【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及算法评估，特别涉及一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法及装置。
技术介绍
1、数据中心网络承载了大量应用和服务产生的流量，例如：搜索流量、机器学习流量、存储服务流量等。当过多的流量被注入到网络时，就产生了网络拥塞。由于严重的网络拥塞会大大影响应用的通信性能，研究人员提出了大量的拥塞控制算法，缓解数据中心网络承载过多网络流量时的网络拥塞情况。
2、相关技术中，利用网络仿真模拟器搭建虚拟网络，在虚拟网络中发送和接收不同种类流量对提出的拥塞控制算法进行评估，主要从流完成时间、吞吐量和排队长度等指标确定各个算法的优劣，但是此方法缺少理论支撑，实验结果的方差很大，实验结论不可信。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，以解决相关技术中利用网络仿真模拟器搭建的虚拟网络对拥塞控制算法进行性能评估的准确性较低等问题。
2、本专利技术第一方面实施例提供一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，包括以下步骤：建立数据中心网络中服务器的第一数学模型，其中，所述第一数学模型用于模拟流量发送与接收，以及根据收到的拥塞信号调整流量发送速率；建立数据中心网络中交换机的第二数学模型，其中，所述第二数学模型用于模拟流量转发，以及在发生拥塞时丢弃一个或多个数据包并发送拥塞信号；根据所述第一数学模型和所述第二数学模型对数据中心网络的网络拥塞控制算法进行仿真，并计算仿真器仿真实验结果的置信区间；根据所述仿真器
3、可选地，所述建立数据中心网络中服务器的第一数学模型：将流量到达的间隔时间建模成连续随机变量分布；将单次流量中包含的数据量建模成离散随机变量分布；将单次流量中最后一个数据包的大小建模成有界的连续随机变量分布；根据所述连续随机变量分布、所述离散随机变量分布和所述有界的连续随机变量分布生成所述第一数学模型。
4、可选地，所述第一数学模型还包括：时间的拥塞控制窗口和慢启动阈值、保存服务器发送的数据包的大小、发送时间和数据包是否被告知收到的状态。
5、可选地，所述建立数据中心网络中交换机的第二数学模型，包括：对所述交换机的随机性进行建模，得到随机性建模结果，其中，所述随机性建模结果包括当发生拥塞时，以预设概率丢弃刚收到的数据包；对所述交换机包含的状态进行建模，得到状态建模结果，所述状态建模结果包括：在时间内交换机收到数据包的数量、当前交换机的队列长度、每个交换机收到的数据包、保存到达时间和是否被告知收到的状态；根据所述交换机的随机性建模结果和状态建模结果生成所述第二数学模型。
6、可选地，所述计算所述仿真器仿真实验结果的置信区间，包括：获取流量到达的间隔时间的连续随机变量分布和单次流量中包含的数据量的离散随机变量分布；根据所述连续随机变量分布和所述离散随机变量分布计算相似性比例，根据所述相似性比例得到新的基于重要性采样的随机变量分布，并根据新的基于重要性采样的随机变量分布计算仿真实验结果的置信区间。
7、可选地，所述相似性比例的计算公式为：
8、
9、其中，un表示为第n个数据包流量达到的间隔时间，表示实验中所用流的到达间隔时间，fu表示为流量到达的间隔时间建模形成的连续随机变量分布函数，表示为使用交叉熵算法求解得到fu在重要性采样下的新随机变量分布函数，vn表示为第n个流中包含的数据量，表示为实验中所用流的包含的数据量，fv表示为单次流量中包含的数据量建模的离散随机变量分布函数，表示为使用交叉熵算法求解得到fv在重要性采样下的新随机变量分布函数，g和是fu和的互补积累分布函数，表示为到达的年龄，其中，t表示时间，a(t)表示为直到时间t的所有到达事件数量。
10、本专利技术第二方面实施例提供一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估装置，包括：第一建立模块，用于建立数据中心网络中服务器的第一数学模型，其中，所述第一数学模型用于模拟流量发送与接收，以及根据收到的拥塞信号调整流量发送速率；第二建立模块，用于建立数据中心网络中交换机的第二数学模型，其中，所述第二数学模型用于模拟流量转发，以及在发生拥塞时丢弃一个或多个数据包并发送拥塞信号；仿真计算模块，用于根据所述第一数学模型和所述第二数学模型对数据中心网络的网络拥塞控制算法进行仿真，并计算仿真器实验结果的置信区间；确定模块，用于根据仿真器仿真实验结果的置信区间确定所述网络拥塞控制算法的性能评估结果。
11、可选地，所述第一建立模块进一步用于：将流量到达的间隔时间建模成连续随机变量分布；将单次流量中包含的数据量建模成离散随机变量分布；将单次流量中最后一个数据包的大小建模成有界的连续随机变量分布；根据所述连续随机变量分布、所述离散随机变量分布和所述有界的连续随机变量分布生成所述第一数学模型。
12、可选地，所述第一数学模型还包括：时间的拥塞控制窗口和慢启动阈值、保存服务器发送的数据包的大小、发送时间和数据包是否被告知收到的状态。
13、可选地，所述第二建立模块进一步用于：对所述交换机的随机性进行建模，得到随机性建模结果，其中，所述随机性建模结果包括当发生拥塞时，以预设概率丢弃刚收到的数据包；对所述交换机包含的状态进行建模，得到状态建模结果，所述状态建模结果包括：在时间内交换机收到数据包的数量、当前交换机的队列长度、每个交换机收到的数据包、保存到达时间和是否被告知收到的状态；根据所述交换机的随机性建模结果和状态建模结果生成所述第二数学模型。
14、可选地，所述设置模块进一步用于：获取流量到达的间隔时间的连续随机变量分布和单次流量中包含的数据量的离散随机变量分布；根据所述连续随机变量分布和所述离散随机变量分布计算相似性比例，根据所述相似性比例得到新的基于重要性采样的随机变量分布，并根据新的基于重要性采样的随机变量分布计算仿真实验结果的置信区间。
15、可选地，所述相似性比例的计算公式为：
16、
17、其中，un表示为第n个数据包流量达到的间隔时间，表示实验中所用流的到达间隔时间，fu表示为流量到达的间隔时间建模形成的连续随机变量分布函数，表示为使用交叉熵算法求解得到fu在重要性采样下的新随机变量分布函数，vn表示为第n个流中包含的数据量，表示为实验中所用流的包含的数据量，fv表示为单次流量中包含的数据量建模的离散随机变量分布函数，表示为使用交叉熵算法求解得到fv在重要性采样下的新随机变量分布函数，g和是fu和的互补积累分布函数，表示为到达的年龄，其中，t表示时间，a(t)表示为直到时间t的所有到达事件数量。
18、本专利技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法。
19、本专利技术第四方面实施例提供一种计算机可读本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述建立数据中心网络中服务器的第一数学模型：
3.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述第一数学模型还包括：时间的拥塞控制窗口和慢启动阈值、保存服务器发送的数据包的大小、发送时间和数据包是否被告知收到的状态。
4.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述建立数据中心网络中交换机的第二数学模型，包括：
5.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述计算所述仿真器仿真实验结果的置信区间，包括：
6.根据权利要求5所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述相似性比例的计算公式为：
7.一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-6任一项所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序被执行时，以用于实现权利要求1-6任一项所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述建立数据中心网络中服务器的第一数学模型：
3.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述第一数学模型还包括：时间的拥塞控制窗口和慢启动阈值、保存服务器发送的数据包的大小、发送时间和数据包是否被告知收到的状态。
4.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述建立数据中心网络中交换机的第二数学模型，包括：
5.根据权利要求1所述的数据中心网络拥塞控制算法性能评估方法，其特征在于，所述计算所述仿真器仿真实验结果的置信区间，包括：
6.根据...
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