SDN中基于生物启示的控制器负载均衡机制

针对SDN多域部署中存在子域控制器负载不均衡现象,基于生物领域物种遗传和种群迁徙的启示,依据交换机迁移,提出了SDN控制器负载均衡机制.首先综合网络中主要开销,应用生物遗传的思想,设计了最优迁移域选择算法,得到最优迁入/迁出域;同时类比种群迁徙现象,对交换机应用存活期和淘汰机制,设计了交换机竞争迁移算法,均衡了子域交换机数量.仿真结果表明,与现有算法相比,迁移域的选取过程得到优化,均衡子域控制开销,有效保证了控制器负载的均衡分布.     

SDN多控制器网络中基于交换机迁移的动态负载均衡策略

针对多控制器SDN网络环境下的负载均衡问题,论文提出了一种基于交换机迁移的动态负载均衡策略,共分为三个实施阶段:首先通过动态信息采集算法(DIA)收集各控制器间的负载信息,以决定需要实施交换机迁移算法的过载控制器;随后依据论文定义的迁移域及迁移交换机选取算法(MSS)决定迁移目标控制器以及需要迁移的交换机;最后依据交换...     

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。     

一种基于SDN控制器集群的负载均衡机制

传统SDN中交换设备和控制器之间多采用静态映射方式,面对有控制面数据负载均衡要求的特殊系统应用时,会有控制器切换不合理、交换设备数据流负载不能动态均衡的问题发生。为解决该问题,对网络内全部控制器的负载集中管理后,研究了一种基于SDN控制器集群的负载均衡机制。随网络流量的变化,按照控制器负载数据动态实现切换,可解决控制器负载超限问题并及时避免控制器过载对网络性能的影响。该机制已应用于国产化的JARIOS控制器,并在此基础上搭建环境并完成测试验证。实验证实该机制可以较好地实现控制器集群中的失效保护和负载均衡,提高控制器对入包数据的处理效率,提升整体网络的鲁棒性。     

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%。     

SDN中基于迁移优化的控制器负载均衡策略*

针对SDN多控制器负载均衡过程中交换机迁移僵化和迁移冲突问题,本文对现有的交换机迁移模型实施优化,提出了一种阶段式控制器负载均衡策略。在阶段1,综合控制器的各类开销代价,基于遗传算法优化迁移目标,选取交换机迁入和迁出域;在阶段2,通过设定子域迁移度和交换机有效期,实现了多交换机的协调迁移。仿真结果表明,与现有的负载均衡策略相比,改善了迁移域的选取过程,优化了交换机到控制器的动态部署,控制器负载均衡率提升了约21%。     

基于软件定义网络的分层式控制器负载均衡机制

针对软件定义网络（SDN）多控制器负载均衡过程中控制器之间通信开销大以及控制器吞吐量低等问题,提出一种分层式控制器负载均衡机制。基于分层式架构,通过超级控制器与域控制器协作完成负载均衡,并采用预定义负载阈值以减少域控制器与超级控制器之间的消息交换开销;同时,该机制可以有效选择出过载最重的域控制器,并从该过载域控制器所控制的交换机中选取多个符合迁移标准的交换机,将其同时分别迁移到多个综合性能高的域控制器上,从而解决多控制器间负载不均衡问题。实验结果表明,与层次式SDN控制器协同负载均衡方案（COLBAS）以及用于控制器负载均衡的动态和自适应算法（DALB）相比,所提机制系统的消息数量降低了约79个百分点,且该系统的吞吐量分别比DALB、COLBAS分别提高了约8.57%、52.01%。所提机制能够有效降低通信开销,并提高系统吞吐量,有更好的负载均衡效果。     

基于多目标优化的软件定义网络负载均衡方案

针对软件定义网络（SDN）中控制平面的负载均衡问题,提出了一种基于多目标优化的动态交换机迁移算法（M-DSMA）。该算法首先将交换机与控制器之间的映射关系转变为0-1矩阵优化问题;其次,通过基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法同时优化控制平面负载均衡度和交换机迁移所产生的通信开销这两个相互冲突的目标。在多目标优化过程中,利用适应度函数选择个体进行交叉变异,随后采用快速非支配排序对种群进行精英策略,产生下一代种群,使得整个种群不断进化,搜索较优的解。仿真实验结果表示,相比于动态交换机迁移算法（DSMA）,M-DSMA在有效均衡控制平面负载的同时,降低了30%~50%的通信开销,且在提高控制平面可扩展性方面具有明显优势。     

基于博弈论的SDN主控制器重选机制

针对软件定义网络（SDN）中单一控制器容易发生过载的问题,提出了一种基于博弈论的主控制器重选机制——博弈系统模型（GAME-SM）。首先,把资源限定下的交换机迁移问题等效为零和博弈最大化收益问题,并提出了GAME-SM机制;其次,设置控制器负载上下限阈值来确定博弈触发的条件,达到负载上限的控制器邀请邻近的其他控制器作为博弈者参与博弈;最后,基于零和博弈最大化每个参与者的收益来设计博弈策略,使用利用度的改变进行反复博弈来重选主控制器,最终实现整个系统的负载均衡。仿真结果表明该机制能够明显改善控制器负载平衡状况,且与静态分布式控制器（D-CNTL）相比,控制器响应时间减少了50%。     

基于模糊满意度的软件定义网络交换机迁移策略

针对软件定义网络中多控制器间负载均衡的迁移代价和迁移效率问题,提出一种基于模糊满意度的交换机迁移策略。首先,构建均衡判断矩阵,监测控制器负载状态,且提出交换机组选择度,划分交换机组以选取迁移交换机;其次,考虑迁移代价和负载均衡率,构建模糊满意度迁移竞争模型,且提出改进蚁群算法优化求解,选择最佳迁入控制器;最后,将迁移交换机迁往迁入控制器,实现交换机的快速迁移。实验结果表明,与现有交换机迁移策略相比,所提方法在保证较高负载均衡率的同时,进一步优化了网络性能,迁移代价平均减少约26.8%,控制器平均响应时间缩短约0.41 s,改善了交换机迁移过程。     

SDN中绿色路由的信令开销控制

为了降低在绿色路由条件下SDN控制器的信令开销,本文在SDN单控制器域中研究能量效率和信令开销之间的权衡。首先构建一个整型线性规划,在考虑整个网络能量消耗的基础上建立最小化控制器开销的目标函数;其次设计两种启发式算法来寻求该问题的近似最优解。仿真结果表明,在活跃链路数相同条件下,两种算法的控制器信令开销更小,故本文设计的启发式方法在绿色路由条件下可以减少控制器处理初始请求的信令开销。     

基于SDN分级分域架构的QoS约束路由算法

传统分布式的网络架构制约路由算法的创新,软件定义网络的出现为路由算法的优化提供了新思路。已有研究中,启发式算法广泛应用于服务质量路由,但由于计算复杂度高而无法在大型网络中应用。而其他算法均存在不同程度的问题,要么复杂度较高,要么算法性能较差,如最短路径算法。基于 SDN 分级分域架构,提出了 LC-LD 路由算法,综合时延条件和代价度量约束并在计算复杂度和算法性能之间保持平衡。仿真分析表明,LC-LD路由算法在有较低的计算复杂度的同时还有较高的服务质量路由选路性能。     

基于流调度选择的DCN动态负载均衡算法

针对数据中心网络(data center network,DCN)动态调度导致的负载不均衡问题,提出了基于流调度选择的动态负载均衡(dynamic load balancing based on flow scheduling selection,DLBFSS)算法。该算法首先计算拥塞链路上各条大流的等价最短路径,并删除不满足流带宽需求的路径;然后计算剩余路径的可用吞吐量,选择可用吞吐量最大的路径作为最优调度路径;最后根据大流的带宽和最优路径的负载定义调度的拥塞概率,将拥塞概率作为大流调度选择的依据。实验结果表明,与传统ECMP（equal-cost multi-path）路由和现有大流调度算法相比,DLBFSS能够减小网络时延,提高流的带宽利用率,保证了更好的负载均衡。