[发明专利]一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法

说明书

本发明公开了一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，该方法首先基于云数据中心的应用场景，根据网络中不同业务流对网络QoS要求不同，对业务进行划分；其次，基于网络演算理论，建立业务流的QoS边界模型；然后，利用业务流的QoS边界模型，设计了针对实时双向传输业务、实时单向传输业务、非实时C/S模式业务和后台进行的非实时背景类业务流的接纳控制算法，并对上述不同类型的业务流设计了带宽分配策略，以满足数据中心网络数据流的QoS保证要求。本发明基于网络演算实现云数据中心业务流的QoS保证，将网络中的多种业务流类型进行划分，提出针对不同业务流类型的接纳控制算法和带宽分配策略，更加符合当前云数据中心网络业务流的QoS需求。

技术领域

本发明属于网络通信技术领域，具体涉及一种云数据中心网络QoS保证方法。

背景技术

当前云计算、大数据等新型业务大量出现，云数据中心实时性业务比重增加，所以有了不同于传统网络的QoS需求，迫切需要提出一种新的云数据中心网络QoS保证技术来满足新兴业务流的QoS需求。

对于网络QoS保证技术的研究，以往的研究都依赖于排队论、概率论与随机过程等，其分析的主要目标是时延等性能的平均值。随着QoS需求的不断增长，用户需要对网络能提供的服务资源进行控制和调度，以此满足数据流所需的服务质量要求，传统理论存在的弊端开始显露出来。比如很多时延敏感性的应用并不太关心平均时延，而是更关心确切的端到端时延上界。1991年，Cruz提出一种分析网络服务质量保证的新方法，即网络演算理论，通过一种数学计算方法来对网络进行建模分析，进而得到网络中的QoS参数，如时延、丢包等。他将实际网络进行了抽象，在网络演算理论中，一个网络是由多个网络元素互连形成的，包括交换机、路由器等。基于这样的方法，任何通信网络都可以将其简化便于研究。根据实现服务质量的绝对保证和相对保证两种情况，网络演算理论逐渐形成确定性网络演算理论(Deterministic Network Calculus，DNC)和概率性网络演算(Stochastic NetworkCalculus，SNC)。这两者的共同点在于其最重要的两个基础概念都是到达曲线和服务曲线。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于网络演算的云数据中心网络QoS保证方法，该方法首先基于云数据中心的应用场景，根据网络中不同业务流对网络QoS要求不同，对业务进行划分；其次，基于网络演算理论，建立业务流的QoS边界模型；然后，利用业务流的QoS边界模型，设计了针对实时双向传输业务、实时单向传输业务、非实时C/S模式业务和后台进行的非实时背景类业务流的接纳控制算法，并对上述不同类型的业务流设计了带宽分配策略，以满足数据中心网络数据流的QoS保证要求。本发明基于网络演算实现云数据中心业务流的QoS保证，将网络中的多种业务流类型进行划分，提出针对不同业务流类型的接纳控制算法和带宽分配策略，更加符合当前云数据中心网络业务流的QoS需求。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1：业务划分；

将网络中的流划分为四种不同类型的业务流：实时双向传输业务流、实时单向传输业务流、非实时C/S模式业务流和非实时背景类业务流；

步骤2：基于网络演算建立性能边界模型；

利用概率性网络演算分析工具，得到基于概率性网络演算的时延边界模型和丢包边界模型；

步骤3：接纳控制；针对不同业务对网络QoS属性的要求不同，对不同的业务类型采取不同的接纳控制方法：

步骤3-1：基于时延约束的接纳控制：

基于步骤2提出的时延边界模型，对实时双向传输业务流采用基于时延约束的接纳控制；