基于时延与负载的SDN控制器部署模型

doi:10.19678/j.issn.1000-3428.0049764

计算机工程 ›› 2019, Vol. 45 ›› Issue (4): 30-35. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0049764

基于时延与负载的SDN控制器部署模型

邹卯荣^a,傅明^a,b,熊兵^a,b

长沙理工大学 a.计算机与通信工程学院; b.综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙 410114

收稿日期:2017-12-20 出版日期:2019-04-15 发布日期:2019-04-15
作者简介:邹卯荣(1992—),女,硕士,主研方向为软件定义网络;傅明,教授、博士;熊兵,副教授、博士
基金资助:
国家自然科学基金(61502056);湖南省自然科学基金(2015JJ3010);湖南省教育厅科研项目(15B009)

Deployment Model of SDN Controllers Based on Time Delay and Load

ZOU Maorong^a,FU Ming^a,b,XIONG Bing ^a,b

a.School of Computer and Communication Engineering; b.Hunan Provincial Key Laboratory of Intelligent Processing of Big Data on Transportation,Changsha University of Science and Technology,Changsha 410114,China

Received:2017-12-20 Online:2019-04-15 Published:2019-04-15

摘要/Abstract

摘要：

为在软件定义网络架构中对多控制器进行合理部署,考虑时延、负载和成本三方面因素,对交换机的平均流安装时延和控制器负载方差进行建模,提出一种多控制器部署模型及其求解算法,并基于粒子群优化(PSO)算法和模拟退火算法获取最佳控制器部署方案。仿真结果表明,在部署相同数量的控制器时,相对PSO算法和随机部署算法,该算法的平均流安装时延更短,控制器负载方差更小。

关键词: 软件定义网络, 控制器部署, 流安装时延, 控制器负载方差, 粒子群优化算法

Abstract:

In order to deploy multi-controllers reasonably in Software Defined Networking(SDN),considering the three aspects of time delay,load and cost,the average flow installation time delay of switches and the controllers load variance are modeled.A multi-controllers deployment model and its solving algorithm are proposed,and the optimal controllers deployment scheme is solved based on Particle Swarm Optimization(PSO) and simulated annealing algorithm.Simulation results show that when the same number of controllers are deployed,the average flow installation time delay and the controllers load variance of the proposed algorithm are smaller than those of the PSO and the random deployment algorithm.

Key words: Software Defined Networking(SDN), controllers deployment, flow installation time delay, controllers load variance, Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm

中图分类号:

TP391

邹卯荣,傅明,熊兵. 基于时延与负载的SDN控制器部署模型[J]. 计算机工程, 2019, 45(4): 30-35.

ZOU Maorong,FU Ming,XIONG Bing. Deployment Model of SDN Controllers Based on Time Delay and Load[J]. Computer Engineering, 2019, 45(4): 30-35.

http://www.ecice06.com/CN/Y2019/V45/I4/30

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