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1.
针对数据中心网络流量路径分配不均匀、易造成大流碰撞,以及控制器流表开销大等问题,提出了一种基于SDN的混合分段路由概率流调度机制SRPFS(segment routing probability flow scheduling)。利用SDN集中控制与全局视图特性,首先采用混合分段路由完成流量初始转发;然后选用粒子群优化算法,重定义粒子群内部寻优过程来对流量进行筛选;最后构造全局节点概率矩阵,设计概率调度算法选举出流量转发最优路径。实验结果表明混合分段路由转发技术在流表开销方面优势较大,并且SRPFS相比于其他较典型的流传输机制,在平均网络吞吐量、链路利用率、标准网络吞吐率等方面有明显优势,能够有效减轻控制器的流表负载,保证了较好的网络性能。 相似文献
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郭婷婷 《电脑编程技巧与维护》2017,(17)
随着计算机技术的不断发展,云计算也变得越来越普及,应用在人们生活的各个角落,这就为网络数据中心带来了新的发展契机,但任何一个行业,机遇和挑战都是并存的,数据中心现有的网络构架存在着诸多的缺陷,在程序运行的过程中各种问题也随之凸显出来;另外,路由协议和调度策略也有不足之处,这些都制约着云计算技术的发展.面对这种现状,基于SDN的数据中心网络路由与调度的研究就很有必要. 相似文献
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随着大数据应用的不断丰富, 现在的数据中心通常部署着多种集群计算框架, 并由统一的集群资源管理器(如Mesos)进行管理. 目前的集群资源管理主要关注计算资源和存储资源, 较少的涉及网络资源. 但研究表明高效的网络资源管理对于优化作业性能十分重要. 本文提出了一种基于SDN(Software Defined Network)的数据中心网络资源调度机制, 该机制可以根据管理员预设的网络资源分配策略, 加权的进行网络资源调度, 为高优先级的作业分配更多网络资源以优化性能, 并且实现不同作业之间的网络性能隔离. 我们基于开源SDN控制器实现了原型系统, 并通过实验验证了该机制的有效性. 相似文献
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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。 相似文献
6.
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。 相似文献
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IP网络上数据传输的延迟、丢失和误码,给交互式多媒体通信带来相当大的困难.采用多路径传输技术是有望缓解这一问题的有效途径.本文探讨一种将多描述编码技术与多路径传输技术相结合的视频流传输机制.仿真实验表明,通过多描述编码方法将视频编码为多个流通过多路径传输优于单路径传输. 相似文献
9.
在SDN体系架构中把网络控制功能从网络设备(交换机/路由器)里分离出来,集中到中心节点控制器上,交换机只负责数据平面的功能(通过流表进行数据转发)。在大规模的数据中心网络中,路由/流表的计算和分发完全由中心控制器完成,控制器成为网络的性能瓶颈和脆弱点。为了解决上述问题,本文提出半集中式SDN路由技术,其主要思想是每个交换机节点不需要控制器的参与,可以自主构建一个基础流表,基于基础流表,交换机可以完成基本的数据转发工作。而控制器负责更高级的路由选路(故障处理)工作,从而大大减轻控制器的负担。针对控制器的高级路由选路工作,本文通过对现有SDN网络中的故障恢复机制的特性以及限制的分析,在基础流表的基础上设计一套局部迂回故障检测恢复机制。基于该机制,控制器能够及时检测到网络故障,并在极短的时间内进行故障恢复,实现控制器的高级路由选路工作。 相似文献
10.
李志立 《电脑编程技巧与维护》2017,(8)
对基于SDN的数据中心网路技术、SDN架构、转发和控制设备等进行了分析,为SDN在数据中心的落地提供技术依据.其中引入了解决大量数据多途径转发、虚拟机智能迁移的网络、网络流量进行智能规划等问题. 相似文献
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传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。 相似文献
13.
无线传感器网络的无人值守的特性,使得整个网络容易遭受敌对者的恶意攻击.针对存在被捕获节点或恶意节点的无线传感器网络中安全数据收集的需求,提出了一种新型的安全路由机制.该方法利用秘密共享算法和多路径路由机制来实现无线传感器网络中的安全数据传输.该方法利用了一种”跟踪-反馈”机制,充分利用无线传感器网络的路由功能,以达到提高数据传输质量的目的.该方法的核心算法易于在资源受限的无线传感器网络环境中实现和执行.通过对应的模拟实现,验证和评价了论文提出的方法.总体而言,该方法能够较为有效地支持无线传感器网络中的安全数据传输. 相似文献
14.
使用多径路由可以带来网络鲁棒性增强、网络利用率提高等诸多益处,但针对域间多径路由如何避免环路的相关研究却仍处于起步阶段。通过分析AS_PATH检测机制在多径路由条件下的不完备性,证明了针对Locator/ID分离体系结构,采用特定约束条件可以避免域间多径路由产生环路的结论。理论与仿真结论表明,LFGM(Loop-Free Guarantce Mechanism)不仅能够满足多径路由的无环需求,而且与最优路径选路及等代价最优路径选路方式相比,节点将能够获取更多数量的可用路由,从而为路由选择提供了更大的可操作空间。 相似文献
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基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由 总被引:6,自引:0,他引:6
针对能量控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将基本蚁群算法(ACS)应用于无线传感器网络的路由,提出一种基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由(MACS).该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径和次优路径,使得网络中的节点不需要维护全局信息,形成多条传榆路径,延长了整个网络的生命期.仿真结果表明,该算法和定向扩散路由(DD)、基本蚁群算法及极大一极小蚁群算法(MMAS)相比,在路由代价和节能方面效果显著. 相似文献
16.
针对已有虚拟数据中心(VDC)管理平台具有代码固化、后续升级困难等缺陷,设计和实现一种基于软件定义网络(SDN)的VDC管理平台。该平台由VDC管理子系统(VDCM)、VDC计算资源控制子系统(VDCCRC)和VDC网络资源控制子系统(VDCNRC)组成,子系统之间通过RESTful API交互建立起松耦合架构。VDCNRC通过SDN控制器管理数据中心网络资源,VDCCRC通过开源云平台管理数据中心计算资源,VDC管理子系统中内置VDC管理算法框架,可快速开发适用于实际生产环境的VDC管理算法。使用Mininet、Openstack、Floodlight搭建了测试环境,验证了该平台可通过Openstack来控制虚拟机的启动、迁移和删除,可通过Openflow控制器实现VDC网络带宽资源隔离,并支持VDC创建、删除和修改等操作。 相似文献
17.
基于SDN的胖树数据中心网络的多路径路由算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
18.
针对传统网络的分布式架构使得负载均衡技术难以满足低成本、高灵活性、自适应调整的要求,提出一种基于SDN的数据中心网络负载均衡算法。首先,根据路径当前负载状况和链路负载波动为路径设置了一个权重,并以此作为路径选择依据;其次,设置了一个负载均衡度用于衡量网络负载状况;最后,针对需要调度的流,进一步限定了其流量大小范围,保证了高效的流调度。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能有效提高网络资源利用率并均衡全网负载。 相似文献
19.
László Gyarmati András Gulyás Balázs Sonkoly Tuan A. Trinh Gergely Biczók 《Computer Networks》2013,57(8):1758-1773
The increasing popularity of both small and large private clouds and expanding public clouds poses new requirements to data center (DC) architectures. First, DC architectures should be incrementally scalable allowing the creation of DCs of arbitrary size with consistent performance characteristics. Second, initial DC deployments should be incrementally expandable supporting small-scale upgrades without decreasing operation efficiency. A DC architecture possessing both properties satisfies the requirement of free-scaling.Recent work in DC design focuses on traditional performance and scalability characteristics, therefore resulting in symmetric topologies whose upgradability is coarse-grained at best. In our earlier work we proposed Scafida, an asymmetric, scale-free network inspired DC topology which scales incrementally and has favorable structural characteristics. In this paper, we build on Scafida and propose a full-fledged DC architecture achieving free-scaling called FScafida. Our main contribution is threefold. First, we propose an organic expansion algorithm for FScafida; this combined with Scafida’s flexible original design results in a freely scalable architecture. Second, we introduce the Effective Source Routing mechanism that provides near-shortest paths, multi-path and multicast capability, and low signaling overhead by exploiting the benefits of the FScafida topology. Third, we show based on extensive simulations and a prototype implementation that FScafida is capable of handling the traffic patterns characteristic of both enterprise and cloud data centers, tolerates network equipment failures to a high degree, and allows for high bisection bandwidth. 相似文献