软件定义网络一致性协同更新算法

为实现软件定义网络的一致性更新,本文提出一种协同利用分段路由、顺序更新、两步复制三种机制的更新算法.算法首先启用分段路由机制,尝试用现有路径规则拼接待更新数据流的最终路径,并根据最终路径是否能由现有规则拼接,将数据流分为可拼接与不可拼接两种.对于可拼接流,分段路由可将最终路径信息封装入数据包包头,使得数据包能立即沿最终路径转发.对于不可拼接流,算法计算最长一致性更新序列,并按照此序列依次更新节点,最后利用两步复制机制来完成剩余未更新节点的更新.并且经实验验证,算法比之前研究提出的算法不仅消耗更少的三态内容寻址存储器的空间资源,并且有更好的适用性与稳定性.     

基于深度增强学习的软件定义网络路由优化机制

为优化软件定义网络(SDN)的路由选路,该文将深度增强学习原理引入到软件定义网络的选路过程,提出一种基于深度增强学习的路由优化选路机制,用以削减网络运行时延、提高吞吐量等网络性能,实现连续时间上的黑盒优化,减少网络运维成本。此外,该文通过实验对所提出的路由优化机制进行评估,实验结果表明,路由优化机制具有良好的收敛性与有效性,较传统路由协议可提供更优的路由方案与实现更稳定的性能。