【摘 要】
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传统网络架构的控制平面与数据平面耦合程度高,无法适应当前网络灵活的配置和管理需求。软件定义网络SDN（Software-Defined Networking）作为新一代网络架构实现了转发与控制的解耦合,方便了对网络的动态配置。在SDN架构下,流表是实现数据流转发的重要部件,目前SDN中的流表采用TCAM作为存储介质,空间有限,如果流表空间使用不合理会增大流表溢出概率,降低流表命中率,影响网络的性能
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传统网络架构的控制平面与数据平面耦合程度高,无法适应当前网络灵活的配置和管理需求。软件定义网络SDN（Software-Defined Networking）作为新一代网络架构实现了转发与控制的解耦合,方便了对网络的动态配置。在SDN架构下,流表是实现数据流转发的重要部件,目前SDN中的流表采用TCAM作为存储介质,空间有限,如果流表空间使用不合理会增大流表溢出概率,降低流表命中率,影响网络的性能,因此,SDN流表空间的优化是一个值得研究的问题。论文从流表空间的整体利用角度出发,对流表空间分配使用的均衡性和流表项的超时淘汰机制进行了研究,以期获得优化的流表空间使用,改善网络整体性能。论文主要开展的创新性工作包括:一、提出了一种路由感知引导的流表空间均衡分配策略RAFBA。通过基尼系数结合流表空间平均利用率对SDN网络中交换机的流表空间分配状态进行了判断,并通过一种改进的蚁群算法IACA,根据不同的均衡性参数规划数据流路径,在保证数据传输路径优化的同时,兼顾流表空间均衡利用。二、提出了一种基于Q-Learning的流表项淘汰机制FEEQ,进一步优化了流表空间。通过具有自适应能力的流表项空闲超时淘汰机制维护流表空间,引入Q-Learning强化学习算法,以流表项匹配数据包数量和生存时间为度量条件计算流表项活跃程度,并据此动态调整流表项空闲超时时间。三、在Mininet平台上对提出的策略和机制进行了仿真实验。对于RAFBA策略在网络吞吐量和网络时延等指标上验证了其性能优势。对于FEEQ机制,实验表明它在流表命中率、流表项溢出数量等指标上具有较好性能。最后综合流表空间分配和流表项淘汰机制两方面的优化工作,能够整体上提升SDN网络性能。
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