【摘 要】
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云计算的快速增长需要大规模和可扩展的数据中心作为基础网络支持设施,为海量的网络服务提供存储、计算等资源。而软件定义网络作为一种全新的、实现控制平面与数据平面解耦的网络架构,可以克服传统网络架构缺陷,为用户提供多样化的业务支持。未来网络的重要发展趋势则是将云计算、软件定义网络以及网络功能虚拟化等技术融为一体,进行有效整合,从而更好地服务用户。本文主要针对云数据中心的计算资源有限、网络传输流量激增等挑
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云计算的快速增长需要大规模和可扩展的数据中心作为基础网络支持设施,为海量的网络服务提供存储、计算等资源。而软件定义网络作为一种全新的、实现控制平面与数据平面解耦的网络架构,可以克服传统网络架构缺陷,为用户提供多样化的业务支持。未来网络的重要发展趋势则是将云计算、软件定义网络以及网络功能虚拟化等技术融为一体,进行有效整合,从而更好地服务用户。本文主要针对云数据中心的计算资源有限、网络传输流量激增等挑战,重点解决由于资源有限、任务计算量大、类型多样化等因素导致的任务调度复杂和由于网络流量激增导致的链路负载重等难点问题。具体研究内容和主要创新工作包括以下两点:（1）云计算中的任务调度:其涉及如何使用一组必要的云资源高效地安排任务执行过程。实际工程中,中断任务以及随后的任务恢复过程将不可避免地增加开销,因为这会消耗额外的CPU时间。本文考虑一个更普遍的情况,即一项工作由具有特定截止时间和资源要求的可中断和不可中断任务组成。因此,本文设计算法以最大程度地减少任务中断的开销,同时确保任务完成期限。具体来说,首先设计了一个整数线性规划（ILP）进行离线优化,然后提出一种启发式算法用于在线任务调度,并将其与最优化ILP来进行比较。采用仿真实验对ILP以及启发式算法的性能及可行性进行了验证。（2）链路流量负载均衡:基于SDN的管理思想对数据中心的流量进行统一调控,考虑分流的情况,通过设计负载均衡的路由算法,均衡数据中心的链路带宽利用率,实现数据中心链路负载均衡和最小化系统代价。具体包括,在使数据中心中各条链路的最大链路带宽利用率最小的情况下,使流量的分裂代价最小;联合最大链路带宽利用率、系统代价两个因素,建立线性规划（LP）优化模型来设计传输路由;最后通过仿真实验对LP算法的性能进行验证。
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