【摘 要】
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物联网技术的发展使“万物互联”逐渐从一个美好的技术愿景变成现实。海量的传感设备互联互通给传统网络架构提出了新的挑战。一是IoT网络设备繁多,承载的应用各不相同,不同的网络应用对网络资源的需求各异。二是网络的异构问题,不同的接入方式意味着网络的链路状态各不相同,并且时刻都在变化。要在如此复杂的网络情况下进行进行网络资源的智能化调度需要解决两个问题:一是实现应用类型感知,即通过某种方式确定当前应用的网
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物联网技术的发展使“万物互联”逐渐从一个美好的技术愿景变成现实。海量的传感设备互联互通给传统网络架构提出了新的挑战。一是IoT网络设备繁多,承载的应用各不相同,不同的网络应用对网络资源的需求各异。二是网络的异构问题,不同的接入方式意味着网络的链路状态各不相同,并且时刻都在变化。要在如此复杂的网络情况下进行进行网络资源的智能化调度需要解决两个问题:一是实现应用类型感知,即通过某种方式确定当前应用的网络资源需求;二是网络资源规划,即结合当前网络资源状态为应用分配满足其需求的网络资源。针对问题一,传统流量工程中使用的方法主要包括:依据端口等数据报头信息的流量识别技术,采用DPI技术流量识别,基于协议行为模式的流量识别技术。本文深入调研了传统的流量识别方法的所面临的局限性并提出了一种基于机器学习技术的流量识别算法,通过选取适当的流量特征解决了传统识别算法所遇到的问题。针对问题二,本文利用了SDN控制与转发相分离的特点,在控制平面实现了基于流量类型和当前网络资源状态的多路径流量调度算法。在系统架构层面,本文使用NFV技术解决了SDN架构中的流量采样问题,NFV技术的引入将流量识别功能和网络资源调度算法进一步解耦,提高了系统的鲁棒性。实验测试结果表明,系统中的流量分类模型能够达到91.10%的识别准确率。相比其他传统的调度策略,本文提出的基于SDN的应用感知多路径网络资源调度系统能够充分利用网络中的多路径传输资源,保障不同业务的个性化资源需求。
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