面向SDN的多路径调度算法研究

发布时间：2017-12-07 07:05

  本文关键词：面向SDN的多路径调度算法研究

  更多相关文章： 数据中心网络 SDN 多路径调度 精英蚁群算法

【摘要】：随着大数据、云计算等新技术应用于人们的日常生活,网络应用由简单方式发展为交互式,越来越多地部署于规模巨大的数据中心。其相应的数据中心网络业务呈现出复杂化、多样化的新特征,从而造成网络流量极速增大,尤其是规模巨大的“横向”流量导致的严重网络拥塞问题。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)作为新兴网络架构的代表,为解决数据中心网络中突发大数据流造成的网络拥塞问题提供了良好的方法。本文面向SDN架构基于精英蚁群算法对数据中心网络大数据流的多路径调度进行研究,主要研究以下几个方面内容。首先研究在数据中心网络中由于节点数目较多,使用蚁群算法会出现收敛速度较慢的问题。采用精英策略对蚁群算法进行优化,对当前的较优解在信息素表更新过程中进行强化保留,使结果能够在较优解的最近范围内快速收敛。其次采用精英蚁群算法对多路径调度问题进行研究。对传统采用单条最优路径调度技术由于突发大数据流容易造成网络拥塞问题,本文主要采用多路径调度技术,合理利用其空闲链路来解决单路径调度出现的拥塞问题。使用信息素表与数据转发流表同构,利用链路空闲率作为转移概率进行选路。同时利用探测蚂蚁在寻路过程主动监测链路QoS实时信息来对信息素表和流表进行更新,从而实现对数据流的动态调度。最后,基于Linux平台采用仿真软件Mininet和Floodlight控制器搭建SDN网络仿真环境。使用Python语言自定义网络拓扑结构并借助Iperf打流工具得到一系列实验数据。实验结果表明相对于静态ECMP算法得到有重合现象的等价多路径和SPF算法得到的最优单路径的调度技术,采用精英蚁群算法能够得到多条无重合的调度路径,能够合理利用网络空闲链路资源,对解决大数据流单路径调度造成的网络拥塞问题有所改善。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP393.02

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