【摘 要】
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随着数据中心的不断发展和广泛应用,资源浪费问题日益显著并亟待解决。准确预测业务实际所需资源大小,能帮助调度管理系统高效调度资源,在保障Qo S的前提下有效降低资源浪费,进而节约能源、减少碳排放。数据中心的大量应用都涉及多个服务器,相关业务由多个子任务协同工作完成,并映射出相应的虚拟网络。LSTM等现有模型都针对单业务或单链路进行流量预测,忽略了流量的空间相关性,难以保障预测效果及虚拟网络的Qo S
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随着数据中心的不断发展和广泛应用,资源浪费问题日益显著并亟待解决。准确预测业务实际所需资源大小,能帮助调度管理系统高效调度资源,在保障Qo S的前提下有效降低资源浪费,进而节约能源、减少碳排放。数据中心的大量应用都涉及多个服务器,相关业务由多个子任务协同工作完成,并映射出相应的虚拟网络。LSTM等现有模型都针对单业务或单链路进行流量预测,忽略了流量的空间相关性,难以保障预测效果及虚拟网络的Qo S。因此,一种既能挖掘空间特征又能学习时间规律的虚拟网络流预测模型亟待研究。本文针对数据中心业务虚拟网络结构复杂多变、业务流受时间空间多因素影响、按需求标称值分配资源以致资源浪费等问题开展技术攻关,主要内容如下:论文综述了数据中心资源预测的技术路径和发展趋势,分析了时间序列预测模型和网络流量预测方法的研究现状和局限性,梳理了数据中心业务流预测面临的主要挑战,包括:如何对数据中心业务流进行合理表征与建模,充分解释并还原业务流在数据中心网络中的真实传输情况;针对虚拟网络流的复杂时空特性,如何设计能够充分挖掘流量特征的预测模型,提高流量预测的准确率;如何针对业务实际运行过程,设计适用于时变虚拟网络的动态建模及预测方法,提升流量预测的准确率。论文分析了三类具有典型性的时间序列预测模型,从模型的基础理论、构建及参数设计、优缺点及适用性出发,深入理解预测问题的关键切入点,为论文做必要的理论铺垫。论文提出了一种基于时延相关网络DRGCN的虚拟网络流量预测模型,主要包含时延相关性提取模块DR、图卷积神经网络GCN、门控输出单元GOU三个模块。模型将虚拟网络建成图:将链路建成图的节点、节点建成图的边、链路流量值作为图的节点特征值;并通过DR计算各链路流量之间的时延相关系数;设计两种输入时间窗口的GCN分别学习流量的长、短期特性;将两种预测值输入GOU,依据误差调整各自的输出权重进行加权求和,生成DRGCN最终预测值。使用阿里巴巴数据集进行实验,证明DRGCN优于现有网络流量预测模型LSTM,预测精度提升10%。论文提出了一种基于快照图的时变虚拟网络流量预测方法,构造各个时间步上的虚拟网络快照图,使用快照图的对偶图邻接矩阵动态更新各节点之间的时延相关系数矩阵,从而构建动态时延相关网络Dyn DRGCN,预测时变虚拟网络的流量值。使用阿里巴巴数据集进行实验,预测准确率相比LSTM进一步提升约11.2%。
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