網(wǎng)絡(luò)流量管理的主要任務(wù)是測量和分析網(wǎng)絡(luò)流量的信息,并根據(jù)這些信息設(shè)計合理的路由方案來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量分布,以提高流的傳輸效率和網(wǎng)絡(luò)資源的利用效率。在傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中,交換設(shè)備根據(jù)事先定義好的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對流量進行轉(zhuǎn)發(fā),不具備靈活性和擴展性。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Networking,SDN)作為一種新的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)應(yīng)運而生,它具有控制與轉(zhuǎn)發(fā)隔離,全局集中控制,可編程性等特點。SDN的這些特性大大增強了網(wǎng)絡(luò)對流的管理能力,因此本文主要研究基于SDN的流量管理方法。網(wǎng)絡(luò)流量信息是進行路由優(yōu)化的重要輸入信息,它包括網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息和流本身的信息。其中網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息包括鏈路的往返時延等,流本身的信息包括流大小等。所以本文首先研究了鏈路往返時延測量方法和流大小測量方法,然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息對流量的路由方案進行優(yōu)化,來提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率,實現(xiàn)負載均衡。鏈路往返時延是進行網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化和故障診斷的重要指標。本文提出一種精確高效的SDN網(wǎng)絡(luò)鏈路往返時延測量方法,利用SDN靈活的路由控制能力,構(gòu)建測量路徑。通過在測量路徑上發(fā)送探測數(shù)據(jù)包測量出這些路徑的端到端時延,將其與測量路徑的路由矩陣結(jié)合,進而推導出鏈路的往返時延。為了降低測量成本和滿足監(jiān)測器容量測量約束,本文第二章研究監(jiān)測器部署和鏈路分配問題,并為該問題設(shè)計一種基于投標策略的近似算法。結(jié)果表明所提出的方法能夠準確地測量往返時延,能夠為監(jiān)測器部署和鏈路分配問題找到可行、有效的解決方案。網(wǎng)絡(luò)流量的大小指網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量大小,是進行路由優(yōu)化的重要輸入信息。為了得到準確的網(wǎng)絡(luò)流量大小信息,本文提出一種基于流量統(tǒng)計特性的網(wǎng)絡(luò)級細粒度流測量方法。該方法利用流大小服從正態(tài)分布的統(tǒng)計特性對網(wǎng)絡(luò)中的大流進行估計,然后對估計出的大流進行測量。實驗結(jié)果表明該方法估計的準確率為84.0%,對流進行測量后可以得到所有流的大小,能為路由優(yōu)化提供重要信息。流量管理的主要目的是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息設(shè)計合理的路由優(yōu)化方案調(diào)整網(wǎng)絡(luò)流量的分布,以提高流量的傳輸效率和網(wǎng)絡(luò)資源的利用效率,因此路由優(yōu)化是流量管理中非常重要的一方面。一方面,在SDN交換機中,流需要流規(guī)則來轉(zhuǎn)發(fā),而流規(guī)則一般存儲在TCAM中,但TCAM資源有限;另一方面,將現(xiàn)有的IP網(wǎng)絡(luò)升級到SDN網(wǎng)絡(luò)并不能立即實現(xiàn)。因此本文研究具有TCAM容量約束的混合SDN網(wǎng)絡(luò)的流量路由優(yōu)化問題。該問題可表示為混合整數(shù)線性規(guī)劃問題。本文提出多種分兩階段求解的近似算法,這些算法通過對流的路徑進行選擇,在每個SDN交換機中只需要少量TCAM表項,就可以獲得良好的路由優(yōu)化性能。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP393.06
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò)
        1.2.2 鏈路往返時延測量
        1.2.3 流量大小測量
        1.2.4 路由優(yōu)化
    1.3 本文的主要貢獻及創(chuàng)新
        1.3.1 鏈路往返時延測量
        1.3.2 流量大小測量
        1.3.3 路由優(yōu)化
    1.4 本文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第二章 鏈路往返時延測量方案
    2.1 引言
    2.2 網(wǎng)絡(luò)模型與設(shè)計思路
        2.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.2 設(shè)計思路
    2.3 測量方案
        2.3.1 測量路徑構(gòu)造
        2.3.2 流規(guī)則的設(shè)計
    2.4 MPLA問題建模
        2.4.1 監(jiān)測器部署與鏈路分配問題
        2.4.2 MPLA問題的復(fù)雜度分析
        2.4.3 MPLA問題公式化
    2.5 MPLAA-BS算法
    2.6 仿真測試與分析
        2.6.1 仿真設(shè)置
        2.6.2 測量成本
        2.6.3 測量性能
    2.7 本章小結(jié)
第三章 基于流量統(tǒng)計特性的網(wǎng)絡(luò)級細粒度流測量
    3.1 引言
    3.2 測量架構(gòu)
        3.2.1 單節(jié)點流量測量
        3.2.2 網(wǎng)絡(luò)級流量測量
    3.3 問題建模
        3.3.1 問題描述
        3.3.2 基本思路
        3.3.3 算法分析
        3.3.4 隨機抽取測量方法
    3.4 仿真評估
        3.4.1 仿真設(shè)置
        3.4.2 仿真結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 TCAM容量約束下的路由優(yōu)化問題
    4.1 引言
    4.2 問題建模
        4.2.1 可行路徑的構(gòu)造
        4.2.2 TCAM容量約束下的RO問題
    4.3 近似算法
        4.3.1 最小擁塞路由問題
        4.3.2 路由調(diào)整問題
    4.4 仿真測試與分析
        4.4.1 仿真設(shè)置
        4.4.2 仿真結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果

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