Performance Evaluation for SDN Deployment: an Approach Based on Stochastic Network Calculus

The Open Flow implementations(SDNs) have been deployed increasingly on varieties of networks in research institutions as well as commercial institutions. To develop an Open Flow implementation, it is required to understand the performance of the network. A few benchmark tools(e.g., Cbench and OFlops) can be used to measure the network performance, while these tools take considerable time to simulate traffic behaviors and generate the required results,therefore extending the development time. In this paper, we present an analytical model, which is based on stochastic network calculus theory, for evaluating the performance of switch to controller.The previous studies show that stochastic network calculus can provide realistic emulation of real network traffic behaviors. Our model is evaluated by using both simulation tool and realistic testbed.The results show the stochastic network calculus based analysis model can realistically measure the network performance of the end-to-end properties between controller and switch.

Enhancing the performance of future wireless networks with software-defined networking

To provide ubiquitous Internet access under the explosive increase of applications and data traffic,the current network architecture has become highly heterogeneous and complex,making network management a challenging task.To this end,software-defined networking(SDN) has been proposed as a promising solution.In the SDN architecture,the control plane and the data plane are decoupled,and the network infrastructures are abstracted and managed by a centralized controller.With SDN,efficient and flexible network control can be achieved,which potentially enhances network performance.To harvest the benefits of SDN in wireless networks,the software-defined wireless network(SDWN) architecture has been recently considered.In this paper,we first analyze the applications of SDN to different types of wireless networks.We then discuss several important technical aspects of performance enhancement in SDN-based wireless networks.Finally,we present possible future research directions of SDWN.

巨型星座IP化相关技术探讨

卫星网络正在从单星向成星座、连星座、融星座等方向发展,各类异构星座通过聚合形成巨型星座以发挥卫星网络体系能力。当前互联网应用模式与体验深入人心,巨型星座尽管可借鉴地面、单星、星座现有的相关成果,但是由于其场景极其复杂,因此还需解决多场景下的许多关键问题。本文通过梳理地面互联网和卫星通信网IP化演进过程,对地面IP技术体系发展路线和卫星IP增强技术研究路线进行了详细分析,借鉴地面互联网和卫星通信网IP化成果,提出了巨型星座典型融合互联场景下的异构IP路由交换体制和在轨IP增强与适配的解决思路,通过构建仿真场景,验证了跨星座智能TCP与巨型星座跨域路由技术方案的可行性与优越性能,为巨型星座下一步的理论研究与星座构建奠定了基础。

基于图神经网络的SDON性能预测模型

网络性能预测是实现软件定义光网络(SDON)高效网络管理的关键,但目前亟需一种能够以较低成本准确预测关键指标的网络性能预测模型。提出一种基于图神经网络的SDON性能预测模型,该模型将Bi GRU和Self-Attention机制相结合,能够学习网络拓扑、路由和流量矩阵之间的复杂关系,从而准确地估计网络中源/目的地的分组延迟、抖动以及丢包率,并且可以应用于训练中未遇到的网络。实验结果表明,在不同流量模型测试中,所提模型相较于基线模型的平均绝对百分比误差(MAPE)性能有明显提升。

面向数据中心的控制器排队性能评估模型研究

软件定义网络SDN(Software-Defined Networking)是通过逻辑控制器对整个网络进行集中控制管理,这种集中式的软件管理保证了网络的开放性且有利于管理,但极易造成网络性能瓶颈。为此,在SDN实际部署网络场景之前,对SDN控制器所在的网络进行性能评估是当前所面临的问题。设计了一种基于排队论在SDN控制器所控制的网络数据中心的性能评估模型,根据SDN在数据中心的Fat-Tree部署模式,及多个OpenFlow交换机发送的Packet-in消息过程特点,分析了Packet-in消息在控制器中的处理时间分布情况。以此为基础,构建了该排队解析模型的理论推导过程和主要性能指标参数,并评估了SDN控制器的处理性能。最后,通过该模型测试了控制器性能,并与现有测试模型进行比较。实验结果表明:该模型比现有测试模型更接近于工具Cbench所测性能指标参数,对实际部署控制器应用网络数据中心具有一定的性能参考价值。

SDN网络中控制器放置问题综述

为了改变当前Internet网络管理复杂度高的局面,提出软件定义网络(SDN,software defined network),通过控制器生成流策略来直接控制数据流的转发行为。随着SDN网络部署与实践,研究人员发现控制器在网络中部署位置能直接影响到网络性能。近年来,围绕控制器放置问题的研究已逐步展开,研究内容集中在性能尺度以及搜索算法这2个方面。结合当前研究现状,对已有的控制器放置问题的研究进行系统性归纳总结,为后续进一步研究提供参考。

高性能云数据中心弹性网络研究

针对云数据中心网络存在的可扩展性和灵活性问题,提出了一种基于SDN(Software Defined Networking)的云数据中心弹性网络架构,解决目前云平台存在的网络无法弹性调度和灵活分配的问题。基于OpenDayLight设计高性能控制器集群架构和多控制器负载均衡算法,解决传统SDN架构中存在的控制器单点失效的问题,保障云数据中心中多租户的高效网络按需调度和SDN网络的可靠性。利用Mininet模拟环境验证了提出方法的有效性。

主动测量SDN性能的机制

提出了一种能够主动测量SDN中任何两点间的端到端路径性能的机制,设计了Open Flow测量协议OFMP,实现了无需改变交换机转发规则就能测量两点间特定流的多种性能参数的原型系统OFMd。实验结果表明,OFMd只需发送一个测试报文就能快速高效地获取多种端到端路径性能参数。

SDN性能优化技术研究综述

软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)是一种新兴的网络架构,完全解耦了数据平面与控制平面。控制平面集中制定并下发全网决策,数据平面单纯负责数据转发。通过控制平面的开放接口,SDN实现了网络的可编程性。在未来SDN大面积部署应用的过程中,各个平面的性能优化技术将面临诸多挑战。首先,分析了SDN架构中控制平面和数据平面的性能优化技术的发展现状。其次,总结了各平面性能优化过程中所面临的问题。最后,展望了SDN性能优化方面的未来研究趋势。

网络功能虚拟化中的网络转发性能优化技术研究

网络功能虚拟化(NFV)采用软件转发技术实现,其网络转发性能受到各类运营商关注。重点分析了NFV技术中影响转发性能的关键因素,讨论了多项开源转发性能优化技术实现方法 ,提出了NFV中性能优化整体解决方案,最后测试验证了部分开源技术对转发性能的提升能力,为NFV技术推广提供了重要参考。

面向网络功能虚拟化的高性能负载均衡机制

网络负载均衡器是实现网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)的重要功能组件,通过其准确的业务负载分担,运营商可以灵活、高效地实现业务能力增强和容量扩展.基于DPDK技术框架设计实现了面向NFV的高性能4层网络负载均衡机制及系统HVLB,能够灵活部署运行于主流虚拟化平台.HVLB整体采用软件定义网络(software defined networking,SDN)思想设计,实现调度策略制订和数据转发的有效分离.在转发端基于用户空间实现多核多队列高效数据处理架构,同时保证各处理队列间的数据访问隔离和任务处理均衡;在控制端基于网络链路和计算相结合的综合能力作为NF选择和转发策略的制订依据,在实施业务数据准确分发的基础上保障了网络性能.基于KVM的原型系统实验结果表明:与现有LVS系统相比,HVLB极大地提升了数据包处理与转发性能,并实现了64字节UDP数据包的线速转发.

基于混合制排队模型的SDN控制器性能评估研究

软件定义网络SDN将逻辑控制与数据转发相分离,提高了网络的灵活性和可编程能力,成为近年来未来网络领域的研究热点。SDN在实际应用部署时将面临控制器性能瓶颈的挑战,因而有必要理解SDN控制器的性能特性。为此,首先对SDN控制器中Packet-In消息的到达过程和处理时间进行分析,进而基于排队论提出了一种容量有限的SDN控制器性能评估模型M/M/1/m,推导得出了该模型的性能参数,包括:平均等待队长、平均等待时间、平均队列长度和平均逗留时间。最后,采用控制器性能测试工具Cbench对该模型进行了实验评估。实验结果表明:相对于现有其它模型,该模型的估计时延更接近于实际测量时延,可更精确地描述SDN控制器的性能。

面向软件定义核心网的OpenFlow分组转发优先制排队模型研究

软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)作为一种数据转发与控制逻辑相解耦、并开放底层编程接口的创新网络架构,为降低核心网的部署运营成本、提升应用业务性能提供了全新的解决思路.然而,在SDN架构下,逻辑上集中的控制平面容易出现性能瓶颈,进而加大分组转发时延,因此有必要理解其分组转发性能特性.为此,本文首先介绍了软件定义核心网的典型部署场景,分析了控制平面的Packet-in消息到达过程和数据平面的分组到达过程,进而应用M/M/n/m和M/M/1/m排队模型分别刻画控制器集群的Packet-in消息处理过程和OpenFlow交换机的分组处理过程.在此基础上,建立OpenFlow分组转发优先制排队模型,进而推导出不同优先级的分组转发时延及其累积分布函数CDF.最后,借助控制器性能测量工具OFsuite_Performance进行实验评估,结果表明:与现有模型相比,本文所提的M/M/n/m模型更能准确估计控制器集群的实际性能.同时,采用数值分析的方法对比了多种情况下不同优先级的分组转发时延及CDF曲线,为软件定义核心网的实际应用部署提供有效参考.

云环境下SDN的流量异常检测性能分析

随着复杂的混合云网络逐渐成为云计算发展的瓶颈,软件定义网络(SDN)技术近年来成为学术界和工业界关注的热点。在网络安全领域,对于应用SDN来解决网络攻击的研究尚处于起步阶段,SDN是否能够高效检测来自内部的网络攻击尚无定论。针对该问题,在分析SDN技术框架的基础上,设计基于Open Stack的云环境实验方案。在传统云环境网络和SDN环境下同时测试2种流量异常检测算法,模拟Flood攻击和端口扫描攻击,分析SDN在检测攻击时的精确度和资源使用率。结果表明,在云环境下利用SDN检测内部威胁时比传统网络环境占用更少的物理内存而不影响精确度,但直接在SDN控制器上部署安全应用的方式也存在性能瓶颈。

云计算环境下SaaS服务可伸缩性评估方法研究

针对云计算环境下Saa S服务可伸缩性的分析评估问题,通过分析Saa S服务伸缩性需求和特点,给出其可伸缩性定义,并且提出一种新的可伸缩性评估模型和度量指标,具体包括:资源利用率、资源生产率、收敛性。最后,基于亚马逊EC2云计算平台,对评估模型和方法进行实例验证。

基于SDN的DWSN技术分析及性能优化研究

当前,分布式无线传感器网络(DWSN)已得到广泛应用并服务于许多领域,而其网络架构和节点仍存在一些技术及性能优化难点,影响应用效果。软件定义网络(SDN)是具有控制转发分离思想可编程化功能的新型网络架构,其能对节点设备和层间协议进行软件定义虚拟化。为了提升DWSN的关键技术及性能优化的安全性和可操作性,降低网络复杂性,在DWSN中引入SDN框架形成新的基于SDN的分布式无线传感器网络(SDDWSN)框架。首先,从引入SDN必要性入手探讨了SDDWSN框架要点;其次,重点从网络通信、资源处理和控制管理等方面研究了SDDWSN框架的相关技术和性能优化;最后,设计案例对其安全性和事件可操作性方面进行定性对比分析,研究结果体现出了SDDWSN的优势。

基于Mininet的胖树SDN网络仿真

相较于传统网络体系结构的僵化,软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)架构可以更好地适应与满足当前复杂多变的网络需求。以采用胖树(Fat-tree)拓扑的数据中心网络为例,介绍如何采用SDN网络仿真软件——Mininet方便而快捷地部署SDN仿真环境,调整链路性能。可为数据中心的管理与部署提供参考,有利于简化数据中心网络的工作,加速应用上线。

下一代电信网络性能监控系统设计

为了主动发现和跟踪解决电信网络服务质量问题,支持网络管理业务的平滑过渡,提出面向性能问题生命周期管理构建性能监控系统。参考下一代运营操作系统和软件,构建了端到端的性能问题生命周期管理流程和性能监控共享信息数据模型,设计了以组件为基础的系统结构。在运营商网络管理系统的基础上对系统进行实现和集成应用,应用表明,性能监控系统能有效支撑对性能问题的发现、分析和解决效果评估,并支持灵活的系统集成和持续的业务演进。

NetSlice的设计与实现

Net Slice是一种基于软件实现的自动测量和分析网络系统软件延迟的工具 .本文首先介绍 Net Slice的设计基础 .接着详细描述 Net Slice在奔腾 处理器和 L inux操作系统上的实现 ,主要包括 Net Slice各组成模块的功能、模块间关系和关键算法的实现 .最后 ,通过实例 ,具体给出 Net

SDN控制器的调研和量化分析

软件定义网络(software defined networking,SDN)是一种将网络控制平面和数据平面分离的新型网络架构。在SDN网络中,控制器的性能对网络性能有着重要的影响,当前很多公司和科研机构都已经提出了自己的控制器解决方案。然而针对如此众多的控制器,目前没有系统、全面的比较。由于缺乏足够的依据,研究人员只能凭借自己的经验或直觉来选择控制器。为了解决这个问题,对目前主流的SDN控制器在架构和性能上进行了系统的分析比较,并采用Cbench和Mininet对部分开源控制器进行了性能测试,同时针对单一控制器的性能问题,对现有的多控制器控制平面设计进行了分析综述。该研究结果对于研究人员选取正确的控制器具有重要的参考意义。