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%。     

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;最后依据交换机迁移协议完成交换机迁移,实现多控制器下的负载均衡.仿真实验结果表明负载均衡后SDN网络中交换机的吞吐率显著提升,且各控制器负载逐渐趋于均衡.     

面向SDN负载均衡的交换机自适应迁移策略

针对软件定义网络(SDN)多域部署中存在的子域控制器负载不均衡问题,提出了一种面向SDN负载均衡的交换机自适应迁移策略。首先,通过检测各子域控制器的负载,在网络中基于自适应遗传算法选择迁入和迁出域,可以实现全局最优迁移域的选取;然后,应用生存期和淘汰机制将迁出域中的高负载度交换机迁移至迁入域,有效地均衡了控制器负载。仿真结果表明,与现有的交换机迁移算法相比,迁移效率提升了19.7%,各个子域控制器的负载和交换机的数量到达了均衡,增强了网络的稳定性。     

基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略

针对多控制器软件定义网络（SDN）中交换机迁移策略迁移代价衡量单一,不能适应交换机流量的变化的情况,提出基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略（IGS-SMS）。在决策阶段,应用基于模糊满意度的多目标决策方法,优化目标根据隶属度大小竞争优先权;在计算阶段,通过改进引力搜索算法优化优先权高的目标函数。实验结果表明,IGS-SMS在实现负载均衡的同时,能保证传输时延与交换机重分配的指标;在实验中,当局部负载较重时,动态迁移算法（DSMA）和基于改进型拍卖交换机迁移机制（PASMM）不能缓解控制器过载,而IGS-SMS执行后无控制器过载,且负载均衡度小于DSMA和PASMM。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于最小通信开销的动态负载均衡策略

针对动态负载均衡过程产生额外通信开销的问题,建立了一种基于最小通信开销的数学模型。在此基础上,提出一种利用遗传算法解决该问题的新策略。该策略可减少负载迁移次数,降低动态负载均衡过程中的网络流量。仿真实验表明,该策略可获得比贪心策略具有更小通信开销的分配方案。     

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。     

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。     

多Agent负载均衡在入侵检测系统中的应用

针对在高速网络环境中实现入侵检测系统的动态负载均衡问题,提出一种基于多Agent的负载识别和基于改进遗传算法的动态负载均衡策略,实现入侵检测系统中的智能负载均衡,给出相应的系统模型,并以实验结果证明其有效性。     

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%。