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SDN控制器部署和基于流的动态管理方案

更新时间：2019-12-29 22:45:36 大小：3M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：SDN控制器动态管理 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

软件定义网络(software defined networking,SDN)通过构建独立的控制平面,极大地降低了网络设备及管理的复杂性.但在大规模广域网部署中,这种逻辑集中的方法在性能和扩展性方面存在诸多限制.因此控制平面多控制器的部署是一个非常重要的任务,其可以通过配置有限的资源来满足多样化需求.这些需求包括延迟限制、容错能力和负载均衡.提出一种控制器部署方法,该方法用于在给定的网络拓扑中完成控制器位置的部署.针对该部署方法设计了两种算法来分别实现控制器间负载均衡和控制器池内控制器数目的动态伸缩,提高网络资源利用率.仿真结果表明,相较LG方法,该方案在完成部署任务的同时,能够减少系统管理开销.

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V01．34 No．5

第34卷第5期

2017年5月

算机用研究

Research of

Mav 2017

Application

Computers

SDN控制器部署和基于流的

管理方案

毛明1，庶樵1，刘大虎2

工程技研究中心，州450002；2．中国人民解放 68002部

(1．国家数字交

系

，

州730000)

defined

摘要：件定

网

(software

networking，SDN)通构建独立的控制平面，极大地降低了网

及

管理的复性。但在大模广域网部署中，

平面多控制器的部署是一个非常重要的任，其可以通配置有限的源来足多化需求。些需求包括延

限制、容能力和均衡。提出一种控制器部署方法，方法用于在定的网拓扑中完成控制器位置的

部署。部署方法了两种算法来分控制器均衡和控制器池内控制器数目的，提

源利用率。仿真果表明，相 LG方法，方案在完成部署任的同，能减少系管理开

件定；控制器部署；管理；交机迁移；控制器池伸容量算法

号：TP393．7 文献

种

集中的方法在性能和展性方面存在多限制。因此控制

伸

高网

关

。

：

网

中

分

志

：A

文章号：1001-3695(2017)05-1447— 05

doi：10．3969／j．issn．1001— 3695．2017．05．038

Controller

and flow

in SDN

based

placement

dynamic management

Mao

Dahu2

Min91，Chen Shuqia01，Liu

R&D _{Center，Zhengzhou}

(1．National

450002，China；2．68002

ofPu，Lanzhou

Digital Switching跏把m Engineering&Technological

Troop

730000，China)

defined

network

complexity

and

management

Abstract：Software

has reduced the

equipment

centralized

rudimentary

approach

by establishing

networking

plane．However，in

has several

control

WAN

independent

large· scale

deployment，this

limitations related to

and

the

of the multi— controllers in control

performance

scalability．So

positioning

plane

very important

include

can fulfill various

tolerance and load

limited resources．These

controller

con—

mission，which

requirements by configurating

requirements

delay

method．This method could

straints，failure

finish controller

balancing．Firstly，this paper proposed

placement

methods to achieve

allocated network

two

to the

placement

algorithms specific

topology．Next，it designed

efficien·

the load

controllers and

or shrink the controller

mission and reduce

network utilization

balancing among

dynamically grow

finish

pool

improve

overhead

shows this scheme

defined

to LG．

cy．Last，simulation

placement

system

compared

words：software

Key

networking(SDN)；controller placement；dynamic management；switch migration；controller

scalable

pool

capacity algorithm(CSCA)

大

模网中，多域和多控制器已成主流，因此，在SDN中

引言

如何行多控制器部署也成一个重要的研究方向。Heller

等人旧。提出了CPP

以及些控制器

：定网拓扑，需要多少个控制器，

件定

制功能从数据解耦的思想，能将部分网功能

源，极大化了数据。OpenFlow⋯ 通在数据平面

与控制平面建立通信了南向接口通信。控制

一个集中的控制器，在全局网

行管理和操作。然而控制和数据的解耦也来了一些新

网

作

一个新近涌的技，其所倡的将控

被放置在什么位置。控制器部署

已

高效的

得到了多的研究者关注，其中大部分控制器部署

都

可

程

点到控制器之的延

来

行，可以被看做

。

或

的

，

通

位置部署，因此也是一个NP

基

上

交机

目前已有相关的研究涉及到控制器的布控

doo”o、Onix‘6j等，主要关注控制平面的

将精力集中于找合理点位置行控制器部署，并

，如Kan—

构

展

，而没有

的

，如控制器部署

(controller placement

¨1。

problem，

整

CPP)[2j和网的管理

已有部署来适

SDN和NFV的真

网

的

化，因此具有一定的局限性。在

控制器部署

注于在一个定的SDN拓扑中去

的求解。如果是在一个

找

域

网

境中，必要根据需求将影响部署

最佳控制器位置以足最

目

的多种因素作一度量，并且在些因素之作折中

中，布置一个控制器即可足需求，但是控制器无法足大

型广域网部署需求。解决展性和网恢复力，研究者

提出了不同方案。HyperFlow【41方案将OpenFlow网

割成多个不相交的域，每个域由一个独立的主控制器控制。在

衡‘7。。

在大型广域网境中，管理者面

多挑，网

状的

相

分

化

全局网性能生的影响也是其中之一。

些

收稿日期：2016．03．09；修回日期：2016— 04．12

基金目：国家科技支撑

目(2012CB315901，2013CB329104)；国家自然科学基金目(61372121，61521003)；国家“863”

2013AA013505

划

助

目(2014BAH30801)；国家“973” 划重点

助

划

助

目(2015AA016102，

作者介：毛明(1987-)，男，甘天水人，士研究生，主要研究方向

信息网 (maomin912345@163．corn)；庶樵(1973一)，男，教授，

士，主要研究方向

信息网；刘大虎(1973-)，男，高工程

，

士，主要研究方向下一代网

．

万方数据

· 1448·

第34卷

算机用研究

化不是人已熟知的白天和夜

常的网

化

律，同

起的源消耗的大小；然后

重反映了位置可能生的潜

在

量大小。因此，在控制器部署决策度量准中，必

考

也

包括网中的瞬

突

状况。文献[8]提出在SDN

景

中控制器放置的分析重点延伸到多种可恢复性的因素

点

重

。网拓扑可以被抽象无向 G=(，v，L)，

点代价来表示重，点代价八几)定如下：

八n)=厶(n)+厶(n)+^。。(n)

中去。研究覆盖了包括控制器

均衡和控制器

延

定

点

(1)

等因素，以便取在不同的放置条件

下各个互相矛盾的

化目

之

的衡，其局限性在于无法将其用在有限的大

a)厶(n)表示点n放置控制器生的数据收集代价。

控制器会定期要求交送相关数据。

模广域网中。

机

(2)

本文将CPP

看做混合整型

理。首先提出点最大通度

的度量方法来找控制器部署位置；其次

了两种算法：a)交机迁移算法将控制器域

控制器管理域中去，控制器

均衡；b)控制器池伸容量算法(CSCA) 池内控制器数目

性

划(mixed

厶(n)=厶X∑Ⅲrdi．．x。

integer

linear

program，MILP)

来

其中坑表示

一个交机的平均速率，

大小取决于

和最小

署方法

部

接到交机的平均路数目；S’表示其域内交机集合。

b)fr，(n)表示控制器放置在点n所生的路由求和

路由配置代价。主要包括三部分：

内交机迁移到未

(a)最初packet— in 求。当一个新流

生，需要将流

的

伸

，提高网

源利用率。

安装到所有流要的交机，因此将会生一些新的控

制平面通信信息。在前文已提到，来自一个主机的新的流

求到达交机，将会生一个packet— in消息，并送到管控

控制器部署方案

交

机的控制器。最初流求在网

中

生的代价是

控制器定期通在其管控域中使用OFPST— PORT、OFPST—

(3)

厶(n)=‘X∑ie STi；d∽≈ ，。

FLOW、OFPSTJABLE等OpenFlow信息收集来自交机的端

口、流和流表信息。控制器彼此交互交机和路信

其中以是paeket— in的包数

(b)中求。当一个流是从其他域到达，控制器

流后，将会施相同的理方法。意味着所有来自

度。

息，从而控制器作出

决策。每个控制器通

。控制器如果有至少一个指向它的

，否于非活听)

的控制器可通在特定端口听新分配交

种信息交

等

互建立自己的网

路(两个不同域之

的

路)的流，在新域中也要生一个

交

状

机，

控制器于活

状

就

(

packet— in分

。

理

些流的的代价

。非活

状

(4)

工，(n)=‘X∑。。S∑，；S y。；c，。≠。巧zi,n勺，。dⅢ

可以看到，只有当交机i与J之物理路存在流量，L

才不 0。只有交机i和，在不同的域，x。≈ ．。才等于1。

机的HELLO信息，且些操作只占用很小的CPU信息和

源。控制器部署管理框架定期估当前交机一控制器的分

配关系，并决定是否基于特定的束条件施重新分配。

(c)流

安装。最后控制器需要通 flow— rood在所有

操作生的的代价

在

定网拓扑后，可以根据控制器放置点位置

行分，即一般控制器位置、关控制器位置。

不同的划分策略，所得到的点集合也不同。

本文提出基于通度和重的部署方案，并根据

整控制器源。

网

交

机上安装

。

中的

点

(5)

厶(n)=fro X∑Ⅲ∑f∈Srf— i,nzi．。

其中以是flow_rood包数的平均度，d。(i，n)是距离跳数

点

。

流波

因此每个点流求和流安装的的代价大小

1．1

入

厶(n)：／；(n)+f，(n)+^i(n)

(6)

人数，={G(Ⅳ，L)；c；U；R。；NDP,．，；ai；L(i，／)；

d。(i，，)；P。，。}。物理网拓扑由无向 G=(Ⅳ，L)来表示，

c)同步代价工，。(n)表示放置在点n的控制器C，其

送

到其他控制器的同步数据采集信息模，与其域中的交机数

量是成比例的，即

其中n∈N表示

可能的控制器集合，每个控制器C∈C的容量用以表示，

n的求命令数用R。表示，NDP⋯ 表示通算得到的

， (n，m)∈￡无向接。C表示

(7)

data(n)=^，。X∑。。sz。

先

工。。与之前提到的厶(每个交机的

代价)相关，但

点m与佗之的不相交路径数，％(C∈C)表示每个控制器

可使用容量的百分比上限。t，(i，，)表示流量矩，di(i，J)是

是其小于五，因其不需要共享收到的所有信息。控制器

在生成上的交互信息可表示 SP。其尺寸大小

距离跳数

，P⋯ ∈(0，1)表示如果在生成中，n是m的前

(8)

size(SP)=∑。。cP⋯ d。．。

，

P。。=1。

其中：‰．。∈(0，1)表示如果在生成中n是m的前

因此的同步代价

，

P⋯ =1。

1．2

出

size(sP)

(9)

出数 L=㈠．，；y。；。；／(n)}是方案的四个

出

，s，。(n)=data(n)X

量。控制器交机映射用z⋯ ∈(0，1)来表示，它表示

1．4控制器放置目函数

是否指向控制器C。控制器部署用，，。∈(0，1)表示，它用来表

明控制器c是否被放置在点n。W。。∈N表示控制器c与

n之的不相交路径的平均数目。如果n没有映射到c，

网

初始控制器数量可用自=∑：：，R。／a。Uo来行估

，

其中∑。M R。

网

中所有

的

求数，Ol。阢控制器C

求的理能力。方案的目是通在最大通度的

点集合中取具有最小代价八n)的点作部署点。

量

0。八n)表示控制器放置在网拓扑中的点n可

取

能

生的代价。

目

函数由式(10)(11)来表示。

1．3 点代价

C：max

型

竿竺

(10)

(11)

¨VI

网

拓扑定以后，每个网

重可以代表控制器放置在

点的重是不相同的‘91。

点后在网中可能引

arg，。crain／I c)

首先

万方数据

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