近年來云計(jì)算等新興技術(shù)迅速崛起,隨之帶給數(shù)據(jù)中心的是巨大的網(wǎng)絡(luò)流量壓力,傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)難以對(duì)流量進(jìn)行高效地調(diào)度,以至于無法滿足其上應(yīng)用對(duì)于性能的需求。軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network,SDN）作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu),徹底顛覆了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)流量的調(diào)度方式。它將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的控制與轉(zhuǎn)發(fā)分離,使其具有集中式架構(gòu)的特性,能夠掌握全局的網(wǎng)絡(luò)視圖。這為解決數(shù)據(jù)中心流量調(diào)度,實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)負(fù)載均衡提供了很好的思路。本文主要圍繞著SDN環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡問題進(jìn)行研究。根據(jù)負(fù)載均衡算法的分類標(biāo)準(zhǔn),本文分別針對(duì)確定性算法存在的大流調(diào)度不均勻,易引發(fā)網(wǎng)絡(luò)擁塞等問題,以及非確定性算法存在的收斂速度慢,搜索過早停滯等問題,進(jìn)一步提出了兩種改進(jìn)算法。1.基于大流分布的負(fù)載均衡算法。該算法以全網(wǎng)鏈路負(fù)載均方差為優(yōu)化目標(biāo),先是利用Yen算法對(duì)大流的初始候選路徑集合進(jìn)行計(jì)算,然后通過選擇大流分布度相對(duì)較低的路徑縮小相應(yīng)候選路徑范圍,最后則將可用負(fù)載度最高的路徑作為最終的大流調(diào)度方案。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)仿真,該算法與其它經(jīng)典的確定性算法相比,在各個(gè)方面都獲得了更優(yōu)的性能。2.基于蟻群改進(jìn)的負(fù)載均衡算法... 

【文章來源】：哈爾濱理工大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的來源及研究內(nèi)容
        1.3.1 課題來源
        1.3.2 課題的主要研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 SDN概述
        2.1.1 SDN架構(gòu)
        2.1.2 SDN控制器
        2.1.3 OpenFlow協(xié)議
        2.1.4 OpenFlow交換機(jī)
    2.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        2.2.2 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量特征
    2.3 負(fù)載均衡技術(shù)
        2.3.1 負(fù)載均衡技術(shù)分類
        2.3.2 負(fù)載均衡問題建模
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于大流分布的負(fù)載均衡算法
    3.1 問題分析
    3.2 基于大流分布的負(fù)載均衡算法
        3.2.1 算法優(yōu)化目標(biāo)
        3.2.2 算法主要思想
        3.2.3 Yen算法
        3.2.4 算法關(guān)鍵設(shè)計(jì)
        3.2.5 算法流程及分析
    3.3 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)工具介紹
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于蟻群改進(jìn)算法的負(fù)載均衡研究
    4.1 蟻群算法概述
        4.1.1 蟻群算法基本原理
        4.1.2 蟻群算法數(shù)學(xué)模型
        4.1.3 蟻群算法經(jīng)典優(yōu)化
    4.2 問題分析
    4.3 基于蟻群改進(jìn)的負(fù)載均衡算法
        4.3.1 算法優(yōu)化目標(biāo)
        4.3.2 算法主要思想
        4.3.3 算法關(guān)鍵設(shè)計(jì)
        4.3.4 算法流程及分析
    4.4 實(shí)驗(yàn)仿真與分析
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)
    5.2 關(guān)鍵功能模塊
        5.2.1 拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊
        5.2.2 信息采集模塊
        5.2.3 大流檢測(cè)模塊
        5.2.4 負(fù)載均衡監(jiān)控模塊
        5.2.5 路徑?jīng)Q策模塊
        5.2.6 流表安裝模塊
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
軟件著作權(quán)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于分段路由的多路徑流傳輸機(jī)制[J]. 黃建洋,蘭巨龍,胡宇翔,馬騰.  電子學(xué)報(bào). 2018(06)
[2]軟件定義網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用蟻群優(yōu)化的負(fù)載均衡算法[J]. 曲樺,趙季紅,樊斌,王密,郭涯.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]一種可擴(kuò)展的軟件定義數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流調(diào)度策略[J]. 伊鵬,劉洪,胡宇翔.  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(04)
[4]軟件定義數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)混合路由機(jī)制[J]. 蔡岳平,王昌平.  通信學(xué)報(bào). 2016(04)
[5]軟件定義網(wǎng)絡(luò):安全模型、機(jī)制及研究進(jìn)展[J]. 王蒙蒙,劉建偉,陳杰,毛劍,毛可飛.  軟件學(xué)報(bào). 2016(04)
[6]Nimble:一種適用于OpenFlow網(wǎng)絡(luò)的快速流調(diào)度策略[J]. 李龍,付斌章,陳明宇,張立新.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2015(05)

碩士論文
[1]基于SDN控制器和大象流負(fù)載均衡機(jī)制的研究[D]. 金玲.安徽大學(xué) 2018
[2]基于蟻群算法SDN負(fù)載均衡的研究[D]. 魏凱.吉林大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3021866