一种基于预测与动态调整负载因子的SDN流表优化算法

发布时间：2018-05-21 19:46

  本文选题：软件定义网络 + 二次移动平均　； 参考：《计算机科学》2017年01期

【摘要】：通过对SDN流表更新的研究,发现了网络流量高峰期流表更新不及时的问题。提出了一种基于预测与动态调整负载因子的SDN流表优化算法。算法首先收集每个单位时间内的新增流条目,然后用二次移动平均算法对收集的历史数据进行分析,并估计下一个单位时间内新增的流条目,最终根据负载因子动态调整交换机流表中流条目的停滞超时时间。实验结果表明,该算法提高了流表匹配率和数据成功转发率,增加了活动流表项的数量。
[Abstract]:Through the research on the update of SDN flow table, it is found that the update of the peak flow table of network traffic is not timely. A SDN flow table optimization algorithm based on forecasting and dynamically adjusting load factor is proposed. The algorithm first collects the new stream entries per unit time, then uses the quadratic moving average algorithm to analyze the collected historical data, and estimates the new stream entries in the next unit time. Finally, the static timeout of the flow item in the switch flow table is dynamically adjusted according to the load factor. Experimental results show that the algorithm improves the matching rate of stream table and the rate of successful data forwarding, and increases the number of active flow table items.
【作者单位】： 郑州大学信息工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2012CB315901) 国家自然科学基金资助项目(61379079) 河南省国际合作项目(152102410021)资助
【分类号】：TP393.02

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1920507