本文選題：數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò) + 軟件定義網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計算機學報》2016年06期

【摘要】：基于OpenFlow的SDN(Software Defined Networking)技術(shù)在數(shù)據(jù)中心中得到廣泛研究和應(yīng)用,如何緩解集中的控制平面成為網(wǎng)絡(luò)性能的瓶頸是其中的研究熱點.OpenFlow規(guī)范提出,當數(shù)據(jù)平面有緩存能力時,未命中的報文僅需發(fā)送少量摘要信息至控制器觸發(fā)規(guī)則下發(fā),從而減少控制平面與數(shù)據(jù)平面的通信負載.然而,現(xiàn)有的緩存模型采用報文粒度的緩存方式,使得同一條流的多個未命中報文會被送至控制器造成額外的通信負載,而且交換機處理報文的順序會導(dǎo)致流內(nèi)報文亂序,從而降低通信的性能.針對上述問題,該文提出了一種支持流內(nèi)報文保序的OpenFlow交換機流緩存管理模型.通過基于流粒度的未命中報文緩存方式,進一步減少控制平面與數(shù)據(jù)平面的通信開銷.通過設(shè)計流動作預(yù)處理機制,實現(xiàn)同一條流內(nèi)報文傳輸保序.該文分別基于軟件交換機OFSoftSwitch與硬件網(wǎng)絡(luò)實驗平臺NetMagic對該流緩存管理模型進行了原型系統(tǒng)驗證.
[Abstract]:SDN Software defined networking (SDN) technology based on OpenFlow has been widely studied and applied in the data center. How to alleviate the centralized control plane becomes the bottleneck of network performance is one of the research hotspots. OpenFlow specification proposes that when the data plane has the ability to cache, The missed message only needs to send a small amount of summary information to the controller trigger rule to reduce the communication load between the control plane and the data plane. However, the existing cache model adopts packet granularity caching method, which causes multiple missed packets of the same stream to be sent to the controller to create additional communication load, and the order in which the packets are processed by the switch will cause the packet order in the stream to be chaotic. Thus, the communication performance is reduced. In order to solve the above problems, this paper proposes a flow cache management model for OpenFlow switches. The communication overhead between the control plane and the data plane is further reduced by using stream granularity based missed packet cache. By designing the preprocessing mechanism of the stream action, the message transmission in the same stream can be carried out in order. Based on OFSoftSwitch and NetMagic, the model of stream cache management is validated in this paper.
【作者單位】： 國防科學技術(shù)大學計算機學院;
【基金】：國家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目基金(2015AA016103) 國家自然科學基金(61202483)資助
【分類號】：TP393.07

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本文編號：1994299