混合SDN的流量矩陣估計(jì)和路由優(yōu)化研究.pdf

1、軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SoRware Defined Network，SDN)是近幾年學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界最為關(guān)注的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其核心思想是將控制平面與轉(zhuǎn)發(fā)平面分離，以簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)管理、應(yīng)用部署等操作。受投資保護(hù)、風(fēng)險(xiǎn)控制等因素影響，SDN的全面部署無(wú)法在短期內(nèi)完成，從而形成傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)與SDN共存的狀態(tài)，即混合SDN。
　　混合SDN作為SDN全面部署過(guò)程的中間狀態(tài)，為傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)引入了SDN的部分優(yōu)勢(shì)，同時(shí)又受到傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)固有缺陷的限制。如

2、何充分利用SDN的優(yōu)勢(shì)對(duì)傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，成為當(dāng)前混合SDN流量工程的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。目前已有的混合SDN流量工程，通常假定流量矩陣已知，但事實(shí)上，混合SDN的流量矩陣很難直接測(cè)量得到。而已有的估計(jì)方法主要是針對(duì)傳統(tǒng)IP網(wǎng)絡(luò)的，不完全適用于混合SDN網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，現(xiàn)有的混合SDN流量工程在實(shí)施路由優(yōu)化時(shí)，未考慮SDN節(jié)點(diǎn)自身服務(wù)能力的實(shí)際限制，導(dǎo)致在一味追求網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)的同時(shí)，可能超出SDN節(jié)點(diǎn)的服務(wù)極限。本文針對(duì)混合SDN流量工程中

3、的上述問(wèn)題進(jìn)行研究，主要完成了以下工作:
　　(1)提出了一種基于OD流聚類(lèi)的自適應(yīng)多Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AdaptiveMulti-Elman Neural Network, AMElman)估計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)混合SDN流量矩陣的精確估計(jì)。該算法利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，避免了先驗(yàn)信息對(duì)估計(jì)過(guò)程的影響;通過(guò)對(duì)OD流進(jìn)行聚類(lèi)，提高了整個(gè)估計(jì)過(guò)程的精確性;同時(shí)，利用SDN節(jié)點(diǎn)對(duì)OD流的精確測(cè)量，在不引入額外測(cè)量代價(jià)的情況下提高了估

4、計(jì)算法的自適應(yīng)性。
　　(2)提出了一個(gè)基于鏈路代價(jià)和的路由優(yōu)化模型及相應(yīng)的最小代價(jià)和(Minimal Cost Sum，MCS)路由優(yōu)化算法。該模型從網(wǎng)絡(luò)全局出發(fā)，以鏈路代價(jià)和最小化為優(yōu)化目標(biāo)，并將混合SDN中SDN節(jié)點(diǎn)的實(shí)際處理能力納入約束條件，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)鏈路負(fù)載均衡的最優(yōu)化，克服了已有模型的諸多局限。
　　(3)利用Abilene網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)上述算法進(jìn)行仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AMElman算法比已有的算法具有更高的估計(jì)