基于SDN的数据中心网络流量优化问题研究

发布时间：2017-08-11 05:25

  本文关键词：基于SDN的数据中心网络流量优化问题研究

  更多相关文章： 数据中心 软件定义网络 流量优化 遗传算法 分布式算法

【摘要】：近几年来,云计算技术得到飞速发展,互联网在线业务的用户也不断增多,导致大型企业的数据中心内部流量大幅增长、网络带宽资源竞争激烈。数据中心现有的转发机制是通过静态哈希为流量在多条等价最短路径中随机选择一条,没有考虑到网络中的链路负载情况,因此可能使网络发生拥塞。更加合理的策略应该是基于当前网络的状况对流进行调度。SDN是一种创新的网络架构,将网络的控制层面和转发层面分离,控制功能被集中在专门的控制器上实现,转发设备只负责根据从控制器得到的规则进行数据转发。在SDN环境中,控制器可以维持网络视图,了解网络的实时状态,为实现数据中心更好的流调度策略提供了可能。本文研究了基于SDN的数据中心网络流量优化问题,主要工作和研究成果包括:1)提出了一种多控制器下的数据中心网络架构SASCD,分析了在基于SDN的数据中心网络中进行流量优化的关键步骤。2)针对单控制器的数据中心网络,提出了一种静态的流调度遗传算法,与现有的静态哈希机制和一个贪心算法作了比较,结果显示遗传算法能够使网络中的链路负载更加均衡。3)在多控制器的数据中心网络中,提出了一种进行动态流调度的分布式算法。实验显示,分布式算法得到的结果比静态哈希机制好,比遗传算法的结果稍差。但是分布式算法具有更高的时效性,适合在大规模的数据中心网络中采用。本文所做工作和取得的成果为基于SDN的数据中心网络的进一步发展提供了基础。
【关键词】：数据中心 软件定义网络 流量优化 遗传算法 分布式算法
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP308;TP393.0
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究内容12-13
• 1.2.1 研究问题12
• 1.2.2 研究思路12-13
• 1.2.3 研究成果13
• 1.3 论文的组织结构13-15
• 第二章 数据中心流量优化及SDN相关研究15-26
• 2.1 数据中心网络中流调度问题研究现状15-18
• 2.1.1 数据中心网络拓扑特性15-16
• 2.1.2 传统路由策略-ECMP16
• 2.1.3 ECMP存在的问题16-18
• 2.2 SDN概述18-20
• 2.2.1 SDN核心思想18-19
• 2.2.2 Open Flow的关键组件19-20
• 2.3 基于SDN的数据中心流量控制相关研究20-26
• 2.3.1 Hedera20-21
• 2.3.2 Devo Flow21-22
• 2.3.3 SWAN22-24
• 2.3.4 B424-26
• 第三章 基于SDN的数据中心网络系统26-34
• 3.1 将SDN引入数据中心26-28
• 3.1.1 数据中心当前面临的问题26-27
• 3.1.2 SDN的优势27-28
• 3.2 基于SDN的数据中心网络结构28-31
• 3.2.1 单控制器数据中心网络结构28-30
• 3.2.2 SASCD：一种多控制器数据中心网络结构30-31
• 3.3 基于SDN的数据中心网络流量优化关键流程31-34
• 第四章 一种数据中心网络中流调度的遗传算法34-46
• 4.1 折叠式Clos网络34-35
• 4.2 大流量调度问题的贪心算法35-37
• 4.3 大流量调度问题的遗传算法37-41
• 4.3.1 编码方式37-39
• 4.3.2 适应度函数39-40
• 4.3.3 选择操作40
• 4.3.4 交叉操作40-41
• 4.3.5 变异操作41
• 4.4 算法性能评估41-46
• 4.4.1 贪心算法与ECMP的比较42-43
• 4.4.2 遗传算法与ECMP的比较43-44
• 4.4.3 贪心算法与遗传算法的比较44-46
• 第五章 多控制器数据中心网络中流调度的分布式算法46-54
• 5.1 基于最优匹配的分布式算法46-51
• 5.1.1 算法整体思想46-49
• 5.1.2 周期性的全局优化机制49-51
• 5.2 算法性能评估51-54
• 5.2.1 全局优化机制对分布式算法的结果影响51-52
• 5.2.2 ECMP、遗传算法和分布式算法的比较52-54
• 第六章 结束语54-56
• 6.1 论文主要工作总结54
• 6.2 下一步工作的展望54-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-60
• 作者在学期间取得的学术成果60-61
• 在读硕士期间参加的科研项目情况61

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