基于负载均衡的虚拟网络映射算法研究

为保证虚拟网络请求成功映射,同时不会导致底层网络的部分负载过重,映射性能变差,需要对虚拟网络链路映射进行合理化负载均衡。本文中把虚拟链路带宽资源切片,利用增广子图路径方法选择底层路径,并且将不相交路径资源归一化,设计了基于负载均衡的虚拟网络映射算法。最后,通过仿真将负载均衡算法与路径割裂算法、K最短路径算法进行性能对比。仿真结果表明了负载均衡算法在虚拟网络映射的请求接受率、成本和收益指标方面优于其他两种算法。     

软件定义承载网中基于负载均衡的虚拟网络重配置方法*

在软件定义承载网(Carrier-SDN)中应用网络虚拟化技术为虚拟网络请求分配资源是解决传统网络结构僵化问题的重要方法之一。针对虚拟网络初次配置产生的瓶颈节点和瓶颈链路造成的底层网络负载不均衡问题,提出一种基于负载均衡的虚拟网络重配置方法(Load Balance Virtual Network Reconfiguration,LB-VNR)。该方法着重设计了虚拟节点的迁移算法、虚拟链路的迁移算法以及重路由映射路径规划算法。仿真结果表明,所提方法在虚拟网络请求接受率、网络收益代价比和虚拟网络负载均衡性方面均具有良好的性能。     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

基于SDN的动态负载均衡最优路径算法研究

在传统网络中,转发路径由各路由节点的动态协议决定,传统路径分配算法的全局性差、效率不高,对网络负载平衡的考虑不够,而且管理员难以确定业务报文所走路径。利用SDN改变传统网络对数据流控制的方式,提出一种H-Dijkstra负载均衡最优路径算法。该算法在传统Dijkstra算法的基础上设定一个动态负载均衡阈值,当检测到负载均衡参数超过此阈值,则触发动态调度策略对路径分配算法进行调整。通过反复实验与传统网络对比分析,结果表明,本文算法不仅发挥了SDN在转发与控制分离架构上的速度优势,而且避免了网络资源的浪费,提高了网络性能。     

MPLS的基于最小干涉的负载均衡算法研究

当MPLS网络中的业务流请求存在时间上的先后顺序时,选择一个高效的路由算法使得已存在的业务流的LSP对后续业务流的LSP路由影响最小变得很重要.在分析了常用的几种QoS保障的算法基础上,提出了一种基于最小干涉的负载均衡算法.该算法解决了MPLS网络中所有"入口/出口对"之间的业务流相互干扰的问题,为后续业务流路由预留了必要的"关键链路".     

多域SFC部署中基于强化学习的多目标优化方法

随着网络虚拟化技术的发展,多域网络中的服务功能链部署为服务功能链优化部署问题带来了新的挑战.传统的部署方法通常对单一目标进行优化,不适用于多目标优化问题,且无法对优化目标间权重进行衡量及平衡.因此,为了对大规模服务功能链部署请求下的时延、网络负载均衡性及接受率进行同步优化,提出了一种数据归一化处理方案,并设计了基于强化学习的两步SFC部署算法.该算法以传输时延与负载均衡性为反馈参数,平衡了两者的权重关系,并对其进行了同步优化,同时利用强化学习框架优化了SFC接受率.实验结果表明,所提算法在大规模请求数下,相比时延感知方法时延降低了71.8％,相比多域部署方法接受率提高了4.6％,相比贪心算法平均负载均衡性提高了39.1％,保证了多目标优化效果.     

一种基于动态负载均衡的路由算法

传统IGP仅基于最短路径算法来为数据流选择传输通路,对数据流的需求以及网络资源的动态变化未加以考虑,因此不具备均衡网络负载的能力.文中通过分析IGP的局限性,提出基于动态负载均衡的DLB-OSPF路由算法.该算法依据数据流的带宽需求和网络资源的使用状况来进行路由选择,并通过有效手段将数据流更合理地分配到能满足传输需求的链路上.经过示例分析表明,该算法不仅能减少网络拥塞,并且提高了网络资源利用率.     

基于DEMT算法网络多路径流量的优化

提出一种多路径路由流量动态均衡算法,改进网络多路流量分配算法存在单目标路由的不足。该方法建立有向赋权拓扑结构的网络多路径分配数学模型,采用构造可能性系数的路径选择标准,引入QoS路径负载率和最小跳数作为目标变量导出合理分布负载的优化方法。仿真结果证明,该锋法最大负载率的增加幅度与最小时延算法和最小跳数算法相比更加平缓,网络负载率可控制在70％以下,传输延迟时间降低56％。     

双向路径重选的自组网负载均衡路由协议

基于跨层负载感知和双向路径重选的自纽网负载均衡路由协议（CLBLR）在路由发现阶段和路由维护阶段，将整个路径中各节点MAC层的总平均估计时延和路径总业务流负载结合起来，共同作为路由选择和路由调整的重要依据，通过双向路径重选方法实现最优路径选择和网络业务流的均衡分布和均衡传输．协议通过禁止中间节点对路由请求进行应答和阻止不必要的路由请求分组，经由重负载中间节点转发，以保证路由发现时能够利用最新负载信息，并避免了节点在重负载情况下成为新建路由的中间节点，使协议具有一定的拥塞控制功能，以间接的方式实现了请求接纳控制．上述措施使分组传输路由很好地避免了拥塞节点，减少了网络瓶颈对网络性能的影响．仿真表明，CLBLR在分组丢失率、平均端到端时延和路由附加开销等方面具有良好性能，其优良的分布式控制特征能适应自组网的动态环境．     

一种自适应遗传算法的EJB集群负载均衡策略①

负载均衡技术是EJB集群系统任务调度的中心环节,但传统的负载均衡算法是一种静态分配负载均衡算法,因此不能很好的实现服务器端负载均衡。通过动态的获取服务器端系统的实时性参数,采用自适应的遗传算法来计算服务器的负载,从而保证系统长时间运行不会发生倾斜。实验结果表明,该方法降低了服务器端事务请求的响应时间,提高了系统的吞吐率, 从而改善了系统性能。     

基于软件定义网络的数据中心网络负载均衡算法研究

针对传统网络的分布式架构使得负载均衡技术难以满足低成本、高灵活性、自适应调整的要求,提出一种基于SDN的数据中心网络负载均衡算法。首先,根据路径当前负载状况和链路负载波动为路径设置了一个权重,并以此作为路径选择依据;其次,设置了一个负载均衡度用于衡量网络负载状况;最后,针对需要调度的流,进一步限定了其流量大小范围,保证了高效的流调度。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能有效提高网络资源利用率并均衡全网负载。     

ZigBee网络路径均衡算法在供水系统的仿真研究

研究城市供水系统的高效路径均衡算法。供水系统根据供水请求调控供水路径,在早晚城市用水高峰期供水请求突增,待均衡的供水路径任务骤增加大了均衡计算量,传统方法只选用较少的高层节点作为均衡节点,高层节点因超额的工作量不能承担起均衡任务的突增,造成网络数据传输路径均衡的效率较低。为了解决这一难题,提出基于开销能量的供水系统ZigBee网络路径均衡算法。通过建立供水系统各节点能量消耗代价开销模型,在模型中根据开销能量将路径均衡控制的任务分派到网络的各个节点中共同分担完成路径均衡的任务,避免了只利用少数高层节点均衡而带来的均衡效率不高的问题。仿真结果表明,改进方法能够高效完成供水系统路径的均衡控制,取得了满意的结果。     

基于自适应遗传算法的OSPF链路权重优化

在综合考虑链路利用率、链路流量与剩余带宽的基础上,提出了OSPF链路权重优化目标函数,建立了优化数学模型,并设计了自适应遗传算法对其进行求解。实验结果显示提出的优化目标函数在满足给定流量要求的前提下,可以减少链路上的总流量;在网络流量较大时,能够均衡网络内负载分布,提高网络总吞吐量。     

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。     

多种资源下结构化P2P网络的负载均衡方法

在真实网络环境中, 存在多种瓶颈资源, 如存储能力、处理请求能力和带宽等。传统的负载均衡方法只考虑了一种瓶颈资源, 忽视了其他瓶颈资源对网络性能的影响。针对该问题, 建立相似度概念模型, 设计用于虚拟服务器转移的转移代价函数, 提出可用于任意结构化P2P网络的多种资源负载均衡(MRLB)算法。仿真结果显示, 节点上任一资源的负载都随着节点能力的提升而相应增加。MRLB算法能够有效解决传统方法的缺点, 实现多种瓶颈资源的负载均衡。     

SDN网络中基于业务划分的路由选择机制

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,其路径是根据全局网络拓扑计算得到的。然而,当前SDN网络中依然存在负载不均衡和不能满足网络流量QoS要求的问题。为此,根据SDN控制器掌握全局网络信息的特点,结合网络感知功能和基于流量的业务划分,利用K最短路径算法,提出一种基于业务划分的路由选择机制。实验结果表明,该机制能够为不同业务类型的数据流选择一条最能满足其QoS要求的路径,并使整个网络达到负载均衡,进而提高了底层网络资源的利用率。     

异构网络中基于MPTCP的协作拥塞控制方案

提出了一种基于MPTCP的协作拥塞控制方案。在拥塞避免阶段,该方案首次以马尔科夫链模型为基础,对异构网络中各条路径上未被确认的数据包个数进行预测,进而计算出各条路径所能承载的最大数据量。若网络拥塞窗口值大于各条路径所能承载的最大数据量中最小值的2倍,则启动协作拥塞控制机制。在协作拥塞控制机制下,根据AIMD算法的加性增加准则调整拥塞窗口,若网络拥塞窗口值大于各条路径所能承载数据量之和,则结束协作拥塞控制机制,执行传统的TCP慢启动算法。为了提高慢启动阶段的带宽利用率,对TCPW(TCP Westwood)带宽估计算法进行改进,使路径可用带宽的估计更准确,从而提高慢启动阈值设置的合理性。仿真结果表明,在保证异构网络负载均衡及单条TCP流公平性的前提下,该方案能够增加成功传输数据包的数量。     

基于链路带宽利用率的路由选择算法

为避免网络拥塞,针对现有路由调整算法没有考虑网络流量均衡分布和用户使用感知的问题,提出一种路由选择算法。在保证网络时延,不影响用户服务质量的前提下,选择带宽利用率最小的路径,最大限度实现负载均衡。为尽可能反映实际情况,实验采用真实的Abilene2网络拓扑,结果表明:该算法能有效缓解网络拥塞,网络可利用率提高超过50%。与现有算法相比,该算法能同时满足带宽利用率和网络时延两方面要求。此外,通过调整参数值可以满足实际网络中不同业务的要求。