CN104935460A - 一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法，该方法创建了一种集群内的控制器之间就流量问题彼此通信的方式，并基于流量预测以及所承载的流量记录，动态的调整集群控制器中活动控制器的数量，从而实现集群控制器的节能环保。本发明方法的使用将使得网络处于空闲状态下，提高SDN集群控制器节能表现，使得集群控制器更加绿色环保。反观现有的SDN集群控制器，如OpenDaylight等，并未考虑到由网络流量降低导致的多余控制器额外消耗能源问题。因此，在现有SDN集群控制器中使用本发明方法，将改善网络节能表现。该方法实现了分布式软件定义网络中的控制器数量的合理设置，避免了软件定义网络中过多的低负载控制器浪费能源，从而达到网络节能的目的。

Description

一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法

技术领域

本发明涉软件定义网络技术领域，为改善多控制器SDN网络中各个控制器节能情况，提出了一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法。

背景技术

在多控制器的SDN网络架构，当网络流量出现较大下降时，例如进入深夜时，控制器集群中的一些控制器所负载的网络压力不大，可以归并到集群中的其他一些控制器上去，从而减少集群控制器内活动控制器的数量，从而减少集群控制器的能源消耗，使得整体SDN网络集群控制器更加的节能环保。

本发明的内容涉及以下SDN中的已有概念或技术：

SDN控制器是根据OpenFlow协议设计的网络控制软件，用于管理数据流、配置网络设备、制定流表(Flow Table)、承担网络业务与网络设备间的通讯。一个域中可以有多个控制器，但一般只有一个控制器处在控制、管理状态。

SDN中的交换机也支持OpenFlow协议。OpenFlow交换机由SDN控制器管控，保存有控制器制定的流表，并通过查询流表表项来决定对报文的处理方式，包括转发、缓存、提交控制器或丢弃等。

OpenFlow协议下的安全通道用来连接交换机和控制器，以供二者进行通信。

现有工作仅仅提出了在多个控制器间增加共享存储区域来实现控制器间通信，并未实现控制器负载均衡，然而当网络流量波动较大时，出现负载不均的问题尚未得到解决。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：本发明应用在SDN网络域内，且该域内有多个控制器处在管控状态，对某一交换机而言只有唯一一个管控控制器。本发明方法包括以下步骤：

(1)集群控制器调度：集群中的超级节点初始默认各个控制器的最大管控流量Himax为0；所述管控流量是指由这个控制器管控的所有交换机的流量之和，i为控制器编号；

(2)在每个时间间隔t内，由超级节点发起所管控集群的控制器调度，发出信息收集命令，集群中所有控制器上报此时其流量特征，该步骤通过以下子步骤来实现：

(2.1)控制器利用安全通道，向其管控的所有交换机发送查询消息；

(2.2)当控制器收集到其管控的所有交换机的应答消息，向集群分布式共享存储系统发送流量统计信息，所述流量统计信息包括：控制器编号、交换机标号、交换机流量和时间戳；所述时间戳是指控制器收集到其管控的所有交换机的应答消息的时刻；

(3)超级节点预测下一个时间间隔t内各个控制器的流量状态，该步骤通过以下子步骤来实现：

(3.1)根据时间戳，超级节点从集群分布式共享存储系统中读取每个控制器的流量统计信息，尝试获取N个时间戳的完整报文集合；所述完整报文集合是指同一控制器同一时间戳的所有不同的交换机流量报文且时间戳是除去已获取完整报文集合外最新的；其中，N为5到30的整数；

(3.2)若获取时间戳的完整报文集合不到N个，则执行步骤2；

(3.3)根据步骤3.1获取的N个时间戳的完整报文集合，对某个控制器i，超级节点获得其N个时刻的流量总和TX₁、TX₂、TX₃、TX₄、TX₅......TX_N，即获得了这样的数据：TX_j::＝{时间戳X_j、管控流量T_j}，j为1到N的整数，指代所述的N个时刻；所述管控流量T_j代表此控制器管控的所有交换机、在时间戳为X_j时的流量之和；

(3.4)若步骤3.3中，对控制器i收集到的N个管控流量中，最大的那一个T_j比该控制器的历史最大H_i ^max还大，则将H_i ^max赋值为此T_j，即H_i ^max＝max{H_i ^max，T₁，T₂，T₃，T₄，T₅......T_N}；(3.5)使用最小二乘法，通过回归分析预测下一时刻的各个控制器的管控流量T_i ^next，即对于控制器i，其T_i ^next＝α+β*(X_N+t)，其中X_N+t表示所预测的时刻，即X_N的下一时刻，α、β为两个计算参数，其值为：

$\mathrm{\α}=\frac{\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j}{N}-\frac{\mathrm{\β}\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)}{N}$

$\mathrm{\β}=\frac{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j*X_j-\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)*\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j\right)}{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X_j}^2-{\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)}^2}$

式中T_j为步骤3.3所收集的控制器的管控流量，X_j为步骤3.3所收集的时间戳；

(4)计算是否需要进行控制器节能，将控制器列表根据其H_i ^max从大到小排列，对于某一台控制器i，当满足H_T ^max-T_T ^next>H_i ^max时，执行步骤5，否则继续遍历控制器列表，都不满足执行步骤6；其中为所有M台交换机的历史最大流量之和，为所有M台交换机的下一时间片预测流量之和，即：

$H_T^{\max }=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i^{\max },T_T^{\mathrm{next}}=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{T}_i^{\mathrm{next}};$

式中的T_i ^next和H_i ^max分别由步骤3.5和步骤1定义；

(5)检测某控制器x所管控的交换机是否能被完全重映射，该步骤通过以下子步骤来实现：(5.1)遍历控制器x所管控的交换机列表，对其中每一个交换机s，遍历集群内除x外的其余控制器，对其中每一个控制器i，定义式中H_i ^max和T_i ^next分别在步骤1和步骤3.5中定义，S_s为交换机s的流量；将L_i从大到小排列，选择其中L_i>0且L_i最小的控制器i，若存在，则将交换机s重映射到控制器i上，并向待调度交换池写入这样一条元素(x，s，i)，表示将控制器x管控的交换机s，调度到控制器i上，同时设置T_i ^next＝T_i ^next+S_s；

(5.2)若对于控制器x管控的每一交换机s都可以得到步骤5.1所述的控制器i及对应的待调度交换池元素，则认为该控制器可以被完全重映射，执行步骤5.3，否则返回步骤4；

(5.3)重构步骤5.1中得到的待调度交换池中所有交换机：依据slave-master主备控制机制，对于待调度交换池中每一条元素(x，s，i)，将s的master即主控制器设置为i，将s的salve即后备控制器设置为x，实现交换机调度；所述slave-master主备控制机制由OpenFlow协议定义，用于在多控制器集群控制时改变不同控制器的角色；

(5.4)控制器x进入休眠状态；

(6)本次调度结束，下一时间间隔从步骤2开始执行；通过重复执行步骤2～步骤5，将需要节能的控制器上的所有交换机，基于流量预测以及所承载的流量记录，智能调度切换到其余控制器上，实现了动态调整集群控制器中活动控制器的数量，从而改善网络节能表现。

本发明创建了一种集群内的控制器之间就流量问题彼此通信的方式，并基于流量预测以及所承载的流量记录，动态的调整集群控制器中活动控制器的数量，从而实现集群控制器的节能环保。本发明的创新点在于：本发明方法的使用将使得网络处于空闲状态下，提高SDN集群控制器节能表现，使得集群控制器更加绿色环保。反观现有的SDN集群控制器，如OpenDaylight等，并未考虑到由网络流量降低导致的多余控制器额外消耗能源问题。因此，在现有SDN集群控制器中使用本发明方法，将改善网络节能表现。

附图说明

图1是本发明方法总流程图。

具体实施方式

下面以超级节点A，域内SDN控制器节点B，C的流量分配为例，结合表1～表4详细描述本发明。

如图1所示，本发明一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法，包括以下步骤：

(1)集群控制器调度：集群中的超级节点A初始默认各个控制器的最大管控流量H_i ^max为0；

(2)在相同的时间间隔t内，由集群中的超级节点A发起所管控集群的控制器调度，发出信息收集命令；集群所有控制器A，B，C开始上报此时其流量特征，该步骤通过以下子步骤来实现：

(2.1)控制器利用安全通道，向其管控的所有交换机发送查询消息；

(2.2)当控制器收集到其管控的所有交换机的应答消息，向集群分布式共享存储系统发送流量统计信息，其中包括：控制器编号、交换机标号、交换机流量和时间戳；所述时间戳是指收集到所有所有管控交换机的应答消息的时刻，假设收到的信息如表1所示；

表1初始统计流量表

(3)超级节点预测下一个时间间隔t内各个控制器的流量状态，该步骤通过以下子步骤来实现：

(3.1)根据时间戳，超级节点从集群分布式共享存储系统中读取每个控制器流量状态报文，为了便于说明流程，这里取N＝5；尝试获取5个时间戳的完整报文集合；所述完整报文集合是指同一控制器同一时间戳的所有不同的交换机流量报文且时间戳是除去已获取完整报文集合外最新的；

(3.2)若获取时间戳的完整报文集合不到5个，则执行步骤2；

(3.3)根据步骤3.1获取的5个时间戳的完整报文集合，超级节点获得各个控制器5个时刻的管控流量TX₁、TX₂、TX₃、TX₄、TX₅，即获得了这样的数据：TX_j::＝{时间戳X_j、管控流量T_j}；

(3.4)若步骤3.3，对控制器i收集到的N个管控流量中，最大的那一个T_j比该控制器的历史最大H_i ^max还大，则将H_i ^max赋值为此T_j，即H_i ^max＝max{H_i ^max，T₁，T₂，T₃，T₄，T₅}；

(3.5)使用最小二乘法，通过回归分析预测下一时刻的各个控制器的管控流量T_i ^next，即对于控制器i，其T_i ^next＝α+β*(X_N+t)，其中α、β为两个计算参数：

$\mathrm{\α}=\frac{\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j}{N}-\frac{\mathrm{\β}\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)}{N}$

$\mathrm{\β}=\frac{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j*X_j-\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)*\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{T}_j\right)}{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X_j}^2-{\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{X}_j\right)}^2}$

式中X_N+t表示所预测的时刻，即X_N的下一时刻，T_j为步骤3.3所收集的控制器的管控流量，X_j为步骤3.3所收集的时间戳；n＝5时预测结果如表2所示：

表2预测流量表

控制器编号	A	B	C
				预测管控流量	17.9	16.3	15.2

(4)计算是否需要进行控制器节能，将控制器列表根据其H_i ^max从大到小排列。对于控制器A，H_T ^max-T_T ^next>H_A ^max不满足，则继续遍历，对于控制器B满足H_T ^max-T_T ^next>H_B ^max，所以将执行步骤5，其中为所有M台交换机的历史最大流量之和，为所有M台交换机的下一时间片预计流量之和，即：

$H_T^{\max }=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{H}_i^{\max },T_T^{\mathrm{next}}=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{T}_i^{\mathrm{next}};$

式中的T_i ^next和H_i ^max分别由步骤3.5和步骤1定义；

(5)检测此控制器B所管控的交换机是否能被完全重映射，该步骤通过以下子步骤来实现：

(5.1)遍历控制器B所管控的交换机s，遍历集群内除B外的其余控制器i，定义式中H_i ^max和T_i ^next分别在步骤1和步骤3.5中定义，S_s为交换机s的流量；将L_i从大到小排列，选择其中L_i>0且L_i最小的控制器i；对于s＝S4，i∈{A,C}，L_c>0且L_c<L_a，则应将交换机S4重映射到控制器C上，并向待调度交换池写入这样一条元素(B，S4，C)；同时将T_c ^next设置为T_c ^next＝T_c ^next-S_S4，其中S_S4为交换机S4的流量；(5.2)类似的对于S5写入这样一条元素(B，S4，C)；最后的待调度交换池如表3所示；

表3待调动池表

转出控制器编号	交换机编号	转入控制器编号
			B	S4	C
B	S5	C

(5.3)重构步骤5.2中得到的待调度交换池中所有交换机：依据slave-master主备控制机制，对于待调度交换池中元素(B，S4，C)和(B，S5，C)，将S4和S5的master即主控制器设置为C，将S4和S5的salve即后备控制器设置为B，实现交换机调度；所述slave-master主备控制机制由OpenFlow协议定义，用于在多控制器集群控制时改变不同控制器的角色；重映射结束后状态如下表4所示；

表4重映射结束状态表

(5.4)控制器B进入休眠状态；

(6)本次调度结束，下一时间间隔从步骤2开始执行；通过重复执行步骤2～步骤5，将需要节能的控制器上的所有交换机，基于流量预测以及所承载的流量记录，智能调度切换到其余控制器上，实现了动态调整集群控制器中活动控制器的数量，从而改善网络节能表现。

Claims (1)

1.一种基于数据面流量预测的多控制器节能优化方法，该方法基于SDN网络域，其特征在于，包括以下步骤：

(1)集群控制器调度：集群中的超级节点初始默认各个控制器的最大管控流量H_i ^max为0；所述管控流量是指由这个控制器管控的所有交换机的流量之和，i为控制器编号；

(2)在每个时间间隔t内，由超级节点发起所管控集群的控制器调度，发出信息收集命令，集群中所有控制器上报此时其流量特征，该步骤通过以下子步骤来实现：

(2.1)控制器利用安全通道，向其管控的所有交换机发送查询消息；

(2.2)当控制器收集到其管控的所有交换机的应答消息，向集群分布式共享存储系统发送流量统计信息，所述流量统计信息包括：控制器编号、交换机标号、交换机流量和时间戳；所述时间戳是指控制器收集到其管控的所有交换机的应答消息的时刻；

(3)超级节点预测下一个时间间隔t内各个控制器的流量状态，该步骤通过以下子步骤来实现：

(3.1)根据时间戳，超级节点从集群分布式共享存储系统中读取每个控制器的流量统计信息，尝试获取N个时间戳的完整报文集合；所述完整报文集合是指同一控制器同一时间戳的所有不同的交换机流量报文且时间戳是除去已获取完整报文集合外最新的；其中，N为5到30的整数；

(3.2)若获取时间戳的完整报文集合不到N个，则执行步骤2；

(3.3)根据步骤3.1获取的N个时间戳的完整报文集合，对某个控制器i，超级节点获得其N个时刻的流量总和TX₁、TX₂、TX₃、TX₄、TX₅......TX_N，即获得了这样的数据：TX_j::＝{时间戳X_j、管控流量T_j}，j为1到N的整数，指代所述的N个时刻；所述管控流量T_j代表此控制器管控的所有交换机、在时间戳为X_j时的流量之和；

(3.4)若步骤3.3中，对控制器i收集到的N个管控流量中，最大的那一个T_j比该控制器的历史最大H_i ^max还大，则将H_i ^max赋值为此T_j，即H_i ^max＝max{H_i ^max，T₁，T₂，T₃，T₄，T₅......T_N}；

(3.5)使用最小二乘法，通过回归分析计算得出下一时刻的各个控制器的预测管控流量T_i ^next，即对于控制器i，其T_i ^next＝α+β*(X_N+t)，其中X_N+t表示所预测的时刻即X_N的下一时刻，α、β为两个计算参数，其值为：

$\mathrm{\&alpha;}=\frac{\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{T}_j}{N}-\frac{\mathrm{\&beta;}\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_j\right)}{N}$

$\mathrm{\&beta;}=\frac{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{T}_j*X_j-\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_j\right)*\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{T}_j\right)}{N\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X_j}^2-{\left(\underset{1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{X}_j\right)}^2}$

式中T_j为步骤3.3所收集的控制器的管控流量，X_j为步骤3.3所收集的时间戳；

(4)计算是否需要进行控制器节能，将控制器列表根据其H_i ^max从大到小排列，对于某一台控制器i，当满足H_T ^max-T_T ^next>H_i ^max时，执行步骤5，否则继续遍历控制器列表，都不满足执行步骤6；其中为所有M台交换机的历史最大流量之和，为所有M台交换机的下一时间片预计流量之和，即:

$H_T^{\max }=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_i^{\max },T_T^{\mathrm{next}}=\underset{1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{T}_i^{\mathrm{next}};$

式中的T_i ^next和H_i ^max分别由步骤3.5和步骤1定义；

(5)检测某控制器x所管控的交换机是否能被完全重映射，该步骤通过以下子步骤来实现：

(5.1)遍历控制器x所管控的交换机列表，对其中每一个交换机s，遍历集群内除x外的其余控制器，对其中每一个控制器i，定义式中H_i ^max和T_i ^next分别在步骤1和步骤3.5中定义，S_s为交换机s的流量；将L_i从大到小排列，选择其中L_i>0且L_i最小的控制器i，若存在，则将交换机s重映射到控制器i上，并向待调度交换池写入这样一条元素(x，s，i)，表示将控制器x管控的交换机s调度到控制器i上，同时设置T_i ^next＝T_i ^next+S_s；

(5.2)若对于控制器x管控的每一交换机s都可以得到步骤5.1所述的控制器i及对应的待调度交换池元素，则认为该控制器可以被完全重映射，执行步骤5.3，否则返回步骤4；

(5.3)重构步骤5.1中得到的待调度交换池中所有交换机：依据slave-master主备控制机制，对于待调度交换池中每一条元素(x，s，i)，将s的master即主控制器设置为i，将s的salve即后备控制器设置为x，实现交换机调度；所述slave-master主备控制机制由OpenFlow协议定义，用于在多控制器集群控制时改变不同控制器的角色；

(5.4)控制器x进入休眠状态；

(6)本次调度结束，下一时间间隔从步骤2开始执行；通过重复执行步骤2～步骤5，将需要节能的控制器上的所有交换机，基于流量预测以及所承载的流量记录，智能调度切换到其余控制器上，实现了动态调整集群控制器中活动控制器的数量，从而改善网络节能表现。