面向数据中心的控制器部署和流量调度技术研究

摘要

近年来，随着云计算的迅猛发展，越来越多的互联网用户同时在线，致使数据中心内部流量激增，流量调度和控制器的部署是提高数据中心服务能力的两个关键问题。目前，数据中心普遍采用胖树型拓扑，广泛存在等价多路径。传统的基于ECMP的流量调度机制，通过静态哈希表映射，在众多条最短路径中为流量随机选择一条路径，而不考虑当前网络的负载均衡情况和对其他流量的影响，因此，很容易使网络发生拥塞，造成严重的带宽损失。SDN网络由于其控制平面和数据平面分离，拥有更好的全局视图和可编程性，被广泛应用于数据中心。SDN中交换机与控制器之间的时延是其网络架构中的很关键的因素。此外，控制器之间的负载差异，也是衡量SDN网络负载均衡性的重要指标。 本论文围绕数据中心的流量调度和控制器的部署两方面进行了深入研究，主要完成如下工作： (1)针对数据中心流量调度问题，提出了一种基于遗传模拟退火算法的调度算法，该算法不仅考虑到网络的链路负载均衡性，而且也考虑了当前流调度对其他流量的影响。与已有的ECMP算法、全局优化算法和基于模拟退火算法相比，它在对分带宽和传输总速率方面性能更优。 (2)针对控制器部署问题，提出了一种基于遗传算法的控制器部署方法，建立了部署方案的时延模型，通过遗传算法进行求解，利用遗传算法的空间搜索能力，得到接近最优解的部署方案。 (3)提出了一种基于改进聚类算法的控制器部署算法，该算法对传统的聚类算法进行改进，使其能应用于网络划分，并通过优化初始点加快收敛速度，与已有的控制器部署算法相比，它同时兼顾了控制器与交换机之间的时延和控制器之间的负载均衡两个指标，取得更好的优化效果。

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