[发明专利]一种SDN增强路径装箱装置及方法

说明书

一种SDN增强路径装箱装置及方法，用于解决基于SDN控制器路径计算单元中出现的装箱问题。本发明综合考虑了通信网络中带宽资源、扰动、时延等相关约束条件，使用粒子群算法，与SDN控制器网络拓扑规划模块相关技术结合，旨在网络中新业务带宽资源不足情况下智能化调整业务路径规划提供装箱方案，属于电信网络智能算法优化领域。主要创新点包括：1、基于SDN技术的网络装箱业务的编排方案；2、在装箱决策模型中引入了基于SDN的网络业务调度；3、利用粒子群算法模型提高网络全局带宽利用率。

技术领域

本发明属于电信网络智能算法优化领域，具体涉及一种SDN增强路径装箱装置及方法。

背景技术

在当前通信网络环境下，带宽资源是网络中最关键的资源。当网络负载不均衡，即网络中局部网络带宽使用率过高，而其余部分带宽使用率过低，会引起不必要的网络拥塞和资源浪费，并且会出现在当前整体网络带宽资源足够的情况下无法给新增业务计算合法路径。为了实现网络的资源合理利用，可以通过一些智能算法调节网络的资源使用分布，并计算出最优的路径分配方案，即全局优化调整已部署业务在网络中的通信链路，使整网腾出新业务得以部署的网络资源，并且对整网业务的扰动率最小。

在传统的路由器解决方案中，业务路径的计算主要通过跳数、延迟、所占带宽资源与链路代价为约束的条件下的最短路径优先算法实现的。传统方案的缺陷在于：(1)如果从一个源节点到目的节点的流量超过了最短路径的容量，最短路径将变得拥塞，但同时这两点之间可能有一条更长的路径没有被充分使用；(2)在来自不同源节点的最短路径在一条链路上重叠的情况下，如果通过该链路的总流量超过了该链路的容量，那么就会发生拥塞。随着入网客户的增加，现有的网络规模飞速增长，网络拥塞情况也愈加严重。

粒子群算法(Particle swarm optimization，PSO)是基于种群的优化算法。它具有快速收敛和操作简单等特点，在工程、经济管理等诸多领域得到广泛应用，成为智能计算领域研究的新热点。粒子群优化算法是一种具有形式简洁、收敛快速和参数调节机制灵活等优点的进化算法，并且已经成功应用于单目标优化问题，被认为是求解多目标优化问题最具潜力的方法之一。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种SDN增强路径装箱装置及方法，解决面向SDN通信网络中网络负载新增业务装箱的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种SDN增强路径装箱装置，其特征在于，包括：网络业务调度中心，所述网络业务调度中心是为系统提供基础通信和管理功能的模块，其核心组件是SDN控制器；网络业务调度中心的组件接口包括：用于传递定制参数的北向接口，用于传递packet-in或者packet-out消息的数据包接口，用于下发流表或转发流表的流表接口，用于获取网络拓扑的接口；网络业务调度中心的功能模块包括：网络拓扑识别模块，业务负载评估模块，网络路由计算模块；

所述业务负载评估模块是对进入网络中的指标信息进行评估，通过大数据技术实现，在网络业务调度中心中构建一套业务指标大数据库，从而根据业务信息快速评估业务指标性；

所述路由计算模块是基于网络的拓扑信息以及网络安全设备信息，计算一条从数据流量入口到转发设备，再到数据流量出口的流路径。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，所述SDN控制器采用Floodlight、POX或NOX；所述指标信息包括数据流量的大小、时延、传输速率。

同时，本发明还提出了一种如上所述的SDN增强路径装箱装置的装箱方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：当前工作的网络中新增业务的数据流量需要请求生产环境中的网络资源时，如果资源不足的情况，向网络业务调度中心发送新增网络业务装载请求，网络业务调度中心接收到业务装载请求后，启动网络业务路径装箱机制；