生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法

发布时间：2021-06-14 07:31

　　软件定义光网络（SDON）作为智能光网络中最新一代网络架构,其控制平面承载着诸多核心功能,其中控制平面的生存性、控制冗余和控制时延等因素对网络整体性能起到至关重要的作用。该文提出一种以生存性条件为约束的软件定义光网络（SCD）控制器部署算法,在保证用户对网络生存性需求的前提下,利用最短路径和极小支配集等数学原理来降低控制时延和减少控制器部署个数,降低控制冗余,并利用联合判决条件选择管控中心部署节点,协调控制器间的工作。实验表明:首先,所提算法可以百分之百保证用户对网络的生存性要求;其次,所提算法相对于C-MPC算法至少降低了15%的网络故障告警概率,提高了网络生存性;同时,相对于以时延为约束的部署算法减少了约40%的控制器部署个数。特别是在生存性要求较高的场景中,所提算法表现出良好的适应性。此外,管控中心的部署算法在复杂的大规模网络中,可以动态地满足用户对网络生存性不同程度的需求。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020,42(10)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

控制器部署模型

jLi,jViVj步骤2将SDON中的Openflow交换机抽象成完全二分图，并设与之间连线的权值为步骤1中求出的与之间的最短路径长度(如图2所示)。在图2中，即为步骤1中求出的到之间的最短路径长度。P1W步骤3根据式(1)所示的网络故障概率的计算公式，可以反推出式(2)，并根据式(2)求得满足用户需求的最长控制链路长度。P1=avgi,j[1(1p)W(Vi,Vjpc)](1)W=ln(1P1)ln(1p)(2)图1控制器部署模型图2Openflow交换机转换成完全二分图2414电子与信息学报第42卷

刂行牟渴鸾诘阋约肮芸刂行挠肟刂?器之间的控制链路等信息。O(n3)O(n2)P1如下对控制器的主要部署算法进行时间复杂性分析：在控制器部署算法中，步骤1主要采用弗洛伊德最短路径算法计算任意两点间最短路径及其长度，因此这一步与弗洛伊德最短路径算法的时间复杂度相同，为。步骤2将所有节点转化为完全二分图并标记其路径所需要的算法复杂度最高为。步骤3中利用式(1)计算网络故障概率需要遍历所有的节点两两之间的最短路径的长度，以及步骤4中需要判断每条链路是否满足长度要求，图3新形成的网络拓扑图第10期曾帅等：生存性条件约束下的软件定义光网络控制器部署算法2415

【参考文献】：
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本文编号：3229357