基于SDN的负载均衡节能技术研究

【摘要】：近年来,随着物联网及移动互联网迅猛发展,网络普及率及业务量不断增长。为保证网络运行质量,处理和存储海量数据的超级云数据中心不断涌现。数据中心巨大的能量消耗使得数据中心的节能问题成为了业内最为关注的问题之一。 SDN (Software Defined Network,软件定义的网络)将控制平面从设备中分离出来,从而实现网络的集中化控制。现有研究在讨论数据中心网络流量负载均衡问题时并没有充分考虑节能问题,大部分研究只针对数据中心中服务器节点进行节能优化,无法最大化的体现SDN网络结构的优势。本文基于SDN网络架构,结合服务器动态节能机制中的负载预测与调度策略两个关键问题展开研究,对数据中心节能策略进行优化。 本文提出的基于SDN的绿色数据中心负载均衡节能策略(GLBODC)是一种专门针对数据中心的动态、自适应策略。结合传统网络架构的节能问题,讨论如何在数据中心负载量处于中低水平的情况下,实现数据中心服务器负载均衡基础上有效节能。本文提出了基于SDN的网络流量预测自适应节能策略。采用粒子群优化神经网络模型进行网络流量预测。结合SDN集中化控制的优势,讨论数据中心服务器节点与交换机端口联合调度节能问题。并通过对SDN部署技术的研究,讨论基于SDN的流量预测节能策略的部署问题。 通过本文的研究可以得出,在数据中心中引入SDN网络结构,通过流量预测算法制定优化的自适应节能策略,能够在保障网络负载均衡的基础上,部署更加优化的节能策略,提升数据中心网络设备利用率,提高数据中心的整体节能性能。 【关键词】：软件定义网络 OpenFlow 负载均衡 节能策略 数据中心
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.06
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 符号说明9-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究背景10-12
• 1.2 课题研究意义12-13
• 1.3 研究方法和目标13-14
• 1.4 论文结构安排14-15
• 第二章 软件定义网络与流量预测15-36
• 2.1 SDN定义与架构15-20
• 2.1.1 SDN 定义15-16
• 2.1.2 SDN网络架构16-19
• 2.1.3 SDN架构的特征19-20
• 2.2 SDN关键技术20-28
• 2.2.1 交换机及南向接口技术21-23
• 2.2.2 控制器核心技术23-26
• 2.2.3 应用与管理技术26-28
• 2.3 网络流量预测技术28-35
• 2.3.1 网络流量预测的意义与可行性28-29
• 2.3.2 网络流量预测模型29-32
• 2.3.3 基于神经网络模型的网络流量预测算法32-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第三章 基于SDN的负载均衡节能策略36-60
• 3.1 基于SDN的GLBODC节能策略36-43
• 3.1.1 节能策略系统框架36-37
• 3.1.2 GLBODC绿色负载均衡策略37-40
• 3.1.3 GLBODC负载均衡策略具体实现40-43
• 3.2 基于SDN的流量预测节能策略系统43-59
• 3.2.1 节能策略系统结构43-44
• 3.2.2 服务器及交换机状态定义44-46
• 3.2.3 基于流量预测的节能调度策略46-55
• 3.2.4 基于SDN架构的负载均衡节能策略部署流程55-59
• 3.3 本章小结59-60
• 第四章 仿真及结果分析60-73
• 4.1 基于神经网络模型的负载预测算法比较60-64
• 4.2 基于SDN的GLBODC节能策略仿真分析64-66
• 4.3 基于SDN的流量预测节能调度策略仿真分析66-72
• 4.3.1 基于SDN的流量预测节能调度策略仿真实现66-68
• 4.3.2 基于SDN的流量预测节能策略能耗分析68-72
• 4.4 本章小结72-73
• 第五章 全文总结73-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-82
• 作者攻读学位期间发表的学术论文目录82

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