一種基于端口聚合流量的Coflow調(diào)度機(jī)制*

黃 鴻，莫李思，孫 罡

（1.電子科技大學(xué)，信息與通信工程學(xué)院，四川 成都 611731；2.中國電子科技集團(tuán)第三十研究所，四川 成都 610041）

0 引 言

Coflow被定義為一組具有共同性能目標(biāo)的協(xié)同數(shù)據(jù)流量的集合，通常是指同一項(xiàng)并行計(jì)算應(yīng)用在通信階段產(chǎn)生協(xié)同數(shù)據(jù)流的集合[1]。集合中每條單獨(dú)流量被稱為這個(gè)Coflow的一條子流。Coflow的完成時(shí)間取決于其中子流傳輸完成時(shí)間的最大值[2]。由于Coflow的傳輸完成時(shí)間上具有協(xié)同性，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流調(diào)度相關(guān)手段不能很好地適用于Coflow，因此需要對(duì)適用于Coflow的流量調(diào)度方案進(jìn)行研究，以便優(yōu)化Coflow的傳輸完成時(shí)間，從而提高數(shù)據(jù)中心對(duì)并行計(jì)算應(yīng)用的處理能力[3-4]。近年來，數(shù)據(jù)中心Coflow完成時(shí)間的優(yōu)化問題吸引了廣大研究者關(guān)注?；贑oflow相關(guān)信息的可知性，這方面的研究可以進(jìn)一步被分為兩類——先驗(yàn)知識(shí)已知的調(diào)度機(jī)制[5-7]和先驗(yàn)知識(shí)未知的調(diào)度機(jī)制[8-10]。先驗(yàn)知識(shí)已知的調(diào)度機(jī)制，指決策時(shí)能夠獲知完整的Coflow特征，包括Coflow中子流的數(shù)量、各子流的大小以及持續(xù)時(shí)間等。先驗(yàn)知識(shí)未知的調(diào)度機(jī)制，指決策時(shí)不能夠獲知完整的Coflow特征，或者完全不能知道Coflow的任何特征信息。

上述兩個(gè)不同的研究場(chǎng)景中，先驗(yàn)知識(shí)已知的調(diào)度機(jī)制由于擁有充足的信息，其思路通常是以最小化平均Coflow完成時(shí)間為目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒕W(wǎng)絡(luò)容量以及業(yè)務(wù)需求建立約束條件，建立最優(yōu)化問題模型。這種場(chǎng)景下的調(diào)度方案一般會(huì)得到較為詳細(xì)的調(diào)度策略，包括Coflow每條子流的路由指定和在對(duì)應(yīng)路徑上的帶寬分配，優(yōu)化效果較好。但是，該場(chǎng)景下的Coflow調(diào)度機(jī)制通常需要假設(shè)主機(jī)功能足夠強(qiáng)大，能夠提供完整的Coflow信息。這通常是不實(shí)際的，不適用于實(shí)際數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)環(huán)境[11-13]。本文是基于先驗(yàn)知識(shí)未知場(chǎng)景，以最小化平均Coflow完成時(shí)間為目標(biāo)的Coflow調(diào)度機(jī)制研究。由于無法知道Coflow中每條子流的大小，通常先驗(yàn)知識(shí)未知的Coflow調(diào)度機(jī)制不會(huì)給出明確的路由和帶寬分配方案，而是按照一定策略給Coflow制定優(yōu)先級(jí)，并依據(jù)Coflow的優(yōu)先級(jí)給不同Coflow分配帶寬。其中，關(guān)鍵技術(shù)是如何為Coflow制定優(yōu)先級(jí)。以Aalo[8]為代表，現(xiàn)有方案多以Coflow大小作為Coflow優(yōu)先級(jí)的制定標(biāo)準(zhǔn)，缺乏一定的合理性。同時(shí)，現(xiàn)有方案為Coflow制定優(yōu)先級(jí)時(shí)需要對(duì)Coflow大小進(jìn)行估計(jì)，但采用的估計(jì)方法通常過于粗糙。

針對(duì)以上問題，本文提出了一種基于端口聚合流量的Coflow調(diào)度機(jī)制（Coflow Scheduling based on Port Aggregate Traffic，CSPAT）。首先改進(jìn)Coflow大小的估計(jì)方式，統(tǒng)計(jì)Coflow中每條子流的相關(guān)統(tǒng)計(jì)量，據(jù)此給出Coflow中每條子流的大小估計(jì)，再依據(jù)各端口子流的聚合情況，得到各端口Coflow聚合流量大小的估計(jì)值。然后，改進(jìn)Coflow優(yōu)先級(jí)制定方式，以Coflow端口最大聚合流量大小作為Coflow優(yōu)先級(jí)劃分依據(jù)。同時(shí)，改進(jìn)現(xiàn)有方案中優(yōu)先級(jí)閾值的設(shè)置方式，改善有效優(yōu)先級(jí)數(shù)量退化的問題。仿真結(jié)果顯示，本文提出的Coflow調(diào)度機(jī)制相較Aalo能有效提高平均Coflow完成時(shí)間的優(yōu)化效果。

1 CSPAT調(diào)度機(jī)制核心思想

CSPAT的主要思想是端設(shè)備統(tǒng)計(jì)各Coflow當(dāng)前大小，并根據(jù)Coflow中各子流的到達(dá)速率預(yù)測(cè)即將到達(dá)的子流大小，從而估計(jì)各端系統(tǒng)Coflow的大小，將估計(jì)結(jié)果周期性上報(bào)給控制器?？刂破鞲鶕?jù)上報(bào)的結(jié)果，得到各Coflow的端口聚合流量的大小，再根據(jù)端口聚合流量的閾值設(shè)置，得到Coflow對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，并下發(fā)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列對(duì)應(yīng)關(guān)系到各端設(shè)備。端設(shè)備根據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系將Coflow放置到對(duì)應(yīng)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中。不同優(yōu)先級(jí)隊(duì)列之間按照WFQ調(diào)度策略進(jìn)行調(diào)度，同一優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的不同Coflow按照FIFO策略進(jìn)行調(diào)度，同一優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中同一Coflow的不同子流之間按照max-min策略進(jìn)行帶寬分配。

CSPAT調(diào)度機(jī)制基于的網(wǎng)絡(luò)抽象模型，如圖1所示。整個(gè)數(shù)據(jù)中心交換網(wǎng)絡(luò)被抽象為一個(gè)無阻交換機(jī)，調(diào)度發(fā)生在整個(gè)抽象無阻交換機(jī)的輸入端口上。

圖1 CSPAT調(diào)度機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)抽象模型

基于這種抽象的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，CSPAT的調(diào)度框架主要由與輸入端口相連的主機(jī)以及執(zhí)行調(diào)度算法的控制器所構(gòu)成。圖2給出了主機(jī)與控制器之間信息交互方式的示意。主機(jī)向控制器上報(bào)的Coflow大小估計(jì)值信息會(huì)沿著直線箭頭方向，從邊緣交換機(jī)接入數(shù)據(jù)平面網(wǎng)絡(luò)，通過數(shù)據(jù)平面網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)脚c控制器直連的邊緣交換機(jī)，最后遞交給控制器。而控制器下發(fā)的Coflow優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系信息會(huì)沿著虛線箭頭所示反向通路，發(fā)送到各主機(jī)處。

主機(jī)側(cè)執(zhí)行本地或者全局的調(diào)度策略。如何選擇取決于主機(jī)是否收到從控制器下發(fā)的關(guān)于Coflow的調(diào)度策略。若控制器沒有下發(fā)關(guān)于某個(gè)Coflow的調(diào)度策略，則對(duì)該Coflow執(zhí)行本地調(diào)度策略；否則，根據(jù)控制器下發(fā)的Coflow優(yōu)先級(jí)信息進(jìn)行調(diào)度。同時(shí)，主機(jī)側(cè)需要周期性上報(bào)對(duì)應(yīng)輸入端口的Coflow大小估計(jì)值，以便控制器能及時(shí)感知Coflow的大小估計(jì)值的變化，從而制定符合當(dāng)前負(fù)載情況下的調(diào)度策略。

圖2 CSPAT調(diào)度機(jī)制中主機(jī)與控制器的交互

控制器側(cè)則周期性地整合各入端口上報(bào)的Coflow大小估計(jì)值，計(jì)算各Coflow的端口聚合流量大小，再根據(jù)端口聚合流量的大小和優(yōu)先級(jí)閾值，對(duì)各Coflow進(jìn)行優(yōu)先級(jí)劃分，并把劃分結(jié)果下發(fā)給各入端口。主機(jī)側(cè)根據(jù)Coflow對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)，將Coflow放到對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中。不同優(yōu)先級(jí)隊(duì)列之間利用WFQ策略進(jìn)行調(diào)度。Coflow端口聚合流量的物理意義是指Coflow在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)入端口和出端口處的最大聚合流量大小，其中聚合流量是指Coflow在該端口所有子流的總和。以上只是簡(jiǎn)單介紹了主機(jī)側(cè)以及控制器側(cè)執(zhí)行的基本邏輯，詳細(xì)的算法描述將在第2節(jié)進(jìn)行介紹。

2 CSPAT調(diào)度機(jī)制算法流程

正如第1節(jié)所述，CSPAT調(diào)度框架是通過主機(jī)側(cè)與控制器側(cè)的相互配合完成的。主機(jī)側(cè)和控制器側(cè)設(shè)有同步的周期，它們各自在自己的周期里執(zhí)行各自的算法邏輯。下面將分別對(duì)主機(jī)側(cè)和控制器側(cè)所執(zhí)行的算法邏輯進(jìn)行詳細(xì)介紹。為了方便算法的描述，先引入一些相關(guān)參數(shù)的說明，如表1所示。

表1 算法相關(guān)參數(shù)說明

表1所示的相關(guān)參數(shù)之間存在一些計(jì)算關(guān)系，在算法流程中會(huì)用到式（1）～式（4）所示的計(jì)算。

2.1 主機(jī)側(cè)算法流程

主機(jī)負(fù)責(zé)本側(cè)端口的Coflow大小估計(jì)和Coflow調(diào)度。在自己的周期內(nèi)，它需要同時(shí)執(zhí)行兩套算法邏輯。一是對(duì)Coflow相關(guān)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并基于這些信息對(duì)本側(cè)Coflow大小進(jìn)行估計(jì)，然后周期性上報(bào)Coflow大小估計(jì)值給控制器，本文將這部分邏輯稱為“主機(jī)側(cè)Coflow大小估計(jì)算法”。二是執(zhí)行本地或者全局的調(diào)度策略，如何選擇取決于主機(jī)是否收到從控制器下發(fā)的關(guān)于Coflow的調(diào)度策略，若控制器沒有下發(fā)關(guān)于某個(gè)Coflow的調(diào)度策略，則對(duì)該Coflow執(zhí)行本地調(diào)度策略，否則根據(jù)控制器下發(fā)的Coflow優(yōu)先級(jí)信息進(jìn)行調(diào)度，本文將這部分邏輯稱為“主機(jī)側(cè)Coflow調(diào)度算法”。

圖3為“主機(jī)側(cè)Coflow子流大小估計(jì)算法”流程圖。算法實(shí)現(xiàn)的功能是對(duì)主機(jī)本地的Coflow中每條子流的大小做估計(jì)。其中，主機(jī)側(cè)本地Coflow中每條流的大小估計(jì)通過式（1）實(shí)現(xiàn)。公式采用了三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的累加值作為流大小的估計(jì)值。總的來說，流大小的估計(jì)值是由兩個(gè)已知統(tǒng)計(jì)量以及一個(gè)估計(jì)值之和構(gòu)成。三個(gè)統(tǒng)計(jì)量都是動(dòng)態(tài)變化的，其中描述的是流在傳輸隊(duì)列中的累計(jì)大小，構(gòu)成了該流已產(chǎn)生但還未被傳輸?shù)牟糠郑芊从吵隽鞯竭_(dá)以及流傳輸速率的差距；描述的是流已經(jīng)傳輸完成的大小，是單調(diào)不減的，構(gòu)成了該流完成傳輸?shù)牟糠?；a_ periodin,c描述的是根據(jù)該流的到達(dá)情況，預(yù)測(cè)下一周期該流即將到達(dá)的流量大小。這個(gè)假設(shè)是基于Coflow中各流的到達(dá)速率可能不同，但每條流自身的速率是均勻的，因此用上一周期到達(dá)的流量作為下一周期到達(dá)流量的一個(gè)估計(jì)。又因?yàn)樘崆邦A(yù)測(cè)了下一個(gè)周期可能到達(dá)的流量大小，可以在一定程度上平滑控制算法下發(fā)策略的延遲造成策略與場(chǎng)景不匹配的情況。另外，算法是周期性執(zhí)行的，如果沒有到仿真結(jié)束時(shí)間，算法會(huì)一直持續(xù)周期性運(yùn)行。

圖3 主機(jī)側(cè)Coflow大小估計(jì)算法流程

“主機(jī)側(cè)Coflow調(diào)度算法”包含并行的三個(gè)環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)報(bào)文進(jìn)入傳輸隊(duì)列的處理邏輯（數(shù)據(jù)報(bào)文入隊(duì)邏輯）、數(shù)據(jù)報(bào)文離開傳輸隊(duì)列的處理邏輯（數(shù)據(jù)報(bào)文出隊(duì)邏輯）和控制器報(bào)文處理邏輯。圖4～圖6分別是這三個(gè)環(huán)節(jié)的處理邏輯流程圖。

首先對(duì)數(shù)據(jù)報(bào)文入隊(duì)邏輯進(jìn)行說明。為了便于動(dòng)態(tài)調(diào)整Coflow的優(yōu)先級(jí)，Coflow報(bào)文入隊(duì)時(shí)首先不會(huì)進(jìn)入到物理傳輸隊(duì)列中。本方案在設(shè)計(jì)中采用了一個(gè)虛擬隊(duì)列，按照Coflow編號(hào)分類來存儲(chǔ)這些到達(dá)的Coflow報(bào)文。這個(gè)虛擬隊(duì)列即圖4中提到的“與Coflow編號(hào)對(duì)應(yīng)的存儲(chǔ)隊(duì)列”。入隊(duì)邏輯對(duì)到達(dá)的Coflow報(bào)文的處理分兩種情況：若某個(gè)報(bào)文所屬Coflow已經(jīng)在之前到達(dá)過虛擬隊(duì)列，則該報(bào)文直接放入對(duì)應(yīng)Coflow編號(hào)的存儲(chǔ)隊(duì)列；若該報(bào)文所屬Coflow是新到達(dá)的（圖中用“沒有該Coflow記錄”來表征這種情況），則將該Coflow編號(hào)按照到達(dá)時(shí)間順序，加入到“Coflow優(yōu)先級(jí)map”的最高優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)集合，即圖中所說的“更新Coflow優(yōu)先級(jí)map”。這里對(duì)“Coflow優(yōu)先級(jí)map”進(jìn)行說明。這個(gè)結(jié)構(gòu)需要用一個(gè)map來實(shí)現(xiàn)，其key值為按照Coflow的端口聚合流量劃分的優(yōu)先級(jí)，而每個(gè)key對(duì)應(yīng)的value是經(jīng)控制器計(jì)算具有同一個(gè)優(yōu)先級(jí)的Coflow編號(hào)的集合。這個(gè)集合是有序的，會(huì)按照Coflow到達(dá)的先后順序進(jìn)行排序，這就是圖4中存儲(chǔ)Coflow到達(dá)時(shí)間的原因。這部分邏輯在每次產(chǎn)生報(bào)文即將進(jìn)入傳輸隊(duì)列時(shí)被觸發(fā)。

圖4 數(shù)據(jù)報(bào)文入隊(duì)邏輯

圖5的數(shù)據(jù)報(bào)文出隊(duì)邏輯則比較簡(jiǎn)單，主要是通過WFQ調(diào)度策略獲得本輪應(yīng)該被傳輸?shù)腃oflow編號(hào)，然后通過編號(hào)找到對(duì)應(yīng)的Coflow存儲(chǔ)隊(duì)列，對(duì)該Coflow存儲(chǔ)隊(duì)列中的報(bào)文進(jìn)行傳輸。其中，WFQ策略是根據(jù)優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)不同優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的流量按照權(quán)重公平分配帶寬的一種隊(duì)列調(diào)度方法，具體的原理如文獻(xiàn)[14]所述。這部分邏輯將在前一個(gè)報(bào)文傳輸完成后和有新報(bào)文入隊(duì)時(shí)被觸發(fā)。

圖5 數(shù)據(jù)報(bào)文出隊(duì)邏輯

圖6 所示的控制器報(bào)文處理邏輯，在主機(jī)端接收到從控制器發(fā)來的報(bào)文時(shí)被觸發(fā)，主要用于更新上面提到的“Coflow優(yōu)先級(jí)map”。由于對(duì)Coflow的端口聚合流量的估計(jì)會(huì)隨時(shí)間變化，經(jīng)控制器算法的計(jì)算，Coflow的優(yōu)先級(jí)也有可能發(fā)生改變。這部分邏輯用于讓主機(jī)適應(yīng)動(dòng)態(tài)的Coflow優(yōu)先級(jí)對(duì)Coflow進(jìn)行調(diào)度。

2.2 控制器側(cè)算法流程

控制器負(fù)責(zé)在自己的周期內(nèi)整合各主機(jī)上報(bào)的Coflow大小估計(jì)值，計(jì)算每個(gè)Coflow的端口聚合流量大小，再根據(jù)端口聚合流量的大小和優(yōu)先級(jí)閾值，對(duì)各Coflow進(jìn)行優(yōu)先級(jí)劃分，并把劃分結(jié)果下發(fā)給各主機(jī)，供主機(jī)執(zhí)行“主機(jī)側(cè)Coflow調(diào)度算法”使用。本研究中將這部分邏輯稱為“Coflow優(yōu)先級(jí)制定算法”。

圖7即為“Coflow優(yōu)先級(jí)制定算法”流程圖。在算法執(zhí)行周期內(nèi)，控制器會(huì)不斷接收來自各主機(jī)上報(bào)的本地Coflow子流大小估計(jì)值，并對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)。到了控制器算法周期時(shí)，根據(jù)這些存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)Coflow對(duì)應(yīng)的端口聚合流量的大小。有了各Coflow的端口聚合流量的大小，再根據(jù)端口聚合流量?jī)?yōu)先級(jí)閾值，可以得到各Coflow的優(yōu)先級(jí)。Coflow優(yōu)先級(jí)的計(jì)算每隔一定周期觸發(fā)執(zhí)行一次，如果沒有到仿真結(jié)束時(shí)間，算法會(huì)一直持續(xù)周期性運(yùn)行。

圖6 控制器報(bào)文處理邏輯

圖7 Coflow優(yōu)先級(jí)制定算法

這里對(duì)算法中使用的端口聚合流量?jī)?yōu)先級(jí)閾值進(jìn)行說明。為了避免傳統(tǒng)的閾值設(shè)置方式中采用絕對(duì)數(shù)值導(dǎo)致有效優(yōu)先級(jí)數(shù)量退化的情況，本文將閾值設(shè)置成一組從小到大、取值范圍在（0，1）的數(shù)值。若該閾值共包含k個(gè)數(shù)值，設(shè)這些數(shù)值分別為{d1,d2,…,dk}，則該組數(shù)值能將端口聚合流量可能的取值范圍分為k+1個(gè)區(qū)間，分別為{[0,d1],[d1,d2],…[dk,1]}，k的取值是人為指定的。各區(qū)間對(duì)應(yīng)的下限數(shù)值越小，則該區(qū)間對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)越高，對(duì)應(yīng)權(quán)重越大。設(shè)Coflow總數(shù)為N，則Coflow端口最大聚合流量大小按從小到大的順序排序后，排序在0到d1×N的Coflow對(duì)應(yīng)最高優(yōu)先級(jí)，排序在d×N到d2×N的Coflow對(duì)應(yīng)第二優(yōu)先級(jí)，以此類推。這樣的優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置方式，可以盡可能讓Coflow分布在不同的優(yōu)先級(jí)中，避免Coflow全部集中在某一優(yōu)先級(jí)中導(dǎo)致有效優(yōu)先級(jí)數(shù)量退化的問題。

3 算法仿真及性能分析

CSPAT調(diào)度機(jī)制中存在幾個(gè)環(huán)節(jié)，可能對(duì)整個(gè)調(diào)度機(jī)制的性能產(chǎn)生影響，包括控制器算法周期和閾值的設(shè)置。分別對(duì)這些環(huán)節(jié)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，說明采樣周期和閾值設(shè)置對(duì)CSPAT調(diào)度機(jī)制性能帶來的影響，最后綜合考察CSPAT調(diào)度機(jī)制相較文獻(xiàn)[8]提出的Aalo調(diào)度機(jī)制的性能優(yōu)勢(shì)。仿真采用的是一個(gè)包含132個(gè)主機(jī)節(jié)點(diǎn)的2層CLOS交換網(wǎng)絡(luò)，如圖8所示。以下仿真均基于該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

圖8 仿真拓?fù)?/p>

3.1 控制算法周期對(duì)CSPAT性能的影響

為了縮短仿真時(shí)間，仿真中注入了5個(gè)Coflow，18條流，共計(jì)30 647個(gè)TCP報(bào)文進(jìn)行仿真。主機(jī)直連鏈路帶寬為1 Gb/s。選取了0.1 ms到1 s內(nèi)的12個(gè)不同周期取值，記錄在不同控制算法周期下Coflow的平均完成時(shí)間，仿真結(jié)果如圖9所示（橫坐標(biāo)采用對(duì)數(shù)坐標(biāo)）。從仿真結(jié)果看，控制算法周期過小以及過大都會(huì)使Coflow平均完成時(shí)間增加，嚴(yán)重影響CSPAT調(diào)度機(jī)制的性能。算法周期是否選擇合適，要考慮幾個(gè)方面的因素：（1）周期不能大于仿真時(shí)間，且在仿真時(shí)間內(nèi)周期也不宜過大，以至于在一次仿真中不能進(jìn)行有效次數(shù)的調(diào)度；（2）周期不宜過小，以至于網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景波動(dòng)大.以上一個(gè)較短周期數(shù)據(jù)做出的決策，可能不會(huì)適用于策略下發(fā)時(shí)的場(chǎng)景。

如圖9所示，算法周期取值在1 ms、2 ms、5 ms時(shí)，能在選取的所有周期中得到最好的優(yōu)化效果。本文的仿真中考慮到通信開銷，會(huì)將周期選定為5 ms。

圖9 不同控制算法周期下的Coflow完成時(shí)間統(tǒng)計(jì)

3.2 優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置對(duì)CSPAT性能的影響

CSPAT調(diào)度機(jī)制依據(jù)優(yōu)先級(jí)閾值為不同Coflow制定優(yōu)先級(jí)，并依據(jù)優(yōu)先級(jí)進(jìn)行調(diào)度.因此，優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置對(duì)調(diào)度機(jī)制性能有著重要影響。優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置包括優(yōu)先級(jí)數(shù)量和優(yōu)先級(jí)閾值區(qū)間兩個(gè)方面。但是，同時(shí)考慮這兩個(gè)方面的協(xié)同作用會(huì)導(dǎo)致問題求解難度過大。為了簡(jiǎn)化該問題的分析，得到可行的優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置方案，本文使得優(yōu)先級(jí)閾值的數(shù)量恒定，僅討論優(yōu)先級(jí)閾值區(qū)間設(shè)置對(duì)調(diào)度機(jī)制性能的影響。根據(jù)Aalo調(diào)度機(jī)制的優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置方式，當(dāng)優(yōu)先級(jí)閾值數(shù)量大于等于5時(shí)，能取得不錯(cuò)的效果。而考慮到過多的優(yōu)先級(jí)閾值數(shù)量會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度，本文將優(yōu)先級(jí)閾值數(shù)量恒定為5，并分別對(duì)表2所示的5種不同的優(yōu)先級(jí)閾值區(qū)間取值方式進(jìn)行性能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果如圖10所示。

表2 CSPAT優(yōu)先級(jí)閾值區(qū)間取值類型

如表2所示，測(cè)試中A類型的特點(diǎn)是盡可能使得每個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)優(yōu)先級(jí)包含的Coflow數(shù)量相同；B類型和C類型的特點(diǎn)都是使得高優(yōu)先級(jí)包含的Coflow數(shù)量相較于低優(yōu)先級(jí)更多，區(qū)別是B類型和C類型在高優(yōu)先級(jí)到低優(yōu)先級(jí)包含的Coflow數(shù)量遞減比例上有所不同。

圖10 不同優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置下的調(diào)度機(jī)制性能對(duì)比

從圖10可以看出，B類型閾值取值方式是最優(yōu)的，而A類型這種平均的區(qū)間劃分方式雖在平均Coflow完成時(shí)間的優(yōu)化效果上不及B類型，但差距不是很大。相比之下，C類型則會(huì)對(duì)平均Coflow完成時(shí)間的優(yōu)化造成較大影響?？紤]到遞減比例設(shè)置不當(dāng)會(huì)明顯有損性能，之后的仿真都采用A類型所代表的優(yōu)先級(jí)閾值設(shè)置方式。

3.3 CSPAT性能對(duì)比分析

本節(jié)將對(duì)CSPAT與現(xiàn)有其他兩種Coflow調(diào)度機(jī)制Aalo以及MCS進(jìn)行性能對(duì)比。

在合適的控制算法周期和優(yōu)先級(jí)閾值的設(shè)置下，采用在Facebook數(shù)據(jù)源中隨機(jī)采樣的方法生成多組流量數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真，測(cè)試在真實(shí)流量環(huán)境下CSPAT、Aalo以及MCS各自的性能表現(xiàn)。圖11是在不同Coflow規(guī)模下，CSPAT、Aalo以及MCS調(diào)度機(jī)制的仿真結(jié)果。其中，平均Coflow完成時(shí)間以CSPAT的結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了歸一化處理。

圖11 不同調(diào)度機(jī)制的平均Coflow完成時(shí)間統(tǒng)計(jì)

從圖11可以看出，在服從Facebook數(shù)據(jù)源分布生成隨機(jī)的仿真數(shù)據(jù)時(shí)，CSPAT能夠取得優(yōu)于Aalo的優(yōu)化效果，相較Aalo能夠減少3%的Coflow平均完成時(shí)間。而相較MCS調(diào)度機(jī)制，則性能提升不大，在1.5%左右。最好情況下，CSPAT相較于MCS有2%左右的性能提升。CSPAT能夠有效提高平均Coflow完成時(shí)間的優(yōu)化效果。

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于端口聚合流量的Coflow隊(duì)列調(diào)度機(jī)制CSPAT。它是基于SDN框架的調(diào)度方案，主要思想是端設(shè)備統(tǒng)計(jì)各Coflow當(dāng)前大小，并根據(jù)Coflow中各子流的到達(dá)速率預(yù)測(cè)即將到達(dá)的子流大小，從而估計(jì)各端系統(tǒng)Coflow的大小，并將估計(jì)結(jié)果周期性上報(bào)給控制器?？刂破鞲鶕?jù)上報(bào)的結(jié)果，得到各Coflow的端口聚合流量的大小，然后根據(jù)端口聚合流量的閾值設(shè)置，得到Coflow對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，并下發(fā)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列對(duì)應(yīng)關(guān)系到各端設(shè)備。端設(shè)備根據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系，在不同優(yōu)先級(jí)的Coflow之間按照WFQ調(diào)度策略進(jìn)行調(diào)度。同一優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中的不同Coflow按照FIFO策略進(jìn)行調(diào)度，同一優(yōu)先級(jí)隊(duì)列中，同一Coflow的不同子流之間按照max-min策略進(jìn)行帶寬分配。

此外，本文對(duì)該機(jī)制中的部分參數(shù)設(shè)置進(jìn)行了仿真分析，得到了效果較好的周期和隊(duì)列閾值設(shè)置方法，并在合適的參數(shù)設(shè)置下，與Aalo調(diào)度機(jī)制進(jìn)行了性能對(duì)比。結(jié)果顯示，在Facebook數(shù)據(jù)源場(chǎng)景下，CSPAT調(diào)度機(jī)制在“最小化平均Coflow完成時(shí)間”上，相較Aalo有3%左右的性能提升。可見，CSPAT在不引入較大通信開銷的基礎(chǔ)上，能夠有效減小并行計(jì)算應(yīng)用通信階段的Coflow平均完成時(shí)間。