基于SDN的網絡流量矩陣測量方法研究.pdf

1、流量矩陣表示的是網絡中任意兩個節(jié)點對間的流量大小。流量矩陣是很多網絡管理任務的關鍵輸入信息，比如流量工程、網絡規(guī)劃、網絡性能診斷分析和流量計費等。由于流量矩陣的重要性，近年來，流量矩陣的測量受到了許多研究者的廣泛關注。在實際網絡中，由于網絡測量資源和能力的限制，流量矩陣很難直接測量出來。因此，目前研究界普遍采用的流量矩陣測量方法是根據少部分容易直接測量到的（如鏈路負載）或直接獲得的（如業(yè)務路由）信息來估計網絡流量矩陣。然而，由于在傳統(tǒng)網

2、絡中能夠直接測量和直接獲取的信息很少，并且待估計的流量信息數(shù)目巨大，因此估計出的流量矩陣往往具有很大的誤差。
　　另一方面，近年來軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN）引起了學術界和工業(yè)界的廣泛關注。SDN將網絡的控制面和數(shù)據面徹底分開，控制面集中式的運行于網絡控制器之上，而數(shù)據面則分散的存在于各個設備上。SDN的這種分離式設計為網絡流量矩陣的測量也帶來了好處。首先，集中式的控制平面具有全局的網絡

3、視圖，可以統(tǒng)一地調配網絡資源。其次，分布于網絡設備上的數(shù)據面提供了若干用于流統(tǒng)計的計數(shù)器，利用這些計數(shù)器可以為流量矩陣的估計提供更多的輸入。本文將主要研究如何利用SDN提供的功能來更好地測量流量矩陣。
　　對于廣義流量矩陣，它的每一行表示一對節(jié)點間的流在不同時段下的大小，每一列表示在一個時段下每個流的大小。廣義流量矩陣具有時間和空間相關性，可以通過直接測量少部分流的大小，然后利用矩陣完成技術來估計其它流的大小。但是，直接測量哪些流

4、對于最后流量矩陣的估計正確率有很大的影響。為了降低設計最優(yōu)觀測矩陣（觀測矩陣表示需要直接測量的流集合）中固有的復雜性，本文提出采用隨機搜索方法來設計最優(yōu)觀測矩陣。隨機搜索方法采用遺傳算法和粒子群算法，以流量矩陣的估計誤差作為優(yōu)化目標來設計最優(yōu)觀測矩陣。
　　另一方面，流量矩陣可以利用SDN交換機流表項的計數(shù)器值來進行估計。SDN交換機流表項的計數(shù)器值表示匹配此流表項的所有流的大小之和。由于TCAM表項數(shù)目有限，SDN交換機流表項聚