【摘 要】
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近年来,随着光传输、数通技术,5G、NFV、SDN网络等技术的发展和逐步成熟,无论是网络数据平面提供的带宽,还是在控制平面,其细粒度的控制能力和灵活性非常高。随着互联网的发展,许多新型互联网应用,如高清视频、AR/VR、Io T等也在不断大量涌现。全球的互联网的下行流量中,视频流量的占比已经超过60%。这些海量视频流量需要占用大量网络资源,而且还要严苛的服务质量需求。例如,1080P的在线高清视频
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近年来,随着光传输、数通技术,5G、NFV、SDN网络等技术的发展和逐步成熟,无论是网络数据平面提供的带宽,还是在控制平面,其细粒度的控制能力和灵活性非常高。随着互联网的发展,许多新型互联网应用,如高清视频、AR/VR、Io T等也在不断大量涌现。全球的互联网的下行流量中,视频流量的占比已经超过60%。这些海量视频流量需要占用大量网络资源,而且还要严苛的服务质量需求。例如,1080P的在线高清视频的流速为3500kpbs,4k的在线高清视频的流速为约25Mbps,而强交互式的AR/VR视频业务的带宽需求将达到100Mbps,传输时延需要小于20ms。此外,近几年物联网技术开始大规模应用,网络中接入的各种终端也在急剧增加。本文主要研究SDN网络智能流量调度机制与平台,主要工作如下:1.研究了基于机器学习的流量分类机制,本次分类将流量分为视频、文本、语音等类别为后续智能流量规划提供指导。使用的神经网络为CNN卷积神经网络,CNN可以学习到矩阵相邻元素之间的关系,流量的数据包特征可以排列成数字序列,使用CNN进行流量分类研究比较合适。仿真结果表明基于CNN的流量分类机制具有比传统算法计算速度快正确率高等特点。2.研究了基于机器学习的智能路由模型对流量进行路由决策。使用的机器学习模型为全连接神经网络,训练数据由传统路由算法K最短路径算法和暴力求解负载均衡算法联合生成。该训练数据集综合了时延低,负载均衡等多种Qos需求。每对节点对都有8条备选路存储在路径数据库由二进制标签标记,神经网络输出为路径的标签。实现视频流的负载均衡以及语音文本流的低时延要求。仿真结果表明基于机器学习的流量规划算法在负载均衡、时延、丢包率方面均有大幅提升。3.利用onos和mininet软件架构搭建100个结点的大型SDN仿真网络,使用wireshark在现实网络中采集真实流量存储为pcap文件,这些文件不仅为智能流量分类的研究提供数据支持,还在流量回放系统中进行传输。在设计流量回放系统时使用了Go语言编写回放程序,利用libnet、libnids等技术将采集到的流量在仿真平台中回放。
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