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。     

安全审计域的规划模型

介绍了一种基于图论的安全审计域规划模型。该模型首先将真实的网络拓扑抽象为图论中的无向图连通图，并求得其关联矩阵。然后计算图中的割点，以割点为边界将整个无向图连通图划分为若干个块，构造出无向图连通图的块图。对于网络拓扑而言模型得到的割点分布即为网络中关键节点的分布，而块图就是安全审计域的规划分布。通过测试表明，该模型对于安全系统中审计节点及防御节点的合理部署起着非常重要的指导作用。     

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。     

基于图多层K路划分的仿真节点映射策略

为了提高网络仿真系统中,多物理服务器情况下,服务器资源的利用率,提出一种基于图多层K路划分的仿真节点映射策略。首先对仿真网络拓扑图进行多层K路划分,将节点映射问题转化为图划分问题,然后依据划分结果将仿真节点映射到物理服务器。经过试验表明,相对于随机映射策略,该策略在保证物理服务器负载均衡的同时,可以有效减少物理服务器资源的消耗。     

基于预训练深度强化学习的星地网络SDN部署策略

万物互联和天地一体化网络的趋势下，全球覆盖的卫星接入地面骨干网络将成为未来的热点。传统的由先验知识去部署SDN节点的方法已不再适用高速变动的星地网络。经过研究，给出一种基于预训练的深度确定性策略梯度（P-DDPG）的SDN节点部署方法，把高速变化的拓扑结构分成相对静止的拓扑结构。在传统深度强化学习的基础上，通过迁移预训练中的权重及经验缓冲池来提高Actor-Critic网络的学习效率，得出SDN节点部署策略。实验结果表明，P-DDPG算法可以有效地在星地网络拓扑变化之后给出SDN节点部署策略，提高网络整体的负载均衡水平。     

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%。     

基于自优化的SDN交换机动态迁移机制

为提高SDN控制器的使用效率以及多控制器之间的负载均衡度,对多控制器的部署问题进行了研究,并提出了一种交换机动态迁移机制.该动态迁移机制基于周期性运行的自优化的算法实现,按照控制器的部署情况,将网络划分成多个域,通过分析各域内相关参数,分别找出负载最高和最低的控制器节点,并根据控制器负载和交换机请求率快速选择出最佳的迁移交换机和迁移目的地.控制器的负载均衡度、交换机请求的处理时延和算法的复杂度是算法设计中所考虑的主要因素.该算法的优点在于通过局部的动态调整实现了对SDN控制层的灵活管理.仿真结果表明,基于自优化的交换机动态迁移方案能够有效提高多控制器间的负载均衡度,减小流请求的处理时延,同时将运算复杂度保持在一个相对合理的水平.     

基于禁忌搜索的流式计算平台负载均衡策略

针对大数据流式计算平台原生的调度机制存在计算负载分配不均衡、资源利用率低的问题,提出异构环境下基于禁忌搜索算法的负载均衡策略,并将其应用于Apache Flink平台。首先,通过构建作业拓扑模型将流式计算作业的拓扑结构抽象为有向无环图（directed acyclic graph,DAG）,并将每个任务槽（task slot）抽象为节点,为计算节点的性能评估奠定基础;其次,通过建立性能评估模型将有向无环图中带性能权值的节点导入性能评估模型,进行归一化处理得到节点性能的优劣;再将评估参数传入禁忌调度算法（tabu search for schedule,TBS）进行作业路径优化,从而得出最优作业路径;最后,使用Flink平台提供的CustomPatitionerWrapper接口将数据分配到最优作业路径包含的节点中,完成计算负载的均衡分配,从而提升Flink平台的整体性能。实验结果表明：通过禁忌调度算法优化后的负载均衡策略与原生的Flink平台相比,平均计算延迟降低了10~20 ms,资源利用率显著提高,平均吞吐量提升约15%,有效证明了负载均衡策略的有效性和优化效果。     

基于拥塞预警与分流传输的AOMDV协议优化

针对AOMDV协议只使用主路径传输数据,导致备用路径未能得到充分利用以及网络负载失衡的问题,本文提出一种LBAOMDV(Load Balanced AOMDV)协议。该协议在AOMDV协议的基础上使用基于路径长度、路径使用次数以及路径状态的分流传输机制在多条路径上同时传输数据以均衡网络负载,当网络中的节点负载过重并通过预先设定的阀值时将触发拥塞预警机制以减少通过该节点的数据流量,从而进一步达到网络负载的动态均衡。     

基于Floyd算法的多重最短路问题的改进算法

路径分析是网络分析最基本的问题,其核心是对最短路径的求解。Floyd算法是一种求取最短路的经典算法。分析发现,两点间可能存在多条权重相同的最短路径,而这一点Floyd算法没有涉及。以无向联通图为研究对象,设计了基于Floyd求解多重等价最短路算法,并分析计算了一个实际算例。计算结果表明,基于Floyd的多重等价最短路算法可以有效解决多重等价最短路问题。     

流媒体在Ad Hoc网络中的多路径传输

提出了Ad Hoc 网络上多路径传输流媒体的框架,在Ad Hoc 网络中多路径同时传输流媒体以提高吞吐量并减小传输延迟。在发送端,采用部分解压缩算法对图像进行自适应分割,并通过多径源路由(MSR)协议根据负载均衡算法选择多条路由传输被拆分的数据;在接收端对数据进行缓存、图像重建恢复、JPEG解压缩及实时显示。实验表明,流媒体多路径传输实现了较好的图像传输质量和实时性。     

基于压缩感知的传感器网络中概率负载均衡的数据路由协议

基于混合压缩感知(CS)理论,提出一种负载有效的路由协议.考虑分簇网络结构,簇内节点传输原始数据到簇头,簇头对数据进行压缩再通过最小生成树发送到sink.为防止簇头节点负载不均衡造成网络不能正常通信,提出负载度的概念并设计基于CS的负载均衡策略;然后,研究概率负载均衡策略以均衡所有节点的负载流量;最后,提出分布式补偿算法构建分簇网络并实现数据汇聚功能.仿真结果表明,所提出方法在提高网络生存时间及能耗均衡方面均优于传统方法.     

基于蚁群算法的WSN多路径负载均衡路由

为使无线传感器网络节点能量消耗相对均衡,在定向扩散路由算法的基础上,结合蚁群算法,提出一种多路径负载均衡路由算法。该算法利用蚁群的自适应和动态寻优能力,在源节点和目的节点之间搜索建立多条传输路径,并将节点剩余能量引入启发因子,均衡节点能量消耗。同时,运用层次分析法,赋予每条路径一定的负载分配比例,使数据总能在链路性能较优的多路径中均衡传输,延长整个网络的生命期。仿真结果表明,与定向扩散路由算法相比,该算法能够均衡节点能耗,有效延长网络寿命。     

基于应用层流量优化的中继路径选择方案

基于网络层路由协议的缺省单一路径难以满足高带宽应用的端到端传输需求,多径传输是一种有效方式。在基于应用层中继的多径传输系统的基础上,提出基于应用层流量优化的中继路径选择方案：借助于应用层流量优化机制,提出中继路径选择过程中遵循的规则,提出基于运营商定义域的最优中继路径生成算法,为数据传输分配优质的中继路径,同时在运营商定义域之间以及中继服务转发器之间保持负载均衡。仿真结果表明,提出的方案在选择优质中继路径方面具有较优性能,同时能够灵活地均衡运营商定义域之间的负载。     

基于时隙传输的数据中心路由算法设计

基于软件定义网络（SDN,Software Defined Network）的数据中心流量工程,能够通过对全局视图的网络管控,动态选择路由路径规避拥塞发生的风险,但是在制定路由策略的时候经常会对数据流进行迁移,尤其是针对大流的迁移容易造成数据流丢包以及接收端数据包乱序的问题.本文提出“基于时隙的流片装箱算法（FLAT,Flowlet-binned algorithm based on timeslot）”,通过集中控制的方式获取链路状态信息并计算出合理的数据流传输时隙值,能够避免在数据流迁移过程中的丢包以及接收端数据包乱序问题,同时在充分利用数据中心冗余链路的前提下,实现高效和细粒度的流量均衡.通过在Mininet仿真平台中部署并与ECMP以及GFF路由机制相比较,在链路高负载情况下,丢包率相比分别下降90%和80%,而吞吐量分别能提升44%和11%,实验结果展示了FLAT的优越性能.     

Distributed load balancing mechanism for detouring schemes of geographic routing in wireless sensor networks

Well-known ‘routing hole’ problem of geographic routing is hardly avoided in wireless sensor networks because of various actual geographical environments. Existing geographic routing protocols use perimeter routing strategies to find a detour path around the boundary of holes when they encounter the local minimum during greedy forwarding. However, this solution may lead to uneven energy consumption around the holes since it consumes more energy of the boundary sensors. It becomes more serious when holes appear in most of routing paths in a large-scale sensor network. In this paper, we propose a novel distributed strategy to balance the traffic load on the boundary of holes by virtually changing the sizes of these holes. The proposed mechanism dynamically controls holes to expand and shrink circularly without changing the underlying forwarding strategy. Therefore, it can be applied to most of the existing geographic routing protocols which detour around holes. Simulation results show that our strategy can effectively balance the load around holes, thus prolonging the network life of sensor networks when an existing geographic routing protocol is used as the underlying routing protocol.     

Joint range assignment and routing to conserve energy in wireless ad hoc networks

In wireless ad hoc networks, energy utilization is perhaps the most important issue, since it corresponds directly to the operational network lifetime. Topology Control (TC) is a well-known energy saving technique which tries to assign transmission ranges of nodes to optimize their energy utilization while keeping the network connected. In current TC schemes, the transmission range of each node is mostly accounted as the exclusive estimator for its energy consumption, while ignoring the amount of data it forwards. Especially when such schemes are coupled with the popular shortest path routing, they usually create a highly-loaded area at the center of the network in which nodes deplete their battery very quickly. In this paper, we introduce efficient strategies that take both load and range into account to handle this problem. We first consider the simple strategy in which a proper transmission range is computed for all nodes of the network to optimize their energy utilization under the presence of the shortest path routing. Inspiring from the results of this strategy, we then propose our combined strategy and argue that a combination of circular paths and shortest paths could result in a much better solution. We also provide detailed analytical models to measure the forwarding load and interference of nodes and then corroborate them with simulation results. Using the combined strategy, the achieved improvement in terms of traffic load, interference, and maximum energy consumption is about 50%, as compared with the simple strategy.     

A multi-path mechanism for reliable VoIP transmission over wireless networks

With the advances in audio encoding standards and wireless access networks, voice over IP (VoIP) is becoming quite popular. However, real-time voice data over lossy networks (such as WLAN and UMTS), still posses several challenging problems because of the adverse effects caused by complex network dynamics. One approach to provide QoS for VoIP applications over the wireless networks is to use multiple paths to deliver VoIP data destined for a particular receiver. This paper introduced cmpSCTP, a transport layer solution for concurrent multi-path transfer that modifies the standard stream control transmission protocol (SCTP). The cmpSCTP aims at exploiting SCTP’s multi-homing capability by selecting several best paths among multiple available network interfaces to improve data transfer rate to the same multi-homed device. Through the use of path monitoring and packet allotment techniques, cmpSCTP tries to transmit an amount of packets corresponding to the path’s ability. At the same time, cmpSCTP updates the transmission strategy based on the real-time information of all of paths. Using cmpSCTP’s flexible path management capability, we may switch the flow between multiple paths automatically to realize seamless path handover. The theoretical analysis evaluated the model of cmpSCTP and formulated optimal traffic fragmentation of VoIP data. Extensive simulations under different scenarios using OPNET verified that cmpSCTP can effectively enhance VoIP transmission efficiency and highlighted the superiority of cmpSCTP against the other SCTP’s extension implementations under performance indexes such as throughput, handover latency, packet delay, and packet loss.