發(fā)布時間：2017-11-02 11:35

  本文關鍵詞：SDN在IP網絡的流量調度應用研究

  更多相關文章： SDN IP骨干網 流量調度 關鍵業(yè)務量矩陣 QoS多約束

【摘要】：隨著IP骨干網上用戶和業(yè)務流量的急劇增加,各大運營商對骨干網的投資日益增大,但骨干網的資源利用率卻一直低下�；赟DN(Software Defined Network)架構的流量工程可以在一定程度上解決該問題,從而促進了學術界和工業(yè)界對IP現網流量模型以及SDN架構下的IP骨干網流量調度算法的研究,其中Google通過將SDN技術應用到跨數據中心廣域網,達到了接近100%的資源利用率。但是,網絡規(guī)模不斷擴大導致業(yè)務量矩陣的數量呈指數增長,在基于SDN架構的流量工程中處理海量的業(yè)務量矩陣將影響流量調度算法的性能以及網絡穩(wěn)定性,從而利用海量業(yè)務量矩陣進行網絡應用分析是不現實的。針對IP骨干網資源利用率低以及基于SDN的流量工程處理海量業(yè)務量矩陣不現實的問題,本文首先參考Google跨數據中心廣域網部署方案,并結合關鍵業(yè)務量矩陣的概念設計新的SDN應用架構;然后對該架構中關鍵業(yè)務量矩陣提取模塊和路由計算模塊的算法實現進行了詳細研究;最后基于該架構,對關鍵業(yè)務量矩陣在流量工程中的具體應用進行了性能分析。本文具體研究內容如下:(1)本文設計了SDN下基于關鍵業(yè)務量矩陣的IP骨干網應用架構,其核心部分是關鍵業(yè)務量矩陣提取模塊、路由計算模塊以及流控代理模塊。該架構在SDN技術的基礎上通過引入關鍵業(yè)務量矩陣概念,在進行網絡應用分析時僅對關鍵業(yè)務量矩陣進行分析,并保存分析結果,對于到達的業(yè)務量矩陣只需要調用其匹配的關鍵業(yè)務量矩陣的分析結果,從而達到提高流量調度算法的性能以及網絡穩(wěn)定性的目的;(2)針對SDN應用架構中關鍵業(yè)務量矩陣提取模塊的實現,本文研究分析了基于關鍵性感知的聚類算法(CritAC),針對該算法的局限性設計了不同的聚合代價函數(時間、路由策略、相似性),并在分層聚類算法的基礎上提出了基于這些不同代價函數的關鍵業(yè)務量矩陣提取算法:基于時間感知的關鍵業(yè)務量矩陣提取算法(CritTimeAC),基于路由策略感知的業(yè)務量矩陣提取算法(RoutePolicyAC)以及基于相似性感知的業(yè)務流矩陣提取算法(SimilarAC),并對各算法進行仿真以及性能對比分析;(3)針對SDN應用架構中路由計算模塊的實現,本文重點研究了QoS多約束路由問題,將該問題建立混合整數規(guī)劃,并基于A*思想提出了改進的隨機化求解算法,以保證為接入業(yè)務找到滿足QoS需求且較優(yōu)的可行路徑,與現存算法與優(yōu)化模型相比,該算法是一種更快速、高效的QoS多約束路由求解方法;(4)為了驗證(1)中所提應用架構的有效性,本文在此應用架構下首先提出了針對多業(yè)務量矩陣的路由優(yōu)化方案和多路由切換方案,并進行了仿真分析,然后利用關鍵業(yè)務量矩陣代替原始業(yè)務量矩陣進行網絡脆弱性分析的性能。
【關鍵詞】：SDN IP骨干網 流量調度 關鍵業(yè)務量矩陣 QoS多約束
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景與意義14-16
• 1.2 研究動態(tài)與發(fā)展現狀16-19
• 1.2.1 SDN下的流量工程16-17
• 1.2.2 多業(yè)務量矩陣下TE算法17
• 1.2.3 多約束QoS路由17-19
• 1.3 主要工作及內容安排19-20
• 第二章 SDN下IP骨干網總體應用架構20-29
• 2.2 傳統(tǒng)SDN架構介紹20-22
• 2.2.1 中心流控模塊21
• 2.2.2 OpenFlow控制層21
• 2.2.3 硬件交換設備21-22
• 2.3 SDN下IP骨干網應用架構介紹22-28
• 2.3.1 關鍵業(yè)務量矩陣提取模塊22-23
• 2.3.2 路由計算模塊23-27
• 2.3.2.1 IP骨干網單業(yè)務量矩陣路由計算23-24
• 2.3.2.3 省網-城域網單業(yè)務量矩陣路由計算24-27
• 2.3.3 流控代理模塊27-28
• 2.4 本章小結28-29
• 第三章 關鍵業(yè)務量矩陣提取算法29-50
• 3.1 研究背景29-30
• 3.2 問題描述30-31
• 3.3 多種提取關鍵業(yè)務量矩陣方案31-42
• 3.3.1 CritMat問題數學表示32-33
• 3.3.2 基于總容量的聚類方法33-34
• 3.3.2.1 TopN算法33
• 3.3.2.2 TopConsecN算法33-34
• 3.3.3 直接聚類方法34-42
• 3.3.3.1 CritAC算法34-37
• 3.3.3.2 CritTimeAC算法37-38
• 3.3.3.3 RoutPolicyAC算法38-40
• 3.3.3.4 SimilarAC算法40-42
• 3.4 仿真及結果分析42-49
• 3.4.1 距離函數歸一化處理43
• 3.4.2 簡單性能指標仿真結果及分析43-45
• 3.4.3 其它性能指標仿真結果及分析45-49
• 3.5 本章小結49-50
• 第四章 多約束QoS路由50-66
• 4.1 研究背景50-51
• 4.2 多約束QoS路由模型51-52
• 4.3 MIP模型52-53
• 4.4 隨機化求解算法53-57
• 4.4.1 算法核心思想53
• 4.4.2 算法描述53-54
• 4.4.3 算法流程54-55
• 4.4.4 算法小結55-57
• 4.5 改進的隨機化求解算法57-64
• 4.5.1 算法核心思想58
• 4.5.2 權重函數定義58
• 4.5.3 算法描述58-59
• 4.5.4 算法流程59
• 4.5.5 算法小結59-60
• 4.5.6 仿真及結果分析60-64
• 4.6 本章小結64-66
• 第五章 SDN下關鍵業(yè)務量矩陣在流量工程中的應用66-83
• 5.1 研究背景66-67
• 5.2 基于關鍵業(yè)務量矩陣的路由優(yōu)化67-78
• 5.2.1 傳統(tǒng)流量工程概念67-68
• 5.2.2 SDN下多業(yè)務量矩陣路由優(yōu)化方案68-69
• 5.2.3 多路由切換方案69-70
• 5.2.3.1 路由切換基本思想69-70
• 5.2.3.2 路由切換準則70
• 5.2.4 仿真結果及分析70-78
• 5.3 基于關鍵業(yè)務量矩陣的網絡脆弱性分析78-81
• 5.3.1 網絡脆弱性概念78-79
• 5.3.2 網絡脆弱性分析79
• 5.3.3 仿真結果及分析79-81
• 5.4 本章小結81-83
• 第六章 結束語83-85
• 6.1 本文工作總結83
• 6.2 未來研究工作展望83-85
• 致謝85-86
• 參考文獻86-88
• 攻取碩士學位期間的研究成果88-89

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本文編號：1131421