SDN环境下负载均衡调度策略的研究与应用

"一种基于SDN环境的负载均衡调度策略，颜骏，杜江，通过识别大流并重新调度以提高调度效率，利用OpenFlow协议的hard_timeout字段识别大流，结合SDN全局视图实现大流的再调度，降低网络消耗，通过整形规划选择交换机以减少轮询流量，使用MPLS减少流表项消耗，最终在Mininet上仿真验证算法效果，有效提升流完成时间。" 本文主要探讨了在软件定义网络（SDN）环境下，针对数据中心网络中多等价路径（ECMP）调度算法的改进策略。传统的ECMP算法虽然在处理等价路径流量分发上有其优势，但面对大数据流冲突时显得力不从心。为此，研究者提出了一种新的调度策略，旨在解决大流冲突，提高网络资源的利用率。 首先，该策略的核心是通过识别大流并对其进行特殊处理。利用OpenFlow协议中的"hard_timeout"字段，可以有效地监测和识别出网络中的大流。OpenFlow协议允许控制器对网络流量进行精细控制，"hard_timeout"字段可以设置流条目的过期时间，从而在识别到大流时进行动态调整。 其次，由于SDN提供了全局网络视野，控制器可以基于这一优势对识别出的大流进行重新调度，避免它们在同一路径上造成拥堵，提升网络的整体吞吐量。这一步骤通过优化算法来实现，例如整形规划，可以智能选择合适的交换机，以最小化轮询导致的额外流量。 此外，为了进一步减轻交换机流表的压力，该策略还引入了多协议标签交换（MPLS）技术。MPLS通过标签转发而非查找流表来处理数据包，这显著减少了流表项的需求，从而提高了交换机的处理效率和整个网络的性能。 最后，为了验证该策略的有效性，研究者使用了Mininet，这是一个开源的网络模拟和原型平台。通过Mininet的仿真结果表明，提出的算法能够显著提高流完成时间，验证了其在改善数据中心网络负载均衡和提高网络效率方面的有效性。 总结来说，该研究为SDN环境下的数据中心网络提供了一种创新的负载均衡解决方案，通过智能识别和调度大流，以及优化交换机选择和流表管理，实现了网络资源的更高效利用，对于应对现代数据中心的高流量需求具有重要的实践意义。