SDN中一种多控制器负载均衡方案

摘要

针对软件定义网络(software defined network,SDN)中控制器子域分区不合理导致的控制器负载分配不平衡、网络通信性能下降的问题,本文提出一种基于负载均衡的多控制器部署(multi-controller load balancing,MLB)方案.在初始静态网络中,提出一种基于域内和域间通信成本的负载平衡控制器部署模型,并将流量请求转换为排队模型.MLB将近邻传播(affinity propagation,AP)算法中的偏置参数和阻尼系数这两个参数作为粒子,通过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行智能调整,解决集群性能受偏置参数和阻尼系数初始值影响的问题,得到合理的网络规划.实验结果表明:与亲缘传播算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,该方案可以提供更稳定、准确和负载均衡的多控制器部署.