一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法技术

一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法，包括：S100：分析网络拓扑结构；S200：构建相关数学模型；S300：近似算法的选取和求解。该方法将SDN网络多控制器部署问题抽象化为一个图论问题，通过建立数学模型将该图论问题转化为整数线性规划问题，利用近似算法对该问题进行求解的策略。所述方法使得SDN网络图在任意移除k条边的情境下既满足给定的控制器覆盖率，又能兼顾网络传输效率和负载均衡。

A robust multi controller optimal deployment method in software defined networks

A robust multi-controller optimal deployment method for software-defined networks includes: S100: analysis of network topology; S200: construction of relevant mathematical models; S300: selection and solution of approximate algorithms. This method abstracts the multi-controller deployment problem in SDN network into a graph theory problem. By establishing a mathematical model, the graph theory problem is transformed into an integer linear programming problem, and the approximate algorithm is used to solve the problem. The proposed method makes the SDN network graph satisfy the given controller coverage, network transmission efficiency and load balancing in the case of arbitrarily removing K edges.

【技术实现步骤摘要】
一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法
本公开属于网络
，特别涉及一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法。
技术介绍
软件定义网络(Softwaredefinednetwork，SDN)采用了控制平面和数据平面相分离的网络架构，实现了网络数据转发的灵活控制。与传统网络不同，控制平面作为SDN网络的核心，控制器的优化部署牵涉到网络时延、负载和网络安全性等各方面；与传统网络类似，SDN网络在突发事件下同样面临着网络节点或链路失效的网络鲁棒性问题。由于控制器担负了整个网络的控制工作，控制器的处理能力及控制器与交换机之间通信的时延对整个网络的性能有着重要的影响。对于大型网络，依靠单个控制器进行流表的分发无法胜任全体交换机的需求，就需要使用分布式的多个控制器来分担整个系统的压力，然而如何在网络中部署多个控制器，即控制器部署(ControlPlacement，CP)仍然是一个开放的问题；SDN网络转发设备完全受控制平面控制，在网络故障情况下极易造成控制平面与转发平面间的通信中断，进而影响SDN网络的正常运行；特别是在SDN网络节点或链路失效的突发事件下，控制器部署的鲁棒性尤其需要关注。因此，研究应对事件提升SDN网络鲁棒性的控制器优化部署问题具有重要意义。在实际多控制器部署中，为了降低部署成本，应尽量减少控制器个数。在保证低成本的同时还要尽可能提高网络性能，交换机到控制器的平均时延应尽可能小，各控制器间负载应尽可能均衡，因而现有控制器部署策略大多考虑了控制器个数少、时延小、负载均衡的目标，鲜有考虑应对突发事件的控制器部署的鲁棒性问题。SDN网络在遭遇故障或攻击的情况下，如何通过有限的控制器优化配置改善SDN网络控制器服务的可生存性是非常值得研究的。
技术实现思路
为了解决上述问题，本公开提供了一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法，包括如下步骤：S100：分析网络拓扑结构S101：分析网络拓扑结构，将软件定义网络SDN中的多控制器部署问题抽象化为一个基于无向网络图的图论问题；S102：提出一种新的度量，控制覆盖率指标，用于表示能访问到控制器的交换机总数占网络中所有交换机总数的比例；S200：构建相关数学模型给定一个无向网络图G(V，L)和控制器覆盖率Cpr，通过合理部署控制器所放置的节点集C，使得该无向网络图在任意移除k条边的情境下，标记为既满足给定的控制器覆盖率Cpr，又能兼顾网络传输效率和负载均衡，其中，V表示交换机集合，在无向网络图中用节点表示，且n表示节点的个数，即n＝|V|，L表示连接交换机的链路集合，在无向网络图中用边表示，C表示控制器节点集合，即控制器所连接的交换机节点集合，在无向网络图G中移除任意边的情景集合，记为S，移除k条边的情境集合，记为sk，移除k条边的最坏情景记为sb，sb∈sk，表示任意移除k条边的连接交换机的链路集合，表示最坏情境下移除k条边的连接交换机的链路集合，k为正整数且1≤k≤|L|；S300：近似算法的选取和求解选取兼顾网络时延和负载均衡的鲁棒的k-RCM近似最优算法，k-RCM算法主要包括最坏情景下移除边的GN算法，记为k-RCM-GN，对偶近似算法，记为k-RCM-DOLP，和偏远交换机节点提取算法，记为k-RCM-outliers。通过上述技术方案，本公开能够合理部署最优的控制器资源，使得SDN网络在任意移除k条链路的情境下交换机到控制器的平均时延以及控制器之间的平均时延尽可能小，并使各控制器分配的负载尽可能均衡，提高鲁棒性的控制器放置问题。附图说明图1是本公开一个实施例中所提供的一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法的流程示意图；图2是本公开一个实施例中k-RCM近似最优算法的流程示意图；图3是本公开一个实施例中k-RCM-DOLP算法的流程示意图；图4a-4b是本公开一个实施例中OS3E网络控制器放置结果对比图；图5是本公开一个实施例中OS3E网络分支定界算法的负载情况；图6是本公开一个实施例中OS3E网络k-RCM-DOLP算法的负载情况；图7是本公开一个实施例中OS3E网络依次断边时的控制覆盖节点数对比图；图8是本公开一个实施例中OS3E网络随机模拟断边概率对比图；图9是本公开一个实施例中OS3E网络中在移除边的最坏情景下的TE指标对比图；图10是本公开一个实施例中USCarrier网络k-RCM近似算法控制器配置及负载结果；图11是本公开一个实施例中USCarrier网络依次移除边控制覆盖节点数对比图；图12是本公开一个实施例中USCarrier网络在移除边的最坏情景下的TE指标对比图。具体实施方式为解决SDN网络中鲁棒的多控制器部署问题，需要首先建立k-链路失效的鲁棒控制器部署(RobustControlPlacementfork-links-failure，k-RCM)问题的整数线性规划(Integerlinearprogramming，ILP)模型，该模型通过优化配置最小代价的控制器资源，以满足任意k-链路失效情况下SDN网络中控制器的控制覆盖率。为进一步方便求解，对该整数线性规划模型进行松弛，建立k-RCM的线性规划模型，继而利用线性规划问题的对偶规划，并借鉴设施选址求解问题思路，采用兼顾网络时延和负载均衡的鲁棒的k-RCM近似最优算法，简称为k-RCM算法，k-RCM算法能显著降低直接求解k-RCM问题模型的计算复杂性。参见图1，在一个实施例中，其公开了一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法，包括如下步骤：S100：分析网络拓扑结构S101：分析网络拓扑结构，将软件定义网络SDN中的多控制器部署问题抽象化为一个基于无向网络图的图论问题；S102：提出一种新的度量，控制覆盖率指标，用于表示能访问到控制器的交换机总数占网络中所有交换机总数的比例；S200：构建相关数学模型给定一个无向网络图G(V，L)和控制器覆盖率Cpr，通过合理部署控制器所放置的节点集C，使得该无向网络图在任意移除k条边的情境下，标记为既满足给定的控制器覆盖率Cpr，又能兼顾网络传输效率和负载均衡，其中，V表示交换机集合，在无向网络图中用节点表示，且n表示节点的个数，即n＝V，L表示连接交换机的链路集合，在无向网络图中用边表示，C表示控制器节点集合，即控制器所连接的交换机节点集合，在无向网络图G中移除任意边的情景集合，记为S，移除k条边的情境集合，记为sk，移除k条边的最坏情景记为sb，sb∈sk，表示任意移除k条边的连接交换机的链路集合，表示最坏情境下移除k条边的连接交换机的链路集合，k为正整数且1≤k≤|L|；S300：近似算法的选取和求解选取兼顾网络时延和负载均衡的鲁棒的k-RCM近似最优算法，k-RCM算法主要包括最坏情景下移除边的GN算法，记为k-RCM-GN，对偶近似算法，记为k-RCM-DOLP，和偏远交换机节点提取算法，记为k-RCM-outliers。在另一个实施例中，将k-RCM问题建模为整数线性规划(integerlinearprogramming，ILP)模型，简称为k-RCM_ILP模型。建模k-RCM_ILP模型包括以下内容：目标函数：约束条件：其中：n：表示SDN网络中节点的数量；Sk：表示移除k条边的所有情本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法，包括如下步骤：S100：分析网络拓扑结构S101：分析网络拓扑结构，将软件定义网络SDN中的多控制器部署问题抽象化为一个基于无向网络图的图论问题；S102：提出一种新的度量，控制覆盖率指标，用于表示能访问到控制器的交换机总数占网络中所有交换机总数的比例；S200：构建相关数学模型给定一个无向网络图G(V，L)和控制器覆盖率Cpr，通过合理部署控制器所放置的节点集C，使得该无向网络图在任意移除k条边的情境下，标记为

【技术特征摘要】
1.一种软件定义网络中鲁棒的多控制器优化部署方法，包括如下步骤：S100：分析网络拓扑结构S101：分析网络拓扑结构，将软件定义网络SDN中的多控制器部署问题抽象化为一个基于无向网络图的图论问题；S102：提出一种新的度量，控制覆盖率指标，用于表示能访问到控制器的交换机总数占网络中所有交换机总数的比例；S200：构建相关数学模型给定一个无向网络图G(V，L)和控制器覆盖率Cpr，通过合理部署控制器所放置的节点集C，使得该无向网络图在任意移除k条边的情境下，标记为既满足给定的控制器覆盖率Cpr，又能兼顾网络传输效率和负载均衡，其中，V表示交换机集合，在无向网络图中用节点表示，且n表示节点的个数，即n＝|V|，L表示连接交换机的链路集合，在无向网络图中用边表示，C表示控制器节点集合，即控制器所连接的交换机节点集合，在无向网络图G中移除任意边的情景集合，记为S，移除k条边的情境集合，记为sk，移除k条边的最坏情景记为sb，sb∈sk，表示任意移除k条边的连接交换机的链路集合，表示最坏情境下移除k条边的连接交换机的链路集合，k为正整数且1≤k≤|L|；S300：近似算法的选取和求解选取兼顾网络时延和负载均衡的鲁棒的k-RCM近似最优算法，k-RCM算法主要包括最坏情景下移除边的GN算法，记为k-RCM-GN，对偶近似算法，记为k-RCM-DOLP，和偏远交换机节点提取算法，记为k-RCM-outliers。2.根据权利要求1的方法，其特征在于，优选的，具体建模如下：目标函数：约束条件：其中：n：表示SDN网络中节点的数量；Sk：表示移除k条边的所有情境集合；sk：表示移除k条边的一种情境，sk∈Sk；sb：对应移除k条边的最坏情景；情景sk出现的概率，fj：在节点j上放置控制器的代价；在情景sk下，普通交换机节点i连接到控制器放置节点j的时延；cpr：表示给定的SDN控制器覆盖率；xj：是一个0-1变量，xj＝1表示节点j被选择放置控制器，否则为0；是一个0-1变量，表示节点i在情景sk中是否被控制器放置节点j覆盖，如果是，则否则是一个0-1变量，表示节点i在情景sk中是否为偏远交换机节点，如果是，则否则i,j表示交换机集合中任意一个交换机，即i，j∈V。3.根据权利要求2的方法，其特征在于，假设最坏断边情景sb的发生概率则在移除k条边的最坏情景下建模更新为：目标函数：约束条件：4.根据权利要求3的方法，其特征在于，为求解上述更新后的模型，对0-1整数进行约束松弛,建模更新为：目标函数：约束条件：5.根据权利要求4的方法，其特征在于，将上述约束条件替换为6.根据权利要求5的方法，其特征在于，利用线性规划问题的对偶规划，建立其对应的对偶规划模型为：目标函数：max∑i∈Vαi+n(α-1)q(L4-1)约束条件：∑j∈Vβij≤fjj∈V(L4-2)其中，对偶变量βij表示交换机节点i对其连接的控制器节点j放置...

【专利技术属性】
技术研发人员：李黎，杜娜娜，柳寰宇，张瑞芳，王小明，张立臣，李鹏，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61