位置對應(yīng)行和列的其余位置都賦值為0；(3.2)重復(fù)(3.1)，直到把流量矩陣A變成一個初始的置換矩陣K0，該K0即為A對應(yīng)的交換機的基本狀態(tài)B0；(3.3)對初始的置換矩陣K0進行一次行變換或列變換，依次得到個變換后的置換矩陣，依次編號為K1,K2,...,Kn(n-1)/2，將變換后的置換矩陣K1,K2,...,Kn(n-1)/2與初始的置換矩陣K0進行組合，得到基本狀態(tài)B0對應(yīng)的可用狀態(tài)集：S＝{K0,K1,K2,...,Kn(n-1)/2}。步驟4，根據(jù)可用狀態(tài)集S，對流量矩陣A進行分解。(4.1)創(chuàng)建二維數(shù)組C，使得C的每一行C0,C1,...,Cn(n-1)/2分別表示一種交換機的狀態(tài)，用ck,t表示C中第k行第t列的數(shù)值，即ck,t＝r表示交換機的第k-1種狀態(tài)Bk-1的第t行第r列的位置為1，Bk-1的第t行其余位置為0；(4.2)對于流量矩陣A，用ai,j表示流量矩陣A中第i行第j列的流量值，對C的第一行C1進行初始化，并用C1表示交換機的基本狀態(tài)B0，按從左至右的順序搜索C的第一行C1，找到C1中數(shù)值等于j的位置，記該位置為第一行的第t0列，即的值等于j；(4.3)確定交換機的狀態(tài)，初始化計數(shù)器count等于1，對C的第count+1行Ccount+1進行初始化，使其等于C的第一行C1，然后將C中第count+1行第j列的數(shù)值ccount+1,j和第count+1行第t0列的數(shù)值互換，得到C的第count+1行Ccount+1，即對應(yīng)于交換機狀態(tài)Bcount；(4.4)求解交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間，用一個長度為n的一維數(shù)組G來存儲持續(xù)時間，一維數(shù)組G中第i位置的數(shù)值用gi表示，即gi表示交換機狀態(tài)Bi的持續(xù)時間；(4.5)根據(jù)流量矩陣A中第i行第j列的流量ai,j和流量矩陣A中第t0行第c1,i列的流量得到交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間用gcount：gcount=max{ai,j,at0,c1,i},]]>其中c1,i表示C中第一行第i列的數(shù)值；(4.6)交換機狀態(tài)Bcount的持續(xù)時間gcount求出后，將交換機狀態(tài)Bcount和交換機狀態(tài)的持續(xù)時間gcount輸出，給count加1。步驟5，判斷分解過程是否完成，即判斷是否成立，若成立，則完成時隙分配；若不成立，則執(zhí)行步驟6)。步驟6，判斷count≥n是否成立，如果成立，則計算得到新的流量矩陣返回步驟3)，若不成立，返回步驟4)。以上描述僅是本發(fā)明的一個具體實例，并不構(gòu)成對本發(fā)明的任何限制。顯然對于本領(lǐng)域的專業(yè)人員來說，在了解了本
發(fā)明內(nèi)容和原理后，都可能在不背離本發(fā)明原理、結(jié)構(gòu)的情況下，進行形式和細節(jié)上的各種修正和改變，但是這些基于本發(fā)明思想的修正和改變?nèi)栽诒景l(fā)明的權(quán)利要求保護范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3