闫　娜

(陕西财经职业技术学院　咸阳　712000)



基于大数据吞吐效益评估的网络数据综合调控算法研究*

闫娜

(陕西财经职业技术学院咸阳712000)

摘要鉴于当前云网络研究过程中普遍存在的吞吐困难、评估机制单一及难以解决网络拥塞现象等问题，论文在大数据吞吐效益评估基础上，提出了一种网络数据综合调控算法。首先，通过在数据生命周期内评估数据调控成本，依据网络数据具有的大数据吞吐性能进行资源匹配；然后将用户级别的资金价值、生命周期等因素嵌入到成本函数中，从而实现了网络数据的资源调度优化，降低了网络拥塞现象的发生。仿真结果表明，与DBC算法相比，论文算法能够提高网络节点的吞吐性能，增强网络的数据调控效率，改善节点带宽的运行性能，具有较好的实际部署价值。

关键词云网络; 大数据吞吐; 网络数据综合调控; 资源调度; 调控成本; 质量因素

Class NumberTP393

1引言

随着云网络计算技术的飞速发展，网络中数据并发量及用户数据资源量也呈现飞速发展的趋势，对云网络系统的数据资源调度及处理性能也提出了很高的要求。然而当前研究过程中，大部分云网络系统依然采取传统的资源调度及管理模式，往往通过确定的成本函数来对当前的任务进行调度，处理过程中一般以系统为中心，很少通过用户数据的性能综合评估成本，以便实现网络数据资源的合理调度，导致网络计算性能难以随着用户数据的增长而得到改善，成为云计算技术中一个重要的瓶颈[1]。……