CN108449265B - 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置 - Google Patents

一种sd-wan环境中路径计算方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108449265B
CN108449265B CN201810114172.XA CN201810114172A CN108449265B CN 108449265 B CN108449265 B CN 108449265B CN 201810114172 A CN201810114172 A CN 201810114172A CN 108449265 B CN108449265 B CN 108449265B
Authority
CN
China
Prior art keywords
link
delay
qos
node
wan
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810114172.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108449265A (zh
Inventor
曲桦
赵季红
李彬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN201810114172.XA priority Critical patent/CN108449265B/zh
Publication of CN108449265A publication Critical patent/CN108449265A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108449265B publication Critical patent/CN108449265B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12—Shortest path evaluation
    • H04L45/123—Evaluation of link metrics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0852—Delays
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/10—Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route
    • H04L43/106—Active monitoring, e.g. heartbeat, ping or trace-route using time related information in packets, e.g. by adding timestamps
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/12—Shortest path evaluation
    • H04L45/124—Shortest path evaluation using a combination of metrics
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/302—Route determination based on requested QoS
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/24—Traffic characterised by specific attributes, e.g. priority or QoS
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L49/00—Packet switching elements
    • H04L49/20—Support for services
    • H04L49/205—Quality of Service based
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L49/00—Packet switching elements
    • H04L49/25—Routing or path finding in a switch fabric

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明提供了SD‑WAN环境中具有QoS保障的路径计算方法及装置。路径计算方法利用蚁群模型，以数据平面的QoS状态定义的节点和链路服务质量参数为模型的启发因子，以网络应用定义的目标QoS策略为目标，在路径计算装置中进行的路径计算。路径计算装置包含了全局SD‑WAN路径计算装置和局域SD‑WAN路径计算装置，均包含了各自控制层、数据层、应用层，控制层包含了路径计算必要的拓扑发现、状态检测、路径计算模块。本发明的计算方法和装置主要解决了现有网络状态无法精确计量，路径计算方法业务QoS指标单一，计算方法无法根据业务特性调整的问题。

Description

一种SD-WAN环境中路径计算方法及装置
技术领域
本发明涉及通信领域，具体涉及一种SD-WAN环境中路径计算方法及装置。
背景技术
随着软件定义网络(Software Defined Network，SDN)技术的不断发展，其应用场景逐渐由校园、数据中心等转向更为广泛的地域，越来越多的网络提供商开始将SDN技术应用于广域网络，软件定义广域网(SoftwareDefined Wide Area Network，SD-WAN)处于不断发展之中。WAN环境中由于地域广、业务多，网络服务策略难以根据业务种类调整；私有的MPLS专线价格昂贵，极大增加了企业成本。SD-WAN利用了软件定义的思想，具有网络视图全局化、网络控制集中化，网络服务开放化的特点，为取代传统广域网络提供了可能。
目前的网络技术中，互联网工程任务组(IETF)已经探索的网络服务质量(Qualityof Service，Qos)模型主要分为集成服务模型(IntServ)、区分服务模型(DiffServ)，但是受到数据和信令融合网络架构的影响，无法全面部署。SD-WAN采用传输和控制分离，具有网络全局视图，传统的QoS路由问题逐渐演变成为软件定义网络中路径计算模块(PathComputation Element，PCE)。
现有的PCE计算方法关注端到端的路径计算，结合传统的网络环境其核心问题主要表现为以下三个方面：1)多数研究处于假设能获取网络状态，但实际网络架构不能提供精确的计量网络状态相关的参数，2)现有的网络架构不支持对业务进行详细的分类，无法支持多维度QoS指标保障的路径计算方法，3)网络不具备开放能力，无法根据业务特性调整相应的计算方法。其中术语“现有的PCE计算”可参考专利200910178003.3和201510374859.3。
针对SD-WAN多业务场景，尚未提出有效的路径计算方法以满足上述的三方面的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够解决现有网络状态无法精确计量，路径计算方法业务QoS指标单一，计算方法无法根据业务特性调整等问题的SD-WAN环境中路径计算方法及装置。
为达到上述目的，本发明的SD-WAN环境中路径计算装置，包括由若干个控制器垂直部署的局域SD-WAN组成的全局SD-WAN，所述的局域SD-WAN控制器为局域控制器LocalController，管理局域SD-WAN中的网络流量；全局SD-WAN的顶层控制器为根控制器RootController，管理全局SD-WAN的网络流量；
所述的局域SD-WAN包括数据平面103、控制平面102和应用平面101，其中数据平面由交换节点和网络链路组成；控制平面由局域SD-WAN控制器构成，控制器包含南向接口Southbound Interface、北向接口Northbound Interface、东西向接口East-WestInterface、数据平面状态检测模块、路径计算模块；应用平面由网络应用服务接入网络。
本发明的SD-WAN环境中路径计算方法，包括：
步骤一：根据南向接口中OpenFlow1.3协议通过计量表即Meter字段对网络流量进行度量；
如果计量表记录了OpenFlow交换机中的某端口在时间为t内发送的字节数为q，则链路负载带宽为：
Figure GDA0002367878940000021
如果交换机入队列时间戳为ti和出队列时间戳为to，则计算发送时延为：
delayqueue＝to-ti (2)
如果交换机端口发送流时间戳为to1和完成发送的时间戳为to2，则计算发送时延为：
delaysena＝to2-to1 (3)
如果相邻节点的链路连接端口发送tsi和接收时间tri，则计算链路时延：
delaylink＝tri-tsi (4)
抖动则根据链路和节点的时延整体的变化幅度来度量：
Figure GDA0002367878940000031
如果根据节点端口接收字节数bin和发送字节数bout，则计算丢包率：
Figure GDA0002367878940000032
公式(1)-(6)得到数据平面状态结果即QoS计量；
步骤二：构建节点和链路的服务质量参数
(1)节点服务质量参数，模型中QoS参数包括丢包率、时延以及交换机指标，体现了节点的交换能力，其模型如下：
Figure GDA0002367878940000033
其中
Figure GDA0002367878940000034
其中对于公式(7)和公式(8)具体参数如下：losspacket(t)是交换机或者路由器的丢包率，delayqueue(t)是交换机的平均队列时延，delaysend(t)为队列的发送时延，Us(t)为交换机负载情况，通常情况下选择CPU、交换队列长度、内存使用率作为标准，当负载超过k％则认为不适合作为QoS路由节点，参数a为节点服务质量参数调整因子，此时调节PQos(t)在能够引用的范围之内，λ为loss和delay的比例调节参数，λ，k则由北向接口API对QoS程序发开者开放；
(2)链路服务质量，模型中QoS参数包括链路带宽、链路时延、链路丢包率，体现了链路的传输服务能力，其具体模型如下：
Figure GDA0002367878940000041
其中
Figure GDA0002367878940000042
其中参数意义如下：BW是链路带宽，losslink(t)是链路平均损失，delaylink(t)为链路时延，bwrequest为应用开发者提供的目标QoS的带宽指标，参数b为链路服务质量参数调整因子，此时调节LQos(t)在能够引用的范围之内，μ为loss和delay的比例调节参数，由北向接口API对QoS程序发开者开放；
步骤三：路径计算方法以局域SDN和全局SDN为计算装置，以蚁群算法为计算模型，以节点和链路服务质量参数为计算模型的启发因子，信息素因子关联时延和丢包率相关QoS指标，节点和链路服务质量通过API开放网络能力；
信息素因子决定了在当前节点上，蚂蚁选择下一跳节点的概率大小，对SD-WAN场景公布以下路径选择概率计算方法：
Figure GDA0002367878940000043
公式(11)特征在于使用节点服务质量参数和链路服务质量参数替换掉原始的启发因子后的路径选择概率模型，该模型中NQos(ij)(t)和LQos(ij)(t)分别表示节点和链路服务质量参数，使传统的蚁群算法具有双启发因子，其中参数α表示蚁群信息素对蚂蚁选择路径的影响权重，α值越大权重越大，其收敛速度也越快；参数β和γ分别表示节点服务质量参数和链路服务质量参数对路径选择的影响权重，β和γ值越大对启发因子权重越大。通过调整节点和链路服务质量参数中λ和μ参数从而控制发送的业务属性；
信息素因子反应了上一时刻信息素和上次距离本次更新之前信息素的总和，其大小和更新方法影响了蚁群算法收敛的速度。公式(12)(13)共同构成了信息素因子的更新过程：
Figure GDA0002367878940000051
其中
Figure GDA0002367878940000052
公式(12)为原始的蚁群信息素更新模型，在QoS参数指标中，时延成和增加、损失率成积增加的方式随着路径的长度增加而变换，因此按公式(13)的方式更新信息素因子；
其中参数hk表示蚂蚁k在时间[0,t+n]之间交换的跳数的总和，delay表示在时间[0,t+n]之间链路时延和节点中队列和发送时延的总和，loss表示在时间[0,t+n]之间节点和链路损失率的乘积。
本发明的路径计算方法利用蚁群模型，以数据平面的QoS状态定义的节点和链路服务质量参数为模型的启发因子，以网络应用定义的目标QoS策略为目标，在路径计算装置中进行的路径计算。路径计算装置包含了全局SD-WAN路径计算装置和局域SD-WAN路径计算装置，均包含了各自控制层、数据层、应用层，控制层包含了路径计算必要的拓扑发现、状态检测、路径计算模块。本发明的计算方法和装置主要解决了现有网络状态无法精确计量，路径计算方法业务QoS指标单一，计算方法无法根据业务特性调整的问题。
附图说明
图1为局域SD-WAN路径计算装置的结构图。
图2为全局SD-WAN路径计算装置的结构图。
图3为SD-WAN中流量控制和传输流程图。
图4为SD-WAN中QoS保障机制流程图。
图5为SD-WAN中路径计算方法流程图。
具体实施方式
下文将参考说明书附图并结合实施例来详细说明本发明的内容。
本发明的实施例中：一、SD-WAN环境是必要条件，图1和图2是必要环境的具体体现，图3是图1图2中流量的传输流程；二、QoS保障是本发明的特征之一，图4是QoS保障实现的流程；三、路径计算方法是本发明的核心，图5是计算方法的具体流程。
首先在本发明中引入术语“局域SD-WAN”和“全局SD-WAN”。局域SD-WAN指广域网环境中具有单独SDN控制器控制的网络；全局SD-WAN指多个局域SD-WAN构成的具有全局控制器的广域网络。
本发明的局域SD-WAN分为数据平面103、控制平面102、应用平面101。数据平面由交换节点和网络链路组成；控制平面由局域SD-WAN控制器构成，控制器包含南向接口(Southbound Interface，SI)、北向接口(Northbound Interface，NI)、东西向接口(East-West Interface，EWI)、数据平面状态检测模块、路径计算模块组成；应用平面由网络应用服务接入网络，104用户接入局域SD-WAN。
本发明的全局SD-WAN的路径计算装置包含多个局域SD-WAN(202、203)，控制器垂直部署。其中，局域SD-WAN的控制器为局域控制器(LocalController，LC)，管理局域SD-WAN中的网络流量；全局SD-WAN的顶层控制器201为根控制器(RootController，RC)，管理全局SD-WAN的网络流量，其结构与局域控制器一致。
图1是本发明定义广域网环境中局域SD-WAN环境路径计算装置。101、102、103、104为局域SD-WAN的具体模块。具体实施描述为：
102局域SD-WAN控制层和103局域SD-WAN数据层构成必要环境的核心，是路径计算方法的部署和工作模块。104网络接入和101局域SD-WAN应用层是网络的使用模块，分别指客户端和服务端。
102局域SD-WAN控制层包含路径计算及相关模块，拓扑发现、状态检测、路径计算为子模块。其中拓扑发现子模块管理SD-WAN环境中节点和链路的增删；状态检测子模块是发明内容中公式(1)-(6)的部署点，提供了链路中由QoS指标构成的链路状态。
其过程如下：
根据SDN南向接口中OpenFlow1.3协议主要通过计量表(Meter字段)对网络流量进行度量。
如果计量表记录了OpenFlow交换机中的某端口在时间为t内发送的字节数为q，则链路负载带宽为：
Figure GDA0002367878940000071
如果流交换机入队列时间戳为ti和出队列时间戳为to，则计算发送时延为：
delayqueue＝to-ti (2)
如果流交换机端口发送流时间戳为to1和完成发送的时间戳为to2，则计算发送时延为：
delaysend＝to2-to1 (3)
如果临节点链路连接端口发送tsi和接收时间tri，则计算链路时延：
delaylink＝tri-tsi (4)
抖动则根据链路和节点的时延整体的变化幅度来度量：
Figure GDA0002367878940000072
如果根据节点端口接收字节数bin和发送字节数bout，则计算丢包率：
Figure GDA0002367878940000081
公式(1)-(6)展示了常见的QoS指标计算方法，解决了网络状态无法精确计量的问题。控制器对OpenFlow中的计量表和队列管理进行更为复杂的组合设计，则可以实现更为精准的QoS计量即数据平面状态结果。
101局域SD-WAN应用层包含了网络应用程序。SD-WAN环境中网络应用程序由北向接口提供的API保障程序对网络的使用，在程序开发过程中提供该网络应用需求的QoS策略。
102局域SD-WAN控制层中的路径计算子模块是公式(7)-(13)的部署点。具体分成两个部分，第一部分为链路服务质量参数和节点服务质量参数的计算，具体体现在公式(7)-(10)；第二部分为SD-WAN环境中的路径计算方法的具体实施点，根据拓扑发现子模块的结果、节点和链路服务质量参数、公式(11)-(13)进行SD-WAN环境中的路径计算。
定义网络对基础QoS的计算方法，构建了节点和链路的服务质量参数。
(1)节点服务质量参数，模型中QoS参数包括丢包率、时延以及交换机指标。体现了节点的交换能力。其具体模型如下：
Figure GDA0002367878940000082
其中
Figure GDA0002367878940000083
其中对于公式(7)和公式(8)具体参数如下：losspacket(t)是交换机或者路由器的丢包率，delayqueue(t)是交换机的平均队列时延，delaysend(t)为队列的发送时延，Us(t)为交换机负载情况，通常情况下选择CPU、交换队列长度、内存使用率作为标准。当负载超过k％可以认为不适合作为QoS路由节点，参数a为节点服务质量参数调整因子，可以调节PQos(t)在可以引用的范围之内，λ为loss和delay的比例调节参数，λ,k可由SDN北向接口API对QoS程序发开者开放。
(2)链路服务质量，模型中QoS参数包括链路带宽、链路时延、链路丢包率。体现了链路的传输服务能力。其具体模型如下：
Figure GDA0002367878940000091
其中
Figure GDA0002367878940000092
其中参数意义如下：BW是链路带宽，losslink(t)是链路平均，delaylink(t)为链路时延，bwrequest为应用开发者提供的目标QoS的带宽指标，参数b为链路服务质量参数调整因子，可以调节LQos(t)在可以引用的范围之内，μ为loss和delay的比例调节参数，可由SDN北向接口API对QoS程序发开者开放(QOS策略指的是北向接口开放的参数)。
为了进一步达到上述课题的目的，本发明公布了一种SD-WAN环境中的具有QoS保障的路径计算方法(the QoS-GuaranteedPath Calculation Method，QGPCM)。特征在于，本发明中路径计算方法以局域SDN和全局SDN为计算装置，以蚁群算法为计算模型，以节点和链路服务质量参数为计算模型的启发因子，信息素因子关联时延和丢包率相关QoS指标。节点和链路服务质量通过API开放网络能力，解决了路径计算方法中业务QoS指标单一的问题。
蚁群算法最早是由意大利学者Marco Dorigo在其博士论文中提出，其灵感源自蚁群觅食行为。其核心思想可以简述为：蚂蚁在觅食的过程中会根据两个关键的指标所决定的概率来确定移动的路径，一是运动过程中留下的信息浓度，简称信息素因子，二是路径选择过程中的启发能力，简称启发因子。
信息素因子决定了在当前节点上，蚂蚁选择下一跳节点的概率大小。本发明针对SD-WAN场景公布以下路径选择概率计算方法：
Figure GDA0002367878940000101
公式(11)特征在于使用节点服务质量参数和链路服务质量参数替换掉原始的启发因子后的路径选择概率模型。该模型中NQos(ij)(t)和LQos(ij)(t)分别表示节点和链路服务质量参数，使传统的蚁群算法具有双启发因子。其中参数α表示蚁群信息素对蚂蚁选择路径的影响权重，α值越大权重越大，其收敛速度也越快；参数β和γ分别表示节点服务质量参数和链路服务质量参数对路径选择的影响权重，β和γ值越大对启发因子权重越大。通过调整节点和链路服务质量参数中λ和μ参数从而控制发送的业务属性。
信息素因子反应了上一时刻信息素和上次距离本次更新之前信息素的总和，其大小和更新方法影响了蚁群算法收敛的速度。公式(12)(13)共同构成了传统的信息素因子的更新过程：
Figure GDA0002367878940000102
其中
Figure GDA0002367878940000103
公式(12)为原始的蚁群信息素更新模型。但是，更新迭代建立中单只蚂蚁爬行路径总和的基础上，路程越长其信息素的浓度就越低。蚁群算法应用于路径计算方法中，如果简单地将单只蚂蚁的跳数作为信息素更新的基础时，算法的收敛速度不能控制，该路径计算方法不具备区分服务质量的思想。在QoS参数指标中，时延成和增加、损失率成积增加的方式随着路径的长度增加而变换。因此，本发明按公布了的公式(13)的方式更新信息素因子。
其中参数hk表示蚂蚁k在时间[0,t+n]之间交换的跳数的总和，delay表示在时间[0,t+n]之间链路时延和节点中队列和发送时延的总和，loss表示在时间[0,t+n]之间节点和链路损失率的乘积。
路径计算模块两个部分均体现了网络状态和网络应用目标QoS策略的结合，具体表现为公式(7)和(9)中可根据业务调整参数λ和μ，解决了路径计算方法无法根据业务特性调整的问题。
图2为软件定义广域网中全局SD-WAN路径计算装置的结构图。201、202、203、204为全局SD-WAN的具体模块。其具体实施描述为：
202局域SD-WAN控制器和203局域SD-WAN数据层共同组成了多个局域SD-WAN。其中，多个局域SD-WAN数据层互连形成全局SD-WAN的数据层；多个局域SD-WAN控制器由201全局SD-WAN控制器控制。
201全局SD-WAN控制器是拥有和102局域SD-WAN控制层相同功能的模块。例如，拓扑发现、状态检测、路径计算等。对全局SD-WAN数据层进行管理。201全局SD-WAN控制器和202局域SD-WAN控制器共同构成了本发明路径计算方法的部署点，分别对跨局域SD-WAN和局域SD-WAN进行路径计算。
204用户端和服务端接入局域SD-WAN，局域SD-WAN中104模块为204的局部。对于本发明，用户端接入SD-WAN环境中的多业务，服务端网络应用程序包含了开发者根据应用对网络需求定义的QoS策略。
本发明实施的基本装置由图1和图2展示，从局部SD-WAN路径计算装置和全局SD-WAN路径计算装置展示了计算方法部署的装置结构。图3展示了计算方法部署的装置中流量的控制和传输过程，即为计算装置工作的流程。
在路径计算装置中，流量到达交换机后，会在图1和图2装置中产生动作。首先，含有转发信息的控制流表对流量进行匹配，匹配成功直接进入交换队列；匹配不成功，交换机发送Packet_In消息给LC。其次，LC根据流量信息判断目的地址是否在局域SD-WAN中。若在局域SD-WAN中，则由装置模块102进行路径计算，然后直接下发流表，流量进入交换队列；否则，通过EWI传送流信息到RC，RC根据流量信息，进行路径计算，并下发流表，进入交换队列。
路径计算具有QoS保障是本发明的特征之一。本发明公布的路径计算方法依赖于链路状态得出的QoS信息和网络应用开发者定义的QoS策略。图4展示如何查询开发者定义的QoS策略进行路径计算的具体流程。具体实施方法如下：
LC或者RC接受路径计算(Path Computing)请求时，QoS策略数据库根据网络流量类型查询相关的QoS策略。若查询到相关应用的QoS策略，导入策略并进行路径计算；否则，导入默认的QoS策略并进行路径计算。
为了进一步保障QoS，根据路径计算的结果决定是否启用资源预留传输协议(RSVP)或者MPLS专线。若根据路径计算方法找到路径，则直接下发流表进行流量传输；否则，启动MPLS专线或者资源预留协议对该类型流量进行传输。
上述计算装置和QoS策略流程是本发明中路径计算方法的必要实施装置。在此基础上，本发明公布的一种SD-WAN环境中具有QoS保障的路径计算方法QGPCM可局部或全局部署，公式(11)-(13)展示了路径计算方法的核心计算模型，图5具体展示了SD-WAN中的路径计算方法。具体实施过程如下：
根据公式(1)-(6)获取网络状态，根据图4查询应用相关的QoS策略，根据公式(7)和(9)计算节点和链路服务质量参数。
初始化路径计算中禁忌表和允许表，其中禁忌表和允许表分别指201和202中拓扑发现模块统计的数据平面的拓扑网络中满足和不满足QoS策略的节点信息；初始化迭代次数。
对迭代变量进行遍历，对蚁群中每只蚂蚁遍历。
根据公式(11)选择下一跳节点，到达终点则把结果集加入路径，否则根据公式(12)和(13)更新信息素因子，根据公式(11)更新路径选择概率。
检测循环条件，直至遍历结束。
将路径的结果集统计的QoS信息与目标的QoS策略比对并输出最短路径。
通过以上对实施例的具体描述，一种SD-WAN环境中路径计算方法和装置，本领域专业技术人员可清楚了解到一种SD-WAN环境中路径计算方法从模型上可达到网络状态获取、对QoS对维度支持、网络开放并根据业务调整计算方法的效果；同时，一种SD-WAN环境中路径计算装置提供了SD-WAN环境中对路径计算方法的支持，包含了数据平面状态获取、局域SD-WAN计算方法实施、全局SD-WAN计算方法实施。
以上实施方式为本发明的优选实例，本发明并不局限于本实施例，也包含特征范围内的子发明及其方法、思想和精神。对于本发明及其主要特征和思想，以及子发明的主要特征和思想均应在保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于SD-WAN环境中路径计算装置的SD-WAN环境中路径计算方法，所述SD-WAN环境中路径计算装置包括由若干个控制器垂直部署的局域SD-WAN组成的全局SD-WAN，所述的局域SD-WAN控制器为局域控制器LocalController，管理局域SD-WAN中的网络流量；全局SD-WAN的顶层控制器为根控制器RootController，管理全局SD-WAN的网络流量；
所述的局域SD-WAN包括数据平面(103)、控制平面(102)和应用平面(101)，其中数据平面由交换节点和网络链路组成；控制平面由局域SD-WAN控制器构成，控制器包含南向接口Southbound Interface、北向接口Northbound Interface、东西向接口East-WestInterface、数据平面状态检测模块、路径计算模块；应用平面由网络应用服务接入网络；
其特征在于：
步骤一：根据南向接口中OpenFlow1.3协议通过计量表即Meter字段对网络流量进行度量；
如果计量表记录了OpenFlow交换机中的某端口在时间为t内发送的字节数为q，链路负载带宽为：
Figure FDA0002492965070000011
如果交换机入队列时间戳为ti和出队列时间戳为to，则计算发送时延为：
delayqueue＝to-ti (2)
如果交换机端口发送流时间戳为to1和完成发送的时间戳为to2，则计算发送时延为：
delaysend＝to2-to1 (3)
如果相邻节点的链路连接端口发送tsi和接收时间tri，则计算链路时延：
delaylink＝tri-tsi (4)
抖动则根据链路和节点的时延整体的变化幅度来度量：
Figure FDA0002492965070000021
其中∑delay为链路和节点的时延整体，t为与时延整体对应的总时间；
如果根据节点端口接收字节数bin和发送字节数bout，则计算丢包率：
Figure FDA0002492965070000022
公式(1)-(6)得到数据平面状态结果即QoS计量；
步骤二：构建节点和链路的服务质量参数
(1)节点服务质量参数，模型中QoS参数包括丢包率、时延以及交换机指标，体现了节点的交换能力，其模型如下：
Figure FDA0002492965070000023
其中
Figure FDA0002492965070000024
其中对于公式(7)和公式(8)具体参数如下：losspacket(t)是交换机或者路由器的丢包率，delayqueue(t)是交换机的平均队列时延，delaysend(t)为队列的发送时延，Us(t)为交换机负载情况，选择CPU、交换队列长度、内存使用率作为标准，当负载超过k′％则认为不适合作为QoS路由节点，参数a为节点服务质量参数调整因子，此时调节NQos(t)在能够引用的范围之内，λ为loss和delay的比例调节参数，λ，k′则由北向接口API对QoS程序发开者开放；
(2)链路服务质量，模型中QoS参数包括链路负载带宽、链路时延、链路丢包率，体现了链路的传输服务能力，其具体模型如下：
Figure FDA0002492965070000025
其中
Figure FDA0002492965070000031
其中参数意义如下：BW是链路负载带宽，losslink(t)是链路平均损失，delaylink(t)为链路时延，bwrequest为应用开发者提供的目标QoS的带宽指标，参数b为链路服务质量参数调整因子，此时调节LQos(t)在能够引用的范围之内，μ为loss和delay的比例调节参数，由北向接口API对QoS程序发开者开放；
步骤三：路径计算方法以局域SDN和全局SDN为计算装置，以蚁群算法为计算模型，以节点和链路服务质量参数为计算模型的启发因子，信息素因子关联时延和丢包率相关QoS指标，节点和链路服务质量通过API开放网络能力；
信息素因子决定了在当前节点上，蚂蚁选择下一跳节点的概率大小，对SD-WAN场景公布以下路径选择概率计算方法：
Figure FDA0002492965070000032
公式(11)特征在于使用节点服务质量参数和链路服务质量参数替换掉原始的启发因子后的路径选择概率模型，该模型中NQos(ij)(t)和LQos(ij)(t)分别表示节点和链路服务质量参数，使传统的蚁群算法具有双启发因子，其中参数α表示蚁群信息素对蚂蚁选择路径的影响权重，α值越大权重越大，其收敛速度也越快；参数β和γ分别表示节点服务质量参数和链路服务质量参数对路径选择的影响权重，β和γ值越大对启发因子权重越大，通过调整节点和链路服务质量参数中λ和μ参数从而控制发送的业务属性；
信息素因子反应了上一时刻信息素和上次距离本次更新之前信息素的总和，其大小和更新方法影响了蚁群算法收敛的速度，公式(12)(13)共同构成了信息素因子的更新过程：
Figure FDA0002492965070000041
其中
Figure FDA0002492965070000042
公式(12)为原始的蚁群信息素更新模型，ρ为信息素挥发系数，在QoS参数指标中，时延成和增加、损失率成积增加的方式随着路径的长度增加而变换，因此按公式(13)的方式更新信息素因子；
其中参数hk表示蚂蚁k在时间[0，t+n]之间交换的跳数的总和，delay表示在时间[0，t+n]之间链路时延和节点中队列和发送时延的总和，loss表示在时间[0，t+n]之间节点和链路损失率的乘积。
CN201810114172.XA 2018-02-05 2018-02-05 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置 Active CN108449265B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810114172.XA CN108449265B (zh) 2018-02-05 2018-02-05 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810114172.XA CN108449265B (zh) 2018-02-05 2018-02-05 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108449265A CN108449265A (zh) 2018-08-24
CN108449265B true CN108449265B (zh) 2020-07-28

Family

ID=63191800

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810114172.XA Active CN108449265B (zh) 2018-02-05 2018-02-05 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108449265B (zh)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110971626B (zh) * 2018-09-28 2024-01-19 贵州白山云科技股份有限公司 一种企业分支机构访问请求处理方法、装置及系统
CN109743259B (zh) * 2018-12-24 2022-08-02 中国联合网络通信集团有限公司 一种网络的流量调度方法及装置
CN110808866B (zh) * 2020-01-08 2020-04-03 浙江辉驿网络科技有限公司 一种配置数据传输资源的系统
CN110830316B (zh) * 2020-01-08 2020-05-05 浙江辉驿网络科技有限公司 一种基于服务层级配置网络资源的方法、装置和电子设备
US11296947B2 (en) 2020-06-29 2022-04-05 Star2Star Communications, LLC SD-WAN device, system, and network
CN112217681B (zh) * 2020-10-19 2022-12-02 中国信息通信研究院 基于软件定义广域网的网络服务能力基准测试方法和装置
CN114513447A (zh) * 2020-10-27 2022-05-17 中国移动通信有限公司研究院 Sd-wan业务发放系统、方法、装置和网络设备
CN112702186B (zh) * 2020-11-23 2023-10-27 福建师范大学 一种sd-wan环境下的多控制器部署方法及终端
CN112333095B (zh) * 2021-01-06 2021-04-16 杭州网银互联科技股份有限公司 基于kubernetes伸缩特性的软件定义广域网路由计算方法、系统
CN113872856B (zh) * 2021-09-26 2023-04-18 南方电网数字电网集团信息通信科技有限公司 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置
CN115115284B (zh) * 2022-08-29 2022-11-15 同方德诚(山东)科技股份公司 一种基于神经网络的能耗分析方法
CN115865779A (zh) * 2023-03-02 2023-03-28 北京天维信通科技有限公司 一种通讯路径选择方法、系统、终端设备及存储介质
CN115987794B (zh) * 2023-03-17 2023-05-12 深圳互联先锋科技有限公司 一种基于sd-wan的智能分流方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104579977A (zh) * 2014-12-23 2015-04-29 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 一种sdn控制器的带约束多路径路由方法及系统
CN105847151A (zh) * 2016-05-25 2016-08-10 安徽大学 一种面向软件定义网络的多约束QoS路由策略设计方法
CN106059960A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 北京交通大学 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心
CN107196791A (zh) * 2017-05-17 2017-09-22 电子科技大学 一种分层次控制的网络架构及其触发请求服务的方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104579977A (zh) * 2014-12-23 2015-04-29 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 一种sdn控制器的带约束多路径路由方法及系统
CN106059960A (zh) * 2016-05-24 2016-10-26 北京交通大学 一种基于软件定义网络的空间网络QoS保障方法及管理中心
CN105847151A (zh) * 2016-05-25 2016-08-10 安徽大学 一种面向软件定义网络的多约束QoS路由策略设计方法
CN107196791A (zh) * 2017-05-17 2017-09-22 电子科技大学 一种分层次控制的网络架构及其触发请求服务的方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"软件定义网络控制平面可扩展性研究进展";张少军 等;《软件学报》;20170712;第161、168页 *
"面向SDN用户体验质量的路由模型研究";林键;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20170715;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108449265A (zh) 2018-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108449265B (zh) 一种sd-wan环境中路径计算方法及装置
Kelly et al. Distributed admission control
CN108833279B (zh) 软件定义网络中基于业务分类的多约束QoS路由的方法
CN105515880B (zh) 一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法
CN107070794A (zh) 一种低轨信息网络最优网络效益时延约束路由方法
CN113746748B (zh) 一种命名数据网络中显式拥塞控制方法
CN111327525B (zh) 一种基于分段路由的网络选路方法和装置
Liu et al. A biologically inspired QoS routing algorithm for mobile ad hoc networks
Mohammadi et al. An adaptive type-2 fuzzy traffic engineering method for video surveillance systems over software defined networks
CN107689919A (zh) Sdn网络的动态调整权重模糊选路方法
CN106161102A (zh) 一种ip ran网络优化仿真方法及系统
Calvigioni et al. Quality of experience-based routing of video traffic for overlay and ISP networks
Qadeer et al. Flow-level dynamic bandwidth allocation in SDN-enabled edge cloud using heuristic reinforcement learning
Liu et al. An efficient quality of service routing algorithm for delay-sensitive applications
Jin et al. Dynamics of usage-priced communication networks: the case of a single bottleneck resource
CN115883490A (zh) 基于sdn的分布式计算通信一体化调度方法及相关组件
Qin et al. Edge computing aided congestion control using neuro-dynamic programming in NDN
Lin et al. Proactive multipath routing with a predictive mechanism in software‐defined networks
CN110380912A (zh) 一种基于snmp的大规模网络链路性能测量方法及系统
Arnous et al. Improving the load balancing within the data network via modified AntNet algorithm
CN117294643B (zh) 一种基于SDN架构的网络QoS保障路由方法
Larroca et al. Minimum-delay load-balancing through non-parametric regression
CN111817879B (zh) 一种基于网络节点可控的校园网流量调节优化方法
Das et al. Low-state fairness: Lower bounds and practical enforcement
Simon et al. End-to-end relative Differentiated Services for IP networks

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant