SDN下的動態負載均衡機制

金 玲 束永安

(安徽大學計算機科學與技術學院 安徽 合肥 230601)

SDN下的動態負載均衡機制

金 玲 束永安

(安徽大學計算機科學與技術學院 安徽 合肥 230601)

軟件定義網絡SDN用于解決傳統網絡存在的垂直整合，難于管理等問題的新模式。在SDN的多域分布式控制平臺中，每個域的控制器則作為集中式控制器，當有大量的消息請求時，可能會導致控制器過載。為了緩解控制器的過載，提出SDN下動態負載均衡機制。當控制器負載達到閾值，控制器會優先選擇負載較大的消息遷移至負載較小的鄰域，防止控制器阻塞。通過實驗，結果證明動態負載均衡機制具有更低的阻塞率和更高的控制器利用率。

SDN 負載均衡 遷移

0 引 言

SDN是從底層的路由器和交換機將網絡的控制邏輯分離，即底層路由器和交換機只負責簡單的數據轉發，而分離出的控制邏輯則負責控制、管理整理整個網絡的新型技術。SDN依賴于運行在控制平臺的集中式控制器來管理網絡。

早先提出的單一的集中式控制器管理網絡如Beacon[1]，但是隨著網絡的擴大，單一的集中式控制器出現擴展性、可靠性等問題[2]。之后提出的SDN多域分布式控制平臺解決了在SDN中的擴展性和可靠性問題。所有控制器共享一致的網絡視圖，并負責管理整個網絡。數據平臺負責轉發數據包。通過ONF(Open Networking Foundation)定義的南向協議，控制器對整個數據平臺進行監聽、管理。

當某個域的多個交換機收到大量的、頻繁的流時，交換機無法處理時，會發送請求到控制器。該域的控制器作為集中式控制器可能被過量使用，而其他域的控制器可能處于閑置狀態。

針對以上問題，本文提出SDN下的基于流的動態負載均衡機制。其目標是當一個域的控制器過載時，將會從中選擇負載大的消息，遷移至負載小的控制器，充分利用網絡中控制器的資源和快速緩解過載控制器，平衡整個網絡的負載。

1 相關研究

Heller等[3]等首次提出控制器位置問題，考慮從傳播延遲的方向放置控制器到網絡中。Yao等[4]通過控制器的負載的視圖考慮控制器的放置問題。這些研究僅僅考慮多個控制器靜態放置。Dixit等[5]提出了名為ElastiCon靈活的控制器架構。在ElastiCon的控制器架構中，多個控制器形成控制器池，可以在不同的網絡環境下增長或收縮。并且Dixit等設計了一個交換機遷移協議，交換機能夠從一個控制器下遷移至另一個控制器下。然而，沒有具體描述如何選擇需要遷移的交換機和其目標控制器。

Cheng等[6]提出了動態交換機遷移機制，將數據平臺和控制平臺看作游戲市場，控制器看成玩家，交換機看成商品，玩家根據自身情況交換商品，達到利益最大化。當控制器負載較大時，就會啟動交換機遷移算法，雖然能夠緩和控制器負載，但是交換機發生遷移后，網絡拓撲，狀態等都要發生改變，這也增加了控制器的負載。Yao等[7]設計的控制器的安置和當控制器過載時基于流的邊界交換機動態遷移策略，將過載的控制器下處于邊界的交換機遷移至鄰域，以減少控制器的負載，如果交換機產生頻繁的遷移，可能導致網絡的不穩定，甚至可能造成網絡的崩潰。Kyung等[8]提出的負載分布機制，將過載的控制器中的消息遷移至其他控制器，緩解控制器的負載。然而，沒有設計如何選擇消息和其目標控制器，可能遷移負載較小的消息，在短時間內可能沒有緩解控制器的負載，反而增加遷移成本。Selvid等[9]提出名為COLBAS的控制器負載均衡機制，應用于分層控制平臺下，依賴于位于網絡拓撲中心的超級控制器靈活地管理每個控制器的處理的流請求。然而超級控制器則會成為集中式控制器，容易阻塞。Saifullah等[10]提出名為EHLBOF的一個新穎的負載平衡策略。能夠處理服務器的回復消息并更新服務器的狀態。Cimorelli等[11]提出基于Wardrop 平衡原理的分布式負載均衡算法，通過交換機向每個與其連接的控制器發送請求，根據相應時間判斷控制器的負載狀態，能夠動態地將交換機遷移到另一控制器，達到高效平衡OpenFlow控制器的流量、增加網絡吞吐量和最小化控制連接延遲。

2 動態負載均衡機制

2.1 動態負載均衡機制過程

本文提出的動態負載均衡機制在分布式控制平臺下，每個交換機會根據其位置分配到的控制器，將作為其默認的控制器。每個交換機中的流表項可以分配給不同的控制器，并且假定控制器共享全局網絡視圖。很多因素會造成控制器過載，如PACKET_IN消息的處理，維持本域視圖，周期地與其他控制器通信，安裝流條目等[4]。而到達交換機的數據包不與其存在的流表項匹配時，交換機會從數據平面發送PACKET_IN消息到控制器，控制器的負載主要是處理PACKET_IN消息的產生的負載[12]。

動態負載均衡機制如圖1所示，當一個交換機收到數據包，發現與交換機中存在的流表不匹配，它會發送PACKET_IN消息給默認控制器。控制器會根據自身負載情況決定是處理該消息還是將消息遷移至鄰域其他控制器。如果控制器的負載沒有達到某一閾值，那么它會通過PACKET_OUT消息或FLOW_MOD消息插入流表項，即默認控制器處理PACKET_IN消息。然而，如果控制器負載達到某一閾值，那么它會啟動動態負載均衡機制，控制器會選擇負載大的消息，將選定的消息遷移至鄰域目標控制器，將PACKET_IN消息交由其他空閑控制器處理。能夠快速減少過載控制器的負載，并且能夠充分利用空閑控制器的資源。通過這個方法，能夠實現網絡的動態管理和快速平衡網絡負載。

圖1 提出的消息遷移過程

2.2 動態負載均衡機制

我們顯示在文中相關的符號，我們用表1將其列出。

表1 符號表示及其意義

我們將PACKET_IN消息的到達率和PACKET_IN消息在控制器的居留時間作為PACKET_IN消息的負載。

ρi=λi/μi

(1)

這里i表示第i個消息的負載，λi表示第i個PACKET_IN消息的到達率，μi表示第i個PACKET_IN消息在控制器的居留時間。

由于控制器的負載主要是PACKET_IN消息的負載，所以我們假定控制器中PACKET_IN消息的負載作為控制器的負載。

(2)

我們考慮SDN網絡中包含N個控制器N={c1,c2,…,cn}，默認一個控制器管理一個域。在每個控制器的監聽模塊實時監聽控制器的負載，當控制器ci的負載超過其閾值α，會啟動動態負載均衡機制。我們的目標是最大化使用網絡中控制器的資源,并且保證每個域的控制器具有足夠的能力處理本域消息和遷移的消息。

2.2.1 選擇候選目標控制器

控制器ci的負載大于閾值時為過載控制器。過載控制器ci會與鄰域中的控制器通過東西向協議進行通信，選出多個負載未超過閾值α的候選控制器。

2.2.2 選擇需要遷移的消息

我們設過載控制器中的消息為候選遷移消息集合I，為了能夠快速緩解控制器的負載，動態負載均衡機制選擇候選遷移消息集合I中的負載大的PACKET_IN消息bt。

bt=argi∈Imax{ρi}

(3)

2.2.3 選擇目標域

過載控制器管理的域連接多個鄰域。目標域不僅需要處理遷移的消息，還要能夠處理本域的消息。所以為了保證目標控制器有足夠能力處理遷移的消息和本地消息，動態負載均衡機制會選擇候選控制器中負載最小的控制器作為目標域bd。

(4)

s.t.ρbt+Lbd≤α

(5)

2.2.4 遷移消息

將選擇的消息遷移至目標域。控制器更新狀態，監聽模塊判斷控制器的負載是否超過閾值。若控制器的負載仍然大于閾值，繼續啟動動態負載均衡機制，直至控制器負載小于閾值。動態負載均衡機制過程如圖2所示。

圖2 動態負載均衡流程圖

3 仿真實驗

我們利用馬爾科夫鏈模型，分別評估傳統的SDN、負載分布機制和本文提出的動態負載均衡機制下的控制器的阻塞概率和利用率。控制器接收的PACKET_IN消息有：控制器接收本域交換機發送的新的PACKET_IN消息和從其他控制器遷移到該控制器的PACKET_IN消息。而傳統SDN的控制器只處理本域的PACKET_IN消息，而不考慮其他域的控制器的負載情況。

3.1 馬爾科夫鏈模型

我們假定新的PACKET_IN消息和遷移的PACKET_IN消息的到達率服從泊松分布，分別為λN和λM，并且新的消息和遷移的消息在控制器的時間服從指數分布，分別為μN和μM。那么新的消息和遷移消息的負載用ρN(=λN/μN)和ρM(=λM/μM)表示。

圖3(a)和(b)分別顯示了傳統SDN和動態負載均衡機制的狀態轉換。圖中每個狀態數字表示控制器中目前服務的消息的數量，C表示控制器能夠服務的最大能力。為了得到穩定狀態分布，假定對于傳統SDN和動態負載均衡機制從狀態k到k+1狀態轉換率分別為ρN和ρM+ρN。所以動態負載均衡機制C負載分布機制穩定的狀態概率pk。

(6)

圖3 傳統SDN和動態均衡機制的狀態轉換

(7)

(8)

P(N,f)=(1-pf)N

(9)

這里Pc表示新消息阻塞的概率,P(N,f)表示一個新消息沒有被默認控制器接收后，在N個控制器中沒有能力接收一個遷移消息的概率。Pf表示控制器接受一個遷移消息的概率。

因為我們的目標是充分利用控制器資源，控制器資源的高利用率意味著整個網絡的負載是平衡的。所以控制器資源的利用率則是衡量負載的一個重要因素。控制器資源利用率U定義為預期使用控制器的容量與控制器的最大容量的比例。

(10)

3.2 動態負載均衡機制的仿真實驗

我們對提出的動態負載均衡機制進行了評估，我們在64位虛擬機Ubuntu 14.04版本的實驗環境下， 使用了Mininet[13]進行仿真,我們設置控制器的最大服務數量C為100，平均服務時間假定1 ms，而遷移的消息提供的平均負載為10。

我們在仿真平臺下，對動態負載均衡機制進行驗證，如圖4所示。在負載分布(a,b),a表示控制器的數量(N)，b表示pf的值，即遷移的消息進入控制器可被接收的概率。控制器開始過載時，由于傳統SDN沒有考慮控制器之間的負載遷移，控制器過載后，所接受的消息被阻塞，所以傳統SDN阻塞的概率最大。負載分布機制由于考慮到消息的遷移，所以阻塞的概率較小。然而，負載分布機制沒有考慮優先遷移負載較大的消息和選擇負載較小的控制器，在消息遷移時，一旦遷移的消息負載較小，控制器阻塞的概率仍然較大。動態負載均衡方案阻塞的概率更小，因為當控制器過載時，會優先選擇負載較大的消息，遷移到負載較小的控制器，能快速緩解控制器負載，所以控制器的阻塞概率最小。

圖4 消息阻塞的概率

圖5為控制器利用率的變化。在負載分布(a)，a表示由于控制器過載，從其他控制器到該控制器所遷移的平均負載。因為傳統的SDN沒有考慮負載的遷移，控制器只考慮本域的負載，所以傳統的SDN的控制器的利用率最低。動態均衡負載的控制器利用率最高，因為將負載大的消息遷移至空閑的控制器，所以空閑的控制器的利用率增加，充分利用了整個網絡的控制器的資源，平衡網絡的負載。

圖5 控制器利用率

4 結 語

針對SDN下網絡的負載不均衡，控制器資源的利用較小等問題，本文提出了動態負載均衡機制。當控制器過載時，優先選擇負載大的消息，遷移至負載小的目標控制器，達到均衡網絡負載，快速平衡網絡負載。仿真實驗結果顯示，動態負載均衡機制能夠充分利用網絡的控制器的資源和有效地防止控制器阻塞。下一步，主要綜合考慮研究影響控制器負載的因素和遷移過程中的產生路由選擇成本，使得在消息遷移過程中產生的成本最小。

[1] Erickson D.The beacon openflow controller[C]//ACM SIGCOMM Workshop on Hot Topics in Software Defined NETWORKING.ACM,2013:13-18.

[2] Yeganeh S H,Tootoonchian A,Ganjali Y.On scalability of software-defined networking[J].IEEE Communications Magazine,2013,51(2):136-141.

[3] Heller B,Sherwood R,Mckeown N.The controller placement problem[J].Acm Sigcomm Computer Communication Review,2012,42(4):473-478.

[4] Yao G,Bi J,Li Y,et al.On the Capacitated Controller Placement Problem in Software Defined Networks[J].Communications Letters IEEE,2014,18(8):1339-1342.

[5] Dixit A,Hao F,Mukherjee S,et al.Towards an elastic distributed SDN controller[J].Acm Sigcomm Computer Communication Review,2013,43(4):7-12.

[6] Cheng G,Chen H,Hu H,et al.Dynamic switch migration towards a scalable SDN control plane[J].International Journal of Communication Systems,2016,29(9):1482-1499.

[7] Yao L,Hong P,Zhang W,et al.Controller placement and flow based dynamic management problem towards SDN[C]//IEEE International Conference on Communication Workshop.IEEE,2015:363-368.

[8] Kyung Y,Hong K,Nguyen T M,et al.A load distribution scheme over multiple controllers for scalable SDN[C]//Seventh International Conference on Ubiquitous and Future Networks.IEEE,2015:808-810.

[9] Selvid H,Gurkan G,Fatih A.Cooperative Load Balancing for Hierarchical[C]//Proceeding of 2016 IEEE 17 th International Conference on High Perform Switching and Routing:100-105.

[10] Saifullah M A,Mohamed M A M.Open flow-based server load balancing using improved server health reports[C]//International Conference on Advances in Electrical,Electronics,Information,Communication and Bio-Informatics.IEEE,2016:649-651.

[11] Cimorelli F,Priscoli F D,Pietrabissa A,et al.A distributed load balancing algorithm for the control plane in software defined networking[C]//Control and Automation.IEEE,2016:1033-1040.

[12] Tootoonchian A,Gorbunov S,Ganjali Y,et al.On controller performance in software-defined networks[C]//Usenix Conference on Hot Topics in Management of Internet,Cloud,and Enterprise Networks and Services,2012:10.

[13] Lantz B,Heller B,Mckeown N.A network in a laptop:rapid prototyping for software-defined networks[C]//ACM Workshop on Hot Topics in Networks.HOTNETS 2010,Monterey,Ca,Usa-October.DBLP,2010:1-6.

DYNAMICLOADBALANCINGMECHANISMINSDN

Jin Ling Shu Yongan

(CollegeofComputerScienceandTechnology,AnhuiUniversity,Hefei230601,Anhui,China)

SDN, software defined network, is a new model for solving the problems of vertical integration and difficult management in traditional networks. In SDN’s multi domain distributed control platform, the controller of each domain is used as centralized controller. When a large number of message requests, the controller may be overloaded. In order to alleviate the overload of the controller, this paper proposes a dynamic load balancing mechanism in SDN. When the controller load reaches the threshold, the controller preferentially selects the larger load message to migrate to the smaller load to prevent the controller from blocking. Experimental results show that the dynamic load balancing mechanism has a lower blocking rate and higher controller utilization.

SDN Load balancing Migrate

TP393

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.10.031

2016-12-06。安徽省自然科學基金項目(1408085MF125)。金玲，碩士生，主研領域：SDN負載平衡。束永安，教授。