基于向量网的OpenStack网络扩展模型及实现

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近几年,随着信息科技的发展,云计算作为一种新的虚拟化解决方案,可以将现有的计算、存储和网络等物理资源进行整合,形成统一的资源池并以弹性的、即时的方式通过互联网提供给用户。其中,OpenStack作为一种开源的云计算管理平台,在各大厂商的支持下得以快速发展,并逐渐成为公有云和私有云中的领先者。但是,随着终端设备的不断增加,数据的规模越来越大,云数据中心内部网络呈现出东西向流量集中、业务流量多变、端到端的时延较低等特性。而传统的IP网在这种资源密集型的网络条件下,具有路由收敛慢、不支持多路径传输等问题,因此难以满足当前云计算网络流量传输的需求。向量网技术是在总结下一代网络体系的理论和实践的基础上提出的一种新型网络架构,基于向量地址可建立向量连接,具有无限可扩展性、支持多路径传输等优势。因此,本文针对OpenStack云数据中心的物理网络和虚拟网络进行深入的研究,并将向量网技术融入到OpenStack的网络体系中,扩展了网络功能,为提高云计算网络性能提供了新的技术手段。主要创新和工作如下:(1)在OpenStack云数据中心的物理网络层面,本论文基于向量网融合模型设计了一种脊椎型网络部署方法,该方法不仅具有较好的可扩展性、实现成本更低,而且能够充分发挥向量网多路径传输的能力,降低能耗。(2)在OpenStack云计算管理平台的虚拟网络层面,本论文基于向量驱动程序设计实现了一种新型虚拟网络模型(Vnet),该模型支持多路径传输,降低处理时延,提高了云网络的可靠性。(3)通过对OpenStack的物理网络和虚拟网络进行向量化的改进,在OpenStack系统中真正实现了虚拟机之间的向量通信,从而完成了向量网和OpenStack的融合,搭建了相关实验平台并进行了相关实验验证。向量网技术在云网络中的应用,不仅为OpenStack的网络服务提供了新的解决方案,而且对向量网络的实际应用具有重大意义。
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