软件定义网络下数据中心负载均衡技术的研究

• 作 者: 汪伟阳
• 出 处: 上海交通大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 软件定义网络 负载均衡 蚁群算法 粒子群算法

软件定义网络(SDN,Software—Defined Networking)是由美国斯坦福大学Clean Slate研究组提出的一种具有革新意义的下一代网络架构。与传统网络不同,SDN通过南向接口协议将控制层和转发层相分离。作为控制层,SDN控制器负责流表的下发、掌握整个网络的拓扑信息并提供开放的编程接口给上层应用,而SDN交换机通过控制器下发的流表进行匹配和转发工作。SDN摒弃了传统网络配置复杂和灵活性的不足,促进了网络的革新。随着移动互联网和大数据的兴起,采用传统IP网络架构的数据中心面临着巨大的挑战。而SDN作为一种新兴的网络架构,其将控制平面和数据平面相分离,具有集中化控制和可编程的特点,非常适合数据中心的需求。由于SDN本身的高动态性,如何提高其负载均衡的时效性并更好地解决网络拥塞至关重要。因此在本课题中,我们研究了在软件定义网络下数据中心的负载均衡技术。首先,提出基于SDN和改进的蚁群算法实现数据中心服务器集群的负载均衡方案。然后,提出基于SDN和粒子群优化算法的链路负载均衡方案。利用SDN控制器可编程的特点,两个方案都可以通过软件的形式实现数据中心的动态负载均衡。在SDN服务器集群的负载均衡方案中,我们首先采用SNMP协议周期性地获取各服务器的负载信息,然后基于获取的负载信息,利用改进的蚁群算法将同时到达的任务分配到相对应的服务器中,最终最小化任务的响应时间、服务的成本代价以及服务器间的负载差异。基于SDN网络灵活性的特点,该方案无需增加额外的设施并具有很强的可扩展性。通过实时监控SDN链路的负载状况,SDN链路负载均衡方案利用改进的粒子群算法和SDN控制器灵活调度的特点实现底层OpenFlow交换网络各链路相对的负载均衡,从而有效地利用了网络资源,达到链路动态负载均衡的效果。