CN110868332B - 一种基于sdn的网络级流量测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于SDN的网络级流量测量方法，先被测网络的网络拓扑及拓扑中各节点间的流量数量，然后根据网络拓扑与流数量构造辅助图，接着在辅助图上求解最大流及对应的增广矩阵，最后，根据最大流问题的求解结果，在增广矩阵中查找所有它在辅助图中所指向的流量节点的集合，然后在网络拓扑中用每个原节点去测量对应集合中的所有流量节点，从而完成整个网络级流量的测量。

Description

一种基于SDN的网络级流量测量方法
技术领域
本发明属于网络管理技术领域，更为具体地讲，涉及一种基于SDN的网络级流量测量方法。
背景技术
现有的网络流量测量方法中，主要从提高单个节点的测量精度入手，通过数据压缩的方法实现使用较少的存储与计算资源测量流量的目的。现有方法大致可以分为两类：基于sketch的方法与基于counter的方法。基于sketch的方法中，不记录流量的具体ID，转而通过流量矩阵对其进行记录与估计。基于counter的方法中，记录流量的ID，通过动态的方法来准确地记录并测量大流。
软件定义网络(Software Defined Networking，SDN)是一种新型的网络架构，通过将网络转发设备的控制平面与数据平面分离，实现网络流量的灵活控制。与传统IP网络不同，SDN网络的控制器可以获取SDN节点的流表统计数据、网络拓扑等信息，并且可以为SDN节点设计转发逻辑，具有高度的自主权。SDN网络中，利用其灵活的转发控制能力，网络管理员可以方便地设置各种测量路径(如简单路径、循环路径、组播树等)。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于SDN的网络级流量测量方法，利用SDN网络的统计流量与规划流量的能力，灵活地为流量分配测量节点，在降低网络测量资源消耗的同时，提高了网络流量测量效率与测量精度。
为实现上述发明目的，本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、根据被测网络的网络拓扑及拓扑中各节点间的流量数量，构造辅助图；
(1.1)、在辅助图中构建节点
将被测网络中的流量表示成辅助节点，记为流量节点x1,x2,…,xn，将网络拓扑中的原节点记为y1,y2,…,ym，其中，n表示被测网络中存在流量的条数，m表示网络拓扑中节点总个数，n≤m；
(1.2)、在辅助图中添加边
对于每个流量节点xi，i∈[1,n]，对应于在网络拓扑中的原节点yj，j∈[1,m]，在辅助图中添加有向边exi→yj，并将其权重设置为1；
(1.3)、在辅助图中添加虚拟源节点
在辅助图中添加虚拟源节点s，并且对于每个流量节点xi，添加有向边es→xi，并将其权重设置为1；
(1.4)、在辅助图中添加虚拟宿节点
在辅助图中添加虚拟宿节点t，并且对于每个原节点yj，添加有向边eyj→t，并将其权重V设置为[n/m]，其中[n/m]表示不小于n/m的最小整数；
(2)、对辅助图进行求解
(2.1)、在辅助图中，求解虚拟源节点s与虚拟宿节点t之间的最大流，并得到该最大流对应的增广矩阵M；
(2.2)、判断该最大流的流量值是否等于n，如果相等，则进入步骤(3)，否则，将权重V设置为V+1，再返回至步骤(2.1)；
(3)、对于辅助图中的每个原节点yj，在增广矩阵M中查找所有它在辅助图中所指向的流量节点xi的集合，然后在网络拓扑中用每个原节点yj去测量对应集合中的所有流量节点xi，从而完成整个网络级流量的测量。
本发明的发明目的是这样实现的：
本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法，先被测网络的网络拓扑及拓扑中各节点间的流量数量，然后根据网络拓扑与流数量构造辅助图，接着在辅助图上求解最大流及对应的增广矩阵，最后，根据最大流问题的求解结果，在增广矩阵中查找所有它在辅助图中所指向的流量节点的集合，然后在网络拓扑中用每个原节点去测量对应集合中的所有流量节点，从而完成整个网络级流量的测量。
同时，本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法还具有以下有益效果：
(1)、在保证所有流量被测量的前提下，最小化单个测量节点上的最大测量负载，并决定单个流量所被分配的测量节点，然后将计算出的结果部署在网络中，并进行网络流量测量；
(2)、增加了在单个交换机上的测量效率，具体来说就是降低了测量单个数据包所需要的测量时间；
(3)、本发明能够灵活地为流量分配测量节点，在降低网络测量资源消耗的同时，提高了网络流量测量效率与测量精度。
附图说明
图1是本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法流程图；
图2是被测网络的拓扑结构图；
图3是图2所示拓扑结构图构建的辅助图；
图4是不同测量方法的测量结果对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
实施例
图1是本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明一种基于SDN的网络级流量测量方法，包括以下步骤：
S1、根据被测网络的网络拓扑及拓扑中各节点间的流量数量，构造辅助图；
S1.1、在辅助图中构建节点
将被测网络中的流量表示成辅助节点，记为流量节点x1,x2,…,xn，将网络拓扑中的原节点记为y1,y2,…,ym，其中，n表示被测网络中存在流量的条数，m表示网络拓扑中节点总个数，n≤m；
在本实施例中，被测网络的网络拓扑结构如图2所示，包括A、B、C三个原节点，f1、f2、f3三条流；
S1.2、在辅助图中添加边
对于每个流量节点xi，i∈[1,n]，对应于在网络拓扑中的原节点yj，j∈[1,m]，在辅助图中添加有向边exi→yj，并将其权重设置为1；
S1.3、在辅助图中添加虚拟源节点
在辅助图中添加虚拟源节点s，并且对于每个流量节点xi，添加有向边es→xi，并将其权重设置为1；
S1.4、在辅助图中添加虚拟宿节点
在辅助图中添加虚拟宿节点t，并且对于每个原节点yj，添加有向边eyj→t，并将其权重V设置为[n/m]，其中[n/m]表示不小于n/m的最小整数；
在本实施例中，根据图2所示的被测网络的网络拓扑结构，构建图3所示的辅助图，其中，流f1、f2、f3对应的流量节点为x1、x2、x3，A、B、C三个原节点对应记为y1、y2、y3，
S2、对辅助图进行求解
S2.1、在辅助图中，求解虚拟源节点s与虚拟宿节点t之间的最大流，并得到该最大流对应的增广矩阵M；
在本实施例中，采用最大流算法Ford-Fulkerson求解最大流，从而求得节点x1所对应的节点为y1，求得节点x2所对应的节点为y2，求得节点x3所对应的节点为y3。
S2.2、判断该最大流的流量值是否等于n，如果相等，则进入步骤S3，否则，将权重V设置为V+1，再返回至步骤S2.1；
S3、对于辅助图中的每个原节点yj，在增广矩阵M中查找所有它在辅助图中所指向的流量节点xi的集合，然后在网络拓扑中用每个原节点yj去测量对应集合中的所有流量节点xi，从而完成整个网络级流量的测量。
在本实施例中，根据上述处理后，在原网络拓扑中用y1测量x1，用y2测量x2，用y3测量x3，从而完成整个网络级流量的测量。
实例
(1)、在拓扑为Geant的网络中进行测试，各个节点之间的流量数量随机取为200～300。
(2)、按照如下规则产生各个节点之间的总流量：按照节点间的流量大小，产生相应数量的数据包，对于流量大小不足5000的，按照5000进行处理。
(3)、对各个节点之间的流量进行拆分。
(4)、使用CountMin Sketch与SpaceSaving两种测量方案对网络级流量测量方法前后的测量结果进行比较，如图4所示，其中，从上往下四条曲线分别是：ss_ori_vec曲线、ss_blc_vec曲线、cms_ori_vec曲线和cms_blc_vec曲线；其横坐标代表使用的内存大小，纵坐标代表测量误差，ss_ori_vec曲线为使用SpaceSaving方法未进行负载均衡前的流量平均测量误差随内存大小的变化曲线，ss_blc_vec曲线为使用SpaceSaving方法进行负载均衡后的流量平均测量误差随内存大小的变化曲线，cms_ori_vec曲线为使用CountMinSketch方法未进行负载均衡前的流量平均测量误差随内存大小的变化曲线，cms_blc_vec曲线为使用CountMin Sketch方法进行负载均衡后的流量平均测量误差随内存大小的变化曲线，可以看到，使用测量负载均衡后，两种测量方法的测量准确度都得到了提高。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (1)

1.一种基于SDN的网络级流量测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、根据被测网络的网络拓扑及拓扑中各节点间的流量数量，构造辅助图；
(1.1)、在辅助图中构建节点
将被测网络中的流量表示成辅助节点，记为流量节点x1,x2,… ,xn，将网络拓扑中的原节点记为y1,y2, … ,ym，其中，n表示被测网络中存在流量的条数，m表示网络拓扑中节点总个数，n≤m；
(1.2)、在辅助图中添加边
对于每个流量节点xi，i∈[1,n]，对应于在网络拓扑中的原节点yj，j∈[1,m]，在辅助图中添加有向边
Figure FDA0003109992190000011
并将其权重设置为1；
(1.3)、在辅助图中添加虚拟源节点
在辅助图中添加虚拟源节点s，并且对于每个流量节点xi，添加有向边
Figure FDA0003109992190000012
并将其权重设置为1；
(1.4)、在辅助图中添加虚拟宿节点
在辅助图中添加虚拟宿节点t，并且对于每个原节点yj，添加有向边
Figure FDA0003109992190000013
并将其权重V设置为[n/m]，其中[n/m]表示不小于n/m的最小整数；
(2)、对辅助图进行求解
(2.1)、在辅助图中，求解虚拟源节点s与虚拟宿节点t之间的最大流，并得到该最大流对应的增广矩阵M；
(2.2)、判断该最大流的流量值是否等于n，如果相等，则进入步骤(3)，否则，将权重V设置为V+1，再返回至步骤(2.1)；
(3)、对于辅助图中的每个原节点yj，在增广矩阵M中查找所有它在辅助图中所指向的流量节点xi的集合，然后在网络拓扑中用每个原节点yj去测量对应集合中的所有流量节点xi，从而完成整个网络级流量的测量。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113297430B (zh) * 2021-05-28 2022-08-05 北京大学 基于Sketch的高性能任意部分键测量方法和系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104333514A (zh) * 2014-11-28 2015-02-04 北京交通大学 网络流量控制方法、装置和系统
CN104935476A (zh) * 2015-05-20 2015-09-23 电子科技大学 一种基于sdn的网络流量矩阵测量方法
CN107566206A (zh) * 2017-08-04 2018-01-09 华为技术有限公司 一种流量测量方法、设备及系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10187318B2 (en) * 2015-04-21 2019-01-22 Ciena Corporation Dynamic bandwidth control systems and methods in software defined networking

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104333514A (zh) * 2014-11-28 2015-02-04 北京交通大学 网络流量控制方法、装置和系统
CN104935476A (zh) * 2015-05-20 2015-09-23 电子科技大学 一种基于sdn的网络流量矩阵测量方法
CN107566206A (zh) * 2017-08-04 2018-01-09 华为技术有限公司 一种流量测量方法、设备及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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