基于软件定义网络的边缘控制部署机制

针对软件定义网络（software-defined Networking,SDN）中单一控制器容易发生过载导致较长时延的问题,提出一种基于SDN的边缘控制模型,该模型采取分层部署方式将边缘计算集成到SDN中,每个边缘控制器控制其覆盖范围内部署的所有子边缘控制器和交换机,负责区域内网络设备的通信量。为了方便管理边缘控制器之间的交互,该模型引入一个控制器代理模块,将设备请求转发给父控制器或将路由信息发送给子控制器来协调控制器之间的工作。实验结果表明,与基于SDN的传统网络相比,该方法依托部署在网络设备边缘的计算和存储服务,减轻了SDN主控制器上的负载,降低了转发平面和控制平面之间的延时,显著地改善了总处理延时和带宽使用情况。     

基于聚类优化的SDN多域自适应管理方法

针对软件定义网络(SDN)多域网络中存在子域规划及控制器部署不合理的问题,提出一种新的SDN多域自适应管理方法。基于改进的节点聚类思想,设计SDN子域划分优化算法,依据网络中的吸引度和归属度对节点进行聚类,完成子域规划。面向子域中不同网络代价,给出控制器自适应部署算法,并通过代价加权求和得到子域网络总开销,完成控制器部署。仿真结果表明,与控制器自适应部署算法、负载均衡算法等相比,该方法网络子域划分和控制器部署更加合理,可节约23%的备份控制器空间,改善网络的综合性能。     

基于图非均衡划分的软件定义网络异构控制器负载优化部署

大规模软件定义网络(SDN)往往需要逻辑上集中的控制器在物理上分布式部署。针对控制器部署中控制器负载不均衡的问题,提出一种基于图非均衡划分的SDN异构控制器负载优化部署方法。首先,分析控制器部署要求以及部署带来的控制器负载均衡和时延问题;其次,利用图论和余弦相似度,量化描述和计算异构控制器情况下的控制器负载均衡和时延,并运用图划分理论将控制器负载优化部署问题转化为一个具体的图划分问题;最后,基于多级划分的图划分思想,提出控制器负载优化部署方法。对实际网络拓扑的模拟实验结果表明,提出的部署方法可以有效实现接近最优的控制器负载分布。     

基于近邻情景认知的软件定义网络多域协同控制机制

针对软件定义网络（software-defined networking,SDN）分布式多控制器部署中存在的控制器负载不均衡问题,提出了一种基于近邻情景认知的多域协同控制机制。首先,通过改进现有的近邻传播（affinity propagation,AP）聚类算法,以跳数为原则,对网络中节点进行聚类操作,形成SDN子域并在聚类中心部署控制器;然后基于控制器 —交换机之间的协同映射对网络连接关系进行优化,以增强网络的稳定性。仿真表明,相比其他方法,该机制能够实现网络区域的合理划分,控制器负载均衡率至少提高了26.7%。     

SDN控制器部署中的可靠性优化研究

软件定义网络(SDN)将传统网络结构中的控制层和转发层解耦,其将所有转发设备与一个逻辑集中的控制器相连接。为避免网络规模不断扩大引起的单点失效,向分布式控制结构发展成为Open Flow广域网部署的趋势,其中控制层多控制器的部署问题是SDN设计中的一个关键环节。提出基于控制路径连通度的控制器部署方案来最大化SDN控制器部署的可靠性,并使用3种不同的算法对比控制器部署性能。仿真结果表明,该方案可以在可接受时延范围内提升部署SDN控制器的可靠性。     

针对大规模软件定义网络的子域划分及控制器部署方法

针对大规模软件定义网络（SDN）的多控制器部署模型计算复杂度高的问题,定义了控制链路可靠性等多个衡量网络服务质量的指标,并提出一种针对大规模SDN的子域划分及控制器部署方法。首先,该方法利用改进的标签传播算法（LPA）将网络划分成多个子域,然后在子域中分别部署控制器。在考虑控制链路平均时延、可靠性以及控制器负载均衡等多个性能指标的基础上,将问题模型的计算复杂度降低至仅与网络规模呈线性关系。实验结果表明,所提算法与原始的LPA相比,控制器负载均衡性得到明显优化;与容量受限的控制器部署（CCP）算法相比,模型的计算复杂度和网络服务质量得到明显改善：在Internet2拓扑中,控制链路平均时延最多减小9%,控制链路可靠性最多增强10%。     

基于混合制排队模型的SDN控制器性能评估研究

软件定义网络SDN将逻辑控制与数据转发相分离,提高了网络的灵活性和可编程能力,成为近年来未来网络领域的研究热点。SDN在实际应用部署时将面临控制器性能瓶颈的挑战,因而有必要理解SDN控制器的性能特性。为此,首先对SDN控制器中Packet-In消息的到达过程和处理时间进行分析,进而基于排队论提出了一种容量有限的SDN控制器性能评估模型M/M/1/m,推导得出了该模型的性能参数,包括:平均等待队长、平均等待时间、平均队列长度和平均逗留时间。最后,采用控制器性能测试工具Cbench对该模型进行了实验评估。实验结果表明:相对于现有其它模型,该模型的估计时延更接近于实际测量时延,可更精确地描述SDN控制器的性能。     

面向针对性攻击的SDVN控制层鲁棒性方案

将软件定义网络应用于车联网能显著提升其性能,但该方法也面临传统SDN要应对的安全问题.基于软件定义车联网体系架构中控制平面可能面临的针对性节点攻击问题,提出一种鲁棒的控制器放置方法.该方法结合传统的SDN控制平面部署问题,首先将控制平面鲁棒性问题建模为交换机与控制器的连通冗余性问题,提升交换机在极端情形下与控制器的连通...     

SDN多控制器共识机制研究综述

【背景】伴随着区块链逐渐应用于新一代互联网络的域名、路由、公钥等基础设施,其重要性日益彰显。作为区块链以及整个分布式系统领域的核心技术,共识机制直接影响着区块链的处理能力、可扩展性及安全性,也影响着其在互联网基础设施中的根基。【目的】对软件定义网络SDN(Software Defined Network)中用于实现多控制器之间数据共享的共识机制设计进行综述,分析当前设计中存在的问题并提出解决方案,为相关研究工作提供参考。【方法】本文首先对共识机制的研究现状进行了概述,然后重点对SDN多控制器共识机制设计的研究现状进行了综述,对其中存在的问题进行了分析,并基于区块链技术提出了解决方案,介绍了当前将区块链技术应用于SDN网络的研究现状。【结果】当前SDN多控制器共识机制在实际部署中多采用以Raft为代表的宕机容错类共识机制,无法应对控制器或交换机等恶意行为,现有研究尝试引入拜占庭容错类共识解决该问题,并针对共识机制在SDN网络中的应用进行自适应设计以提高系统运行性能,但当前的SDN控制层中的用于实现控制器间数据共享的共识机制设计仍存在着共识网络部署不灵活、控制器运行共识机制带来巨大开销方面的问题。【结论】本文提出的基于区块链的控制器层数据共享第三方服务具有安全、可信、部署灵活等方面的优势,可为上述问题提供解决方案。本文提出的基于区块链的SDN网络可信基础设施作为数据共享服务的扩展架构,可为SDN提供多种安全可信服务。     

软件定义网络控制平面的研究综述

软件定义网络(Software-defined network,SDN)作为一种新兴的网络范式,通过解耦控制平面与数据转发平面,集中控制并且聚集全网视图,在控制平面与数据平面建立开放接口,启用外部应用使得网络具有可编程性,从而弥补当前网络架构所存在的不足与限制。其中,控制器作为SDN中重要的组成部分,成为了研究的热点。针对软件定义网络控制平面控制器的研究,首先总结了当前SDN控制平面控制器技术发展的现状并对其进行归类;其次着重分析了当前控制器存在的一致性、可扩展性、负载均衡等一系列问题;最后探讨了软件定义网络技术未来的研究发展方向及趋势。     

基于SDN的卫星网络多控制器部署方法研究

针对传统卫星网络协议的异构性、网络配置不灵活、不能提供细粒度服务等问题,本文基于SDN的卫星网络架构,提出了一种改进的NSGA-II的多目标控制器初始化部署算法,以实现卫星网络的灵活控制。该方法在SDN卫星网络的架构基础上以低时延和负载均衡为优化目标,通过矩阵的形式对个体进行编码,同时提出行交叉和列交叉以及行变异和列变异操作,通过不断迭代进化,得出最优的控制器部署方案。实验证明,与传统的贪心算法以及随机算法相比,所提出的算法能够降低控制器和交换机之间的网络时延,同时使各控制器的负载保持均衡。     

云环境下面向“虚实融合”网络的SDN构建方法

在网络仿真实验场景的构建中,复杂实体终端难以实现虚拟仿真,需要对实体终端进行接入,但现有接入方式部署复杂、网络性能存在瓶颈、不能适用于大规模网络场景。为有效解决上述问题,提出了一种基于SDN(softwaredefined-network)的虚实融合网络仿真构建方法,利用SDN控制器结合流表构造算法实现对虚实网络的链路管理和数据连通,并设计开发了一套用于虚实融合网络仿真的原型系统,通过SDN控制器实现云平台中虚拟实例与云外实体终端共同组网,构建虚实融合的网络仿真实验场景。利用该原型系统,实验证明了基于SDN的网络仿真方法可以实现云平台中虚拟实例与实体终端高效大规模组网,且具有良好的网络性能。     

天地一体化卫星网络拓扑场景仿真技术

网络仿真可为天地一体化卫星网络的新技术评测提供有力支撑。面向天地一体化卫星网络拓扑场景固有的异构性、动态性特点,提出一种天地一体化卫星网络拓扑场景仿真技术。设计了面向异构、动态卫星网络拓扑的统一描述模型,以及研究了基于统一描述模型的拓扑自动解析与仿真场景生成方法,提升了仿真场景生成的易用性;从是否时变性的角度出发,设计了面向各类星间链路与星地链路的分类方法,将链路分为时变性和非时变性两种,针对非时变性链路,通过引入链路模型预加载机制,提升了卫星链路的仿真效能以及响应速度;针对链路仿真过程中延时仿真精确度低的问题,设计了链路仿真校正策略,实现了卫星链路高逼真、实时、动态的仿真。构建了多种天地一体化卫星网络场景,实验结果表明：所提出的技术具备高效的卫星网络仿真拓扑的自动生成能力;与现有技术相比,该技术在卫星链路仿真效能与仿真逼真性方面具有明显优势。     

基于SDN的内容中心网络研究综述

内容中心网络(Content Centric Network,CCN)在实际部署过程中面临诸多挑战,而近年来软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)发展迅速,开放可编程与集中化控制等特性为CCN的部署带来了新的方向,基于SDN实现CCN的方案逐渐受到关注。首先概述了相关背景,归纳出结合SDN的CCN部署中的关键问题,由此分析二者融合的优势及困难;然后介绍国内外的研究现状,将现阶段各种融合网络方案归纳为纯集中式方案和半集中式方案两类,并对有代表性的设计方案进行了介绍与评价,对比总结了各类型方案的特点;最后展望了未来的研究方向。     

数据中心网络中一种半集中式SDN路由策略

在SDN体系架构中把网络控制功能从网络设备（交换机/路由器）里分离出来,集中到中心节点控制器上,交换机只负责数据平面的功能（通过流表进行数据转发）。在大规模的数据中心网络中,路由/流表的计算和分发完全由中心控制器完成,控制器成为网络的性能瓶颈和脆弱点。为了解决上述问题,本文提出半集中式SDN路由技术,其主要思想是每个交换机节点不需要控制器的参与,可以自主构建一个基础流表,基于基础流表,交换机可以完成基本的数据转发工作。而控制器负责更高级的路由选路（故障处理）工作,从而大大减轻控制器的负担。针对控制器的高级路由选路工作,本文通过对现有SDN网络中的故障恢复机制的特性以及限制的分析,在基础流表的基础上设计一套局部迂回故障检测恢复机制。基于该机制,控制器能够及时检测到网络故障,并在极短的时间内进行故障恢复,实现控制器的高级路由选路工作。     

天地一体化信息网络宽带用户行为仿真技术

天地一体化信息网络结构复杂、协议多样,必须构建相应的仿真平台对各种新技术、新方案进行实验、验证。为克服仿真规模、逼真性与计算开销的矛盾,采用虚拟化、云计算相结合的分布式仿真方法,搭建了涵盖天基骨干网节点、Ka/Ku通信卫星以及地面用户在内的天地一体化宽带用户仿真场景;针对网络中宽带用户数量大、行为多样、并发通信高等特点,研发了基于模型驱动、参数可配置的高并发用户行为仿真方法。实验证明,该仿真方法可实现宽带用户接入卫星网络的仿真场景,以及基于模型驱动的典型宽带用户行为的多样化仿真,且仿真规模可达10万级用户并发,可有效满足天地一体化信息网络仿真评测的需求。     

天地一体化网络地面核心网基于5G网络切片的设计与实现

针对天地一体化网络地面核心网组网灵活性不足和资源利用率低的问题,提出了采用5G网络切片技术的架构设计方案,并基于Docker平台实现了原型系统。在原型系统上加载了IMS多媒体通信、物联网信息采集和上网下载3种切片业务进行测试,结果表明,不同网络切片可以根据服务的性能要求灵活地分配网络资源并独立提供服务,相关设计方案能有效提高天地一体化网络地面核心网的组网灵活性。     

基于软件定义网络的流量工程

作为一种新型网络架构,软件定义网络(software defined network,简称SDN)将网络的数据层和控制层分离,通过集中化控制和提供开放控制接口,简化网络管理,支持网络服务的动态应用程序控制.流量工程通过对网络流量的分析、预测和管理,实现网络性能的优化.在SDN中开展流量工程,可以为网络测量和管理提供实时集中的网络视图,灵活、抽象的控制方式以及高效、可扩展的维护策略,具有突出的研究意义.对基于SDN的流量工程相关工作进行综述.分别从测量的方法、应用和部署角度出发,对SDN中流量测量的基本框架、基于测量的正确态检测以及测量资源的管理进行概述.分析传统网络流量调度方案的问题,介绍SDN中数据流量和控制流量调度的主要方法.从数据层和控制层两个方面概述SDN中故障恢复方法.最后,总结并展望未来工作.     

高性能云数据中心弹性网络研究

针对云数据中心网络存在的可扩展性和灵活性问题,提出了一种基于SDN（Software Defined Networking）的云数据中心弹性网络架构,解决目前云平台存在的网络无法弹性调度和灵活分配的问题。基于OpenDayLight设计高性能控制器集群架构和多控制器负载均衡算法,解决传统SDN架构中存在的控制器单点失效的问题,保障云数据中心中多租户的高效网络按需调度和SDN网络的可靠性。利用Mininet模拟环境验证了提出方法的有效性。