2017, Vol. 63
文章信息
- 孟云灵, 田俊峰, 刘岩
- MENG Yunling, TIAN Junfeng, LIU Yan
- 基于SDN的集散式网络性能测量方式
- Centralized-Distributed Network Performance Measurement Based on SDN
- 武汉大学学报(理学版), 2017, 63(3): 274-282
- Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 2017, 63(3): 274-282
- http://dx.doi.org/10.14188/j.1671-8836.2017.03.013
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文章历史
- 收稿日期：2016-08-19
引用本文
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随着人们对网络需求的增多，网络规模及传输数据量剧烈增长，对现有的网络结构产生了巨大的压力，传统的网络已经变得越来越臃肿不堪，以可编程、易扩展的结构为特征的软件定义网络(software-defined networking, 简称SDN)[1]应运而生.
SDN是一种网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式[2]，向上为应用层提供可编程接口, 向下统一管理网络设备.其核心技术OpenFlow[3]为SDN的发展提供了平台.OpenFlow网络一般由多台OpenFlow交换机和一台控制器组成[4]，在网络设备上维护流表(flowtable)(http://www.tuicool.com/articles/yiq6n2)结构，它将网络的控制平面和数据平面分离开来，实现了对网络流量的灵活控制，提高了网络的承载能力，使网络作为管道变得更加智能，在很大程度上改善了流量的剧增对网络带来的影响.SDN的出现颠覆了传统网络的架构，使其在新时代网络中成为前沿技术，同时也得到了学术界和业界的高度重视.网络性能作为衡量网络的重要指标，其发展一直是随着网络技术的发展而进化，并随着网络规模的爆发式增长和网络应用尤其是分布式应用的快速增加而日渐重要.
1 相关工作根据获得探测数据包的方式，可以将网络性能的测量方式分为主动测量和被动测量.
1) 主动网络性能测量技术
将基于构造各种结构的探测报文序列发送到被测目标网络中，利用被测目标的响应信息，或者探测报文序列传输经过目标网络后携带的目标网络信息来推测网络性能.吕绍和[5]等人提出一种可用带宽测量的方法COPP，通过结合报文对与自拥塞原则，以较短的时延得到了较优的测量结果.吕阳[6]、周逸秋[7]等人利用探测数据包对在发送端与接收端的时间间隔数据获取带宽的利用率.以单个小探测报文取代了目前的探测理论所依赖的包对，刘敏等[8]提出了端到端的可用带宽测量方法.Jain等[9]的SLoPS方法论，用Pathload方法采用周期性探测流方式来探测端到端的可用带宽.以上方法中用到的探测数据包受阻时，会造成时延上的误差，且探测包列会占用网络的资源，降低网络的有效带宽利用率.
2) 被动网络性能测量技术
在根据目标选择的特定位置上，抽取或复制网络流量数据，并按照不同粒度水平记录和处理，获取网络性能数据，可以快速地检测到网络错误和网络失效，了解节点报文处理结果，计算网络传输能力及其变化情况.翁溪等[10]设计了一种基于集中式服务器控制测量实体进行分布式测量的机制，为网络测量技术提供了一种新的方法.Giotis等[11]提出的将OpenFlow和sFlow相结合的方法，使用sFlow协议来实现对数据的提取，可以提高对网络数据流量的处理效率，但这种方法只适用于规模较小的网络.针对规模较大的网络流量问题，毛健彪等[12]提出了一种支持流内报文保序的OpenFlow交换机流缓存管理模型.模型中产生的未命中报文的缓存占用了交换机的大量资源，降低了网络的带宽利用率.王风宇等[13]提出了一种提取大流的算法FEFS，把LRU策略和尺寸因子s相结合，能够通过在线识别并淘汰小流，该方法存在只能获取部分网络数据的不足.
综上所述，网络性能的主动测量方式存在测量精度较低、探测数据包受阻、占用正常网络资源、影响网络运行状态以及测量结果有偏差等不足；网络性能被动测量技术存在只能获得部分的网络数据、需要很多测量节点的协同工作、涉及到用户的安全与隐私问题、需要规则支持和运营商合作等缺点.针对上述问题，在OpenFlow框架下，结合主动测量和被动测量的优点，本文提出了一种集中式控制、分布式测量的CD(centralized-distributed)网络性能测量方式.
2 CD测量方式CD测量方式的分布式测量是指在分布式布置的测量实体中都有数据测量的操作，集中式控制是指通过在网络中设置总服务器(负责管理子服务器)和子服务器(负责管理交换机)，实现对测量实体的集中式管理，以及数据的集中式处理.
2.1 CD测量方式的结构CD测量方式的结构组件如图 1所示.CD的整体结构遵循了OpenFlow的框架，只是在CD总服务器、CD服务器、交换机和控制器中加入了本地日志，用来记录和存储本地数据流.该体系结构包含一个CD总服务器；CD总服务器下包含n个CD服务器；每个CD服务器中包含n+1个CD测量实体(n个交换机和一个控制器)；CD总服务器与CD服务器之间、CD服务器与CD测量实体之间的通信协议.CD总服务器和CD服务器通过通信协议对其各自包含的CD服务器和CD测量实体进行集中式管理，CD测量实体既要具有OpenFlow交换机和控制器的作用，还要具有存储本地测量日志的功能.
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| 图 1 CD的结构 Figure 1 Structure of CD |
管理人员通过CD总服务器的管理员专用接口来定义CD总服务器的行为，这些行为分别有：① 定义启动/停止本地测量的时机；② 定义读取流表信息的粒度；③ 确定测量记录存放位置，如暂存本地日志或直接发送到CD服务器上组成聚合日志；④ 确定日志处理方式，如在线处理或离线处理.测量过程一经启动就无需人员操作，总服务器通过通信协议完成对测量实体的控制.
2.2 日志预处理功能聚合日志中包含了很多无关的数据，所以需要对聚合日志进行预处理操作，删除其中的冗余数据，提高数据的处理效率.图 2所示为CD服务器中聚合日志预分析处理模块示意图，共分为3个部分：① 管理模块用于对模板的新建、更新、删除操作.模板是指对具有某种规范格式进行指定分析的一种过程描述，定义了分析时所执行操作的顺序及其约束条件，存储在模版库中；② 分析任务生成模块主要进行模板的选择及相应信息的配置操作.经过该模块后输出的配置信息将用于任务的执行过程；③ 任务执行模块主要对聚合日志进行分析，包括筛选、分类、统计，具体的操作由配置信息决定.函数库中包含统计器所要执行的相应操作的统计函数，并支持后期扩展.
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| 图 2 聚合日志预分析处理模块 Figure 2 Aggregate log pre-analysis processing module |
CD测量实体以分布式的方式对网络数据流进行测量，为了实现对CD测量实体的统一管理与控制以及对测量数据的分析，需要设置一台CD总服务器，对位于不同位置的CD测量实体进行集中式的管理.
测量过程是CD总服务器、CD服务器和CD测量实体之间进行的分布式交互过程，该过程可分为注册阶段和测量阶段.注册阶段：① CD服务器向CD总服务器注册，并与其在时间上取得同步；② 当所有CD服务器向CD总服务器注册完成后，CD测量实体向CD服务器注册，并与其在时间上取得同步.这样CD总服务器、CD服务器和CD测量实体就完成了时间上的同步; 仅当所有CD测量实体完成向CD服务器的注册之后，才能进入第二阶段也就是测量阶段.
图 3为CD总服务器的有限状态机. CD总服务器的状态共有4种：等待CD服务器注册、测量就绪、等待测量结束、等待日志传输.测量一开始，便开启注册监听端口，进入等待CD服务器注册的状态.当收到CD服务器的注册请求后，CD总服务器返回带有本地时钟的应答.所有CD服务器完成注册后，则进入测量就绪状态，即开始测量阶段.当用户完成测量配置后，进入等待测量结束状态.测量完成后，CD总服务器通过发送日志获取报文就可以得到CD服务器预处理后的日志，重新进入测量就绪状态.应当注意的是，测量过程中出现任何异常都会导致测量终止.在测量过程中出现的所需服务器异常退出、服务器测量异常、本地日志传输失败等状况，在有限状态机中也有相应的状态的转换.
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| 图 3 CD总服务器的有限状态机 Figure 3 Finite-state machine of CD total server |
图 4为CD服务器的有限状态机.服务器的状态共有7种：向总服务器注册、等待实体注册、测量就绪、等待测量结束、等待日志传输、向总服务器传输预处理后的日志、服务器退出.CD服务器一经启动便向CD总服务器发送注册请求，在接收到应答后设置本地时钟，当所有服务器注册完成后进入等待实体注册状态.对于每个实体发送的注册实体请求，服务器都会发出包含本地时钟的应答，当所需实体均已注册完成，则进入测量就绪状态.在接收到总服务器发送的测量任务报文后，发送给需要的CD测量实体，然后进入等待测量结束状态.测量结束后，向CD测量实体发送日志获取报文则进入到等待日志传输状态，收到所有CD测量实体发回的本地日志后，进入向总服务器传输预处理后的日志的状态，当CD总服务器向CD服务器发出日志获取报文后，CD服务器向CD总服务器传送预处理后的日志，并返回到测量就绪状态.当发生所需服务器异常退出、所需实体异常退出、实体测量异常、本地日志传输失败、预处理日志传输失败的情况，则会有相应的状态回退或者测量终止事件发生.
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| 图 4 CD服务器有限状态机 Figure 4 Finite-state machine of CD server |
图 5为CD测量实体的有限状态机. CD测量实体的状态共有5个状态：等待注册确认、等待测量任务、测量、等待日志获取、实体代理退出.CD测量实体一启动就向CD服务器发送实体注册请求，在接收到应答后就设置本地时钟并进入到等待测量任务状态.在接收到测量任务定义报文后对报文进行解析，进入测量状态.完成测量后，进入等待日志获取状态.当接收到日志获取报文解析后传输本地日志，之后回到等待测量任务状态.CD测量实体在测量过程中出现异常时的处理过程在图 4中已有描述.
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| 图 5 CD测量实体有限状态机 Figure 5 Finite-state machine of CD measurement entity |
为实现CD测量方式的分布式测量，首先升级OpenFlow网络中的交换机和控制器，即在其内部增加时钟同步和本地记录流轨迹的功能，其中记录流包括控制流和数据流两个部分.这些升级后的网络设备被称为测量实体.其次，以实时测量或实验结束(离线测量)的方式聚合来自多个分布式的测量实体的本地日志，按照时间戳形成一个全网络日志.通过以上的方式，完成将原OpenFlow网络的集中式测量方法向分布式测量方法的转变.
测量实体的本地日志中不仅包含数据平面的信息，还包含了控制平面的信息以及两平面之间的交互信息.这些信息先以特定的数据结构保存在测量实体的本地日志中，然后根据测量模式的需要，再将这些信息存储在本地日志中或直接发送给CD服务器.CD服务器根据时间戳完成对日志的聚合，并对聚合后的本地日志进行预分析处理.
其中，交换机中的本地日志包括5类流表项统计结果记录：① 流表项插入；② 流表项删除；③ 流表项修改；④ 流表项超时；⑤ 根据预定义周期从流表中读取流表项.
控制器中的本地日志包括7类流表项统计结果：① 交换机连接；② 交换机断开；③ 收到待处理分组；④ 安装流表项；⑤ 收到流表项超时；⑥ 删除流表项；⑦ 收到其他自定义类型分组等记录.
2.5 组件之间的通信协议为了实现CD总服务器与CD服务器、CD服务器与CD测量实体、升级的控制器与交换机之间的相互通信，现定义各自的通信协议，其中CD总服务器到CD服务器之间的通信协议称为W；CD服务器到CD测量实体之间的通信协议称为Q；升级的控制器与升级的交换机之间的通信协议为OpenFlow协议.
通信协议W包含的通信报文如图 6所示.
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| 图 6 通信协议W示意图 ①②③④ 分别代表服务器注册报文、任务定义报文、日志获取报文、日志描述报文 Figure 6 Sketch of Communication protocol W |
通信协议W包含4种报文：服务器注册报文、任务定义报文、日志获取报文、日志描述报文.每个报文的具体信息如下：
① 服务器注册报文，用于CD服务器向CD总服务器的注册请求以及CD总服务器到CD服务器的注册应答阶段，承载在UDP报文的数据段中，如图 7所示.“服务器名称”用于标示服务器，“服务器IP地址”用于CD总服务器与其进行的后续通信，“服务类型”用于表示当前服务器支持的服务的类型，设置该字段用于测量阶段选择测量任务组成员.在注册请求报文中，“时钟信息”字段设为0，在总服务器返回的应答报文中“时钟信息”设为总服务器的时间，格式为24 h制，这就是服务器调整时钟的过程.
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| 图 7 服务器注册报文主要字段 Figure 7 Key column of server registration packet |
② 任务定义报文，用于CD总服务器向CD服务器发送测量任务及相关的参数，承载在UDP报文的数据段中，如图 8所示.“测量任务组名”用来对一次测量进行标示.“任务操作类型”可用“00、01、10”表示，“00”代表任务取消，“01”代表任务停止，“10”代表任务开始.“测量模式”有两种，在线测量(0) 和离线测量(1).“开始时刻”若设为00则表示立即开始测量任务，若设为未来某个时刻，则表示到达指定的时刻再开始测量.“持续时间”表示此次测量所持续的时间长度，单位为秒.若持续时间为0，则返回错误信息，表示此次测量没有开始就出现错误；若持续时间超过18 000 s则认定此次测量超时，退出测量阶段.“记录间隔”表示获取本地日志的周期长度，单位为秒.“记录类型”是日志文件中所需记录的信息类型，对应测量实体的流表项记录类型.
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| 图 8 任务定义报文主要字段 Figure 8 Key column of task definition packet |
③ 日志获取报文，用于CD总服务器向CD服务器发送获取日志的请求，承载在UDP报文的数据段中，如图 9所示.此报文中的“测量任务组名”字段用来声明总服务器想要获得哪次测量的本地日志文件的集合.
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| 图 9 日志获取报文主要字段 Figure 9 Key column of log gain packet |
④ 日志描述报文，用于CD服务器向CD总服务器传输需要的日志文件，承载在UDP报文的数据段中，如图 10所示.每一个日志描述报文则对应其中的一个日志文件.“标志位”取“0”则表示当前要传输的日志是该测量中最后一个本地日志，若取“1”则表示还有其他的本地日志要传输.测量的次数为当前日志名称，当前日志大小以Mb为单位.
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| 图 10 日志描述报文主要字段 Figure 10 Key column of log description packet |
CD服务器与测量实体之间是通过通信协议Q来实现交互过程，测量实体包括升级后的交换机和控制器，其中CD服务器与升级后的交换机之间的通信协议Q包含的通信报文，CD服务器与升级后的控制器之间的通信协议Q包含的通信报文如图 11所示.
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| 图 11 通信协议Q示意图 ⑤⑥⑦⑧ 分别代表测量实体注册报文、任务定义报文、日志获取报文、日志描述报文 Figure 11 Sketch of communication protocol Q |
通信协议Q同样包含4种报文：测量实体注册报文、任务定义报文、日志获取报文、日志描述报文.报文具体信息如下：
测量实体注册报文承载在UDP报文的数据段中，具体信息如图 12所示，其中的实体类型字段用于标记测量实体是交换机还是控制器，其余字段所代表的信息与服务器注册报文的一致.其他报文的主要字段与通信协议W中的报文相同，只是把发送方和接收方换成测量实体和服务器或相反.
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| 图 12 测量实体注册报文主要字段 Figure 12 Key column of measurement entity registration packet |
实验配置的模拟环境如图 13所示，其中包含一台CD总服务器，两台CD服务器，两台控制器，三台主机和十二台交换机.其中，在Mininet[14](版本号2.2.1) 平台上，十二台运行OpenFlow(版本号1.0.0) 软件的PC机充当交换机，两台运行NOX[15](版本号0.9.1) 的PC机充当控制器，两台装有CD的PC机作为服务器，一台装有CD的PC机作为总服务器.其中交换机和控制器都已升级为测量实体，CD总服务器通过CD服务器接入网络，CD服务器1通过交换机A、B接入网络，CD服务器2通过交换机G、H接入网络，主机M通过交换机F接入网络，主机N通过交换机L接入网络，主机Q通过交换机K接入网络, 控制器1通过交换机A接入网络，控制器2通过交换机H接入网络.连接方式如图 13所示.用户操作接口在CD总服务器上，用户通过接口来配置相关的参数，CD总服务器上的显示器来显示运行的结果.
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| 图 13 实验配置环境 Figure 13 The configuration environment of experiment |
对测量任务的定义是对任务定义报文的主要字段的定义：测量任务组名定义为1，是对此次测量任务的命名；任务操作类型为10，指任务开始；测量模式为1，即离线测量模式；开始时刻设为0, 表示立即开始测量任务；持续时间为100 s；记录间隔为1 s；记录类型为00001，指周期性记录流表中的流表项.
当测量任务定义完成后，开始注册阶段：1) CD服务器通过服务器注册报文向CD总服务器注册，并实现时钟同步.所有的CD服务器返回确认，说明阶段1注册完成，否则失败；2) 当阶段1的注册全部完成后，开始测量实体通过实体注册报文向CD服务器注册过程，同时实现时钟同步.如图 13所示，CD服务器1、2向CD总服务器注册；控制器1、交换机A、B、C、D、E、F向CD服务器1注册；控制器2、交换机G、H、I、J、K、L向CD服务器2注册.所有测量实体返回确认后，整个注册阶段完成，否则注册阶段失败.
当注册阶段完成后开始测量阶段.测量过程中发生异常，则测量终止，否则，在测量持续100 s后结束.CD服务器集中式的控制方式可以使分散放置的交换机实现分布式的数据测量，大大减少了控制层面和数据层面的交互，减少了交互信息的存储空间.日志的聚合过程是在测量结束后进行的，因此不会产生额外的测量数据，影响网络的数据流量.测量实体的本地日志中包含了关键信息，因此日志聚合后包含了数据平面和控制平面的信息，可以实现网络的交互过程.
为了验证CD测量方式的适用性，用一组TCP流量竞争实验, 实验过程如下：主机M经由交换机F、D、B、G、H、J、L与主机N进行100 s的TCP数据传输，称此数据流为流1；与此同时，主机N经由交换机L、J、H、G、I、K与主机Q在第20~30 s、第45~55 s、第60~70 s这3个时间段进行3次TCP数据传输，每次持续10 s，称此数据流为流2.
在CD服务器中对聚合日志进行预处理分析，在选择要处理的日志和处理的模式后，CD总服务器的显示器会输出预处理的结果.如图 14所示，横轴为时间，纵轴为流1和流2占用网络流量的大小.图中，流1开始于第0 s结束于第100 s，流2开始于第20 s、45 s、60 s，分别结束于30 s、55 s、70 s.当流2开始注入时，流1的流量会迅速降低为原流量的一半，当流2停止注入后，流1迅速恢复为原始值，即在20~30 s、45~55 s、60~70 s，流2的注入使流1迅速降为原始值的一半，流2占用一半的网络流量，流2停止注入后，流1迅速恢复为原流量值.通过对聚合日志的预处理分析得到的结果与理论上应该出现的结果相一致，因此验证了CD测量方式的有效性.
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| 图 14 数据流检测结果 Figure 14 Test result of data flow |
在图 13实验配置环境下，向主机M发送速率为5 Mb/s的数据流，发送的时间长度为40 s，记录间隔仍选1 s.通过对比带宽利用率与时延两个参数来分析CD测量方法的优缺点.
3.3.1 带宽利用率将CD测量方式与OpenFlow中的最短路由策略作对比.如图 15所示，由于开始时流量注入的比较平稳，带宽利用率趋于平稳，在45 s时大量的数据流开始注入，最短路由策略出现大量的丢包现象，所以网络的带宽利用率没有发生明显的变化.CD测量方式实现了流量的均衡负载，对网络的带宽利用率有所提高.
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| 图 15 CD测量方式和最短路由策略带宽利用率对比 Figure 15 Comparison of bandwidth utilization of CD measurement and the shortest routing policy |
时延是指数据从主机M输入开始到聚合日志返回到CD总服务器的时间.COPP[5]测量方式对于缩短时延有较大的改进.为了证明CD测量方式有较短的时延，我们将本文的方法与COPP测量方式作对比.如图 16所示，在数据流刚开始注入时，由于数量较少，时延趋于稳定.从45 s开始注入大量的数据流，流传输的不稳定以及丢包会导致时延增大，COPP测量方式不可避免地出现了拥塞，而CD测量方式能够实现流量的均衡，避免出现拥塞的情况.
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| 图 16 CD测量方式与COPP测量方式时延对比 Figure 16 Comparison of time delay of CD measurement and COPP measurement |
SDN是创新型的网络架构，其核心技术OpenFlow的出现使SDN的实现成为可能.本文在OpenFlow结构的基础上提出的CD网络性能测量方式，以集中化的管理方式，分散式的测量方法，在很大程度上改善了网络流量的承载能力，提高了对数据的处理效率.通过仿真实验验证了该测量方式的适用性.与原OpenFlow结构中的测量方式相比，此测量方式可使网络的测量规模扩大.然而随着OpenFlow技术的不断发展，对于数据获取的准确性要求越来越高，分布式的测量方式仍存在很大的安全隐患；网络数据在服务器中的存储空间也有很大的局限性.下一阶段主要是针对数据的安全性以及信息存储的压缩性进行研究.
| [1] | FUNDATION O N. Software-Defined Networking: The New Norm for Networks[DB/OL].[2016-06-02]. https://xue.glgoo.com/scholar?hl=zh-CN & q=Software-defined+networking%3A+The+new+norm+for+networks & btnG= & lr=. |
| [2] | 左青云, 陈鸣, 赵广松, 等. 基于OpenFlow的SDN技术研究[J]. 软件学报, 2013, 24(5) : 1078–1097. ZUO Q Y, CHEN M, ZHAO G S, et al. Research on OpenFlow-Based SDN technologies[J]. Journal of Software, 2013, 24(5) : 1078–1097(Ch). |
| [3] | MCKEOWN N, ANDERSON T, BALAKRISHNAN H, et al. OpenFlow: Enabling innovation in campus networks[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2008, 38(2) : 69–74. DOI:10.1145/1355734 |
| [4] | 张朝昆, 崔勇, 唐翯祎, 等. 软件定义网络(SDN)研究进展[J]. 软件学报, 2015, 26(1) : 62–81. ZHANG C K, CUI Y, TANG H Y, et al. State-of-the-art survey on software-defined networking(SDN)[J]. Journal of Software, 2015, 26(1) : 62–81(Ch). DOI:10.13328/j.cnki.jos.004701(Ch) |
| [5] | 吕绍和, 殷建平, 蔡志平, 等. COPP:路径可用带宽测量工具[J]. 计算机工程与科学, 2006, 28(6) : 32–35. LÜ S H, YIN J P, CAI Z P, et al. COPP: A measurement toll for end-to-end available bandwidth[J]. Computer Engineering & Science, 2006, 28(6) : 32–35(Ch). |
| [6] | 吕阳, 王玲芳, 尤佳莉. 多路径数据传输中的可用带宽测量算法研究[J]. 计算机仿真, 2015, 32(1) : 219–223. LV Y, WANG L F, YOU J L. A measurement algorithm of available bandwidth in multi-path transmission[J]. Computer Simulation, 2015, 32(1) : 219–223(Ch). |
| [7] | 周逸秋, 陈兵, 钱红燕, 等. 一种高精度低负载的可用带宽测量机制[J]. 应用科学学报, 2015, 33(2) : 155–166. ZHOU Y Q, CHEN B, QIAN H Y, et al. Accurate and low overhead mechanism for measuring available bandwidth[J]. Journal of Applied Sciences, 2015, 33(2) : 155–166(Ch). DOI:10.3969/j.issn.0255-8297.2015.02.005 |
| [8] | 刘敏, 李忠诚, 过晓冰, 等. 端到端的可用带宽测量方法[J]. 软件学报, 2006, 17(1) : 108–116. LIU M, LI Z C, GUO X B, et al. An end-to-end available bandwidth estimation methodology[J]. Journal of Software, 2006, 17(1) : 108–116(Ch). |
| [9] | JAIN M, DOVROLIS C. End-to-end available bandwidth: measurement methodology, dynamics, and relation with TCP throughput[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking (TON), 2003, 11(4) : 537–549. DOI:10.1109/TNET.2003.815304 |
| [10] | 翁溪, 陈鸣, 张国敏, 等. OpenFlow网络测量分析系统的设计实现[J]. 通信学报, 2015, 36(3) : 273–280. WENG X, CHEN M, ZHANG G M, et al. Design and implementation of a network measurement and analysis system in OpenFlow networks[J]. Journal on Communications, 2015, 36(3) : 273–280(Ch). DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2015061(Ch) |
| [11] | GIOTIS K, ARGYROPOULOS C, ANDROULIDAKIS G, et al. Combining OpenFlow and sFlow for an effective and scalable anomaly detection and mitigation mechanism on SDN environments[J]. Computer Networks, 2014, 62 : 122–136. DOI:10.1016/j.bjp.2013.10.014 |
| [12] | 毛健彪, 卞洪飞, 韩彪, 等. 面向数据中心的OpenFlow流缓存管理模型[J]. 计算机学报, 2016, 39(6) : 1092–1104. MAO J B, BIAN H F, HAN B, et al. PiBuffer: A model of OpenFlow flow buffer management in datacenter network[J]. Chinese Journal of Computers, 2016, 39(6) : 1092–1104(Ch). DOI:10.11897/SP.j.1016.2016.01092(Ch) |
| [13] | 王风宇, 郭山清, 李亮雄, 等. 一种高效率的大流提取方法[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(4) : 731–740. WANG F Y, GUO S Q, LI L X, et al. A method of extracting heavy-hitter flows efficiently[J]. Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(4) : 731–740(Ch). DOI:10.7544/issn1000-1239.2013.20110148 |
| [14] | HANDIGOL N, HELLER B, JEYAKUMAR V, et al. Reproducible network experiments using container-based emulation[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Emerging Networking Experiments and Technologies. New York: ACM, 2012:253-264. |
| [15] | GUDE N, KOPONEN T, PETTIT J, et al. NOX: Towards an operating system for networks[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2008, 38(3) : 105–110. DOI:10.1145/1384609 |