本文關(guān)鍵詞：面向IP骨干網(wǎng)的SDN應(yīng)用研究

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【摘要】：近年來隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的興起,特別是移動互聯(lián)網(wǎng)在最近幾年的蓬勃發(fā)展,各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)包括即時通訊、云計(jì)算、視頻直播等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的流量發(fā)生了極大的增長。運(yùn)營商的IP骨干網(wǎng)作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的重要承載網(wǎng)絡(luò),其負(fù)載壓力受到了極大的挑戰(zhàn)。一方面,運(yùn)營商通過不斷對骨干網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)容,使其能夠勉力支撐起日益增長的龐大數(shù)據(jù)量;另一方面,因流量調(diào)度機(jī)制的不完善,對基礎(chǔ)硬件的擴(kuò)容并不能夠完全解決網(wǎng)絡(luò)擁塞的問題,反而可能造成網(wǎng)絡(luò)利用率不足的同時存在擁塞狀態(tài)的矛盾局面。傳統(tǒng)的IP骨干網(wǎng)流量調(diào)度機(jī)制存在其固有的局限,如不能全局靈活地調(diào)控、無法精細(xì)化控制等,SDN技術(shù)帶來解決流量調(diào)度問題的新思路。Google將SDN技術(shù)引入解決數(shù)據(jù)中心廣域網(wǎng)的流量調(diào)度問題,使其網(wǎng)絡(luò)鏈路利用率達(dá)到95%以上,給學(xué)術(shù)界就網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度研究帶來廣闊的啟發(fā)思路。本論文的具體研究點(diǎn)如下:(1)以國內(nèi)運(yùn)營商的IP骨干網(wǎng)作為研究實(shí)例,對IP骨干網(wǎng)的特性進(jìn)行了定性的分析,總結(jié)出三個特性,即分層特性、路由特性和流量特性。指出了IP骨干網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以區(qū)分為核心層拓?fù)浜蛥R聚層拓?fù)鋬蓪幼咏Y(jié)構(gòu),它們根據(jù)其不同的拓?fù)涮匦詫?yīng)著不同的路由特征,另外同源目地區(qū)子網(wǎng)的業(yè)務(wù)流可以聚合成匯聚流作為流量調(diào)度的單位。(2)基于兩種不同的思路,提出了兩套不同的流量調(diào)度算法,以解決IP骨干網(wǎng)內(nèi)的鏈路擁塞問題。這兩種思路分別是基于不分層拓?fù)渌悸泛歪槍歉删W(wǎng)拓?fù)渌悸��；诓环謱铀悸穼砣溌匪谕負(fù)涞奈恢貌幻舾?對擁塞鏈路位于匯聚層或者核心層不作區(qū)分處理,而是統(tǒng)一采用聚合流的思路,為相同源目地區(qū)子網(wǎng)的業(yè)務(wù)流統(tǒng)一分配路由。針對骨干網(wǎng)拓?fù)渌悸穭t是對擁塞鏈路處于不同的拓?fù)渥訉佑胁煌恼{(diào)度策略,位于核心層的擁塞鏈路,對其業(yè)務(wù)流進(jìn)行核心層層面的重路由;位于匯聚層的擁塞鏈路,對其業(yè)務(wù)流進(jìn)行盡量不影響核心層路由的負(fù)載均衡:相對獨(dú)立的處理不同層的擁塞問題。(3)設(shè)計(jì)針對IP骨干網(wǎng)的SDN流量調(diào)度平臺,包括SDN平臺框架設(shè)計(jì)、SDN流量調(diào)度應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)、Openflow多流表設(shè)計(jì)、SDN流量調(diào)度工作流程的設(shè)計(jì)。
【關(guān)鍵詞】：IP骨干網(wǎng) SDN 流量工程 路由算法
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景與意義10-12
• 1.3 研究動態(tài)與發(fā)展現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 IP骨干網(wǎng)上已有的流量調(diào)度算法12-13
• 1.3.2 基于SDN的流量調(diào)度技術(shù)13-16
• 1.3.2.1 SDN技術(shù)簡介13-14
• 1.3.2.2 SDN流量工程概述14-16
• 1.4 主要工作及內(nèi)容安排16-18
• 第二章 IP骨干網(wǎng)的流量調(diào)度18-28
• 2.1 IP骨干網(wǎng)的特性18-21
• 2.1.1 分層特性18-19
• 2.1.2 路由特性19-20
• 2.1.3 流量特性20-21
• 2.2 傳統(tǒng)骨干網(wǎng)在流量調(diào)度上存在的問題21-23
• 2.3 SDN帶來的新思路23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 IP骨干網(wǎng)流量調(diào)度算法設(shè)計(jì)28-58
• 3.1 研究背景28-29
• 3.2 問題描述29-32
• 3.3 流量調(diào)度算法設(shè)計(jì)總體思路32-34
• 3.4 基于不分層拓?fù)渌悸?/span>34-39
• 3.4.1 設(shè)計(jì)思想34-37
• 3.4.2 PathExtension算法流程37-39
• 3.5 針對骨干網(wǎng)拓?fù)渌悸?/span>39-51
• 3.5.1 骨干網(wǎng)核心層調(diào)度算法40-46
• 3.5.1.1 設(shè)計(jì)思想40-44
• 3.5.1.2 CoreRerouting算法流程44-46
• 3.5.2 骨干網(wǎng)匯聚層調(diào)度算法46-51
• 3.5.2.1 設(shè)計(jì)思想46-49
• 3.5.2.2 ConvergenceRerouting算法流程49-51
• 3.6 算法仿真測試51-56
• 3.6.1 算法測試環(huán)境51-53
• 3.6.2 算法測試指標(biāo)53
• 3.6.3 測試結(jié)果與分析53-56
• 3.7 本章小結(jié)56-58
• 第四章 SDN流量調(diào)度平臺的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)58-72
• 4.1 研究背景58-59
• 4.2 約束與需求分析59-60
• 4.3 SDN平臺框架設(shè)計(jì)60-63
• 4.4 SDN流量調(diào)度架構(gòu)設(shè)計(jì)63-67
• 4.4.1 流量調(diào)度應(yīng)用層架構(gòu)設(shè)計(jì)63-64
• 4.4.2 Openflow表項(xiàng)設(shè)計(jì)64-67
• 4.5 SDN流量調(diào)度工作流程67-70
• 4.5.1 流控初始化過程67-68
• 4.5.2 流量調(diào)度過程68-69
• 4.5.3 執(zhí)行流量調(diào)度算法69-70
• 4.6 本章小結(jié)70-72
• 第五章 結(jié)束語72-74
• 5.1 本文的主要貢獻(xiàn)72-73
• 5.2 下一步工作的展望73-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-77

【相似文獻(xiàn)】

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3 辛U，

本文編號：1124272