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随着信息通信技术的快速发展,云计算、虚拟化等新兴技术对网络的管理和配置提出了更高的要求,传统的封闭式网络架构已不能满足应用需求。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)是一种将数据转发与控制决策解耦的新型网络架构,通过控制器可以对网络进行集中管理和控制,具有灵活的可编程性和易于部署新应用等优势。SDN加快了网络的开发和创新,在数据中心、企业网等场景中得到了广泛的应用,成为当前研究的一个热点课题,但SDN技术的发展和应用还面临着诸多的挑战。一方面,在多控器架构中必然存在负载分布不均衡和控制器故障等问题,实现有效的控制器动态负载均衡算法和故障处理机制对提高控制平面的性能和可靠性是必不可少的。另一方面,由于数据中心网络内部通信的流量复杂多样且难以管理,容易造成网络拥塞。因此,需要使用SDN集中管理和可编程的优势实现有效的流量调度策略。针对上述问题,主要研究了以下两部分内容:(1)针对SDN多控制器架构的控制器故障和负载分布不均衡的问题。本文提出了基于SDN的控制器故障处理(Controller Failure Handling,CFH)机制和多约束负载均衡(Multi-Constrained Load Balancing MCLB)算法,并设计出了一种动态决策控制器架构。每个控制器根据收集的负载信息和转移条件自动选择决策控制器,然后由决策控制器收集全局负载信息、执行负载均衡决策以及完成故障处理等任务。CFH提供了两种控制器故障处理方式,当普通控制器发生故障时,决策控制器会根据故障处理机制对故障控制器下的交换机进行迁移,当决策控制器发送故障时,其它控制器会根据设计的故障确认机制重新选择一个决策控制器来完成交换机的迁移决策。控制平面发生负载不均衡时,MCLB算法综合考虑各控制器的均衡程度和负载迁移效率,定义了多个约束条件对迁移控制器、目标控制器和迁移交换机进行选择,并使用迁移条件对迁移过程进行约束,以提高负载的迁移效率。其核心思想是使控制器的负载最大限度的趋于全局负载的平均值。为防止交换机迁移过程中流请求消息的丢失,本文还使用了一种平滑的交换机迁移方式。实验结果表明,本文的方案在提高负载迁移效率和控制平面负载均衡程度方面均优于相关算法,并且具备了控制器故障处理能力,保证了控制平面的负载均衡和可靠性。(2)针对数据中心网络中流量调度选择算法存在的不足。本文以SDN技术为基础,提出了数据中心网络中基于拥塞概率的大流调度选择(Large-Flow Scheduling Selection based on Congestion Probability,LFSSCP)机制。控制器使用OpenFlow协议获取网络的状态信息,并完成链路负载信息计算、大流识别以及链路拥塞程度监控等功能。当链路发生拥塞时,LFSSCP首先获得该拥塞链路上所有的大流和其等价最短路径,对于每一条大流删除不满足流传输带宽需求的路径,然后计算剩余路径的可用吞吐量,将可用吞吐量最大的路径作为最优调度路径,最后综合考虑各条大流的传输带宽和最优调度路径来评估调度的拥塞概率。LFSSCP的主要思想是根据拥塞概率对大流进行调度选择,以选择最优的调度对象,在减小拥塞链路负载的同时最小化调度路径的负载,保证链路上流量负载的均衡分布。在流量调度时,本文提出了一种反向的流表更新策略,以防止流的中断。实验结果表明,该机制能够有效提高流量传输的服务质量,实现了一种更好的数据中心网络流量调度选择策略。