基于SDN的多控制器负载均衡技术研究

发布时间：2020-05-08 12:39

【摘要】：软件定义网络(Software Defined Network,SDN)作为一种新型的网络架构,解决了传统网络业务适应能力差、灵活性低以及部署效率低下等难题。然而,受限于控制器的处理性能和单点失效问题,单一且集中式的控制器已成为整个SDN网络的瓶颈,为此,研究者们提出了由多控制器协同构成的分布式控制平面。但与此同时,由于网络流量的时变性和突发性,分布式控制平面又引起了多控制器的负载不均衡问题,造成网络系统性能下降,且无法最大限度地发挥控制器的性能。基于上述背景,本文重点研究了多控制器在主从共存和对等共存模式下的负载均衡问题,主要工作如下:(1)提出一种基于交换机迁移效率感知的动态负载均衡算法(Dynamic Load Balancing Algorithm Based on Efficiency-Aware Switch Migration,DLB-EASM)。本文在控制器主从共存模式下,首先从交换机请求、网络域管理、全局网络视图同步和流表下发四个方面对控制器负载进行量化,同时引入负载通知抑制算法以降低系统的通信开销;然后,针对传统基于交换机迁移的负载均衡算法中,迁移对象选取僵化导致负载均衡效益低和多次迁移的问题,综合交换机迁移产生的系统开销和迁移后对网络性能产生的影响,建立交换机迁移的效率模型,并根据该效率模型设计交换机迁移对象的选取策略;最后,通过一种四阶段迁移协议完成控制器与交换机之间的重映射过程。实验结果表明,DLB-EASM能够有效实现多控制器的负载均衡,降低控制器的响应时延,同时提升系统的吞吐量。(2)提出一种基于非合作博弈的自适应流量调度算法(Adaptive Traffic Scheduling Algorithm Based on Non-Cooperative Game Theory,ATS-NCGT)。在多控制器对等共存模式下,根据交换机与控制器间的交互特性,将多控制器的负载均衡问题转化交换机的非合作博弈问题;然后,为提升博弈求解过程的寻优精确度和收敛速度,提出一种基于模拟退火的混合遗传优化算法,并以交换机请求期望响应时间作为收益函数,寻求流量分配策略的最优解,实现基于非合作博弈的流量调度过程,达到多控制器负载均衡的目的。实验结果表明,ATS-NCGT能够更均衡的对数据流量进行分配,相比于其它同类算法,可以获得更高的负载均衡度,而在控制器响应时延和控制器资源利用率方面,也拥有更好的综合性能。
【图文】：

架构图,多控制器,单控制,架构

控制平面采用集中式的单一控制器来对网络进行管理，，如图1-1 所示。控制平面的控制器作为整个 SDN 网络的核心，掌握全局网络视图并对网络进行动态管理，处理来自交换机的请求。这种采用集中式方法进行网络控制的架构虽然能够提高网络的灵活性和管理效率，但随着网络规模的扩大，底层交换机数量的增长，流入控制平面的流量会显著增多，引起 SDN 控制器负载的增加。由于单一控制器受到性能和容量的限制，使得整个网络的性能和可靠性受到了极大的影响，具体表现为：一，单一控制器无法及时处理数据平面大量的数据并发请求，导致网络延时增大；二，控制器发生故障而宕机将会导致整个 SDN网络的瘫痪；三，当网络拓扑较大时，控制器和远距交换机之间的双向通讯无法得到有效的保障。因此，单一集中式的控制器难以满足云数据中心等大规模网络的性能需求，并在可拓展性及可靠性等方面存在固有的问题，成为 SDN 网络中的低效节点[3,4]。

跨域,数据包,包信息,主机

S1S3S4S5H1图 2-3 数据包跨域转发图上图中，若主机1H 需要将数据包 f 发送至主机2H ，数据包，1S 收到数据包 f 并发现没有与之匹配的流表项，此时，1S 一个携带有数据包信息的 PACKET_IN 请求。1C 根据 PACK
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.02

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