【摘 要】
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软件定义网络作为未来网络的一种典型范例,实现了转发功能与控制功能的分离,通过提供开放的编程接口有效地解决了传统网络因功能和应用不断扩展所导致的网络结构复杂化的问题
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软件定义网络作为未来网络的一种典型范例,实现了转发功能与控制功能的分离,通过提供开放的编程接口有效地解决了传统网络因功能和应用不断扩展所导致的网络结构复杂化的问题。随着网络用户的不断增加以及SDN部署场景的多样化,单个SDN控制器所组成的网络已经不能满足人们的需求。因而,多控制器分布式部署逐渐受到学术界以及产业界的密切关注。由于在SDN中部署多控制器受到控制器个数以及控制器部署位置等因素的影响,很容易导致各个控制器间出现过载或轻载的现象,造成网络设备成本以及大量网络资源的浪费。因此,在大规模SDN部署中,如何平衡各控制器间的负载已成为近些年研究人员所关注的重点问题。本文主要从两个层面实现了多控制器间的负载均衡。针对控制器部署层面,现有的多控制器部署方案存在网络开销大和交换机与控制器连接不稳定等问题,本文改进了一种基于网络开销优化的多控制器部署方法。首先根据交换机的流请求速率和交换机与控制器间的距离对控制器的影响,以及控制器剩余容量对交换机的影响搭建交换机与控制器的双向匹配列表。其次,以网络开销为优化目标,同时使用模拟退火算法对匹配关系进行优化,实现多控制器间的负载均衡。仿真结果表明,该方法能够有效的减少网络开销和提高网络设备间的稳定性。针对多域规划层面,现有的多域规划方案存在网络通信时延长和SDN多域规划不合理等问题,本文改进了一种基于时延和负载的多控制器部署方法。首先将网络拓扑映射为无向图,利用交换机与控制器间的距离构建相似度矩阵,进而求出随机游走拉普拉斯矩阵。随后对无向图进行标准割,并引入指示向量,再基于聚谱类的思想将多控制器部署问题转化为对随机游走拉普拉斯矩阵的特征向量求解问题后,采用改进后的K-medoids算法对由特征向量组成的指示向量矩阵的行向量进行聚类。仿真结果表明,该方法在合理划分SDN域的同时可以有效降低网络的通信时延。
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