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| 1 | 基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究显示文摘针对传统负载均衡方法无法有效地获取网络设备中的统计数据或所考虑的负载均衡影响因素过于单一,从而导致效率低、灵活性差等问题,文中提出了联合考虑路径层面以及服务器层面的联合路径-服务器蚁群优化(JPSACO)算法,该算法额外增加对服务器层面的考量,自定义性能指标服务器繁忙程度(Server Busy Degree,SBD)以对服务器的实时状态进行量化表示,进而选定实时最优服务器;对路径层面的考量,利用元启发式的算法框架—蚁群算法,依据路径中每段链路的实时可用带宽,进而确定指向已选定服务器的最佳路径。最后,基于ODL(OpenDayLight)控制器在Mininet平台上对所提出的算法进行仿真。仿真结果表明,与最短路径优先(Shortest Path First,SPF)随机算法相比,文中提出的JPSACO算法拥有更好的服务质量(QoS)表现,即取得更大的吞吐量及更小的丢包率,表现出对网络资源优秀的管理及利用效果。 | 窦浩铭 胡静 陈思光 吴蒙 | 2019 | 南京邮电大学学报(自然科学版)2019，39，1： | 12 |
| 2 | 基于SDN的负载均衡网络控制器算法显示文摘当前网络新兴科技呈井喷式发展势头,这些新兴科技在为人们的生活带来极大便利与乐趣的同时,对网络处理海量数据并兼顾安全性和稳定性也提出了更高的要求。一方面,传统网络架构的处理能力很难满足该要求;另一方面,为获得更高的网络效益而开展流量调度优化的研究也大多停留在链路模块,缺少对服务器模块的关注。在此基础上,针对目前绝大多数流量调度优化算法所存在的不足,提出了额外增加了对服务器模块进行考量的路径-服务器流量调度(Path-Server Traffic Scheduling,PSTS)算法,并基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)范式利用Ryu控制器进行模块化功能实现。实现过程中,通过对链路层面和服务器层面的影响因子(性能指标)进行度量,并引入之前已获取的影响因子信息计算权重,来实现对每条链路和每个服务器的排序和筛选,为最终的最佳流量调度提供支撑。仿真结果表明,在流量负载相同的情况下,相较于目前广泛接受的动态负载均衡(Dynamic Load Balancing,DLB)算法,所提出的PSTS算法可以实现更高的平均带宽利用率和更低的平均传输时延;同时,在负载均衡方面,当网络中有大量数据流时,PSTS算法可以更为有效地将数据流均衡地分配给各个服务器,极大地避免了网络中局部拥塞情况的发生,提高了数据流的处理速度,进而提升了网络的整体性能。 | 窦浩铭 姜慧 陈思光 | 2019 | 计算机科学2019，46，B06： | 10 |
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