光学突发交换技术:OBS协议与应用调研

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0 下载量 189 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 3.3MB ZIP 举报
资源摘要信息: "New-WinRAR-ZIP-archive.zip_And Yet ..._optical burst" 1. OBS技术概述 OBS(光突发交换)是一种光学网络技术,它允许对数据进行动态的亚波长级交换。OBS是全光分组交换(OPS)和光学电路交换(OCS)两种技术之间的一种折衷方案。尽管OPS提供了更大的灵活性,但其技术实现目前还不切实际;而OCS在多数情况下是静态的,缺乏灵活性。OBS试图结合这两种技术的优点,通过动态建立光路来优化网络性能。 2. OBS与OPS和OCS的对比 OPS(全光分组交换)是理想的交换技术,它允许在光域内对数据包进行即时的处理和交换。然而,OPS需要在光域内进行快速的分组头处理和交换,这在当前技术下很难实现。相比之下,OCS(光学电路交换)通常需要在数据传输之前建立固定的电路路径,这限制了网络的灵活性和资源利用率。OBS则采用了一种称为延迟预留(delayed reservation)的方法,在数据传输之前发送控制信息,从而实现了数据传输路径的动态建立。 3. OBS的工作原理 在OBS中,控制信息是在一个独立的、预留的光通道中预先发送的,比数据有效载荷提前。这些控制信号可以电子方式进行处理,以便及时建立一个光学路径来传输即将到来的数据负载。这种先于数据发送控制信息的方式称为“提前预留”或“延迟预留”。这种方法允许网络在处理大量突发数据时保持高效和低延迟。 4. OBS网络中的关键组件 - 源节点(Source Node):负责将数据聚合成突发数据包,并发送到核心网络。 - 核心节点(Core Node):核心节点接收来自源节点的控制信息,并根据这些信息预留资源,如光纤线路和交换设备,以传输数据突发。 - 目的节点(Destination Node):接收数据突发,并可能提供反馈信息,如确认信息(ACKs)或非确认信息(NACKs)。 5. OBS网络中的关键技术 - 快速信令协议:OBS网络需要快速且高效的信令协议来交换控制信息。 - 冲突解决和避免:在多个突发数据包同时尝试使用同一路径时,需要有效的方法来解决和避免冲突。 - 资源预留协议:OBS需要一种机制来保留和释放网络资源,以适应动态变化的数据流量。 6. OBS面临的技术挑战 OBS技术面临的挑战包括信令延迟、突发数据包的同步问题、数据包丢失以及资源利用率优化等问题。由于控制信号需要在数据之前发送,信令延迟成为设计OBS网络时必须考虑的一个因素。此外,由于OBS网络中突发数据包的长度和到达时间都是动态变化的,因此网络资源的高效分配和管理也是一个复杂的技术难题。 7. OBS的研究与应用前景 OBS作为一种新兴的光网络技术,其研究和应用前景广阔。随着光电子器件的不断进步和网络流量需求的持续增长,OBS有潜力成为未来光网络传输的重要技术。特别是在云计算、大数据传输以及高速互联网接入等领域,OBS技术将有望发挥其独特的优势。 8. 附件资源说明 资源包中的"PPTX"文件为"Survey of Optical Burst Switching and algorithms",这可能是一份关于OBS技术及其相关算法的综述性文档或演示文稿。通过这个资源,用户可以更深入地了解OBS的技术细节、发展历程、面临的挑战以及当前的应用状况。 综合上述内容,我们可以看出OBS作为一种折衷的光网络技术,在满足网络性能和资源利用之间提供了一种可行的解决方案。尽管存在技术挑战,OBS的研究和应用仍然具有重要的价值和潜力。

class Process: def __init__(self, pid, arrival_time, burst_time): self.pid = pid self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.waiting_time = 0 self.turnaround_time = 0 self.response_ratio = 0 self.start_time = 0 self.complete_time = 0 def hrrn(processes): n = len(processes) current_time = 0 completed_processes = [] while len(completed_processes) < n: # 计算每个进程的响应比 for p in processes: if p not in completed_processes: waiting_time = current_time - p.arrival_time p.response_ratio = 1 + waiting_time / p.burst_time # 选择响应比最大的进程执行 selected_process = max(processes, key=lambda x: x.response_ratio) selected_process.start_time = current_time selected_process.complete_time = current_time + selected_process.burst_time selected_process.turnaround_time = selected_process.complete_time - selected_process.arrival_time current_time = selected_process.complete_time completed_processes.append(selected_process) return completed_processes # 创建进程列表 processes = [ Process(1, 0, 10), Process(2, 1, 5), Process(3, 2, 8), Process(4, 3, 6), ] # 运行调度算法 completed_processes = hrrn(processes) # 输出结果 total_wait_time = sum([p.waiting_time for p in completed_processes]) total_turnaround_time = sum([p.turnaround_time for p in completed_processes]) total_weighted_turnaround_time = sum([p.turnaround_time / p.burst_time for p in completed_processes]) for p in completed_processes: print( f"Process {p.pid}:到达时间 {p.arrival_time},所需执行时间{p.burst_time},开始时间{p.start_time},结束时间 {p.complete_time},周转时间 {p.turnaround_time},带权周转时间 {p.turnaround_time / p.burst_time:.2f}") print(f"平均周转时间:{total_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") print(f"平均带权周转时间:{total_weighted_turnaround_time / len(completed_processes):.2f}") 解释这段代码的设计思路

2023-06-13 上传