【摘 要】
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随着云计算的发展和大数据时代的到来,数据中心承载的集群应用层出不穷,数据中心网络传输已经代替存储和计算成为应用性能的瓶颈。在网络传输层,Coflow（具有共同目标的flows集合）更能表示集群服务器之间数据传输产生的语义抽象。目前,针对Coflow的研究主要集中在:1)如何提高Coflow的效率（减小Coflow的完成时间）;2)如何保障Coflow性能隔离（即公平性）。在Coflow信息已知的情
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随着云计算的发展和大数据时代的到来,数据中心承载的集群应用层出不穷,数据中心网络传输已经代替存储和计算成为应用性能的瓶颈。在网络传输层,Coflow（具有共同目标的flows集合）更能表示集群服务器之间数据传输产生的语义抽象。目前,针对Coflow的研究主要集中在:1)如何提高Coflow的效率（减小Coflow的完成时间）;2)如何保障Coflow性能隔离（即公平性）。在Coflow信息已知的情况下,已有工作能同时实现高效和公平的Coflow调度。但真实应用的Coflow信息往往难以捕获。因此,调度未知信息的Coflow更具有研究意义。然而,大部分未知信息Coflow调度工作,要么只提高效率而不顾公平性,要么只考虑公平性而忽视效率,未能两者兼顾。基于Coflow的size信息不可知前提,本文提出既能提高Coflow效率又能保障Coflow公平性的调度策略OSTB。OSTB的核心思想是:1)利用长期隔离保障表示Coflow公平性;2)使用Coflow的端口占用比例预测Coflow大小;3)使用改进的多级反馈队列（MLFQ）和最少获得优先（D-CLAS）启发式算法实现Coflow的分类和调度顺序决策;4)采用带宽多路复用的方式,为较小的Coflows提供更多传输数据的机会,同时仍能保证较宽和较大的Coflow始终具有可用的传输带宽。基于Facebook的真实数据集进行大量实验,结果显示,在size信息不可知前提下,以最佳公平保障调度策略（比如DRF）为基准,相比NC-DRF,OSTB使晚于DRF中完成时间的Coflows比例减少了59%,更好地保障了Coflow公平性;相比Coflow效率最高的调度Aalo,OSTB仍快了1.2倍,提高了效率。此外,大量参数调整实验表明,当参数在适当范围内波动时,OSTB算法性能几乎不受影响,具有一定的稳定性。
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