基于SDN分层式控制器的负载均衡与大象流动态重路由研究

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随着网络规模的不断扩大以及云服务的出现,传统的网络基础设施变得越来越复杂,运营商和企业发现他们的网络基础设施已经很难满足新的服务需求。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)可以为运营商和企业提供新的机制和工具,便于他们能够轻松部署服务,同时也可以降低资本支出和运营成本。因此,SDN受到了全球的关注。但是SDN控制器的集中控制方式使得控制平面承担的负载过大,交换机大量的流请求以及交换机与控制器之间的消息交换很容易造成控制器过载或者负载不均衡。数据中心网络可以为各种应用提供高性能通信,这也使得越来越多的计算和存储资源从传统的互联网转移到数据中心网络,但是大规模带宽密集型服务的部署导致数据中心网络中的流量迅速增加,给数据中心网络带来了严峻的考验。如何提高网络资源利用率,降低运营成本,并有效管控数据中心网络中的流量,已成为一个急需解决的问题。SDN集中控制和可编程的特点对于流量的收集与管理具有重要的作用,因此SDN也越来越多的被运用到数据中心网络中。但是数据中心网络在流量冲突、链路拥塞等方面依然面临着诸多挑战。本文的主要研究内容如下:(1)针对SDN多控制器负载均衡过程中控制器之间通信开销大以及控制器吞吐量低等问题,提出一种基于SDN的分层式控制器负载均衡机制LBMHC(Load Balancing Mechanism for Hierarchical Controllers based on SDN)。LBMHC采用分层式多控制器架构,通过超级控制器与域控制器协作完成负载均衡。在域控制器向超级控制器发送负载信息时提出一种负载信息传输抑制算法,该算法利用负载阈值分段以及定义信息收集间隔的方式来避免域控制器与超级控制器之间信息的周期性传输。同时,LBMHC根据域控制器的负载轻重程度设置相应的优先级调度机制,优先处理过载最重的域控制器,并从该过载域控制器所控制的交换机中按照优先级选取多个符合迁移标准的交换机,然后将选中的交换机分别迁移到相对应的优先级较高的目标域控制器上,有效避免了多个过载域控制器的交换机被同时迁移到相同目标域控制器上的情况。最后通过Mininet来模拟实验场景,仿真实验结果表明,所提机制能够有效降低通信开销,并提高系统吞吐量,有更好的负载均衡效果。(2)针对数据中心网络中存在的大象流散列到同一路径导致网络拥塞以及大象流与老鼠流在同一路径中容易产生冲突等问题,提出一种基于SDN分层式控制器的大象流动态重路由方案。该方案建立在LBMHC中提出的分层式多控制器架构上,首先提出一种协作式大象流检测方法,采用sFlow检测与控制器统计流量检测相结合的方式来识别大象流。然后通过Yen算法依据跳数得出K条短路径,并利用成本函数模型根据链路带宽利用率与网络延迟计算出最低成本短路径。接着利用流量平衡度判断流量分布是否平衡,若不平衡,则根据链路带宽利用率以及大象流所占带宽比动态为可能造成链路拥塞的大象流重新路由。最后利用Mininet模拟Fat-Tree拓扑进行实验,仿真实验表明,所提的协作式大象流检测方法检测精确且检测效率高,数据中心大象流动态重路由方案有效提高了链路利用率,并降低了传输延迟,达到了更好的网络性能效果。
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