基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

随着云计算技术和分布式业务的发展,数据中心内部“东西向”大象流量激增,这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞,造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型,充分利用各网络节点间的冗余链路,提高资源利用率;并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式,降低了数据包处理时延。实验结果表明,相比ECMP和Hedera这2种调度策略,DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率,减少了平均流完成时间,网络的整体性能有所提高。     

基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法

传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。     

基于蚁群算法的SDN数据中心网络大象流调度研究

针对传统方法调度大象流时容易造成数据中心网络拥塞和负载不均衡等问题,提出一种基于蚁群算法的SDN（software defined network）数据中心网络流量调度算法ACO-SDN。对大象流调度问题建立整型线性规划ILP（integral linear programing）模型,优化目标为最小化最大链路利用率。通过重定义蚁群算法的参数和操作求解ILP模型,得到大象流重路由的最优路径。实验结果表明,与ECMP（equal-cost multi-path routing）和GFF（global first fit）流量调度算法相比,ACO-SDN算法降低了网络最大链路利用率,有效地提高了网络对分带宽。     

基于差分进化融合蚁群算法的数据中心流量调度机制

针对数据中心网络的传统流量调度方法容易引起网络拥塞及链路负载不均衡等问题,提出了一种差分进化（DE）融合蚁群（ACO）算法（DE-ACO）的动态流量调度机制,对数据中心网络中的大象流调度进行优化。首先,利用软件定义网络（SDN）技术捕获实时网络状态信息并设定流量调度的优化目标;然后,通过优化目标重定义DE算法,计算出多条可用候选路径,作为ACO算法的初始化全局信息素;最后,结合全局网络状态以求得全局最优路径,并重新路由拥堵链路上的大象流。实验结果表明,以在随机通信模式下为例,与等价多路径路由（ECMP）算法和基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度（ACO-SDN）算法相比,所提算法的平均对分带宽分别提高了29.42%~36.26%和5%~11.51%,降低了网络的最大链路利用率（MLU）,较好地实现了网络负载均衡。     

面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法

随着数据中心网络规模的迅速增长,网络带宽利用率低下导致的网络拥塞问题日益突出,通过负载均衡提高数据中心网络链路带宽利用率和吞吐量成为了研究热点.如何结合流量特征、链路状态和应用需求进行流量的合理调度,是实现网络链路负载均衡的关键.针对数据中心突发性强、带宽占用率高的大象流调度问题,提出一种面向SDN数据中心网络最大概率路径流量调度算法,算法首先计算出满足待调度流带宽需求所有路径,然后计算流带宽与路径最小链路带宽之间的带宽比,结合所有路径的带宽比为每一条路径计算路径概率,最后利用概率机制选择路径.算法不仅考虑了流带宽需求和链路带宽使用情况,而且全局地考虑了流调度和链路带宽碎片问题.实验结果表明,最大概率路径调度算法能够有效地缓解网络拥塞,提高带宽利用率和吞吐量,减少网络延迟,从而提高数据中心的整体网络性能和服务质量.     

大规模软硬协同哈希表设计与实现

哈希表在网络报文处理,尤其是带状态的报文处理中发挥着重要作用.伴随着网络流量的快速增长,传统软件哈希表难以满足网络性能需求,而查找是影响哈希表性能的关键之一,如何提升哈希表的查找速率也一直是一个难点问题.经研究表明,现有的网络流量呈现Pareto分布特征,即存在少数的大流量数据——大象流.基于当前数据中心广泛采用的软硬协同计算模式,提出了一种基于DPDK+FPGA的大规模软硬协同哈希表架构.根据现有网络流量特征,将流量分成大象流与背景流.同时也将哈希表分成硬件表与软件表.在FPGA中构造小规模硬件表,卸载所有报文的哈希计算,以及大象流的哈希查找.在软件中基于DPDK构建大规模软件表,利用FPGA卸载哈希计算,加速背景流的查找.软件拥有所有流信息,利用采样法识别大象流并将大象流的键值对信息(key-value)更新到FPGA的硬件表中,以加速软件中大规模软件表的查找速率.采用Xilinx U200加速卡和通用服务器作为硬件平台,实现了软硬协同的大规模哈希表,并利用测试仪构造了符合当前网络特征的流量数据,以DPDK精确转发为例,验证了软硬协同哈希表的性能.结果表明,在大象流哈希查找完全卸载...     

数据中心网络中基于SDN的大象流负载均衡的研究

针对数据中心网络中大象流携带大量数据造成网络拥塞和负载不均衡的问题,提出基于SDN(software defined network)的大象流负载均衡(elephant flow load balancing ,EFLB)。当网络负载超过阈值时,控制器利用Openflow特性将检测到的大象流分裂为多个老鼠流,并根据收集的网络拓扑和链路状态动态地计算负载最小的下一跳交换机,确保负载均衡。实验结果表明,相比于等价多路径路算法(equal-cost mulit-path routing ,ECMP),EFLB机制提高网络吞吐量和链路利用率,更好地实现网络负载均衡。     

基于自适应阈值的大象流检测方法

针对数据中心网络异常流量检测难的问题,提出一种自适应阈值的大象流检测系统。系统结合数据中心网络高度灵活性和全局可见性的特点,采用基于高斯分布的加权优化动态流量学习方法实时预测大象流检测阈值,降低检测错误率,通过基于差分估计的平滑机制,降低检测阈值配置更新频率。仿真实验结果表明,该系统可以有效识别数据中心网络中的大小流,识别错误率较低,通过平滑机制处理减少了流表抖动,控制平面的开销和检测时延相对较低,实现了数据中心网络流量的实时有效监控。     

基于流量调度的SDN数据中心网络拥塞控制算法

针对采用软件定义网络(SDN)的数据中心网络拥塞的问题,提出一种基于流量调度的数据中心网络拥塞控制算法。当链路发生拥塞时,该算法首先判别拥塞链路中 链路上关键度最大的大流,然后对大流进行重路由计算,选择调度开销最小的流,并进行调度代价计算,最后对调度代价最小的流进行调度。实验结果表明,所提算法能够有效缓解网络拥塞,降低丢包率,提高链路利用率,使得网络性能更为稳定。     

数据中心网络流量调度的研究进展与趋势

近年来,流量调度已经发展成为网络领域的热点研究问题.该问题主要决定何时以及以多大速率传输网络中的每条数据流,其对网络性能和应用性能都具有十分重要的影响.然而,在托管着许多大规模互联网应用的数据中心中,流量调度问题正面临着流量矩阵多变、流量种类混杂、以及流量突发等与流量模型相关的挑战.此外,随着数据中心规模的不断壮大,流量调度问题还面临着网络带宽动态化、网络拥塞随机化、以及网络目标多样化等与网络模型相关的挑战.为了进一步提升对数据中心流量调度的关注和理解,推动流调度技术在实际应用中的不断发展,本文分别从调度目标、调度方式和调度对象这三个维度对数据中心网络流调度的相关研究工作进行了分析和对比,并概括出如下结论:现有研究主要以分布式、集中式或混合式的调度方式对数据中心内、数据中心间或数据中心与用户间的流进行高效地调度,从而达到带宽保障、时限保障、最小化流完成时间、最小化Coflow完成时间、公平性保证、最小化流传输成本等目标.本文最后还指出了四个数据中心流调度的未来发展方向,并相应提出尚未解决的研究问题.     

基于SDN网络大象流负载均衡算法研究

摘 要：负载均衡算法是通过对网络中的流量进行调度来提高网络资源利用率,是计算机网络中的一个重要研究方向;针对网络中大象流导致的网络拥塞和老鼠流的排队时延等负载不均衡问题,提出了带宽和时延加权负载均衡（BD-WLB）算法来提高负载均衡性能,综合考虑了大小流之间的流量特征不同,改进了传统算法的路径计算方式;算法通过控制器来获取网络流量和状态信息;然后利用带宽和时延等网络状态参数来为大象流和老鼠流分别计算最优路径;采用P4语言来对数据平面转发流程进行优化处理;实验结果表明,在高负载状态时,BD-WLB算法相比于ECMP算法提高了38.4%的网络吞吐量和41.9%的链路利用率,降低了41.8%的网络时延;使网络资源得到了更好的利用,证明了BD-WLB算法的可行性和有效性;     

软件定义网络的测量方法研究

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.     

基于多级CBF的长流识别

针对高速网络流量难测量的问题及长流占网络流量大部分的特点,提出一种基于多级CBF的长流识别算法,对报文进行抽样,将抽取的报文通过经过一系列哈希映射到长流信息表中,查找是否存在该流信息,若存在则更新流信息,若不存在则将该报文用多级CBF结构对流信息进行过滤,报文数达到阈值的流被识别为长流,并在长流信息表中创建和维护该长流的信息.该算法在很大程度上减少了短流因为哈希冲突而被误判为长流的概率,降低了资源开销,对指定报文数为阈值的长流识别具有很好的扩展性.