CloudBDT – Algorithmen für große Datenströme in Cloud-Netzen
Ein schneller Anschluss allein garantiert noch keinen schnellen Datentransport. Über große Entfernungen können viele Daten gleichzeitig unterwegs sein; Paketverluste und gefüllte Warteschlangen erschweren die Übertragung zusätzlich. CloudBDT untersuchte Algorithmen und Methoden, mit denen sich große Datenbestände in Cloud-Umgebungen zuverlässig übertragen lassen.
Die Arbeiten verbanden mehrere Ebenen: RMDT für den Transport an mehrere Empfänger, eine verzögerungsbasierte Überlastkontrolle, die Schätzung verfügbarer Bandbreite und eine effiziente Paketverarbeitung im Endsystem. Die Frage war jeweils, wie sich die nutzbare Übertragungsrate erhöhen lässt und welche zusätzlichen Verzögerungen dabei entstehen.
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Ein konkretes Beispiel ist die BQL-Überlastkontrolle. Sie nutzt Verzögerungsinformationen, um die Belegung der Warteschlange am Engpass abzuschätzen und die Senderate anzupassen. Veröffentlichte Experimente mit einem Netropy-40G-WAN-Emulator verglichen BQL und TCP BBR unter definierten Bandbreiten-, Verzögerungs- und Verlustbedingungen. Die kontrollierten Bedingungen machen nachvollziehbar, wie Übertragungsrate und Verzögerung zusammenhängen.
CloudBDT bildet einen Teil der wissenschaftlichen Vorgeschichte heutiger FILA-Arbeiten zu Transportsteuerung und Datenverteilung. RMDT beschreibt den Protokollansatz; AI-RMDT untersucht seine Weiterentwicklung mit lernenden Verfahren.
Projekt und Förderung
Status: abgeschlossen. Förderung: VolkswagenStiftung, im Rahmen einer trilateralen Zusammenarbeit von Forschenden aus Deutschland, der Ukraine und Russland.
BQL: Versuchsaufbau und Ergebnisse · Förderhinweis in den ICAIIT-Proceedings
