第４６卷㊀第６期２０１９年６月
计算机科学
C OM P U T E R S C I E N C E
V o l ．４６N o ．６
J u n e ２０１９
到稿日期:２０１８Ｇ０５Ｇ０７㊀返修日期:２０１８Ｇ０９Ｇ２４㊀㊀本文受长江学者和创新团队发展计划项目(I R T _１６R ７２
)资助.金㊀勇(１９７４－)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向为移动通信,E Ｇm a i l :１８６０２３４０５０５＠w o ．c o m．c n (通信作者)；刘亦星(１９９２－)，男，硕士，主要研究方向为数据中心网络㊁软件定义网络,E Ｇm a i l :３１７３９２６６１＠q q ．c o m ；王欣欣(１９９４－)，女，硕士，主要研究方向为数据中心网络㊁软件定义网络. 基于S D N 的数据中心网络多路径流量调度算法pbs配方
金㊀勇㊀刘亦星㊀王欣欣
(重庆邮电大学通信与信息工程学院㊀重庆４０００６５
)(重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室㊀重庆４０００６５
)㊀
摘㊀要㊀针对数据中心网络带宽利用率低㊁网络性能差的问题，提出一种基于S D N 架构下，结合多因素的多路径流量调度算法(M S F ).算法利用S D N 架构中控制与转发分离的特性以及利用控制器集中控制的方式来为数据流计算路由，首先计算出源主机和目的主机间所有可达路径中跳数最少的路径集，然后出最短路径集中关键度最小的数条路径，最后结合流特征出代价最低的路径作为最终流表的下发路径.实验结果表明，在不同的流量模型下，与E C M P 和H e d e r a 两种算法相比，所提算法提升了链路带宽利用率和吞吐量，减少了流量的平均往返时延，从而提高了数据中心的整体网络性能.
关键词㊀数据中心网络，软件定义网络，流量调度中图法分类号㊀T P ３９３㊀㊀㊀文献标识码㊀A㊀㊀㊀D O I ㊀１０．１１８９６/j
．i s s n ．１００２Ｇ１３７X．２０１９．０６．０１２㊀
S D N Ｇb a s e dM u l t i p a t hT r a f f i c S c h e d u l i n g A l g
o r i t h mf o rD a t aC e n t e rN e t w o r k J I N Y o n g ㊀L I U Y i Ｇx i n g
㊀WA N G X i n Ｇx i n (S c h o o l o fT e l e c o m m u n i c a t i o na n d I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g ,C h o n g q i n g U n i v e r s i t y o
f P o s t s a n d T e l e c o m m u n i c a t i o n s ,C h o n
啉g q i n g ４
０００６５,C h i n a )(C h o n g q i n g K e y L a bo fM o b i l eC o m m u n i c a t i o n sT e c h n o l o g y ,C h o n g q i n g U n i v e r s i t y o f P o s t a n dC o m m u n i c a t i o n s ,C h o n g q i n g ４
０００６５,C h i n a )㊀
A b s t r a c t ㊀I no r d e r t o s o l v e t h e p r o b l e m s o f l o wb a n d w i d t hu t i l i z a t i o n a n d p o o r n e t w o r k p e r f o r m a n c e i nd a t a c e n t e r n e t Ｇw o r k s ,t h i s p a p e r p r o p o s e d am u l t i Ｇp a t h t r a f f i c s c h e d u l i n g a l g o r i t h mc o n s i d e r i n g m u l t i p
l e f a c t o r s (M S F )b a s e d o nS D N．T h e a l g o r i t h mu t i l i z e s t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f c o n t r o l a n d f o r w a r d i n g s e p
a r a t i o n i nS o f t w a r eD e f i n e dN e t w o r k (S D N )a r Ｇc h i t e c t u r e a n d t h e c e n t r a l i z e d c o n t r o l o f t h e c o n t r o l l e r t o c a l c u l a t e t h e r o u t e f o r t h ed a t a s t r e a m．F i r s t l y ,t h i s a l g
o r i t h m c a l c u l a t e s a l l t h e p a t hs e t sw i t h t h e s h o r t e s t h o p
s f r o ma l l f e a s i b l e p a t h s b e t w e e n s o u r c e h o s t a n dd e s t i n a t i o nh o s t ,t h e n f i n d s o u t t h e p a t h sw i t h t h e l e a s t c r i t i c a l i t y i n t h e s h o r t e s t p a t hs e t s ,a n d f i n a l l y s e e k so u t t h e l o w e s t Ｇc o s t p a t ha s t h e d o w n Ｇf o r w a r d i n gp a t h i n f i n a l f l o wt a b l e ．E x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e p r o p o s e d a l g o r i t h mi m p r o v e s t h e n e t w o r k b a n d w i d t hu t i l i z a t i o n a n d t h r o u g h p u t ,a n d r e d u c e s t h e a v e r a g e r o u n d Ｇt r i p t i m e o f t r a f f i c c o m p a r e dw i t h t h eE C M Pa l g o Ｇr i t h ma n dH e d e r a a l g o r i t h mu n d e r d i f f e r e n t t r a f f i cm o d e l s ,t h u s i m p r o v i n g t h e o v e r a l l n e t w o r k p e r f o r m a n c e o f d a t a c e n t e r ．K e y
w o r d s ㊀D a t a c e n t e r n e t w o r k ,S D N ,T r a f f i c s c h e d u l i n g ㊀
１㊀引言
随着大数据㊁云计算和社交网络的迅速发展，数据中心内部的通信量呈指数级增长，对数据中心网络的带宽需求不断
增加[
１]
.为了使数据中心网络获得更高的带宽和更好的容错性，研究人员提出了多种新型的数据中心网络体系结构[２]
，如
F a t ＧT r e e [３],B C u b e [４],D C e l l [５]
纸浆模等，它们均采用多根树型结构，提供多路径的传输方式，以获得更高的网络带宽保证网络的可靠性.
传统的等价多路径转发(E q
毛辊清洗机u a l ＧC o s t M u l t i ＧP a t h ,E C ＧM P
)[６]
算法被广泛地应用于数据中心网络.该算法通过对流的数据包头进行哈希运算，将数据流随机分配到多条等价的路径上进行传输，因此能够充分利用网络中大量的冗余链路,导电胶水
实现数据的快速转发和网络的负载均衡.然而，研究表明[
７]
，数据中心中流的特性呈大象流和老鼠流的特性，即８０％的流不超过１０k B ,１０％的流占据绝大部分的数据带宽.研究发现，传统的E C M P 算法在对小流的处理上较为有效；但对于持续时间长且带宽敏感的大流而言,E C M P 可能将多个不同的大流进行哈希运算后分配到同一条链路上，这样就会产生数据流碰撞，造成链路拥塞.绿豆肽
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