收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于SDN的网络流量矩阵测量方法研究

龚艳雷  
【摘要】:流量矩阵表示的是网络中任意两个节点对间的流量大小。流量矩阵是很多网络管理任务的关键输入信息,比如流量工程、网络规划、网络性能诊断分析和流量计费等。由于流量矩阵的重要性,近年来,流量矩阵的测量受到了许多研究者的广泛关注。在实际网络中,由于网络测量资源和能力的限制,流量矩阵很难直接测量出来。因此,目前研究界普遍采用的流量矩阵测量方法是根据少部分容易直接测量到的(如链路负载)或直接获得的(如业务路由)信息来估计网络流量矩阵。然而,由于在传统网络中能够直接测量和直接获取的信息很少,并且待估计的流量信息数目巨大,因此估计出的流量矩阵往往具有很大的误差。另一方面,近年来软件定义网络(Software Defined Network,SDN)引起了学术界和工业界的广泛关注。SDN将网络的控制面和数据面彻底分开,控制面集中式的运行于网络控制器之上,而数据面则分散的存在于各个设备上。SDN的这种分离式设计为网络流量矩阵的测量也带来了好处。首先,集中式的控制平面具有全局的网络视图,可以统一地调配网络资源。其次,分布于网络设备上的数据面提供了若干用于流统计的计数器,利用这些计数器可以为流量矩阵的估计提供更多的输入。本文将主要研究如何利用SDN提供的功能来更好地测量流量矩阵。对于广义流量矩阵,它的每一行表示一对节点间的流在不同时段下的大小,每一列表示在一个时段下每个流的大小。广义流量矩阵具有时间和空间相关性,可以通过直接测量少部分流的大小,然后利用矩阵完成技术来估计其它流的大小。但是,直接测量哪些流对于最后流量矩阵的估计正确率有很大的影响。为了降低设计最优观测矩阵(观测矩阵表示需要直接测量的流集合)中固有的复杂性,本文提出采用随机搜索方法来设计最优观测矩阵。随机搜索方法采用遗传算法和粒子群算法,以流量矩阵的估计误差作为优化目标来设计最优观测矩阵。另一方面,流量矩阵可以利用SDN交换机流表项的计数器值来进行估计。SDN交换机流表项的计数器值表示匹配此流表项的所有流的大小之和。由于TCAM表项数目有限,SDN交换机流表项聚合哪些流对流量矩阵的估计正确率有很大的影响,因此必须仔细设计SDN交换机流表项。将一个TCAM表项匹配哪些流的规则定义为流量测量规则,即一个TCAM表项对应一条规则。本文提出两种方法(MLRF和LFF)来设计流量测量规则,这两种方法都满足流聚合可行性约束(由相关的路由策略决定),并且不会改变流的路由,有比较低的复杂度。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前13条
1 刘叙含;申晓红;姚海洋;邓欣;;基于帐篷混沌观测矩阵的图像压缩感知[J];传感器与微系统;2014年09期
2 王侠;王开;王青云;梁瑞宇;左加阔;赵力;邹采荣;;压缩感知中的确定性随机观测矩阵构造[J];信号处理;2014年04期
3 王韦刚;杨震;顾彬;胡海峰;;基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知[J];通信学报;2014年08期
4 鄢鹏程;;一种基于阈值迭代和自适应观测矩阵的压缩感知图像处理[J];信息与电脑(理论版);2013年03期
5 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期
6 宁万正;王海燕;申晓红;蒋世全;王璇;;一种自适应观测矩阵下的信号重构算法[J];计算机应用研究;2011年09期
7 赵春晖;刘巍;;压缩感知理论及其在成像技术中的应用[J];智能系统学报;2012年01期
8 金坚;谷源涛;梅顺良;;压缩采样技术及其应用[J];电子与信息学报;2010年02期
9 王军华;黄知涛;周一宇;王丰华;;压缩感知理论中的广义不相关性准则[J];信号处理;2012年05期
10 肖小潮;郑宝玉;王臣昊;;一种基于最优观测矩阵的自适应贝叶斯压缩信道感知联合机制[J];电子与信息学报;2012年10期
11 卢雁;吴盛教;赵文强;;压缩感知理论综述[J];计算机与数字工程;2012年08期
12 李熔;;基于截尾估计的概率估计方法[J];计算机技术与发展;2014年02期
13 ;[J];;年期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 顾国生;战荫伟;;一种混沌序列在压缩感知观测矩阵构造中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 孙晶明;压缩感知中观测矩阵的研究[D];华中科技大学;2013年
2 徐永刚;矿山数据压缩采集与重建方法研究[D];中国矿业大学;2013年
3 丁丽;MIMO雷达稀疏成像的失配问题研究[D];中国科学技术大学;2014年
4 张京超;稀疏多频带信号压缩采样方法研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 孙瑞;压缩传感中观测矩阵构造及其性能分析[D];哈尔滨工业大学;2012年
2 王彪;压缩传感中的观测矩阵研究[D];天津理工大学;2012年
3 方杰;压缩感知观测矩阵和重构算法的研究[D];华南理工大学;2015年
4 田彩丽;压缩感知中量化问题的研究[D];西北农林科技大学;2014年
5 李文娟;基于压缩感知理论的地表沉降数据分析与重构[D];华中科技大学;2014年
6 朱晨辰;基于压缩感知的阵列DOA估计[D];西安电子科技大学;2014年
7 龚艳雷;基于SDN的网络流量矩阵测量方法研究[D];电子科技大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978