一种数据中心网络流的调度方法和系统与流程

技术特征：

1.一种数据中心网络流的调度方法,其特征在于，该方法包括如下步骤：

A1.控制器获取当前的网络状况，根据流的分布计算阈值列表并进行更新，控制器将阈值列表推送给终端；

A2.终端根据阈值列表对数据包进行优先级标记；

A3.交换机根据数据包的优先级标记进行优先级调度；

A4.控制器检测网络的变化，根据网络状况不定时更新阈值列表。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，阈值列表通过将流的分布代入阈值列表优化模型，最优化求解得到。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述阈值列表优化模型通过最小化流的完成时间得到。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述阈值列表优化模型表达为如下公式：

$\mathrm{\Γ}=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}{T}_{i,n}$

其中，i表示队列，n表示流；

对于其中的一条流，

T_i，n＝(α_i-α_i-1)×θ_i×T_i；

L_i＝(α_i-α_i-1)×θ_i

T_i,n为流n在第i个队列中的平均排队时间

L_i表示流在第i个队列的数据包数目，即流在第i个队列的长度；

$T_i={\frac{1}{{\mathrm{\μ}}_i-\mathrm{\λ}}}_i$

T_i为第i个队列中数据包的平均排队时间

θ_i为流在第i个队列中的比例，θ_i＝θ_j＝F(α_j)-F(α_j-1)，(i＝j，1≤i≤K，1≤j≤K-1)；F(α_j)表示为流的大小不超过α_j的概率，α_j为第j个阈值；

μ_i和λ_i分别为Pi队列的处理速率和输入速率，λ_i＝(α_i-α_i-1)×θ×λ。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述最优化求解通过MATLAB的遗传算法计算得到阈值列表。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A2终端根据流已经发送的数据量对数据包进行优先级标记。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤A2优先级为流已经发送的数据量越小，其数据包的优先级越高。

8.一种数据中心网络流的调度系统，其特征在于，该系统包括：控制器，终端标记模块，交换机调度模块，其中控制器包括网络状态获取模块，阈值计算与更新模块，阈值列表推送模块；网络状态获取模块用于统计流量信息，同时通过和终端交互获取流的发送速率、发送大小信息；阈值计算与更新模块通过与网络状态获取模块交互，从而知道当前的网络状况，进行阈值的计算与更新；阈值列表推送模块将最新的阈值列表推送给相应的终端；终端标记模块用于数据包的优先级标记；交换机调度模块用于数据包的调度。

9.如权利要求8所述的调度系统，其特征在于，所述系统的阈值计算与更新模块用于：将阈值列表优化模型，通过最小化流的完成时间，并用MATLAB的遗传算法计算得到阈值列表，其阈值列表优化模型表达公式为：

10.如权利要求8所述的调度系统，其特征在于，所述终端标记模块用于：根据流已经发送的数据量对数据包进行优先级标记，流已经发送的数据量越小，其数据包的优先级越高。