[发明专利]一种基于SDN的数据中心互联网络的流量矩阵在线估计方法在审

专利信息
申请号: 201710065038.0 申请日: 2017-01-19
公开(公告)号: CN106850348A 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 马争鸣;赖东亮;杨广铭;尹远阳;孙嘉琪;黄卓君 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: H04L12/26 分类号: H04L12/26;H04L12/803;H04L12/24;H04L12/721
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 sdn 数据中心 互联网络 流量 矩阵 在线 估计 方法
【权利要求书】:

1.一种基于SDN的数据中心互联网络的流量矩阵在线估计方法,其特征在于:

A、利用修正的广义重力模型估计出流量矩阵X,找出X中前k条最大的OD流;

B、通过SDN流表测出这k条OD流的准确值,同时利用这些值反演重力模型系数;

C、根据链路流量方程和估计的流量矩阵,估计出每条链路的流量,再与实测值相比较,定位出估计误差较大的链路集合L;

D、利用OD流通过链路集合L的误差的累加值,找出n条对估计误差影响较大的OD流,通过SDN流表测出上述n条OD流,同时更新估计的流量矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤A具体包括:将SDN-DCI网络的流量分为三种不同的类型,分别新增流量系数α、β、μ来修正现有的重力模型;在最初的流量矩阵估计时,将α、β、μ的初始值设为1(即与现有重力模型一致),估计出流量矩阵X,同时找出X中前k条最大的OD流,而后利用这k条OD流的实测值,校正重力模型流量系数α、β、μ。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤B具体包括:对于A中找出的前k条最大OD流,利用SDN TCAM表项,通过流表解聚合的方式,在相应设备节点中均匀地增加相应流表项,调整流表优先级,达到在不改变源路由的情况下,测出这k条流的准确值,并且实现节点流表数目的负载均衡;同时将测得的前k条最大OD流的值反过来校正重力模型系数α、β、μ。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于实现节点流表数目的负载均衡具体包括:

B31、为使流表均匀的分配到各个节点设备,降低每个节点的负载,记网络中的所有传输节点集合为S{s1,s2,s3,…,st},其中t为传输节点的总数量,根据网络路由拓扑信息,分别找出这k条流中的每条流传输所经过的所有节点设备,记为Ni{sn,sm,...}其中i=1...k,n,m∈{1,2,3,…,t};

B32、创建一k*t的矩阵V,若第i条流经过节点sn,则Vin=1,否则为0;

B33、计算获得的矩阵V的每一列的1个数q,将每一列中原本为1的值改为q,代表经过该节点的流的数目有q个。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤C具体包括:

C1、根据网络拓扑和路由信息得出路由矩阵A,根据链路流量方程和估计的流量矩阵,计算出每条链路的估计流量值

C2、利用SNMP协议所获得的链路负载测量信息Y与链路估计值对比,定义相对误差计算出每条链路的相对误差;

C3、给定误差阈值ε,找出w条εy>ε的估计误差较大的链路,从而缩小寻找估计误差较大的OD流的搜索范围。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于所述步骤D具体包括:

D1、定义OD流的误差因子λ为该条OD流流经这w条估计误差大于ε链路的条数;由于OD流的估计误差在链路中具有传播性,显然误差因子λ越大,该OD流估计误差较大的可能性就越高;

D2、为在估计误差较大的链路集合L{l1,l2,…lw}中找出n条对估计误差影响较大的OD流,任取n流经l1链路的OD流,计算其误差因子并找出误差因子最小(λmin)的OD流fmin。记这n条流为初始结果集Q;

D3、依次不重复的遍历流经L中其余w-1条链路的所有OD流,计算其OD流误差因子。同时,也计算出流经l1链路余下的OD流的误差因子;

D4、若步骤6.2中有某条计算的OD流f的误差因子大于λmin,则将该条流f替换fmin,更新结果集Q,并重新计算误差因子最小(λmin)的OD流fmin,遍历一次,便得到n条对估计误差影响较大的OD流。

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