【摘要】：近年來,云計算的發(fā)展使數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的流量呈現(xiàn)出爆炸性增長趨勢,需要更靈活的網(wǎng)絡(luò)管理和網(wǎng)絡(luò)維護(hù)機(jī)制。與此同時,SDN數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生。SDN高度集中的控制能力簡化了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的管理與維護(hù),使數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)測量、擁塞控制等方面變得更加方便和簡單。因此,本文結(jié)合SDN在網(wǎng)絡(luò)管理方面的優(yōu)勢,主要研究SDN數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)鏈路時延測量和流表管理方法。測量網(wǎng)絡(luò)鏈路時延需要在網(wǎng)絡(luò)中放置測量節(jié)點和建立探測路徑。測量節(jié)點負(fù)責(zé)向網(wǎng)絡(luò)中注入、接收和分析探測包,而探測路徑用于引導(dǎo)探測包沿著預(yù)先規(guī)劃的探測路線轉(zhuǎn)發(fā)。如何合理地放置測量節(jié)點和規(guī)劃探測路徑?jīng)Q定了網(wǎng)絡(luò)鏈路的探測成本與探測性能。針對該情況,本文就測量節(jié)點放置和探測路徑規(guī)劃問題進(jìn)行深入研究。通過構(gòu)建輔助二部圖,我們將該問題轉(zhuǎn)化為最大流最小費用問題,并設(shè)計了一種基于最大流的啟發(fā)式算法。該算法在初始解的基礎(chǔ)上,通過不斷地嘗試刪除部分測量節(jié)點,以最小化測量節(jié)點數(shù)。為了驗證算法的性能,我們將該啟發(fā)式算法的計算結(jié)果與線性規(guī)劃得到的最優(yōu)解進(jìn)行比較。結(jié)果證明,該算法能在較短的時間內(nèi)得到問題的次優(yōu)解,甚至是最優(yōu)解。并且,NS3仿真實驗結(jié)果表明,通過使用該算法的計算結(jié)果,能準(zhǔn)確測量出鏈路的往返時延。在流表管理方法方面,由于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)容易突發(fā)網(wǎng)絡(luò)擁塞,為了避免網(wǎng)絡(luò)陷入更糟的狀況或響應(yīng)過期,要求網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡迅速做出響應(yīng)。針對該情況,本文就TCAM容量受限下的SDN數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡進(jìn)行深入研究,并設(shè)計了一種啟發(fā)式負(fù)載均衡方案。該方案通過迭代,不斷地對擁塞鏈路上的流進(jìn)行重路由,以最小化最大鏈路利用率。針對該負(fù)載均衡方案,又設(shè)計了三種TCAM容量受限下的重路由算法。其中,基于最短路的快速重路由算法先計算一條不經(jīng)過擁塞鏈路的最短路,如果滿足要求,則以該最短路作為計算結(jié)果;基于K最短路的貪婪路由算法先計算K條不經(jīng)過擁塞鏈路的等價最短路,然后逐一進(jìn)行評估,并以其中最好的一條作為計算結(jié)果;基于分段路由的貪婪路由算法通過分段路由得到K條不經(jīng)過擁塞鏈路的等價最短路,然后逐一進(jìn)行評估,并以其中最好的一條作為計算結(jié)果。為了驗證算法的性能,我們在NS3上進(jìn)行仿真實驗。結(jié)果表明,TCAM容量受限情況下,該負(fù)載均衡方案能快速、有效地對網(wǎng)絡(luò)擁塞做出響應(yīng)。并且,我們從負(fù)載均衡效果、TCAM需求和響應(yīng)時間三個方面對三種重路由算法進(jìn)行了比較。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP393.0;TP308

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本文編號：2627728