软件定义网络控制平面一致性与负载均衡研究

发布时间：2020-03-29 03:35

【摘要】：随着云计算、虚拟化等新型应用的兴起,传统的TCP/IP网络很难适应这些应用对网络的要求,而且,在传统网络的框架下,对网络进行创新的难度也较大。在这种背景下,研究者提出了软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)的概念,核心思想是将网络的控制功能从传统的设备中分离出来,实现了控制的集中化。SDN在解决传统网络问题的同时,由于其集中化控制必然会使得控制器成为系统的性能瓶颈。而以多个控制器组成的分布式控制平面来解决此问题又会面临网络视图如何高效共享的问题。为了能让SDN多控制器控制平面中的各个控制器更加协调的运行,需要保证控制平面较高的一致性。另一方面,在SDN多控制器分布式集群设计实现时,各个控制器会出现负载不均衡的情况,为了平衡各控制器节点之间的负载,提高系统的负载均衡度以及资源利用率,需要针对SDN控制平面的负载均衡进行研究。本文针对SDN控制平面一致性问题,对SDN控制平面一致性相关参数以事件数为单位进行归一化,发现SDN分布式控制平面中,若各个控制器一致性参数占总一致性上限比例与其网络事件发生速率的平方根占网络所有控制器网络事件请求速率平方根之和相等时,可得到当前系统一致性上限下的最小通信开销和最大可用性。根据该关系,本文设计了一种基于事件发生速率的SDN控制平面动态一致性算法,该算法由各个控制器节点的网络事件发生速率确定该控制器的一致性参数,每个控制器节点的一致性参数与所有控制器节点一致性参数的比例等于该控制器网络事件发生速率的平方根与整个SDN网络事件发生速率平方根之和之比。通过仿真实验分析,所提算法与现有算法相比,能够在保证整个SDN控制平面可用性尽可能高的同时,有效降低控制平面的通信开销。SDN控制平面动态一致性算法在有效解决SDN控制平面一致性参数配置问题的同时,也会面临因负载不均衡导致的参数配置失衡问题,针对此问题,本文设计了基于系统均衡度的SDN控制平面多阈值负载均衡算法。该算法首先剔除控制器负载状态判定时用到的重复、无用参数,然后根据实际情况确定阈值的个数和数值,对控制器负载进行判定,更加精准的描述控制器的各种状态,避免一般的单阈值、双阈值判定方法对控制器状态描述过于笼统。算法同时改进了交换机迁移过程中对迁移交换机及目标控制器的选择方式,有效提高交换机迁移的效果。仿真实验证明,与现有算法相比,所提算法能有效平衡各个控制器的负载,提升控制平面的负载均衡度,同时能加快过载控制器的吞吐量恢复速度,提升吞吐量恢复过程中的平均吞吐量。
【图文】：

现有的控制器负载均衡策略主要以交换机迁移（如图1-1）为主。尽管目前动态负载均衡算法的相关研究取得了一定进展，但由于考虑角度和优化目标不同，各自有着其适用的条件，也存在着不同的缺点。比如，有些算法可在负载较轻时取得良好的效果，，但负载较重时则效果不佳。另外，大多数算法主要研究如何获得较好的负载均衡效果，忽略了系统开销代价及其他因素对系统造成的影响。还有的算法中，交换机迁移对象选取僵化，迁移策略计算空间大，算法运行周期长，对于多交换机迁移冲突问题未做过多考虑。鉴于此，本文综合考虑交换机与控制器的选择策略，采用节点资源的利用率、控制器节点的性能等指标进行任务的分配，提出优化的负载迁移算法，在取得较好负载均衡效果的同时尽量降低系统的迁移代价，提高系统的整体性能。1.3 本文研究内容本文主要研究 SDN 架构中控制平面的相关问题。首先针对 SDN 控制平面由单控制器扩展为多控制器后面临的一致性问题。本文首先针对现有的 SDN 控制平面一致性算法和主流架构进行研究，学习各个算法的优点，并指出其不足，针对各个算法和架构取长补短，设计了一种基于事件发生速率的 SDN 控制平面动态一致性算法，该算法首先针对控制平面一致性系数会影响到的参数进行归一化，以网络事件数对其进行描述。然后根据各个参数的表达式研究一致性系数对其的影响，发现当各个控制器节点的一致性系数与总体一致性系数之比等于该控制器

北京工业大学工学硕士学位论文为基础设施层。位于最上层为应用层主要面向 SDN 所要提供各类服务程序；的控制层分别与应用层和数据层进行交互，通过对下层基础设施的调度来完层应用的功能实现；数据层则主要执行来自控制层的命令，实现基本的数据，同时还要向控制层汇报网络状态。为了实现 SDN 架构中各层之间的协调，还需要两个重要的通信接口——应用层和控制层之间的北向接口，数据转和控制器之间的南向接口。在 ONF 定义的 SDN 架构中使用的南向接口协议pen Flow，而北向接口的协议标准还未有明确规定[57]。该架构由 ONF 提出由于其能明确表达 SDN 与传统网络的不同，且对各个方面的特性皆表达的明确，已经成为学术界和产业界普遍认可的架构，被广大研究者继续沿用。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.0

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本文编号：2605375