软件定义网络中面向时延和负载的多控制器放置策略

摘要

在多控制器管理的软件定义网络(SDN)中,时延和负载是控制器放置问题(CPP)要考虑的重要因素.该文以降低控制器之间的传播时延、流请求的传播时延和排队时延、均衡控制器间负载为目标,提出一种控制器放置及动态调整的策略,其中包括用于初始控制器放置的负载均衡算法(BCRA)和遗传算法(GA),用于动态调整控制器负载的在线调整算法(ADOA).以上算法均考虑网络连通性.仿真结果表明:在初始控制器放置时,在保证流请求的传播时延、排队时延和控制器传播时延较低的情况下,BCRA部署在中小型网络中时,其负载均衡性能与GA相近且优于k-center和k-means算法;GA部署在大型网络中时,与BCRA,k-center和k-means算法相比,使得负载均衡率平均提高了49.7％.在动态情况下,与现有动态调整算法相比,ADOA可以保证较低排队时延和运行时间的同时,仍能使负载均衡参数小于1.54.