【摘 要】
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自1969年互联网诞生以来,数据的传输越发的方便,进而催生出了众多网络技术。随着数据量呈爆发式的增长,大数据、云计算、人工智能等技术已成为近几年的重要技术,为了应对大规模的数据传输和存储,数据中心也越发的成熟。地理位置分散的全球化数据中心成为了数据中心新的构建方式,数据中心中的部分数据和服务支撑着数据中心的服务提供以及正常运转。然而,数据中心极易受到自然灾害或者人为攻击的影响,数据中心中的核心数据
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自1969年互联网诞生以来,数据的传输越发的方便,进而催生出了众多网络技术。随着数据量呈爆发式的增长,大数据、云计算、人工智能等技术已成为近几年的重要技术,为了应对大规模的数据传输和存储,数据中心也越发的成熟。地理位置分散的全球化数据中心成为了数据中心新的构建方式,数据中心中的部分数据和服务支撑着数据中心的服务提供以及正常运转。然而,数据中心极易受到自然灾害或者人为攻击的影响,数据中心中的核心数据一旦丢失会为用户和应用提供商带来巨大的损失。为确保数据中心的核心数据在灾难情况下的完整性和可用性,加强核心数据的安全性,对核心数据进行备份,可以有效减少因服务器停机造成数据丢失带来的各方面损失,提高数据中心的抗灾性和存活性。传统的数据备份通常采用点对点备份或者将最短路径合并的方式,这明显无法满足越来越多的备份数据的传输,甚至传输备份数据会导致数据中心的短时宕机。为了解决此问题,本文提出了几个用组播传输解决数据备份的方法。本文在对组播树的构建机制、方法研究的基础上,设计为源数据中心节点和目标数据中心节点集合建立组播树,备份数据以组播的形式在组播树上传输,由于构建组播树可以归约为NP-Hard的问题,需要构建近似算法。我们提出了基于蒙特卡洛算法的无约束的组播树构建的方法（NCMT-MC算法）以及基于蒙特卡洛算法的有约束的组播树构建的方法（CMT-MC算法）。1.针对无约束的组播树构建问题,本文使用强化学习中的蒙特卡洛算法解决该问题。算法执行时,每次都会在候选集合中选择一个节点,并将其加入到组播树集合中,直到组播树集合中包含所有的源数据中心节点和目标数据中心节点。本文使用MRSIM中的拓扑生成器生成的Waxman模型作为仿真实验的网络拓扑,测试结果表明,该算法的性能明显优于最小生成树Kruscal算法,最短路径树SPT算法以及基于蚁群算法的构建Steiner最小树方法。此算法有效地解决了无约束的组播树构建问题。2.针对有约束的组播树构建问题,本文使用强化学习中的蒙特卡洛算法解决该问题,算法考虑了时延、丢包率、抖动等约束条件。算法执行时,每次都会在候选集合中选择一个节点,并将其加入到组播树集合中,直到组播树集合中包含所有的源数据中心节点和目标数据中心节点。本文使用数据中心专用拓扑Fat-Tree拓扑架构作为仿真实验的网络拓扑,测试结果表明,该算法的性能优于基于遗传算法、粒子群算法以及蚁群算法的构建Steiner最小树方法,收敛速度也强于上述三种算法,这表明了该算法在可行性和有效性上都有不错的表现。
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