基于时延与负载的SDN控制器部署模型

为在软件定义网络架构中对多控制器进行合理部署,考虑时延、负载和成本三方面因素,对交换机的平均流安装时延和控制器负载方差进行建模,提出一种多控制器部署模型及其求解算法,并基于粒子群优化(PSO)算法和模拟退火算法获取最佳控制器部署方案。仿真结果表明,在部署相同数量的控制器时,相对PSO算法和随机部署算法,该算法的平均流安装时延更短,控制器负载方差更小。     

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。     

一种基于三层结构模型的SDN负载均衡方案

交换机与控制器之间的静态映射关系会导致SDN控制平面负载不均衡。针对这一问题,提出一种基于三层结构模型的负载均衡方案SMLB。SMLB采用控制器管理层-控制器集群-数据层结构模式,通过迁移交换机来改变交换机与控制器之间的静态映射关系,从而均衡控制平面负载。同时,SMLB在选择需要迁移的交换机和空闲控制器时,综合考虑负载因素和距离因素。实验结果表明,SMLB可以有效均衡控制平面负载,降低网络延迟,提高控制平面可拓展性。     

SDN中基于时延优化的多控制器部署方案

针对SDN在广域网中部署时,单一集中式的控制器无法满足整个网络性能需求这一问题,提出一种多控制器部署方案。评估给定网络拓扑所需部署的控制器个数,使用聚类方法将控制器初步部署到网络中,向网络中输入动态数据流,根据蜂群算法思想,以最小化流表建立时间和控制器之间的同步时延开销为目标进一步优化控制器的部署。仿真结果表明,该方案在优化流表建立时间的同时,能够获得较小的控制器间同步时延开销。     

多域SFC部署中基于强化学习的多目标优化方法

随着网络虚拟化技术的发展,多域网络中的服务功能链部署为服务功能链优化部署问题带来了新的挑战.传统的部署方法通常对单一目标进行优化,不适用于多目标优化问题,且无法对优化目标间权重进行衡量及平衡.因此,为了对大规模服务功能链部署请求下的时延、网络负载均衡性及接受率进行同步优化,提出了一种数据归一化处理方案,并设计了基于强化学习的两步SFC部署算法.该算法以传输时延与负载均衡性为反馈参数,平衡了两者的权重关系,并对其进行了同步优化,同时利用强化学习框架优化了SFC接受率.实验结果表明,所提算法在大规模请求数下,相比时延感知方法时延降低了71.8％,相比多域部署方法接受率提高了4.6％,相比贪心算法平均负载均衡性提高了39.1％,保证了多目标优化效果.     

软件定义广域网中控制器部署与交换机动态迁移策略

在软件定义广域网（SD-WAN）部署中，由于广域网（WAN）覆盖范围极大这一特性，单控制器部署策略无论在容量、负载还是安全方面都无法满足其需求，多控制器的部署成为必然趋势。而多控制器部署后整体网络的静态配置很难适应动态的网络流变化，从而造成控制器的负载不均衡，整体网络性能降低。针对上述问题，提出一种多控制器部署算法SC-cSNN，以有效减小控制器和交换机之间的传播时延；并提出一种基于时延、控制器容量以及控制器安全等特征的交换机动态迁移算法，以有效解决控制器超负载问题。仿真实验结果表明，SC-cSNN控制器部署算法的平均最大时延优于现有的基于k-means和基于谱聚类的控制器部署算法，交换机动态迁移算法从多特征的角度有效地解决了SD-WAN控制器负载不均衡的问题。     

基于NFV的分布式SDN控制器节能机制

SDN架构通过控制器集中管理交换机以维护网络全局视图,因此SDN控制器是影响网络性能的关键部件。SDN控制器分为集中式控制器和分布式控制器,分布式控制器有效地解决了集中式控制器中存在的单点失效等问题,但控制器之间需要频繁交互以维护全局视图。随着网络规模扩大,其通信开销导致的能耗不断增加,且控制器的过量部署也会消耗大量能量。为了解决该问题,文章提出了一种基于NFV的SDN控制器节能机制,根据控制器负载大小分别选择启用虚拟控制器数量自适应调整算法,以及开启物理控制器频率缩放策略以减少网络能耗。同时,为了解决虚拟控制器负载不均问题,提出虚拟控制器负载自适应调整算法。当网络负载过低时,为最大限度地降低能耗,提出了基于节能和时延优化的控制器休眠算法。     

基于时延优化的软件定义网络控制层部署策略

当前大多数软件定义网络（SDN）中控制器的部署方案均重点考虑正常网络状态下传播时延对性能的影响,而忽略了链路故障状态下对时延的影响,针对此问题,提出了一种基于时延优化的控制层部署方案。首先,在综合考虑网络正常运行以及单链路故障等多种网络状态下的最坏情况时延最小化问题的基础上,以网络状态时延作为新的时延优化目标并建立了相应的数学模型。其次,提出了解决上述模型的两种启发式部署算法：基于贪婪算法的控制层部署算法（GA-CPA）和基于粒子群优化（PSO）算法的控制层部署算法（PSO-CPA）。最后,选取了真实网络拓扑及数据进行验证。仿真结果表明,GA-CPA和PSO-CPA两种部署算法均能在不同程度上降低网络状态时延,从而保证了大部分网络状态下的最坏情况时延维持在较低范围。     

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。     

Improving the performance of load balancing in software-defined networks through load variance-based synchronization

Software-Defined Networking (SDN) is a new network technology that decouples the control plane logic from the data plane and uses a programmable software controller to manage network operation and the state of network components. In an SDN network, a logically centralized controller uses a global network view to conduct management and operation of the network. The centralized control of the SDN network presents a tremendous opportunity for network operators to refactor the control plane and to improve the performance of applications. For the application of load balancing, the logically centralized controller conducts Real-time Least loaded Server selection (RLS) for multiple domains, where new flows pass by for the first time. The function of RLS is to enable the new flows to be forwarded to the least loaded server in the entire network. However, in a large-scale SDN network, the logically centralized controller usually consists of multiple distributed controllers. Existing multiple controller state synchronization schemes are based on Periodic Synchronization (PS), which can cause undesirable situations. For example, frequent synchronizations may result in high synchronization overhead of controllers. State desynchronization among controllers during the interval between two consecutive synchronizations could lead to forwarding loops and black holes. In this paper, we propose a new type of controller state synchronization scheme, Load Variance-based Synchronization (LVS), to improve the load-balancing performance in the multi-controller multi-domain SDN network. Compared with PS-based schemes, LVS-based schemes conduct effective state synchronizations among controllers only when the load of a specific server or domain exceeds a certain threshold, which significantly reduces the synchronization overhead of controllers. The results of simulations show that LVS achieves loop-free forwarding and good load-balancing performance with much less synchronization overhead, as compared with existing schemes.     

基于拜占庭容错的软件定义网络控制面的抗攻击性研究

软件定义网络（SDN）的集中化控制面给网络管理带来了很大的便利,但也引入了很多安全隐患。针对控制器的单点故障、未知的漏洞和后门、静态配置等安全性问题,提出一种基于拜占庭协议的安全结构,控制器之间执行拜占庭协议,每个交换设备由一个控制器视图管理,多控制器裁决后给出控制信息。此外,将动态性、异构性引入到结构中,打破了攻击链,增强了网络的主动防御能力;通过对控制器异构性的量化,设计了两阶段控制器视图的选举算法,保证了网络的可用性和视图的安全性。仿真结果表明,与传统结构相比,所提结构的抗攻击能力更强。     

AAMcon: an adaptively distributed SDN controller in data center networks

When evaluating the performance of distributed software-defined network(SDN)controller architecture in data center networks,the required number of controllers for a given network topology and their location are major issues of interest.To address these issues,this study proposes the adaptively adjusting and mapping controllers(AAMcon)to design a stateful data plane.We use the complex network community theory to select a key switch to place the controller which is closer to switches it controls in a subnet.A physically distributed but logically centralized controller pool is built based on the network function virtualization(NFV).And then we propose a fast start/overload avoid algorithm to adaptively adjust the number of controllers according to the demand.We performed an analysis for AAMcon to find the optimal distance between the switch and controller.Finally,experiments show the following results.(1)For the number of controllers,AAMcon can greatly follow the demand;for the placement location of controller,controller can respond to the request of switch with the least distance to minimize the delay between the switch and it.(2)For failure tolerance,AAMcon shows good robustness.(3)AAMcon requires less delay to the network with more significant community structure.In fact,there is an inverse relationship between the community modularity and average distance between the switch and controller,i.e.,the average delay decreases when the community modularity increases.(4)AAMcon can achieve the load balance between the controllers.(5)Compared to DCP-GK and k-critical,AAMcon shows good performance.     

SDN控制器部署和基于流的动态管理方案*

软件定义网络（Software Defined Networking, SDN）通过构建独立的控制平面,极大地降低了网络设备及管理的复杂性。但在大规模广域网部署中,这种逻辑集中的方法在性能和扩展性方面存在诸多限制。因此控制平面多控制器的部署是一个非常重要的任务,其可以通过配置有限的资源来满足多样化需求。这些需求包括延迟限制、容错能力和负载均衡。本文首先提出一种控制器部署方法,该方法用于在给定的网络拓扑中完成控制器位置的部署。其次针对该部署方法设计了两种算法：交换机迁移算法将过载控制器域内交换机迁移到未过载控制器管理域中去,实现控制器间负载均衡;控制器池伸缩容量算法（Controller pool Scalable Capacity Algorithm, CSCA）实现池内控制器数目的动态伸缩,提高网络资源利用率。最后,仿真结果表明,相较LG方法,该方案在完成部署任务的同时,能够减少系统管理开销。     

基于SDN的动态负载均衡策略

针对SDN中静态网络结构不能适应动态流量变化所引起的控制器负载不均衡问题,提出一种阶段式动态负载均衡策略。阶段一以控制器负载均值化为目标,确定迁入控制器候选集,且综合考虑时延、负载,设计指标函数,选取待迁移交换机;阶段二考虑网络节点间的连通性,以最小迁移代价为目标,提出改进的EMD模型,并用线性逼近算法快速求解,实现了交换机的快速并行迁移。实验结果表明,与现有的负载均衡策略相比,其改善了迁入控制器和交换机的选取过程,优化了网络性能,控制器的负载均衡度提升了约31.4%。     

输出耦合的复杂网络自适应脉冲同步

应用自适应脉冲控制策略实现输出耦合复杂网络的同步.通过构造Lyapunov泛函,设计合适的自适应脉冲控器,并利用脉冲微分方程理论,建立了网络的同步准则.该准则保证了动态网络渐进同步于任意指定的网络中的单独节点的状态.数值模拟表明所得控制器的有效性.     

Adaptive aperiodically intermittent control for pinning synchronization of directed dynamical networks

In this paper, we investigate the pinning synchronization of directed complex network with time‐varying delay under the adaptive aperiodically intermittent control. First, the model of a directed complex network is established, the interaction graph of which is not required to contain a directed spanning tree, and for which an adaptive aperiodically intermittent feedback controller is well designed. In addition, based on the Lyapunov function method and linear matrix inequality technique, several asymptotical synchronization criteria are derived via an aperiodically intermittent strategy, which is superior to the periodical scheme. Moreover, the adaptive strategy providing the exponential convergence rate and the pinning algorithm demonstrating how to select pinned nodes are presented. Finally, numerical examples are provided to illustrate the effectiveness of the derived theoretical results.     

基于改进遗传算法的SDN多控制器负载均衡机制研究

为解决软件定义网络中多控制器负载失衡问题,提出了一种基于非合作博弈降载的主控制器重选模型。首先,利用动态阈值来判别过载控制器;其次,采用基于优先权的迁移交换机决策机制;最后,构建以控制器集群的负载均衡度、平均总时延和交换机迁移成本作为效用函数的优化模型,采用改进的遗传算法求解,加入相似算子提高寻求全局最优解的速度及准确度。实验结果表明,该机制有效地均衡了控制平面的负载并优化了网络性能。