基于动态迁移的光传送网SDN低时延调度分析

赵梦琦 孙鹏

摘要：文章首先对时延模型、迁移调度模型进行了说明，指出应以延时调整系数、网络架构还有流表耗时为落脚点，对通信代价模型进行建立，由此确定通信代价约束以及最终目标。其次围绕SDN流表调度展开了讨论，强调以通信代价模型为依托，在对网络架构进行动态迁移的前提下，结合路径请求量对累计总效用、平均时延进行计算，基于信道负载完成动态调整工作。最后对仿真实验过程与结果进行了讨论，指出对该方法加以运用，可将控制器数量对时延产生影响降至最低，确保网络负载始终处于相对平衡的状态。

关键词：光传送网;动态迁移;SDN调度;时延优化

一、引言

与传统网络相比，SDN调度在动态性方面的表现更加突出，如何保证SDN性能和云计算、大数据所提出需求相符，自然成为业内人士关注的焦点。在此背景下，有学者指出应根据SDN特征，制定相应的动态迁移策略，通过对时延加以控制的方式，使SDN优势得到更加充分地发挥，这便是本文所讨论的主要内容，相关人员应对此有所了解。

二、研究背景

信息时代的到来，使数据量呈井喷式增长，对海量数据进行划分与聚合的情况变得十分常见，加之移动互联、云计算等先进技术均对网络即时性提出了更高的要求，IP网络所能发挥作用变得十分有限[1]。在此背景下，将传统网络所具有静态特性彻底打破的SDN开始为越来越多人所熟知，作为有别于常规网络架构的全新网络架构，SDN的特点是将控制器作为内核，通过调度域内现有交换机的方式，使网络资源、数据信息得到全面且准确的传递，与常规网络架构相比，其优势主要体现在开放性、扩展性两方面，现已逐渐引起业内人士的关注。事实证明，对SDN加以运用，可确保数据传输、控制层得到有效分离，在提高资源调度操作所具有灵活度的前提下，為先进技术的推广还有应用提供支持[2]。但也要了解一点，即：作为全新网络架构，SDN被提出并得到运用的时间较短，目前，在流表部署调度、控制器部署调度等方面仍有不足存在[3]。一旦调度策略出现疏忽或是失误，就会致使网络时延大幅增加，不仅会造成扩展性下降、负载失衡的情况，还会给网络性能带来负面影响。鉴于此，各国学者纷纷选择将如何有效控制网络时延作为主要课题展开研究，希望能够凭借自身的力量，使网络时延的情况得到有效解决。

本文选择以负载、时延为切入点，以目标约束为前提，综合考虑流表调度、SDN控制器还有交换机等因素，提出可使网络调度能力得到显著改善的动态迁移策略，通过对比该方法和k-median的方式，对该方法在提升SDN性能方面的作用进行直接展示，供相关人员参考。

三、建立相关模型

（一）时延模型

为保证SDN时延得到有力控制，相关人员决定以SDN网络为落脚点，针对其通信代价对模型进行建立。将模型输入参数设成{G（S，L），M，V，T，λ}，上述参数所描述内容均有所不同，其中，G（S，L）将SDN网络与连通图画上等号，S代表网络交换机，而L代表网络链路。M所描述内容为控制框架。V所描述内容为数据实际流速。T所描述内容为流表单位消耗时长。λ所描述内容是时延对应调整系数。若以域分布情况为依据，可利用以下公式对控制器进行表示：

（1）

在该公式中，mi指代元素M，可理解为i层所包含控制器实际数量。cij指代i层所包含控制器j。由此可见，可能被cij所影响的网络为Gij（Sij，Lij）。以控制器j给交换机所产生影响为依据，对交换机实际映射情况加以确定，即sij∈{0，1}。如果cij能够控制交换机l，则代表si1j=1，若cij无法控制交换机l，则代表si1j=0。以交换机l实际部署情况为依据，对控制器当前映射情况加以确定，即csi1j∈{0，1}。若csi1j∈{0，1}位于l上，则说明csi1j=1，如果csi1j∈{0，1}没有被部署在l上，则说明csi1j=1。从控制器的角度来看，数据与队列高度相似，其中，作为队列元素的vi，其所描述内容为即将到来的数据i，考虑到控制器针对数据所进行一系列操作，通常包括服务时间还有等待时间两部分，因此，除特殊情况外，均可利用下列公式对数据流表实际操作时长的平均值进行计算：

（2）

在上述公式中，是指操作速度平均值。Ns是指总数据流。是指平均数据流，通常满足。

由此可见，对单位数据流表对应操作时长的平均值进行计算，可运用以下公式：

（3）

考虑到网络所累计总通信代价，通常包括数据流、控制器两部分，因此，相关人员决定用以下公式对输入参数进行表示：

（4）

在该公式中，tik代表最优工况下，各交换机间所存在传递时延。代表控制器、交换机对计算数据进行传递所累计总时延。代表计算控制器对数据进行操作所累积总时延，对应调整系数的取值为0～1。而以累计通信代价视为最终目标的关键是要对P最小值加以确定，在此过程中，相关人员需要注意两点要求，一是限定控制器、交换器对应映射关系，二是确保控制器数量为逐层减少。在本项目中，相关人员共设定了以下三个约束条件：首先是交换机l对应cij取值不得超出层数范围。其次是框架所包含控制器总数、各层数量均应当符合要求。最后是cij所对应交换机数量为一台。

（二）迁移调度模型

SDN网络传送数据期间，交换机、控制器对应映射关系会给数据时延带来一定的影响。若网络架构所包含li交换机、lj交换机互为邻域，li将数据传递至lj后，lj往往会以缓冲为依据验证数据流表，随后，再向控制器提供相应输入包，而控制器的任务是以网络情况、输入包情况为依据，尽快对转发策略进行确定，与此同时，将数据封装在对应的流表内。li所发出数据，通常会先到达控制器cm，由控制器负责对数据进行封装，再将封装所得数据流表作为依据，完成规划转发策略的工作。若研究表明，直接将数据流表转发到邻域需要付出较大代价，则可选择现将数据流表转发给其他的域内交换机lm，待数据流表顺利通过验证，由该交换机将数据发送给lj，随后，lj便可验证所接收数据，根据验证结论判断是否需要通过发送通知的方式告知控制器cn[4]。需要注意的是，只有先确定成功，控制器才能对数据进行相应的处理。以传输数据的流程为依据，用下列公式描述li对应路径请求量：

（5）

在上述公式中，L（i，j）代表li将数据传递给lj的过程中自身路径请求量。代表cm所涉及交换机请求量。代表非cm所涉及交换机请求量。除特殊情况外，均可根据qim对cm实际负载进行确定，在此基础上，对cm处理时间的平均值加以确定，即：

（6）

在该公式中，Rm代表cm实际容量。N代表网络节点总数。结合tm公式不难看出，节点总数、控制器处理效率均会在不同程度上影响网络时延，要想在控制网络时延的前提下，使网络均衡得到增强，关键是要先确定li对cm加以利用的情况，再通过由点及面的方式，获得可被用来对控制器累计总效用进行计算的公式：

（7）

在上述公式中，Ztotal代表网络现有控制器对应累计总效用，rim代表资源利用率。该公式所传递信息为控制器负载和Ztotal的关系是正相关，用此可见，一般情况下，只需对动态迁移加以运用，便可使网络累计效用得到有效调节，换言之，动态迁移的本质是重构交换机、控制器，这点需要有所了解。

四、SDN流表调度

在下发数据流表期间，通常需要对信道负载情况引起重视，现阶段，对负载饱和度进行计算的方程组如下：

（8）

在该方程组中，fc代表计算所得控制信道负载值。fd代表计算所得数据信道的负载值。wc、wd均代表信道的加权值。f（·）代表饱和度。众所周知，信道诞生并长期存在的关键是有物理链路提供支持，基于链路、网络节点对节点集、链路集进行构造，其现实意义有目共睹。在对特定节点间跳数最小值加以确定后，便可着手对最短路径进行计算，同时对节点聚集度进行定义，这表明，节点聚集度与最短路径间的关系为负相关，即：节点聚集度会随着路径的缩短而增大，节点也会变得更加集中，此时，聚集中心附近信道加权较其他信道更大。随后，相关人员便可根据饱和度函数及其他公式，对fc和fd之比进行计算，根据计算所得比值，对实际负载进行判断，真正做到依托动态迁移对流表进行及时且科学的调整[5]。在传统認知中，基于多域场合对数据进行传递，前提是要先在域内对数据进行数次传递，再通过边缘交换机对数据进行邻域传递。实际应用情况表明，该方法所用到流表请求相对复杂，极易出现时延不必要增加的情况，鉴于此，相关人员指出可在负载相对均衡的前提下，基于控制器对流表进行直接传递，待形成相应高速链路后，再通过各域所安装控制器、交换机，完成后续传递工作，如图1所示：

在图1中，虚线即为本文所提出的全新调度方法，简单来说，就是由交换机li负责将数据发送至对应cm，顺利接收数据后，cm便可着手对数据进行封装，将经过封装处理的数据分成两部分，一部分传送给其他的域内交换机，另一部分传送给cn。事实证明，用该方法替代传统方法，可使下发流表的次数、运用控制器的频率得到控制，SDN时延自然能够得到显著降低，其现实意义有目共睹。

五、结果分析

在本项目中，相关人员计划依托networkx打造仿真环境，同时对Python算法加以运用，在此基础上，网络拓扑进行构建。拓扑节点总数为100，链路总数为186，数据包在128B～2048B之间，节点度平均值为2.4，数据发送率在100M左右，流表请求包对应参数为128B。在实验开展期间，为保证所模拟信道状态最大程度接近真实状态，相关人员决定随机生成100～1000间的传递数据，在此基础上，确定源地址以及随机地址，SDN对应控制网络包括底层、中间层还有顶层，其中，底层为单域，域数量是1，中间层为多域，域数量是2，顶层同样为多域，域数量是6。

考虑到网络通信代价源于数据流、控制器转发，而时延调整系数的作用，主要是对上述时间代价所存在关系进行平衡，相关人员决定先分析通信代价、时延调整系数的关系，通过更改调整系数的方式，使通信代价得到累计。实验结果表明，初期通信代价、系数的关系为负相关，在系数取值为0.54时，通信代价达到最小值，在此之后，二者的关系将由负相关变为正相关。此外，控制器、交换机均会给通信代价产生影响，针对以上因素，相关人员决定通过动态迁移调度的方式，对控制器、交换机所处位置进行改变，由此达到调整域分配的目的。

调度策略所存在差异，通常会使网络控制器形成差异，系统时延也会受到影响。鉴于此，相关人员指出应通过仿真的方式，深入分析控制器、时延的关系，增加控制器数量，基于k-median进行对比分析，现将分析所得出结果归纳如下：随着控制器的增加，k-median时延持续下降，控制器数量越少，时延降速越快，待控制器减少到一定数量，降速将有所放缓。若对上文所介绍方法加以使用，则控制器数量变更给时延曲线平稳性所产生影响并不明显，这主要是因为上述方法将通信时延单价视为最终调度目标，在此基础上，以动态迁移策略为依托，真正做到结合多域场景负载，依托控制器对数据流表进行直接发送，从根本上解决了边缘节点发送所存在问题，在节约处理数据、传递数据所花费时间的前提下，将控制器数量给SDN时延所产生影响降至最低。另外，该方法还要对部署控制器加以运用，无论是运行成本、还是网络复杂程度，均会得到一定程度的提高。

对系统时延、数据量关系进行验证的方法，主要是更改SDN信道负载，现将实验结果归纳如下：信道负载与数据量的关系为正相关，与此同时，系统时延也会出现一定程度的提升。本文所讨论方法在增速、时延方面的表现更加理想，这是因为该方法具有良好的负载均衡，加之流表所依托发送方式为控制器发送，通常不会出现过度依赖数据信号或是类似情况。

六、结束语

综上，出于对光传送网在SDN调度方面所表现出动态性能加以改善，使网络时延得到有力控制的考虑，相关人员选择将通信代价作为最终目标，对切实可行的迁移策略进行制定。通过仿真分析的方式，对通信代价最小时调整系数的具体数值加以确定，随后，围绕输入数据量、控制器数量与系统时延所存在关联展开讨论，同时对负载差异、动态迁移相关性进行分析，最终得出以下结论：本文所讨论方法，一方面可使域内数据传递量、传递频率得到有力控制，确保SDN时延维持在较为理想的状态，另一方面可依托动态迁移对网络所表现出负载均衡度进行提高，为日后扩展SDN网络等工作的开展奠定基础。

作者单位：赵梦琦    61623部队

孙鹏    31411部队

参  考  文  献

[1]唐雄燕，王海军，杨宏博，等.面向专线业务的光传送网（OTN）关键技术及应用[J].电信科学，2020，36（7）：8.

[2]李艺，唐宏，马枢清，等.软件定义网络中基于分段路由的多路径调度算法[J].计算机应用研究，2021，38（5）：6.

[3]刘振鹏，任少松，李明，等.软件定义网络的数据中心动态流量调度方案[J].吉林大学学报：工学版，2021，51（3）：8.

[4]王涛，陈鸿昶.基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面[J].电子学报，2021，49（6）：8.

[5]苏建忠，张华宇，朱海龙，等.结合SDN控制器的TSN周期性带宽预留值计算方法[J].通信学报，2021，42（10）：9.