【摘 要】
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路由方式是影响软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)数据平面性能的重要因素,传统的最长前缀匹配(Longest Prefix Matching,LPM)和精确匹配(Exact Matching,EM)路由方式需要大量的匹配流表项,不仅会带来流表项匹配查找时间的延迟,而且可能会引发流表爆炸问题,造成通信资源、计算资源和空间资源的耗费。与传统路由方式不同,源路由
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路由方式是影响软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)数据平面性能的重要因素,传统的最长前缀匹配(Longest Prefix Matching,LPM)和精确匹配(Exact Matching,EM)路由方式需要大量的匹配流表项,不仅会带来流表项匹配查找时间的延迟,而且可能会引发流表爆炸问题,造成通信资源、计算资源和空间资源的耗费。与传统路由方式不同,源路由是一种轻量级高效率路由方式,边缘交换机将路由信息封装于数据包头部,中间交换机只需匹配对应的出端口字段,针对每一个交换机端口只需一条匹配流表项即可完成所有流的无状态转发。现有的基于OpenFlow的源路由实现大多占用数据包已有协议字段,存在灵活性和可扩展性问题。源路由方式极大减少流表项的同时也带来流区分与统计困难的问题,如果将流统计工作放在端交换机无疑会给端造成过重的负担。针对上述源路由实现方式及源路由网络存在的流统计问题,本文实现了基于协议无感知转发技术(Protocol-Oblivious Forwarding,POF)源路由网络的自适应流统计机制FlowWatcher。FlowWatcher主机端通过监听socket buffer检测并标记大象流;数据平面采用POF技术实现源路由数据包的协议无感知处理流水线;控制平面从两个粒度实现数据流的统计,其一,细粒度的大象流信息统计;其二,粗粒度的老鼠流信息统计。同时将大象流统计信息与老鼠流统计信息分开管理,分别采用Skip List结构和Binary Trie结构存储两种流信息。为了保证统计到全网的主要流量及应对网络流量变化,FlowWatcher提出针对大象流阈值和老鼠流聚合规则的自适应调节机制。对于老鼠流,首先采用实时线性预测模型预测某些流量的变化趋势,如果发现流量异常则从时间和空间维度调节老鼠流统计粒度。最后在数据中心网络(Data Center Neworks,DCNs)实现POF源路由并通过一系列功能和性能实验验证FlowWatcher的可行性和有效性。
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