【摘 要】
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随着互联网的发展,近几年网络规模和网络流量出现井喷式的增长。数据中心面临的流量压力与日俱增,如何对网络流量进行合理地分配,缓解数据中心的负荷压力,保障网络的链路畅通就成为了需要解决的问题。传统的网络架构由于采取分布式的布局,难以进行全局性的优化;因此本文研究使用具有集中控制特性的软件定义网络(Software Defined Network,SDN)来解决数据中心的链路负载均衡问题。SDN的集中控
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随着互联网的发展,近几年网络规模和网络流量出现井喷式的增长。数据中心面临的流量压力与日俱增,如何对网络流量进行合理地分配,缓解数据中心的负荷压力,保障网络的链路畅通就成为了需要解决的问题。传统的网络架构由于采取分布式的布局,难以进行全局性的优化;因此本文研究使用具有集中控制特性的软件定义网络（Software Defined Network,SDN）来解决数据中心的链路负载均衡问题。SDN的集中控制以及软件可编程的特点使其相较于传统网络的分布式控制能够制定更好的负载均衡策略,本文也将基于此设计自己的负载均衡方案,其中的创新点如下:（1）构建一种基于SDN的数据中心链路负载均衡方案,其中包括信息收集模块、PB-IACO算法路由模块、流表转发模块;完成以上三个模块的设计与实现。（2）对标准蚁群算法优化,设计了一种基于信息素更新改进的PB-IACO（Pheromone Based–Improved Ant Colony Optimization）算法,用于PB-IACO算法路由模块进行路由寻路。实验仿真阶段,在网络仿真平台Mininet上仿真出Fat-Tree拓扑,该拓扑是目前数据中心最常使用的网络拓扑。将ECMP算法、DLB算法、以及本文基于PB-IACO算法的负载均衡策略先后部署在Ryu控制器中,并将Ryu控制器与Mininet仿真平台相连接,模拟数据中心的网络环境,进行多组仿真实验。统计和对比在不同的流量负载下,每种算法取得的网络性能指标的平均值。最终通过实验证明,在流量负载偏小特别是只有0.1Mb/s的情况下,三种算法在平均带宽利用率、平均网络吞吐量以及平均传输时延网络指标的表现都比较接近。但当流量负载逐渐增加,特别是达到0.9 Mb/s的情况下,不论是哪种网络性能评估指标,PB-IACO算法的表现都是最好的,特别是平均传输时延比ECMP算法少了近100ms。最终证明了本文方案较好的负载均衡效果以及PB-IACO算法的优越性。
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