基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究

摘要：

针对传统负载均衡方法无法有效地获取网络设备中的统计数据或所考虑的负载均衡影响因素过于单一,从而导致效率低、灵活性差等问题,文中提出了联合考虑路径层面以及服务器层面的联合路径-服务器蚁群优化(JPSACO)算法,该算法额外增加对服务器层面的考量,自定义性能指标服务器繁忙程度(Server Busy Degree,SBD)以对服务器的实时状态进行量化表示,进而选定实时最优服务器;对路径层面的考量,利用元启发式的算法框架—蚁群算法,依据路径中每段链路的实时可用带宽,进而确定指向已选定服务器的最佳路径.最后,基于ODL(OpenDayLight)控制器在Mininet平台上对所提出的算法进行仿真.仿真结果表明,与最短路径优先(Shortest Path First,SPF)随机算法相比,文中提出的JPSACO算法拥有更好的服务质量(QoS)表现,即取得更大的吞吐量及更小的丢包率,表现出对网络资源优秀的管理及利用效果.

关键词：软件定义网络、蚁群优化算法、联合路径-服务器、负载均衡

所属期刊栏目：39

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金61771258,61772034;江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目XYDXXJS-044;江苏省“333高层次人才培养工程”、南京邮电大学“1311”人才计划、中国博士后科学基金2018M630590;南京邮电大学校级科研基金NY217057,NY218058;江苏省通信与网络技术工程研究中心开放课题重点项目JSGCZX17011

在线出版日期：2019-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：52-61