SDN网络性能监测及故障诊断系统设计与实现

发布时间：2020-11-04 05:55

　　 传统IP网络是基于分布式的设计思想,网络中的路由器等网络设备一般都需要具有自主学习能力,在一定程度上限制了网络技术的发展,而SDN网络的集中控制架构正是解决这一难题的新一代网络。最近几年神经网络的广泛应用,可以很好的跟SDN网络相结合,解决SDN网络中的关键问题,使SDN网络变得更加智能化。主要工作可分为以下三点:第一,SDN网络具有全局网络信息的优势,在性能监测方面具有先天优越性。主要针对转发层的网络设备以及链路状况进行监测。首先搭建了SDN网络平台,然后在SDN控制器中添加相应模块功能,实现了数据的采集以及存储功能,最后实现对网络中的链路时延、链路吞吐量、丢包率、流表项等重要参数进行监测的功能。第二,以性能监测为基础,设计并实现了用BP神经网络算法对SDN网络进行故障诊断的功能,针对BP神经网络容易陷入极小值的问题,实现了使用遗传算法对BP神经网络优化的GA-BP算法。在此基础之上,提出并实现了基于粗糙集约简的RS-GA-BP混合算法,先对样本进行约简,然后再用GA-BP算法进行训练和诊断,达到缩短训练和诊断时间目的。第三,设计并实现了性能监测以及故障诊断的页面显示功能,拓展了原有的基于REST API的页面显示方式,添加了基于JDBC的页面显示功能。对性能监测模块和故障诊断模块分别进行实验,通过实验验证,性能监测功能可以正确的在页面中动态显示。GA-BP算法可以对网络的端口、链路以及流表是否丢失进行有效诊断和定位并可以达到96%以上的正确率。RS-GA-BP算法可以有效降低故障训练以及诊断时间并且可以达到95%以上的诊断正确率。与其他文献中算法的正确率进行比较,验证了本文算法在诊断正确率方面的优势。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP393.0
【部分图文】：

OVS1OVS4OVS2HOST1HOST6OVS5OVS971133214212OVS1118图5-3 所需下发流表项的特定路径区别其他流表项，设置流表项优先级为 101，然后根据页面交换机的信息对比验证流表下发功能的正确性。为了验证流表下发的正确性，light 控制器的自动下发流表模块，然后从源主机向目的主机发送 20M业务流，测试目的节点能否收到业务流，验证流表是否正确下发，实5-4 和 5-5 所示。中显示由 HOST1 发往 10.0.0.6 地址也就是 HOST6 的 UDP 业务流能并且丢包率基本为 0，因此可以验证下发流表项功能有效。

图5-5 HOST6 接收业务流结果2 网络重要性能参数正确性验证（一）实验目的确保性能监测模块能正确的显示到页面中。（二）实验场景及步骤实验场景与上一个实验相同，但是需要在拓扑连接的 python 文件中设定吐量、时延以及丢包率等信息。因此为了验证实现的重要性能参数的正确ython 文件中随机设置了链路的带宽、时延以及丢包率的具体值。然后根显示结果与此设定比较，判断正确性。下面分别验证链路吞吐量、时延和正确性。（1）链路吞吐量验证链路带宽限制是在 python 中事先设定好的，不同的链路可以设定为不同VS1 到 OVS6 之间的链路作为测试链路。首先验证吞吐量监测功能：在图 5-2 实验拓扑中，在 python 文件中设定

第五章 SDN 网络性能监测与故障诊断实验结果与分析59图5-6 链路吞吐量功能验证验证带宽限制的有效性：设置所有链路带宽限速为 30Mbps。从 HOST1 用 iperf向 HOST4 发送 20Mbps 的 UDP 数据并持续 120 秒，同时从 HOST2 用 iperf 向HOST5 发送 20Mbps 的 UDP 数据并持续 240 秒。下发固定流表项，使两条业务流都经过 OVS1 到 OVS6 之间的链路。在页面中监测 OVS1 中端口 5 的流量，实验结果在页面中显示如图 5-7 所示。图5-7 链路带宽限制功能验证
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本文编号：2869721