CN105207951A - 一种广域网流量优化控制方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种广域网流量优化控制方法,包括:获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。本发明还同时公开了一种广域网流量优化控制装置。
Description
技术领域
本发明涉及计算机网络流量工程技术,尤其涉及一种广域网流量优化控制方法及装置。
背景技术
流量工程是一种优化网络流量分布,提高网络带宽利用率的网络工程技术,目前在这方面有较多研究成果。
传统流量工程主要是通过估计流量矩阵,来计算优化的链路权重分配,这种方式通过一次性配置,意图达到长远优化目标;然而,由于当前网络流量的高动态性以及不可预测性,这种做法常常不能取得较好的效果。Google将软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN)机制应用到它的全球数据中心网络,根据其网络特定的流量特征,在数据流入口处动态为数据流进行路径选择,底层网络设备采用专门定制的OpenFlow交换机,极大地提高了数据中心之间网络资源的利用。然而,大多数广域网不像Google全球数据中心网络那样具有较明确的或可估计的流量特征,也不可能废弃原有的基础网络设备重新搭建新的网络架构,购买SDN专用转发设备。因此,如何利用已有的网络设施,结合SDN来有效解决各类网络问题已成为关注的热点。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例期望提供一种广域网流量优化控制方法及装置,能极大地提高网络响应速度,保证业务流的服务质量。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
本发明实施例提供了一种广域网流量优化控制方法,所述方法包括:
获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
上述方案中,所述获取网络中各节点间的所有可选路径之前,所述方法还包括:设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数。
上述方案中,所述获取网络中各节点间的所有可选路径包括:根据路由信息计算网络中各节点间的默认转发路径,并依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径。
上述方案中,所述保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当所述调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,保存至可选路径数据库。
上述方案中,所述从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:
先从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
再从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径。
本发明实施例还提供了一种广域网流量优化控制装置,所述装置包括:
路径获取模块,用于获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
分类模块,用于确定所述网络发生拥塞时,获取拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
路径选择模块,用于从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
上述方案中,所述装置还包括设置模块,用于设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数。
上述方案中,所述路径获取模块获取网络中各节点间的所有可选路径包括:所述路径获取模块根据路由信息计算网络中各节点间的默认转发路径,并依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径。
上述方案中,所述路径获取模块保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,至可选路径数据库。
上述方案中,所述路径选择模块从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:
所述路径选择模块先从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
所述路径选择模块再从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径。
本发明实施例所提供的广域网流量优化控制方法及装置,获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径;如此,只需为数据流从可选路径数据库中选取路径,而不需要重新计算路径,极大的提高网络的响应速度;而且,根据数据流优先级为数据流分类进行路径选择,保证了业务流的服务质量。
附图说明
图1为本发明实施例一广域网流量优化控制方法的流程示意图;
图2为本发明实施例网络拓扑图;
图3为本发明实施例二广域网流量优化控制方法的流程示意图;
图4为本发明实施例广域网流量优化控制装置组成结构示意图。
具体实施方式
在本发明实施例中,获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
图1为本发明实施例一种广域网流量优化控制方法的流程示意图,如图1所示,本实施例广域网流量优化控制方法包括:
步骤101:获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
这里,所述获取网络中各节点间的所有可选路径之前,该方法还包括:设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数K,可依据设置参数时的网络规模及网络特性进行设定;
所述获取网络中各节点间的所有可选路径之前,所述方法还包括:获取网络中各节点间的默认转发路径;具体为依据网络中的路由信息计算获得各节点间的默认转发路径;
所述获取网络中各节点间的所有可选路径包括:依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径;
获取所有可选路径的具体过程为:对于一对节点,在这对节点默认转发路径P0={r1,r2,...,rn}基础上,遍历路径上除目的节点之外的所有节点,将当前遍历的节点ri(i=1,2,...,n-1)作为调整节点,记录从默认路径的源节点到调整节点的路径段P0’={r1,r2,...,ri},遍历除节点rk+1之外的所有与调整节点ri相邻的节点adj(ri),将相邻节点adj(ri)到目的节点rn的默认路径P1’={adj(ri),...,rn}与之前记录的路径段P0’={r1,r2,...,ri}对比,确定P1’与P0’没有共同节点时,将这两段路径拼接P1={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rn},得到调整节点数为1的可选路径;确定P1’与P0’有共同节点时不作处理;在路径段P1’的基础上,重复上述操作,得到调整节点数为2的可选路径P2={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rk,adj(rk),...,rn},不断迭代重复上述操作,直到调整跳数超过最大调整跳数K为止;
所述保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当所述调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;其中,所述可选路径的权重为所述可选路径中各链路权重之和。
进一步的,依据节点间的链路信息确定网络拓扑发生变化时,重新获取网络中各节点间的所有可选路径,并更新所述可选路径数据库。
步骤102:确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
这里,所述拥塞链路为链路带宽利用率超过设定的链路带宽利用率阈值的链路;
所述依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流包括:依据所述数据流互联网协议(InternetProtocol,IP)地址包头DHCP字段内容,确定所述数据流的优先级,将所有优先级大于所述数据流优先级阈值的数据流划分为第一类数据流,其它数据流划分为第二类数据流。
步骤103:从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径;
本步骤具体包括:首先,从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找,并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当数据流的优先级相同时,为所述数据流选取路径的顺序默认为随机;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
其次,从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径;其中,所述最大公平化准则为:按照数据流的公平化参数从小到大的顺序为所述数据流选取路径,所述公平化参数为所述数据流的带宽需求与所述数据流优先级的比值,即:“公平化参数”=“带宽需求”/“优先级”。
图2为本发明实施例网络拓扑图,如图2所示,本发明广域网流量优化控制装置通过控制链路连接网络中各路由器,路由器之间通过数据链路相连接,链路上的数字代表链路权值,主机H1连接路由器R1,主机H2、H3、H4连接路由器R6;图3为本发明实施例二广域网流量优化控制方法的流程示意图;基于图2所示网络拓扑图,如图3所示,本实施例广域网流量优化控制方法包括:
步骤301:设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数K;
这里,对链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数K的设定,可依据设置参数时的网络规模及网络特性进行设定;
本实施例中设定链路带宽利用率阈值为0.7,数据流优先级阈值为8,每对节点的最大调整跳数K为3。
步骤302:获取网络中各节点间的默认转发路径;
本步骤具体包括:依据网络中的路由信息计算获得各节点间的默认转发路径;依据图2所示网络拓扑获取的节点间的默认转发路径如表1所示;
节点对 | 默认转发路径 |
(R1,R6) | R1-R2-R4-R6 |
…… | …… |
表1
步骤303:获取网络中各节点间的所有可选路径;
本步骤包括:依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径;具体为:对于一对节点,在其默认转发路径P0={r1,r2,...,rn}基础上,遍历路径上除目的节点之外的所有节点,将当前遍历的节点ri(i=1,2,...,n-1)作为调整节点,记录从默认路径的源节点到调整节点的路径段P0’={r1,r2,...,ri},遍历除节点rk+1之外的所有与调整节点ri相邻的节点adj(ri),将相邻节点adj(ri)到目的节点rn的默认路径P1’={adj(ri),...,rn}与之前记录的路径段P0’={r1,r2,...,ri}对比,确定P1’与P0’没有共同节点,将这两段路径拼接P1={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rn},得到调整节点数为1的可选路径,在路径段P1’的基础上,重复上述操作,得到调整节点数为2的可选路径P2={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rk,adj(rk),...,rn},不断迭代重复上述操作,直到调整跳数超过最大调整跳数K为止;本实施中依据图3所示网络拓扑获取的节点间的所有可选路径如表2所示。
表2
步骤304:保存所述可选路径至可选路径数据库;
本步骤具体包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当所述调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;其中,所述可选路径的权重为所述可选路径中各链路权重之和;
当依据节点间的链路信息确定网络拓扑发生变化时,重新获取网络中各节点间的所有可选路径,并更新所述可选路径数据库。
步骤305:判断网络是否发生拥塞,如果发生拥塞,执行步骤306;如果未发生拥塞,执行步骤308;
这里,所述判断网络是否发生拥塞包括:查找网络中是否存在链路带宽利用率超过设定的链路带宽利用率阈值的链路,如果存在,确定所述网络发生拥塞;如果不存在,确定所述网络未发生拥塞;
如表3所示为本发明实施例网络中各链路带宽利用率,通过设定的链路带宽利用率阈值为0.7可确定所述网络发生拥塞。
链路 | 带宽利用率 | 链路 | 带宽利用率 |
R1-R2 | 0.6 | R3-R5 | 0 |
R2-R4 | 0.75 | R5-R6 | 0 |
R4-R6 | 0.3 | R2-R5 | 0 |
R1-R3 | 0 | R3-R4 | 0 |
表3
步骤306:获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
这里,所述依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流包括:依据所述数据流IP地址包头DHCP字段内容,确定所述数据流的优先级,将所有优先级大于所述数据流优先级阈值的数据流划分为第一类数据流,其它数据流划分为第二类数据流;
通过表3可知拥塞链路为R2-R4;本实施例中主机H1分别向主机H2、H3和H4发送数据流,如表4所示为本发明实施例网络中数据流信息;
数据流标识 | 数据流路径 | 数据流大小 | 数据流优先级 |
H1-H2 | R1-R2-R4-R6 | 1M | 2 |
H1-H3 | R1-R2-R4-R6 | 2M | 10 |
H1-H4 | R1-R2-R4-R6 | 3M | 5 |
表4
依据表4中所示数据流优先级及设定的数据流优先级,将拥塞链路R2-R4上的所有数据流分类为第一类数据流和第二类数据流,如表5所示。
数据流标识 | 数据流大小 | 数据流优先级 | 数据流类别 |
H1-H3 | 2M | 10 | 第一 |
H1-H2 | 1M | 2 | 第二 |
H1-H4 | 3M | 5 | 第二 |
表5
步骤307:从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径;
这里,所述从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:
首先,从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当数据流的优先级相同时,为所述数据流选取路径的顺序默认为随机;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
其次,从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径;其中,所述最大公平化准则为:按照数据流的公平化参数从小到大的顺序为所述数据流选取路径,所述公平化参数为所述数据流的带宽需求与所述数据流优先级的比值,即:“公平化参数”=“带宽需求”/“优先级”;
首先,为H1-H3数据流进行路径选择,按照H1-H3数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;然后,同时为H1-H2、H1-H4进行路径选择,选取H1-H2、H1-H4数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径;如表6所示为网络中各链路带宽容量,表7为第一类数据流和第二类数据流选定路径信息,表8为第一类数据流和第二类数据流路径选定后各链路带宽利用率。
链路 | 带宽 | 链路 | 带宽 |
R1-R2 | 10M | R3-R5 | 10M |
R2-R4 | 8M | R5-R6 | 8M |
R4-R6 | 20M | R2-R5 | 2M |
R1-R3 | 8M | R3-R4 | 8M |
表6
数据流标识 | 选定数据流路径 | 数据流大小 |
H1-H3 | R1-R3-R5-R6 | 2M |
H1-H2 | R1-R2-R4-R6 | 1M |
H1-H4 | R1-R2-R4-R6 | 3M |
表7
链路 | 带宽利用率 | 链路 | 带宽利用率 |
R1-R2 | 0.4 | R3-R5 | 0.2 |
R2-R4 | 0.5 | R5-R6 | 0.25 |
R4-R6 | 0.2 | R2-R5 | 0 |
R1-R3 | 0.25 | R3-R4 | 0 |
表8
步骤308:结束本次处理流程。
图4为本发明实施例广域网流量优化控制装置示意图,如图4所示,本发明实施例广域网流量优化控制装置组成包括:路径获取模块41、分类模块42及路径选择模块43;其中,
所述路径获取模块41,用于获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
分类模块42,用于确定所述网络发生拥塞时,获取拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
路径选择模块43,用于从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
进一步的,所述装置还包括设置模块44,用于设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数K。
进一步的,所述路径获取模块41获取网络中各节点间的所有可选路径包括:所述路径获取模块41依据网络中的路由信息计算获得各节点间的默认转发路径,并依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径;
所述获取所有可选路径具体流程为:对于一对节点,在这对节点默认转发路径P0={r1,r2,...,rn}基础上,遍历路径上除目的节点之外的所有节点,将当前遍历的节点ri(i=1,2,...,n-1)作为调整节点,记录从默认路径的源节点到调整节点的路径段P0’={r1,r2,...,ri},遍历除节点rk+1之外的所有与调整节点ri相邻的节点adj(ri),将相邻节点adj(ri)到目的节点rn的默认路径P1’={adj(ri),...,rn}与之前记录的路径段P0’={r1,r2,...,ri}对比,确定P1’与P0’没有共同节点时,将这两段路径拼接P1={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rn},得到调整节点数为1的可选路径;确定P1’与P0’有共同节点时不作处理;在路径段P1’的基础上,重复上述操作,得到调整节点数为2的可选路径P2={r1,r2,...,ri,adj(ri),...,rk,adj(rk),...,rn},不断迭代重复上述操作,直到调整跳数超过最大调整跳数K为止;
所述路径获取模块41保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,所述路径获取模块51将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当所述调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;其中,所述可选路径的权重为所述可选路径中各链路权重之和。
进一步的,所述路径获取模块41,还用于依据节点间的链路信息确定网络拓扑发生变化时,重新获取网络中各节点间的所有可选路径,并更新所述可选路径数据库。
进一步的,所述拥塞链路为链路带宽利用率超过设定的链路带宽利用率阈值的链路;
所述分类模块42依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流包括:所述分类模块42依据所述数据流互联网协议IP地址包头DHCP字段内容,确定所述数据流的优先级,将所有优先级大于所述数据流优先级阈值的数据流划分为第一类数据流,其它数据流划分为第二类数据流。
进一步的,所述路径选择模块43从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:首先,所述路径选择模块43从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当数据流的优先级相同时,为所述数据流选取路径的顺序默认为随机;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
其次,所述路径选择模块43从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当在数据流对应的可选路径中未找到满足所述数据流带宽需求的路径时,选取所述数据流对应的可选路径中可用带宽最大的路径;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径;其中,所述最大公平化准则为:按照数据流的公平化参数从小到大的顺序为所述数据流选取路径,所述公平化参数为所述数据流的带宽需求与所述数据流优先级的比值,即:“公平化参数”=“带宽需求”/“优先级”。
上面所述路径获取模块41、分类模块42、路径选择模块43及设置模块44均可由服务器中的中央处理器(CPU,CentralProcessingUnit)、或数字信号处理器(DSP,DigitalSignalProcessor)、或现场可编程门阵列(FPGA,FieldProgrammableGateArray)实现。
以上所述,仅为本发明的较佳实施例而已,并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种广域网流量优化控制方法,其特征在于,所述方法包括:
获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
确定所述网络发生拥塞时,获取所有拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述获取网络中各节点间的所有可选路径之前,所述方法还包括:设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数。
3.根据权利要求2所述方法,其特征在于,所述获取网络中各节点间的所有可选路径包括:根据路由信息计算网络中各节点间的默认转发路径,并依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径。
4.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当所述调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,保存至可选路径数据库。
5.根据权利要求1所述方法,其特征在于,所述从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:
先从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
再从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径。
6.一种广域网流量优化控制装置,其特征在于,所述装置包括:
路径获取模块,用于获取网络中各节点间的所有可选路径,并保存所述可选路径至可选路径数据库;
分类模块,用于确定所述网络发生拥塞时,获取拥塞链路上的数据流,并依据所述数据流的优先级将所述数据流分为第一类数据流和第二类数据流;
路径选择模块,用于从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径。
7.根据权利要求6所述装置,其特征在于,所述装置还包括设置模块,用于设定链路带宽利用率阈值、数据流优先级阈值及每对节点的最大调整跳数。
8.根据权利要求7所述装置,其特征在于,所述路径获取模块获取网络中各节点间的所有可选路径包括:所述路径获取模块根据路由信息计算网络中各节点间的默认转发路径,并依据每对节点的最大调整跳数,在所述默认转发路径的基础上,获取各节点间的所有可选路径。
9.根据权利要求6所述装置,其特征在于,所述路径获取模块保存所述可选路径至可选路径数据库包括:对于一对节点间的所有可选路径,将所述可选路径按照调整跳数从小到大进行排序,保存至可选路径数据库;当调整跳数相同时,则按照可选路径的权重从小到大进行排序,至可选路径数据库。
10.根据权利要求7所述装置,其特征在于,所述路径选择模块从所述可选路径数据库中依次为第一类数据流和第二类数据流选取路径包括:
所述路径选择模块先从所述可选路径数据库中为第一类数据流选取路径,按照数据流的优先级由高到低的顺序进行路径选择,对于每一条数据流,按照所述数据流对应的可选路径的顺序查找并选取第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;
所述路径选择模块再从所述可选路径数据库中为第二类数据流选取路径,同时为所有第二类数据流选择所述数据流对应的可选路径中,第一条满足所述数据流带宽需求的路径,并更新路径选择后影响的所有可选路径的可用带宽;当两条及两条以上数据流竞争同一链路时,按照最大公平化准则为所述数据流选取路径。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106603431A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-04-26 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于混合关键任务的工业无线网络数据调度方法及装置 |
CN112822107A (zh) * | 2021-02-21 | 2021-05-18 | 上海帕科信息科技有限公司 | 一种基于人工智能的广域网优化方法 |
WO2021214599A1 (en) * | 2020-04-23 | 2021-10-28 | International Business Machines Corporation | Artificial-intelligence-driven quality-of-service engine |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101656674A (zh) * | 2009-09-23 | 2010-02-24 | 中国人民解放军信息工程大学 | 拥塞控制方法及网络节点 |
CN101873249A (zh) * | 2009-04-27 | 2010-10-27 | 华为技术有限公司 | 光传送网中业务传输路径的计算方法及装置 |
CN102065480A (zh) * | 2010-11-22 | 2011-05-18 | 北京邮电大学 | 基于路径优先级的无线传感器网络拥塞避免与控制方法 |
CN103023729A (zh) * | 2011-09-22 | 2013-04-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 中继节点选择方法及装置 |
CN103825823A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-05-28 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 基于不同优先级的软件定义网络中数据转发方法 |
-
2014
- 2014-06-05 CN CN201410247252.4A patent/CN105207951B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101873249A (zh) * | 2009-04-27 | 2010-10-27 | 华为技术有限公司 | 光传送网中业务传输路径的计算方法及装置 |
CN101656674A (zh) * | 2009-09-23 | 2010-02-24 | 中国人民解放军信息工程大学 | 拥塞控制方法及网络节点 |
CN102065480A (zh) * | 2010-11-22 | 2011-05-18 | 北京邮电大学 | 基于路径优先级的无线传感器网络拥塞避免与控制方法 |
CN103023729A (zh) * | 2011-09-22 | 2013-04-03 | 中兴通讯股份有限公司 | 中继节点选择方法及装置 |
CN103825823A (zh) * | 2014-02-21 | 2014-05-28 | 中国科学技术大学苏州研究院 | 基于不同优先级的软件定义网络中数据转发方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106603431A (zh) * | 2016-12-15 | 2017-04-26 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于混合关键任务的工业无线网络数据调度方法及装置 |
CN106603431B (zh) * | 2016-12-15 | 2020-09-04 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 基于混合关键任务的工业无线网络数据调度方法及装置 |
WO2021214599A1 (en) * | 2020-04-23 | 2021-10-28 | International Business Machines Corporation | Artificial-intelligence-driven quality-of-service engine |
CN112822107A (zh) * | 2021-02-21 | 2021-05-18 | 上海帕科信息科技有限公司 | 一种基于人工智能的广域网优化方法 |
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