随着各种应用的发展，数据大小迅速增长，对数据中心提出了更高的计算和存储需求。数据中心必须具备可扩展性和高吞吐量这两个主要特性，以跟上数据规模的快速增长。为满足这些目的，本文提出了一种基于复杂网络模型的数据中心网络拓扑——Decluster。
Decluster的复杂网络模型源自随机网络模型，而随机网络模型恰好满足了可扩展性的要求。Decluster采用复杂的网络模型，通过减少局部集聚系数的方差来实现高吞吐量。通过广泛的模拟，我们证明了Decluster在保持可扩展性的同时，具有良好的性能。
数据中心网络拓扑是指构成数据中心网络的物理或逻辑结构，它决定了数据如何在网络中流动，以及网络中各个组件如何互相连接。一个高效的网络拓扑应该能够提供快速、可靠的数据传输，支持数据中心内的各种服务和应用。
复杂网络（Complex Network）是一个研究各种实际网络系统的复杂性质的数学模型和理论。这些网络可能包括社交网络、生物网络、技术网络和信息网络等。复杂网络通常具有自组织、小世界、无标度、鲁棒性与脆弱性并存等特性。在数据中心网络中采用复杂网络模型，可以通过模拟真实世界网络的复杂性，提升网络的设计和性能。
局部集聚系数（Local Clustering Coefficient）是复杂网络中衡量节点局部聚集程度的指标。在数据中心网络中，高集聚系数意味着某个节点的邻居节点之间也相互连接，这种结构有利于本地通信效率的提升，但可能会对整体网络的扩展性和吞吐量带来负面影响。Decluster通过优化集聚系数，旨在降低局部集聚系数的方差，实现更好的网络流量控制和管理。
为了扩展数据中心的规模，现有的结构如Fat-tree模型虽然具有一定的可扩展性，但当增加服务器数量时，可能需要替换原有交换机，从而带来较高的成本和复杂性。而Decluster网络模型通过其复杂网络特性，能够在不改变网络结构基本框架的情况下，通过少量修改来增加网络容量，从而有效解决传统数据中心网络结构在扩展性方面的限制。
总结来说，数据中心网络拓扑的设计必须考虑到其复杂性，包括如何在保证网络扩展性的同时，优化网络性能、提升吞吐量并降低延迟。Decluster模型作为研究论文中提出的一种新型数据中心网络拓扑设计，通过将复杂网络理论与实际数据中心网络相结合，力图在提供可扩展性的同时，确保数据中心网络的高效率和高性能。这一研究方向在当前和未来的大数据时代具有重要的理论和实践意义。
