基于SDN的多控制器部署策略的研究

随着SDN在大型网络以及广域网中的需求,如何合理、高效地部署SDN控制器,从而以较低的部署成本,获得较好的网络性能,是当前研究的热点.针对控制器数量、部署位置问题以及交换机与控制器之间的映射关系的问题,首先给出一种分布式的控制器部署方式并设定了网络相关参数,以流建立请求代价为优化目标,提出了一种基于贪心算法的控制器部署策略方案.最后通过仿真实验将所提出方案与ACL方案进行对比,证明了所提方案在性能方面有一定的提升.     

助力SDN规模部署 中兴通讯升级 ElasticNet控制器

SDN／NFV发展演进过程中蕴藏的机遇和挑战不亚于过去数十年的IT发展历程。随着移动互联网宽带的普及,尤其是4G时代的到来,创新能力更强的互联网公司已经对传统意义上的电信业务造成了实质性的冲击,运营商不得不重新审视以往的技术体制和业务创新方式。     

基于OpenFlow的SDN控制器关键技术研究

在SDN当中,控制器是重要的核心,对于底层转发设备,能够更好的进行控制和管理,将网络资源调用提供给上层应用。在SDN系统的运行当中,重要的基础和前提就是可扩展性、高效性、可靠性。在运营商网络当中,具有协议复杂、相对封闭、信息海量、规模庞大等特点,同时对网络的稳定性、可靠性等,都有着很高的要求。但是,传统的SDN控制器在实际应用中,难以很好的满足运营商网络的可靠性、高效性等要求,因此,需要对基于OpenFlow的SDN控制器关键技术进行研究。     

SDN多控制器场景下动态迁移策略

在软件定义网络(SDN)中多控制器部署问题常分为两类,静态部署和动态部署。文中针对静态部署方案在实现上无法实时均衡网络负载的局限性,提出动态场景下的一种多控制器部署策略,以优化网络中的迁移成本、过载次数与连接恢复时间。根据仿真实验,文中的动态迁移方案可将上述指标达到最优,具有理论正确性与现实可行性。     

多域SDN网络中多控制器负载均衡算法研究

针对当前多域SDN网络中多个控制器同时运行时会出现低负荷或过载运行状态,严重影响网络正常运行的问题,开展对多控制器负载均衡算法的设计研究。结合多控制器运行特点,判定多控制器三种基本运行状态;在多域SDN网络中,选择需要迁移的交换机和目标控制器;最后结合动态自适应计算的方式,实现多控制器的负载均衡运行。通过对比应用新算法前后的多控制器运行情况得出,在应用新算法后,多个控制器的负荷均能够控制在理想范围内,实现负载均衡,确保多域SDN网络的稳定运行。     

SDN多控制器一致性的量化研究

针对SDN网络中多控制器的一致性问题,提出了一种量化的研究方法,为控制层的东西向扩展提供更为精准有效的共享网络视图方法。首先,结合SDN的特性,给出了控制器之间一致性、性能以及可用性的度量指标,建立通用的量化分析模型。其次,针对其中3类典型的一致性问题进行了量化研究,明确了其取得最优值的条件,为一致性参数的配置提供了参考。最后,通过仿真实验对该量化方法进行验证。实验结果表明,该量化方法能够有效提高SDN控制层的性能和可用性。     

基于园区网的SDN控制器设计研究

SDN网络将传统网络的控制平面和数据平面相分离的特点为未来网络的升级和演进提供了一种全新的思路。在SDN网络中,控制器具有举足轻重的地位,Open Flow则是其核心技术。文中根据园区网的特点和需求,设计了一款基于Open Flow的SDN控制器,可以实现对园区网的物理及虚拟网络管理并分析了基于园区网的SDN控制器性能。     

基于进化优化的移动感知节点部署算法

 移动传感器网络中节点部署优化直接影响到网络的能量消耗、对目标区域监控的性能及整个网络的生命周期.本文从网络覆盖和能量消耗两个方面,采用多目标优化对节点部署问题建模,并从集中式角度给出了节点部署问题的遗传算法求解过程.针对一类初始中心部署模型进行实验验证,并和基于向量的算法(VEC)、基于维诺图的算法(VOR)及基于边界扩张虚拟力算法(BEVF)进行性能对比,证明了该算法在大多数情况下可使传感器网络对目标区域的覆盖率最大化,同时保证了网络的连通和网络能耗最小,进而延长了网络的生命周期.     

层次型多中心的SDN控制器部署

软件定义网络(SDN)通过转发与控制分离,借助控制面的集中化实现网络的灵活性和开放性.控制器部署是SDN部署运行的基础和前提.针对层次型多中心SDN的控制器部署问题,该文采用多层k路划分方法实现大规模SDN网络的区域划分,将传统的SDN多控制器直接部署转化为区域划分和域内控制器部署,同时通过减少图划分的域间割边数以降低SDN跨域流数量以提高流表构建效率.通过实验验证,较其他传统方法,该文提出的层次型多中心控制器部署方法可有效减少网络通信代价,降低流表构建代价.     

一种考虑软件定义网络控制节点故障的控制器部署和交换机迁移方法

在软件定义网络(SDN)中,若控制节点发生不可恢复的故障,则相关交换机需向其他控制节点迁移,这将导致网络性能下降。针对这一问题,该文提出一种考虑SDN控制节点故障的控制器部署和交换机迁移方法。与现有算法仅优化交换机迁移方法不同,该方法同时考虑控制器部署位置的影响。首先利用标号传播算法构造备选子集并划分双层子集,然后在每个子集中选取合适位置部署控制器,最后为子集内节点分配相应的master和slave控制器。实验结果表明,与现有算法相比,所提方法可有效解决交换机迁移后控制器超载的问题;通过调整参数,权衡控制器故障前后网络性能,可明显改善交换机迁移后的控制链路平均时延。     

基于OpenFlow的SDN控制平面可扩展性综述

OpenFlow发展之初,主要是为了校园网络研究人员设计其创新网络架构提供真实的实验平台,形成一种新的网络构架SDN。随着其应用范围的增加,遇到的问题逐渐显现出来,尤其是可扩展性方面。文中介绍了OpenFlow的产生背景、特点及发展现状,以及几种较为典型的SDN控制器模型和控制平面框架,并对SDN可扩展性方面遇到的问题及解决方案进行了分析,并概述了其今后的发展方向。     

台州市有线电视前端模转数技术规划

根据实际情况，制定台州市有线电视前端模转数技术规划，加快实现数字化步伐。     

Wavelength Converters Placement in All Optical Networks Using Particle Swarm Optimization

Placement of wavelength converters in an arbitrary mesh network is known to be a NP-complete problem. So far, this problem has been solved by heuristic strategies or by the application of optimization tools such as genetic algorithms. In this paper, we introduce a novel evolutionary algorithm: particle swarm optimization (PSO) to find the optimal solution to the converters placement problem. The major advantage of this algorithm is that does not need to build up a search tree or to create auxiliary graphs in find the optimal solutions. In addition, the computed results show that only a few particles are needed to search the optimal solutions of the placement of wavelength converters problem in an arbitrary network. Experiments have been conducted to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed evolutionary algorithm. It was found that the efficiency of PSO can even exceed 90% under certain circumstances. In order to further improve the efficiency in obtaining the optimal solutions, four strategic initialization schemes are investigated and compared with the random initializations of PSO particles.     

软件定义网络容错控制平面的最小覆盖布局方法

容错控制平面通过将多个控制器部署在不同的网络设备上进而增强网络的可靠性,但是大量的控制器部署带来了巨大的布局成本,严重地限制了容错控制平面在实际网络中的部署与应用。为了解决上述问题,该文首先构造了容错控制平面的最小覆盖布局模型,然后设计了一种基于局部搜索策略的启发式控制器布局算法,避免搜索结果陷入局部最优解。在不同规模网络中的仿真结果表明,相对于其他算法,所提算法可以在保证网络容错需求的同时,降低网络中部署控制器的数量。

     

一种消解协商僵局的多目标粒子群优化算法

解决协商僵局问题是协商优化中的重要研究课题.利用协商议题之间的相关性,提出了一种用于消解双边多议题协商僵局的多目标粒子群优化算法(MOPSO).MOPSO首先动态放宽僵局议题的保留值,然后将僵局议题相关的多个议题的保留值缩紧问题转化为一个多目标优化问题,通过粒子群搜索到Pareto最优解集,从而并行优化了这些相关议题的保留值,最后在不降低协商者整体利益条件下进行协商议题保留值向量等效置换.实验验证了MOPSO是有效的,其僵局解决能力明显比现有的其他方法强.     

基于粒子群算法的分布式MIMO系统圆形小区天线位置优化研究

本文研究分布式MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统圆形小区基站侧天线端口的位置优化问题.论文首先建立了包含小尺度Nakagami衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型,然后在收发端皆配置多根天线、移动台于小区内具任意概率分布、发射和接收端分别实施选择性传输和最大比合并方案下,在高信噪比条件下推导出圆形小区下行平均遍历容量的近似闭型表达式;随后通过对小区进行相应的区域预划分,采用粒子群算法而非传统遗传算法以快速搜索当前区域内天线端口的最佳位置,并最终根据小区天线端口位置的整体搜索结果确定天线优化布局.仿真结果表明,本文所推导的平均遍历容量近似表达式能较好地反映分布式MIMO系统性能,且所采用的基于粒子群算法的小区最优天线端口位置搜索结果也能较好地接近理论最佳位置.     

基于FPGA的高可靠性SDRAM控制器设计与实现

为了实现空间电磁环境中数据缓存,提出了一种采用FPGA设计具有高可靠性的SDRAM控制器方案.该控制器采用自顶向下的模块化设计,包括顶层控制和底层驱动两层状态机,并且通过上电自校验和关键控制模块三模冗余提高其可靠性.在此基础上,完成了控制器的FPGA硬件实现和测试.测试结果表明,该设计方案具有很高可靠性和可移植性,对应...     

基于时延的LEO卫星网络SDN控制器动态放置方法

针对控制器进行信息同步维护全局网络视图时网络时延大的问题,基于对网络时延的分析提出了一种能够满足动态组网覆盖需求的SDN控制器放置方法。首先,根据卫星与终端的相对速度设计基于冗余覆盖的卫星子网划分机制;然后,对卫星网络分布式控制网络时延的进行研究,建立基于时延的控制器放置模型;最后,将控制器放置问题转化为基于软容量限制的设备放置问题,设计近似算法对模型进行求解。实验结果表明,所提方法能够在满足网络覆盖需求的同时优化网络时延。