基于博弈论的SDN多控制器负载均衡机制研究

针对软件定义网络为了提高控制平面的可扩展性和可靠性而设计的多控制器部署,导致控制器负载不均衡和网络稳定性与控制器性能变差的问题,提出了一种基于博弈论的负载均衡机制,以改善多控制器的负载不均衡问题.首先,过载控制器邀请相邻从控制器作为博弈者参与博弈而构建博弈域;然后,以控制器与交换机之间的时延和交换机迁移成本集合粒子群算法确定目标控制器,并依据节点距离和流请求量选择迁移交换机;最后,根据迁移计时器实现交换机的有序无缝迁移.实验结果表明,与现有的负载均衡机制相比,该机制降低了网络的总通信开销,流建立时间平均缩短了0.12 s,控制器资源利用率提高了20.4%,改善了控制器负载的均衡状态.     

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

对于大型SDN网络,多控制器的部署和应用需求迫切。提出了一种基于蝙蝠算法的多控制器部署方法,同时优化了3个指标:最小化平均控制时延、最小化控制器负载差异度和去除孤立节点。通过在迭代时不断优化达到平均控制时延最小化;限制控制器负载利用率保证控制器间负载均衡,利用标签传递算法去除孤立节点保证域内通信。仿真结果表明该方法可以保证SDN网络在无孤立节点的情况下,获得最小时延以及负载均衡的多控制器部署方案。     

基于网络划分的SDN分布式控制器部署

针对大规模SDN （software defined networking）网络中分布式控制器部署问题,以优化网络弹性和可靠性为目标,提出两阶段控制器部署算法（TSCP,two-stage controller placement）：利用节点相似度划分控制域,使得控制域内设备之间的连通性强、连接紧密,增强控制域的网络弹性;选择控制路径平均失效率最小的控制器集合作为控制器部署,提高网络可靠性。通过约束控制域的规模和设备（交换机或控制器）之间传播时延,使控制域的交换机个数均衡,控制器的部署合理。通过定义性能指标,实验对比GCP算法、K*-means算法,结果表明TSCP算法可以优化控制域的规模,均衡控制域的交换机个数,减少控制器个数,网络弹性和可靠性均表现较好。     

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

基于网络分域的航空信息网络控制器部署方法

利用SDN的技术优势，可建立航空信息网络平台集中管控与资源统一调度的能力，显著提升网络管理能力与任务服务水平。 为构建SDN范式的航空信息网络，首先需要解决控制节点的部署问题。结合航空场景特点，提出一种网络划分与区域部署的控制器部署方法，首先依据网络关键性能指标实现网络的快速划分，接下来基于可靠性最大化在网络中部署控制器。仿真结果表明:所提算法具有较低的计算复杂度，并对平均请求时延、负载均衡指数、网络部署成本及可靠性等指标具有较好的优化性能，适用于解决航空场景下的控制器部署问题。     

一种SDN控制节点故障恢复的部署策略

针对广域网中软件定义网络(software defined network, SDN)在运行过程中控制器发生不可恢复的故障的情况,提出一种考虑控制器节点故障的部署方法。首先将网络划分成多个子网络,进而提出采用改进的粒子群优化算法对SDN控制器进行部署,以达到较高的可靠性和较低的时间延迟以及负载较为均衡的目的;在网络运行的过程中,当控制器发生不可恢复的故障时,采用熵权多目标决策法确定由发生故障区域的目标slave控制器,将其升级为master控制器,从而保证网络的正常运行。实验结果表明,相对于采取K-means或贪心算法,使用本方法进行控制器部署,在SDN网络的负载均衡率、链路时间延迟等网络关键指标方面均有所提升,且能以较低的代价降低控制器故障节点对网络正常运行的影响。     

软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略

为了确定控制器的最优化部署方案,构建软件定义网络中逻辑上集中、物理上分布的控制平面,提出软件定义网络中应用二值粒子群优化的控制器部署策略。对控制器部署问题建模,以交换机到控制器的平均时延最短以及在网络中部署的控制器数量较少为多优化目标。提出粒子重构机制,实现粒子群优化算法的二值化,用以表示控制器在网络中部署的位置。基于二值粒子群优化算法设计多优化目标的控制器部署策略,仿真得到控制器部署问题的非劣最优解集合,对应给定的控制器数量,得到平均时延最小的控制器部署方案。实验结果表明,应用二值粒子群优化的控制器部署策略联合考虑了控制器数量和交换机到控制器的平均时延,为实现控制器最优化部署提供了依据。     

基于时延的软件定义卫星网络控制域规划策略

现有软件定义网络（SDN）多控制器划域研究大多基于拓扑相对固定的地面网络,难以适应拓扑动态变化的卫星网络,而现有卫星网络研究在处理时延问题时大多只考虑传播时延。针对这一问题,在建立模型时引入控制器处理时延、排队时延对划域的影响,提出了一种面向软件定义卫星网络（SDSN）的时延分析模型。借助该模型进行SDSN多控制域的划分。经过仿真验证,与现有的地面SDN多控制域规划算法及卫星网络控制域划分方法相比,该算法能够更好地适应卫星网络环境,有效降低网络时延,使控制器间负载均衡性能提升40%以上。同时迭代跳出机制使得算法运行速度快,能够适应卫星网络拓扑的快速变化。     

5G 卫星集成网络中控制器与网关可靠部署策略

基于SDN架构的5G-卫星集成网络将是提供全球覆盖和宽带通信最有潜力的方案之一.在该集成网络中,控制器和网关的有效部署是提高网络可靠性、降低时延的关键.虽然控制器和网关部署可以独立求解,但控制器与网关部署的紧耦合特性使得联合部署更有现实意义.分析并建模了5G-卫星集成网络中SDN控制器与卫星网关联合部署的问题,提出了一种基于最大化网络可靠性的控制器与网关联合部署策略,设计了基于模拟退火与粒子群的混合算法.仿真结果表明:与枚举算法、双重模拟退火算法(SASA)等现有算法相比,文中提出的算法具有更低的时间复杂性,并将进一步降低了平均控制时延,提高了网络健壮性.     

一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略

针对传统多路径路由方法在复杂网络中的负载不均衡、吞吐量低、网络时延等问题,提出一种基于SDN的自适应多路径负载均衡策略(SDN based adaptive multipath load balancing,SDN-AMLB).利用SDN获取全局网络视图的能力,在控制层结合Adaboost算法进行自适应路由计算实现重路由,计算过程中根据网络节点负载、链路负载和数据包大小进行自适应评估并更新路径表,将评估结果引入模型更新分类器参数,通过Mininet工具进行模拟.结果表明SDNAMLB可提高全网数据传输效率和吞吐量,实现网络负载均衡,满足复杂网络环境中用户对网络传输、时延的要求.     

采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略

云数据中心对服务器的海量并发访问十分普遍.传统网络架构难以全局控制流量转发,需要配置昂贵的负载均衡器应对这一应用场景.软件定义网络SDN(software defined network)能够通过控制器全局掌控网络状态,并以交换机作为负载均衡器,从而降低部署成本.文中提出一种采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略,通过多地址定向流表对服务请求进行分区映射,以活动连接数作为负载评估参数,通过蚁群算法求解最佳负载重定向方案.在负载迁移时,采用单地址定向流表来保证不同阶段流量的有序转发.实验结果显示,该策略能有效控制流表规模,并较传统均衡策略具有更优的性能.     

能量感知多路径负载均衡路由算法

针对移动自组织网络的网络拥塞问题,基于能量感知技术并结合负载均衡和拥塞控制方法,提出了一种能量感知多路径负载均衡路由算法。该算法利用能量感知选择满足条件的节点作为路由节点,建立多条连接源节点和目的节点的有效路径;同时分析路径的跳数、节点缓冲区的占用情况,从有效路径中选出用于传输的最优路径;然后对最优路径上的节点和路径的负载情况进行建模分析,当节点能量、节点负载、路径负载到达设定的阀值,就将最优路径上的流量分流到其它路径。利用NS2仿真软件,在不同的场景下对该算法以及QMRB、SMORT进行仿真测试。仿真结果显示:提出的算法与其它路由算法相比将网络性能提升了近20%,起到了均衡负载的作用,能有效地解决网络拥塞问题。     

异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法

针对高速互联网络通信覆盖度控制较差的问题, 提出一种基于能量负载均衡控制的异构环境下高速互联网络覆盖优化控制算法.  首先构建异构环境下高速互联网络的节点部署和路由探测模型, 采用相邻路由的负载均衡控制协议进行路由协议优化设计, 然后采用能量负载均衡控制算法提高高速互联网络的覆盖度. 仿真分析结果表明, 该控制算法能实现异构环境下高速互联网络的路由均衡控制, 网络信道传输的均衡性和抗干扰性均较好, 在节点最小条件下网络通信的覆盖率较高, 改善了低覆盖率导致的负载失衡.     

无人机自组网中改进型反应-贪婪-反应路由协议

无人机自组网具有网络拓扑变化剧烈,链路断开频繁等特点.反应-贪婪-反应(reactive-greedy-reac-tive,RGR)路由协议是针对无人机自组网而提出的改进型协议,在高动态环境下具有较好的网络性能.针对RGR协议具有网络开销大、易出现网络拥塞等问题,提出了一种基于负载均衡和高贪婪地理转发成功概率的改进RGR路由协议.该协议在RGR协议的基础上,提出基于节点负载状态和地理位置信息辅助的受限洪泛机制、GGF模式下高分组成功传输概率的路径选择策略和基于节点负载预测和运动特征的分组转发策略3项关键改进措施.仿真结果表明,相较于AODV和RGR及其改进型协议,该协议提高了分组投递率,降低了网络的控制开销和平均端到端时延,提升了网络应对拓扑高度动态变化的能力,有效改善了网络性能.     

基于软件定义网络的 WLAN 架构及负载均衡切换

软件定义网络将控制平面与数据转发平面进行分离,并提供开放的编程接口,实现网络的可编程化控制,极大地提高了网络管理的灵活性。在传统无线局域网中,终端通常依据信号强度选择接入点,这一机制往往会造成网络资源利用率低及接入点负载不均衡的问题。提出基于软件定义网络技术的无线局域网架构及一种负载均衡切换策略,利用控制器的全局视角与集中管控能力实现对接入点的实时监测,分析其状态信息并计算权值,由控制器根据负载情况向接入点下发流表,完成对网络的管理。硬件和计算机仿真平台实验表明,与传统的无线局域网架构相比,该方案有效提高了网络的资源利用率,平衡了接入点的负载,降低了数据在终端切换过程中的传输时延,提高了网络的性能。     

一种基于标识分离映射网络的子网移动性管理方案

标识分离映射网络成功实现了身份与位置分离,解决了单点移动性问题,但是没有考虑子网移动性管理的问题。在此基础上提出一种基于分级多层映射机制的子网移动性支持方案,通过子网多身份标识到唯一路由标识的多对一映射机制,在实现子网整体移动性支持的同时,又降低了网络整体信令开销和切换时延开销,优化了网络性能。仿真结果说明,在子网移动过程中,与普通节点单独注册相比,采用基于分级多层映射机制的块注册方式,可以有效降低网络整体信令开销和切换时延开销,尤其是核心网的信令开销,从而避免核心网资源的浪费,提高网络的整体性能。     

一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响，提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换，并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移，迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播，降低了通信开销，提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法，并在实际平台上进行了验证.实验结果表明，与其他负载平衡算法相比，本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.