基于OpenFlow的SDN技术研究_左青云(4)

左青云 等:基于 OpenFlow 的 SDN 技术研究1089销,因此,多路径区域划分将优先考虑每个控制器域内最初划分的链路. 这两种启发式算法都降低了实际分区算法的复杂度.从分区结果来看,分区-路径算法使得每个控制器监控 的链路更少,从而减小了控制器开销;但路径-分区算法不需要考虑每个控制器已经划分的链路,因此通常可以 得到最短路径.然而,这两种算法都会导致覆盖范围重叠,即有些链路将会同时划分给多个控制器.从理论上讲, 这将增加关键链路的健壮性,但实际决策过程仅需由 1 个控制器产生,因此需要结点或控制器维护额外的映射 机制来避免决策冲突. 3.2.6 小 (1) 结 修改 OpenFlow 交换机的处理流程或硬件架构,或者给 OpenFlow 交换机增加部分控制功能,从而减少 控制器和 OpenFlow 交换机之间的信息交互,分担控制器的处理开销,提高控制器的可扩展性能.实 际上,优化控制器性能在一定程度上也能提高控制器的管控范围,如 NOX-MT[37] 等通过提升控制软 件性能的研究.这种思路属于纵向扩展,适用于校园网、企业网等规模不大的网络. (2) 多控制器的分布式管控平面,通过分域管理网络,控制器之间实现基本的状态分发过程.这种思路属 于横向扩展,是 SDN 可扩展性研究的主流方向,适用于数据中心、广域网等规模较大的网络. 表 2 总结了以上基于 OpenFlow 的 SDN 可扩展性解决方案的相关研究,主要从扩展方案、通用性、全局状 态维护、实现复杂性、部署环境、规模和主要技术特点等方面进行比较. Table 2 Comparison of scalability schemes of OpenFlow-based SDN 表2名称 DIFANE DevoFlow HyperFlow Onix Devolved controller 扩展方案 纵向 纵向 横向 横向 横向从上述解决方案来看,目前,基于 OpenFlow 的 SDN 可扩展性研究的主要思路有如下两点:基于 OpenFlow 的 SDN 可扩展方案对比实现复杂性 中 中 中 较高 较低 部署环境 企业网 数据中心 企业网 数据中心 广域网 数据中心 数据中心 规模 较小 中等 中等 较大 中等 主要技术特点 控制器对规则进行区域划分,通过 权威交换机实现规则安装功能 规则复制、快速重路由、多路径支 持、采样、触发报告、近似统计 通过分布式存储系统 WheelFS 维 护全网络视图 提供带复本的事务性数据库和 DHT 两种模式分发网络信息库 多控制器管控区域划分,提出两种 启发式分区算法实现方式 通用性 全局状态维护 较低 低 较高 高 中 No No Yes Yes N/A3.3 SDN控制逻辑的一致性 基于 OpenFlow 的 SDN 技术虽然通过控制器集中操作,但本质上还是分布式和异步操作的.由于网络事件 有可能发生在任何一台交换机或端主机上,控制器和交换机之间存在的时延将有可能影响到控制器接收事件 的次序以及控制器规则在交换机上的安装次序, 进而影响到控制逻辑的一致性.从本质上讲,这是 由 SDN 控制逻辑安装不具备原子性造成的.如图 11 所示[38]控制器 OpenFlow程序 安装规则 (时延) 安装规则 主机A 报文 交换机1 交换机2 主机B ？,由于时延的影响,报文在交换机 2 安装规则之前已经到达,这将导致交换机 2 重新将报 文发送到控制器上,有可能造成部分报文在交换 机 2 上经历的控制逻辑不一致.实际上,前面提到 的 DIFANE 和 DevoFlow 等通过在 OpenFlow 交换 机上增加自治智能的方法能够防止规则安装时 延,但这违背了 SDN 控制转发分离的原则. 另一方面,即使不受时延的影响,控制逻辑本 Fig.11Inconsistency of control logic caused by delay 图 11 时延引发的控制逻辑不一致身执行的顺序也有可能导致网络进入暂时的中间状态,从而影响到控制逻辑的一致性 [39,40].以接入控制为例,图

1090Journal of Software 软件学报 Vol.24, No.5, May 201312 表示某网络通过交换机 I 和 3 台过滤交换机 F1,F2 和 F3 连接到互联网上.配置 1 表示网络当前的网络配置: 未知(unknown)和访客(guest)主机的流量转发到 F1 交换机,并过滤掉 SSH 流量,学生(student)和老师(faculty)主 机的流量分别转发到 F2 和 F3 进行常规处理.在某时刻,网络负载发生变化,网络的逻辑控制需要切换到配置 2: 未知主机流量通过 F1 交换机过滤 SSH 流量,访客主机通过 F2 交换机进行过滤,其余主机则全部转发给 F3 正 常处理.如果不考虑每台交换机的配置顺序,则将导致控制逻辑的不一致.例如,首先增加 F2 的 SSH 过滤功能, 则学生的正常流量会被暂时过滤掉;如果首先将访客的流量转发给 F2,那么访客的 SSH 流量将暂时无法过滤. 因此,控制逻辑的一致性需要精心考虑每个更新步骤的执行顺序.配置 1Internet配置 2 类型 U G S,F SSH * SSH * * 操作 Forward F1 Forward F2 Forward F3 Monitor Allow Monitor Allow AllowIF1 F2 I F3F1 F2 F3类型 U,G S F SSH * * *操作 Forward F1 Forward F2 Forward F3 Monitor Allow Allow AllowI F1 F2 F3Fig.12Inconsistency of control logic caused by sequence of rules 图 12 规则执行次序引发的控制逻辑不一致下面就目前针对控制逻辑的一致性实现和验证等方面的相关研究进行介绍和分析. 3.3.1 控制器部署位置问题 在 SDN 中,控制平面和数据平面之间的时延将影响到控制逻辑能否有效部署到转发设备当中.尤其在流量 激增、 实时响应需求增加和广域网的情况下,响应时延越长,控制逻辑的一致性将更加难以保证.文献[41]引入平 均时延和最坏情况时延两个指标来分析 Internet 2 上 OpenFlow 控制器的部署位置问题. 平均时延是指每个结点到控制器的最小时延的平均值.对于网络图 G(V,E),边权重代表传播时延,d(v,s)表 示结点 v 到 s 的最小路径,n 表示结点数量.对于控制器的部署位置集合,平均时延表示如下: 1 Lavg ( S ) min d (v, s ). n v V ( s S ) 最坏情况时延是指每个结点到控制器最小时延中的最大值,定义如下: Lwc ( S ) max min d (v, s ).( v V ) ( s S )文献[41]通过在 Internet 2 中进行大量的时延测量,并分别以最小化平均时延或最坏情况时延为标准,计算 出不同数量控制器的部署位置.从时延分析结果可以看出,控制器的部署数量和位置都将极大地影响平均时延 和最坏情况时延.根据成本收益比,即部署的 k 个控制器能否使平均时延或最坏情况时延减小到原来的 1/k,控制 器数量在 3 或 4 时成本收益比趋于稳定,这也与目前 Internet 2 所推荐的部署 3 个控制器和 1 个备份控制器相 吻合.针对更多不同的拓扑结构(8 个~200 个结点),一个控制器通常能够满足基本时延需求,但是随机部署位置 通常很难达到最优时延分布.而从大部分拓扑结构来看,增加控制器的数量能使时延接近于按比例减少. 研究控制器的部署位置问题,主要针对 SDN 部署在广域网的情况.实际上,控制器的部署位置在控制器数 量确定的情况下属于 NP 难问题,但就目前数据平面转发设备不多的现状而言,根据不同的时延指标计算出最 优的部署位置是能够实现的. 3.3.2 每报文和每流一致性 针对网络控制逻辑更新的一致性,文献[39,40]提出了每报文(per-packet)一致性和每流(per-flow)一致性的 概念.每报文一致性是指每个报文传输过程中要么执行旧的控制逻辑,要么执行新的控制逻辑,而不能混杂在一 起执行.即使控制逻辑具备原子性,即规则安装在瞬时同步完成,也会造成传输中的报文经历不同的控制逻辑. 如图 11 所示,假设规则安装是原子的,图中交换机 1 和交换机 2 之间链路上正在传输的报文也将经历不同的控

左青云 等:基于 OpenFlow 的 SDN 技术研究1091制逻辑.每流一致性指是指一系列相关的报文(指同一条流)在传输过程中要么执行旧的控制逻辑,要么执行新 的控制逻辑,而不能混杂在一起执行. 文献[39,40]通过 …… 此处隐藏：4663字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……