基于SDN的数据中心网络节能流量调度的研究

发布时间：2023-03-20 09:19

　　随着物联网、云计算与大数据技术的不断发展,数据中心的规模不断扩大,其能源消耗也变得越来越大,数据中心网络节能已经成为了重要的研究领域。传统数据中心网络状况复杂、难以扩展、且可控性差,本论文基于SDN技术,通过对SDN数据中心网络节能问题的研究,建立了融合流量预测和多重虚拟拓扑网络的数据中心节能方案。本论文的贡献具体如下:1.建立了数据中心网络流量预测算法。利用K-means聚类算法对流量数据集进行聚类,然后利用SVM训练回归模型,实现对网络流量的预测。2.针对“富连接”数据中心网络在低负载时能源利用率较低的问题,提出了一种节能的多层虚拟拓扑流量调度算法(EMV-SDN)。首先建立节能流量调度问题的整形线性规划(Integral Linear Programing,ILP)优化数学模型,使得在承载所有网络负载的前提下,网络能源消耗最小。然后提出了节能的多层虚拟拓扑流量调度算法,来求解数学优化模型,得到数据流的节能调度方案。通过休眠高层的虚拟拓扑和交换机及其端口实现节能,降低网络能源消耗。实验结果表明,在网络能耗和数据流平均完成时间等方面,多层虚拟拓扑流量调度算法(EMV-SDN)均优于E...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
缩略语表
1 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 研究内容及章节安排
        1.3.1 论文的研究内容
        1.3.2 章节安排
2 相关技术简介
    2.1 数据中心网络
        2.1.1 数据中心网络三层网络架构及拓扑结构
        2.1.2 数据中心网络流量特点
    2.2 SDN技术概述
        2.2.1 SDN架构
        2.2.2 OpenFlow技术
        2.2.3 OpenFlow交换机
    2.3 SDN控制器
    2.4 SDN在数据中心网络中应用
    2.5 机器学习与数据挖掘
    2.6 本章小结
3 基于多层虚拟拓扑的节能流量调度算法
    3.1 方案整体架构
        3.1.1 方案总体设计
        3.1.2 FloodLight的控制层
        3.1.3 网络链路状态搜集方法
        3.1.4 节能调度
        3.1.5 流量预测
    3.2 数学模型
        3.2.1 节能流量调度问题数学模型
        3.2.2 流量预测模型
    3.3 算法概述
    3.4 多层虚拟拓扑下的节能流量调度算法EMV-SDN
        3.4.1 生成多层虚拟子拓扑
        3.4.2 节能流量调度算法
        3.4.3 流量预测
        3.4.4 融合流量预测的节能流量调度算法
    3.5 本章小结
4 实验结果与分析
    4.1 实验环境
        4.1.1 Mininet仿真平台
        4.1.2 Floodlight控制器
        4.1.3 Iperf流量产生工具
    4.2 实验设置
        4.2.1 参数设置
        4.2.2 网络拓扑
        4.2.3 流量模式
        4.2.4 交换机能耗
        4.2.5预测精度比较
    4.3 实验结果及分析
        4.3.1 能源消耗比例比较
        4.3.2 流量预测比较
        4.3.3 两种算法结合后结果比较
        4.3.4 平均完成时间比较
    4.4 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3766871