SR架構下的軟件定義信息中心網絡概率路由策略*

吳宇彤,周金和

(北京信息科技大學 信息與通信工程學院,北京100101)

0 引 言

傳統(tǒng)的TCP/IP網絡以IP地址為尋址依據，其體系架構和服務質量已無法滿足當今用戶的需求，人們開始設計新型網絡架構，因此以內容為中心的信息中心網絡(Information-Centric Network,ICN)作為一個新型網絡范式逐漸興起。ICN具有緩存功能，可以為數據命名，同時其以內容為中心，實現了數據內容和IP地址的分離。ICN的挑戰(zhàn)是尋找最優(yōu)的路由策略，使用戶更高效快捷地獲取所需內容。

隨著通信網絡的發(fā)展，路由業(yè)務與日俱增，傳統(tǒng)的網絡架構設計已不能滿足行業(yè)和客戶需求，可實現網絡虛擬化的軟件定義網絡(Software Defined Network,SDN)開始被廣泛應用。由于SDN的最大特點是數據面控制面解耦，控制器效率提高，故基于SDN的路由策略可以最大程度地降低損耗，提高實用性。分段路由(Segment Routing,SR)是一種新型的MPLS(Multi-Protocol Label Switching)技術，它集中了控制器下發(fā)的內容，將路徑信息都放在標簽棧中統(tǒng)一下發(fā)給源節(jié)點。SR也可與ICN結合運用，使路由轉發(fā)更加高效。

信息中心網絡打破了互聯網基于IP進行操作的傳統(tǒng)，未來互聯網的體系架構將逐漸向集中式發(fā)展。SDN作為近年來出現的一種新的網絡范式，解耦分離控制平面和數據平面，集中控制使網絡更高效[1]。 但基于SDN控制器的集中管理不能有效減輕控制器下發(fā)內容的負擔。

文獻[2-4]分別體現出了ICN、SDN和SR各自的優(yōu)勢，但三者之間的有機融合程度較低，不能很好地滿足當前用戶對于內容和效率的需求。基于以上研究，本文提出一種SR架構下的軟件定義信息中心網絡概率路由算法，將ICN作為網絡背景，架構選用結合SDN與SR各自優(yōu)勢的混合控制器架構，統(tǒng)一下發(fā)標簽到源節(jié)點可以有效減輕控制器下發(fā)流表的負擔，同時不必再擔心節(jié)點可能失效的問題。為計算出數據包轉發(fā)的最佳路徑，在這一架構上采用一種具有迭代環(huán)節(jié)的自適應概率路由算法，該策略將節(jié)點發(fā)送數據包的概率進行迭代一定次數后，使網絡趨于穩(wěn)定。同時，該路由策略能夠有效增加網絡容量，減少發(fā)送數據包時的平均路徑長度。

1 ICN中的SDN和SR

ICN以內容為中心，有數據命名的特點。目前已有許多ICN和SDN相結合的工作，兩者結合的核心思想是：網內有一個集中控制節(jié)點，控制器可以和域內節(jié)點交互來獲取信息。控制平面進行路由路徑的規(guī)劃，數據平面根據控制器指令轉發(fā)ICN數據并找到請求的用戶。執(zhí)行傳統(tǒng)的MPLS協議需要大量信令協議，并且不支持與SDN的結合，SR控制器與傳統(tǒng)MPLS數據平面結合后，控制器與各節(jié)點的交互可以省去，改為和源節(jié)點交互，一次下發(fā)路徑的所有標簽，減輕控制器負載，同時避免節(jié)點突然失效導致的轉發(fā)失敗。

傳統(tǒng)的網絡設備各自集成，軟件定義網絡方法將控制面與數據面分離，進行集中控制與交互，使得網絡具有更高靈活性。由控制器下發(fā)一個帶有全路徑分段標簽的列表到源節(jié)點就可以進行數據包的轉發(fā)，同時也支持與SDN的結合使用。在ICN中把SDN和SR結合，可以最大限度發(fā)揮各自優(yōu)勢，減輕控制器負擔，使內容轉發(fā)更快捷。

為將SDN的控制面數據面分離特性以及SR的路徑集中下發(fā)和標簽轉發(fā)等優(yōu)點最大化，本文提出一個軟件定義信息中心網絡的架構，該架構可以應用在ICN中，是一個控制面和數據面分離后分別集成的架構，可以有效降低控制器負擔，提高網絡的穩(wěn)定性。

2 架構模型

本文所提架構運用于ICN中，首先討論一個ICN中的SDN。SDN控制平面通過南向接口協議獲取目標網絡信息，根據用戶請求計算出數據包發(fā)送的最佳路徑，后將轉發(fā)規(guī)則和路徑信息下發(fā)至該流路徑要經過的每一個節(jié)點。這一操作意味著最佳路徑中的每一個節(jié)點都需要與控制器進行交互，若有節(jié)點突然失去通信，那么控制器無法將既定信息發(fā)送到該節(jié)點，那本次內容轉發(fā)則以失敗告終。但若是在SDN中結合SR技術，控制器無需與路徑中的每個節(jié)點進行交互，而只需與該流路徑的源節(jié)點進行交互，對路徑進行編碼后一次下發(fā)含有所有分段標簽信息的標簽棧，再通過SR的標簽操作進行最佳路徑接下來每步的數據包轉發(fā)。

SR可以通過控制器向源節(jié)點發(fā)送段標識符(Segment Identifier,SID)信息，無需對中間節(jié)點下發(fā)轉發(fā)規(guī)則，節(jié)省了控制器建立流和轉發(fā)路徑所需的時間，減輕了控制器的負擔；同時，SR可根據網絡參數的約束條件進行流量調度優(yōu)化計算，即使控制器失效，也同樣具備轉發(fā)能力，各節(jié)點均可作為源節(jié)點自主控制某條流[5]。

本文提出的軟件定義的SR架構如圖1所示。該網絡架構包括具有內容緩存功能的ICN節(jié)點和SDN+SR控制器兩部分。其中，控制器屬于控制平面，ICN節(jié)點屬于數據平面。

圖1 SDN-SR網絡架構圖

控制平面包含以下幾個單元：

(1)請求處理程序，通過北向接口與應用層相連接，用于接收數據包的請求。

(2)緩存決策管理器，用于選擇合適的緩存決策來緩存ICN節(jié)點上的內容。

(3)拓撲管理器，用于獲取目標網絡的拓撲信息，會使用一些搜索算法(如深度優(yōu)先算法、廣度優(yōu)先算法等)來探明節(jié)點和鏈接之間的關系。

(4)內容路由單元，該單元內含選擇的路由算法，用于計算轉發(fā)最佳路徑標簽的路由算法。

(5)SR引擎，用于在所選路徑上實現SR算法，更改了以往openflow下發(fā)流表的方式。

數據平面包含以下幾個單元：

(1)基本拓撲信息，所選網絡對象的拓撲信息，包括節(jié)點基本信息表和鏈路屬性表。

(2)興趣包轉發(fā)，根據控制平面下發(fā)的標簽棧，沿最佳轉發(fā)路徑尋找內容提供者。

該SR網絡架構的工作原理如下：

(1)控制平面的請求處理程序與應用層連接，當收到應用程序對于內容的請求之后，會觸發(fā)控制器去獲取網絡拓撲信息表。

(2)將目標網絡的拓撲信息表作為結果返回控制面，同時緩存決策管理器會緩存節(jié)點內容。

(3)拓撲管理器會探明目標網絡中的拓撲結構，進一步整合網絡信息，并將其保存和管理，為接下來尋找興趣包的最佳轉發(fā)路徑做準備。

(4)內容路由單元會根據網絡的拓撲結構，使用自適應的概率路由算法計算出最佳轉發(fā)路徑。

(5)路徑計算單元的結果被送入SR引擎，引擎會先給數據平面每個節(jié)點下發(fā)一個分段標簽，節(jié)點得到標簽后與路徑匹配生成標簽棧，棧中含有最佳路徑轉發(fā)所需的分段標簽。

(6)標簽棧下發(fā)至數據平面的源節(jié)點后，會根據標簽指示依次經過最佳路徑中的節(jié)點，直到找到內容提供節(jié)點。最后請求內容會根據路由PIT表返回到用戶手中，至此完成請求內容在整個網絡中的傳輸。

3 路由算法

在本文所述的架構中，尋找目標網絡中從內容所在節(jié)點到請求節(jié)點的最佳轉發(fā)路徑，是完成內容傳輸的重要工作。只有當控制器找出了最佳路徑之后，才能下發(fā)分段標簽棧到路徑源節(jié)點，進行后續(xù)的工作。因此，需要選擇一個合適高效的路由算法來計算最佳轉發(fā)路徑。

基于復雜網絡的概率路由策略就是一種原理清晰、效用明顯的路由策略，它關注網絡自身統(tǒng)計特性，如網絡容量等。概率路由策略較簡易，性能方面也有可優(yōu)化改進的地方，因此本文將使用一種自適應的概率路由策略，用于SDN-SR架構中最佳轉發(fā)路徑的計算。

3.1 基本參數

研究表明，網絡容量與網絡中的最大介數成反比關系，故使用網絡的最大介數結合概率來尋找最佳路由路徑。在復雜網絡中，介數分為點介數和邊介數。點介數的一般定義為

(1)

式中：C(i,j)表示網絡中連接節(jié)點i和節(jié)點j之間總的最短路徑條數，Cm(i,j)表示節(jié)點i和節(jié)點j的所有最短路徑中經過節(jié)點m的所有最短路徑條數。

在網絡結構固定時，網絡容量C取決于網絡G中節(jié)點介數的最大值Bmax，即

(2)

式中：N是網絡的總節(jié)點數，且有

(3)

若要使得網絡容量增大，就需要盡可能小的Bmax值。

介數的計算復雜程度取決于網絡的大小。當目標網絡節(jié)點數N大于500時，計算過程復雜冗長，因此在本文將對介數計算進行簡化，用通過節(jié)點u的路由路徑條數Bu代替介數Bm,Bmax的含義就是Bu的最大值，故有

(4)

(5)

在概率路由策略中，數據包沿路徑P(i→j)從節(jié)點i順利到達節(jié)點j的概率為

(6)

這里的P(i→j)表示從源節(jié)點i到目的節(jié)點j的一條路徑，u∈P(i→j)表示節(jié)點u在路徑P(i→j)上，其中數據包順利通過節(jié)點u的概率可表示為[6]

(7)

式中：ku表示節(jié)點u的度，α是影響網絡容量的重要參數。通過對BA網絡中臨界值ηc和參數α的關系進行仿真，結果表明，一開始臨界值ηc隨著α的增加而增加，隨后下降，當α≈1時ηc取到最大值，故在計算時令α=1，即

(8)

可將R(P(i→j))達到最大值的路徑稱為概率路由路徑，并指定由該路徑發(fā)送數據包，即

(9)

在式(8)中，首先當k≥2時，pu是關于k嚴格單調遞減的函數，概率路由路徑可以降低一個信息包通過度大節(jié)點的概率；其次，因為pu<1，所以一個信息包從節(jié)點i到節(jié)點j的過程中會盡可能通過更少的節(jié)點，即概率路由策略下的平均路徑長度L會更短。平均路徑長度L的定義為[7]

(10)

在一般概率路由下，介數的取值范圍較大，因此本文采用一種自適應的概率路由策略，降低網絡的Bmax值，獲取更大的網絡容量。

3.2 路由模型

為方便討論，對本文中的路由模型規(guī)定如下：

(1)網絡中所有節(jié)點都可以發(fā)送數據包和接收數據包，且各個節(jié)點收發(fā)數據包的能力完全相同。

(2)每一個節(jié)點以速率η產生數據包，η即為數據包的生成速率，η與累積速率μ的關系如下：

(11)

當μ→0時，η→ηmax。

(3)每個節(jié)點在單位時間內只能傳輸一個數據包，當數據包被傳輸到目的地后就會被移出該網絡。

需要注意的是，隨著η的增加，會有越來越多的數據包聚集在同一節(jié)點上，傳輸的等待時間不斷增加，最終導致網絡完全擁塞。在這個過程中，存在一個臨界值ηc。當η<ηc時，網絡運行平穩(wěn)，交通流穩(wěn)定，而如果η>ηc，則會發(fā)生從自由流到擁擠交通的相變。因此，擁塞臨界值ηc可用作網絡容量的度量。

故網絡容量可通過下式簡化計算：

(12)

3.3 算法流程

本文所使用算法的目標是減小Bmax以增大網絡容量，下面給出算法步驟[8]：

Step1 由式(8)計算出信息包在每個節(jié)點處順暢通過的初始概率pu。

Step2 由式(9)計算出任意兩個節(jié)點之間的概率路由路徑，即R*(P(i→j))。

Step3 由式(12)計算ηc，若Δηc=∣ηc(t+1)-ηc(t)∣≤ε，其中ε是一個大于0的極小的數，則此時ηc趨于穩(wěn)定，網絡容量基本不再變化，終止流程，否則進行下一步。

Step4 由式(4)計算出每個節(jié)點的介數。

Step5 將介數從大到小排列，取前m個節(jié)點，減少信息包在這些節(jié)點順暢通過的概率,pu=pu-Δu，Δu為節(jié)點u處信息包順暢通過的概率的改變量。

Step6 返回Step 3和Step 4，直至ηc趨于平穩(wěn)，或直接進行Step 7。

Step7 設定迭代次數，達到次數后停止，輸出結果。

4 仿真與分析

現實生活中的網絡流量模型常表現出很強的無標度特性，即新增加的節(jié)點都趨于連接網絡中度比較大的節(jié)點，這就是網絡的無標度特性。由于ICN屬于未來的網絡體系架構，因此本文選擇利用BA無標度網絡建模，對本文架構中的算法進行仿真。

本文使用的是自適應的概率路由(Probability Path，PP)算法，選擇的對比算法是基于網絡全局信息的最短路徑(Shortest Path，SP)算法和效率路由(Efficient Path，EP)算法，對三種算法在網絡容量和平均路徑長度方面進行仿真和性能比較[9]。

首先給定一個平均度=8的BA無標度網絡。隨著網絡節(jié)點數N的增加，網絡容量ηc的變化如圖2所示。

圖2 三種路由算法中ηc與N的變化關系

由圖2可知，隨著網絡節(jié)點數N的增加，三種算法ηc都逐漸減小，但PP的ηc值是SP的30倍以上，且整體比EP高20%；隨著N的增加，PP的ηc值始終高于SP和EP，說明在同一情況下PP傳輸的數據包數量更多，擁塞率更低。

其次考慮一個網絡節(jié)點數N=2 000的無標度網絡，得出三種路由算法下ηc與平均度的變化關系，仿真結果如圖3所示。

圖3 三種路由算法中ηc與平均度的變化關系

由圖3可知，隨著網絡平均度的增加，SP的ηc值一直很小，說明該算法容易導致網絡擁塞，因為SP中數據包總是傾向于經過中心節(jié)點；PP和EP的ηc值逐漸增大，且PP的增速更快，最終到達的ηc值也更大。因為PP會有效避免經過中心節(jié)點，一定程度上緩解網絡擁塞。

以上仿真結果表明，當給定一個平均度時，網絡容量PP>EP>SP，隨著的增加，三條路由路徑的ηc逐漸增大。其中，SP的增長速率最小，PP的最高。當值較大時，PP的性能優(yōu)勢更顯著，其網絡容量大于EP 50%，且是SP的30倍以上。

接下來將分別設定平均度=8和網絡節(jié)點數N=2 000的無標度網絡，對比兩種情景下三種算法的平均路徑長度L，仿真結果如圖4和圖5所示。在圖4中，隨著網絡節(jié)點數N的增加，三種算法的平均路徑長度L都在增加，其中，PP的L比SP長30%，但比EP短10%以上。從圖5中可以看出，隨著平均度的增加，三者的平均路由路徑長度L均逐漸下降。對于任意給定的，平均路徑長度EP>PP>SP，當>16時，L值的下降逐漸緩和，且PP的L比SP長不到10%，卻比EP短10%以上。

圖4 三種路由算法的L與N的變化關系

圖5 三種路由算法中L與的變化關系

由仿真可知，隨著網絡節(jié)點數N和平均度的變化，使用最短路徑作為算法核心的SP性能更佳，但卻是以犧牲網絡容量作為代價的；SP的擁塞臨界值ηc一直很小，幾乎為零，所以即使其擁有最短的路由路徑，仍無法成為一個網絡路由策略的首選。

對于算法的選擇需要考慮多方面的性能表現。綜合網絡容量和平均路徑長度兩方面的考慮，概率路由是三者中最適宜數據包發(fā)送和接收的路由算法。

5 結 論

本文提出一種基于軟件定義信息中心網絡的SR架構，是一種新型未來網絡架構下數控分離的架構技術，分離了控制平面和數據平面，由控制器統(tǒng)一下發(fā)分段標簽給源節(jié)點，節(jié)省了標簽下發(fā)時間，減輕了控制器負載，基于SR的分段標簽操作也使數據包的傳輸更加高效快捷。在SR架構的路徑計算單元中選擇一種自適應的概率路由算法，通過迭代改變數據包通過ICN節(jié)點的概率，用于計算內容轉發(fā)的最佳路由路徑。

仿真結果表明，概率路由算法的網絡容量和平均路徑長度兩個性能綜合優(yōu)于本文對比的其他算法。在本文中，結合概率路由算法的SDN SR架構使路由轉發(fā)更快速，擁塞臨界值ηc的提高也使網絡傳輸的數據包數量增加，最終路由性能得到了提升。