【摘 要】
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随着软件定义网络规模的迅速发展,建立一种规模化、高性能且可靠的分布式控制平面的需求也愈发激烈。在某些场景中,扁平化的分布式平面架构使得它们难以布置一个上层的根控制器来协调各个低层同级控制器之间的工作。如果缺乏上层控制器的协调和仲裁,多个同级控制器之间的策略冲突难以避免。在本文中,我们设计了一种命名为DisTE的流量工程算法,解决了分布式控制平面中的策略冲突问题。该算法通过一种去中心化的仲裁规则,为
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随着软件定义网络规模的迅速发展,建立一种规模化、高性能且可靠的分布式控制平面的需求也愈发激烈。在某些场景中,扁平化的分布式平面架构使得它们难以布置一个上层的根控制器来协调各个低层同级控制器之间的工作。如果缺乏上层控制器的协调和仲裁,多个同级控制器之间的策略冲突难以避免。在本文中,我们设计了一种命名为DisTE的流量工程算法,解决了分布式控制平面中的策略冲突问题。该算法通过一种去中心化的仲裁规则,为每一条数据流提供基于最大最小公平性原则的带宽分配量并最大化链路资源利用率,达到优化网络的目的。此外,DisTE算法还通过拓扑聚合的方式保护每一个局域网的数据隐私,避免敏感网络数据的泄露,同时还可以通过多轮的信息同步来保证数据的一致性更新。本文中,我们基于同步时间评估了四种不同的同步策略,发现了一种线性递减的时间公平性等级分配方法能够达到一种较好的网络链路利用率和时间的平衡。实验全部在模拟真实环境中完成,整个网络由5个域,717台交换机组成。实验结果显示,我们的DisTE算法可以使得网络链路利用率到达95%以上。与含有根控制器的集中式分层控制系统相比,我们以牺牲3%的公平性等级为代价,降低了 95%的收敛时间。
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