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数据中心下软件定义网络的部署及应用

肖鹏  
【摘要】:自软件定义网络(Software Defined Networking)技术出现以来,经过学术界和产业界的不断推动,软件定义网络的应用不断发展和深入,数据中心的软件定义网络化也正在从理论走向实践。本文旨在数据中心环境下研究软件定义网络部署及应用的相关关健问题。随着云数据中心的不断发展,尤其是分布式云数据中心的出现,今天的数据中心已经演变成涉及十万甚至百万规模的服务器,跨越广域网地理位置分散的,集大数据运算和存储为一体的高性能计算场所。分布式云数据中心的发展带来了一系列新的问题:首先,对大规模且分布式的网络需要集中统一管理,以提高数据中心的维护效率和可用性。其次,以承载云计算业务为主要目的的云数据中心,其流量工程也面临严峻的考验。对于云计算,数据备份等大流量应用的分类,直接影响了数据中心对外提供服务的质量。再次,跨越互联网分布式的特点以及虚拟化等技术的发展,使得云数据中心网络安全面临新形势的挑战。本文深入分析和总结了分布式云数据中心的新特征,从分布式云数据中心网络中的软件定义网络部署问题、大小流分类问题,以及DDoS检测问题出发,紧紧围绕上述三个问题展开研究。本文的主要研究工作如下:首先,针对分布式云数据中心拓扑结构复杂、SDN域划分和控制器部署等问题,本文提出了基于谱的软件定义网络部署算法,即利用谱聚类思想对拓扑结构进行分析,并利用矩阵扰动和本征间隙理论对拓扑进行挖掘以找出其内在特征实现SDN域的自动划分,最后得出其控制器部署位置。为了验证我们所提出的算法,我们还设计了一个基于Cbench的测试框架。实验表明基于谱的软件定义网络部署算法具有一定的优势,其部署为后续的SDN应用研究奠定了基础。其次,针对分布式数据中心下大小流的特点和流量工程流量分类的需求,本文提出了一个基于软件定义网络的大小流分类算法。为了提高算法的实时性,本文采用两层分类策略来进行快速分类。即先基于首包检测快速排除大量的小流,减少了后续计算,再对可能的大流基于流特征进行C4.5决策树分类,以提高算法的精确度。为了进一步提高算法的分类精确度,本文除了对训练集合进行相容性分析之外,还基于数据中心自身流量特点和大流分类更重要的特点,在算法中引入了Cost-Sensitive思想,有效提高了算法的分类精确度和弥补了现有算法的不足。最后基于SDN技术进行实验,验证了算法的有效性。最后,针对分布式云数据中心下新型的DDoS攻击链路洪泛攻击检测存在的问题,本文提出了一种基于软件定义网络的DDoS检测算法。其核心思想是从提高实时性和数据存储效率出发,将SDN流表技术应用到链路洪泛攻击检测当中,节约了流统计的时间并提高了实时性;将Bloom Filter应用于软件定义网络的DDoS检测中,解决了链路洪泛攻击存储空间和时间效率要求高等问题。与传统的检测算法相比,该算法不但克服了传统算法收集信息实时性差问题,而且解决了海量数据存储效率问题。最后利用SDN技术实现了该算法,实验结果表明该算法具有一定的优势。


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