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Distributed Rate Limiting Under Decentralized Cloud Networks
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AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3610314.png)
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摘要
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云计算应用的快速扩张导致网络流量在数量、多样性和复杂性方面出现前所未有的增长。随着云服务提供商（CSPs）采用去中心化、地理分布式的数据中心，跨这些环境的有效流量管理已成为关键。分布式速率限制（DRL）已作为一种关键工具来管理去中心化网络的复杂流量动态，但传统的集中式速率限制方法存在不足，面临可扩展性、对突发流量的适应性以及效率等方面的限制。本文提出了一种名为C3PDAR（基于恒定概率和动态调整范围的云控制）的新型DRL算法，该算法专为去中心化云基础设施设计。C3PDAR引入了三项关键创新：（1）CPS-BPS双点速率限制和父子令牌桶机制，有效缓解突发流量和短连接，同时提升带宽公平性和租户间隔离；（2）一种vSwitch-CGW级联速率限制架构，可降低CGW集群的CPU开销，并将收敛速度提升42%–78%；（3）虚拟可扩展局域网（VXLAN）填充方案，通过在现有流量中嵌入速率限制信息而非传输新数据包，将C3PDAR算法的通信开销减少超过40%。通过整合这些技术进步，C3PDAR提供了一种可扩展、鲁棒的解决方案，在性能、容错性和资源效率方面优于传统DRL方法。C3PDAR独特地赋能CSPs管理去中心化云环境中的复杂、高流量动态，为下一代网络控制提供了理论见解和实践优化。
Keyword:
Algorithm optimization
C3PDAR
cloud networks
decentralized system
distributed rate limiting
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.8K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
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