發(fā)布時(shí)間：2017-12-16 16:18

  本文關(guān)鍵詞：基于SDN的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近年來,隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量越來越多,這增加了網(wǎng)絡(luò)鏈路出現(xiàn)擁塞的概率,容易導(dǎo)致吞吐量降低、延遲時(shí)間變長以及網(wǎng)絡(luò)性能下降。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network,SDN)架構(gòu)的出現(xiàn)為解決數(shù)據(jù)中心的流量工程問題提供一個(gè)新的解決方案,它解耦了控制平面與數(shù)據(jù)平面,有一個(gè)集中控制網(wǎng)絡(luò)的外部控制器,通過控制器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可以進(jìn)行流量控制。網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方案可以提前預(yù)測網(wǎng)絡(luò)鏈路的負(fù)載不均衡情況,通過重新動(dòng)態(tài)調(diào)度擁塞鏈路流的路徑,可以降低鏈路出現(xiàn)擁塞的概率。然而,現(xiàn)有的基于SDN的負(fù)載均衡算法依賴不同的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并且在流量調(diào)度時(shí)也沒有很好地區(qū)別對帶寬敏感的大象流以及對延遲敏感的老鼠流。為此本文提出了一個(gè)具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫ㄓ眯缘呢?fù)載均衡算法(PLB),并且在流量調(diào)度時(shí)對大象流和老鼠流分別進(jìn)行處理�；赟DN的優(yōu)勢,控制器為數(shù)據(jù)中心內(nèi)部所有流制定路由策略,并在數(shù)據(jù)包傳輸期間,監(jiān)控流量大小并區(qū)分出大象流,然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)鏈路負(fù)載均衡情況,動(dòng)態(tài)改變大象流的傳輸路徑,從而降低網(wǎng)絡(luò)鏈路發(fā)生擁塞的概率以及解決因鏈路擁塞而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)包延遲問題。此外,本文還提出了一個(gè)基于優(yōu)先級的流表更新策略,在動(dòng)態(tài)改變流傳輸路徑時(shí),數(shù)據(jù)流在新路徑途徑的流表被全部添加之后立即被調(diào)度到新路徑上,這樣可以避免因路徑改變導(dǎo)致數(shù)據(jù)流傳輸中斷以及丟包問題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在hot-spot數(shù)據(jù)流量模式下,本文提出的PLB算法相比DFS worst-Fit算法和LABERIO算法在無阻礙全相連拓?fù)浜团謽渫負(fù)渲杏懈玫钠骄魍掏铝颗c平均帶寬利用率。此外,在無阻礙全相連拓?fù)渲?當(dāng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量負(fù)載從0.1開始增長到0.9時(shí),本文提出的PLB算法相比DFS worst-Fit算法和LABERIO算法有更好的平均流吞吐量。這表明了本文提出的PLB算法在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中具有可擴(kuò)展性。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.0

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本文編號：1296662