基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

发布时间：2017-12-12 18:40

  本文关键词：基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

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【摘要】：随着网络应用的多样化发展,网络中业务数目的增加和带宽需求的持续增长,流量控制工程作为网络性能优化的重要机制,越来越受到网络运营商的重视。当前IP网络的流量控制方法由于其路由方式的局限性,无法满足不同业务的QoS需求,使现有网络的流量控制研究陷入了瓶颈。作为一种新的构建网络的思路,SDN将数据平面与控制平面分离,数据层收集全网络状态信息,控制层实现对网络的集中控制。SDN网络能够根据全网络拓扑和状态信息,找到数据转发最优的下跳,保证不同网络应用的QoS需求。本文着重研究基于SDN的流量控制工程。 本文首先介绍了SDN网络及其主要通信协议OpenFlow,详细描述了SDN网络中数据流的转发过程,分析了现有的SDN网络流量控制方法。基于现有SDN流量所存在的网络资源分配不均匀和数据平面的拥塞问题,提出分别对数据层和控制层进行管理规划的流量控制模型。 其次,本文研究了SDN控制层的流量控制问题。通过对SDN控制器的流量转发特点进行分析,我们发现该问题与传统的多商品流中的最大并行流问题类似。本文提出将基于多径映射的多商品流算法用于SDN控制平面的流量控制,并基于OpenFlow网络建立了虚拟网络映射数学模型,并且采用迭代算法对其进行求解。仿真实验对比了基于单径映射的多商品流算法和基于多径映射的多商品流算法,证明了多径映射算法网络性能更好、资源利用率更高,并可接受更多的业务请求接入,验证了将多商品流算法用于SDN控制平面进行流量控制的可行性。 接下来,在SDN的数据平面,我们用队列管理算法执行流量控制。目前实现最多的是RED算法,可以采用这种算法来预防网络发生拥塞,当网络中有突发流量致使拥塞发生时,可以及时采取进一步的措施。在分析了RED及其改进算法在公平性和分组优先级等方面存在的不足之后,提出了一种基于颜色分组的优化TCRED算法用于SDN数据层。该模型对不同种类的数据流进行分类,标记不同的颜色。用同一组参数对不同的数据流分组实施相同的管理策略,同时考虑了缓存区中分组到达和离去对队列长度的影响。仿真实验证明,根据该模型计算出的网络丢包率、延时等参数很好的满足了网络的各种需求。 最后,本文对SDN网络流量控制技术进行了总结,并对未来工作的几个方面做出展望,指出目前虽然已经提出多种用于SDN的流量控制方案,但我们依然处于研究的初始阶段,其相应的可靠性和可扩展性还需要进一步的改进。
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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本文编号：1283575