SDN測(cè)量及管理方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、流量矩陣描述的是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中源、目的節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的流量大小。流量矩陣是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)流量工程、網(wǎng)絡(luò)計(jì)費(fèi)等應(yīng)用的重要輸入。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的流量矩陣測(cè)量主要是通過鏈路負(fù)載等信息來進(jìn)行反演推算,然而傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的鏈路負(fù)載信息非常有限,因此測(cè)量的準(zhǔn)確度不高。SDN網(wǎng)絡(luò)則能有效地提高流量矩陣的測(cè)量準(zhǔn)確度,因?yàn)樗牧鞅眄?xiàng)可以統(tǒng)計(jì)所有匹配的流的總大小,從而為反演推算提供更多的輸入信息。但是將現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)升級(jí)成為SDN網(wǎng)絡(luò),會(huì)給企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商造成巨大的預(yù)算和運(yùn)營(yíng)

2、負(fù)擔(dān)。因此混合SDN網(wǎng)絡(luò)開始出現(xiàn)并成為研究熱點(diǎn)。然而對(duì)于混合SDN網(wǎng)絡(luò)的流量測(cè)量和流量管理方法,當(dāng)前的研究還非常少,而且已有的研究存在許多缺陷。
  因此,本文第二章對(duì)混合SDN網(wǎng)絡(luò)的流量測(cè)量方法進(jìn)行了研究。近年來,誕生了許多混合SDN網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的測(cè)量方法,其中最大流優(yōu)先測(cè)量法具有較高的測(cè)量準(zhǔn)確性。但是最大流優(yōu)先測(cè)量法需要求解輔助二分圖的最大權(quán)最大匹配,因此其復(fù)雜度較高,耗時(shí)較長(zhǎng)。所以本章提出了一種基于距離的最大流優(yōu)先測(cè)量方法,

3、它不僅復(fù)雜度低,耗時(shí)短,而且測(cè)量精確度也非常高。
  接著,本文第三章對(duì)混合SDN網(wǎng)絡(luò)的流量管理方法進(jìn)行了研究?;旌蟂DN網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)DN交換機(jī)進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置從而靈活地控制網(wǎng)絡(luò)中的流量。然而現(xiàn)有研究忽略了流自身的約束(比如流是不可分割的)對(duì)流進(jìn)行任意聚合和分割,此外一味地追求負(fù)載均衡,根本沒有考慮SDN節(jié)點(diǎn)TCAM表項(xiàng)有限的約束。因此本章研究在流不可分和TCAM表項(xiàng)有限約束下的負(fù)載均衡問題和最大化吞吐量問題。針對(duì)這兩個(gè)問題,本章分別

4、建立了整數(shù)線性規(guī)劃模型,并提出了一種基于遺傳算法的路由優(yōu)化方案來分別求解它們。在通過仿真分析后,發(fā)現(xiàn)這種方案能夠有效的提升網(wǎng)絡(luò)性能。
  最后,本文第四章就流量測(cè)量和流量管理的聯(lián)合優(yōu)化問題進(jìn)行了研究。因?yàn)镾DN交換機(jī)的TCAM表項(xiàng)有限,而流量測(cè)量和流量管理都需要消耗大量的TCAM表項(xiàng),因此它們的性能會(huì)相互影響,需要找到一個(gè)折中點(diǎn)來使流量測(cè)量的準(zhǔn)確度盡量大并且同時(shí)流量管理的效果也盡量好。在聯(lián)合優(yōu)化模型中,優(yōu)化目標(biāo)是一個(gè)多目標(biāo)函數(shù),各

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