多控制器SDN网络负载均衡算法研究

发布时间：2020-10-27 06:16

　　 近年来,随着互联网的飞速发展,各种新型互联网应用相继出现,同时计算能力和应用程序逐渐向云迁移,网络需要处理的流量也日益增加。在这种情况下,如何最大化地利用网络资源是当今互联网技术亟需解决的问题。基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的集群式控制方式能够有效的提升资源利用率,同时不需要更换底层的硬件设备。但是面对庞大的信息数量,传统的SDN控制器容易发生过载,导致系统负载不均衡。为了解决上述问题,本文基于多控制器平面提出了两种动态负载均衡算法:基于系统平均化的动态自适应算法DAA,以及基于非合作博弈的分布式负载均衡算法DGA。针对网络规模较小,网络流量不大的情况下,DAA算法根据系统平均化原则,处于空闲状态的控制器优先分配更多的负载,以此解决多控制器之间负载不均衡的问题。在网络规模较大,网络流量较大的情况下,提出DGA了算法。该算法将交换机迁移过程转化为空闲控制器竞争过载控制器下交换机的主控制器角色的博弈过程,把网络利用率最大化问题转化为了博弈者的收益最大化问题。并且把参与同一博弈活动的区域称为博弈域(Game-Playing Filed,GF)。GF使并行的网络博弈可以分离为不同的单独博弈,充分利用了每个控制器的资源。最后通过仿真实验表明,DAA与DGA算法都能够达到一定的负载均衡效果,实现对控制平面的充分利用。DAA在规模较小的网络中能够有效地提高控制器集群的资源利用率,与静态配置控制器相比有着更高的吞吐量以及更低的响应时间。DGA算法在网络规模较大的情况下能够有效的减少高负荷控制器的负载,并且与DCP配置方法相比,控制器响应时间降低了百分之五十。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP393.02
【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文结构
第2章 SDN相关概念与关键技术
    2.1 SDN简介
        2.1.1 SDN架构
        2.1.2 SDN特征
        2.1.3 OpenFlow交换机
        2.1.4 SDN控制器
    2.2 OpenFlow协议
        2.2.1 OpenFlow协议介绍
        2.2.2 OpenFlow流表
        2.2.3 OpenFlow消息类型
    2.3 负载均衡技术
        2.3.1 传统负载均衡技术
        2.3.2 SDN负载均衡技术
        2.3.3 多控制器控制平面分析
        2.3.4 负载均衡关键问题
    2.4 算法分类
    2.5 本章小结
第3章 基于系统平均化的负载均衡算法研究
    3.1 引言
    3.2 算法设计
        3.2.1 负载定义
        3.2.2 控制器状态判定
        3.2.3 交换机迁移选择
        3.2.4 目标控制器选择
        3.2.5 动态自适应算法
    3.3 实验结果分析
        3.3.1 仿真环境设置
        3.3.2 系统吞吐量
        3.3.3 响应时延
        3.3.4 迁移时延
    3.4 本章小结
第4章 基于非合作博弈的负载均衡算法研究
    4.0 引言
    4.1 负载均衡算法策略
        4.1.1 网络模型
        4.1.2 问题建模
        4.1.3 博弈模型应用
    4.2 博弈论负载均衡算法
        4.2.1 算法步骤
    4.3 仿真实验与性能分析
        4.3.1 仿真环境设置
        4.3.2 平均流设置时间
        4.3.3 决策与迁移时间
        4.3.4 利用度的变化
        4.3.5 控制器负载平衡
        4.3.6 控制器响应时延
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

【参考文献】

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本文编号：2858168