[发明专利]一种短流量实时性优化方法、系统、网络传输终端

说明书

本发明属于云数据中心网络传输流量调度技术领域，公开了一种短流量实时性优化方法、系统、网络传输终端，构建数据中心短流量实时性优化方法的强化学习架构；数据中心网络流量特征获取，用于监测数据中心内流量特征，并生成流量大小分布；多级队列降级阈值初始化，根据数据中心内部流量大小分布特征计算多级队列降级阈值；阈值动态调整，用于细粒度动态调节阈值大小以适应数据中心流量大小变化，实现数据包划分优先级传输。本发明实现了基于强化学习的阈值自适应匹配流量大小并进行传输，降低交互实时型短流量传输延迟，改善高带宽需求的长流量在队列中的滞后传输，提高网络传输实时性。

技术领域

本发明属于云数据中心网络传输流量调度技术领域，尤其涉及一种短流量实时性优化方法、系统、网络传输终端。

背景技术

目前，数据中心网络流量传输优化是云环境数据中心的核心研究问题之一，是产业界与学术界关注与研究的热点，由于目前数据中心内部的网络流量的差异化和动态变化特性，使数据中心网络流量传输性能优化成为极具挑战的问题。网络流量传输的研究一直以追求降低流量完成时间，改善传输实时性为目标，如网页搜索、社交网络与服务推荐等云应用均以短流量形式存在于数据中心中，这些短类型流量对传输实时性具有较高的要求，是用户体验的保证。为了降低流量传输延迟，改善用户体验，国内外针对数据中心网络流量传输控制进行了大量的研究，研究方向可分为网络传输协议优化、流量优先级划分传输方法等。一方面，网络传输协议优化方法一般采用流量控制方法，降低流量传输速率，但不针对流量差异化需求进行网络隔离操作，因此，网络传输协议优化方法不能够改善交互实时性应用的传输延迟。

其中，文章“Data center tcp(dctcp)”使用交换机配合网络传输进行拥塞控制，能够有效改善数据中心网络传输性能，但并没有将延迟敏感型短流量与带宽高需求长流量进行区分传输，不能够降低短流量延迟，致使交换机队列中充斥着非时延敏感的长流量数据包，不能有效改善云服务及应用的用户体验。文章“Better never than late:Meetingdeadlines in datacenter networks”利用交换机根据流量大小和截止时间等先验知识实施流量传输速度控制，利用显示拥塞通知动态的控制数据流的发包速率，能够一定程度的降低云数据中心交互实时性短流量完成时间，另一方面，流量按照优先级传输方法将流量按照不同类型进行区分，并划分优先级，采用多队列流量调度方法，这种流量调度机制满足流量类型差异化需求，并实现性能隔离，文章“pFabric:Minimal near-optimaldatacenter transport”基于流量大小优先级调度的机制，结合数据中心网络流量调度与速率控制方法，利用交换机支持多队列调度的特点，实现发送端与交换机端细粒度流量调度。而文章“Pias:Practical information-agnostic flow scheduling for commoditydata centers”中提出了基于多级反馈队列的流量调度方法PIAS，根据应用当前流量发送的累计大小在各级队列设置传输流量降级阈值，将长、短类型流量进行分类，实现短流量优先传输，降低短流量传输延迟，有效改善用户体验，提高短流传输实时性，比较容易进行部署实施。以上的这些现有技术，由于数据中心流量动态变化与突发性等特点，各级队列的降级阈值与流量大小存在不匹配问题，以及优化周期较长，不能够自动适应流量变化，当阈值大小与流量大小不匹配时，短流量优先传输效率低，仍存在短流量被长流量延迟问题。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术存在各级队列的降级阈值与流量大小存在不匹配问题，以及优化周期较长，不能够自动适应流量变化，当阈值大小与流量大小不匹配时，短流量优先传输效率低，仍存在短流量被长流量延迟问题。

解决以上问题及缺陷的难度为：如何细粒度地调整多级队列降级阈值以适应数据中心流量大小动态变化，提高短流量传输实时性有待解决。

解决以上问题及缺陷的意义为：在短流量的实时性优化方法中，利用多级队列降级阈值自适应匹配数据中心动态变化的网络流量，能够降低交互实时型应用短流量传输时延，在针对大部分交互性应用的云环境中，有效改善用户体验。

发明内容