SDN中一种基于拓扑变换的功能组合方法

现有软件定义网络(SDN)中的功能组合方法大多都在单节点内进行,均未考虑单节点交换机的功能承载力.为此,首先提出一种基于拓扑变换的功能组合方法,通过拓扑变换将功能组合分散到多个节点中进行处理.其次,将拓扑变换建模成0-1线性规划问题并提出了综合搜索算法进行求解.最后,基于NetFPGA-10G和Ryu控制器完成了所提功能组合方法的原型系统实现.实验结果表明,与现有方法相比,所提出的功能组合方法在降低流处理时延和存储开销的同时提高了组合效率.     

流特征感知的软件定义网络控制器动态关联机制

在部署分布式控制平面的软件定义网络中,控制器与交换机的关联仅以数据流请求的数量分布作为控制资源分配的依据。该文针对这一问题,以数据流的源目的地址特征为例,对不同特征数据流的控制资源消耗进行了分析,提出在控制资源分配中应对数据流的特征分布加以考虑。然后,设计了一种流特征感知的控制器关联决策机制,并针对网络流的动态变化特性设计了一种快速求解算法。仿真结果表明,与基于负载均衡的机制对比,所提机制在使用模拟退火算法求解时能节省10%～20%的控制资源消耗;所提快速求解算法可节省10%的资源消耗,且相比模拟退火算法具有较大的速度优势和良好的可扩展性。     

一种软件定义网络中基于蚁群算法的一致性路由策略

软件定义网络通过对交换机下发流表项实现数据平面的更新,但流表项的安装具有时延,可能导致部分数据分组被错误地处理或丢弃。对此,提出一种基于蚁群算法的一致性路由策略,在路由参数中加入不一致时延,并通过控制器对流表的下发顺序做出调整,避免了在数据分组传输过程中,交换机控制逻辑的不一致。实验结果表明,与最短路径算法相比,出现不一致问题时,该策略所选路径的实际时延小于最短路径算法的时延,数据分组丢失率、错误转发的概率明显降低。     

拟态路由器BGP代理的设计实现与形式化验证

为确保拟态路由器中协议代理等“拟态括号”关键组件的安全性和功能正确性,设计实现了边界网关协议（BGP）代理,并采用形式化方法对BGP代理的安全性和功能正确性进行了验证。BGP代理通过监听邻居路由器与主执行体之间的BGP会话报文,模拟邻居路由器与从执行体展开BGP会话,实现各执行体的BGP状态一致。采用VeriFast定理证明器,编写基于分离逻辑的形式化规约,证明程序不会出现空指针引用等内存安全问题,并验证了BGP代理各功能模块实现的高级属性符合功能规约。BGP代理实现与验证代码量之比约为1.8:1,程序设计实现和程序验证所耗费的时间之比约为1:3。经过形式化验证的BGP代理处理100 000条BGP路由所花费的时间为0.16 s,约为未经过验证的BGP代理的7倍。研究工作为应用形式化方法证明拟态防御设备与系统中关键组件的安全性和功能正确性提供了参考。     

分布式环境中基于协商的虚拟网映射算法

网络虚拟化技术可以在共享的底层物理网络上为用户同时提供多种可定制的服务网络。目前的虚拟网映射算法比较依赖于集中式的管理节点,使其在可靠性和适用范围等方面存在诸多问题。为此,提出了一种分布式环境下的虚拟网映射算法,该算法通过多个节点之间的相互协商来完成虚拟网的映射,并且在降低通信开销和缩短虚拟链路的路径长度方面进行了相应改进。实验结果表明,该算法与同类型算法相比,在资源利用率和通信开销方面具有一定的优越性。     

SDN中基于分布式决策的控制器负载均衡机制

针对SDN多控制器负载均衡过程中,控制器选取僵化和交换机迁移冲突问题,提出了一种基于分布式决策的控制器负载均衡机制,分为三个阶段进行实施：首先通过周期性收集网络信息,结合控制器负载状况构建分布式迁移决策域;然后在域中依据选取概率确定迁移交换机,综合权衡数据收集、交换机迁移和状态同步三种代价选择目标控制器;最后建立迁移时钟模型,完成交换机迁移和控制器角色转换.仿真结果表明,与现有的负载均衡机制相比,降低了网络的通信开销,流建立时间平均缩短0.14s,控制器资源利用率提高了21.7%.     

一种面向可重构网络的业务聚类方法

可重构网络是在传统网络体系结构僵化、功能单一、可控性差的背景下提出的一种新型网络体系架构,业务聚类是可重构网络的关键机制之一。该文通过对业务聚类需求和聚类算法特性的详细分析,选择了基于平衡迭代规约的层次聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies, BIRCH)算法来实现业务的聚类;并针对BIRCH对任意形状的簇识别能力差的缺点,设计了一种分裂改进型BIRCH(Advanced Split BIRCH, AS-BIRCH)算法;实验证明该算法在业务聚类方面取得了较好的效果。     

一种内容中心网络中的热区控制及内容调度缓存算法

针对内容中心网络中同质化缓存造成的节点负载不均和存储资源无法有效利用的问题,提出一种热区控制及内容调度缓存算法.在内容请求时,根据节点介数与节点访问度综合判断节点热度,筛选出负载过重节点;缓存决策时,以流行度为依据将内容调度至空闲邻居节点,并设置生命期控制机制,从而达到分散请求、消除热区的目的.仿真结果表明该算法减少了请求时延与路由跳数,在提高缓存命中率的同时,有效改善了负载在节点上分布的均衡性.     

网络虚拟化环境下的资源监控策略

在网络虚拟化环境中,需要对底层网络资源状态进行实时监控,合理的监控策略应该尽量减少状态信息上报所需的时延和带宽。为了实现该目标,该文设计了一种基于监控代理的资源监控策略,该策略将监控代理的部署转化为0-1规划问题,并通过改进的量子遗传算法对该问题进行求解。仿真实验表明：该策略生成的监控代理部署方案在降低通信开销方面有着较好的表现。     

基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测

该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。