基于大象流兩級(jí)識(shí)別的SDN負(fù)載均衡研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)的興起,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及用戶數(shù)量快速增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)流量呈爆發(fā)式增加,以TCP/IP架構(gòu)為核心的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)難以高效管控海量的數(shù)據(jù)流量,網(wǎng)絡(luò)阻塞問(wèn)題加劇,網(wǎng)絡(luò)資源浪費(fèi)嚴(yán)重,如何均衡數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以提高數(shù)據(jù)傳輸效率成為當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。
  近幾年,以控制與轉(zhuǎn)發(fā)分離為特征的軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Networking,SDN)技術(shù)憑借其強(qiáng)大的流量管控能力得到了IT界的廣泛關(guān)注。邏輯

2、集中的SDN控制器基于全局網(wǎng)絡(luò)視圖可實(shí)現(xiàn)高效、細(xì)粒度的網(wǎng)絡(luò)流量調(diào)度,這使其在網(wǎng)絡(luò)流量管控方面較以TCP/IP架構(gòu)為核心的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)具有較大的優(yōu)勢(shì)。本文從大象流識(shí)別的角度,對(duì)SDN數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均衡的問(wèn)題進(jìn)行研究。
  首先,針對(duì)現(xiàn)有大象流識(shí)別方法識(shí)別開銷大的問(wèn)題,提出一種大象流兩級(jí)識(shí)別方法。依據(jù)大象流數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),該方法在識(shí)別第一階段提出基于TCP發(fā)送隊(duì)列的可疑大象流識(shí)別算法(Suspicious Elephant Detec

3、tion based on Write Queue,SED-WQ),通過(guò)監(jiān)測(cè)主機(jī)端發(fā)送隊(duì)列緩存中的數(shù)據(jù)量特征以識(shí)別可疑大象流,剔除數(shù)據(jù)量較小的老鼠流以降低第二階段控制器的處理開銷;依據(jù)大象流持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的特點(diǎn),該方法在識(shí)別第二階段提出基于流持續(xù)時(shí)間的真實(shí)大象流識(shí)別算法(Real Elephant Detection based on Duration Time,RED-DT),通過(guò)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)端可疑大象流的持續(xù)時(shí)間特征以識(shí)別真實(shí)大象流,剔除不

4、滿足條件的大象流以提高大象流識(shí)別準(zhǔn)確性。
  其次,針對(duì)SDN數(shù)據(jù)中心鏈路負(fù)載不均衡的問(wèn)題,提出一種基于大象流兩級(jí)識(shí)別的SDN網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡策略(Elephant Load Balancing,ELB)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的大象流,采用基于均勻分布的大象流調(diào)度算法,利用SDN控制器動(dòng)態(tài)精細(xì)地規(guī)劃大象流的最佳轉(zhuǎn)發(fā)路徑以保證ELB策略的管控效率;針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的老鼠流,采用基于隨機(jī)選路的老鼠流調(diào)度算法,利用SDN控制器靜態(tài)粗放地選取老鼠流的最佳轉(zhuǎn)發(fā)

5、路徑以降低ELB策略的控制器處理開銷。
  最后,利用Mininet軟件對(duì)所提出的大象流兩級(jí)識(shí)別方法和負(fù)載均衡策略ELB進(jìn)行仿真分析。實(shí)驗(yàn)分析表明,在保證大象流識(shí)別的高準(zhǔn)確性前提下,大象流兩級(jí)識(shí)別方法較基于采樣的大象流識(shí)別方法可以降低約85%的控制器識(shí)別開銷;在保證流量識(shí)別開銷較低的前提下, ELB策略較傳統(tǒng)基于等價(jià)路由(Equal Cost Multipath Routing,ECMP)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡策略降低約10%的平均傳輸時(shí)

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