CN107018018A - 一种基于sdn的服务器增量在线升级方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于SDN的服务器增量在线升级方法，包括以下步骤：S1：根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器；S2：在升级服务器的过程中，对数据流的大小进行区分，并对大流进行重路由计算；S3：选择大流的重路由路径，并从中选择调度开销最小的路径；S4：下发路径，升级服务器。基于上述方法，本发明还提出一种基于SDN的服务器增量在线升级系统。本发明的基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统，不仅可以在线快速提升网络性能，还实时的考虑流量大小、链路利用率和调度开销的因素，可以最小化网络延迟，最大程度地确保服务器增量在线升级的有效性和快捷性。

Description

一种基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统

技术领域

本发明属于计算机网络领域，具体涉及一种基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统。

背景技术

指数级增长的互联网服务使得数据中心网络作为不可替代的且非常重要的存储传输处理大数据的基础设施，成为支撑快速发展的互联网服务和应用的重要保障。这些以前所未有的速度增长的互联网的服务和应用需要大量的计算和存储资源，为了应对这个迫切的需求，数据中心网络以集中控制的方式覆盖了大规模的计算网络。在一个数据中心中，大量的计算和存储的节点被一个特别设计的网络相互连接着，这个特别的网络就是数据中心网络。

各式各样的服务向数据中心网络请求各种资源，数据中心网络也积极的响应各种服务请求，比如web搜索，存储，还有大规模的计算集群，Hadoop等。因为不同的服务对完成时间的要求是有很大的区别的，有的服务对服务完成时间有严格的限制，对应到网络中即对流的完成时间有严格的要求，而有的服务则对带宽有要求，对时间的要求不严格。正因为数据网络中同时存在不同的服务，对服务的完成时间也有不同的要求，如何满足各式不同的服务的需求是学术界和工业界一直追求的目标。其中，对于有严格完成时间限制的服务的需求更为迫切，所以如何最小化数据网络中任务的完成时间是学者们一直关心并研究的问题并且提出了一系列的解决方案。这些解决方案基本都有升级服务器的需求，但是目前升级服务器的方案均是需要在断电条件下才能够实施，断电升级服务器，严重影响了企业的收益和用户的体验。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的关于服务器升级的问题，提出一种基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统。

本发明提出的基于SDN的服务器增量在线升级方法，包括以下步骤：

S1：根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器；

S2：在升级服务器的过程中，对数据流的大小进行区分，并对大流进行重路由计算；

S3：选择大流的重路由路径，并从中选择调度开销最小的路径；

S4：下发路径，升级服务器。

优选地，所述步骤S1包括：首先选择影响因子最大的服务器，然后根据最小生成树算法逐步升级剩余的服务器。

优选地，所述步骤S2中对大流进行重路由计算，是指根据链路的负载情况对调度的大流进行路径重路由计算，使得每条大流的流速均小于该流的新路径中的可用带宽最小的链路的带宽，并且链路的实时带宽利用率小于该链路利用率的阈值。

优选地，所述步骤S3中选择调度开销最小的路径，是指对大流的各条重路由备用路径进行调度开销的计算，最终选择与原路径相比开销最小的路径作为可用的调度路径。

优选地，所述对大流的各条重路由备用路径进行调度开销的计算，具体为

W(p′_m)＝w(p′_m)+μ(p′_m)，

其中，W(p′_m)为第m条大流f_m的重路由备用路径p′_m的调度开销，w(p′_m)为所述备用路径的固有开销，μ(p′_m)为所述备用路径的可变开销。

优选地，所述w(p′_m)为所述备用路径中每条链路的固有开销之和，即

其中，w_j是指作为所述备用路径p′_m之前链路e_mj的固有开销。

优选地，所述μ(p′_m)为所述备用路径的可变开销，

其中，θ_wj为所述备用路径p′_m在重路由后引起的链路e_mj的可变开销，

表示因重路由后链路e_mj新增流量对原有链路的影响，表示重路由后链路e_mj对整条路径的影响，w_j是指作为所述备用路径p′_m之前链路e_mj的固有开销。

优选地，对第m条大流f_m的各条重路由备用路径进行调度开销的计算，最终选择开销最小的路径作为可用的调度路径，

其中，为所述第m条大流f_m的重路由备用路径中开销最小的路径，W(p′_m)为所述第m条大流f_m的重路由备用路径p′_m的调度开销。

本发明还提出一种基于SDN的服务器增量在线升级系统，包括SDN控制器和mininet平台，所述SDN控制器通过Ryu管理器仿真实现，所述Ryu管理器中包含流量监测装置、拓扑发现装置、服务器选择装置、路由计算装置和流表项管理装置；所述流量监测装置用于统计流量信息，同时也和所述拓扑发现装置通讯，促进网络拓扑的形成；所述拓扑发现装置用于获知网络各链路的流量状况，生成网络的拓扑；所述服务器选择装置用于选择出影响因子最大的服务器，从而确定优先升级的服务器；路由计算装置用于对大流的重路由代价进行计算，选出调度开销最小的重路由链路，传递给所述流表项管理装置；流表项管理装置用于将大流的路径的变化做成新的流表的形式，下发到影响到的交换机中；所述mininet平台中可以模拟出Openflow交换机和host服务器，用于形成数据中心网络，所述SDN控制器控制所述mininet平台执行上述的方法。

本发明还提出一种包含计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行上述的基于SDN的服务器增量在线升级方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果有：

本发明的基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统，不仅可以在线快速提升网络性能，还实时的考虑流量的影响，利用SDN架构下网络状态透明的条件，实时区分大小流，在部署服务器时对大流进行动态重路由，并且在大流重路由的备用路径中，考虑链路利用率和调度的开销情况，选择调度开销最小的路径，可以最小化网络延迟，最大程度地确保服务器增量在线升级的有效性和快捷性。

附图说明

图1是本发明实施例1中SDN构架数据中心网络示意图。

图2是本发明实施例1中基于SDN的服务器增量在线升级方法流程图。

图3是本发明实施例1中数据中心网络节点连接示意图。

图4是本发明实施例1中具体的服务器升级及流量调度机制流程图。

图5是本发明实施例1中基于SDN的服务器增量在线升级系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施方式并对照附图对本发明做进一步详细说明。

本发明的基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统，是在数据中心网络中运用SDN，数据中心网络一般是一个企业实体在统一管理的，而SDN将数据的传输和控制相分离，集中控制数据的传输逻辑，如图1所示，SDN控制器与SDN交换机通过Openflow协议进行交互。通过集中式的SDN控制器(controller)以标准化的接口对各种网络设备进行管理和配置，这种架构为网络带来的可编程的特性，使得网络资源的设计、管理和使用提供更多的可能性，从而更容易推动网络的革新与发展。传统的数据传输协议TCP是在传统的广域网中产生的。对下层网络和流量特别一无所知，通过增加和减小拥塞窗口大小来应对网络和流量的变化。而SDN可以动态地根据网络和流量的状况来进行拥塞控制，能对网络的性能得到较大的提高，对全网的流量和网络情况有着全局的视野。

基于SDN构架下数据中心网络的全局性和高效性，和数据中心网络迫切的升级终端服务器以提高网络性能的需求，本发明重点讨论如何进行对SDN管理的数据中心网络中的服务器在线升级，从而提高网络的性能，提高企业收益与用户体验。

数据中心网络覆盖范围广，服务器分布在全世界多个地方，想要对数据中心的服务器进行部署，则必须增量异步进行部署，保证数据网络的正常运行同时也要较快的提升网络性能，而且调度的策略不对网络形成抢占或退让。如何在保证网络公平性的前提下异步对数据网络进行升级是本发明解决的一个问题。小到某个机房内机架上服务器的选择，大到整个数据中心网络中区域的选择都具有重要意义。要升级数据中心网络的话必须要保证以下几点：

有效性：升级网络的过程中，其他网络要正常运行，保证网络的有效性；

公平性：已经升级的网络和还没升级的网络要和平共存，即已经升级的网络不能在流量上形成侵占，保证网络的公平性；

便利性：升级服务器时应该考虑便利性，即升级了某个服务器后应该尽可能升级其临近的服务器，减少升级成本。

首先，针对同一个区域的数据中心网络的升级优化问题，如果把服务器看成一个点V，则数据中心中的流量则可以看成一个矩阵M。M中的每个点都是两个点之间交互的流量。

其中代表V1发送给其余n个点的流量之和，即V1点的出度。在小区域内进行数据中心升级，服务器的流量出度一定程度上代表了它对网络的贡献，以服务器的出度为衡量指标，优先升级出度高的服务器，可以达到相对好的优化结果。

同理，应该优先升级链路利用率较高的服务器对，这样可以优先升级链路利用率较高的最短路径，以尽快地提高网络性能。网络中的链路是一些服务器共同使用的，一条链路可能对应好几个服务器，那应该优先升级哪个服务器呢？涉及到了服务器的选择问题。

根据有效性原则，升级服务器时应该保证服务器正常运行，而升级服务器时会导致服务器不可用，造成某些链路断开，部分链路的负载会增加，增加流量阻塞和增加服务延迟的风险，此时应该检测链路的负载，进行必要的流量调度，涉及到流量的调度开销代价。

服务器的升级涉及到的开销，包括链路变化开销和流量调度产生的额外的开销。在升级服务器时，可以先计算服务器之间的路径开销，在选择服务器时，可以先生成最小生成树，选择开销最小的链路相连的服务器，因为开销小，更容易被重复利用，及早升级，对降低延迟更有效果。升级链路开销小的链路时，流量会重新调度到另外的路径，增加其他路径的开销和调度开销，如果出现了链路拥塞情况，则会增加迟延，降低服务质量。

链路的路径开销变化和具体的调度的路径有关，流量的调度开销包括重新计算最优路径的开销，和增加的流量给路径带来的开销。当重新承载流量的路径的最高链路利用率不超过90％时，增加的流量不会给此路径带来拥塞。

在流量的公平性方面，可以假设其他服务器的流量是随机分散到SDN交换机的队列中，可以证明，其完成的时间并没有增加。于是，可以保证网络升级过程中，没有升级的节点和升级的节点之间流量的公平性。

本发明实施例提出一种基于SDN的服务器增量在线升级方法，即是在SDN架构下的数据中心网络中，根据实时的网络状况，通过服务器筛选机制来确定优先升级的服务器，通过大流重路由从而使得网络可以平稳安全的进行增量部署升级。具体地，本实施例基于SDN的服务器增量在线升级方法，如图2所示，包括以下步骤：S1：根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器；S2：在升级服务器的过程中，对数据流的大小进行区分，并对大数据流进行重路由计算；S3：选择大数据流的重路由路径，并从中选择调度开销最小的路径；S4：下发路径，升级服务器。其中步骤S1中根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器，首先选择影响因子最大的服务器，然后根据最小生成树算法逐步升级剩余的服务器。以下将对上述步骤进行详细说明。

S1：根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器

SDN控制器根据当前的网络状况，收到升级服务器的指令后，首先根据网络的拓扑情况，选择影响因子最大的服务器进行部署或升级，然后根据最小生成树算法逐步升级剩余的服务器。

按照服务器的影响因子进行排序，选择影响因子最大的服务器，升级影响因子最大的服务器，在服务器上部署减少延迟的方案后，可以最快的提高数据中心网络的性能。当控制器收到升级服务器的指令时，启动选择服务器算法，在未升级的服务器中选择当前应该升级的服务器。

在筛选网络中的即将被升级的服务器时，应该升级链路开销最小的链路两端连接的服务器，因为依次升级最小链路端的服务器，可以使升级的代价最小。然而根据最小生成树算法，应该选择任意服务器作为首先升级的服务器，然后根据升级代价最小的原则，依次升级其他服务器。但是选择不同的服务器作为第一个升级的服务器的升级开销是不一样的，如何选择首先升级的服务器从而使总体升级代价最小呢？

基于总升级代价最小的最小生成树算法是逐个升级与已升级服务器相连的最短路径的服务器，所以在升级服务器时优先选择与其他服务器有最多连接路径 的服务器。在本实施例中，定义服务器的影响度或影响因子，即服务器与其他服务器相连的路径数，为α。α越大，即通过该服务器的路径越多，说明该服务器与其他服务器的联系越紧密，其对网络的影响就越大。

将网络中的服务器看成一个个互相连接的节点。节点之间的连接是他们之间的路径长度，也代表路径的固有开销。图3是一个数据中心网络的示例图，可以看出8个服务器之间有多条路径，且有固定的开销。比如，a服务器和b的固有开销为2，a和d之间的固有开销为5。且a、b、f、d的影响度为3，c、h为2，而e、g的影响度为1。当一条路径的固有开销比较低，那么这条路径往往会受到其他服务器的青睐，成为其他服务器的中间路径。假设图中的路径都是双向的，初始的服务器应该选择与其他服务器连接最多的，以图3为例，由于a、b、f、d的影响度均为3，可以随机选择其中之一作为初始升级的服务器，比如，随机选择a作为初始升级的服务器，然后选择与a相连的链路开销最小的服务器，由于b和a的之间固有开销为2，f和a的之间固有开销为3，d和a的之间固有开销为5，因此，b和a的之间的链路开销最小，可以将b服务器作为第二升级的服务器。

选择初始服务器，然后以初始服务器为根，将网络中的其他服务器节点按照最小生成树方法，生成最小生成树，根据依次加入的服务器节点来升级服务器。这种单纯的考虑路径固有开销的方法虽然可行，但是弊端就是在升级某个服务器的时候，相关的服务就会被影响甚至被取消。根据有效性原则，升级服务器时应该保证服务器正常运行，而升级服务器时会导致服务器不可用，造成某些链路断开，部分链路的负载会增加，增加流量阻塞和增加服务延迟的风险，此时应该检测链路的负载，进行必要的流量调度，涉及到流量的调度开销代价。本实施例通过考虑流量的影响，来尽可能减小升级服务器的开销。

S2：在升级服务器的过程中，对数据流的大小进行区分，并对大数据流进行重路由计算

在升级服务器的过程中，考虑到服务器负载的数据流量特点，即大数据流(简称大流)持续时间长，时间延迟不太敏感，小数据流(简称小流)持续时间短，对时间延迟敏感等特点，对流量进行区别处理，尤其对大流进行重路由计算。

数据流的大小取决于其包含的字节的多少，数据流越大，网络中持续的时间越长，所以可以通过周期性的监测流传输的字节变化量来区分流的大小。SDN架构下，利用SDN交换机内计数器的统计信息实现SDN控制器对流量的监测，并按照其中是根据时间对流量大小进行的估计，b_t是交换机在t时刻收到该流的所有字节数；T是统计的时间周期；b_t-T是交换机在t-T时刻接收到的该流的总的字节数。通过取值的不同即可区分大小流。由于数据中心网络中80％的数据流不超过100M，且持续时间不超过10s，因此，可以将10M/s作为的阈值，低于该值时为小流，高于该值的为大流，从而完成大小流的区分。完成大小流区分后，可以在升级服务器时进行大流的调度，因为小流持续时间短，对时延敏感，所以不宜进行调度，可等待其完成。

给定数据中心网络G＝(V，E)，其中，V为非空节点集，代表网络的节点组合；而E为边集，代表网络所有节点的链路集合，而每一链路e∈E有固有开销w。另外，定义P是从起点s∈V与d∈V的路径集，其中第i条路径用p_i来表示。p_i＝e_i1→e_i2→…→e_ik代表第i条路径上的k条链路，其中e_ij|j＝1，2，...k指的是第i条路径的第k条链路。

链路利用率，链路e_ij∈E的实时带宽利用率，η_ij定义为链路已用带宽与该链路的总带宽之比，如式(1)所示：

其中B_ij代表链路的总带宽，即最大传输速率，而load_ij代表的是已经占用的链路带宽，即链路上的负载大小。

根据链路负载情况对调度的大流进行路径重路由计算。假设重路由前，服务器经过N条数据流，其中M条为大数据流，用F＝{f₁，f₂，...，f_m，...，f_M}来表示。第m条数据流用f_m表示，其流速用v_m来表示，f_m的其中一条路径用p_m来表示，而p_m＝e_m1→e_m2→…→e_mk，表示该路径由k条链路组成，e_mk表示该路径的第k条链路，η_k表示该链路的实时带宽利用率。另外，定义B_j为该链路的 可用带宽，则B_j＝B_thj-load_j，其中，B_thj代表第j条链路的拥塞阈值，load_j代表的是该链路的负载。

在进行重路由的时候，首先在拓扑树中将要升级的服务器给删去，与之直接相连的链路也删除。另外，链路中可用带宽不足的链路也需要删除，即每条数据流的流速必须小于该流的新路径中的可用带宽最小的链路的带宽。因此，f_m的重路由的备用路径p′_m＝e_m1→e_m2→…→e_mL，则其e_{mj|j＝1，2，L}都满足B_j＞v_m，且链路的实时带宽利用率η_j小于该链路利用率的阈值，其中，B_j为链路的可用带宽，v_m为数据流的流速。

S3：选择大数据流的重路由路径，并从中选择调度开销最小的路径

在进行流量调度的时候，结合路径固有开销的变化量和调度开销的变化，来考虑将流量如何调度到哪条路径上。由此，引入调度算法机制，具体如下：

首先对要升级的服务器按照影响度进行选择，将影响度或影响因子最大的服务器为首服务器，对经过该首服务器的大流的各条调度路径进行路径开销的计算，最终选择与原路径相比开销最小的路径作为可用的调度路径，而且要保证调度路径上的每一条链路都具有充足的带宽，实现最优调度路径的选择。之后，按照最小生成树的原则确定第二个要升级的服务器。

具体的服务器升级及流量调度机制如图4所示，该算法是基于现有路由器的控制功能实现的，为了与其兼容，并在不升级服务器进行流量调度的时候，原有的路由器仍然能发挥较好的作用，所以保留了路由初始化这个环节。

当SDN控制器收到升级服务器的请求时，会进行路由初始化计算，按照最短路径为路由，并向相关SDN交换机下发流表项。然后SDN控制器通过周期性的发送State-Request消息问询SDN交换机及其端口状态来对所有的链路进行流量监控，同时也进行拥塞的判断。SDN控制器根据网络状况进行判断后，选出优先升级的服务器，然后判断经过该服务器的最短路径上是否有大流通过，如果发现有大流通过，则进行重路由计算。

动态重路由计算，需要首先对该路径上的大小流进行分类，考虑到小流占用带宽小，延续时间短和对时延敏感的特性，不宜对其进行调度。所以，选择大数据流进行重路由计算，并且选择路径开销和调度开销最小的路径。

定义重路由的备用路径p′_m的开销W(p′_m)＝w(p′_m)+μ(p′_m)，其中w(p′_m)为重路由的备用路径的固有开销，即每条链路的固有开销之和，如式(2)所示：

其中w_j代表的是作为备用路径p′_m之前链路e_mj的固有开销。

μ(p′_m)为其可变开销，因为被选为调度的最终路径后会在该路径上增加流量，增加路径的开销，可以用式(3)来表示，

其中，θw_j为备用路径p′_m在重路由后引起的链路e_mj的可变开销，因为链路的可变开销会受到链路增加的负载而引起的链路开销变化和对全网的影响，故可以用式(4)来表示，

其中，表示因重路由后链路e_mj新增流量对原有链路的影响，而表示重路由后链路e_mj对整条路径的影响。

之后，对第m条数据流f_m进行所有路径的重路由开销计算，选择重路由开销最小的路径，即可以用式(5)来表示，

由此可以选出大数据流重路由开销最小的路径。

S4：下发路径，升级服务器

控制器制定并下发新的路由规则，将服务器上的大流进行重路由，升级服务器。

本实施例还提出一种基于SDN的服务器增量在线升级系统，包括SDN控制器和mininet平台，所述mininet平台中可以模拟出Openflow交换机和host服务器，用于形成数据中心网络，所述SDN控制器控制所述mininet平台执行所述的服务器增量在线升级方法。所述SDN控制器通过Ryu管理器仿真实现，所述Ryu管理器，如图5所示，包含流量监测装置、拓扑发现装置、服务器选择装置、路由计算装置和流表项管理装置。下面具体的介绍每一个装置的功能和实现。

(1)流量监测装置

流量监测装置使用Openflow协议的协议报文(packet-in操作，packet-out操作)可以获取交换机的信息(吞吐量、网络负载)。同时交互机也会在发生网络异常时及时通知(OF-CONFIG)管理进程。控制器可以通过这个装置统计流量信息，同时也和拓扑发现装置通讯促进网络拓扑的形成。

(2)拓扑发现装置

拓扑发现装置与流量监测装置进行交互，从而知道当前的网络各链路的流量状况。生成网络的拓扑，可以帮助服务器选择出影响因子最大的服务器，从而确定优先升级的服务器。

控制器在执行链路发现过程时，会首先通过一个packet-out消息向所有与之连接的交换机发送LLDP数据包，该消息命令交换机将LLDP数据包发送给所有端口，一旦交换机接收到packet-out消息，就会把LLDP数据包通过其所有的端口发送给与之连接的设备，如果其邻居交换机是一台Openflow交换机，那么该交换机将自行相应的流表查找操作。因为交换机中并没有专门的流表项用于处理LLDP消息，所有它将通过一个packet-in消息将数据包发送给控制器。而控制器在收到packet-in消息后，会对数据包进行分析并在其保存的链路发现表中创建两台交换机之间的链接记录。网络中其他交换机也都采用相同的方式向控制器发送packet-in消息，因此控制器就能够创建完整的网络拓扑视图，基于这样的视图，控制器可以每台交换机推送下发不同的流表项。

(3)服务器选择装置

服务器选择装置拿到最新网络拓扑之后，按照服务器选择算法选出优先升级的服务器。因为每个终端所处的网络状况不同，升级服务器的难度也不尽相同。考虑升级代价时，本实施例不仅考虑了链路固有开销的影响，也将动态的流量变化考虑到其中，而且考虑到了流量本身的特点。选择了要升级的服务器后，利用OF-CONFIG消息将服务器的端口设置为disable.然后将目前流信息反馈给路由计算装置，得到大流的重路由的开销大小。

(4)路由计算装置

路由计算装置从服务器选择装置得到下一步要升级的服务器，并且和流量监测装置配合，得到将要升级的服务器的流量状况，因为大流和小流的本身特点， 小流持续时间短且时延敏感，大流持续时间长且时延不敏感，所以在升级服务器时，可以等待小流完成然后对大流进行重路由。

重路由即将大流重新路由到其他路径，重路由包括路由路径本身的固定的开销代价，还有流量给新链路带来的负载，所以，路由计算装置对大流的重路由代价进行计算，选出调度开销最小、最合适的重路由链路，传递给流表项管理装置。

(5)流表项管理装置

流表项管理装置将大流的路径的变化做成新的流表的形式，下发到影响到的交换机中。交换机完成新流表项的安装后，即可对原来的流进行调度。SDN控制器通过下发流表项来实现对SDN交换机设备的控制。

本实施例的基于SDN的服务器增量在线升级系统，采取的是主动的流表项下发。在路由计算装置选出重路由的路径后，将这些路径信息传给流表项管理装置，流表项管理装置制定相应的流表项规则并且下发给有关的交换机，实现流量的快速转移，最大化的减小网络的延迟。

实施例2

在本发明的基于SDN的服务器增量在线升级系统中，SDN控制器下发流表分为主动下发和被动下发两种。主动下发是指数据包达到Openflow交换机之前就进行流表的配置，在数据包达到交换机后，交换机可以直接安装配置好的流表项进行转发。这种做法提升了交换机处理数据包的效率，但是对控制器增加了压力。被动的流表配置是指数据包到达交换机之后，交换机没有发现与之匹配的流表项，只好将其送给控制器处理。控制器发现了流相关的信息之后就会将其路径返回给交换机并且缓存在交换机里。被动的流表项管理能更有效的利用交换机上的存储资源，但是会增加流表设置时间。本发明对SDN控制器下发流表项的方式不进行限定。

在本实施例中，基于SDN的服务器增量在线升级系统，流表项管理装置采取被动的流表项下发，控制器发现了流相关的信息之后就会将其路径返回给交换机并且缓存在交换机里，能更有效的利用交换机上的存储资源。

实施例3

在本实施例中，基于SDN的服务器增量在线升级系统，为一种包含计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行上述的基于SDN的服务器增量在线升级方法。

本发明的基于SDN的服务器增量在线升级方法及系统，不仅可以在线快速提升网络性能，还实时的考虑流量的影响，利用SDN架构下网络状态透明的条件，实时区分大小流，在部署服务器时对大流进行动态重路由，并且在大流重路由的备用路径中，考虑链路利用率和调度的开销情况，选择调度开销最小的路径，可以最小化网络延迟，最大程度地确保服务器增量在线升级的有效性和快捷性。

以上内容是结合具体的优选实施例对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：根据网络的拓扑情况，选择升级的服务器；

S2：在升级服务器的过程中，对数据流的大小进行区分，并对大流进行重路由计算；

S3：选择大流的重路由路径，并从中选择调度开销最小的路径；

S4：下发路径，升级服务器。

2.根据权利要求1所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述步骤S1包括：首先选择影响因子最大的服务器，然后根据最小生成树算法逐步升级剩余的服务器。

3.根据权利要求1所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述步骤S2中对大流进行重路由计算，是指根据链路的负载情况对调度的大流进行路径重路由计算，使得每条大流的流速均小于该流的新路径中的可用带宽最小的链路的带宽，并且链路的实时带宽利用率小于该链路利用率的阈值。

4.根据权利要求1所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述步骤S3中选择调度开销最小的路径，是指对大流的各条重路由备用路径进行调度开销的计算，最终选择与原路径相比开销最小的路径作为可用的调度路径。

5.根据权利要求4所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述对大流的重路由备用路径进行调度开销的计算，具体为，

W(p′_m)＝w(p′_m)+μ(p′_m)，

其中，W(p′_m)为第m条大流f_m的重路由备用路径p′_m的调度开销，w(p′_m)为所述备用路径的固有开销，μ(p′_m)为所述备用路径的可变开销。

6.根据权利要求5所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述w(p′_m)为所述备用路径中每条链路的固有开销之和，即其中，w_j是指作为所述备用路径p′_m之前链路e_mj的固有开销。

7.根据权利要求5所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，所述μ(p′_m)为所述备用路径的可变开销，

其中，θw_j为所述备用路径p′_m在重路由后引起的链路e_mj的可变开销，jmmj

表示因重路由后链路e_mj新增流量对原有链路的影响，表示重路由后链路e_mj对整条路径的影响，w_j是指作为所述备用路径p′_m之前链路e_mj的固有开销。

8.根据权利要求5所述的基于SDN的服务器增量在线升级方法，其特征在于，对第m条大流f_m的各条重路由备用路径进行调度开销的计算，最终选择开销最小的路径作为可用的调度路径，

其中，为所述第m条大流f_m的重路由备用路径中开销最小的路径，W(p′_m)为所述第m条大流f_m的重路由备用路径p′_m的调度开销。

9.一种基于SDN的服务器增量在线升级系统，其特征在于，包括SDN控制器和mininet平台，所述SDN控制器通过Ryu管理器仿真实现，所述Ryu管理器中包含流量监测装置、拓扑发现装置、服务器选择装置、路由计算装置和流表项管理装置；所述流量监测装置用于统计流量信息，同时也和所述拓扑发现装置通讯，促进网络拓扑的形成；所述拓扑发现装置用于获知网络各链路的流量状况，生成网络的拓扑；所述服务器选择装置用于选择出影响因子最大的服务器，从而确定优先升级的服务器；路由计算装置用于对大流的重路由代价进行计算，选出调度开销最小的重路由链路，传递给所述流表项管理装置；流表项管理装置用于将大流的路径的变化做成新的流表的形式，下发到影响到的交换机中；所述mininet平台中可以模拟出Openflow交换机和host服务器，用于形成数据中心网络，所述SDN控制器控制所述mininet平台执行如权利要求1-8任一所述的方法。

10.一种包含计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如权利要求1-8任一所述的方法。