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标题: 面向自调整k元搜索树网络
摘要: 随着新网络技术(如光电路交换机)的引入,数据中心网络变得越来越灵活。 这些技术允许对可编程网络拓扑进行重新配置,以更好地服务于网络流量,从而在重新配置的好处(即更短的路由)和成本(即开销)之间进行权衡。 自调整网络(SAN)旨在通过利用网络流量中的模式来解决这一权衡问题,无论是分段显示(在线动态拓扑)还是预先知道(离线静态拓扑)。 在本文中,我们向自调整k元树网络迈出了第一步。 这些是对现有二进制搜索树网络(如SplayNets)的更强大的概括,它们是SAN设计的核心。 k-ary搜索树网络是一种自然的泛化,它提供了更高阶的节点,减少了固定数量节点的路由长度,并且尽管进行了重新配置,仍然可以进行本地路由。 我们首先通过动态规划计算了$O(n^3\cdot k)$时间内任意流量模式的离线(最优)静态网络,并将均匀分布流量的特殊情况的界限提高到$O(n ^2\cdot k)$。 然后,我们提出了一种基于质心的网络拓扑结构,可用于离线静态和在线设置。 在离线统一工作负载的情况下,我们在线性时间$O(n)$内构造了这个准最优网络,最后,我们给出了在线自调整的k元搜索树SplayNet版本。 我们在实际和合成网络跟踪上对我们的新结构进行了实验评估,得出$k=2$(允许与现有SplayNets进行比较)。 我们的结果表明,该方法在大多数实际网络跟踪和平均到低局部性合成跟踪中都优于SplayNet,而在所有剩余跟踪中仅略逊于SplayNetwork。