一种sdn网络的链路优化方法
【专利说明】一种SDN网络的链路优化方法
[0001]
技术领域
[0002]本发明涉及一种网络的链路优化技术领域，具体地说是一种SDN网络的链路优化方法。
【背景技术】
[0003]随着因特网技术的发展和普及，人们的工作、学习以及生活，已经与网络越来越紧密。在传统的以太网中，交换机、路由器等网络设备对于网络的稳定和快速性都至关重要。网络各层次中各种协议规范，指导了数据包的转发过程。与此对应，在SDN网络中，控制器需要对网络数据包的转发提供指导作用。SDN网络，即为软件定义网络，英文全称为Software Defined Network。SDN网络是Emulex网络一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能。
[0004]在传统的以太网中，链路优化算法有很多，例如OSPF、RIP等等。特别是在静态路由选择算法中，最短路由选择(Shortest Routing)算法是一种简单易懂而应用广泛的技术。它的基本思想是:建立一个子网图，图中每一个节点代表一台路由器，每条弧线代表一条通信线路(链路)，弧上的数字代表该线路的权重。为了在一对给定的路由器之间选择一条路由路径，路由算法只需在图中找到这对节点之间的最短路径即可。对于路径长度测量有多种方法，一种方法是计算站点数量，另外也可以计算距离、信道带宽、平均通信量、通信开销、队列长度、传播时延等。
[0005]在SDN网络领域，交换机仅负责数据的高速转发，而如何依靠流表进行数据转发则由控制器负责。如此可知，控制器在SDN架构具有举足轻重的地位。控制器通过OpenFlow协议对交换机进行集中管理、状态监测、转发决策以及处理和调度数据平面的流量等。快速地获得链路状态，并高效生成链路转发流表，是体现控制器效率的重要方面，依据全局搜索算法实现上述过程，有利于提高数据包的转发效率。
[0006]遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法具有良好的全局搜索能力，可以快速地将解空间中的全体解搜索出，而不会陷入局部最优解的快速下降陷阱；并且利用它的内在并行性，可以方便地进行分布式计算，加快求解速度。但是遗传算法的局部搜索能力较差，导致单纯的遗传算法比较费时，在进化后期搜索效率较低。
[0007]
【发明内容】
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种SDN网络的链路优化方法。从全局链路角度出发，以链路带宽作为约束条件，通过计算最小的链路代价为目标，获得最短路径，并自动设置每个节点交换机的转发顺序，从而快速优化网路链路，提高网络的传输速度。
[0008]本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种SDN网络的链路优化方法，所述方法是应用于SDN网络的基于遗传算法的链路优化方法，其核心在于建立链路优化模型和实时求解获得最短交换链路；SDN网络的结构为:控制器通过交换机连接到终端；包括如下步骤:
(1)、形成矩阵A、矩阵B、矩阵C:
①、控制器获取SDN网络内某一区域全网交换机以及交换机的链接带宽，以交换机作为节点，并根据交换机的编码形成矩阵A ;
②、若交换机在一条链路中，则该节点取值为1，否则取值为0，获得链路表示，形成矩阵B，例如[O, I,…，I];
③、每个节点与其他节点之间的路径成本代价，根据链路带宽与路径成为的表格，形成路径成本矩阵C，若两节点之间没有链路连接，则取值10000 ;
(2)、计算出最小路径成本代价:
①、建立基于遗传算法的链路优化模型，变量为一条最短链路变量X;
②、若该节点在选择的链路上为1，若该节点不在选择的链路上为O;
③、该链路优化模型的目标是所求链路中路径成本之和；
④、通过对比最短链路变量X和路径成本矩阵C，计算出最小路径成本代价；
(3)、输出最短链路变量X:
①、将上述链路优化模型转化为最小路径成本代价问题，初始化种群，采用轮盘赌选择方式，单点交叉，单点变异，对种群进行操作；
②、若路径成本找到最小值，且不变化或者循环操作达到最大规定值100，则跳出求解过程，此时输出最短链路变量X ;
(4 )、通过输出最短链路变量X，并形成流表下发到全局的交换机中，在流表中规定交换机的转发顺序，指导数据包转发。
[0009]步骤(I)的①中，矩阵A为[1，2，…，η]，其中数字表示全网的交换机的编码，η为自然数。
[0010]步骤(3 )的①中，设置交叉算子为0.7，变异算子为0.2。
[0011]在控制器中获得全局网络的拓扑结构和流量信息，根据遗传算法计算出交换机的最优路径，具体步骤如下:
(1)、控制器使用LLDP协议，发送LLDP报文获得该局域网络中各个交换机信息，以及它们之间的带宽信息；
(2)、在控制器中建立基于遗传算法的链路优化模型，并进行实时求解，获得最优路径，确定交换机的转发顺序；
(3)、控制器将交换机的转发顺序表即流表，下发到全部交换机中，那么交换机按照流表进行数据转发即可；如果SDN网络拓扑发生变化，则在控制器中重新计算新的链路，并形成流表，再下发给各个交换机。
[0012]本发明的一种SDN网络的链路优化方法和现有技术相比，具有以下优点:
1、有效提高寻找最优路径的效率，特别是在SDN网络中，将全局搜索算法应用于链路选择中，极大提高数据转发的效率；
2、从全局链路角度出发，以链路带宽作为约束条件，通过计算最小的链路代价为目标，获得最短路径，并自动设置每个节点交换机的转发顺序，从而快速优化网路链路，提高网络的传输速度；
3、获取SDN全网的拓扑结构，并在拓扑结构的基础之上，采用基于遗传算法的链路优化方法获得最短链路.对比传统的路径最短算法(OSPF)，本专利方法能够做到实时更新链路情况，指导交换机的转发顺序，更加快速完成数据转发。
【附图说明】
[0013]下面结合附图对本发明进一步说明。
[0014]附图1为一种SDN网络的链路优化方法的流程图；
附图2为一种SDN网络的链路优化方法的SDN网络拓扑图。
【具体实施方式】
[0015]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
[0016]实施例1:
如图1、图2所示，其中图1左侧流程是链路优化的整体流程，图1右侧是基于遗传算链路优化算法的建立和求解过程。
[0017]本发明的一种SDN网络的链路优化方法，所述方法是应用于SDN网络的基于遗传算法的链路优化方法，其核心在于建立链路优化模型和实时求解获得最短交换链路；SDN网络的结构为:控制器通过交换机连接到终端；包括如下步骤:
(1)、形成矩阵A、矩阵B、矩阵C:
①、控制器获取SDN网络内某一区域全网交换机以及交换机的链接带宽，以交换机作为节点，并根据交换机的编码形成矩阵A ;
②、若交换机在一条链路中，则该节点取值为1，否则取值为0，获得链路表示，形成矩阵B，例如[O, I,…，I];
③、每个节点与其他节点之间的路径成本代价，根据链路带宽与路径成为的表格，形成路径成本矩阵C，若两节点之间没有链路连接，则取值10000 ;
(2)、计算出最小路径成本代价:
①、建立基于遗传算法的链路优化模型，变量为一条最