基于分类和时序的SDN流表更新一致性方案

软件定义网络（Software Defined Networking, SDN）实现了网络的集中控制和网络资源的灵活调度,已成为下一代网络的热点。确保SDN网络流表更新的一致性,对保障网络配置更新过程的正确性,和SDN网络的有效、安全运行,具有重要的意义。本文针对SDN网络配置更新所引起的数据包处理不一致问题,提出一种基于分类和时序的SDN流表更新一致性方案。通过设计交换机分类方案及优化更新顺序,实现了SDN流表更新的一致性和新、旧路径的数据并行传输,在保证方案良好通用性和隔离性的基础上,有效控制了更新时间和交换机存储空间的占用率,并降低了控制器的上传负载。     

SDN数据平面软件一致性测试用例生成方法

SDN(software-definednetwork)旨在解决架构复杂且分散的传统网络出现的问题,使网络具有更强的灵活性.P4编程语言的特征在于用户可以直接根据自己对处理数据包的需求定义P4程序,然后经过编译过程,生成适配文件将用户需求配置到网络设备.面向P4编程语言的SDN数据平面一致性测试,是将一致性测试用例发送给P4网络设备,评估实际输出和预期输出的一致程度.一致性测试用例是执行一致性测试的载体,而传统的人工构造测试用例是一项繁琐耗时费力的工作.重点分析了面向P4编程语言的SDN数据平面软件一致性测试用例设计原则和生成方法,给出了一致性测试用例覆盖标准,设计了命令信息实体结构和测试用例实体结构,以装载P4程序的simple_switch虚拟交换机为测试对象,说明一致性测试用例生成过程,实现了一个用于P4网络设备一致性测试的测试用例自动生成工具,并验证了该工具自动生成测试用例的有效性,实现了一致性测试用例构造过程简易性.     

SDN中基于图分割的自适应带内网络遥测探测路径配置

软件定义网络（SDN）是一种将控制与转发平面分离的新型网络架构,可以基于全局信息进行网络资源的调度和优化,而精确的调度需要对全网信息（包括网络中所有交换设备状态及拓扑中所有链路信息）进行准确的测量.带内网络遥测可以在转发数据包的同时实现相关信息的采集,其中配置全网覆盖的探测路径是带内网络遥测需要解决的关键问题之一.但现有SDN网络中全网覆盖的带内网络遥测路径配置方案存在以下问题：（1）需要提前部署大量探测节点导致维护开销增大;（2）探测路径过长导致探测分组长度超过网络中的MTU值;（3）冗余的探测路径导致测量引入的流量负荷在网络整体流量中占比过大;（4）动态变化拓扑下探测路径调整恢复时间长等.为解决上述问题,提出了SDN中基于图分割的自适应带内网络遥测探测路径配置（ACGS）方法,其基本思想是：利用图分割对网络拓扑图进行划分,通过控制拓扑规模来限制探测路径长度;在分割后的子图中求解欧拉回路得到只遍历子图中有向边一次的探测路径,以避免探测节点数量过多、探测路径冗余度高的问题;并利用局部调整与整体调整相结合的方式解决拓扑动态变化时探测路径恢复时间长的问题.实验结果证明ACGS方法能够在SDN网络环境下,实现探测路径长度适中、探测节点数量较少、探测路径冗余程度更低的全网覆盖带内网络遥测探测路径配置,并实现其在拓扑动态变化后更快速的调整.     

SDN应用平面与控制平面安全交互方法

软件定义网络(SDN)在推动网络创新的同时也为网络安全带来新的挑战.文章针对SDN应用平面与控制平面安全交互方法进行研究,以确保SDN提供可靠的网络服务.首先,文章提出SDN应用平面与控制平面安全交互方法总体架构;其次,利用TLS协议完成应用与控制器代理间的双向认证及安全通信,同时设计应用权限管理与应用身份信息管理,确...     

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。     

SDN数据中心网络基于流分类的负载均衡方案

随着数据中心内的数据流量不断增加,导致网络中部分链路负载过重。传统的ECMP机制由于没有考虑链路状态以及流量特征,因此不再适用数据中心网络。同时ECMP可能会将多条大流映射到同一条路径上,造成大流映射冲突,导致链路瓶颈问题。基于SDN（Software Defined Network）架构提出一种面向Fat-Tree拓扑的动态流量负载均衡机制（Load Balancing based on Flow Classification,LBFC）,同时考虑了链路状态信息与流量特征进行负载均衡。LBFC机制动态调整流分类阈值来判定大流和小流,采用不同的方式为大流和小流选择转发路径,以满足大流和小流不同的传输性能需求。仿真结果表明LBFC机制能够根据网络链路状态以及流量特征动态地判定大流和小流并实现负载均衡,与ECMP、GFF和DLB算法相比,LBFC机制提高了网络吞吐量以及链路利用率,降低了传输时延。     

面向SDN数据平面故障恢复的备份机制

软件定义网络(SDN)作为一种新型的网络架构,通过将网络设备的控制平面与数据平面分离开来,实现了对网络的灵活控制。由于数据平面承担着数据转发的重要任务,直接影响着网络的正常通信,因此一旦网络中发生故障,保证数据平面的正常运行显得尤为重要。本文设计了一种面向数据平面的备份机制,将保留最后全局一致的流表版本作为热备份,同时把常驻流表以文件的形式存储在交换机中作为冷备份,两者结合的备份机制提高了数据平面在故障发生下的生存能力。通过搭建实验平台对该机制进行验证,证明了机制的有效性,保障了通信的正常进行,在故障快速恢复和降低备份资源开销上也均有一定优势。     

P2P平台上的数据一致性研究

P2P网络是一个自组织的动态网络,对等点可以随意的加入或者离开网络,因此如何控制数据的一致性成了P2P网络平台应用扩展应用的关键点,本文引入数据一致性算法到P2P网络平台中来,确保P2P网络中的所有数据都能实现数据同步。     

软件定义网络中控制数据平面一致性的验证

针对软件定义网络(SDN)中控制层网络策略与数据层流规则不一致的问题，提出了验证控制与数据平面的一致性(VeriC)检测模型。首先，通过交换机上的VeriC管道实现数据包处理子系统的功能：对数据包进行采样，采样数据包经过交换机时，对其中的标签字段进行更新；然后，更新完成后将标签值发送到服务器并保存在实际标签值组；最后，将实际标签值组与已保存的正确标签值组一起发送到验证子系统，进行一致性验证，若不通过，则进一步将两组标签值发送到定位子系统，找出流表项发生错误的交换机。通过ns-3模拟器生成一个含有4 Pod的胖树拓扑，在其中VeriC的一致性检测和故障交换机定位的准确度高于VeriDP，并且VeriC的总体性能高于2MVeri模型。理论分析和仿真结果表明，VeriC检测模型不仅能够进行一致性检测，对错误交换机进行精确定位，而且定位故障交换机所用的时间少于对比检测模型。     

基于SDN网络大象流负载均衡算法研究

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。     

P4P:P2P产业可持续发展的必经之路

近年来互联网上P2P应用业务得到了飞速的发展,同时占用了大量的带宽资源造成了带宽吞噬。至此,点对点网络数据传输新体系P4P技术应运而生,能有效减少网络骨干线路的负载和提高ISP的网络效率。本文从P2P的发展困境引入,分析P4P技术原理并比较P2P与P4P的性能。     

非结构化P2P网络副本一致性研究*

随着P2P应用的发展,由以往共享只读文件逐渐改变为共享可读写的文件,文件的频繁更新导致了数据副本之间的不一致性,因此确保其副本一致性是保证正确运行的关键。通过文献调研,对目前国内外研究的副本一致性算法进行了详细的介绍,分析了各种算法的优缺点,并在现有算法的基础上进行了展望,提出下一步研究的方向和重点。     

基于路径及反馈的软件定义网络策略更新方案*

软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)虽是具有逻辑集中控制特点的网络架构,但其底层的数据平面依旧是分布式的系统,由此产生的策略更新不一致问题将导致数据包的错误处理,进而引起一系列不正确的网络行为。就此问题,本文提出了基于路径及反馈的策略更新方案,通过对旧流行踪的准确定位实现新、旧流的并行传输,并基于BP神经网络建立了相应的网络性能反馈模型,根据网络状态动态调节数据包重放时机,旨在确保一致性的同时,获得更加良好的网络性能。MATLAB训练结果以及基于POX、Mininet的仿真实验表明,反馈模型的建立能够准确刻画网络性能的变化,该方案与同类研究相比具有更优良的网络性能、更新效率、通用性、隔离性以及相当低的规则空间消耗。     

基于本体的特征模型演化的一致性验证

针对特征模型的演化导致特征间的冲突问题, 从特征模型的演化方面进行研究, 提出了一种基于本体的特征模型演化的一致性验证方法。首先采用本体理论方法对特征模型的演化进行分析和建模, 建立本体的特征模型元模型; 其次基于上述元模型, 为网上购物系统实例建立相应的网上购物的领域特征模型, 根据需求裁剪出产品特征模型; 然后在Eclipse集成开发环境下, 通过Jena推理机加载规则和产品特征模型进行一致性验证, 当检测到冲突时, 采用演化策略来消除冲突; 最后通过实例研究说明了该方法的有效性。     

基于副本索引的P2P副本一致性维护策略

P2P中副本应用从静态逐渐转变到动态更新,研究如何管理动态改变数据的一致性问题成为关键。该文提出一种基于副本索引的无结构P2P副本一致性维护策略,在创建副本时将副本所在节点的索引发送至种子节点保存,同时自身保存种子节点的索引。当副本节点发生更新后,主动发送信息通知种子节点,种子节点根据副本索引表进行副本的一致性维护。仿真实验和分析表明,该副本一致性维护策略能有效地提高副本的一致性,减少冗余消息数目。     

基于Hebbian一致性学习的P2P推荐算法

借鉴社会网络的概念,构建了一个基于信任权值的P2P(peer-to-peer)推荐网络,其中每个对等体作为一个用户代理负责维护其在推荐网络中的信任邻居关系。在此基础上,提出了一种基于Hebbian一致性学习的信任权重学习算法,并且基于相似用户发现机制、信任权重学习规则、潜在邻居调整策略等来自适应地调整用户与邻居用户的信任权重。实验数据证明该算法具有较高的推荐效率、社区构建效率和良好的可扩展性。     

P4P:一种轻量级的网络体系结构

P4P是为解决目前P2P网络所引发的低效率和网络资源利用问题,而诞生的一种简单、轻量级的网络体系结构。该文主要从P4P的来源、与P2P网络的区别、P4P的架构以及P4P的未来发展趋势几个方面对P4P进行了介绍。