基于粒子群优化的数据中心负载均衡机制

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 balancingmechanism 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.

关键词：数据中心、软件定义网络、负载均衡、粒子群优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.09(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61571233

在线出版日期：2019-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：81-88