[论文解读] A Competitive B-Matching Algorithm for Reconfigurable Datacenter Networks.

Marcin Bieńkowski, David Fuchssteiner+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2020

Optimization and Search Problems参考文献 54被引用 2

一句话总结

本文提出了一种在线竞争算法，用于在可重构数据中心网络中维护最大权重b-匹配，其中每个节点最多可连接到b个其他节点。该算法实现了O(b)-竞争比，这是渐近最优的，并通过使用真实和合成工作负载的trace驱动仿真得到了验证。

ABSTRACT

This paper initiates the study of online algorithms for the maintaining a maximum weight b-matching problem, a generalization of maximum weight matching where each node has at most b ≥ 1 adjacent matching edges. The problem is motivated by emerging optical technologies which allow to enhance datacenter networks with reconfigurable matchings, providing direct connectivity between frequently communicating racks. These additional links may improve network performance, by leveraging spatial and temporal structure in the workload. We show that the underlying algorithmic problem features an intriguing connection to online paging, but introduces a novel challenge. Our main contribution is an online algorithm which is O(b)-competitive; we also prove that this is asymptotically optimal. We complement our theoretical results with extensive trace-driven simulations, based on real-world datacenter workloads as well as synthetic traffic traces.

研究动机与目标

• 为解决使用可重构光链路在数据中心网络中动态维护高吞吐量、低延迟连接的挑战。
• 将问题形式化为在线最大权重b-匹配问题，其中每个节点最多可有b条匹配边。
• 设计一种算法，能够高效适应不断变化的流量模式，同时保持竞争性能保证。
• 在该背景下建立在线b-匹配算法竞争力的理论边界。
• 使用真实世界和合成的数据中心流量trace验证算法性能。

提出的方法

• 将可重构数据中心网络问题形式化为具有节点容量b的在线最大权重b-匹配问题。
• 借鉴在线页调度技术以应对工作负载和链路重构的动态性。
• 提出一种新颖的竞争分析框架，同时考虑权重最大化和容量限制的双重约束。
• 设计一种类似贪心的在线算法，基于当前和预测的未来流量需求做出决策。
• 采用势函数方法证明该算法的O(b)-竞争力。
• 使用真实世界数据中心工作负载和合成流量模式的trace驱动仿真验证算法。

实验结果

研究问题

• RQ1 在可重构数据中心网络中，对于最大权重b-匹配问题，在线算法可实现的最优竞争比是多少？
• RQ2 时间与空间上的工作负载模式结构如何影响在线匹配算法的性能？
• RQ3 能否为该场景下的在线b-匹配建立理论竞争比，且该比值是否紧致？
• RQ4 所提出的算法在真实数据中心流量场景下与基线策略相比表现如何？
• RQ5 当由在线b-匹配策略引导时，可重构链路在多大程度上能提升网络性能？

主要发现

• 所提出的算法实现了O(b)-竞争比，这是该场景下在线b-匹配问题的渐近最优结果。
• 理论分析揭示了b-匹配问题与在线页调度之间存在深刻联系，但因容量约束而引入了新挑战。
• trace驱动仿真表明，与静态和基线动态重构策略相比，性能有显著提升。
• 该算法有效利用了数据中心工作负载中的时间与空间局部性，以提升链路利用率并减少拥塞。
• 竞争比边界在多样化的真实世界和合成流量模式下均成立，证实了其鲁棒性。
• 结果证实，当由在线b-匹配策略管理时，可重构链路可显著提升网络性能。