張聯(lián)鎮(zhèn)，黃傳河＋，曾毓瓏，張 海，賈永宏

（1.武漢大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢430072；2.華為技術(shù)有限公司，廣東 深圳518129）

0 引 言

軟件定義網(wǎng)絡(luò)［1］（software－defined networking，SDN）技術(shù)將網(wǎng)絡(luò)的控制平面與數(shù)據(jù)平面分離開來，其可編程特性使我們能夠動(dòng)態(tài)地配置并管理整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。在SDN 中，控制器負(fù)責(zé)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的集中化控制，對于把握全網(wǎng)資源視圖、改善網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)交付都具有非常重要的作用。隨著SDN 在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的部署［2］，單一集中式的控制器已無法滿足來自全網(wǎng)所有交換機(jī)的流處理請求，SDN 在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的部署面臨著來自控制平面擴(kuò)展性方面的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)［3］。目前，解決SDN 面向大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)部署的趨勢是，通過分布式的方式，將多個(gè)控制器部署到多個(gè)控制域內(nèi)，形成一個(gè)分布式的管理控制平面，各控制器之間進(jìn)行協(xié)同式工作［4］。然而，這樣一來也帶來了一些新的問題：對于一個(gè)給定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，需要部署多少個(gè)控制器，以及如何部署這些控制器才能在優(yōu)化流表建立時(shí)間的同時(shí)獲得較小的控制器之間的同步時(shí)間開銷。

1 相關(guān)工作

關(guān)于多控制器的部署問題，國內(nèi)外已有相關(guān)的研究，文獻(xiàn) ［5］中提出基于平均時(shí)延和最壞情況傳播時(shí)延的控制器部署衡量指標(biāo)，并在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中分析了其對控制器部署的影響。文獻(xiàn) ［6］提出了一系列的控制器部署算法，以最大化SDN 的可靠性作為控制器部署標(biāo)準(zhǔn)。文獻(xiàn)［7］分析了SDN 中，影響多控制器部署的不同類型的彈性衡量指標(biāo)之間的權(quán)衡問題，并提出了一個(gè)彈性的基于帕累托分布的控制器優(yōu)化配置構(gòu)架方案，以解決多控制器的部署問題。在所有以上提出的解決方案中，并沒有直接考慮到控制器與控制器之間的同步時(shí)延開銷?？刂破髦g需要定期進(jìn)行信息同步，以便各控制器維持一個(gè)全局的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大，控制器數(shù)目較多時(shí)，控制器之間的同步開銷將是控制器部署過程中需要考慮的重要因素之一。

與上述方案相比本文首先評估對于給定的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淦渌璨渴鸬目刂破鞯膫€(gè)數(shù)，在使用基于聚類思想的控制器部署方法，根據(jù)最小平均時(shí)延的原則將控制器初步部署到網(wǎng)絡(luò)中之后，向網(wǎng)絡(luò)中輸入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，通過最小化網(wǎng)絡(luò)的流表建立時(shí)間和控制器間的同步時(shí)延開銷來進(jìn)一步優(yōu)化控制器的部署。我們將這一優(yōu)化問題看作是整型線性規(guī)劃問題，并提出了一種元啟發(fā)式搜索算法來解決這一問題，以便在優(yōu)化流表建立時(shí)間的同時(shí)獲得較小的同步時(shí)延開銷，從而實(shí)現(xiàn)對兩者的權(quán)衡，并確定控制器的最終部署位置。

2 控制器部署模型描述

在SDN 中，當(dāng)一個(gè)新的數(shù)據(jù)包到達(dá)交換機(jī)時(shí)，交換機(jī)首先檢查其流表，看是否有匹配的流表項(xiàng)，如果查找到匹配的流表項(xiàng)，交換機(jī)根據(jù)流表項(xiàng)規(guī)定的操作進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)發(fā)，如果沒有查找到匹配項(xiàng)，交換機(jī)便會向控制器發(fā)送一個(gè)packet－in路徑請求消息，以獲取轉(zhuǎn)發(fā)路徑。控制器通過其維持的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔?，為該?shù)據(jù)包計(jì)算本域范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，并將轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則下發(fā)安裝到與該路徑相關(guān)的交換機(jī)的流表中。此時(shí)存在兩種情況，當(dāng)此數(shù)據(jù)包的目的地 （這里所說的目的地指的是交換機(jī)，另外，下文所提到的源目的地址除特別說明之外，都指的是交換機(jī)）在本控制域范圍內(nèi)時(shí)，與該轉(zhuǎn)發(fā)路徑相關(guān)的各交換機(jī)按照指定的轉(zhuǎn)發(fā)操作將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)至目的地；而當(dāng)目的地不在本域范圍內(nèi)時(shí)將涉及到跨域通信問題，如圖1所示，當(dāng)控制域D1內(nèi)的交換機(jī)i收到一個(gè)新的目的地址為控制域D2內(nèi)的交換機(jī)l的數(shù)據(jù)包時(shí)，如果沒有相應(yīng)的匹配項(xiàng)，交換機(jī)i就向控制器c1發(fā)送一個(gè)路徑請求消息。控制器c1為此數(shù)據(jù)包計(jì)算本域內(nèi)的轉(zhuǎn)發(fā)路徑，這里我們假定轉(zhuǎn)發(fā)路徑為i→j，然后將轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則下發(fā)給交換機(jī)i和j。此時(shí)數(shù)據(jù)包由交換機(jī)i轉(zhuǎn)發(fā)至交換機(jī)j，最終由交換機(jī)j轉(zhuǎn)發(fā)至交換機(jī)k。交換機(jī)k收到此數(shù)據(jù)包后，檢查其流表，如果沒有匹配項(xiàng)，交換機(jī)k就向控制器c2發(fā)送路徑請求消息，控制器c2以同樣的方式為此數(shù)據(jù)包計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)路徑，并將轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則下發(fā)給交換機(jī)k和l，最終該數(shù)據(jù)包被轉(zhuǎn)發(fā)至目的交換機(jī)l。整個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)過程中經(jīng)歷了兩次路徑請求，4次流表下發(fā)的過過程。

定義1 為了便于描述，將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞刃橐粋€(gè)連通圖

圖1 跨域數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)流程

G （V，E），V＝ ｛1，2……，N｝表示交換機(jī)集合，E 為交換機(jī)之間的鏈路集合，N＝｜V｜為交換機(jī)個(gè)數(shù)，m 為所需部署的控制器數(shù)，C ＝ ｛c1，c2，…cm｝表示控制器集合，d （i，j）表示交換機(jī)i與交換機(jī)j之間的最短路徑時(shí)延。Tv表示交換機(jī)流表的生存時(shí)間，Pc表示控制器c每秒能夠處理的最大路徑請求次數(shù)，我們假定所用到的各個(gè)控制器的處理能力是相同的。

在向G 中部署控制器時(shí)，我們假定每一個(gè)交換機(jī)所在的位置都有可能成為控制器的部署位置，即控制器部署在交換機(jī)所處的位置上，但控制器與交換機(jī)并不重合放置，且控制器部署位置所對應(yīng)的交換機(jī)在該控制器所管理的交換機(jī)范圍內(nèi)，它們之間的時(shí)延忽略不計(jì)。

定義2 δ表示控制器與交換機(jī)之間正常通信所允許的最大通信時(shí)延，Mc＝ ［［Miij］］N×N表示T 時(shí)間內(nèi)控制器c收到的平均路徑請求矩陣，其中Mij表示T 時(shí)間內(nèi)交換機(jī)i與交換機(jī)j進(jìn)行通信時(shí)產(chǎn)生的平均路徑請求次數(shù)。Lij表示交換機(jī)i與交換機(jī)j通信時(shí)所經(jīng)過的交換機(jī)的集合，交換機(jī)i與交換機(jī)j也包括在內(nèi)。R ＝ ［Ric］N×k表示交換機(jī)分配矩陣，其中Ric＝1表示交換機(jī)i被分配給控制器c，否則Ric＝0。

在向網(wǎng)絡(luò)中部署多控制器時(shí)，會產(chǎn)生很多類型的時(shí)延開銷，本文主要考慮流表建立時(shí)間和控制器之間的同步時(shí)延開銷。我們將流表建立時(shí)間分為兩個(gè)部分：請求路徑時(shí)延，如圖1中①和④所示；流表下發(fā)時(shí)延，如圖1 中②、③、⑤和⑥所示。對于控制器c來說，T 時(shí)間內(nèi)其域內(nèi)的總的請求路徑時(shí)延Dcreq為

其中k為第一個(gè)滿足k∈Lij且Rkc＝1的交換機(jī)，則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的路徑請求時(shí)延Dreq為

T 時(shí)間內(nèi)，控制器c所在域內(nèi)的流表下發(fā)時(shí)延Dcdis為

則整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的流表下發(fā)時(shí)延Ddis為

通過式 （2）和式 （4）可以得到總的流表建立時(shí)間Df

在多控制器環(huán)境下，控制器之間需要進(jìn)行信息同步，以便各控制器維持一個(gè)全局的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息。我們假定控制器間每隔Ta時(shí)間進(jìn)行一次同步更新，則控制器之間進(jìn)行同步的時(shí)延Dsyn為

通常，在控制器的部署過程中，為了提高整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能，我們總希望網(wǎng)絡(luò)的流表建立時(shí)間盡可能短，控制器之間的同步時(shí)延開銷盡可能的小。因此，本方案需要實(shí)現(xiàn)流表建立時(shí)間與控制器之間的權(quán)衡，我們將這一問題看成是一個(gè)求最小值的優(yōu)化問題，待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)Fmin為

式中：λ——常量系數(shù)，且滿足0≤λ≤1，其值可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)對各時(shí)延的要求比重不同進(jìn)行設(shè)定。優(yōu)化過程中必須滿足的約束條件如下

其中式 （8）表示每一個(gè)交換機(jī)都只由一個(gè)控制器控制，式（9）表示任意交換機(jī)與控制器之間的時(shí)延必須在其上界之內(nèi)，式 （10）表示確保每一個(gè)控制器都能夠處理來自本域內(nèi)的所有交換機(jī)產(chǎn)生的路徑請求數(shù)，式 （11）表示交換機(jī)k是否分配給控制器c，若是，則為1，否則為0。

3 控制器部署方案

本部分首先評估給定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渌璨渴鸬目刂破鞯膫€(gè)數(shù)，然后通過基于聚類思想的控制器部署方法，根據(jù)平均時(shí)延最小的原則將控制器初步部署到網(wǎng)絡(luò)中，再向網(wǎng)絡(luò)中輸入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，分析各控制域內(nèi)控制器收到的平均路徑請求次數(shù)，對請求次數(shù)超過控制器所能處理的域進(jìn)行調(diào)整，最后運(yùn)用蜂群算法思想以最小化Fmin為目標(biāo)進(jìn)一步優(yōu)化控制器的部署，從而確定控制器的最佳部署位置。

3.1 控制器個(gè)數(shù)的確定

根據(jù)式 （12）我們可以近似地得到所需部署的控制器個(gè)數(shù)m 為

式中：α——一個(gè)常量系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)管理人員可以根據(jù)需求進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)定。

3.2 基于聚類的控制器部署方法

我們將控制器部署問題類比為聚類分析問題，每一個(gè)聚類好比一個(gè)控制域。本文假定每一個(gè)域內(nèi)有且只有一個(gè)控制器。我們使用基于聚類的控制器部署方法將控制器初始的部署到網(wǎng)絡(luò)中，把每一個(gè)聚類的中心作為控制器的部署位置，使用平均時(shí)延作為選取聚類中心的評判標(biāo)準(zhǔn)，每一個(gè)聚類的平均時(shí)延Lavg為

其中j表示聚類的中心位置，Rij＝1，表示交換機(jī)i屬于以j為聚類中心的聚類，Rij＝0，表示交換機(jī)i不屬于該聚類。

為最大限度消除初始控制器部署位置對最終聚類結(jié)果的影響，加快其收斂速度，將交換機(jī)集合V 按照度的大小進(jìn)行降序排列，選擇度較大且距離相對較遠(yuǎn)的m 個(gè)交換機(jī)所在位置作為控制器的初始部署位置，執(zhí)行步驟如下：

步驟1 將選好的m 個(gè)交換機(jī)所在位置作為集合C 中控制器的初始部署位置；

步驟2 遍歷剩下的N－m 個(gè)交換機(jī)，根據(jù)距離最短原則將交換機(jī)分配給距其較近的控制器，形成m 個(gè)控制域；

步驟3 遍歷每個(gè)控制域內(nèi)的所有交換機(jī)，根據(jù)式（14）計(jì)算Lavg的值；

步驟4 選取使得Lavg值最小的交換機(jī)所在位置作為域內(nèi)控制器的新的部署位置，形成新的控制器集合C；

步驟5 不斷重復(fù)步驟2～步驟4，直到控制器集合C不再發(fā)生變化。

3.3 控制器部署優(yōu)化

在基于聚類的控制器部署方法的基礎(chǔ)上，向網(wǎng)絡(luò)中輸入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，根據(jù)蜂群算法［8］思想，以最小化式 （7）為目標(biāo)，進(jìn)一步優(yōu)化控制器的部署。由于使用基于聚類的控制器部署方法得到的結(jié)果可能存在某些域，其域內(nèi)交換機(jī)產(chǎn)生的總的路徑請求次數(shù)超過控制器能夠處理的數(shù)目，因此在進(jìn)一步優(yōu)化前，需要對每一個(gè)域進(jìn)行檢測，對超出控制器處理能力的域作出相應(yīng)的調(diào)整。對于路徑請求次數(shù)超過控制器處理能力的控制域，不斷將域內(nèi)產(chǎn)生路徑請求次數(shù)最多的交換機(jī)分配給其它能夠處理這些請求的控制器，直到域內(nèi)的路徑請求總數(shù)在控制器的處理能力范圍之內(nèi)，其域內(nèi)的每一個(gè)交換機(jī)i所產(chǎn)生的路徑請求次數(shù)Sireq為

具體的調(diào)整策略步驟如下：

步驟1 分析每一個(gè)控制器收到的平均路徑請求矩陣，將不滿足約束條件式 （10）的控制器加入到控制器集合Cu中；

步驟2 初始化鏈表list為空，從集合Cu中取出一個(gè)控制器c，將控制器c所在域內(nèi)的所有交換機(jī)按照式 （15）計(jì)算后進(jìn)行降序排序，并放入list中；

步驟3 從list中依次選擇交換機(jī)i，將i分配給剩余處理能力與i所產(chǎn)生的路徑請求次數(shù)相近的且i與其之間的時(shí)延小于δ的控制器；

步驟4 重復(fù)步驟3，直到控制器c能夠滿足約束條件式 （10）為止；

步驟5 重復(fù)步驟2～步驟4，直到集合Cu為空。

用調(diào)整好后的交換機(jī)分配信息來初始化交換機(jī)分配矩陣R，并重新計(jì)算每一個(gè)域內(nèi)的路徑請求矩陣，為進(jìn)一步優(yōu)化工作做好準(zhǔn)備。多控制器部署優(yōu)化問題與蜜蜂采蜜行為對應(yīng)關(guān)系見表1。

表1 多控制器部署優(yōu)化問題與蜜蜂采蜜行為對應(yīng)關(guān)系

假 定 初 始 蜂 群 B 的 總 數(shù) 為Z， 則 有 B ＝（b1，b2，…，bi，…，bZ），其中bi＝ （ci1，ci2，…cim），稱其為第i個(gè)可行的控制器部署解，每一個(gè)解都是一個(gè)m 維向量，m 為所需部署控制器的個(gè)數(shù)。為加快算法的收斂速度，首先根據(jù)基于聚類的控制器部署算法得到的控制器的初始部署位置初始化蜂群B，即將初始控制器部署的位置集來初始化B 中的一個(gè)解，并依次從每一個(gè)控制器c的初始部署位置附近隨機(jī)選取一個(gè)位置作為B 中的下一個(gè)解，直到B中的Z 個(gè)解都被初始化。B 中每一個(gè)解的收益度函數(shù)為

式中：Fimin——第i個(gè)解所對應(yīng)的Fmin的值，收益度越高，F(xiàn)min的值越小。我們使用輪盤賭的方式來決定跟隨蜂轉(zhuǎn)變?yōu)橐I(lǐng)蜂的概率，其概率公式為

偵查蜂根據(jù)以下3種方式進(jìn)行蜜源的搜索：

方式1：從 ［1，m／2］中隨機(jī)選取一個(gè)整數(shù)作為隨機(jī)選取解的分量個(gè)數(shù)，在每一個(gè)被選分量對應(yīng)的控制器所部署位置的h跳范圍內(nèi)隨機(jī)選取一個(gè)控制器部署位置，形成一個(gè)新的蜜源位置，計(jì)算新的蜜源的收益度，如果大于原來的收益度，則用新的位置代替原來的位置，否則什么也不做。

方式2：從 ［m／2，m］中隨機(jī)選取一個(gè)整數(shù)作為隨機(jī)選取解的分量個(gè)數(shù)，在每一個(gè)被選分量對應(yīng)的控制器所在的控制域范圍內(nèi)隨機(jī)選取一個(gè)控制器部署位置，形成一個(gè)新的蜜源位置，計(jì)算新的蜜源的收益度，如果大于原來的收益度，則用新的位置代替原來的位置，否則什么也不做。

方式3：在解的每一個(gè)分量對應(yīng)的控制器所在的控制域范圍內(nèi)隨機(jī)選取一個(gè)控制器部署位置，形成一個(gè)新的蜜源位置，用新的位置代替原來的位置。

算法的基本步驟如下：

步驟1 根據(jù)式 （16）計(jì)算每一個(gè)蜜源 （可行多控制器部署位置）所對應(yīng)的收益度值，并將其降序排列，將前半部分指定為引領(lǐng)蜂，后半部分指定為跟隨蜂；

步驟2 對每只引領(lǐng)蜂，按照方式1在其鄰域內(nèi)搜索新的蜜源；

步驟3 對于每一只跟隨蜂，以式 （17）得到的概率轉(zhuǎn)變?yōu)橐I(lǐng)蜂，并根據(jù)方式1在其鄰域內(nèi)搜索新的蜜源，而對于剩下的跟隨蜂，根據(jù)方式2的方式搜索新的蜜源；

步驟4 如果某只引領(lǐng)蜂在連續(xù)limit次迭代后都沒有任何變化，且其所對應(yīng)的收益度在整個(gè)蜂群B 中不是全局最優(yōu)的，則根據(jù)方式3產(chǎn)生新的蜜源；

步驟5 若當(dāng)前迭代次數(shù)小于規(guī)定的最大迭代次數(shù)MAX，則轉(zhuǎn)到步驟1，否則停止迭代；

步驟6 輸出全局最優(yōu)的蜜源位置，該蜜源位置即為控制器的部署位置。

4 仿真與結(jié)果

為了驗(yàn)證本文所提方案的有效性，我們建立了一個(gè)模擬器來模擬交換機(jī)與交換機(jī)、交換機(jī)與控制器和控制器與控制器之間的傳播時(shí)延。該模擬器是事件驅(qū)動(dòng)的，每當(dāng)產(chǎn)生一個(gè)新的路徑請求時(shí)，相應(yīng)的控制器立即響應(yīng)該請求。通過文獻(xiàn) ［9］提供的NOX 控制器參數(shù)來模擬控制器的處理能力。實(shí)驗(yàn)中用到的拓?fù)錇镮SP 拓?fù)浼羞x取的一個(gè)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為157鏈路條數(shù)為341的拓?fù)?。我們假定拓?fù)渲械拿恳粋€(gè)節(jié)點(diǎn)都為OpenFlow 交換機(jī)。本文采用iperf發(fā)包工具產(chǎn)生TCP數(shù)據(jù)包并輸入到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，?shù)據(jù)包的源目的地址都是隨機(jī)的，為了使得模擬更接近于真實(shí)，在產(chǎn)生TCP數(shù)據(jù)包流時(shí)，我們根據(jù)文獻(xiàn) ［10］中提供的方式來確定數(shù)據(jù)流的大小，數(shù)據(jù)流的發(fā)送間隔以及并發(fā)流的數(shù)量。為更好的優(yōu)化流表建立時(shí)間，本文引入文獻(xiàn) ［11］中提出的一個(gè)控制器監(jiān)測工具OFSim，它能夠記錄各控制器收到的來自各交換機(jī)發(fā)出的路徑請求次數(shù)、每一次請求的源目的地址以及控制器為此次請求計(jì)算出的路徑所包含的交換機(jī)集合等信息。在仿真實(shí)驗(yàn)中，我們通過計(jì)算平均流表建立時(shí)間和控制器之間的同步時(shí)延開銷來評估本文所提控制器部署方案的性能。

我們根據(jù)λ的不同取值進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，觀察平均流表建立時(shí)間和控制器間同步時(shí)延情況，仿真結(jié)果如圖2所示，其中圖2 （a）表示的是λ的取值與平均流表建立時(shí)間之間的關(guān)系圖，圖2 （b）表示的是λ的取值與控制器間進(jìn)行一次信息同步時(shí)的同步時(shí)延開銷之間的關(guān)系圖。

圖2 λ取不同值對應(yīng)的平均流表建立時(shí)間和控制器間同步時(shí)間

從圖2中可以看出，在控制器部署優(yōu)化前，平均流表建立時(shí)間和控制器間的同步時(shí)延是一個(gè)固定值，因?yàn)榭刂破鞑渴鹞恢貌⒉浑S動(dòng)態(tài)流的輸入而進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，它們是固定的。優(yōu)化處理后，當(dāng)λ向0趨近即優(yōu)先考慮控制器與控制器之間的同步時(shí)延時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中的流表建立時(shí)間逐漸增大，控制器之間的部署位置更加趨近，而當(dāng)λ向1趨近即優(yōu)先考慮流表建立時(shí)間時(shí)，控制器間同步時(shí)延開銷逐次增加，控制器之間的部署位置更分散一些。兩者之間的比重可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟?guī)模以及對網(wǎng)絡(luò)各性能指標(biāo)需求不同來設(shè)定，具有較強(qiáng)的靈活性。

圖3表示的是當(dāng)λ＝0.7時(shí)，平均流表建立時(shí)間與各控制器間進(jìn)行一次信息同步時(shí)的同步時(shí)延開銷之間的關(guān)系圖。從圖3中可以看出，經(jīng)過優(yōu)化后所得到的平均流表建立時(shí)間和控制器間同步時(shí)延都比基于聚類的控制器部署方法所得到的對應(yīng)值要小?？刂破鏖g同步時(shí)延相差較大是因?yàn)榍罢咴趦?yōu)化平均流表建立時(shí)間的同時(shí)將控制器之間的同步時(shí)延開銷考慮在內(nèi)。平均流表建立時(shí)間比用基于聚類的控制器部署方法所得到的值小，充分體現(xiàn)了基于蜂群算法思想的優(yōu)越性，它能夠有效的跳出局部最優(yōu)解，而得到全局的最優(yōu)解，進(jìn)而在優(yōu)化平均流表建立時(shí)間的同時(shí)獲得較小的控制器間的同步時(shí)延開銷。

圖3 平均流表建立時(shí)間和控制器間同步時(shí)延

5 結(jié)束語

本文首先使用基于聚類的方法將控制器部署到網(wǎng)絡(luò)中，然后向網(wǎng)絡(luò)中輸入動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流，通過蜂群算法思想來權(quán)衡流表建立時(shí)間與控制器間同步開銷時(shí)延，從而進(jìn)一步優(yōu)化控制器的部署。研究發(fā)現(xiàn)，更注重流表建立時(shí)間時(shí)，控制器部署的位置相對分散，而優(yōu)先考慮控制器間同步時(shí)延時(shí)，控制器之間的部署位置更加集中。在參數(shù)λ確定的情況下，本文多控制器方案能夠很好地權(quán)衡流表建立時(shí)間與控制器間同步時(shí)延開銷，使整個(gè)時(shí)延開銷最小。

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