基于SDN的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)流量越來越多，這增加了網(wǎng)絡(luò)鏈路出現(xiàn)擁塞的概率，容易導(dǎo)致吞吐量降低、延遲時(shí)間變長以及網(wǎng)絡(luò)性能下降。軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）架構(gòu)的出現(xiàn)為解決數(shù)據(jù)中心的流量工程問題提供一個(gè)新的解決方案，它解耦了控制平面與數(shù)據(jù)平面，有一個(gè)集中控制網(wǎng)絡(luò)的外部控制器，通過控制器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可以進(jìn)行流量控制。網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方案可以提前預(yù)測網(wǎng)絡(luò)鏈路的負(fù)載不均衡情況，通

2、過重新動態(tài)調(diào)度擁塞鏈路流的路徑，可以降低鏈路出現(xiàn)擁塞的概率。然而，現(xiàn)有的基于SDN的負(fù)載均衡算法依賴不同的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并且在流量調(diào)度時(shí)也沒有很好地區(qū)別對帶寬敏感的大象流以及對延遲敏感的老鼠流。
　　本研究提出了一個(gè)具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫ㄓ眯缘呢?fù)載均衡算法(PLB)，并且在流量調(diào)度時(shí)對大象流和老鼠流分別進(jìn)行處理?；赟DN的優(yōu)勢，控制器為數(shù)據(jù)中心內(nèi)部所有流制定路由策略，并在數(shù)據(jù)包傳輸期間，監(jiān)控流量大小并區(qū)分出大象流，然后根據(jù)網(wǎng)絡(luò)鏈

3、路負(fù)載均衡情況，動態(tài)改變大象流的傳輸路徑，從而降低網(wǎng)絡(luò)鏈路發(fā)生擁塞的概率以及解決因鏈路擁塞而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)包延遲問題。此外，本文還提出了一個(gè)基于優(yōu)先級的流表更新策略，在動態(tài)改變流傳輸路徑時(shí)，數(shù)據(jù)流在新路徑途徑的流表被全部添加之后立即被調(diào)度到新路徑上，這樣可以避免因路徑改變導(dǎo)致數(shù)據(jù)流傳輸中斷以及丟包問題。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在hot-spot數(shù)據(jù)流量模式下，提出的PLB算法相比DFS worst-Fit算法和LABERIO算法在無阻礙全相連拓?fù)?/p>