软件定义网络中的交换机迁移和实时路由更新研究

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软件定义网络(software defined networks,SDNs)是一种由多种网络技术组成的新型网络结构,由底层的数据平面、中间层的控制平面以及最上层的应用平面组成,具有灵活敏捷的特点,能够自动优化网络资源的利用,尤其适用于网络中流量需求不断变化的应用。软件定义网络与传统网络不同之处在于SDN将网络设备的控制平面与数据平面相分离,因此根据实时动态的网络需求,用户可以通过简单的编程操作对整个网络结构进行调整或者扩展网络功能,而位于底层的基础设备可以一直发挥作用,在没必要更换新设备的前提下节约了很多经济上的开销,同时此举也会巨幅缩短网络架构的迭代周期。如今随着5G网络到来,网络中涌入了海量数据,而软件定义网络所拥有的敏捷特性可以更好地满足5G时代不同应用的不同需求,因此软件定义网络技术成为了5G网络的关键技术之一。如今SDN主要应用于两种网络环境,分别是广域网和数据中心。本文针对两种SDN应用环境,主要讨论了两个问题:(1)软件定义网络支持智能城市感知,称为软件定义物联网(software-defined Io T,SD-Io T)网络。针对SD-Io T网络中为了提高网络性能,需部署多个控制器并且需要实现多个控制器负载均衡的问题,本文首先介绍了SD-Io T中交换机迁移的研究现状,并描述了已有的迁移策略,然后提出SD-Io T网络下全局迁移代价最小化的交换机迁移(Switch Migration with the Minimal Global Migration Cost,MMM)策略,同时考虑迁移代价以及迁移对当前域和其他控制域负载造成的影响,选择高负载域中需要进行迁移的交换机。此外,采用李雅普诺夫优化方法,保证控制器在负载长期稳定的情况下,获得迁移交换机的最佳选择。实验结果证明,与现有相关策略相比,MMM策略始终具有最小的迁移代价和网络总负载,同时能较好地保证控制器间的负载均衡。(2)针对数据中心网络环境下数据传输低延迟和实时性的需求,控制器需要不断更新转发规则以提高网络性能,本文首先对已有的路由更新策略进行了介绍,然后提出数据中心中基于模糊理论的数据流选择及实时路由更新策略(Fuzzy Quantified Based Flow Selection and Route Update Scheme,FANS),FANS首先基于模糊理论和链路可用容量决定要进行更新的数据流,然后根据链路容量和交换机存储容量两方面的限制来进一步挖掘可以同步更新的数据流,来更好地达到实时路由更新的目的。实验结果表明,FANS能在大大降低路由更新延迟的条件下同时能较好地满足负载均衡。
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