基于网络全局角度网络整体能耗算法与策略

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1、基于网络全局角度网络整体能耗算法与策【摘要】随着时代的进步和社会经济的发展，网络技术得到了迅速发展。在目前的网络研究和发展中，非常重要的一个问题是网络能耗，它对于网络的应用和发展都起着十分重要的影响。虽然出现了一些网络能效算法，但是这些都是对网络某一些设施的能耗问题进行局部关注，存在着较多的局限性。针对这种情况，本文简要分析了基于网络全局角度的网络整体能耗的算法和策略，希望可以提供一些有价值的参考意见。【关键词】网络；整体能耗；算法策略在过去很长一段时期内，人们总认为全球能源消耗并不会受到信息系统过大

2、的影响，这种观点是错误的，根据相关统计资料表明，网络设备以及网络数据库等都会消耗大量的电力，并且在呈不断发展的趋势中，需要引起人们足够的重视。以往传统的算法都存在着较大的局限性，无法从整体上进行考虑。一、网络能耗系统模型如果站在网络全局的角度上进行考虑，路由器和链路共同组成了通用的网络框架体系，这个网络系统可以将传输服务提供给数据，并且会消耗一定的能量，其中，传输路径以及链路上数据包的调度策略决定了能量的大小。我们用s和t分别表示数据传递的源点和终点，就可以得出三种网络数据的传递模式：一是连续流模式：

3、这种模式指的是假设源点和终点都是存在的，并且有传输请求，用d来表示，那么就会从S处向t处传递一个连续的流量。二是周期性包到达模式：指的是我们假设源点和终点都是存在的，并且传输速率是一定的，那么在单位时间内，就会从S处向t处传递几个数据包。三是对抗性包到达模式：这种模式的基础是对抗性排队理论，我们将一个对抗量引入到了这个模式中，它是受约束的，存在于被传递的数据包中，也就是说这个受到约束的对抗量控制着数据包的传输，有相应的源点和终点存在于每一个被传递的数据包中，结合事先分配的路径，我们可以将两个不同的传递

4、模式应用到每一个数据包上。我们需要注意的是，首先要保证网络传递的稳定性不受影响，方可以引入对抗量。结合这些网络数据传递模式，就可以得出三种典型的网络能耗系统模型，包括这些方面的内容：一是连续流速度缩放模型：在这个模型中，数据的传输是稳定的，并且连续进行，那么要想调节网络消耗的能量，只需要借助于路由网络中的数据流量就行，此外还有一种方法，就是对每一个链路上的传输速度进行降低。二是连续流速度自适应模型：这种模型和连续流速度缩放模型的数据传递模式是相同的，对于能源消耗的降低，依然可以利用路由来完成，但是在本

5、模型中，不能够任意取值链路上数据的传递速度，只能够选取那些已经预先设定的传递速度。三是周期性包到达休眠模型：在这种模型中，数据的传递是周期性的，并且分批分组来完成，同组被传递的数据在源点和终点方面是相同的，并且传输路径也是相同的，能耗的降低可以通过调度数据包来完成。二、网络能效算法的设计一是基于连续流速度缩放模型的能效算法：对于CFSS模型中的最优化问题是大多数能耗函数最难的。如果能耗函数是次可加的，那么就可以用网络设计问题来解决这类问题。本文选取的是利用多项式形式的能耗函数来解决最优化问题，首先在区

6、间［0,1］中松弛整数变量，然后对松弛后的规划问题进行求解，分数的近似解就可以得出来，然后利用前人的方法来进行随机舍入，整数解就可以得到。请求会在源点和终点之间的路径中不断寻找，将路径的权值定义为每条路径上的瓶颈，将所有连接源点和终点之间的路径给找出来之后，选取概率定义为每条路径的权值，选择是随机进行的，这样每一个请求和路径路由都是互相对应的。如果能耗函数带启动能量，就可以得出这些公式：在两个公式中，第一个公式中的x=0,第二个公式中的x>0,o要想切除o(x)的近似比，只需要利用随机舍入方法即可，其

7、中请求的数目用K来表示。二是基于连续流速度自适应模型的能效算法：对于网络设施可以在非连续速度中工作，并且可以调整，就可以采用连续流速度自适应模型，在预先设定的阶梯型速率上促使网络设施正常工作进行描述，在这个模型中，最优化问题是大多数能耗问题最难的，并且网络设备的工作状态决定着它的能耗，已经预先给定了这些状态，因此，能耗函数就是一解题函数，离散性是阶梯函数的一大特点，这样就不容易求出最优化问题。针对这种情况，我们就需要预处理能耗函数，将其定义为连续性的能耗函数，这样才可以将最优化值给有效的求出来。其中，

8、通常将中点插值和采样插值应用到阶梯函数的拟合中；第一种指的是将分段函数每段的中点给求出来，然后最小二乘拟合这些点，但是这种方法存在着局限性。另外一种则是将样本点从分段函数中取出来，然后最小二乘拟合这些样本点。三、结语通过上文的叙述分析我们可以得知，网络系统在运行中也会产生一定的能耗问题，能耗问题如果得不到合理解决，将会对网络系统的应用和发展产生很大的制约作用。虽然人们已经深入了研究了网络整体能耗的节能策略和算法，但是研究都是局部的，具体到某种网络设施上，