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综述：数据中心网络中的流量优化策略研究现状

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数据中心网络中的流量优化策略研究现状

摘要：在数字化时代，数据中心网络（DataCenterNetwork,DCN）作为支撑云计算、大数据分析和在线服务等现代技术的关键基础设施，其重要性不断提升。然而，随着数据流量和计算需求的爆炸式增长，DCN面临的性能与效率问题日益紧迫且复杂。与传统网络不同，DCN中的流量表现出诸多独特的特点：流量分布的不均衡性导致局部热点频发，传输需求的突发性加剧了资源管理难度，而复杂的网络拓扑和多路径结构则进一步提高了优化的挑战性。在这种环境下，传统的流量优化策略，如静态路由、简单的负载均衡和基础拥塞控制，已难以满足高效资源利用和服务质量保障的需求。

为了应对这些挑战，研究人员近年来提出了多种创新性的流优化策略。这些策略涵盖了从基础的网络功能改进到智能化技术应用的多个层面，包括动态负载平衡、深度拥塞控制、灵活路由优化、精细化流调度以及基于机器学习的智能流量管理等。这些方法不仅致力于提高网络的吞吐量、降低延迟，还关注流量安全性和网络弹性等关键问题。此外，随着软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和深度学习等技术的广泛应用，DCN优化的技术栈得到了显著拓展，实现了从静态到动态、从被动到主动的优化范式转变。

本综述系统回顾了DCN流量优化领域的关键研究进展，详细分析了现有策略的技术框架、应用场景及其局限性，为研究人员提供了全面的知识体系和实践指导。同时，本文探索了未来的研究方向，指出需要加强跨领域协作，如结合边缘计算和量子通信技术，以应对数据传输需求的不断增长。此外，面向自适应网络和自主优化的新一代DCN架构设计也成为未来的研究热点。通过为研究人员提供深入的洞察和发展框架，本综述旨在促进DCN优化领域的创新与突破，为下一代数据中心网络的发展提供坚实支撑。

关键字：流程优化，负载均衡，拥塞控制，路由优化，流程调度，数据中心网络

Abstract:Inthedigitalera,theDataCenterNetwork(DCN),asacriticalinfrastructuresupportingmoderntechnologiessuchascloudcomputing,bigdataanalytics,andonlineservices,hasseenitsimportancecontinuouslygrow.However,withtheexplosiveincreaseindatatrafficandcomputationaldemands,theperformanceandefficiencychallengesfacedbyDCNshavebecomeincreasinglyurgentandcomplex.Unliketraditionalnetworks,trafficinDCNsexhibitsseveraluniquecharacteristics:theunevendistributionoftrafficleadstofrequentlocalhotspots,theburstinessoftransmissiondemandsexacerbatesresourcemanagementdifficulties,andthecomplexnetworktopologiesandmulti-pathstructuresfurtherheightenthechallengesofoptimization.Insuchanenvironment,tradi