SDN在IP网络的流量调度应用研究

发布时间：2017-11-02 11:35

  本文关键词：SDN在IP网络的流量调度应用研究

  更多相关文章： SDN IP骨干网 流量调度 关键业务量矩阵 QoS多约束

【摘要】：随着IP骨干网上用户和业务流量的急剧增加,各大运营商对骨干网的投资日益增大,但骨干网的资源利用率却一直低下。基于SDN(Software Defined Network)架构的流量工程可以在一定程度上解决该问题,从而促进了学术界和工业界对IP现网流量模型以及SDN架构下的IP骨干网流量调度算法的研究,其中Google通过将SDN技术应用到跨数据中心广域网,达到了接近100%的资源利用率。但是,网络规模不断扩大导致业务量矩阵的数量呈指数增长,在基于SDN架构的流量工程中处理海量的业务量矩阵将影响流量调度算法的性能以及网络稳定性,从而利用海量业务量矩阵进行网络应用分析是不现实的。针对IP骨干网资源利用率低以及基于SDN的流量工程处理海量业务量矩阵不现实的问题,本文首先参考Google跨数据中心广域网部署方案,并结合关键业务量矩阵的概念设计新的SDN应用架构;然后对该架构中关键业务量矩阵提取模块和路由计算模块的算法实现进行了详细研究;最后基于该架构,对关键业务量矩阵在流量工程中的具体应用进行了性能分析。本文具体研究内容如下:(1)本文设计了SDN下基于关键业务量矩阵的IP骨干网应用架构,其核心部分是关键业务量矩阵提取模块、路由计算模块以及流控代理模块。该架构在SDN技术的基础上通过引入关键业务量矩阵概念,在进行网络应用分析时仅对关键业务量矩阵进行分析,并保存分析结果,对于到达的业务量矩阵只需要调用其匹配的关键业务量矩阵的分析结果,从而达到提高流量调度算法的性能以及网络稳定性的目的;(2)针对SDN应用架构中关键业务量矩阵提取模块的实现,本文研究分析了基于关键性感知的聚类算法(CritAC),针对该算法的局限性设计了不同的聚合代价函数(时间、路由策略、相似性),并在分层聚类算法的基础上提出了基于这些不同代价函数的关键业务量矩阵提取算法:基于时间感知的关键业务量矩阵提取算法(CritTimeAC),基于路由策略感知的业务量矩阵提取算法(RoutePolicyAC)以及基于相似性感知的业务流矩阵提取算法(SimilarAC),并对各算法进行仿真以及性能对比分析;(3)针对SDN应用架构中路由计算模块的实现,本文重点研究了QoS多约束路由问题,将该问题建立混合整数规划,并基于A*思想提出了改进的随机化求解算法,以保证为接入业务找到满足QoS需求且较优的可行路径,与现存算法与优化模型相比,该算法是一种更快速、高效的QoS多约束路由求解方法;(4)为了验证(1)中所提应用架构的有效性,本文在此应用架构下首先提出了针对多业务量矩阵的路由优化方案和多路由切换方案,并进行了仿真分析,然后利用关键业务量矩阵代替原始业务量矩阵进行网络脆弱性分析的性能。
【关键词】：SDN IP骨干网 流量调度 关键业务量矩阵 QoS多约束
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 研究背景与意义14-16
• 1.2 研究动态与发展现状16-19
• 1.2.1 SDN下的流量工程16-17
• 1.2.2 多业务量矩阵下TE算法17
• 1.2.3 多约束QoS路由17-19
• 1.3 主要工作及内容安排19-20
• 第二章 SDN下IP骨干网总体应用架构20-29
• 2.2 传统SDN架构介绍20-22
• 2.2.1 中心流控模块21
• 2.2.2 OpenFlow控制层21
• 2.2.3 硬件交换设备21-22
• 2.3 SDN下IP骨干网应用架构介绍22-28
• 2.3.1 关键业务量矩阵提取模块22-23
• 2.3.2 路由计算模块23-27
• 2.3.2.1 IP骨干网单业务量矩阵路由计算23-24
• 2.3.2.3 省网-城域网单业务量矩阵路由计算24-27
• 2.3.3 流控代理模块27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 关键业务量矩阵提取算法29-50
• 3.1 研究背景29-30
• 3.2 问题描述30-31
• 3.3 多种提取关键业务量矩阵方案31-42
• 3.3.1 CritMat问题数学表示32-33
• 3.3.2 基于总容量的聚类方法33-34
• 3.3.2.1 TopN算法33
• 3.3.2.2 TopConsecN算法33-34
• 3.3.3 直接聚类方法34-42
• 3.3.3.1 CritAC算法34-37
• 3.3.3.2 CritTimeAC算法37-38
• 3.3.3.3 RoutPolicyAC算法38-40
• 3.3.3.4 SimilarAC算法40-42
• 3.4 仿真及结果分析42-49
• 3.4.1 距离函数归一化处理43
• 3.4.2 简单性能指标仿真结果及分析43-45
• 3.4.3 其它性能指标仿真结果及分析45-49
• 3.5 本章小结49-50
• 第四章 多约束QoS路由50-66
• 4.1 研究背景50-51
• 4.2 多约束QoS路由模型51-52
• 4.3 MIP模型52-53
• 4.4 随机化求解算法53-57
• 4.4.1 算法核心思想53
• 4.4.2 算法描述53-54
• 4.4.3 算法流程54-55
• 4.4.4 算法小结55-57
• 4.5 改进的随机化求解算法57-64
• 4.5.1 算法核心思想58
• 4.5.2 权重函数定义58
• 4.5.3 算法描述58-59
• 4.5.4 算法流程59
• 4.5.5 算法小结59-60
• 4.5.6 仿真及结果分析60-64
• 4.6 本章小结64-66
• 第五章 SDN下关键业务量矩阵在流量工程中的应用66-83
• 5.1 研究背景66-67
• 5.2 基于关键业务量矩阵的路由优化67-78
• 5.2.1 传统流量工程概念67-68
• 5.2.2 SDN下多业务量矩阵路由优化方案68-69
• 5.2.3 多路由切换方案69-70
• 5.2.3.1 路由切换基本思想69-70
• 5.2.3.2 路由切换准则70
• 5.2.4 仿真结果及分析70-78
• 5.3 基于关键业务量矩阵的网络脆弱性分析78-81
• 5.3.1 网络脆弱性概念78-79
• 5.3.2 网络脆弱性分析79
• 5.3.3 仿真结果及分析79-81
• 5.4 本章小结81-83
• 第六章 结束语83-85
• 6.1 本文工作总结83
• 6.2 未来研究工作展望83-85
• 致谢85-86
• 参考文献86-88
• 攻取硕士学位期间的研究成果88-89

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本文编号：1131421