软件定义网络(SDN,Software-defined Networking)采用控制转发分离的设计思想,能够克服传统互联网僵化的体系结构,支持灵活高效的网络管理和敏捷的服务创新。流量工程通过对网络传输行为进行测量、分析和管理,可以有效提高网络资源效用、改善用户服务质量。SDN支持逻辑集中的控制平面、开放可编程的数据平面和细粒度的数据流控制,可以为流量工程提供良好的体系结构支撑。然而,这些特性也使SDN部署流量工程应用时面临严重的资源紧缺问题。近年来,研究者相继从分布式控制平面、弹性控制、规则优化放置、规则集压缩等方面对SDN控制平面和数据平面的资源优化进行了积极的研究和探索。然而,这些设计思想在面向SDN流量工程应用时,仍存在一些问题,主要包括:(1)分布式控制平面对网络实施分域管理,使路径控制流程复杂化,控制平面资源消耗成倍增加,造成严重的控制扩张问题;(2)细粒度的路径控制使规则集存在较大的转发语义冗余和匹配域冗余,数据平面规则存储资源利用率较低。针对上述问题,论文对面向流量工程的SDN资源优化技术展开研究,通过设计灵活的控制平面资源管理分配机制和高效的规则集压缩机制,提高流量工程控制策略的资源利用率。论文分别从控制平面资源优化和数据平面资源优化出发,针对控制扩张问题和规则集冗余问题展开研究。主要研究成果如下:1.针对大规模SDN网络中因部署分布式控制平面、进行网络分域管理带来的控制扩张问题,提出了一种流路径特征感知的控制资源优化机制。首先,基于数据流路径经过的控制域个数,对流请求的控制资源消耗进行量化分析,得出可通过调整控制器与交换机的关联关系,来降低控制资源消耗;然后,以最小化控制资源消耗为目标,根据流请求的路径分布特征,对控制器关联问题进行建模;最后,为实现运行时的动态控制器关联,基于排序不等式原理设计了一种排序关联算法。仿真结果表明,该机制可以有效降低流请求处理的控制资源消耗。2.针对小规模SDN网络中因部署分布式控制平面、进行网络分域管理带来的控制扩张问题,提出了一种基于水平划分的控制负载分配机制。该机制将控制负载与网络拓扑解耦合,直接按流空间对控制负载进行细粒度划分,同时取消网络的分域管理,以避免控制扩张问题。在此基础上,该机制以最小化控制平面响应时间为目标,对控制平面的负载均衡问题进行建模,并设计了一种轻量级的在线负载均衡算法。仿真结果表明,该机制可以有效降低控制平面资源消耗,并以在线的形式获得近似最优的负载均衡性能。3.针对细粒度路径规则安装中存在的转发语义冗余问题,提出了一种基于路径共享聚合的规则安装机制。该机制将规则中的路径转发语义从流匹配语义中解耦并独立存储,使流经同一路径的数据流能共享相同的路径规则;然后将路径分解为多个路径段的拼接,使流经相同路径段的路径规则聚合为一;同时,在入口交换机向数据流封装路径信息,以保持细粒度的流控制。在此基础上,以最小化规则数目为目标,对最优路径聚合问题进行建模,并采用模拟退火算法求解。仿真结果表明,相比主流的逐流逐跳规则安装机制,该机制仅需较低的标签负载即可减少约62%的规则数目。4.针对细粒度流匹配规则集存在的匹配域冗余问题,提出了一种基于匹配域约减的规则集压缩机制。该机制通过删除匹配域中冗余字段来实现规则集的横向压缩。为了充分挖掘匹配域约减的压缩性能,该机制将规则集分为约减子集和完整子集两部分,并删除约减子集中的冗余字段,构造出一个语义等效且部分规则匹配域宽度较小的规则集。在此基础上,该机制以最小化规则集存储空间需求为目标,对最优匹配域约减问题进行建模,并设计了一种低复杂度的双向定界搜索算法。仿真结果表明,该机制可以有效降低规则集的存储空间需求,同时减少规则插入和匹配操作的功率消耗。