SDN控制平面中负载均衡的迁移优化研究
发布时间：2021-07-14 15:13
随着网络用户规模和数据规模的日益增长,如今的传统网络已经不堪重负,急剧增长的网络设备已经无法使用简单的修补可以完成,这样不但加剧了网络设备的复杂性和数据冗余,而且会限制网络规模的增长。新型SDN网络架构是将数据平面和控制平面相分离,打破了增加网络规模时必须修补网络的局限性,但同时也出现了新的负载均衡问题。针对新的负载均衡问题,通常的解决方法是利用OpenFlow协议中多控制器可以通过改变交换机主从控制器角色的方式,当控制器过载时,把过载控制器下一部分交换机,通过改变主从控制器角色的方式,迁移到其他的轻载控制器,从而达到负载均衡的效果。但是如果有多个控制器同时迁移至一个控制器,就可能导致目标控制器继续过载,尤其是在网络流量较大,多台控制器同时过载的时候,就会很难快速高效的达到负载均衡。所以,如何采用更好的迁移方式和迁移算法,提高迁移效率成为当前SDN交换机负载均衡中的一个必须要解决的问题,也是SDN控制平面负载均衡的研究重要方向之一。针对以上问题,论文的研究主要有如下两个方面:1)通过对现有交换机迁移环境进行分析研究,当前RYU控制器没有统一的多控制器交换协议,所以交换机迁移过程中搭建的...
【文章来源】：西安工业大学陕西省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SDN网络架构图
2 相关概念和背景技术换机构成，可以很方便的通过测试工具对网络性能进行测试仿真分析。okeeper 分布式协调技术Zookeeper[19]是一种广泛应用于分布式应用系统的开源协调管理工具。它使用 库，分布式系统可以使用这些 API 库实现诸如同步，配置维护以及组和命名文件系统的树状结构可以设计对应的数据模型，并以编程形式快速实现。它 C 语言，并且还拥有大量 python 第三方库支持。其系统架构如图 2.3 所示，
图 3.6 选举状态图选举流程简述，目前有 5 台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5，按编号依次启动，它们的选举过程如下：1) 服务器 1 启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器 1 的状态一直属于 LOOKING。2) 服务器 2 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1 交换结果，由于服务器 2的编号大所以服务器 2 胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是 LOOKING。3) 服务器 3 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2 交换信息，由于服务器3 的编号最大所以服务器 3 胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器 3 成为领导者，服务器 1,2 成为从控制器。4) 服务器 4 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2,3 交换信息，尽管服务器 4 的编号大，但之前服务器 3 已经胜出，所以服务器 4 只能成为从控制器。5) 服务器 5 启动，后面的逻辑同服务器 4 成为从控制器。最终通过选举机制重新选举出主服务器，对于 SDN 多控制器网络架构来说，所有的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群算法的SDN数据中心网络大象流调度研究[J]. 李宏慧,杨光,路海亮,付学良,申志军. 计算机应用研究. 2019(12)
[2]SDN中基于遗传机制的自适应路由算法研究[J]. 周飞杰,张坤丽,王国卿,庄雷. 计算机工程与应用. 2019(02)
[3]基于流量调度的SDN数据中心网络拥塞控制算法[J]. 樊自甫,李书,张丹. 计算机科学. 2017(S1)
[4]一种基于SDN的多路径流调度机制[J]. 臧韦菲,兰巨龙,胡宇翔. 计算机应用研究. 2018(06)
[5]软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法[J]. 曲桦,赵季红,樊斌,王密,郭涯. 北京邮电大学学报. 2017(03)
[6]基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略[J]. 于明秋,周创明,王慧杰,杜瑞超. 计算机应用. 2017(05)
[7]一种基于预测与动态调整负载因子的SDN流表优化算法[J]. 史少平,庄雷,杨思锦. 计算机科学. 2017(01)
[8]软件定义网络中的控制器研究综述[J]. 蔡文涛,朱晴,程国振,朱珂. 数学的实践与认识. 2016(17)
[9]一种基于集群的SDN控制器负载均衡方案[J]. 黄小曼,沈苏彬. 计算机应用与软件. 2016(06)
[10]基于SDN架构的高性能网络拥塞避免策略[J]. 柴燕涛,董德尊,张鹤颖,朱成阳,廖湘科. 计算机工程与科学. 2016(01)
博士论文
[1]软件定义网络关键技术及相关问题的研究[D]. 胡延楠.北京邮电大学 2015
硕士论文
[1]基于交换机迁移的SDN控制平面负载均衡研究[D]. 刘必果.安徽大学 2017
[2]基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究[D]. 陈云.湖南师范大学 2015
[3]软件定义网络控制器容量及部署问题研究[D]. 姚龙.中国科学技术大学 2015
[4]基于Openflow的虚拟交换技术的研究[D]. 李彬先.山东大学 2015
[5]基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用[D]. 徐磊.中南大学 2007
本文编号：3284387
【文章来源】：西安工业大学陕西省
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SDN网络架构图
2 相关概念和背景技术换机构成，可以很方便的通过测试工具对网络性能进行测试仿真分析。okeeper 分布式协调技术Zookeeper[19]是一种广泛应用于分布式应用系统的开源协调管理工具。它使用 库，分布式系统可以使用这些 API 库实现诸如同步，配置维护以及组和命名文件系统的树状结构可以设计对应的数据模型，并以编程形式快速实现。它 C 语言，并且还拥有大量 python 第三方库支持。其系统架构如图 2.3 所示，
图 3.6 选举状态图选举流程简述，目前有 5 台服务器，每台服务器均没有数据，它们的编号分别是1,2,3,4,5，按编号依次启动，它们的选举过程如下：1) 服务器 1 启动，给自己投票，然后发投票信息，由于其它机器还没有启动所以它收不到反馈信息，服务器 1 的状态一直属于 LOOKING。2) 服务器 2 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1 交换结果，由于服务器 2的编号大所以服务器 2 胜出，但此时投票数没有大于半数，所以两个服务器的状态依然是 LOOKING。3) 服务器 3 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2 交换信息，由于服务器3 的编号最大所以服务器 3 胜出，此时投票数正好大于半数，所以服务器 3 成为领导者，服务器 1,2 成为从控制器。4) 服务器 4 启动，给自己投票，同时与之前启动的服务器 1,2,3 交换信息，尽管服务器 4 的编号大，但之前服务器 3 已经胜出，所以服务器 4 只能成为从控制器。5) 服务器 5 启动，后面的逻辑同服务器 4 成为从控制器。最终通过选举机制重新选举出主服务器，对于 SDN 多控制器网络架构来说，所有的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群算法的SDN数据中心网络大象流调度研究[J]. 李宏慧,杨光,路海亮,付学良,申志军. 计算机应用研究. 2019(12)
[2]SDN中基于遗传机制的自适应路由算法研究[J]. 周飞杰,张坤丽,王国卿,庄雷. 计算机工程与应用. 2019(02)
[3]基于流量调度的SDN数据中心网络拥塞控制算法[J]. 樊自甫,李书,张丹. 计算机科学. 2017(S1)
[4]一种基于SDN的多路径流调度机制[J]. 臧韦菲,兰巨龙,胡宇翔. 计算机应用研究. 2018(06)
[5]软件定义网络中应用蚁群优化的负载均衡算法[J]. 曲桦,赵季红,樊斌,王密,郭涯. 北京邮电大学学报. 2017(03)
[6]基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略[J]. 于明秋,周创明,王慧杰,杜瑞超. 计算机应用. 2017(05)
[7]一种基于预测与动态调整负载因子的SDN流表优化算法[J]. 史少平,庄雷,杨思锦. 计算机科学. 2017(01)
[8]软件定义网络中的控制器研究综述[J]. 蔡文涛,朱晴,程国振,朱珂. 数学的实践与认识. 2016(17)
[9]一种基于集群的SDN控制器负载均衡方案[J]. 黄小曼,沈苏彬. 计算机应用与软件. 2016(06)
[10]基于SDN架构的高性能网络拥塞避免策略[J]. 柴燕涛,董德尊,张鹤颖,朱成阳,廖湘科. 计算机工程与科学. 2016(01)
博士论文
[1]软件定义网络关键技术及相关问题的研究[D]. 胡延楠.北京邮电大学 2015
硕士论文
[1]基于交换机迁移的SDN控制平面负载均衡研究[D]. 刘必果.安徽大学 2017
[2]基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究[D]. 陈云.湖南师范大学 2015
[3]软件定义网络控制器容量及部署问题研究[D]. 姚龙.中国科学技术大学 2015
[4]基于Openflow的虚拟交换技术的研究[D]. 李彬先.山东大学 2015
[5]基于遗传算法的多目标优化问题的研究与应用[D]. 徐磊.中南大学 2007
本文编号：3284387
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