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基于SDN的网络性能监测系统的研究与设计

发布时间:2017-08-05 07:29

  本文关键词:基于SDN的网络性能监测系统的研究与设计


  更多相关文章: 控制器 交换机 SDN 网络测量 网络性能评估


【摘要】:为了应对网络规模急速膨胀和用户流量日益增大,网络设备不断扩展功能以满足需求。控制与转发一体化的传统网络架构不堪重负,难以满足各种应用服务。为解决这些问题,世界各国都在致力未来网络的研究。在众多研究中,逻辑控制与数据转发分离的架构引起了广泛关注,SDN(Software Defined Network,软件定义网络)的概念便这样提出。SDN的思想是将控制层与转发层分离,其中控制逻辑部署在控制器上,交换机在控制器指导下进行数据转发,简化了交换机的功能,同时控制逻辑的集中部署也实现了网络的灵活配置。SDN控制器为所有路径转发建立流表,只有依据真实的全网链路状态才能保证建立的路径最优,因此网络链路状态的监测尤为重要。本文依托于实验室项目“基于SDN的多路径网络流优化关键技术研究”,该研究旨在为当前业务选择和维护一条最优路径。本文所做的工作就是设计一套能够客观准确的测量网络链路性能的系统并实现,为控制器决策最优路径提供可靠依据。本系统中包括对控制器的设计、交换机的设计与网络评估体系的设计。网络性能监测系统由控制器主动触发,交换机被动响应。交换机根据控制器下发IP进行网络延迟、网络丢包、时延抖动的测量并上传至控制器,控制器的网络评估模块使用引入相关系数的标准差法对网络性能做出客观准确的判断。最终将网络监测结果提供给多路径网络流优化系统,完成多路径网络路径的最优选择。最后本文通过设计实验和在多路径网络流优化系统中的应用,网络性能监测系统的正确性和可靠性得到的验证。
【关键词】:控制器 交换机 SDN 网络测量 网络性能评估
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP393.06
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第一章 绪论11-19
  • 1.1 研究背景与意义11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-16
  • 1.2.1 OpenFlow原生测量12-13
  • 1.2.2 OPLPS13-14
  • 1.2.3 斯坦福OpenFlow网络测量系统14-16
  • 1.2.4 OpenTM16
  • 1.2.5 其他测量方法16
  • 1.3 本文研究内容16-17
  • 1.4 本文结构安排17-19
  • 第二章 相关技术介绍19-31
  • 2.1 SDN与OPENFLOW19-21
  • 2.2 SDN框架21-22
  • 2.2.1 SDN交换机21-22
  • 2.2.2 SDN控制器22
  • 2.3 SDN开源技术22-27
  • 2.3.1 SDN开源控制器22-24
  • 2.3.2 SDN开源交换机24-27
  • 2.4 网络测量方法27-29
  • 2.4.1 网络测量分类27-28
  • 2.4.2 网络性能指标28-29
  • 2.5 基于SDN的多路径网络流优化系统29-30
  • 2.6 本章小结30-31
  • 第三章 系统总体设计31-36
  • 3.1 系统需求分析31
  • 3.2 系统设计原则31-32
  • 3.3 系统功能特点32-33
  • 3.4 系统优点及应用33
  • 3.5 系统总体架构33-35
  • 3.6 本章小结35-36
  • 第四章 系统详细设计与实现36-55
  • 4.1 控制器详细设计36-41
  • 4.1.1 消息通信37-39
  • 4.1.2 网络拓扑管理39-41
  • 4.2 网络性能分析模块41-48
  • 4.2.1 标准差法41-42
  • 4.2.2 熵权法42-43
  • 4.2.3 离差最大法43
  • 4.2.4 指标相关系数计算方法43-44
  • 4.2.5 评估模型建立44-45
  • 4.2.6 权重确定45-48
  • 4.3 交换机详细设计48-54
  • 4.3.1 消息通信48-50
  • 4.3.2 网络监测50-54
  • 4.4 本章小结54-55
  • 第五章 系统测试55-64
  • 5.1 测试目标55
  • 5.2 测试方法55
  • 5.3 测试环境搭建55-57
  • 5.3.1 Floodlight配置56
  • 5.3.2 OVS配置56-57
  • 5.4 测试内容57-62
  • 5.4.1 初始测量57-58
  • 5.4.2 网络波动测量58-59
  • 5.4.3 干扰测量59-61
  • 5.4.4 Wireshark抓包61-62
  • 5.5 测试结果分析62-63
  • 5.6 本章小结63-64
  • 第六章 总结与展望64-65
  • 6.1 全文总结64
  • 6.2 下一步研究工作64-65
  • 参考文献65-68
  • 致谢68-69
  • 附表69

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本文编号:623683

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