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随着互联网的迅猛发展,网络规模不断扩大,目前网络带宽越来越不堪负重。传统网络运用流量控制来减轻网络负载,但在流量控制中的全局网络拓扑实现较为复杂,从而降低了网络性能。软件定义网络(SDN)作为当前网络研究的热点,其具有设备的数据平面和控制平面相分离、集中式地控制器获得全局网络的状态信息和应用层灵活的可编程能力等特性。本文针对以上特性设计了基于SDN的网络流量控制系统。该系统可以消除大量手动配置过程、引入灵活性、并增加全网的整体视图,从而实现流量控制具有实际的意义。本文针对SDN架构网络和流量控制方面的研究,提出了一种解决造成网络拥塞的大数据流的路径优化算法,并设计与实现了基于SDN的网络流量控制系统。首先,针对SDN网络流量控制的研究现状分析,进一步发现当前SDN网络流量控制主要是提高网络性能。然后,本文针对SDN网络特性分析,提出了基于SDN的网络流量控制的实现是通过在Floodlight控制器中添加网络流量监测模块、路径计算模块。网络流量监测模块主要用来监测造成网络拥塞的大数据流,接着路径计算模块对大数据流进行路径计算。基于以上分析可知,提高网络性能的流量控制主要取决于路径计算的性能,所以本文提出了基于SDN的改进粒子群算法(IVPSO)进行路径计算。IVPSO算法是根据SDN的网络拓扑特性来动态的改变惯性权值进而提高算法收敛性,并变异全局极值的方式解决算法局部极值问题。对IVPSO算法和标准粒子群算法进行仿真测试,仿真结果表明IVPSO算法在收敛性和局部极值方面对路径优化有更好的效果。最后,基于SDN的网络流量控制系统的实现;在控制器中实现网络流量监测模块、路径计算模块,并将提出的IVPSO算法运用在路径计算模块;在应用层中实现系统的客户端,是根据Floodlight控制器提供的REST接口来获取系统所需的信息;对系统进行测试,测试结果表明流量控制可以避免网络拥塞,提高网络性能。本文的研究对SDN网络流量控制具有实际意义,同时,提出的IVPSO能够解决路径计算问题,在SDN网络方面同样具有应用价值。