21、数据中心中的软件定义网络

数据中心中的软件定义网络

1. 流量工程系统架构与作用

在数据中心网络(DCN)里,流量工程起着关键作用。DCN 中的聚合和边缘交换机等会通过南向接口(如 OpenFlow)将状态信息发送给控制器。控制器收集并汇总从交换机收到的所有信息,流量工程管理器依据这些汇总信息做出流量工程(TE)决策,再将通知发送给控制器。流量工程对于降低网络延迟、平衡流量负载至关重要。

以下是流量工程系统架构的简要流程:
1. 交换机通过 OpenFlow 等南向接口向控制器发送状态信息。
2. 控制器收集并聚合信息。
3. 流量工程管理器依据聚合信息做决策。
4. 流量工程管理器将决策通知控制器。

2. 数据中心网络的负载均衡
2.1 Equal - Cost Multipath(ECMP)路由方案

数据中心网络中交换机的负载均衡常采用 Equal - Cost Multipath(ECMP)路由方案。该方案利用哈希技术将流量流分割到多条路径上,根据数据包头部计算出的哈希值来移动流量流。例如,在 per - Flow 技术中,它能在多条等成本路径间平衡流量负载。不过,当哈希值发生冲突时,ECMP 路由方案会导致流量转发到同一端口,从而引发拥塞。

2.2 解决 ECMP 瓶颈的方法

为解决 ECMP 路由方案的瓶颈,研究人员提出了多种方法:
- Hedera :在数据中心的多级交换机拓扑中采用流量调度方案。它从网络收集流量信息,为流量流计算无冲突路径。通过全局视角,调度系统能发现路径中的瓶颈,并指示交换机相应地重新路由流量流。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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