【资料名称】：数据中心网络可靠组播的研究

【资料作者】：陈锬

【资料日期】：201109

【资料语言】：中文

【资料格式】：PDF

【资料目录和简介】：

各种不同类型的云计算应用在每个阶段都会生成和传
输大量的中间数据，网络传输成为比硬盘Ｉ／Ｏ更影响系统
性能的瓶颈，因此应用要求数据中心网络提供高吞吐量、
低延迟和高可靠的服务以满足用户体验。数据中心网络具
有同构性、封闭性和统一管理等特点。同构性和统一管理
简化了传统Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的异构性问题，而封闭性使得新技术
能够快速部署。因此，近年来数据中心网络吸引了大量研
究人员对其各个层面展开创新性的工作，甚至提出了一些
全新的网络体系，成为研究热点。
现代数据中心网络体系结构的建造趋势是摈弃昂贵的
设备和复杂的技术，使廉价的以太网交换机和路由器成为
大规模数据中心网络的基础［１］。通过选择特殊规则的拓扑
结构提供多路径并行传输，成为现在利用低成本硬件构建
可扩展和可靠的网络体系结构所普遍使用的技术。加州大
学的ＦａｔＴｒｅｅ［２］、Ｐｏｒｔｌａｎｄ［３］和微软的ＶＬ２［４］分别基于Ｃｌｏｓ
拓扑在服务器间提供并行多路径支持，微软的ＤＣＥＬＬ［５］和
ＢＣｕｂｅ［６］则以服务器为中心构建高维的Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ拓扑。在
任意服务器对之间提供多条短路径，不仅能够提供更高的
端到端网络容量，并且可将流量动态扩展到多条相关路径
并行传输，避免了传统树状结构的单点故障和热区拥塞等
性能瓶颈，最大限度的提高容错能力和负载均衡；同时不
需要任何中心控制和流量工程，就能很好的适应数据中心
网络在负载、流量和失效模式上存在巨大的波动。
在数据中心这样的分布式计算环境中，云计算应用程
序和底层服务将大型任务分解成若干小型子任务并统一调
度，通过组件间的协同合作充分利用资源，提高计算效率。
例如目前典型的分布式文件系统ＧＦＳ［７］，ＨＤＦＳ［８］ 和
ＣｌｏｕｄＳｔｏｒｅ［９］等，将一个文件的数据块复制多次给不同的块
服务器用于提高可靠性；而以ＭａｐＲｅｄｕｃｅ［１０］为代表的分割
／汇聚（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎ／Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ）编程模型需要在多个服务