基于蚁群算法的SDN数据中心网络大象流调度研究

发布时间：2020-05-28 17:02

【摘要】：近些年来,随着移动互联网、云计算、社交网络等领域的不断发展,数据中心的流量模式已经从传统的纵向流量转变为横向流量居多。由于数据中心的内部流量越来越多,极易导致网络中的链路拥塞,大大影响网络性能,因此对数据中心网络的流量调度要求越来越高。在传统数据中心网络中广泛存在很多条路径,以等价多路径(Equal-Cost Multi-Path Routing,ECMP)为基础的流量调度算法很容易造成大流之间相互碰撞的问题,从而导致数据中心网络负载不均衡和拥塞等问题。因此,本文提出了基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度方案ACO-SDN,以最小化最大链路利用率为目标,同时对网络平均对分带宽有一定的提高。通过利用sFlow协议和OpenFlow协议对网络状态进行了实时监测,获取各个链路的实时最大链路利用率和网络的对分带宽。本文通过重定义蚁群算法的参数和操作,求解ILP模型,最终实现大象流重路由到最优路径上,与ECMP、GFF(Global First Fit)流量调度方案对比,ACO-SDN算法有效降低了网络最大链路利用率,从而提高了网络的对分带宽。
【图文】：

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数条大象流被映射至同一条路径阅
【学位授予单位】：内蒙古农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP308;TP18

【参考文献】

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本文编号：2685550