[发明专利]一种SD-WAN环境中路径计算方法及装置有效
申请号: | 201810114172.X | 申请日: | 2018-02-05 |
公开(公告)号: | CN108449265B | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 曲桦;赵季红;李彬 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | H04L12/721 | 分类号: | H04L12/721;H04L12/725;H04L12/851;H04L12/931;H04L12/947;H04L12/24;H04L12/26 |
代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 张震国 |
地址: | 710049 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 sd wan 环境 路径 计算方法 装置 | ||
1.一种基于SD-WAN环境中路径计算装置的SD-WAN环境中路径计算方法,所述SD-WAN环境中路径计算装置包括由若干个控制器垂直部署的局域SD-WAN组成的全局SD-WAN,所述的局域SD-WAN控制器为局域控制器LocalController,管理局域SD-WAN中的网络流量;全局SD-WAN的顶层控制器为根控制器RootController,管理全局SD-WAN的网络流量;
所述的局域SD-WAN包括数据平面(103)、控制平面(102)和应用平面(101),其中数据平面由交换节点和网络链路组成;控制平面由局域SD-WAN控制器构成,控制器包含南向接口Southbound Interface、北向接口Northbound Interface、东西向接口East-WestInterface、数据平面状态检测模块、路径计算模块;应用平面由网络应用服务接入网络;
其特征在于:
步骤一:根据南向接口中OpenFlow1.3协议通过计量表即Meter字段对网络流量进行度量;
如果计量表记录了OpenFlow交换机中的某端口在时间为t内发送的字节数为q,链路负载带宽为:
如果交换机入队列时间戳为ti和出队列时间戳为to,则计算发送时延为:
delayqueue=to-ti (2)
如果交换机端口发送流时间戳为to1和完成发送的时间戳为to2,则计算发送时延为:
delaysend=to2-to1 (3)
如果相邻节点的链路连接端口发送tsi和接收时间tri,则计算链路时延:
delaylink=tri-tsi (4)
抖动则根据链路和节点的时延整体的变化幅度来度量:
其中∑delay为链路和节点的时延整体,t为与时延整体对应的总时间;
如果根据节点端口接收字节数bin和发送字节数bout,则计算丢包率:
公式(1)-(6)得到数据平面状态结果即QoS计量;
步骤二:构建节点和链路的服务质量参数
(1)节点服务质量参数,模型中QoS参数包括丢包率、时延以及交换机指标,体现了节点的交换能力,其模型如下:
其中
其中对于公式(7)和公式(8)具体参数如下:losspacket(t)是交换机或者路由器的丢包率,delayqueue(t)是交换机的平均队列时延,delaysend(t)为队列的发送时延,Us(t)为交换机负载情况,选择CPU、交换队列长度、内存使用率作为标准,当负载超过k′%则认为不适合作为QoS路由节点,参数a为节点服务质量参数调整因子,此时调节NQos(t)在能够引用的范围之内,λ为loss和delay的比例调节参数,λ,k′则由北向接口API对QoS程序发开者开放;
(2)链路服务质量,模型中QoS参数包括链路负载带宽、链路时延、链路丢包率,体现了链路的传输服务能力,其具体模型如下:
其中
其中参数意义如下:BW是链路负载带宽,losslink(t)是链路平均损失,delaylink(t)为链路时延,bwrequest为应用开发者提供的目标QoS的带宽指标,参数b为链路服务质量参数调整因子,此时调节LQos(t)在能够引用的范围之内,μ为loss和delay的比例调节参数,由北向接口API对QoS程序发开者开放;
步骤三:路径计算方法以局域SDN和全局SDN为计算装置,以蚁群算法为计算模型,以节点和链路服务质量参数为计算模型的启发因子,信息素因子关联时延和丢包率相关QoS指标,节点和链路服务质量通过API开放网络能力;
信息素因子决定了在当前节点上,蚂蚁选择下一跳节点的概率大小,对SD-WAN场景公布以下路径选择概率计算方法:
公式(11)特征在于使用节点服务质量参数和链路服务质量参数替换掉原始的启发因子后的路径选择概率模型,该模型中NQos(ij)(t)和LQos(ij)(t)分别表示节点和链路服务质量参数,使传统的蚁群算法具有双启发因子,其中参数α表示蚁群信息素对蚂蚁选择路径的影响权重,α值越大权重越大,其收敛速度也越快;参数β和γ分别表示节点服务质量参数和链路服务质量参数对路径选择的影响权重,β和γ值越大对启发因子权重越大,通过调整节点和链路服务质量参数中λ和μ参数从而控制发送的业务属性;
信息素因子反应了上一时刻信息素和上次距离本次更新之前信息素的总和,其大小和更新方法影响了蚁群算法收敛的速度,公式(12)(13)共同构成了信息素因子的更新过程:
其中
公式(12)为原始的蚁群信息素更新模型,ρ为信息素挥发系数,在QoS参数指标中,时延成和增加、损失率成积增加的方式随着路径的长度增加而变换,因此按公式(13)的方式更新信息素因子;
其中参数hk表示蚂蚁k在时间[0,t+n]之间交换的跳数的总和,delay表示在时间[0,t+n]之间链路时延和节点中队列和发送时延的总和,loss表示在时间[0,t+n]之间节点和链路损失率的乘积。
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