基于OpenFlow的SDN网络QoS路由策略研究

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随着互联网的发展,亟需QoS保障的应用数量激增。为完成这些应用业务流端到端的有效交付,需要在网络中定义明确的服务质量机制,以及更成熟高效的路由机制来满足这些业务流的QoS需求。然而由于有限的全局视图,逐跳决策以及对流有限的QoS控制能力等未决问题,我们在当前传统网络中无法很好地进行QoS路由选择。基于SDN和Open Flow的组合被认为是解决网络QoS路由问题最具前瞻性的架构。SDN解耦控制平面和数据平面,为路由方案创造了更多可能。研究人员可以根据不同的优化目的设计各种不同的路由算法,并在网络控制器实现算法设计逻辑。借助于OpenFlow就可以在转发设备中生成相应的流表。本文利用SDN/OpenFlow的架构,研究为网络中不同类型的业务流提供QoS路由保障服务的方案。主要内容有:1)提出了一种链路性能参数的实时测量方法,该方法利用交换机的统计信息,并且使用很少控制器资源就可以完成网络链路性能的测量工作,测量的链路性能参数包括链路的时延、带宽、抖动和丢包率。2)分析和总结了不同业务流的QoS需求特点,提出了基于效用QoS路由性能评价方法,量化了路由具体的QoS性能参数指标对于业务流服务质量的影响程度,建立了路由质量空间到数值空间的映射。3)设计了基于遗传算法的QoS路由引擎,该引擎可以根据网络的实时资源状态为多种不同类型网络业务流提供QoS路由计算服务。路由引擎中使用的遗传算法根据网络流的不同类型,设计了不同的适应值评估函数,引导算法搜索当前网络状态下最符合业务流QoS需求的转发路径。本文通过在Floodlight控制器中添加了链路性能测量模块、资源快照模块和QoS路由计算模块,实现了基于遗传算法的QoS路由框架,并使用Mininet仿真网络对实现的功能模块进行了测试,用于验证设计的基于效用的量化方式可以很好地描述路由的服务质量。通过将QoS路由引擎计算的路由和Floodlight默认的Dijkstra算法获取的路由进行对比,验证了基于遗传算法的QoS路由引擎可以为不同类型的业务流计算满足其QoS需求的路由。
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