基于对称性复合图的渐进可扩展数据中心网络构建研究

The data center networks with incremental scalability can increase a small number of servers according to actual needs, which has better cost and energy consumption advantages. However, the research in this field is relatively weak. The current data center network uses a single and extensible graph as the underlying network structure, and the graph does not have high symmetrical property. If the underlying networks dos not have high symmetrical property, the added nodes will destroy the topology of the underlying network, which cause a decline in performance. Based on the graph theory, we adopt the compound graph, which constructed by high symmetrical graph, as the underlying network structure of the data center network. The compound graph can have both has properties of high symmetry and high scalability. For the compound graph, we can build several incremental expansion units which contain a small number of nodes. The compound graph can be incrementally expanded by adding a small number of incremental expansion units, while the high symmetry keeps the topology of compound graph unchanged. We use low-port switches and servers to build the basic building unit to replace the nodes and edges in the compound graph. Then, a data center network with incremental scalability can be established. The results of this study provide a new theoretical basis and technical method for the construction of a data center network with incremental scalability.

渐进可扩展的数据中心网络可以根据实际需求增加少量的服务器，具有更好的成本能耗优势，但该领域的研究还较为薄弱。目前的数据中心网络多采用结构单一的、可扩展的图作为底层网络结构，而该图并不具备高对称性。若图不具备高对称性，则渐进增加少量节点会破坏其原有的连接结构,导致拓扑性能下降。基于图论的思想，本课题研究由高对称图构建的复合图作为数据中心网络的底层网络结构，该复合图可以兼具高对称性和高可扩展性；针对高对称复合图，构建含有少量节点的渐进扩展单元，复合图可以通过增加少量的该扩展单元进行渐进扩展，而高对称性使复合图在扩展过程中保持拓扑结构不变；最后，采用低端口交换机和服务器形成基本构建单元，用以替换复合图中的节点和边，进而建立具有渐进可扩展性的数据中心网络。本课题的研究为构建具有渐进可扩展性的数据中心网络提供了一种新的理论依据和技术方法。

渐进可扩展的数据中心网络可以根据实际需求增加少量的服务器，具有更好的成本能耗优势。该领域的研究还较为薄弱。目前的数据中心网络多采用结构单一的、可扩展的图作为底层网络结构，而该图并不具备高对称性。若图不具备高对称性，则渐进增加少量节点会破坏其原有的连接结构,导致拓扑性能下降。基于图论的思想，本课题研究由高对称图构建的复合图作为数据中心网络的底层网络结构，该复合图可以兼具高对称性和高可扩展性；针对高对称复合图，构建含有少量节点的渐进扩展单元，复合图可以通过增加少量的该扩展单元进行渐进扩展，而高对称性使复合图在扩展过程中保持拓扑结构不变；最后，采用低端口交换机和服务器形成基本构建单元，用以替换复合图中的节点和边，进而建立具有渐进可扩展性的数据中心网络。本课题的研究为构建具有渐进可扩展性的数据中心网络提供了一种新的理论依据和技术方法。在本课题的支持下，课题组共构建2种具有良好拓扑特性的互连网络结构RVCCCn和RVCCC(n,k),建立5种具有渐进扩展特性的数据中心网络，包括：HSDC，SDCCP，GHB，FSDC以及GHDC；此外，课题组在控制层和通信算法部分可以取得了一定的研究成果。上述研究成果已经在国际知名期刊发表或录用，包括：IEEE TPDS，TCS，JSA，JNCA，Cluster Computing以及IEEE Internet of Things Journal，申请专利4项。