SDN中一种多控制器负载均衡方案

针对软件定义网络(software defined network,SDN)中控制器子域分区不合理导致的控制器负载分配不平衡、网络通信性能下降的问题,本文提出一种基于负载均衡的多控制器部署(multi-controller load balancing,MLB)方案.在初始静态网络中,提出一种基于域内和域间通信成本的负...     

软件定义网络架构下的动态自适应负载均衡策略研究

软件定义网络控制与转发分离的架构特性使得网络行为更加易于掌控,提高了网络策略实施的效率.为了解决传统网络中只计算单一最短路径,忽略链路实时状态从而造成负载过大时链路拥塞的缺点,提出了一个基于链路实时状态的负载均衡策略.该策略主要思想是利用软件定义网络架构中的控制器对全网的集中控制能力对链路信息进行实时监控,分析链路信息并得出链路的负载占用情况,然后将结果反馈给控制器,最后由控制器计算出负载最轻的路径并下发流表给相应的交换机.建立了计算机仿真建模和硬件实验平台,验证了该策略可以有效提高链路利用率和用户服务质量.     

SDN中基于负载均衡的流表下发方法

通过比对单个域内控制信道与数据信道比例,将所须安装流表项数据以源路由下发和直接下发两种方式动态混合处理,以此来减小控制器负载以及动态调节控制平面和数据平面负载均衡度,同时减小流表下发和端到端传输的时延以及控制逻辑出现不一致的概率.仿真显示:所提方法在控制器负载消耗量、流表安装时延和数据包平均传输时延等方面优于传统的流表直接下发方法以及基于源路由的流表下发方法.     

基于离散粒子群的SDN动态流调度算法

针对数据中心网络中流量路径分配不合理、易导致大流冲突的问题,提出一种基于离散粒子群的软件定义网络(SDN)流量调度算法.该算法重定义粒子群内部的寻解过程,以最优化网络性能为目标,动态地为数据中心的流量分配最优路径,以减少大流量冲突;并引入Metropolis设计多元化最优调度方案,确保数据中心流量的合理调度.与其他流量调度算法进行对比验证的实验结果表明,该算法提升了网络质量,降低了大流时延,实现了更好的负载均衡.     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

基于SDN技术的服务器负载均衡设计

传统服务器负载均衡的实现方式存在可靠性低、维护性差、增加额外开销等问题.软件定义网络(SDN)在流调度上具有灵活、可靠性高、可维护的特点.在研究现有负载均衡方法的基础上,结合SDN技术,提出基于SDN的云中心动态负载均衡方法,实现了基于流级的动态负载均衡.Floodlight与OVS仿真实验证明,利用SDN技术实现服务器集群负载均衡的方案是可行的.     

基于SDN网络多路径负载均衡算法研究与仿真

针对传统网络链路负载均衡实时性、动态性差的问题,对下一代互联网技术SDN网络技术,设计出基于SDN的多路径负载均衡(SDN-Multi-path Balance,SDN-MB),该设计模型能够通过其网络控制器实时获取全局链路信息,从而计算出源节点和目的节点之间的多条路径,通过链路权值和流量阈值选取出最优路径并做出实时调整.最后用仿真模拟软件Mininet进行仿真,结果显示SDN-MB模型比传统网络模型在带宽利用率和平均延迟方面,都有显著的提高,验证了SDN-MB模型的有效性.     

基于CDN与SDN结合的多区域划分融合架构

为提高内容分发网络(content delivery network,CDN)分发管道的智能分配响应速度,文章提出了一种基于CDN和软件定义网络(software defined network,SDN)相结合的相关架构。该结构是将SDN的控制与转发分离架构和CDN网络结合,将CDN网络的转发平面与控制平面分离,将控制平面集中起来,并将SDN的控制平面划分区域管理,使得数据转发时的管道更加智能和迅速,区域划分则能让用户在管理上更加清晰明了,流量管道的转发上也更加透明。最后与传统CDN-SDN架构进行对比,结果表明该文所提出的架构比以往的架构在数据转发时管道智能选择以及连接方面有了一定的优化提升。     

软件定义无线网络的负载均衡算法

在传统无线局域网中,终端往往优先选择信号强的接入点.诸如会议室、商场、机场等存在大量终端的公共场所,极有可能造成部分接入点负载过重.基于软件定义无线网络(software defined wireless network,SDWN),综合考虑终端占用带宽、当前接入点负载和当前终端接收信号强度指示等影响因素,提出周期性地检查各接入点的负载状态,将超载接入点下的候选终端重关联至轻载接入点,从而使整个控制器下所有接入点都达到均衡状态.实验结果表明,随着负载平衡因子持续降低,软件定义无线网络中不同接入点的负载逐渐趋于均衡,从而提高了系统平均吞吐率.仿真结果表明,所提负载均衡算法相对于最强信号强度优先和最小负载优先的负载均衡算法,分别提高约8.3％和15.6％.     

基于软件定义网络的 WLAN 架构及负载均衡切换

软件定义网络将控制平面与数据转发平面进行分离,并提供开放的编程接口,实现网络的可编程化控制,极大地提高了网络管理的灵活性。在传统无线局域网中,终端通常依据信号强度选择接入点,这一机制往往会造成网络资源利用率低及接入点负载不均衡的问题。提出基于软件定义网络技术的无线局域网架构及一种负载均衡切换策略,利用控制器的全局视角与集中管控能力实现对接入点的实时监测,分析其状态信息并计算权值,由控制器根据负载情况向接入点下发流表,完成对网络的管理。硬件和计算机仿真平台实验表明,与传统的无线局域网架构相比,该方案有效提高了网络的资源利用率,平衡了接入点的负载,降低了数据在终端切换过程中的传输时延,提高了网络的性能。     

基于SDN的工业物联网组播通信框架研究

工业物联网需要提供实时、可扩展的组播通信服务.这要求网络要在给定的时延上界内将数据传递给接收者,同时要能够最大化所承载的应用数.在现有的组播树算法中,单源树算法只关注实时性,共享树算法只关注可扩展性,同时兼顾两者的算法仍有待进一步研究.基于SDN技术,提出了一个面向工业物联网的实时、可扩展的组播通信框架,并为其设计了一个组播树算法——k-DCMO.k-DCMO算法为每个会话构建一棵时延有界开销最小的共享树,能够在保证会话实时性的同时,提升组播的可扩展性.结果表明,k-DCMO算法能够提供共享树算法所不能提供的实时性支持,并且能够获得比单源树算法更好的可扩展性.在实验拓扑中,其开销仅为后者的6.2%.     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退...     

基于SDN的数据中心网络中考虑等待时间的流调度策略研究

随着云计算、大数据、工业互联网的发展,越来越多的应用服务被部署到数据中心,其中一些数据密集型应用程序要求流在尽可能短的时间内完成.提出了一种考虑等待时间的流调度策略(flow priority scheduling algorithm considering wait time,FPWT),该策略在划分流的优先级时不仅...     

基于SDN架构的最短路由优化算法研究

本文提出一种基于软件定义的无线Mesh网络路由协议(SDWMR),将软件定义网络(SDN)与无线M esh网络相结合,由具有全局网络视图的逻辑集中控制器负责所有控制决策;首先通过控制器与M esh节点建立初始路径,根据初始路径进行最短路径优化,优化过程由Dijkstra最短路由算法完成;其次将优化后的规则通过初始路径传输到各个底层Mesh节点中．当路径传输大规模流量时本文以分流算法均衡路径负载,从而避免路径拥塞．SDN的引入为无线Mesh解决了路径故障问题,并且提升了路由效率．本文路由协议已使用M ininet-Wifi网络模拟工具仿真,仿真结果表明,在网络吞吐量、丢包率、延迟等网络性能方面SDWM R协议优于已有的路由协议如混合OpenFlow的优化链路状态路由协议(OF-OLSR)、三阶段路由协议(ThreeStage)等．     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN(software defined networking)网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法(TSCP, two-stage controller placement):利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备(交换机或控制器)之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

SDN：颠覆性的网络技术构架创新

相对于传统网络构架来说,软件定义网络(software-defined networking,SDN)是一种颠覆性的网络技术构架创新,这种网络架构打破了网络领域多年来的沉寂,逐渐成为各个专业领域的热门议题.从电信业(communicationtechnology,CT)和信息业(information technology,IT)的比较出发,对当今网络技术发展的瓶颈进行分析,描述了SDN 和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)2种典型的标准网络架构,阐述了SDN作为网络重构技术的必要性,详细分析了其核心价值、面临的主要挑战以及应用场景,继而引申到产业链重构的机遇和挑战;阐述了对SDN战略层面的相关思考.     

基于SDN流量测量的数据中心多路径传输研究

为了避免链路出现拥塞,针对数据中心流调度策略在进行数据流迁移尤其是大流的迁移容易产生数据流丢包并出现接收端数据包乱序,从而造成网络吞吐量降低的问题,基于SDN/OpenFlow架构,提出了一种采用熔断机制的动态路由算法F-TAM;同时,设计了新的测量方法来获取精确的链路状态时效信息,当算法被触发时能及时计算出合理的熔断时间,从而能充分利用网络中存在的多路径进行负载均衡,并解决了由于传输路径的不同时延所造成的接收端数据包乱序问题.实验结果表明:F-TAM能够利用网络中的冗余链路进行细粒度负载均衡并提升网络吞吐量,且不会出现接收端数据包乱序的问题.     

基于数据平面可编程的负载均衡算法

针对目前网络数据平面存在僵化现象,导致网络中数据流不均衡的问题,提出了一种基于数据平面可编程的负载均衡算法。首先通过带内网络遥测(INT:In-band Network Telemetry)技术获取网络实时状态信息,然后利用提出的BD-ECMP(Bandwidth and Delay Equal-Cost Multi-Path Routing)算法选择数据流的最佳传输路径。采用编程协议无关的包处理器(P4:Programming Protocol-Independent Packet Processors)语言对SDN网络数据平面的数据流进行优化处理,从而实现网络负载均衡。仿真实验结果表明,与传统ECMP算法相比,BD-ECMP算法在平均流完成时间、网络吞吐量及网络丢包率等方面具有明显优势。