復雜DCN 多業務布局優化設計

余 庚 陳宏意

（福建船政交通職業學院，福建 福州350007）

近年來隨著云端概念和大數據、區塊鏈等物聯網技術的興起，DCN 部署在廣域網中的應用潛力得到了進一步挖掘。該網絡在各個生產實踐領域中的實施成效充分滿足了復雜用戶終端對各類綜合性復雜業務的客戶體驗（QoE）需求。然而目前業界對于此類復雜DCN 數據平面結構的內在管理方面卻較關注甚少。譬如，傳統架構下的DCN 在承載全業務時會過多地偏好于節點自身而導致在對全局多業務實施布局時耗費大量開銷。換言之，DCN 在應對多業務布局作業時往往以開銷為代價來獲得QoS[1]。但在建構資源有限的復雜DCN 網絡中，總是通過持續消耗開銷的方式來評估多業務布局承載度，并非一個良好的長期解決方案。

針對此現狀，雖有部分觀點試圖通過借鑒迪杰斯特拉算法原理，舍棄已計算出來的路徑收斂值，進一步開展后續延伸搜索，尋找更優收斂度。依此來最大程度降低DCN 在承載多業務時面臨的布局問題。但此種方法應用在規模較大的全局網絡中，收斂結果依舊呈現出不同程度的多樣性。這意味著在開展極優甄選計算時又再次耗費了復雜DCN 網絡開銷資源。無疑該方法的適應性較弱。基于此，本文構思在復雜DCN 網絡中融入交換和控制功能分離的軟件定義網絡架構，并在此基礎上討論該復雜DCN 網絡在應對復雜用戶終端對多業務承載布局的適應性算法。

1 方案評估

軟件定義網絡邏輯層次從下到上依次是轉發架構、控制架構、應用架構。其中由大量交換機組成的轉發架構中主要執行多業務多路由作業，控制架構中的控制器主要為全局網絡在部署全業務時提供綜合性調度策略的計算，該計算過程通過啟用全局網絡的在線監測單元和感知單元來實施。該控制計算過程也正是直接改善全局網絡在應對全業務轉發時，布局良好與否的決定性環節。結合轉發架構中交換機功能，使得整個數據平面在承載全業務時的相關狀態參數均可被采集至控制架構中。以便良好地實施全網多業務載荷布局。經由轉發架構和控制架構的優化布局下的多業務為應用架構中的各項服務個提供了QoS 保證。

對于將復雜終端用戶對業務QoS 要求作為服務宗旨的DCN 而言，相對于傳統的城域傳送網絡優化了內部拓撲。所采用的胖樹交叉型架構可為用戶對多業務的要求提供分布式多路由機制，這在一定程度上減輕了各級網元資源代價。尤其對于那些對網元自身硬件資源偏好度較高的復雜業務而言，更有利于網元響應資源和鏈路承載資源的優化布局。經上所述，將傳輸和控制解耦的軟件定義網絡架構嵌入到復雜DCN 網絡中，為復雜網絡提供多業務布局優化設計是可行的。

2 多業務布局優化思想

為了使全網應對多業務時能夠有良好的布局以更好的為復雜DCN 網絡的應用層提供客戶體驗，本次優化設計將核心控制單元映射成等候路由的多業務載荷，并將等候被實施的任務映射成多業務載荷相關的多路由通道。經過這樣的1：N 配比關系來重構復雜網絡中多業務承載的布局狀況。實施多業務布局優化時要求核心控制單元在特定的時間長度后向待用路由廣播偵聽數據包。待用多路由將接受到的偵聽數據包映射成信息域提交至控制架構中的核心控制單元。此時控制單元開始計算從偵聽數據包的發起至收到每個路由響應的時長。若遍歷出某條待用路由的時間長度間隔最低，則定義此條待用路由為多業務布局優化的最佳選項，同時終止偵聽數據包的廣播業務并將多業務導入到最佳選項的待用路由實施承載作業。基于上述多業務布局思想，形成如下一套計算機制：首先，初始化復雜DCN全網并調用控制架構中的在線監測[2]單元定義一個時長間距T，然后在計時器監視下遵照該時長間距向待用路由集合WL={WL1，WL2，…，WLn}廣播偵聽數據包。其次，集合WL 的信宿交換網元S={S1，S2，…，Sn}將偵聽數據包映射成信息域提交至控制架構中策略響應單元接受計算分析。當控制單元在初始化隨定義的時長間距內接收到了首個由待用路由WL1st響應的信息域后，便終止了偵聽作業。反之，控制單元需再等候下一個時長間距。如果控制單元在等候下一個時長間距之后接受到了信息域[3]則開始更新轉發架構中交換單元內的流表資源，然后交換機將等候發送的多業務載荷經由WL1st傳輸；如果連續兩個時長間距后仍未收到信息域的應重新在計時器的監視下遵照時長間距向待用路由集合WL={WL1，WL2，…WLn}廣播偵聽數據包。但是如若控制單元在一個時長間隔內收到了兩個以上的信息域，則可從中任意選擇一個待用WL 對多業務進行承載。在對多業務重新執行承載后控制架構中的在線監測單元重新定義一個時長間距，然后按照上述步驟循環執行直至全局布局均衡為止。

3 方案測試

本次測試在Mininet 2.2.1 環境來開展。在該環境下建立的胖樹結構是由核心層的4 個控制單元和匯聚層的32 個交換機組成。每個交換機連向不同的主機。多業務流量由灌包軟件代為發起，服從10Mb/s 到107Mb/s]的規模部署。每10 秒對交換機接口的業務承載參數進行統計，全網帶寬峰值置為102Mbit/s。同時將任意兩個路由間時延差記為0.1，多業務布局門限初始為0.7。若當前多業務載荷布局突破門限，則每隔1 秒鐘廣播一次偵聽數據包并開始計時統計從發送偵聽數據包到收到響應的信息域所產生的時長間距。

傳統算法在多業務均衡過程中發揮的效能有限，主要是由于傳統算法的計算體系未能從宏觀角度來良好規劃全業務的部署，僅適用于局部網絡的調度。與此相反，本文構思的優化算法在調度全網多業務布局方面具有良好的靈活性。主要通過路由承重度[4]、多業務失效率和多業務時間代價指標的測試得以驗證。

如圖1 所示，描述了本文設計的多業務布局優化算法在全網實施過程中所表現出的路由承重度。和傳統算法一樣，由于在實施前期全網業務流量暫未達到初始門限而使得本文設計的算法并未表現出明顯的差異性。但是隨著時間的推移，多業務承載規模進一步增加直至突破門限0.6 后，此時兩種算法逐漸表現出差異性，且這種差異伴隨著時長愈加顯著。以本文布局優化算法為例，由于該算法將響應度最高的待用路由及時地分配給了多業務流量，故對全局路由而言，承載度相對較輕，終于0.65 左右，起到優化效果。

圖1 承重度比較

隨著全網承重度從輕度向重度演變，算法計算的時效性無法及時跟上吞吐量[5]爆發所帶來的多業務流量擁塞，因此多業務流量擁塞導致的多業務失效率必然逐漸增加。這樣的大勢在所有算法不可避免。如圖2 所示，兩種算法下的多業務失效率曲線也客觀地說明了這個規律。傳統算法雖然能在較短時間內計算出極佳待用路由供多業務實施承載，但隨時間增加該條極佳待用路由必然遭遇承重度過高情形，于是不可避免地陷入業務失效風險。相比之下，布局優化算法的實施是在調用控制架構中的在線監測單元來進行的，所制定的策略具有統籌規劃性。故業務失效率相對較低。

圖2 失效率比較

在全網多業務承重度總體增加的前提下，端到端的業務承載時間成本也將增加。兩種算法部署在復雜網絡中對全業務實施承載作業的時間代價從圖3 所示的延遲時間曲線走勢圖中得以說明。相對而言，傳統算法在多業務承載路由選取思想上具有局部性，而布局優化算法篩選極佳路由的思想是在獲取全網參數的前提下，通過分析響應時長來辨析待選路由的可用性。由于辨析策略是在動態獲取網絡端口參量的前提下制定的，故在不同承重度的環境中始終具有有效性。高效的路由是保持端到端流量承載時間的保證。因此，本文的布局優化算法相對傳統算法付出了較低的時間代價。

圖3 時間代價比較

4 結論

本文探討的復雜網絡多業務布局算法設計思想是控制架構對轉發架構提交的偵聽數據包做出響應，并比較分析響應時長來確定實施布局優化的待用路由通道。將所設計的算法部署在模擬環境中，通過對比傳統算法在布局中的局限性驗證了本文所提算法的優化性。