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一種基於節點聚類的網絡定位優化算法的製作方法

2023-06-06 02:00:06 2

專利名稱:一種基於節點聚類的網絡定位優化算法的製作方法
技術領域:
本發明屬於計算機對等網絡計算領域,具體涉及一種基於節點聚類的網絡 定位優化算法。
背景技術:
在建立大型分布式的網絡系統時,要想系統能夠高效率的運行將會是一個 非常大的挑戰,比如基於內容分發網絡的內容分發服務、流媒體覆蓋網多播、內容可編址網絡(Content Addressable Network),以及像Gnutella這樣的大規模 對等網絡(Peer-to-Peer)文件共享系統。因為這些系統在選擇通信路由時具有 非常大的靈活性,它們必須克服Internet的不穩定性、多變性,並且根據網絡性 能,智能地選擇相應的路由來通信。例如在對等網絡文件共享系統中,節點如 果想達到理想狀態下最好數據傳輸性能,必須獲得一些全局性的信息,比如該 節點和其他共同下載同一文件的所有節點之間的可用帶寬等。在端到端的路由 數目較小的情況下,像可用帶寬、網絡延遲等這些動態網絡性能參數可以較快 並準確地測量出來,但是隨著系統中主機數目的增多,端到端的路由數目也隨 著增加,要想獲得這些參數的全部準確數值是不切實際的,因為計算這些參數 值將耗費大量的時間,嚴重降低系統的運行性能。最近,為了解決分布式系統的性能最優化和系統規模擴展之間的矛盾,一 些研究機構開始嘗試設計新的算法,這些算法可以在不需要發送探測包的情況 下,並且在較小的時間代價和空間代價下,準確預測出大規模主機節點之間的網絡距離,這類算法統稱為網絡定位算法。網絡定位算法中所描述的網絡距離, 有別於傳統意義上的網絡距離,它不僅僅是端到端的網絡延遲,還包含網絡帶 寬、網絡拓撲結構等屬性。網絡定位算法除了具有速度優勢外,還具有節省網 絡帶寬資源、減小網絡擁塞發生概率的優勢。網絡定位算法使用單一的物理量 來描述多個網絡屬性,不僅便於應用開發,而且使系統能夠更加準確地定位網 絡節點,大大提高網絡通信性能。已有的網絡定位算法,大多採用了一種基於虛擬空間的方式。在這種方式 中,系統中的每一個主機都被分配了一個低維虛擬空間的虛擬坐標,然後根據 少量的主機之間的延遲數據,再根據特定的算法生成該節點的虛擬坐標。當系 統中的主機都有一個比較穩定和準確的虛擬坐標後,如果要得到兩節點之間的延遲,不必再發送類似於RTT的探測包,只需使用兩點之間的距離公式,即可 計算出兩點之間的距離。示意圖如圖1所示。基於虛擬空間的網絡定位算法的目標可概括為以下幾點1)能夠把任意複雜度的網絡結構,映射到一個多維的 可測量的虛擬空間中;2)將網絡結構中的重要因素,比如節點之間的網絡延遲、 網絡帶寬和拓撲結構等因素,在虛擬空間中完全的複製出來;3)綜合多個網絡 屬性的網絡距離公式,便於應用實現。但是,在已有的基於虛擬空間的網絡定 位算法中,除了能基本完成第一個目標之外,離第二、三個目標還相去甚遠。 它們大多注重減小針對一個節點的局部誤差,而忽視針對多個節點集合的全局 誤差。隨著系統中主機節點數目的增加,除了容易造成坐標波動的情況外,還 會出現映射拓撲結構混亂的局面,最致命的是在網絡應用程式當中,會導致客 戶端在傳遞數據時選擇錯誤的路由進行通信,大大降低了系統的運行性能。發明內容本發明針對現有的基於虛擬空間的網絡坐標定位算法的不足,提出了一種基於節點聚類的網絡定位優化算法一Dumpling。本算法將一種基於網絡距離的 節點聚類算法與物理質量彈簧系統有機結合,先將網絡中的節點按照它們之間 的網絡距離分組,形成一個個的聚類,然後在聚類之間與聚類內部分別運行基 於物理質量彈簧系統的數值收斂算法來減小虛擬空間中節點之間的網絡距離與 現實網絡情況的距離的絕對值之差,即相對誤差。如果數值收斂發生在聚類之 間,則相對誤差收斂方將把通過物理質量彈簧收斂算法計算得出的誤差收斂信 息傳遞給屬於同一聚類的其他節點,然後此聚類中的所有節點將按照此信息進 行整體誤差收斂。如果數值收斂發生在某個聚類內部的兩個節點之間,則兩節 點之間使用物理質量彈簧系統的數值收斂算法來收斂誤差。這樣的話,可以盡 最大可能保持已經在虛擬空中形成的較為準確的網絡拓撲結構,避免了誤差較 小某個聚類中的節點被系統中其他的誤差較大的節點所影響而出現的系統波動 狀況,而R.還可以進一步減小聚類內部的節點之間的誤差,以致在虛擬空間中 還原出更加真實的網絡拓撲結構。從原理上角度可以將本算法分為兩大部分,第一個部分是新節點加入系統 時對其進行聚類的機制,包括節點獲得己存在的聚類的信息、系統聚類半徑的 比較,新節點等待時間閾值的確定。第二個部分是虛擬誤差收斂部分,包括基 於物理質量彈簧系統的數值收斂方式,聚類中節點之間的誤差收斂信息傳遞, 與節點的虛擬坐標更新。本算法可以專門獨立作為一套網絡定位系統的核心算法,也可以夾雜在其 他的網絡應用系統中使用,以此來改善該系統某些性能,例如最近節點的選擇、 中心節點的選擇等。.節點聚類機制Dumpling主要解決的問題是新節點加入系統時的聚類問題。首先新節點有 一個初始的虛擬坐標,然後掛起並等待其他節點發來的信息,以此來獲得相關 誤差收斂的信息。此信息包括(1) 聚類半徑。用來決定是否加入一個己經存在的聚類,記為r(2) 發送該信息的節點的所屬聚類的根節點的IP位址,記為/i^。,.(3) 發送該信息的節點與其所屬聚類的根節點的IP位址的往返時延,記為(4) 發送該信息的節點與新節點之間的RTT,記為D.(5) 新節點等待的時間閾值f.若節點的等待時間超過此閾值,則該節點以自 身為根節點,創建一個新的聚類。假設當前有新節點A,若在時間閾值f內,有已經存在的節點B向A發送 信息包,並且包含了上述信息,則A節點首先比較r值與LV、 Z)的大小如果 B節點為某個聚類的根節點,則直接比較r與D,若ZX-n則A節點加入B 所在的聚類,並且更新其聚類信息;如果B節點存在於某個聚類中且不為其根 節點,則根據Triangulated heuristic的下界比較r與Z) +孤島"節點的存在,即某個聚類中只包含一個節點。然而要使得系統的聚類半徑在較短時間內滿足以上三個條件幾乎是不可能 的,所以這要根據系統中的當前節點之間距離的狀況來動態調整聚類半徑,並 不斷的更新系統中的聚類信息。Dumpling算法採用的方式是系統中的每一個 聚類將自身節點間的平均距離傳遞給一個應用伺服器(這裡假設Dumpling算法 與某個具體的網絡應用相結合或者是專用網絡定位系統的中心伺服器),應用服 務器對每一個聚類的內部平均距離按升序排序,然後選取平均距離處於中間位 置並且偏小那個數值作為新的聚類半徑,這樣既可以考慮到使得聚類之間的網 絡距離進一步偏大,內部距離進一步偏小,還可以顧及到某些聚類中的半徑減 小而出現"孤島"節點增加過快的局面。新的聚類半徑出現後,系統中的節點 重新聚類,但並不是完全重新開始,而是原先聚類中的根節點根據新的聚類半 徑剔除不滿足條件的節點。這些節點重新掛起,重複節點聚類機制。值得注意 的是,系統在更新系統半徑後,並不對一些聚類之間或者內部的節點距離進行 重新統計,而是一個重複累加、計算平均值並且排序、選取的過程。新節點等待的時間閾值的選擇策略在節點聚類機制中的時間等待閾值的選擇與實際的應用系統密切相關,並且還與該應用的普及程度存在一定的聯繫。設定時間閾值的目的是新節點若 在該閾值內沒有加入任何聚類信息,則以自身為根節點,創建一個新的聚類。 一般等待時間閾值的選擇要儘可能的同時滿足以下兩個條件(l)若系統中存在一個新節點可以加入的聚類,時間閾值足夠大,大到能夠在該閾值內使得新節點加入到該聚類中。(2)若系統中不存在一個新節點可以加入的聚類,時間閾值足夠小,小到盡 可能不浪費時間,讓該節點自立新聚類。同聚類半徑的選擇一樣,時間閾值的確定也跟系統的歷史記錄相關,並且 系統能在一個時間段內找到一個最佳的時間閾值的可能性不大。Dumling採取的 方式是將系統中的每個聚類中的每個節點的等待時間值(即加入到一個聚類中之前的等待之間或者自立一個新的聚類之前的等待的時間)的平均值上傳到中 心伺服器,然後按升序對其進行排序,選取平均距離處於中間位置並且偏大那 個數值作為新的時間閾值,這樣既可以保證新節點有足夠的時間來加入到一個 可以加入的已存在的聚類,也能盡最大可能不浪費新根節點的等待時間。系統 在更新新節點等待時間閾值後,並不對當前系統的新節點等待值重新進行統計, 而是一個重複累加、計算平均值並且排序、選取的過程。整體的誤差收斂策略Dumpling最大的特色在於它的整體誤差收斂策略。當系統中的某個聚類中 的某個節點接受到了其他節點的相關誤差收斂信息,並且其他節點來自不同的 聚類,那麼除了更新自身的虛擬坐標以此來減小誤差外,接受到誤差收斂信息 的節點還會將此信息傳遞給屬於同一個聚類中的所有其他節點。這樣做的最大 好處是能夠保持已經形成的虛擬網絡拓撲結構,還能夠加快一個聚類中的所有 節點的相對誤差的收斂速度。Dumpling的整體無擦汗收斂策略其示意圖如圖2所示。在圖2中,節點A 獲得了到N2的RTT值,A和N2節點之間發生虛擬誤差收斂,經過計算得出其 A坐標應更新到A'點,由於在此之前節點A、 B、 C相互之間的實際網絡距離皆小於或者等於一個閾值0(聚類半徑),形成了一個聚類.在A點與N2點發生虛擬 誤差收斂後,A點將收斂信息也傳遞給了B、 C兩節點,所以B、 C和A節點同 時朝A節點相對於N2的誤差收斂方向移動.假設聚類半徑足夠小,A與N2之間 的RTT值足夠大,則可將A、 B、 C三點看成一個節點,這樣可以只在一次虛擬 誤差觸發條件後同時對多個節點的虛擬坐標進行誤差收斂,還可以保護已經形 成的誤差較小的虛擬網絡結構。


圖l:現有的基於虛擬空間的網絡定位系統原理示意圖。圖2: Dumpling算法示意圖。 具體實施過程整個Dumpling算法的部署需要分為伺服器和普通節點兩種版本,其中普通 節點也可以單獨部署作為非中心化版本,但是會缺少動態的聚類半徑選擇策略 與動態的時間閾值的選擇策略,對性能和誤差的收斂精度造成一定的影響。 Dumpling算法可以作為單獨的網絡定位系統的核心算法,也可以作為改進大型 的對等網絡應用中某些關鍵性能指標的輔助算法。普通節點版本 (l)變量描述假設一個新加入系統的節點"a, K。當前在虛擬空間中的虛擬坐標為C。,其 中C。被初始化為一固定值。系統中存在一個已經加入的節點"g, "g當前在虛擬空間中的虛擬坐標為cg。 "g屬於一個聚類Cg, 與Cg的根節點;v之間的RTT值為&。"。與"g兩點之間的RTT值為r。g。系統當前的聚類半徑為0。 (2)算法過程算法輸入C。, Cg, "。g, &, G), ^, A, C。 算法輸出C。', C。'說明Ca為"。節點的初始聚類信息,它的初始狀態為空,聚類信息指的是該節點所在聚類中的根節點和成員的相關信息;C。'為"。節點的聚類信 息,其值不等於初始聚類信息C。; C。'為更新後的 的虛擬坐標,G為當前系統時間,A為新節點的等待時間閾值。算法步驟1) 為新加入的節點並從系統中某個節點 處獲得了 A^, &, Cg與0的信 息,系統開始計時,持續更新~.2) 計算"。與Cg中根節點 的距離a) 若 ^g,則直接判斷&.如果r。^ ,則n。加入 所屬的聚類並更新 C"為Q/;若^>6),則轉入(3).b) 若"g^"g,根據Triangulated heuristic距離預測方法,計算^ = ~《+&,若i ^),則"a加入 所屬的聚類並更新C。為C。';若^>0,則轉入(3).3) "。根據c。和Cg計算出與"g在虛擬空間中的兩點距離為Z)。g,並計算出e。g =I D。g- ~g I ,再根據物理質量彈簧數值收斂算法將Q更新為c。'.4) M。節點掛起,等待下一次虛擬誤差收斂.a) 若Wa的聚類信息仍為Ca並且當前系統時間^滿足(^ -WSAt,,則轉入(1).b) 若"。的聚類信息仍為C。並且當前系統時間G滿足(。-。>At,,則轉入(5).c)若"。的聚類信息C。已經更新為C。',則轉入(6).5) 以"。為根節點建立一個新的聚類,並更新C。為C。'.6) 系統中的節點掛起,等待虛擬誤差收斂。若任意兩節點發生虛擬誤差收斂, 則運行ClusterMove過程,ClusterMove只在已有聚類信息的節點中運行,其偽代碼如下說明r^為節點/與7'的RTT值,節點Z當前已經加入了一個聚類或者已成為一個聚類的根節點.ClusterMove(,) {if(節點j當前沒有加入到系統中某個聚類)( 1 0){j.join(Cluster.(/)); 〃節點j加入i所在聚類 Vivaldi(zV, 〃單個節點i相對於j進行誤差收斂Else{Cluster(O.Move; 〃節點i所在聚類所有節點相對節點j進行誤差收斂Elself(節點j已經加入了系統某個聚類){Cluster(y).Move; //節點i所在聚類所有節點相對節點j進行誤差收斂伺服器版本伺服器的主要作用是跟蹤記錄當前系統的聚類信息;根據一定的公式計算 出當前系統的較佳聚類半徑與時間等待閾值,然後發放給各個聚類的根節點。 (l)變量描述r={U,.J }:為當前系統的每個聚類的新節點平均等待時間,共有w個聚z>{《..4、..4},為當前系統的每個聚類的中節點之間的平均距離,共有《 個聚類。(2)算法過程算法輸入T,D.算法輸出newTime,newRadius.1) Sort(T,D) By Ascend To (T',D');〃將T,D排序,排序後的結果分別存入T',D'。〃此時T'-U/. j/...C}, D'={《'..4/}。其中i為已排序列表中的處 於中間值的序號。2) newTime = , newRadius=《w , 〃更新時間閾值與聚類半徑。3) Dispach(newTime and new Radius,All roots of clustering).〃把新的時間閾值和 聚類半徑發送給系統中的每一個聚類的根節點。4) 等待下一次的重新計算。
權利要求
1.一種基於節點聚類的網絡定位優化算法-Dumpling.本算法將一種基於網絡距離的節點聚類算法與物理質量彈簧系統有機結合,先將網絡中的節點按照它們之間的網絡距離分組,形成一個個的聚類,然後在聚類之間與聚類內部分別運行基於物理質量彈簧系統的數值收斂算法來減小虛擬空間中節點之間的網絡距離與現實網絡情況的距離的絕對值之差,即相對誤差。如果數值收斂發生在聚類之間,則相對誤差收斂方將把通過物理質量彈簧收斂算法計算得出的誤差收斂信息傳遞給屬於同一聚類的其他節點,然後此聚類中的所有節點將按照此信息進行誤差收斂。如果數值收斂發生在某個聚類內部的兩個節點之間,則兩節點之間使用物理質量彈簧系統的數值收斂算法來收斂無差。這樣的話,可以盡最大可能保持已經在虛擬空中形成的較為準確的網絡拓撲結構,避免了誤差較小某個聚類中的節點被系統中其他的誤差較大的節點所影響而出現的系統波動狀況,而且還可以進一步減小聚類內部的節點之間的誤差,以致在虛擬空間中還原出更加真實的網絡拓撲結構。
2. Dumpling算法的聚類機制首先新加入系統的節點有一個初始的虛擬坐標,然後掛起並等待其他節點發來的信息,以此來獲得相關誤差收斂的信息。此信息包括(1) 聚類半徑。用來決定是否加入一個已經存在的聚類,記為r.(2) 發送該信息的節點的所屬聚類的根節點的IP位址,記為(3) 發送該信息的節點與其所屬聚類的根節點的IP位址的往返時延,記為 A.(4) 發送該信息的節點與新節點之間的RTT,記為".(5) 新節點等待的時間閎值L若節點的等待時間超過此閾值,則該節點以自 身為根節點,創建一個新的聚類。假設當前有新節點A,若在時間閾值f內,有已經存在的節點B向A發送信 息包,並且包含了上述信息,則A節點首先比較r值與Z^、 Z)的大小如果B 節點為某個聚類的根節點,則直接比較/"與D,若ZX-r,則A節點加入B所 在的聚類,並且更新其聚類信息;如果B節點存在於某個聚類中且不為其根節 點,則根據Triangulated heuristic的下界比較r與Z) + Z)r,若2>^,<=",則A 節點加入B節點所在的聚類。若在時間閾值f之後,節點A仍然沒有加入任何 聚類,則以A為根節點,創建一個新的聚類。
3. Dumpling算法的聚類半徑的選擇策略系統中的每一個聚類將自身節點間的平均距離傳遞給一個應用伺服器(這 裡假設Dumpling算法與某個具體的網絡應用相結合或者是專用網絡定位系統的 中心伺服器),應用伺服器對每一個聚類的內部平均距離按升序排序,然後選取 平均距離處於中間位置並且偏小那個數值作為新的聚類半徑,這樣既可以考慮 到使得聚類之間的網絡距離進一步偏大,內部距離進一步偏小,還可以顧及到 某些聚類中的半徑減小而出現"孤島"節點增加過快的局面。新的聚類半徑出 現後,系統中的節點重新聚類,但並不是完全重新開始,而是原先聚類中的根 節點根據新的聚類半徑剔除不滿足條件的節點。這些節點重新掛起,重複節點 聚類機制。值得注意的是,系統在更新系統半徑後,並不對一些聚類之間或者 內部的節點距離進行重新統計,而是一個重複累加、計算平均值並且排序、選 取的過程。
4. Dumpling算法的新節點等待的時間閾值的選擇策略將系統中的每個聚類中的每個節點的等待時間值(即加入到一個聚類中之 前的等待之間或者自立一個新的聚類之前的等待的時間)的平均值上傳到中心 伺服器,然後按升序對其進行排序,選取平均距離處於中間位置並且偏大那個數值作為新的時間閾值,這樣既可以保證新節點有足夠的時間來加入到一個可 以加入的已存在的聚類,也能盡最大可能不浪費新根節點的等待時間。系統在 更新新節點等待時間閾值後,並不對當前系統的新節點等待值重新進行統計, 而是一個重複累加、計算平均值並且排序、選取的過程。
5.整體的誤差收斂策略當系統中的某個聚類中的某個節點接受到了其他節點的相關誤差收斂信 息,並且其他節點來自不同的聚類,那麼除了更新自身的虛擬坐標以此來減小 誤差外,接受到誤差收斂信息的節點還會將此信息傳遞給屬於同一個聚類中的 所有其他節點。這樣做的最大好處是能夠保持己經形成的虛擬網絡拓撲結構, 還能夠加快一個聚類中的所有節點的相對於聚類外的某個節點的誤差的收斂速 度。
全文摘要
本發明屬於計算機對等網絡計算領域,針對現有的基於虛擬空間的網絡坐標定位算法的不足,提出了一種基於節點聚類的網絡定位優化算法—Dumpling。本算法將一種基於網絡距離的節點聚類算法與物理質量彈簧系統有機結合,先將網絡中的節點按照它們之間的網絡距離分組,形成一個個的聚類,然後在聚類之間與聚類內部分別運行基於物理質量彈簧系統的數值收斂算法來減小各個聚類的相對誤差。本算法可以盡最大可能保持已經在虛擬空中形成的較為準確的網絡拓撲結構,避免了誤差較小某個聚類中的節點被系統中其他的誤差較大的節點所影響而出現的系統波動狀況,而且還可以進一步減小聚類內部的節點之間的誤差,以致在虛擬空間中還原出更加真實的網絡拓撲結構。
文檔編號H04L29/08GK101404664SQ20081014350
公開日2009年4月8日 申請日期2008年11月5日 優先權日2008年11月5日
發明者孫建華, 彭萃芬, 李丁丁, 浩 陳 申請人:湖南大學

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