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基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

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资料介绍

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.

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V01．41 No．9

Sept．2018

重庆大学学报

Chongqing University

第41卷第9期

2018年9月

Journal

doi：10．11835／j．issn．1000—582X．2018．09．007

基于蝙蝠算法的SDN多控制器部署

杨耀通，汪

清，高丽蓉，李

萌

(天津大学电气自动化与信息工程学院，天津300072)

摘要：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。

关键词：软件定义网络；多控制器部署；蝙蝠算法

中图分类号：TP393

文献标志码：A

文章编号：1000-582X(2018)09—057—09

bat

controller

in software defined network

inspired

placement algorithm

YANG

Yeotong，WANG Qing，GAO Lirong，LI Meng

(School of Electrical and Information

300072，P．R．China)

controllers is in

urgent

Engineering，Tianjin University，Tianjin

SDN

and

Abstract：For

networks，the

large

placement

application

algorithm

multiple

multi—controller

based on bat

was

three indexes were

proposed，and

need．A

placement approach

minimized the

control

and the controller’S load

remove the

control was

difference，and

optimized，which

average

delay

the

was realized when

isolated nodes．The minimization of

control

average

delay

average

one

the load balance was

the same

time，the

tag delivery algorithm

the load

guaranteed by limiting

continuously

during

iteration，and

optimized

of the

was used to remove the isolated

can

utilization

controller．At

intra-domain simulation results show that this

communication．The

nodes

guarantee

ensure the

that SDN network achieves small

approach

without

placement

and load balanced multi—controller

delay

isolated

nodes．

defined

Keywords：software

network；multi—controller placement；bat algorithm

随着通信技术的不断发展，互联网用户的数量在不断增长，越来越多的服务要求对延迟，丢包率和数据

速率提出更高挑战，使传统网络架构暴露出越来越多的问题。在这种情况下，SDN网络应运而生。SDN从

数据平面解耦出控制平面。控制平面由控制器组成，负责管理整个网络；而数据平面由简化的交换机组成，

交换机负责数据包的转发，该架构使得网络易于管理和升级。

对于大型网络，单个控制器的管理难以满足所有交换机的需求，需要用多个控制器来分担整个系统通信

收稿日期：2017—11-29

基金项目：国家863资助项目(2015AA01A706)。

863

National

Foundation(2015AA01A706)

Projeet

Supported by

作者简介：汪清(1982一)，女，天津大学副教授，博士生导师，主要从事软件定义网络方向研究，(Tel)

13132218752；(E-mail)glr2016@tju．edu．cn

李萌(联系人)，女，天津大学硕士研究生，主要从事软件工程方向研究，(E—mail)386265358@qq．coin。

万方数据

第41卷

重庆大学学报

压力。但是，多个控制器的位置如何部署会影响整个网络时延以及负载均衡度。因此，合理地部署多个控制

器变成SDN网络研究中的一个重要问题。

许多学者在研究SDN控制器部署问题，Heller B于2012年在文献[1]中首次提出该问题并提出了2个

优化指标：平均时延和最大时延。Sallahi等[23提出了受部署代价影响的控制器部署算法，但没有涉及数学证

明和具体实现。

文献C33对K—means算法进行了改进，然后用来解决控制器部署问题，该算法最初仅选择一个点作为聚

类中心，之后逐渐增加分区的数量，可有效避免k—means结果随机的缺点，但其只考虑平均控制时延，并未考

虑负载均衡和跨域通信问题。Tracy等[41提出了改进的原始对偶、贪婪和分区算法来解决问题，同样未考虑

负载均衡和跨域通信问题。文献[5]将控制器部署问题与粒子群思想结合，考虑平均控制时延和负载均衡，

但没有解决跨域通信问题，且结果比较随机。Xiao等¨ 1将控制器部署问题与谱聚类思想相结合，虽然同时考

虑了时延和负载均衡，未顾及跨域通信的问题。

文献[7]提出了一种改进的模拟退火算法解决控制器部署问题，该文献同时考虑了时延、负载均衡和跨

域通信，但该算法复杂度比较高，且结果比较随机。

以上列举出的文献所提出的算法大部分只考虑了平均控制时延或最大时延，虽然有一些文献兼顾了时延和

负载均衡2个指标，但很少有文献同时兼顾时延、负载均衡和跨域通信3个指标，这也是需要解决的问题。

研究提出基于蝙蝠算法的多控制器部署方法。该方法通过在迭代时不断优化平均控制时延达到最小

化；通过限制控制器负载利用率达到负载均衡；并通过标签传递算法去除孤立节点以保证域内通信。

主要贡献如下

1)定义控制器负载利用率，并通过优化该指标达到控制器间的负载均衡。

2)定义了孤立节点，该指标确保了无跨域通信的交换机出现。

3)提出了基于蝙蝠算法的控制器部署方法，优化了平均控制时延和控制器负载差异度。

4)提出标签传递算法去除孤立节点。

1控制器部署模型

在SDN网络多控制器部署问题中，时延、负载均衡和跨域通信是3个重要指标。首先，在SDN网络中，

存在着3种时延，分别为：交换机到交换机的时延；交换机到控制器的时延；控制器到控制器的时延。因为所

有的交换机都需要与控制器频繁通信，故大多数情况下只关注交换机到控制器之间的时延。其次，在为控制

器分配交换机时，应该尽量保证每个控制器控制的交换机数目大致相等，否则将会出现负载较高的控制器由

于超负荷停止工作，而负载较低的控制器只发挥出小部分的性能导致能源浪费。除此之外，希望控制器之间

负载均衡的同时，每个控制器的实际负载不超过其最大负载。因此，提出控制器负载利用率的概念，通过限

制最大和最小的控制器负载利用率使得每个控制器既不超负荷工作，又可以使得交换机的资源得到有效利

用。最后，在分配完成的网络拓扑中，不应该出现跨域通信的交换机。因此多控制器的部署问题等效于：给

定一个SDN网络拓扑，如果需要部署K个控制器，这K个控制器应部署在哪些位置，以及每个交换机应分

配到哪个控制器，才能保证网络的时延最小、控制器之间的负载最均衡以及没有跨域通信的交换机。

同时考虑到SDN控制器类似于服务器，需要与交换机进行通信，因此控制器的部署位置即为其直接相

连交换机的位置。与控制器直接相连的交换机与控制器之间的延迟理想化为0，且不需要为控制器和直连的

交换机之间铺设单独的物理链路。

将SDN网络拓扑建模为一个无向图：G一(V，E)，将网络中的交换机抽象为无向图中的节点，交换机和

交换机之间的物理链路抽象为无向图中的边。其中V表示网络拓扑中所有节点的集合；E表示网络拓扑中

所有边的集合。假设整个网络需要被划分成K个类，每个类中的交换机只由唯一的一个控制器控制，网络

中交换机的个数为N，控制器的个数为K。因此，

交换机的集合表示为

V一{可1，训2，，u“)，S．t．u1 R”，i一1，2，，N，

(1)

控制器的集合表示为

万方数据

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