【技术实现步骤摘要】
一种短流量实时性优化方法、系统、网络传输终端
本专利技术属于云数据中心网络传输流量调度
，尤其涉及一种短流量实时性优化方法、系统、网络传输终端。
技术介绍
目前，数据中心网络流量传输优化是云环境数据中心的核心研究问题之一，是产业界与学术界关注与研究的热点，由于目前数据中心内部的网络流量的差异化和动态变化特性，使数据中心网络流量传输性能优化成为极具挑战的问题。网络流量传输的研究一直以追求降低流量完成时间，改善传输实时性为目标，如网页搜索、社交网络与服务推荐等云应用均以短流量形式存在于数据中心中，这些短类型流量对传输实时性具有较高的要求，是用户体验的保证。为了降低流量传输延迟，改善用户体验，国内外针对数据中心网络流量传输控制进行了大量的研究，研究方向可分为网络传输协议优化、流量优先级划分传输方法等。一方面，网络传输协议优化方法一般采用流量控制方法，降低流量传输速率，但不针对流量差异化需求进行网络隔离操作，因此，网络传输协议优化方法不能够改善交互实时性应用的传输延迟。其中，文章“Datacentertcp(dctcp...
【技术保护点】
1.一种短流量实时性优化方法，其特征在于，所述短流量实时性优化方法包括：/n步骤一，构建数据中心短流量实时性优化方法的强化学习架构；/n步骤二，数据中心网络流量特征获取，用于监测数据中心内流量特征，并生成流量大小分布；/n步骤三，多级队列降级阈值初始化，根据数据中心内部流量大小分布特征计算多级队列降级阈值；/n步骤四，阈值动态调整，用于细粒度动态调节阈值大小以适应数据中心流量大小变化，实现数据包划分优先级传输。/n
【技术特征摘要】
1.一种短流量实时性优化方法，其特征在于，所述短流量实时性优化方法包括：
步骤一，构建数据中心短流量实时性优化方法的强化学习架构；
步骤二，数据中心网络流量特征获取，用于监测数据中心内流量特征，并生成流量大小分布；
步骤三，多级队列降级阈值初始化，根据数据中心内部流量大小分布特征计算多级队列降级阈值；
步骤四，阈值动态调整，用于细粒度动态调节阈值大小以适应数据中心流量大小变化，实现数据包划分优先级传输。
2.如权利要求1所述的短流量实时性优化方法，其特征在于，所述架构包括：
(1)状态：建立状态空间S，每个状态代表时间步t时第i队列的阈值，基于多级优先队列的流量调度方法中的初始阈值定义为初始状态，利用动作将阈值进行简单调整，状态空间表示为：
S＝(thres1,thres2,…,thresM)；
其中qj为第j个队列，j∈1,2,…,M；
(2)动作空间：表示根据链路需求选择相应阈值行为，动作表示如下：
A＝(inc_thres1,dec_thres1,inc_thres2,dec_thres2,…,inc_thresn,dec_thresn)；
(3)奖励：用于评估阈值训练过程中机器执行动作的好坏，此处将两轮迭代的短流量平均完成时间的比值作为强化学习模型奖励，奖励函数表示为：
3.如权利要求2所述的短流量实时性优化方法，其特征在于，当短流量大小大于阈值时，适当增加阈值，让短流量在较高优先级队列中优先传输；当短流量大小远小于阈值时，适当减小阈值，让长流量在较低优先级队列中传输。
4.如权利要求1所述的短流量实时性优化方法，其特征在于，所述流量特征获取包括：根据流量大小分布产生带宽需求，指定数据包的源IP地址与目的IP地址，将不同流量发送至服务端，在服务端收集所有流量传输完成时间、发送速率流量特征信息，并反馈回客户端程序显示。
5.如权利要求1所述的短流量实时性优化方法，其特征在于，所述多级队列降级阈值初始化模块包含：利用网络负载与流量大小分布计算多级队列降级初始阈值，计算公式为：
其中M个优先级队列Qi(1≤i≤M)，其中最高级队列为Q1，从j-1到j的降级阈值为αj-1(2≤j≤M)，由α0＝0，αM＝∞，可知最大的流量在第M个队列中，每个从i＝1到...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈玉龙，赵迪，张志为，何昶辉，王博，祝幸辉，崔志浩，何怡，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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