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沈耿彪,李清,江勇,汪漪,徐明伟.数据中心网络负载均衡问题研究.软件学报,2020,31(7):0
数据中心网络负载均衡问题研究
Research on Load Balancing in Data Center Networks
投稿时间:2018-09-28  修订日期:2019-05-08
DOI:10.13328/j.cnki.jos.006050
中文关键词:  数据中心网络  负载均衡  云计算  流量调度  传输管理
英文关键词:data center network  load balancing  cloud computing  flow scheduling  traffic management
基金项目:国家自然科学基金(61872420),广东省重点领域研发计划(2018B010113001),鹏城实验室大湾区未来网络试验与应用环境(LZC0019),深圳市软件定义网络重点实验室(ZDSYS20140509172959989)
作者单位E-mail
沈耿彪 清华大学 深圳国际研究生院, 广东 深圳 518055  
李清 南方科技大学 未来网络研究院, 广东 深圳 518055
鹏城实验室 网络通信研究中心, 广东 深圳 518055 
liq8@sustech.edu.cn 
江勇 清华大学 深圳国际研究生院, 广东 深圳 518055
鹏城实验室 网络通信研究中心, 广东 深圳 518055 
 
汪漪 南方科技大学 未来网络研究院, 广东 深圳 518055
鹏城实验室 网络通信研究中心, 广东 深圳 518055 
 
徐明伟 清华大学 计算机科学与技术系, 北京 100084  
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中文摘要:
      数据中心网络是现代网络和云计算的重要基础设施,实现数据中心网络负载均衡是保证网络吞吐并提高服务体验的关键环节.首先分析了数据中心网络与传统互联网之间的区别,总结其特点及特殊性在负载均衡方案设计方面的优势.然后从数据中心的复杂性和多样性角度分析其负载均衡方案设计所面临的挑战.将现有数据中心网络负载均衡方案根据不同的实现层次从网络层、传输层、应用层和综合方案四个角度进行分析,对比各个方案的优缺点,并从控制结构、负载均衡粒度、拥塞感知机制、负载均衡策略、可扩展性和部署难度几个方面进行综合评价.最后对现有数据中心网络负载均衡方案进行总结,并指出未来可能的研究方向.
英文摘要:
      Data center networks are the important infrastructure of the modern Internet and cloud computing. It is critical to achieve load balancing in data center networks for guaranteeing high throughput and improving service experience. We first analyze the difference between the data center network and traditional Internet and conclude the features of data center networks and the facilitation for designing load balancing schemes. Then we analyze the challenges of designing load balancing schemes in data center networks from the perspective of complexity and diversity. We classify existing load balancing schemes in data center networks into four types, i.e., the schemes based on the network layer, the transport layer, the application layer and the synthetic designs, according to different modification types. We detail advantages and disadvantages of these schemes and evaluate them from the point of the control structure, the granularity of load balancing, the congestion sensing mechanism, the strategy of load balancing, scalability and the difficulty of deployment. Finally, we summarize all load balancing schemes and present some future feasible directions.
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