軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software-Defined Networking,SDN)是一種新興的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它將控制平面與數(shù)據(jù)平面解耦,以高度的靈活性簡化和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理。流量優(yōu)化以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和流量傳輸為目的,是通信網(wǎng)絡(luò)中最具挑戰(zhàn)性的話題之一。雖然產(chǎn)學(xué)界已經(jīng)對流量優(yōu)化技術(shù)有廣泛的研究,但在SDN網(wǎng)絡(luò)中,需要一種不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的流量優(yōu)化解決方案,它可以利用全局網(wǎng)絡(luò)信息和流量特性,以便更好地控制和管理流量。本文研究的課題即SDN數(shù)據(jù)通信網(wǎng)中的流量優(yōu)化技術(shù)。針對SDN中端到端流量未知及鏈路中流量不均衡的問題,本文提出了一種流量估計(jì)和分流聯(lián)合優(yōu)化的框架,該框架分為兩部分:基于壓縮感知的流量估計(jì)策略以及基于混合線性幾何規(guī)劃的分流算法。首先,流量估計(jì)部分根據(jù)從數(shù)據(jù)平面的轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備收集到的流量數(shù)據(jù)信息來估計(jì)當(dāng)前流量的矩陣;在分流優(yōu)化部分,以最小化最大鏈路利用率為目標(biāo),優(yōu)化每個節(jié)點(diǎn)處的分流比率,通過混合線性幾何規(guī)劃求解全局最優(yōu)解,形成最終的配置信息,下發(fā)給數(shù)據(jù)平面。仿真結(jié)果表明,提出的框架及算法能夠減小流量估計(jì)的誤差,同時減小最大鏈路利用率(Maximum Link Utilization,MLU),使流量能夠充分利用網(wǎng)絡(luò)資源,避免擁塞。針對混合SDN中流量調(diào)度過程中的網(wǎng)絡(luò)開銷問題,基于Fibbing結(jié)構(gòu),對虛假節(jié)點(diǎn)的融合算法進(jìn)行分析,提出一種減小虛假拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)開銷的假節(jié)點(diǎn)后向融合算法。首先對比初始拓?fù)浜土髁啃枨?注入本地假節(jié)點(diǎn);根據(jù)下限傳播算法計(jì)算每條虛假鏈路的路徑代價上下限,從每條路徑的末端開始,依次判斷上游假節(jié)點(diǎn)能否與其下游的相鄰假節(jié)點(diǎn)融合;利用反向搜索的理論遍歷每條路徑的每個假節(jié)點(diǎn),輸出虛假拓?fù)�。仿真結(jié)果表明,當(dāng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)較大時,該算法在一定程度上優(yōu)于前向融合算法,可以減小虛假拓?fù)涞拇笮『途W(wǎng)絡(luò)開銷,縮短網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)時間。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.06
【部分圖文】：

邐二邐逡逑第二章軟件定義網(wǎng)絡(luò)中的流量優(yōu)化技術(shù)逡逑ＳＤＮ作為一種新型的網(wǎng)絡(luò)模式，在提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率、簡化網(wǎng)絡(luò)管理、降逡逑低運(yùn)營成本等方面有很大的優(yōu)勢。本章調(diào)研了關(guān)于ＳＤＮ的關(guān)鍵技術(shù)在國內(nèi)外產(chǎn)逡逑學(xué)界研宄現(xiàn)狀，首先介紹軟件定義網(wǎng)絡(luò)，接著對流量優(yōu)化進(jìn)行了簡單的介紹，總逡逑結(jié)分析了邋ＳＤＮ下流量優(yōu)化的目標(biāo)，包括擁塞最小化、端到端時延最小化、丟包逡逑率最小化以及資源利用率最優(yōu)。接著，就ＳＤＮ流量優(yōu)化中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較逡逑為全面的研宄，包括流量估計(jì)技術(shù)、分流技術(shù)以及流量調(diào)度優(yōu)化技術(shù)，并針對這逡逑些技術(shù)所面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了總結(jié)。逡逑２．１軟件定義網(wǎng)絡(luò)概述逡逑一＂—

略己知的情況下最小化流量估計(jì)誤差的期望。為此，本章提出兩個算法來解決這逡逑兩個問題：流量矩陣估計(jì)算法和基于混合線性幾何規(guī)劃的分流算法。系統(tǒng)框架圖逡逑如圖３－１所示，在控制平面的任務(wù)有三個方面：１）計(jì)算測量任務(wù)分配規(guī)則，并逡逑下發(fā)給數(shù)據(jù)平面，２）根據(jù)從ＳＤＮ節(jié)點(diǎn)以及ＳＮＭＰ收集到的流量信息來估計(jì)當(dāng)逡逑前的流量矩陣，３）根據(jù)流量信息進(jìn)行分流率優(yōu)化，形成配置信息，下發(fā)給轉(zhuǎn)發(fā)逡逑設(shè)備；在數(shù)據(jù)平面的任務(wù)有兩個方面：１）執(zhí)行測量任務(wù)，統(tǒng)計(jì)流量信息，２）執(zhí)逡逑行分流配置，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。逡逑ｒ邋：邐；控逡逑Ｉ邋：基于壓縮感知的：邐ＳＴＭＬＧＰ０３邋：邐？邋ｆｆｃ｜｜逡逑；：－~T估計(jì)：邐！市！Ｊ逡逑Ｌ－－ｙ邐＞邐廠－了．…１邋平逡逑收集的流置數(shù)據(jù)Ｍ逡逑部分—息鏈，信息邐／’邋NB發(fā)配置信息逡逑、、？？邐邋邐．－？－，逡逑圖３－１流量估計(jì)和分流聯(lián)合優(yōu)化框架圖逡逑３．邋３基于壓縮感知的流量估計(jì)算法逡逑考慮時間周期為Ｔ的流量矩陣ＺＷ０＿１＞ｘ７？，行對應(yīng)０Ｄ對，列對應(yīng)不同時刻的逡逑流量需求。；Ｔｉｘｒ表示鏈路負(fù)載信息

可以測量流經(jīng)本節(jié)點(diǎn)的端到端流量信息，這些更多的流量信息可以利用ＳＤＮ節(jié)逡逑點(diǎn)的計(jì)數(shù)器功能來獲得。因此，本文利用ＳＤＮ網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的這一優(yōu)勢提出了邋ＳＤＮ逡逑中基于壓縮感知的流量估計(jì)框架。如圖３－２所示，首先，通過測量任務(wù)分配算法，逡逑在考慮ＳＤＮ設(shè)備測量空間的約束下，最大化能夠直接測量的總流量大小，得到逡逑測量任務(wù)矩陣以及部分端到端流量數(shù)據(jù)，結(jié)合通過ＳＮＭＰ得到的鏈路負(fù)載數(shù)據(jù)逡逑得到測量數(shù)據(jù)；然后，為了使模型滿足壓縮感知的條件，構(gòu)建滿足ＲＩＰ原則的隨逡逑機(jī)矩陣，并且對流量矩陣進(jìn)行稀疏表示；最后通過流量重構(gòu)算法來估計(jì)流量矩陣。逡逑灑Ｓ任務(wù)分配篇法Ｉ逡逑Ｉ逡逑部分流屋數(shù)據(jù)＂］邐｜測苗任努矩逡逑鏈路負(fù)載數(shù)據(jù)——？邐邐邐１路由矩陣逡逑”邋邐邐邐逡逑測ｇ數(shù)據(jù)１邐｜擴(kuò)展矩陣逡逑Ｖ逡逑構(gòu)建＾足ＲＩＰ邐｜流Ｓ矩陣逡逑Ｉ的隨￥矩陣邐ＩiＪ璞硎懼義襄�？］杨欟感知�卜邐逡逑邐］邋［邐逡逑鏈到端流足重構(gòu)逡逑圖３－２流量估計(jì)流程圖逡逑１９逡逑

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