一種sdn環(huán)境中重要節(jié)點信息采集方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及網(wǎng)絡信息處理領(lǐng)域，具體涉及一種SDN環(huán)境中重要節(jié)點信息采集方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 軟件定義網(wǎng)絡（Sof tware Defined Networks，SDN)是將傳統(tǒng)網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā) 層面與管理層面解耦而提出的一種新的網(wǎng)絡架構(gòu)。由于SDN為網(wǎng)絡管理和開發(fā)人員提供統(tǒng) 一編程的北向接口，使其能便捷地進行網(wǎng)絡管理和提供各類新型網(wǎng)絡服務，該架構(gòu)已得到 了廣泛的應用。如，Google在其骨干網(wǎng)中應用SDN框架以提高設備資源利用率；亞馬遜AWS 通過SDN架構(gòu)提供大規(guī)模彈性計算云服務。
[0003] 在SDN架構(gòu)中，控制器Contro 11 er作為核心部件不僅為下層轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點Swi tch 提供數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)流表，還為上層應用程序App提供各類網(wǎng)絡基礎信息。因此，如何降低 Controller的工作負擔，提高其工作效率，是保證SDN高效穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。雖然，在 現(xiàn)有SDN的研究工作中，已有降低Controller工作負擔的相關(guān)研究，但它們都僅針對 Controller某項特定工作進行優(yōu)化，具有一定的局限性。尤其是在大規(guī)模網(wǎng)絡環(huán)境中，當 SDN中各類服務請求數(shù)量增多時，這些研究并不能有效降低Controller的工作負擔。這將 會導致網(wǎng)絡延遲的增大，降低其服務質(zhì)量，乃至出現(xiàn)網(wǎng)絡崩潰的情形。
[0004] 在傳統(tǒng)網(wǎng)絡中，減少網(wǎng)絡服務的信息收集工作，降低網(wǎng)絡延遲的主要方法是針對 網(wǎng)絡中的節(jié)點進行重要性評估。通過僅對重要節(jié)點進行信息采集的方式，可極大地提升網(wǎng) 絡性能。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡節(jié)點重要性評估方法可大致分為以下幾類：（1)基于節(jié)點近鄰的排序； ⑵基于路徑的排序；⑶基于特征向量的排序；⑷基于節(jié)點移除和收縮的排序。然而，上 述4類傳統(tǒng)網(wǎng)絡節(jié)點重要性排序方法并不適用于SDN環(huán)境，其主要原因是：
[0005] (1)基于節(jié)點近鄰和基于路徑的排序方法的基本思想是通過分析節(jié)點周圍鄰居節(jié) 點的數(shù)目或某兩個節(jié)點之間通信路徑所包含的節(jié)點數(shù)目，來確定該節(jié)點的重要性。但是，在 SDN中，轉(zhuǎn)發(fā)流表由Controller根據(jù)整網(wǎng)狀態(tài)和路由策略制定。因此，在SDN架構(gòu)中，僅依 據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)平面的拓撲信息并不足以準確地評價轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的重要性。
[0006] (2)基于特征向量的排序方法需要經(jīng)過參數(shù)信息在全網(wǎng)范圍內(nèi)不斷擴散，并經(jīng) 過一段收斂時間后才能得到最終的結(jié)果。但是在SDN中，尤其是在大規(guī)模的SDN中，由于 Controller具有全網(wǎng)信息，導致其會不斷地重新制定轉(zhuǎn)發(fā)流表。因此，如若采用基于特征相 鄰的排序方法對SDN中轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的重要性進行評估，將導致該算法一直處于收斂階段，無 法得出有效結(jié)果，乃至出現(xiàn)該算法進入死循環(huán)的情形。
[0007] (3)基于節(jié)點移除和收縮的排序方法的基本思想是通過評估網(wǎng)絡某節(jié)點被移除后 對整網(wǎng)的破壞性，從而確定該節(jié)點的重要性。但是在SDN中，當某轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點出現(xiàn)"癱瘓"時， Controller能迅速重新制定新的轉(zhuǎn)發(fā)流表，確保整網(wǎng)通信的暢通。因此，在SDN中，只有當 移除某些特殊轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點時，才會對整網(wǎng)具有較大的破壞性。所以，基于節(jié)點移除和收縮的排 序方法也并不適用于SDN。
[0008] 傳統(tǒng)網(wǎng)絡服務信息采集優(yōu)化算法一般以節(jié)點重要性指標為依據(jù)，進行網(wǎng)絡服務的 重點采集以達到對其服務效率的優(yōu)化，并且該重要性指標可應用于其他網(wǎng)絡管理活動，如 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)安全性分析和網(wǎng)絡路由管理等。其主要研究成果如下：Chen等人提出了一種在傳 統(tǒng)網(wǎng)絡中基于半局部信息的節(jié)點重要性排序算法。Kitsak等人提出了一種用K-殼分解法 確定網(wǎng)絡中節(jié)點重要性的算法。Hu等人將K-殼分解法與社區(qū)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，提出一種改良指 標，并在SIR模型上的實驗表明該方法較Kitsak等人的算法略佳。Martin等人對特征向 量中心性算法進行改進，提出在計算節(jié)點的分值時，其鄰居的分值不再考慮該節(jié)點的影響。 Garas等人提出了一種用節(jié)點的鄰居數(shù)量和節(jié)點的邊權(quán)共同表示含權(quán)網(wǎng)絡中節(jié)點重要性的 算法。Chen等人提出了一種針對有向網(wǎng)絡的半局部算法，該算法不僅考慮了鄰居節(jié)點的數(shù) 量，還考慮了聚類系數(shù)對信息傳播的影響。由于傳統(tǒng)網(wǎng)絡架構(gòu)的分布式特性和缺乏統(tǒng)一硬 件編程接口的性質(zhì)，使得傳統(tǒng)網(wǎng)絡服務部署優(yōu)化算法通常存在收斂時間，很難實時地反映 節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性，并且在參數(shù)選擇上受制于網(wǎng)絡設備的限制，很難全面地衡量結(jié)點 的重要性。然而以上問題，在SDN環(huán)境中可以利用SDN架構(gòu)的特性很好地解決。
[0009] 當前SDN架構(gòu)的研究尚在初步階段，并且研究方向主要集中在利用SDN架構(gòu)的優(yōu) 勢解決以大規(guī)模動態(tài)網(wǎng)絡為主的場景下已存在的問題，對于SDN框架中Controller工作 優(yōu)化問題的研究尚在起步階段?，F(xiàn)有主要研究成果如下：Perez等人提出了一種根據(jù)需求 屬性將數(shù)據(jù)包快速分類的算法，對Controller的數(shù)據(jù)包處理工作進行了優(yōu)化。Thorat等 人提出了一種SDN架構(gòu)的快速自我修復算法，對Controller的自我修復工作進行了優(yōu)化。 Malboubi等人提出了一種針對細粒度流量監(jiān)測的優(yōu)化算法，減輕了細粒度流量監(jiān)測時對 Controller產(chǎn)生的工作負擔。現(xiàn)有關(guān)于Controller工作優(yōu)化問題的研究都是針對特定問 題展開，使得研究成果的擴展性十分有限，缺乏具有較高擴展性的算法研究。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在提供一種SDN環(huán)境中重要節(jié)點信息采集方 法，在降低Controller對各類服務請求響應延遲，提高網(wǎng)絡穩(wěn)定性的同時，進一步提高 單個Controller所能管理的網(wǎng)絡規(guī)模，從而減少網(wǎng)絡中Controller的部署數(shù)目，降低 Controller的協(xié)同工作量。
[0011] 為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：
[0012] 一種SDN環(huán)境中重要節(jié)點信息采集方法，包含控制器Controller以及轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點， 所述方法包括如下步驟：
[0013] Sl控制器通過對轉(zhuǎn)發(fā)平面與網(wǎng)絡服務程序進行信息收集，得到用于評價每個轉(zhuǎn)發(fā) 節(jié)點重要程度的參數(shù)信息，所述參數(shù)包括通信量、網(wǎng)絡拓撲、轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點活躍程度和網(wǎng)絡服務 信息；
[0014] S2根據(jù)步驟Sl所得到的每個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點對應的參數(shù)信息構(gòu)成每個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的多元 組數(shù)據(jù)，對每個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的多元組數(shù)據(jù)進行量化分析，得出網(wǎng)絡中各轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的重要性指 標。
[0015] 需要說明的是，所述步驟Sl中，通信量為單位時間內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)量，通 過下式得到：
[0016] CNi= cn ; (t)-Cni (t_l)，i = 1，2，…，m ;
[0017] 其中，CNi表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點v ;的通信量參數(shù)，cn ; (t)表示Vi節(jié)點t時刻累計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn) 發(fā)量，Cn1 (t-Ι)為V1節(jié)點t-Ι時刻累計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)量，m代表網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)目。
[0018] 需要說明的是，所述步驟Sl中，所述網(wǎng)絡拓撲為無相無權(quán)連通圖，記為G= (V，E)， 其中V = Iv1, v2，…，vm}為G的節(jié)點集合，E = {e^ e2，…，ej為G的邊集合，m和η分 別是G的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)，m也即是網(wǎng)絡中的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點數(shù)目；另外，G的鄰接矩陣記為A nixni= [aj，僅當節(jié)點v# V」之間有連邊時a u= 1，否則a u= 0 ;
[0019] 所述網(wǎng)絡拓撲參數(shù)具體包括如下子參數(shù)：
[0020] 2. 1)離心中心性參數(shù)：
[0021] 即一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點到網(wǎng)絡中其他轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的最大距離，通過下式得出：
[0022] ECCi= max .j (D，i，j = (1，2，…，m);
[0023] 其中，ECCi表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點v ;的離心中心性參數(shù)，d 表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點v ;與v .j之間最 短路徑的長度，m代表網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)目；
[0024] 2. 2)接近中心性參數(shù)：
[0025] 即一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點到網(wǎng)絡中其他轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的平均距離，通過下式得到：
[0027] 其中，CC1表示節(jié)點V i的接近中心性參數(shù)，d u表示節(jié)點V 1與V j之間最短路徑的長 度，m代表網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)目；
[0028] 2. 3)度中心性參數(shù)：
[0029] 即一轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的鄰居數(shù)目，通過下式得到：
[0030] DCi= deg i，i = (1，2，…，m)
[0031] 其中，DC1表示節(jié)點V i的度中心性參數(shù)，deg i表示節(jié)點V i的鄰居數(shù)目，m代表網(wǎng)絡 中的節(jié)點數(shù)目。
[0032] 需要說明的是，所述步驟Sl中，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點活躍度參數(shù)具體包括如下子參數(shù)：
[0033] 3. 1)數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)頻率：
[0034] 即單位時間內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)包的數(shù)量，通過下式得到：
[0036] 其中，EFi表示節(jié)點V ;的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)頻率，ef ; (t)表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點￥;在t時刻累計 數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，efjt-l)表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點\在t-Ι時刻累計數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)，m代表網(wǎng)絡 中的節(jié)點數(shù)目，A t表示t時刻和t-Ι時刻之間的時間差；
[0037] 3. 2)節(jié)點請求頻率：
[0038] 即單位時間內(nèi)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點向控制器發(fā)出各類請求的次數(shù)，通過下式得到：
[0040] 其中，QFi表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點V ;的節(jié)點請求頻率，qf Jt)表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點￥;在t時刻累 計發(fā)送請求的次數(shù)，qfi(t-l)表示轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點￥;在t-Ι時刻累計發(fā)送請求的次數(shù)，m代表網(wǎng) 絡中的節(jié)點數(shù)目，A t為t時刻與t-Ι時刻之間的時間差；
[0041] 3. 3)流表修改頻率：
[0042] 表示單位時間內(nèi)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點在控制器指示下修改部署于其上的流表的次數(shù)，即：
[0044] 其中，CFi表示節(jié)點V ;的流表修改頻率，cf ; (t)表示Vi節(jié)點t時刻累計流表修改的 次數(shù)，cfjt-l)表示Vi節(jié)點t-Ι時刻累計流表修改的次數(shù)，m代表網(wǎng)絡中的節(jié)點數(shù)目，Δ t 為t時刻與t-Ι時刻之間的時間差。
[0045] 需要說明的是，步驟Sl中，所述網(wǎng)絡服務信息參數(shù)包括多項網(wǎng)絡服務的參數(shù)，每 項網(wǎng)絡服務的參數(shù)具體根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點部署該服務的迫切程度進行選取，表示如下：
[0046] TSi= {S u，Si2，…，Sinoi}，i = (1，2，…，m);
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