【摘 要】
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大数据、云计算等新型应用的发展对计算机网络的灵活性和敏捷性提出了更高的要求,而传统网络难以适应这些要求。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)是一种新型的网络架构,最大的特点是转发与控制分离,SDN实现了控制逻辑集中化。但是随着网络规模的不断扩大,单一SDN控制器结构会面临性能不足和单点失效等问题。目前主流的方法是将多个控制器组成分布式控制器集群。在控制器集
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大数据、云计算等新型应用的发展对计算机网络的灵活性和敏捷性提出了更高的要求,而传统网络难以适应这些要求。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)是一种新型的网络架构,最大的特点是转发与控制分离,SDN实现了控制逻辑集中化。但是随着网络规模的不断扩大,单一SDN控制器结构会面临性能不足和单点失效等问题。目前主流的方法是将多个控制器组成分布式控制器集群。在控制器集群架构中,突发的数据流量可能造成单点控制器负载过高,降低了网络性能甚至使控制器瘫痪。因此本文主要研究基于SDN控制器集群的负载均衡技术。首先,基于SDN控制器集群场景下负载均衡的需求,本文设计了动态反馈负载均衡(Dynamic Feedback Load Balancing,DFLB)算法。DFLB算法基于条件触发的方式,根据集群全局的负载信息计算出新的控制器-交换机映射关系。该算法可以同时迁移多个过载控制器的多台交换机,快速降低控制器集群的负载方差。与静态部署方案中固定的控制器-交换机映射关系相比,该算法能够更加灵活地应对实时变化的网络流量,提高系统性能。其次,本文设计实现了基于SDN控制器集群的负载均衡系统。集群中的每个控制器都安装了集群管理模块,集群同步模块,负载监测模块,负载均衡模块以及交换机迁移模块。系统周期性收集集群的负载信息,并判断是否需要进行负载均衡。当集群出现负载不均时系统运行DFLB算法,生成交换机迁移列表并完成交换机的平滑迁移。最后,基于Mininet仿真工具和Floodlight控制器实际部署了设计的负载均衡系统。实验证明该系统能够通过交换机的高效迁移,有效地均衡SDN控制器集群的负载,降低响应时延的同时提高系统的吞吐量,最终提升网络的整体性能。该系统有助于SDN控制器集群的大规模部署。
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