面向IP骨干网的SDN应用研究

发布时间：2017-10-31 23:30

  本文关键词：面向IP骨干网的SDN应用研究

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【摘要】：近年来随着计算机互联网的兴起,特别是移动互联网在最近几年的蓬勃发展,各类业务数据包括即时通讯、云计算、视频直播等数据业务的流量发生了极大的增长。运营商的IP骨干网作为业务数据的重要承载网络,其负载压力受到了极大的挑战。一方面,运营商通过不断对骨干网进行扩容,使其能够勉力支撑起日益增长的庞大数据量;另一方面,因流量调度机制的不完善,对基础硬件的扩容并不能够完全解决网络拥塞的问题,反而可能造成网络利用率不足的同时存在拥塞状态的矛盾局面。传统的IP骨干网流量调度机制存在其固有的局限,如不能全局灵活地调控、无法精细化控制等,SDN技术带来解决流量调度问题的新思路。Google将SDN技术引入解决数据中心广域网的流量调度问题,使其网络链路利用率达到95%以上,给学术界就网络流量调度研究带来广阔的启发思路。本论文的具体研究点如下:(1)以国内运营商的IP骨干网作为研究实例,对IP骨干网的特性进行了定性的分析,总结出三个特性,即分层特性、路由特性和流量特性。指出了IP骨干网的网络拓扑结构可以区分为核心层拓扑和汇聚层拓扑两层子结构,它们根据其不同的拓扑特性对应着不同的路由特征,另外同源目地区子网的业务流可以聚合成汇聚流作为流量调度的单位。(2)基于两种不同的思路,提出了两套不同的流量调度算法,以解决IP骨干网内的链路拥塞问题。这两种思路分别是基于不分层拓扑思路和针对骨干网拓扑思路。基于不分层思路对拥塞链路所在拓扑的位置不敏感,对拥塞链路位于汇聚层或者核心层不作区分处理,而是统一采用聚合流的思路,为相同源目地区子网的业务流统一分配路由。针对骨干网拓扑思路则是对拥塞链路处于不同的拓扑子层有不同的调度策略,位于核心层的拥塞链路,对其业务流进行核心层层面的重路由;位于汇聚层的拥塞链路,对其业务流进行尽量不影响核心层路由的负载均衡:相对独立的处理不同层的拥塞问题。(3)设计针对IP骨干网的SDN流量调度平台,包括SDN平台框架设计、SDN流量调度应用架构设计、Openflow多流表设计、SDN流量调度工作流程的设计。
【关键词】：IP骨干网 SDN 流量工程 路由算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景与意义10-12
• 1.3 研究动态与发展现状12-16
• 1.3.1 IP骨干网上已有的流量调度算法12-13
• 1.3.2 基于SDN的流量调度技术13-16
• 1.3.2.1 SDN技术简介13-14
• 1.3.2.2 SDN流量工程概述14-16
• 1.4 主要工作及内容安排16-18
• 第二章 IP骨干网的流量调度18-28
• 2.1 IP骨干网的特性18-21
• 2.1.1 分层特性18-19
• 2.1.2 路由特性19-20
• 2.1.3 流量特性20-21
• 2.2 传统骨干网在流量调度上存在的问题21-23
• 2.3 SDN带来的新思路23-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 IP骨干网流量调度算法设计28-58
• 3.1 研究背景28-29
• 3.2 问题描述29-32
• 3.3 流量调度算法设计总体思路32-34
• 3.4 基于不分层拓扑思路34-39
• 3.4.1 设计思想34-37
• 3.4.2 PathExtension算法流程37-39
• 3.5 针对骨干网拓扑思路39-51
• 3.5.1 骨干网核心层调度算法40-46
• 3.5.1.1 设计思想40-44
• 3.5.1.2 CoreRerouting算法流程44-46
• 3.5.2 骨干网汇聚层调度算法46-51
• 3.5.2.1 设计思想46-49
• 3.5.2.2 ConvergenceRerouting算法流程49-51
• 3.6 算法仿真测试51-56
• 3.6.1 算法测试环境51-53
• 3.6.2 算法测试指标53
• 3.6.3 测试结果与分析53-56
• 3.7 本章小结56-58
• 第四章 SDN流量调度平台的设计实现58-72
• 4.1 研究背景58-59
• 4.2 约束与需求分析59-60
• 4.3 SDN平台框架设计60-63
• 4.4 SDN流量调度架构设计63-67
• 4.4.1 流量调度应用层架构设计63-64
• 4.4.2 Openflow表项设计64-67
• 4.5 SDN流量调度工作流程67-70
• 4.5.1 流控初始化过程67-68
• 4.5.2 流量调度过程68-69
• 4.5.3 执行流量调度算法69-70
• 4.6 本章小结70-72
• 第五章 结束语72-74
• 5.1 本文的主要贡献72-73
• 5.2 下一步工作的展望73-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-77

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3 辛U，

本文编号：1124272