SDN中基于过程优化的动态负载均衡策略.pdf

第 49卷 第 8期2023年 8月Computer Engineering 计算机工程SDN中基于过程优化的动态负载均衡策略刘向举，赵犇，方贤进，徐杨洋（安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001）摘要：在软件定义网络中，多控制器静态部署策略无法适应网络中流量动态变化，存在控制平面负载不均衡的问题。提出基于过程优化的动态负载均衡策略。通过优化原始的交换机迁移方案，以均衡各控制器负载作为目标，设计理想迁出流量和迁移交换机选取概率模型，选取待迁移交换机并确定迁入控制器。综合考虑时延与迁移代价对网络性能的影响，针对蚁群算法中收敛速度较慢且容易陷入局部最优的问题，通过对启发函数和信息素更新公式进行改进，并引入非线性递减挥发系数，为每个迁移交换机选取最佳的迁入控制器。为避免不同待迁移交换机选取同一个迁入控制器造成迁入控制器过载，通过设计交换机顺序迁移算法，实现交换机的协调迁移。仿真实验结果表明，与 MUCS、NM、CDAA 等策略相比，该策略在面对复杂的流量情景时，迁移交换机和迁入控制器的选取更加合理，在保证各控制器负载均衡的同时，迁移代价和流建立时间平均降低 10.3%和 36.1%，交换机与控制器之间时延平均降低 13.6%。关键词：软件定义网络；多控制器；交换机迁移；负载均衡；过程优化开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中文引用格式：刘向举，赵犇，方贤进，等.SDN 中基于过程优化的动态负载均衡策略 J.计算机工程，2023，49（8）：137-145.英文引用格式：LIU X J，ZHAO B，FANG X J，et al.Dynamic load balancing strategy based on process optimization in SDN J.Computer Engineering，2023，49（8）：137-145.Dynamic Load Balancing Strategy Based on Process Optimization in SDNLIU Xiangju，ZHAO Ben，FANG Xianjin，XU Yangyang（School of Computer Science and Engineering，Anhui University of Science and Technology，Huainan 232001，Anhui，China）【Abstract】To address the issue of control plane load imbalance in Software Defined Network（SDN），where static deployment strategies for multiple controllers cannot adapt to dynamic changes in network traffic，a dynamic load balancing strategy based on process optimization is proposed.The original switch migration scheme is optimized as follows.To balance the load of each controller，ideal migration traffic is designed and a statistical model is selected for the migration switch.The switch to be migrated and the migration controller are thus determined.Considering the impact of delay and migration cost on network performance，improvements are made to the heuristic function and pheromone update formula in Ant Colony Optimization（ACO）algorithms.These improvements addressed the slow rate of convergence and tendency to fall into local optimization.Additionally，a nonlinear decreasing volatility coefficient is introduced to select the best migration controller for each migration switch.To avoid overloading the migration controller by selecting the same one for different switches，a switch sequential migration algorithm is designed to achieve coordinated migration of switches.The simulation results show that compared to MUCS，NM，CDAA dynamic load balancing strategies，the proposed strategy provides a more reasonable approach to selecting migration switches and migration controllers in complex traffic scenarios.It achieves a balanced load for each controller，reduces migration cost by an average of 10.3%，decreases flow setup time by an average of 36.1%，and reduces latency between switches and controllers by an average of 13.6%.【Key words】Software Defined Network（SDN）；multiple controllers；switch migration；load balancing；process optimizationDOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0065173基金项目：国家自然科学基金（61402012）；安徽省重大科技专项（18030901025）；安徽省属高校与人工智能研究院协同创新项目（GXXT-2021-006）。作者简介：刘向举（1978），男，副教授，主研方向为物联网、软件定义网络、智能控制；赵 犇，硕士研究生；方贤进，教授、博士；徐杨洋，硕士研究生。收稿日期：2022-07-07 修回日期：2022-09-22 Email：移动互联与通信技术文章编号：1000-3428（2023）08-0137-09 文献标志码：A 中图分类号：TP3932023年 8月 15日Computer Engineering 计算机工程0概述 软 件 定 义 网 络（Software Defined Network，SDN）1作为 1种将网络的控制平面与数据平面完全解耦的新型网络架构，解决了传统网络耦合度过高的问题。随着网络规模不断扩大，单控制器存在可扩展性、可靠性等问题。因此，研究人员提出逻辑上集中且物理上分布的多控制器部署策略2，将 SDN网络划分为多个子域，并在每个子域中部署 1 台控制器。多控制器部署策略有效解决单控制器存在的可扩展性、可靠性等问题3。但是，多控制器部署策略又衍生出了新的问题，网络中的流量并不是静态的，它在时间上和空间上是变化的，可能会在短时间内出现激增的情况，造成部分控制器过载，影响用户体验4。近年来，SDN 中多控制器间的负载均衡问题已成为研究热点。文献 5-6 提出 SDN 多控制器静态部署策略，通过调整控制器的部署位置和控制器与交换机之间的映射关系来实现控制器间的负载均衡，但是该策略只能实现静态下的负载均衡，当网络中的流量出现波动时，不能实时调整网络中的流量分布，具有一定的局限性。因此，研究人员提出将过载控制器域中的交换机迁移到轻载控制器域中，以解决 SDN 中流量动态变化造成多控制器间负载不均衡的问题。研究人员通过交换机迁移实现多控制器间动态负载均衡。文献 7 提出基于分布式决策的负载均衡策略，该策略通过构建基于控制器负载条件的分布式迁移决策域，根据概率选取待迁移交换机，并以降低数据收集代价和迁移代价为目标选取迁入控制器，通过设计迁移时钟模型完成交换机迁移。文献 8 提出 1 种基于移位和交换机迁移的局部搜索方法，将移位和交换机迁移包含在搜索方案中，每步移动方案都是根据选择的迁移交换机和迁入控制器所产生的结果进行评估，以选取最佳的迁入控制器。文献 9 以降低网络时延和负载均衡为目标，通过设计交换机迁移算法选取待迁移交换机和迁入控制器，并协调交换机迁移过程，保证各控制器间负载均衡。以上提出的负载均衡策略虽然能够均衡各控制器间的负载，但是对交换机迁移过程中产生的迁移代价未做过多考虑，迁移代价过大导致网络负载加剧，网络性能下降。文献 10 将控制器间动态负载均衡问题转换成负载均衡策略选择问题，将交换机与控制器之间的映射关系进行 0-1编码，以控制器负载均衡和平均传输跳数为优化目标，通过设置约束条件，使用模糊多目标粒子群算法选取迁移交换机和迁入控制器。文献 11 提出 1 种分时交换机迁移策略，当控制器发生过载时，该策略会寻找辅助控制器，以降低迁移代价为目标选取待迁移交换机，并决定迁移时间，从而实现多控制器间动态负载均衡。以上提出的动态负载均衡策略有效地降低了迁移代价对网络性能的影响，但是未考虑交换机与控制器之间的时延对网络性能的影响。文献 12 设计 1 种动态自适应负载均衡策略，首先从控制器因子和交换机因子的角度计算控制器总负载，然后根据每个控制器的负载状态，选取迁移交换机和迁入控制器并完成交换机迁移，以实现控制器间的负载均衡。文献 13 以控制器负载均衡和网络时延为目标，利用谱聚类思想将多控制器负载均衡问题转化为网络拓扑的行向量分类问题，采用基于模拟退火算法的 K-medoids算法对行向量进行分类。该负载均衡策略有效地降低了网络时延对网络性能的影响。文献 14 提出自适应控制器负载均衡容错模型，通过降低交换机与控制器之间的时延来减少迁移代价，该模型将邻近控制器作为迁入控制器，侧重平衡邻近控制器间的负载均衡。文献 15 将收集到的网络流量信息，通过前馈神经网络对网络信息进行预估，并针对预测结果使用蚁群优化（Ant Colony Optimization，ACO）16算法寻找最优路径。该算法在降低交换机与控制器之间时延的同时，有效地提升网络性能。以上提出的负载均衡策略主要对均衡控制器间的负载和降低交换机与控制器之间的时延进行研究，但是在迁移过程中未考虑待迁移交换机可能迁入同一个控制器，导致迁移后迁入控制器过载。本文提出 1 种基于过程优化的动态负载均衡（Dynamic Load Balancing Based on Process Optimization，DLBPO）策略。该策略将原有的交换机迁移方案优化为选取待迁移交换机与迁入控制器集合、迁入控制器选取以及交换机顺序迁移 3 个过程，并分别设计相应的算法。在选取迁移交换机与迁入控制器集合部分设计 DLBPO-1算法，通过周期性地收集网络负载信息，以均衡各控制器间负载作为目标，设计理想迁出流量和迁移交换机选取概率模型来确定待迁移交换机与迁入控制器集合。在迁入控制器选取部分设计 D