本文關(guān)鍵詞：基于SDN的網(wǎng)絡(luò)流量控制模型設(shè)計(jì)與研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的多樣化發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)數(shù)目的增加和帶寬需求的持續(xù)增長(zhǎng),流量控制工程作為網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化的重要機(jī)制,越來越受到網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的重視。當(dāng)前IP網(wǎng)絡(luò)的流量控制方法由于其路由方式的局限性,無法滿足不同業(yè)務(wù)的QoS需求,使現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的流量控制研究陷入了瓶頸。作為一種新的構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的思路,SDN將數(shù)據(jù)平面與控制平面分離,數(shù)據(jù)層收集全網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,控制層實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的集中控制。SDN網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)全網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蜖顟B(tài)信息,找到數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)最優(yōu)的下跳,保證不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的QoS需求。本文著重研究基于SDN的流量控制工程。 本文首先介紹了SDN網(wǎng)絡(luò)及其主要通信協(xié)議OpenFlow,詳細(xì)描述了SDN網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)發(fā)過程,分析了現(xiàn)有的SDN網(wǎng)絡(luò)流量控制方法�；诂F(xiàn)有SDN流量所存在的網(wǎng)絡(luò)資源分配不均勻和數(shù)據(jù)平面的擁塞問題,提出分別對(duì)數(shù)據(jù)層和控制層進(jìn)行管理規(guī)劃的流量控制模型。 其次,本文研究了SDN控制層的流量控制問題。通過對(duì)SDN控制器的流量轉(zhuǎn)發(fā)特點(diǎn)進(jìn)行分析,我們發(fā)現(xiàn)該問題與傳統(tǒng)的多商品流中的最大并行流問題類似。本文提出將基于多徑映射的多商品流算法用于SDN控制平面的流量控制,并基于OpenFlow網(wǎng)絡(luò)建立了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射數(shù)學(xué)模型,并且采用迭代算法對(duì)其進(jìn)行求解。仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比了基于單徑映射的多商品流算法和基于多徑映射的多商品流算法,證明了多徑映射算法網(wǎng)絡(luò)性能更好、資源利用率更高,并可接受更多的業(yè)務(wù)請(qǐng)求接入,驗(yàn)證了將多商品流算法用于SDN控制平面進(jìn)行流量控制的可行性。 接下來,在SDN的數(shù)據(jù)平面,我們用隊(duì)列管理算法執(zhí)行流量控制。目前實(shí)現(xiàn)最多的是RED算法,可以采用這種算法來預(yù)防網(wǎng)絡(luò)發(fā)生擁塞,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中有突發(fā)流量致使擁塞發(fā)生時(shí),可以及時(shí)采取進(jìn)一步的措施。在分析了RED及其改進(jìn)算法在公平性和分組優(yōu)先級(jí)等方面存在的不足之后,提出了一種基于顏色分組的優(yōu)化TCRED算法用于SDN數(shù)據(jù)層。該模型對(duì)不同種類的數(shù)據(jù)流進(jìn)行分類,標(biāo)記不同的顏色。用同一組參數(shù)對(duì)不同的數(shù)據(jù)流分組實(shí)施相同的管理策略,同時(shí)考慮了緩存區(qū)中分組到達(dá)和離去對(duì)隊(duì)列長(zhǎng)度的影響。仿真實(shí)驗(yàn)證明,根據(jù)該模型計(jì)算出的網(wǎng)絡(luò)丟包率、延時(shí)等參數(shù)很好的滿足了網(wǎng)絡(luò)的各種需求。 最后,本文對(duì)SDN網(wǎng)絡(luò)流量控制技術(shù)進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)未來工作的幾個(gè)方面做出展望,指出目前雖然已經(jīng)提出多種用于SDN的流量控制方案,但我們依然處于研究的初始階段,其相應(yīng)的可靠性和可擴(kuò)展性還需要進(jìn)一步的改進(jìn)。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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本文編號(hào)：1283575