基于SDN数据通信网的流量优化技术研究

发布时间：2020-08-28 19:12

　　 软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)是一种新兴的网络结构,它将控制平面与数据平面解耦,以高度的灵活性简化和改进网络管理。流量优化以优化网络性能和流量传输为目的,是通信网络中最具挑战性的话题之一。虽然产学界已经对流量优化技术有广泛的研究,但在SDN网络中,需要一种不同于传统网络的流量优化解决方案,它可以利用全局网络信息和流量特性,以便更好地控制和管理流量。本文研究的课题即SDN数据通信网中的流量优化技术。针对SDN中端到端流量未知及链路中流量不均衡的问题,本文提出了一种流量估计和分流联合优化的框架,该框架分为两部分:基于压缩感知的流量估计策略以及基于混合线性几何规划的分流算法。首先,流量估计部分根据从数据平面的转发设备收集到的流量数据信息来估计当前流量的矩阵;在分流优化部分,以最小化最大链路利用率为目标,优化每个节点处的分流比率,通过混合线性几何规划求解全局最优解,形成最终的配置信息,下发给数据平面。仿真结果表明,提出的框架及算法能够减小流量估计的误差,同时减小最大链路利用率(Maximum Link Utilization,MLU),使流量能够充分利用网络资源,避免拥塞。针对混合SDN中流量调度过程中的网络开销问题,基于Fibbing结构,对虚假节点的融合算法进行分析,提出一种减小虚假拓扑网络开销的假节点后向融合算法。首先对比初始拓扑和流量需求,注入本地假节点;根据下限传播算法计算每条虚假链路的路径代价上下限,从每条路径的末端开始,依次判断上游假节点能否与其下游的相邻假节点融合;利用反向搜索的理论遍历每条路径的每个假节点,输出虚假拓扑。仿真结果表明,当拓扑结构较大时,该算法在一定程度上优于前向融合算法,可以减小虚假拓扑的大小和网络开销,缩短网络响应时间。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP393.06
【部分图文】：

逦二逦逡逑第二章软件定义网络中的流量优化技术逡逑ＳＤＮ作为一种新型的网络模式，在提高网络资源利用率、简化网络管理、降逡逑低运营成本等方面有很大的优势。本章调研了关于ＳＤＮ的关键技术在国内外产逡逑学界研宄现状，首先介绍软件定义网络，接着对流量优化进行了简单的介绍，总逡逑结分析了邋ＳＤＮ下流量优化的目标，包括拥塞最小化、端到端时延最小化、丢包逡逑率最小化以及资源利用率最优。接着，就ＳＤＮ流量优化中的关键技术进行了较逡逑为全面的研宄，包括流量估计技术、分流技术以及流量调度优化技术，并针对这逡逑些技术所面临的挑战进行了总结。逡逑２．１软件定义网络概述逡逑一＂—

略己知的情况下最小化流量估计误差的期望。为此，本章提出两个算法来解决这逡逑两个问题：流量矩阵估计算法和基于混合线性几何规划的分流算法。系统框架图逡逑如图３－１所示，在控制平面的任务有三个方面：１）计算测量任务分配规则，并逡逑下发给数据平面，２）根据从ＳＤＮ节点以及ＳＮＭＰ收集到的流量信息来估计当逡逑前的流量矩阵，３）根据流量信息进行分流率优化，形成配置信息，下发给转发逡逑设备；在数据平面的任务有两个方面：１）执行测量任务，统计流量信息，２）执逡逑行分流配置，实现负载均衡。逡逑ｒ邋：逦；控逡逑Ｉ邋：基于压缩感知的：逦ＳＴＭＬＧＰ０３邋：逦？邋ｆｆｃ｜｜逡逑；：－~T估计：逦！市！Ｊ逡逑Ｌ－－ｙ逦＞逦厂－了．…１邋平逡逑收集的流置数据Ｍ逡逑部分—息链，信息逦／’邋NB发配置信息逡逑、、？？逦邋逦．－？－，逡逑图３－１流量估计和分流联合优化框架图逡逑３．邋３基于压缩感知的流量估计算法逡逑考虑时间周期为Ｔ的流量矩阵ＺＷ０＿１＞ｘ７？，行对应０Ｄ对，列对应不同时刻的逡逑流量需求。；Ｔｉｘｒ表示链路负载信息

可以测量流经本节点的端到端流量信息，这些更多的流量信息可以利用ＳＤＮ节逡逑点的计数器功能来获得。因此，本文利用ＳＤＮ网络设备的这一优势提出了邋ＳＤＮ逡逑中基于压缩感知的流量估计框架。如图３－２所示，首先，通过测量任务分配算法，逡逑在考虑ＳＤＮ设备测量空间的约束下，最大化能够直接测量的总流量大小，得到逡逑测量任务矩阵以及部分端到端流量数据，结合通过ＳＮＭＰ得到的链路负载数据逡逑得到测量数据；然后，为了使模型满足压缩感知的条件，构建满足ＲＩＰ原则的随逡逑机矩阵，并且对流量矩阵进行稀疏表示；最后通过流量重构算法来估计流量矩阵。逡逑洒Ｓ任务分配篇法Ｉ逡逑Ｉ逡逑部分流屋数据＂］逦｜测苗任努矩逡逑链路负载数据——？逦逦逦１路由矩阵逡逑”邋逦逦逦逡逑测ｇ数据１逦｜扩展矩阵逡逑Ｖ逡逑构建＾足ＲＩＰ逦｜流Ｓ矩阵逡逑Ｉ的随￥矩阵逦ＩiＪ璞硎惧义襄危浚菅顾醺兄獜卜逦逡逑逦］邋［逦逡逑链到端流足重构逡逑图３－２流量估计流程图逡逑１９逡逑

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本文编号：2808031