Để đánh giá ở mức độ packet, trước hết ta đánh giá đặc tính phụ thuộc thời gian của các packet trace. Hình 2.14 là các packet tới theo thời gian tại 1 sniffer trong PRV2 và các packet tới được thể hiện theo các mẫu ON/OFF trong các khoảng thời gian 15 và 100ms, các mẫu lưu lượng ở 6 switch còn lại là tương tự
Hình 2.15: Đặc tính ON/OFF: lưu lượng trong trung tâm dữ liệu theo thời gian
Tiến trình đến của packet trong trung tâm dữ liệu được biểu hiện theo các mẫu ON/OFF, việc xác định các các chu kì ON/OFF sẽ dựa trên ngưỡng thời gian inter-arrival của packet. Đặt arrival95 là giá trị mức 95% trong phân bố thời gian inter-arrival tại 1 switch thành phần. Chúng ta xác định:
- Chu kì ON là chu kì liên tục dài nhất mà trong đó các thời gian inter- arrival nhỏ hơn arrival95
- Chu kì OFF là chu kì nằm giữa 2 chu kì ON.
Để xác định đặc tính các mẫu lưu lượng ON/OFF, chúng ta tập trung vào 3 vấn đề: khoảng thời gian của chu kì ON, khoảng thời gian chu kì OFF và thời gian inter-arrival giữa các packet trong cùng 1 chu kì ON
Hình 2.16: CDF của tiến trình tới của packet tại 3 switch của PRV2
Hình 2.16 (a) là phân bố thời gian inter-arrival giữa các packet trong cùng 1 chu kì ON ở 1 trong các switch của PRV2. Chú ý rằng phân bố có dạng heavy- tail, do đó, ta vẽ 1 số phân bố heavy-tail, sử dụng sai số trung bình tối thiểu và kết quả cuối cùng tìm ra được đường cong có sự sai lệch thấp nhất là của phân bố lognormal. Hình 2.16 (b) và (c) lần lượt là phân bố của khoảng thời gian ON và OFF, sử dụng phương pháp tương tự, ta cũng thu được kết quả đường cong sai lệch it nhất là của phân bố lognormal
Thực hiện đánh giá tương tự với 6 switch còn lại, ta đưa ra kết quả bảng 2.3 và có thể dễ dàng nhận thấy rằng chỉ có khoảng thời gian của chu kì OFF ở tất cả các switch là phân bố lognormal còn khoảng thời gian ON và thời gian inter- arrival có thể là phân bố lognormal, cũng có thể weibull
Bảng 2.7: Phân bố cho các tham số của tiến trình tới tại các switch
Trung tâm dữ liệu Phân bố chu kì
OFF Phân bố chu kì ON Phán bố tỉ lệ inter-arrival
PRV21 Lognormal Lognormal Lognormal
PRV22 Lognormal Lognormal Lognormal
PRV23 Lognormal Lognormal Lognormal
PRV24 Lognormal Lognormal Lognormal
EDU1 Lognormal Weibull Weibull
EDU2 Lognormal Weibull Weibull
2.3 Mô hình lưu lượng cho trung tâm dữ liệu theo short-scale
Sau khi thu thập và phân tích dữ liệu của lưu lượng trong các trung tâm dữ liệu, chúng ta có thể đưa ra một mô hình lưu lượng phù hợp cho trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ. Các đặc điểm của mô hình lưu lượng này được trình bày trong bảng sau:
Bảng 2.8: Đặc điểm của các trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ
Đặc điểm Trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ Hiệu suất sử dụng link Core>Edge>Aggregation Tỷ lệ link đứt Aggregation>Edge>Core Số lượng flow trong 1s ở
1 Switch 10 đến 100Các flow có thể đến trong khoảng thời gian rất ngắn, chỉ 10μs
Thời gian giữa hai flow
mới đến [4ms;40ms]
Kích thước flow và chiều
dài flow 80% số flow có kích thước<10KB80% số flw có chiều dài <11s
Bảng 2.9: Phân bố tiến trình đến trong trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ
Phân bố trong giai
đoạn OFF Phân bố trong giaiđoạn ON Phân bố thời gianinter-arrival Trung tâm dữ
liệu vừa và nhỏ Lognormal Lognormal,Weilbull Lognormal,Weibull
2.4 Kết luận chương
Trong chương này, đồ án đã trình bày được những kết quả nghiên cứu về mô hình lưu lượng trong trung tâm dữ liệu, từ bước thu thập, phân tích dữ liệu cho đến cuối cùng đã có thể đưa ra những đặc điểm cho trung tâm dữ liệu vừa và nhỏ phục vụ cho việc xây dựng mô hình lưu lượng sau này.