一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法技术

本发明专利技术公开一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，包括：步骤1，利用SDN控制器检测数据中心网络中通过每个交换机端口的流量，判断该流量是否为大象流，若是，则跳转到步骤2；步骤2，将大象流与负载均衡阈值进行比较，若超过负载均衡阈值，则跳转到步骤3；步骤3，将所有属于同一个交换机集群内的大象流进行聚合；步骤4，使用混合算法计算最佳路由，利用最佳路由对聚合后的大象流进行转发。本发明专利技术的负载均衡方法对数据中心结构和流量特点进行分析，采取流量检测识别的方式，把对链路负载影响大的大象流重新规划路由，对老鼠流则使用ECMP算法进行转发，充分利用了数据中心的链路流量，减少网络拥塞的发生，改善网络传输性能均衡。改善网络传输性能均衡。改善网络传输性能均衡。

【技术实现步骤摘要】
一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法


[0001]本专利技术涉及数据中心网络流量调度技术，特别涉及一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法。

技术介绍

[0002]随着网络技术的飞速发展，数据中心网络承担着越来越多的业务应用，庞大的业务量使得数据中心规模逐渐扩大，网络流量更加复杂。因此，如何有效地管控数据中心网络的内部流量，提高资源利用率和优化网络性能是目前数据中心网络急需解决的难题。
[0003]数据中心网络中大象流仅约占总流量的10％，但是因为其持续时间长，所以占用了大部分的网络带宽，导致网络拥塞和传输流量能力下降。此外，传统的资源调度方案很少基于流量业务特性设计，导致网络业务的性能需求很难得到全部的满足。随着网络流量的日益增多以及拓扑结构的日益复杂，数据中心网络在保障流量传输，提高资源利用率方面并没有很好的解决方法。
[0004]软件定义网络(SDN)可以在一定程度上解决上述难题，SDN架构分离了网络设备的控制功能和数据转发功能，这样交换机只包含转发部分，控制部分则集中交给控制器做统一管理，实现了对网络的集中式管控。但是目前基于SDN架构的数据中心网络流量调度方案大多只针对单条流的调度处理，而缺乏对网络流量的整体特征的描述。大量单一流量频繁访问控制器会加重控制器的负担，延长流的等待处理时间，并且传统的资源调度算法未针对流量的业务类型进行服务，会造成网络拥塞、时延增加，甚至丢包，业务性能体验有所下降。

技术实现思路

[0005]专利技术目的：针对以上问题，本专利技术目的是提供一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，以改善数据中心网络传输性能的基本思想为基础，对进入数据中心网络的数据流按照大象流、老鼠流的标准进行识别，并采取不同的策略对其进行处理，实现流量的均衡调度。
[0006]技术方案：本专利技术的一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，该方法包括以下步骤：
[0007]步骤1，利用SDN控制器检测数据中心网络中通过每个交换机端口的流量，判断该流量是否为大象流，若是，则跳转到步骤2，否则，将该流量采用ECMP算法进行转发；
[0008]步骤2，将大象流与负载均衡阈值进行比较，若超过负载均衡阈值，则跳转到步骤3，否则，将该大象流采用ECMP算法进行转发；
[0009]步骤3，将所有属于同一个交换机集群内的大象流进行聚合，进入步骤4；若检测出单一大象流，则使用Floyd算法计算出所有交换机节点之间的最短路径集合，根据源和目的交换机节点的位置对单一大象流进行选择下发；
[0010]步骤4，使用混合算法计算最佳路由，利用最佳路由对聚合后的大象流进行转发。
[0011]进一步，步骤4中所述使用混合算法计算最佳路由包括：利用人工蜂群算法找到聚合后集合中最优路径的多个可行解，然后选出最优可行解执行烟花爆炸搜索，计算爆炸产生的火花数，通过比较火花点对应的适应度值，输出全局最优解作为最佳路由。
[0012]进一步，所述步骤4具体包括：
[0013]步骤41，引领蜂搜寻阶段：
[0014]使用人工蜂群算法在数据中心网络中随机生成n个可行路径，引领蜂在这n个可行路径中进行循环搜索迭代，更新可行解源的位置，表达式为：
[0015][0016]其中，Λ
ij
是候选可行解源，θ
ij
是可能的解，θ
a
和θ
b
是随机选取的两个己知解，θ
c
是当前最优的解位置，是差分变异因子，表达式为：
[0017][0018]其中，p表示当前迭代的次数，p
max
表示最大迭代次数；
[0019]当达到最大迭代次数时引领蜂停止搜索，计算所有可行解的适应度值，选取适应度值大的排在前面的几个可行解进入步骤42，适应度计算表达式为：
[0020]Y(x
i
)＝α
·
B+β
·
N，α+β＝1
[0021]其中，α，β是适应度影响因子，B定义为路径的最小剩余带宽，N是路径大象流数目的倒数；
[0022]步骤42，跟随蜂搜寻阶段：
[0023]跟随蜂接收引领蜂发送的信息后，按照一定概率挑选可行解，根据可行解的适应度值采用轮盘赌算法计算每个可行解的概率，表达式为：
[0024][0025]其中，Y
i
为可行解的适应度值；j表示维度，p表示当前迭代的次数；
[0026]跟随蜂在选择一个可行解后，继续在这个可行解附近范围内搜寻其他可行解，计算适应度值，通过适应度值大小比较新旧可行解，保留适应度值更高的可行解进入到步骤43；
[0027]步骤43，侦查蜂搜寻阶段
[0028]如果某一个解持续多次循环都没有更新，则认为此解可能陷入了局部最优情况，此时这个解关联的引领蜂将转变为侦查蜂，开始对新的可行解进行随机搜索，生成新解，表达式为：
[0029]S
i
＝S
min
+(S
max
‑
S
min
)
×
d，i＝1,2,3,
…
,K，
[0030]其中S
i
＝{S1,S2,
…
,S
K
}表示生成的可行解，K表示解的维度，d是[
‑
1,1]区间内的随机数，S
max
是维度的上界，S
min
为下界。
[0031]进一步，所述步骤4还包括：
[0032]步骤44，计算步骤43得到的可行解集的适应度值，选取最大适应度值对应的可行解作为最优点，再根据距离公式选取其他5个可行解，所述距离公式为：
[0033][0034]其中，R(X
i
)＝∑
j∈M
‖X
i
‑
X
j
‖；X
i
和X
j
是解集中的任意解，j≠i，M表示解集中解的数目；
[0035]步骤45，当烟花爆炸时，会在周围产生许多火花，生成新的可行解，爆炸产生的火花Y
i
根据以下公式计算得到：
[0036][0037]其中，是总的火花数目，是一个固定值；S＝6是被选择出来进行烟花爆炸搜索的可行解数目；Y
max
是当前解集中最差的适应度值；f(X
i
)是第i个解的适应度值；ε用来防止Y
i
取值为0；
[0038]步骤46，在烟花爆炸算法产生的Y
i
个火花中，通过计算最大适应度值选取对应的最优火花点作为新的最优解；
[0039]步骤47，将新的最优解与步骤44中的最优点进行比较，取适应度值较大的路径作为最佳路由。
[0040]进一步，步骤3中将所有属于同一个交换机集群内的大象流进行聚合具体包括：
[0041]生成一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1，利用SDN控制器检测数据中心网络中通过每个交换机端口的流量，判断该流量是否为大象流，若是，则跳转到步骤2，否则，将该流量采用ECMP算法进行转发；步骤2，将大象流与负载均衡阈值进行比较，若超过负载均衡阈值，则跳转到步骤3，否则，将该大象流采用ECMP算法进行转发；步骤3，将所有属于同一个交换机集群内的大象流进行聚合，进入步骤4；若检测出单一大象流，则使用Floyd算法计算出所有交换机节点之间的最短路径集合，根据源和目的交换机节点的位置对单一大象流进行选择下发；步骤4，使用混合算法计算最佳路由，利用最佳路由对聚合后的大象流进行转发。2.根据权利要求1所述的SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，其特征在于，步骤4中所述使用混合算法计算最佳路由包括：利用人工蜂群算法找到聚合后集合中最优路径的多个可行解，然后选出最优可行解执行烟花爆炸搜索，计算爆炸产生的火花数，通过比较火花点对应的适应度值，输出全局最优解作为最佳路由。3.根据权利要求2所述的SDN环境下数据中心网络负载均衡方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：步骤41，引领蜂搜寻阶段：使用人工蜂群算法在数据中心网络中随机生成n个可行路径，引领蜂在这n个可行路径中进行循环搜索迭代，更新可行解源的位置，表达式为：其中，Λ
ij
是候选可行解源，θ
ij
是可能解，θ
a
和θ
b
是随机选取的两个己知解，θ
c
是当前最优解位置，是差分变异因子，表达式为：其中，p表示当前迭代的次数，p
max
表示最大迭代次数；当达到最大迭代次数时引领蜂停止搜索，计算所有可行解的适应度值，选取适应度值大的排在前面的几个可行解进入步骤42，适应度计算表达式为：Y(x
i
)＝α
·
B+β
·
N，α+β＝1其中，α，β是适应度影响因子，B定义为路径的最小剩余带宽，N是路径大象流数目的倒数；步骤42，跟随蜂搜寻阶段：跟随蜂接收引领蜂发送的信息后，按照一定概率挑选可行解，根据可行解的适应度值采用轮盘赌算法计算每个可行解的概率P
i
，表达式为：其中，Y
i
为可行解的适应度值；j表示维度，p表示当前迭代的次数；跟随蜂在选择一个可行解后，继续在这个可行解附近范围内搜寻其他可行解，计算适应度值，通过适应度值大小比较新旧可行解，保留适应度值更高的可行解进入到步骤43；步骤43，侦查蜂搜寻阶段
如果某一个解持续多次循环都没有更新，则认为此解可能陷入了局部最优情况，此时这个解关联的引领蜂将转变为侦查蜂，开始对新的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭永安，王禹博，田丰，佘昊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：