软件定义网络中基于时延和负载的多控制器部署策略研究

多控制器体系结构的出现,解决了经典软件定义网络(SDN)架构控制层以单一集中控制器为主,在大规模网络环境中的可扩展性问题。在多控制器体系结构中,由于生成转发规则并将其填充到交换机的任务被委托给了控制器,网络的性能在很大程度上取决于控制器的放置。该文以降低总时延和均衡控制器间负载为目标,提出了一种基于子网划分的多控制器部署算法(MCPA)。该算法改造谱聚类算法以保证网络连通性并加入离群点处理算法和负载均衡处理算法。仿真结果表明,该算法能够有效地对网络进行划分,在保证网络总时延较低的情况下使各个控制器的负载保持均衡。     

软件定义网络中基于效率区间的负载均衡在线优化算法

在大型复杂软件定义网络中,为提高网络负载均衡,减少控制器与交换机间的传播时延,该文提出一种基于效率区间的负载均衡在线优化算法。在初始静态网络中,通过贪心算法选择初始控制器集合,并以其为根节点构建M棵改进代价的最小生成树(MST),确定初始M个负载均衡的子网;当网络流量发生变化时,通过广度优先搜索(BFS)调整子网间交换机映射关系使其满足效率区间,保证任意时刻网络的负载均衡。算法均以网络连通性为基础,且均以传播时延为目标重新更新控制器集合。仿真实验表明,该算法在保证任意时刻网络负载均衡的同时,可以保证较低的传播时延,与Pareto模拟退火算法、改进的K-Means算法等相比,可以使网络负载均衡情况平均提高40.65%。

     

基于软件定义网络的WLAN负载均衡算法研究

在无线局域网中,终端通常根据接收到的信号强度值进行接入或切换,这将导致各个AP之间负载不均衡,造成网络资源利用率低。为此,文章提出了一种基于软件定义网络的无线局域网负载均衡策略,通过把超载AP服务范围内的终端切换到轻载AP上,使网络达到均衡状态。仿真实验表明,该方案有效平衡了各个AP的负载,提高了网络的系统吞吐量。     

基于负载通告的SDN多控制器负载均衡机制

多控制器负载均衡是SDN网络部署研究中关注的问题之一。该文针对多控制器间负载均衡的时间效率问题,提出一种基于负载通告策略的负载均衡机制(LILB)。该机制包括负载测量、负载通告、均衡决策和交换机迁移4个核心功能组件。借助于负载通告的能力,每个控制器可以在过载后无需收集其他控制器的负载信息而尽快完成均衡决策。为了减少负载通告带来的通信负荷和处理负荷,该文提出一个抑制算法来降低负载通告的频率。此外,该文还提出了最重过载控制器、迁移交换机和目标控制器的决策方法,以及目标控制器接受迁移请求的判定策略来避免控制器的负载震荡;并为支持交换机迁移过程中控制器角色的平滑切换设计了一种交换机迁移的消息交互机制。最后,在基于Floodlight和Mininet的实验环境中验证了所提出方法的有效性。     

软件定义网络中基于Q-学习的负载均衡算法

针对软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的负载均衡问题,为使网络的资源分配更加合理,防止网络拥塞,设计了一种基于Q-学习的负载均衡(Q-learning Load Balance,QLLB)算法,可根据网络环境自行作出决策,避免网络拥塞,实现网络资源的合理分配.与最短路径算法Dijk...     

基于改进蚁群算法的软件定义网络负载均衡

为改善软件定义网络(SDN)负载均衡问题,对传统的蚁群算法进行改进,并结合服务器负载均衡算法,提出一个改进型的联合算法。该算法使用加权最小连接调度算法,服务器端选择负载最小的服务器,并利用改进蚁群算法(Im-ACO)选择到达所选服务器的最佳路径。理论分析及实验结果表明,提出的联合算法使网络性能得到显著提高,网络吞吐量更高,丢包率更低。     

软件定义网络中面向时延和负载的多控制器放置策略

在多控制器管理的软件定义网络(SDN)中,时延和负载是控制器放置问题(CPP)要考虑的重要因素。该文以降低控制器之间的传播时延、流请求的传播时延和排队时延、均衡控制器间负载为目标,提出一种控制器放置及动态调整的策略,其中包括用于初始控制器放置的负载均衡算法(BCRA)和遗传算法(GA),用于动态调整控制器负载的在线调整算法(ADOA)。以上算法均考虑网络连通性。仿真结果表明：在初始控制器放置时,在保证流请求的传播时延、排队时延和控制器传播时延较低的情况下,BCRA部署在中小型网络中时,其负载均衡性能与GA相近且优于k-center和k-means算法;GA部署在大型网络中时,与BCRA, k-center和k-means算法相比,使得负载均衡率平均提高了49.7%。在动态情况下,与现有动态调整算法相比,ADOA可以保证较低排队时延和运行时间的同时,仍能使负载均衡参数小于1.54。     

基于时延的软件定义网络快速响应控制器部署

目前大多数针对软件定义网络(SDN)中控制器的部署方案均重点考虑传输时延(PD)对性能的影响,忽略了发送时延(TD)对于部署效果的影响。该文提出基于时延的网络快速响应控制器部署方案。首先,在合理考虑传输和发送两类时延的基础上,完善了已有的平均时延/最大时延最小化模型,并对两种模型是否存在最优解进行了理论证明;其次,利用模糊集理论得出了一种时延优化模型;第三,结合是否考虑发送时延提出了两种部署算法：传输算法和输送算法。为了测试方案的性能,选取实际网络拓扑及数据进行验证。结果表明输送算法在网络的响应速度及稳定性方面优于传输算法,时延优化模型在总时延方面较平均时延/最大时延最小化模型效果更优。     

基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

在当前的网络体系结构下,采用硬件系统实现服务器集群负载均衡存在着获取负载节点状态困难、流量导向方式复杂等制约因素,不利于提升服务器集群的伸缩性和服务性能。针对此问题,该文提出一种基于软件定义网络(SDN)的负载均衡机制(SDNLB)。该机制借助SDN具有的集中式控制和流量灵活调度优势,利用SNMP协议和OpenFlow协议对服务器的运行状态和全局网络负载信息进行实时监测,并通过权值计算的方式选择出权重最高的服务器作为流处理的目标服务器,在此基础上,采用最优转发路径算法进行流量调度,从而达到提高服务器集群的利用率与处理性能的目的。搭建了实验平台对SDNLB的性能进行仿真测试,实验结果表明：在相同的网络负载条件下,SDNLB与其他负载均衡算法相比,能够有效地降低服务器集群的负载,并能够显著提高网络吞吐量和带宽利用率,缩短流的完成时间和平均时延。     

生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法

软件定义光网络(SDON)作为智能光网络中最新一代网络架构,其控制平面承载着诸多核心功能,其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络(SCD)控制器部署算法,在保证用户对网络生存性需求的前提下,利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控...     

vBRAS在IP城域网中的应用探讨

本文首先简要介绍了vBRAS技术,重点研究了vBRAS在IP城域网中的部署方式以及典型应用,对运营商IP城域网NFV技术的引入和DC（数据中心）化演进具有重要的借鉴意义。     

软件定义无线接入网络的组件化研究

针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战,该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU),分布单元(DU),有源天线单元(AAU)架构的基础上,进一步朝组件化方向演进,形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU,射频单元(RU),AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架...     

软件定义无线接入网络的组件化研究

针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战,该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU),分布单元(DU),有源天线单元(AAU)架构的基础上,进一步朝组件化方向演进,形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU,射频单元(RU),AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架构既有利于切片化、虚拟化实现无线接入网,又有利于应用分布式计算技术和硬件加速技术突破通用处理器的计算能力瓶颈,还能降低DU与AAU之间的前传压力。该文还研制了基于此架构的组件化软基站试验原型并进行了测试,结果表明该组件化方案在提供高度灵活性的同时,还能够提升通用处理器软基站的吞吐能力,并有效降低远端站址传输流量。     

软件定义网络容错控制平面的最小覆盖布局方法

容错控制平面通过将多个控制器部署在不同的网络设备上进而增强网络的可靠性,但是大量的控制器部署带来了巨大的布局成本,严重地限制了容错控制平面在实际网络中的部署与应用.为了解决上述问题,该文首先构造了容错控制平面的最小覆盖布局模型,然后设计了一种基于局部搜索策略的启发式控制器布局算法,避免搜索结果陷入局部最优解.在不同规模...     

基于深度增强学习的软件定义网络路由优化机制

为优化软件定义网络(SDN)的路由选路,该文将深度增强学习原理引入到软件定义网络的选路过程,提出一种基于深度增强学习的路由优化选路机制,用以削减网络运行时延、提高吞吐量等网络性能,实现连续时间上的黑盒优化,减少网络运维成本。此外,该文通过实验对所提出的路由优化机制进行评估,实验结果表明,路由优化机制具有良好的收敛性与有效性,较传统路由协议可提供更优的路由方案与实现更稳定的性能。