基于SDN的胖树数据中心网络多路径路由算法

现有的多数路由算法未综合考虑链路实时传输状态和流量特征。为此,基于软件定义网络集中控制和全网管控的思想,提出一种基于链路实时状态和流量特征的多路径路由算法。该算法将数据流分为大流和小流,大流吞吐量要求较高,根据路径权重值进行路由,而小流数较多,处理复杂性要求较低,选择可用剩余带宽最大的路径作为其路由路径。仿真实验结果表明,与等价多路径算法和软件定义混合路由机制相比,该算法能够提高胖树数据中心网络的平均链路利用率和网络吞吐量。     

基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法研究

软件定义网络SDN(Software Defined Network)通过将网络设备的控制层与数据层分离解耦,能够实现网络的集中控制和流量的灵活转发,因此被广泛应用于数据中心等相关领域。在数据中心网络中,为了提高网络的带宽和吞吐量,多采用具有多路径特性的层次型网络拓扑结构,如胖树拓扑结构。然而传统路由算法对多路径的支持非常有限,无法充分利用网络剩余带宽。重点研究基于SDN的胖树数据中心网络多路径负载均衡算法。利用SDN网络集中控制的特点,获取多路径实时状态信息,计算各路径当前可用带宽,根据数据流的带宽需求选择最佳转发路径。实验结果表明,该算法无论在降低网络传播时延还是在提高网络吞吐量等方面都优于传统路由算法,能够实现胖树数据中心网络的多路径负载均衡。     

最小割多路径路由算法

在最小割理论基础上提出了最小割多路径(min-cut multi-path,简称MCMP)路由算法,为流量请求选取少量关键路径,并在这些路径间均衡流量,在获得方法易实现性的同时能够有效地控制网络瓶颈链路拥塞通过实际流量数据在北美和欧洲骨干网络中的实验,对比常用的OSPF(open shortest path first)路由算法和模型中的多路径路由算法,MCMP路由算法可降低拥塞链路负载分别达到41％和20％以上.     

基于SDN的数据中心动态优先级多路径调度算法

随着云计算技术和分布式业务的发展,数据中心内部“东西向”大象流量激增,这部分大象流在调度不当的情况下容易发生碰撞,造成链路拥塞。本文提出一种基于软件定义网络（SDN）的动态优先级多路径调度算法（DPMS）。该算法根据数据中心流量的特点制定大象流和老鼠流调度模型,充分利用各网络节点间的冗余链路,提高资源利用率;并结合组表优化SDN架构中控制器和交换机的通信模式,降低了数据包处理时延。实验结果表明,相比ECMP和Hedera这2种调度策略,DPMS提高了网络吞吐量和链路利用率,减少了平均流完成时间,网络的整体性能有所提高。     

基于SDN的胖树数据中心网络的多路径路由算法

近年来,具有多路径能力的胖树拓扑结构已经被应用在很多数据中心网络(DCNs)中,以提高网络带宽和容错性。但其使用的传统路由协议对多路径路由的支持是非常有限的,并没有充分利用胖树数据中心网络的多余的可用带宽。因此研究了基于SDN的胖树网络的多路径路由。首先提出一个属于线性规划范畴的问题并证明它的NP完全性;然后提出了一个利用软件定义网络架构优点的实用算法,其依赖于一个中心控制器来收集网络状态信息,以作出最优的路由转发决策;最后把算法实现为OpenFlow控制器的一个模块并进行仿真验证。实验结果表明,所提算法无论在提高吞吐量还是减小端到端时延方面都优于传统的基于拓扑感知启发式的多路径算法。     

一种基于SDN的多路径流调度机制

摘要:针对传统多路径路由方法造成数据中心网络负载不均衡、吞吐量低的问题,该文提出了一种基于SDN的多路径流调度（SDN based Multipath Flow Scheduling, SMFS）机制。结合SDN能够获取全局网络视图的优势,SMFS采用周期性轮询和动态流调度的方法实现良好的负载均衡,进而提高全网吞吐量。为减少控制器和交换机之间的交互带来的网络额外负载,SMFS有选择地对部分大流进行重新调度,并利用分段路由技术实现重路由,提高了流的传输速率。实验结果表明,相比于传统等价多路径路由（Equal-Cost Multi-Path routing, ECMP）和现有集中式流调度机制,SMFS能够有效提高数据中心网络的吞吐量,降低流平均完成时间,并保证较好的负载均衡。     

SDN环境下基于QLearning算法的业务划分路由选路机制

随着当前网络的多元化发展,用户对于网络的需求也不断增加,网络的承载性受到极大挑战。在软件定义网络环境下,提出一种以业务属性为依据、基于QLearning算法的路由选路机制,设计了链路发现、链路分类、强化学习训练及Q值表下发4个模块,根据网络的实施情况对不同属性的业务流分配不同的路径以保障用户路由的 QoS。实验结果表明,所提算法可使数据流的总体分组丢失率低于 5%,对于部分属性的业务流可接近0分组丢失,同时对于时延也有大幅降低。     

基于独立生成树的网络多路径传输方法研究

将高性能并行计算中的独立生成树理论应用到企业网络传输中,首先将企业网络拓扑抽象为互连网络,提出一种独立生成树可递归构造算法,生成多棵独立生成树,进而给出一种基于独立生成树的网络多路径传输方式,并在传输时间、传输速度上进行了网络传输性能分析,指出其优势。     

基于无连接多路径路由的负载均衡

介绍了一种可以应用于Internet网络的无连接多路径路由计算方法,称为概率无连接多路径路由(probability-Disjoint Multi-paths Routing,p-DMR)。该方法使用概率构造无连接多路径,降低了在复杂网络环境中计算无连接多路径的复杂度,并将多路径路由与自适应按比例动态流量分割算法相结合,使网络性能得到优化,拥塞得到避免。     

IP多路广播协议及应用

本文介绍ＩＰ多路广播（ＩＰＭｕｌｔｉｃａｓｔ）协议的产生、发展以及多路广播的应用模型和最为典型的应用ＭＢｏｎｅ     

智能软件定义网络

近年来,人工智能(artificial intelligence,简称AI)以强劲势头吸引着学术界和工业界的目光,并被广泛应用于各种领域.计算机网络为人工智能的实现提供了关键的计算基础设施.然而,传统网络固有的分布式结构往往无法快速、精准地提供人工智能所需要的计算能力,导致人工智能难以实际应用和部署.软件定义网络(so...     

基于软件定义无线网络的协作式路由实现和性能分析

无线mesh网络的冗余式设计往往导致WiFi AP的带宽资源不能得到充分利用.由于无线广播的特性,报文会同时被多个节点所接收.在协作式网络中,这些冗余的WiFi AP可以作为辅助节点帮助其他链路进行数据传输.这种协作式路由在传统网络中给资源受限的WiFi AP带来了额外的通信和计算开销,从而实现较为困难.软件定义无线网络(software defined wireless networking, SDWN)集中式架构提供了辅助节点之间及辅助节点与控制器之间的通信机制,使得最佳辅助节点的全局化选择成为可能.在分析现有协作式路由的基础上,提出了基于软件定义无线网络协作式路由算法,其中路由发现由WiFi AP完成,而路由有效性验证、辅助节点的选取和链路干扰模型的更新等全局且计算负载较大的工作由软件定义无线网络中的控制器进行.通过对现有OpenFlow协议的扩展,在测试平台上验证并实现了基于软件定义无线网络的协作式路由.测试结果表明:该面向服务质量的协作式路由相比传统路由能够显著提高网络传输带宽和降低报文传输延迟.     

SDN网络中基于业务划分的路由选择机制

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,其路径是根据全局网络拓扑计算得到的。然而,当前SDN网络中依然存在负载不均衡和不能满足网络流量QoS要求的问题。为此,根据SDN控制器掌握全局网络信息的特点,结合网络感知功能和基于流量的业务划分,利用K最短路径算法,提出一种基于业务划分的路由选择机制。实验结果表明,该机制能够为不同业务类型的数据流选择一条最能满足其QoS要求的路径,并使整个网络达到负载均衡,进而提高了底层网络资源的利用率。     

一种防御DDoS攻击的软件定义安全网络机制

软件定义网络的出现为防御DDoS攻击提供了新的思路.首先,从网络体系结构角度建模分析了DDoS攻击所需的3个必要条件：连通性、隐蔽性与攻击性;然后,从破坏或限制这些必要条件的角度出发,提出了一种能够对抗DDoS攻击的软件定义安全网络机制SDSNM（software defined security networking mechanism）.该机制主要在边缘SDN网络实现,同时继承了核心IP网络体系架构,具有增量部署特性.利用云计算与Chord技术设计实现了原型系统,基于原型系统的测量结果表明,SDSNM具有很好的扩展性和可用性.     

一种基于SDN和MPTCP的多径并行传输技术

本文提出了根据网络信息状态通过SDN控制器来控制MPTCP流量以提高并行传输速率。利用本文所提出的最宽不相交选路算法,为每个MPTCP连接选择一组可用带宽最宽且链路差距较小的路径集。然后使用可用路径容量的比例作为流量分配到该路径上的概率,进一步减小子流的带宽差距。最后,通过搭建Floodlight仿真实验平台,证明本方案能够避免MPTCP的不同子流经过同一路径,并有效的利用路径提升并行传输效率。     

软件定义网络中的异常流量检测研究进展

软件定义网络(software defined networking,简称SDN)是一种新型的网络架构.SDN将控制层从数据层分离并开放网络接口,以实现网络集中控制并提高网络的可扩展性和编程性.但是SDN也面临诸多的网络安全威胁.异常流量检测技术可以保护网络安全,防御恶意流量攻击.对SDN异常流量检测进行了全面的研究,归纳了数据平面和控制平面可能遭受到的网络攻击;介绍并分析了位于应用平面、控制平面和中间平台的异常流量检测框架;探讨了异常流量识别机制、负载均衡机制、异常流量追溯机制和异常缓解机制;最后指明SDN异常流量检测在未来工作中的研究方向.     

基于混合软件定义网络的单节点故障保护方法

软件定义网络(Software Defined Network,SDN)是由美国斯坦福大学Clean Slate课题组提出的一种新型网络体系架构,该架构通过解耦控制平面和转发平面的功能来实现网络流量的灵活转发.但是,由于经济开销和技术条件的限制,互联网服务提供商的骨干网必定长期处于传统设备和SDN设备共存的混合SDN状...     

基于软件定义数据中心网络的节能路由算法

由于数据中心网络是云计算和下一代网络技术的平台和基础设施,日益增长的网络数据在满足用户需求的同时,也大幅增加了数据中心的能耗.许多针对数据中心网络的节能策略被提出,多数采用硬件与软件相结合的策略来完成节能模型的设计.为了进一步降低能耗,从网络负载均衡和节能路由设计的角度提出了一种新的节能路由算法,其基本思想是首先对负载均衡进行量化分析,然后提出带宽限定的负载均衡与节能相结合的节能路由算法,充分考虑到网络整体的可达性和可靠性.该算法为数据中心节能提供了一种新的视角.通过与传统的节能路由作比较,验证了该算法能够在保证较高网络可靠性的同时能耗较低.通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.     

Artificial Intelligence Based Smart Routing in Software Defined Networks

In a non-static information exchange network, routing is an overly complex task to perform, which has to satisfy all the needs of the network. Software Defined Network (SDN) is the latest and widely used technology in the future communication networks, which would provide smart routing that is visible universally. The various features of routing are supported by the information centric network, which minimizes the congestion in the dataflow in a network and provides the content awareness through its mined mastery. Due to the advantages of the information centric network, the concepts of the information-centric network has been used in the paper to enable an optimal routing in the software-defined networks. Although there are many advantages in the information-centric network, there are some disadvantages due to the non-static communication properties, which affects the routing in SDN. In this regard, artificial intelligence methodology has been used in the proposed approach to solve these difficulties. A detailed analysis has been conducted to map the content awareness with deep learning and deep reinforcement learning with routing. The novel aligned internet investigation technique has been proposed to process the deep reinforcement learning. The performance evaluation of the proposed systems has been conducted among various existing approaches and results in optimal load balancing, usage of the bandwidth, and maximization in the throughput of the network.