基于SDN的信息中心网络流量分析及缓存优化策略研究

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随着互联网的规模日益扩大,网络应用数量不断增多,网络流量呈爆炸式增长,使得互联网本身的僵化问题越来越严重。信息中心网络(Information-Centric Network,ICN)作为下一代互联网的体系架构,成为解决现有互联网问题的一种主流趋势。缓存问题是制约信息中心网络发展的瓶颈问题,所以本文针对信息中心网络的缓存资源分配问题展开研究。将软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的控制平面与数据转发平面分离的设计理念引入到信息中心网络,方便快捷地实现缓存资源合理规划、流量分布协调管控。自小世界和无标度特性被提出以后,复杂网络的研究获得了长远的发展,成为对各种网络的结构和功能进行研究的有力工具。所以利用复杂网络理论分析信息中心网络的流量特征,指导网络缓存资源进行合理规划,能够有效提高网络传输性能,优化网络流量分布。具体研究工作如下:1)根据复杂网络理论构建信息中心网络流量模型,提出一种基于介数和度的信息中心网络内置缓存空间优化策略,分别在BA无标度网络和ER随机网络两种网络模型下进行仿真实验,从网络结构的异质性角度分析验证该策略的特征,仿真结果显示该策略能够合理地规划缓存空间资源,提升网络传输性能,有效缓解网络拥塞。2)考虑信息中心网络的业务特征,将网络分成控制平面和数据平面,控制平面从逻辑上负责网络的数据流向,数据平面承担实际数据的传输任务。针对信息中心网络的业务流量行为规律,提出一种基于网络局部参数的缓存空间资源分配策略,以优化网络的传输性能。仿真结果显示该策略能够有效提升网络的传输容量。3)由于介数作为网络全局参数能直接反映网络的负载状况,比度更能精确地表示节点的中心特性,提出一种基于节点介数的缓存空间资源分配策略,在整个网络拓扑能够获取的前提下,可以有效地缓解网络业务拥塞。但是获取节点介数值的计算量比较大,增加了网络计算的复杂度。
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