基于链路响应的负载均衡网络实现

链路优化和负载均衡是提高网络响应速度的关键技术,通过对链路聚合及负载均衡技术原理及实用性的研究,将DNS轮序、网络地址转换及负载均衡群集技术进行了有效的结合,提出了基于不同链路实施调度的负载均衡策略,该策略既实现了优先利用同网链路传输数据,又解决了网络负载三级均衡问题,提高了网络的响应速度、可靠性和可伸缩性,同时给出了策略实现的具体方法和步骤;Windows Server 2003测试结果表明,该策略具有良好的实用性和稳定性,易于实现.     

基于图的邻接分割的虚拟网络映射算法

针对大规模虚拟网络映射算法映射效率低、在映射节点和链路时易引起网络分割等问题,提出了一种图的邻接分割方法,将虚拟网络分割为多个邻接的星型结构,以简化虚拟网络映射规模;建立了一种节点和链路的资源匹配模型,使节点映射能适应链路资源分布状态、链路映射能匹配节点可用资源大小,从而协调完成节点和链路映射操作,解决节点、链路的映射协调性差以及网络资源分配不匹配等问题.仿真实验结果表明,所提出的算法降低了虚拟链路的映射路径长度,提高了虚拟网络映射效率和负载均衡性能,获得了较高的虚拟网络请求接受率.     

基于SDN流量测量的数据中心多路径传输研究

为了避免链路出现拥塞,针对数据中心流调度策略在进行数据流迁移尤其是大流的迁移容易产生数据流丢包并出现接收端数据包乱序,从而造成网络吞吐量降低的问题,基于SDN/OpenFlow架构,提出了一种采用熔断机制的动态路由算法F-TAM;同时,设计了新的测量方法来获取精确的链路状态时效信息,当算法被触发时能及时计算出合理的熔断时间,从而能充分利用网络中存在的多路径进行负载均衡,并解决了由于传输路径的不同时延所造成的接收端数据包乱序问题.实验结果表明:F-TAM能够利用网络中的冗余链路进行细粒度负载均衡并提升网络吞吐量,且不会出现接收端数据包乱序的问题.     

负载均衡对 BT带宽控制的影响

由于对等网络(P2P)业务占用了大量的带宽资源,一些网络出口对P2P流量采取一定的限制措施.然而,因为负载均衡的广泛存在,网络出口链路不止一个.通过分析BitTorrent这种大量使用的P2P业务的流量特征,证明在网络出口采用CISCO CEF的基于目的地配置的负载均衡方式时,只对负载均衡的2条链路之一控制BT带宽,将导致另一条链路的BT带宽增加.因此,如果希望网络出口BT带宽下降,应该在负载均衡的每条链路上都限制BT带宽.     

出口链路负载均衡技术在Cisco设备中的应用研究

阐述了链路负载均衡的概念、类型和原理,研究出口链路负载均衡技术在全球最先进的网络解决方案供应商Cisco公司生产出的专业设备上的应用,分析了Cisco出口链路负载均衡特性的架构、设备配置及如何实现的工作原理,并通过实验表明,Cisco的出口链路负载均衡技术可以根据业务报文的特征,实现将流量进行分类和管理,达到使网络的整体性能得到提高的目的.     

无线传感器网络负载均衡路由协议

针对无线传感器网络中负载均衡问题,提出并在Tinyos上实现了基于同级节点协作负载均衡的SLNC-MHop路由协议.SLNC-MHop在基于链路代价父节点选择的基础上加入了负载均衡策略,通过在设定的观察时间内,与同级节点平均工作负载的比较来判断本节点负载是否过荷,负载过荷节点发布负载过荷通告,由同级节点协作完成中转数据包的分流任务,均衡网络负载.TOSSIM模拟仿真验证表明与MintRoute协议相比,SLNC-MHop能更好地实现网络负载均衡,均衡了同级节点的能量消耗.     

数据中心的网络虚拟化方案研究

为解决数据中心多网络设备、多网络端口的问题,采用IRF将多台网络设备进行连接,“横向整合”起来组成一个“联合设备”,实现跨设备链路聚合,增加带宽并提高链路可靠性.为解决数据中心各个虚拟机的安全性问题,在虚拟机网络内部采用PVLAN技术隔离各个虚拟机,提高网络的安全性.将两种方案应用于实际的校园数据中心网络建设中.测试结果表明,该方案能扩展网络端口数量和交换能力、增强网络的可靠性和提高网络的安全性.     

负载均衡对BT带宽控制的影响

由于对等网络(P2P)业务占用了大量的带宽资源,一些网络出口对P2P流量采取一定的限制措施。然而,因为负载均衡的广泛存在,网络出口链路不止一个。通过分析BitTorrent这种大量使用的P2P业务的流量特征,证明在网络出口采用CISCO CEF的基于目的地配置的负载均衡方式时,只对负载均衡的2条链路之一控制BT带宽,将导致另一条链路的BT带宽增加。因此,如果希望网络出口BT带宽下降,应该在负载均衡的每条链路上都限制BT带宽。     

DPClos:基于3级Clos结构的集装箱数据中心网络设计

集装箱数据中心因其部署便捷在应急数据处理中发挥着基础性作用.为满足集装箱数据中心对网络带宽和容错性的需要,提出了一种基于3级Clos结构的集装箱数据中心网络,记为DPClos.DPClos能够充分利用Clos结构和双端口服务器的特点,为集装箱数据中心提供2倍网络带宽容量.DPClos网络的平均路径长度小于4,且不同层次链路之间负载均衡.双层网络结构赋予DPClos良好的容错性能,当20%设备故障时数据流的成功到达率仍超过85%.理论分析和实验表明,DPClos结构能够满足集装箱数据中心对网络性能的需求.     

基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率.     

D-Spillover 负载均衡的算法研究

【目的】通过研究一种基于流量溢出效应的动态负载均衡（Dynamic load balancing based on spillover，D-Spillover）模型与算法，为当前动态负载均衡不能从网络整体资源利用角度将富裕带宽贡献给其他流量，造成资源浪费的问题提供解决方案。【方法】对网络数据流进行粒子化最优分解，利用粒子群寻优法，以粒子化等比例利用带宽，结合非线性时间序列分析方法，按比例节点数据流溢出后动态调整分发的负载均衡算法和策略，实现每一个时间段、每一个节点上宽带的最大利用化与均衡转发，充分利用网络的带宽,最大化发挥网络设备性能。【结果】D-Spillover负载均衡机制在任何时间段能让流量均匀分配给等比例接口容量，每一个接口都会性价比的利用带宽，流量分布比较均衡。【结论】根据网络的需要，将D-Spillover负载均衡机制运用在网络负载较重的数据中心设备中，有利于整个网络的优化。     

高效节能的虚拟网络重构算法

针对虚拟网络映射中的能耗问题,根据虚拟网络重构特征以及节点和链路的能耗特性,建立虚拟网络重构优化模型。通过设置底层物理网络的资源利用率阈值,周期性地将资源利用率大于高阈值和小于低阈值物理节点和物理链路上映射的虚拟节点和虚拟链路迁移到能耗增幅较小的物理节点和物理链路上,并采用节点、链路休眠和唤醒机制,动态地调整网络中活动物理节点和物理链路数量。模拟结果表明:EE-VNR算法有效地均衡了底层物理网络中节点和链路的负载水平,提高了虚拟网络请求接受率,大大地降低了虚拟网络映射的系统能耗。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

重叠型P2P网络中的查询负载均衡策略研究

提出了一种资源发布和查询过程中的负载均衡策略.通过将超级结点的资源信息组织为 B+树,利用B+树中叶子结点的均衡性来实现超级结点的负载均衡.实验结果表明:在网络中资源发布数和查询数较多的情况下,该方法能够在相对不降低搜索性能的前提下,有效地解决重叠型 P2P 网络中超级结点负载不均衡的问题     

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.     

时延和可靠性感知的多控制器均衡部署策略

当前的软件定义网络多控制器部署问题研究,大多针对控制网络时延、可靠性和负载均衡等指标中的部分进行优化,对上述因素的整体考虑较少.针对该问题,首先分析了控制器部署对网络时延、可靠性和负载均衡的影响;其次,提出了以全网平均时延、控制路径可靠性和负载均衡度为参数,以网络综合性能为目标的控制器部署优化评价模型;最后,基于模拟退火-遗传算法提出一种时延和可靠性感知的控制器均衡部署方法,在考虑网络综合性能的同时,增强了解空间的全局搜索能力,得出了控制器部署的全局非劣最优解集.仿真结果表明,提出的部署策略在保证负载均衡的前提下,提高了控制网络的可靠性,降低了网络时延,进而提高了网络整体性能.     

云环境下面向能耗降低的虚拟机部署算法

为降低大规模数据中心的能耗,提出了一种虚拟机部署算法——三阈值节能算法(TTEA).该算法利用能耗与处理器资源利用率的线性关系,将负载过重和负载过轻主机上的虚拟机迁移到负载适度的主机上,而负载正常主机上的虚拟机不发生迁移.基于TTEA,进一步提出了4种虚拟机的选择策略,并通过实验对比选择HLGP策略作为最佳策略.仿真结果表明,与单阈值算法和双阈值算法相比,HLGP策略能有效降低数据中心的能耗,保持高的服务质量.     

云化移动接入网中前传链路负载自适应技术

以5G为代表的未来移动接入网将采用集中式的云化网络架构,即基带处理单元(baseband unit,BBU)部署在中心机房,而远端射频单元(remote radio head,RRH)只保留射频处理功能或部分基带处理功能,二者的通信由前传链路承载.目前,以基于以太的通用公共射频接口(Ethernet common public radio interface,eCPRI)为代表的采用移动通信物理层功能单元解耦的前传接口逐渐成为业界的一大主流,随之带来的问题是在这种接口划分下,前传接口数据量会随着移动业务量的变化而波动.为了保证高负载时期的链路传输质量,部署的链路容量往往参考链路峰值速率,这导致链路的利用率整体较低.针对此问题,本文提出了一种弹性量化精度的方案,在高负载状态采用低量化位数来降低前传接口链路的峰值速率,从而节省链路资源的部署.该方案通过仿真与实验进行了验证,结果显示此方案可以大约节省38%的链路资源.     

多接口无线mesh网络的信道时空分配

针对多接口无线mesh网络信道分配中存在的共享接口信道依赖问题和网络拓扑改变所导致的链路失效问题,提出了基于图分解的联合空间与时间域的信道分配方法。该方法将信道分配从空间域拓展到时间域,将网络拓扑分解为多个时隙上的子图,然后对每个子图运用图着色算法实现信道分配。该方法中,每个时隙上的子图根据网络约束条件动态获得信道资源,从而提高了无线mesh网络信道分配的效率。通过仿真分析对比了静态信道分配方法,这种信道的时空分配方法能够有效抑制信道分配中产生的波及效应以及信道切换导致的链路失效等消极因素的影响,从而在满足接口数目约束、信道数目约束等约束条件下将无线mesh网络吞吐量提高30%以上。     

数据中心网络多路径路由算法

数据中心网络流量分布的不均衡增加了网络拥塞产生的可能性,由于数据中心网络的流量特性,使得传统IP网络的流量工程方法不一定适合。该文在SDN/OF(software defined network/OpenFlow)的结构下,提出了一种基于多路径传输的动态路由算法(dynamic routing algorithm based on multipath propagation,Dramp)并作为SDN/OF结构中应用层的流量均衡策略。该算法在重新定义链路关键度并求解链路权值优化问题的基础上,能充分利用数据中心网络中存在的冗余路径,在完成细粒度流量均衡的同时,能很好地克服控制器的计算开销,完成路由优化的目标。通过在Mininet仿真平台中部署并进行仿真实验,与等开销多路径路由算法ECMP(equal-cost multi-path)以及GFF(global first fit)路由算法相比较,结果展示了Dramp的优越性能,同时证明了在数据中心网络中采用Dramp作为流量工程的解决方案更简单、更实用。