升级优化高效率的数据中心

• 作者: 倪虹升 张震 王海峰 王艺璇 田升
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 软件定义网络(SDN) 数据中心网络 Q-learning算法 流量优化
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息管理
• 页码范围: 95-101,137
• 页数: 8页
• 字数: 8329字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2020.02.033

摘要

随着网络业务的不断增加与提升,数据中心的能耗量现在出现逐步上升的趋势.为了提升数据中心对网络资源的有效利用,在Q-learning算法的基础上再结合SDN的核心思想进行Q-learning算法改进,让其更贴合SDN数据中心网络.主要围绕SDN定义、SDN的网络架构以及其中的可编程技术和机器学习中的增强学习技术,对传统IP网络下数据中心存在的不足和基于SDN数据中心的优势进行分析.研究目标是在SDN的基础上结合增强学习技术来提升数据中心的资源利用率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海峰	临沂大学信息科学与工程学院	24	113	5.0	10.0
2	王艺璇	临沂大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0
3	张震	临沂大学信息科学与工程学院	4	0	0.0	0.0
4	田升	临沂大学信息科学与工程学院	4	1	1.0	1.0
5	倪虹升	临沂大学信息科学与工程学院	2	0	0.0	0.0