基于SDN的流分类多指标负载均衡策略研究

发布时间：2021-09-13 18:08

　　随着数据中心网络中流量的不断增加,经常造成其带宽利用率和吞吐量低的问题。因此需要实施有效的流调度策略以保证负载均衡。提出一种基于数据流分类的多指标负载均衡（LB-FCMI）模型。该机制首先计算出源目的节点对之间的k条最短可用路径,然后在交换机上获取每条流条目的统计信息来判定大象流和老鼠流。对于大象流,用提出的大象流多指标评价方法对k条路径进行评分;对于老鼠流,则用提出的老鼠流多指标评价方法进行评分,最后分别选择得分最高的路径来进行转发。与ECMP、FlowFit等传统的方法相比,所提出的模型提高链路利用率,减小网络时延,有效提高网络性能。 

【文章来源】：现代计算机. 2020,(06)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

基于Ryu控制器的负载均衡框架

由图3可知，LB-FCMI的平均带宽利用率要高于ECMP和FlowFit。刚开始时网络负载较低，三种方式都有足够的带宽传输，平均带宽利用率较高。随着负载增加，三种方式的利用率开始下降，其中ECMP下降最快，这是因为ECMP并未考虑链路带宽情况，可能将数据流分配到负载较高的一条路径上，造成网络拥塞。FlowFit仅仅对路径上最大的大象流进行调度而忽略了其余大象流，因此可能导致链路拥塞。而LB-FC-MI采用综合评级指标来对大流进行调度，选择评分最高的最佳路径来对大流进行调度，减小了调度路径拥塞的可能，提高了平均带宽利用率。图3 平均带宽利用率

图2 4元Fat-Tree网络拓扑结构图4描述了在Staggered Prob模式下三种方式的平均时延随着流量负载变化的情况。可以看到，随着负载从0.1逐步增加至0.9，其时延也不断上升，其中ECMP上升的最快，LB-FCMI最慢。这是因为ECMP没有考虑链路状态信息，只是使用简单的哈希散列方式随机分发流量，可能会把流分发到链路负载已很高的路径上去，从而加重网络拥塞层度，导致数据包的传输时间过长，平均时延较高。而FlowFit和LB-FCMI不仅仅注意路径的负载，并可以随着路径情况的变化将流调度到其余负载层度较低的路径上去，从而降低数据包的传输时间。FlowFit在调度时仅考虑对各条大象流进行选择，而LB-FCMI不仅考虑对大象流进行调度，还对老鼠流进行合理的调度分配，避免了部分小流因大流长时间占据带宽而导致的时延增加，从而进一步减小网络拥塞，所以平均时延低于FlowFit。

【参考文献】：
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本文编号：3395096