自適應在SDN網絡中應用的研究

鄧志華

（四川大學計算機學院，成都　610025）

自適應在SDN網絡中應用的研究

鄧志華

（四川大學計算機學院，成都610025）

0　引言

在大規模的SDN網絡中,網絡中控制器的部署會在很大程度上影響整個網絡的延遲、可靠性以及負載均衡等。由于大規模網絡自身的高延遲、突發性等固有的特點，很難保證在一次部署之后永久性高效地運行整個網絡，隨著網絡器件的加入，以及不同應用的部署網絡性能尤其是控制器的性能會隨之受到影響。在控制器的部署方面，控制平面在數量上經歷了從單控制器到多控制器，在結構上經歷了從多控制器的扁平化結構到垂直結構的發展，在靈活性和可擴展性方面[1]，經歷了從靜態的部署到動態地部署，意圖通過改變控制器的部署方式，使網絡達到一個最佳的狀態（具備高性能、低延遲、安全可靠、靈活性高等的特點）。現有的改進算法都只是針對某些特定的場景進行分析與設計。然而，當改變特定的參數時，由于算法本身對這些特定參數的高度敏感性以及大規模網絡多樣性的特點，因此，這些算法不具備解決突變和多樣性強的大規模網絡負載均衡問題。本文主要從控制器部署的靈活性和可擴展性方面，分析控制器負載均衡問題產生的原因以及自適應的特點，并證明通過設計自適應學習算法來改進現有針對控制器負載均衡問題的部署策略的可行性。

1　負載均衡處理對比

1.1傳統網絡

由于傳統網絡的控制平面和轉發平面的耦合使得整個網絡系統相對封閉，傳統網絡的負載均衡裝置一般是在考慮計算機設備（例如CPU、內存的時用率）的工況時所設計的一種均衡決策。而沒有考慮到龐大的計算機網絡流量對終端系統處理能力所帶來的性能瓶頸以及缺少對網絡轉發設備的細粒度控制和調度策略，盡管傳統的網絡路由器能夠在不同路徑之間分配帶寬，但這也僅僅局限于對線路的控制[3]。圖1介紹了傳統的服務器端網絡負載均衡的模型，均衡服務器根據后端服務器（S1，S2，S3）的負荷狀態通過分發機制將外部客戶端請求的分發到不同的服務器，因此，均衡服務器必須保持與客戶端之間的會話并且將同一個會話TCP包通過NAT轉換提交給同一個處理該會話的服務器。

圖1　

1.2SDN網絡

基于SDN的服務器負載均衡網絡不再直接修改網絡中TCP包的源/目的IP地址、源/目的端口等，而是通過分布式流表來實現NAT的轉換功能，SDN均衡器在網絡中只是基于相應的均衡算法產生、修改或者刪除流表中的規則（如圖2）。這樣，一方面降低了網絡中對包處理的開銷，另一方面通過解耦均衡控制器、維護服務器負載狀態來更新流表轉發規則，提高了網絡管理的效率和靈活性。文獻[3-4]都提出來一種通過SDN來分發用戶請求的算法，一種是通過通配符匹配來降低流表中規則數量，另一種則通過靜態和動態地適配算法來管理外部請求，兩者都能夠很好地降低網絡資源的消耗以及均衡網絡服務器的負荷。

圖2　

2　大規模網絡中SDN負載均衡方法分析

上一節對比了傳統網絡和SDN網絡在處理網絡負載均衡問題上的優缺點，由于傳統網自身的許多限制（封閉性所造成的），網絡的負載均衡方法受到了網絡本身體系結構上的瓶頸。而對于SDN網絡來說，相當于開放了這些限制，使其在設計高性能算法等各方面提供了條件。本節將分析在大規模網絡中使用SDN處理網絡負載均衡上所遇到的一些問題以及當前相應的一些解決方法。

在大規模的網絡中，如何部署SDN控制器以及如何劃分SDN域對網絡延遲、可靠性、負載均衡等起著至關重要的作用。文獻[5]中，提出了一種對平均延遲部署策略[6]（這是對最壞情況延遲部署策略的一種改進）改進的策略，即通過譜聚類算法將WAN劃分為多個AS（自治系統）來對待，因為如果將整個控制平面作為一個整體來對待，將會忽略每個控制器獨立個體的可靠性以及控制器之間的傳播時延，相比平均延遲部署策略，這種分區策略能夠很好地保證各個OpenFlow交換機對流的處理延遲隨著流的增加而保持一個相對平穩的趨勢。上述的將WAN劃分為多個AS的方法雖然可以有效地保持較好的負載均衡狀態，但沒有一個確切的算法來確定分區后的控制器如何部署以及在網絡中部署多少個控制器（這是一個NP-hard問題），另一方面，由于聚類方法自身的局限性，不能滿足計算速度快、聚類精度高和無監督（不依賴先驗知識、對參數不敏感）等的基本要求[6]。因此，需要一種能夠隨網絡狀態變化情況自學習的算法來滿足大規模網絡突變性強、結構復雜等的特點而進行動態調整和適應。下節將從自適應算法的特點以及適應場景,分析自適應算法在解決大規模SDN網絡負載均衡方面應用的可能性。

3　自適應介紹

自適應是指在處理和分析過程中，根據數據的特征自學習并動態地調整對數據的處理方法、順序、參數和邊界條件/約束條件等，使所處理的數據適應統計分布特征和結構特征而取得最佳的處理效果的過程。在本文中的實現是通過AS中交換機的數據反饋來動態調整控制器的約束條件來應用該想法。

3.1自適應算法

自適應算法所采用的最優準則有最小均方誤差（LMS）準則，最小二乘（LS）準則、最大信噪比準則和統計檢測準則等，其中最小均方誤差（LMS）準則和最小二乘（LS）準則是目前最為流行的自適應算法準則[7]，根據應用場景的不同，自適應算法的實現方式也會有相應的變化,如文獻[8]中提出的一種分布式任務的節點自適應算法，通過結合系統反饋數據和概率論，得出網絡各項參數指標，并運用分段討論和求極值簡化算法的表達形式，提高了自適應算法的適用性；文獻[9]提出了一種基于IP包頭多域分類的自適應負載均衡算法，通過動態調整TCP流數目最少的流數，能夠在各處理節點間保持動態負載均衡的同時保持會話的完整性，并分析并總結了一些動態的和自適應調度的處理負載均衡的算法。

3.2自適應在SDN網絡中的應用

設想：在分區后的大規模SDN網絡中，每個AS中的交換機通過反饋自身狀態而控制器通過該反饋的情況以及系統負荷等情況綜合分析調整約束條件，使各自治系統達到一個最佳的均衡狀態，該系統在假設SDN網絡在自治系統劃分和控制器部署問題上已經得到了一個成熟地解決方案，本文針對的是網絡部署后期所發生的網絡負載不均衡現象所提出的一種解決方案。由于大規模網絡遷移交換機會帶來很多計算開銷，因此，對于終端出現瓶頸的系統來說，遷移交換機無疑是一種糟糕的選擇。選擇自適應算法的一個很重要的原因，就是使用自適應在單個的AS中進行動態調整，而對于SDN網絡來說，這種調整是通過選擇控制器的策略，并通過該策略來改變流轉發規則實現的，因此，避免了因為計算和轉換等導致的各種包處理開銷。

以下是實現該設想的操作流程圖。

4　對比分析論證

對比傳統的SDN網絡，控制器多了一個自適應算法分析模塊，該模塊通過下層數據平面交換機所反饋的網絡狀態對整個AS系統進行動態分析，并對分析的結果與特定的約束條件進行判斷，選擇一種適合該自治系統最佳的一種系統負載均衡策略，如果不滿足條件，則不會更改控制器的轉發策略，這樣一方面可靈活的控制下層數據流的轉發；另一方面，在一定程度上減少不必要的算法開銷。自適應既可以選擇一種局部最優的策略算法，也可以在后期通過各個自治系統之間的東西向接口通信靈活地選擇其他合適的策略。

大規模網絡的多樣性特定決定了網絡不能單一地通過某種統一的策略來達到全局網絡的負載均衡，加入自適應模塊相當于一種對子網絡的定制化，根據子網絡的需求選擇一種最佳的轉發策略。這種網絡系統的控制平面負責管理全局網絡負載均衡，而轉發平面通過反饋機制實現局部網絡的負載均衡，這是一種雙向平衡策略。

圖3　

5　結語

本文從網絡產生負載均衡問題的原因出發，對比SDN網絡與傳統網絡在解決服務器端負載均衡上的優缺點，以及SDN在解決大規模網絡負載均衡問題上的不足，并描述自適應算法的適應場景，提出了使用自適應的SDN網絡系統。綜合現有關于SDN網絡負載均衡問題的解決思路，論證了自適應算法在解決該領域問題的可行性。后階段工作將針對大規模的SDN網絡設計具體的實驗，并對各種場景進行實驗對比和分析論證。

[1]左青云,陳鳴,趙廣松,邢長友,張國敏,蔣培成.基于OpenFlow的SDN技術研究[J].軟件學報,2013,24（5）:1078-1097.

[2]Mao Qilin,Shen WeiKang.A Load Balancing Method Based on SDN,Measuring Technology and Mechatronics Automation（ICMTMA）[C]，2015,18-21.

[3]Hai-long Zhang,Xiao Guo.SDN-Based Load Balancing Strategy for Server Cluster[C].Proceedings of CCIS，2014.

[4]Peng Xiao,Wenyu Qu.The SDN Controller Placement Problem for WAN[C].Symposium on Privacy and Security in Commutations, IEEE/CIC ICCC,2014.

[5]B.Heller,R.Sherwood,N.McKeown,The Vontroller Placement Problem[C].In Proc:The First Workshop on Hot Topics in Software Defined networks,HotSDN,2012.

[6]楊博,劉大有.復雜網絡聚類方法[J],Journal of Software 2009（9）,54-66.

[7]自適應算法.http://baike.baidu.com/view/3378814.htm

[8]閔帆,石兵,楊國維,周明天.分布式系統中任務分配的一種節點自適應算法[J].計算機學報,2003,26（3）:302-308.

[9]陳一驕,盧錫城,時向泉,孫志剛.一種面向會話的自適應負載均衡算法[J].計算機學報,2008,19（7）:1828-1837

SDN;Control Plane;Load Balancing;Adaptive Algorithm

Research on Self-Adaptive Applied in SDN Network

DENG Zhi-hua
（College of Computer Science,Sichuan University,Chengdu 610065）

1007-1423（2016）02-0016-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.02.004

鄧志華（1989-），男，湖南長沙人，碩士，研究方向為計算機網絡

2015-11-26

2015-12-26

SDN網絡控制與轉發分離的思想使得網絡具有更好的可編程性以及更好的資源利用率;然而,隨著網絡規模的增大,單控制器因其自身的性能瓶頸不能滿足大規模網絡的控制需求,而多控制器則需要通過交互自身的網絡狀態來生成全局網絡視圖，并根據該網絡視圖生成相應的轉發規則來控制數據平面進行流的轉發;對于多控制器的SDN網絡,根據全網視圖下發的規則進行流的轉發,可能產生控制平面同一時刻的異步狀態以及網絡的不穩定性和負載均衡等這些潛在的問題。自適應算法能夠通過學習調整并優化代價函數,使之達到最佳的均衡狀態。針對SDN網絡負載均衡問題產生的原因以及目前解決該問題所提出方法及存在的優缺點,介紹并分析了自適應算法在解決大規模SDN網絡負載均衡問題上的可行性。

SDN；控制平面；負載均衡；自適應算法

The idea of decoupling control plane from data plane in software defined networks which makes the network a better programmability and resource utilization.Nevertheless,with the scale of increasing network,this centralization can not meet the needs of large-scale network in single controller network for it’s performance bottlenecks and may trigger asynchronous state,unreliability and load balancing problems for multi-controller SDN network to forward stream according to this global network view.Adaptive algorithm can adjust and optimize the cost function by learning to balancing state.Discusses the causes and existing solutions including its pros and cons to load balancing and the feasibility of adaptive algorithm in solving large-scale SDN network load balancing problem.