CN103716208A - 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络 - Google Patents

支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络 Download PDF

Info

Publication number
CN103716208A
CN103716208A CN201310752282.6A CN201310752282A CN103716208A CN 103716208 A CN103716208 A CN 103716208A CN 201310752282 A CN201310752282 A CN 201310752282A CN 103716208 A CN103716208 A CN 103716208A
Authority
CN
China
Prior art keywords
network
path
elephant
weight
network switch
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.)
Granted
Application number
CN201310752282.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103716208B (zh
Inventor
寿国础
李洁
胡怡红
郭志刚
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.)
Beijing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Beijing University of Posts and Telecommunications
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 Beijing University of Posts and Telecommunications filed Critical Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN201310752282.6A priority Critical patent/CN103716208B/zh
Publication of CN103716208A publication Critical patent/CN103716208A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103716208B publication Critical patent/CN103716208B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种支持大象流的网络管理方法、网络管理***、网络交换机和通信网络,其中支持大象流的网络管理方法包括:在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;网络管理***生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发。采用上述方法与***装置能够使存在大象流的通信网络保持流量均衡,有效提高网络性能与资源利用率。

Description

支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络
技术领域
本发明涉及网络通信领域,特别涉及一种支持大象流的网络管理方法、网络管理***、网络交换机和通信网络。
背景技术
现有的多路径路由技术,如等价多路径(Equal-Cost Multi path Routing,ECMP)等,使用基于数据流的静态哈希映射技术随机将流分割到多条可用等价路径上。然而,所有的数据流,无论是它们的大小(字节数),或它们的持续时间都是不相同的,所以这个简单的策略不足以防止网络热点的产生。这种基于哈希映射的策略只在网络中仅有老鼠流(字节数小的数据流)而没有大象流(字节数大的数据流)的情况下才有效。特别是,两个长期存在的大象流可能在很长一段时间内都映射到同一路径,因此导致的拥塞会使网络性能下降,而与此同时网络中可能还有备用路径上的空闲容量可供使用,因此使用现有的多路径路由技术,在存在大象流的情况下容易导致网络性能的下降。
发明内容
本发明提供了一种支持大象流的网络管理方法、网络管理***、网络交换机和通信网络,在检测到大象流时利用路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重,并形成相应转发表,则网络交换机能够根据转发表将大象流的流量按照权重分发,保证了网络的性能。
本发明提供了一种支持大象流的网络管理方法,该方法包括:
在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;
网络管理***生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发。
优选的,所述流表包括目的地址和对应的动作域,所述动作域分别指向一个组表;所述组表分别包括多个动作项目,所述动作项目分别包括路径的权重和网络交换机的操作指令。
优选的,该方法还包括:生成LLDP报文并定期下发到网络交换机;接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构;定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。
优选的,所述利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重,包括:
获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I;对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令λkji(0≤k≤Kji-1)为链路k的负载;令ckji(0≤k≤Kji-1)为链路k的容量;
计算各链路的链路利用率:
Figure BDA0000451419780000021
LUkji为链路k的链路利用率;
计算路径的权重:
Figure BDA0000451419780000022
wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
本发明还提供一种网络管理***,所述网络管理***包括:
大象流路径计算单元,用于在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;
路径管理单元,用于生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发,较佳地,分发到所述路径对应的下一跳网络节点。
优选的,所述网络管理***还包括:网络拓扑单元,用于生成LLDP报文并定期下发到网络交换机,以及接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构;网络负载监测单元,用于定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。
优选的,所述大象流路径计算单元,用于利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算路径的权重;
其中,所述大象流路径计算单元,用于获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I;所述大象流路径计算单元,进一步用于对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作,以计算路径的权重:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令链路k的负载为λkji(0≤k≤Kji-1);令链路k的容量为ckji(0≤k≤Kji-1);
计算各链路的链路利用率:
Figure BDA0000451419780000031
LUkji为链路k的链路利用率;
计算路径的权重:
Figure BDA0000451419780000032
wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
本发明还提供一种网络交换机,包括:大象流上报单元,用于从接收到的数据流中选取标记为大象流的数据流并将所选取的数据流上报至网络管理***;转发单元,用于接收并执行网络管理***发送的转发表,将大象流的流量照转发表中的权重分发,较佳地,分发到路径对应的下一跳网络节点。
本发明还提供一种通信网络,包括:如上所述的网络管理***;以及,信号连接于所述网络管理***的如上所述的网络交换机。
本发明实施例的有益效果是:通过根据网络各路径的负载信息,计算出支持大象流的对应路径的权重,然后交换机按照各路径的权重将大象流的流量分发,可以改善网络性能。通过检测大象流并针对大象流进行计算路径的权重的处理,而对于老鼠流则使用基本的路由算法,可以在改善网络性能的同时控制资源开销。
附图说明
图1为本发明一实施例的一种支持大象流的网络管理方法的流程图;
图2为本发明的转发表的详细示意图;
图3为本发明一实施例的一种通信网络的结构框图;
图4为本发明一实施例的一种网络交换机的结构框图;
图5为本发明一实施例的一种网络管理***的结构框图;
图6(a)为使用等价多路径路由算法的一种应用场景的示意图;
图6(b)为本发明一实施例的一种应用场景的示意图;
图7为使用本发明与使用现有技术的网络时延的对比示意图;
图8为使用本发明与使用现有技术的网络吞吐量的对比示意图;
图9为使用本发明与使用现有技术的链路利用率的对比示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
本发明的技术构思主要在于,通过计算支持大象流的对应路径的权重(负载轻的路径权重较高),使得大象流能够根据网络路径的负载被分发。由于负载轻的路径权重高,因此向负载轻的路径分发的大象流的流量大,从而达到负载均衡和改善网络的整体性能的技术效果。
图1为本发明一实施例的一种支持大象流的网络管理方法的流程图。如图1所示,该方法包括以下步骤:
S100、在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重。
S200、生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发,较佳地,将大象流的流量按照路径的权重分发到所述路径对应的下一跳网络节点。
通过计算支持大象流的对应路径的权重,生成包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令的转发表并发送至交换机,使得交换机能够按照转发表将大象流根据网络路径的负载分发。由于转发表包括网络交换机的操作指令,因此网络交换机能够根据操作指令确定路径对应的下一跳网络节点(交换机或其余网络设备)并将数据流发送至该网络节点;而且由于转发表包括支持大象流的对应路径的权重,因此网络交换机能够按照路径的权重分发大象流。较佳地,分发的大象流的流量与权重成正比。
进一步地,由于网络中的老鼠流占网络流量的比例很大而且上述利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算每个路径的权重需要一定的运算资源开销,如果对于老鼠流同样采用本发明的上述方法进行处理容易导致资源开销过大。因此本发明对于老鼠流没有进行上述操作。较佳地,对于老鼠流使用等价多路径(ECMP)的方式进行多路径路由即可。
进一步地,检测网络中的大象流的方法可以有多种,例如在网络边缘交换机进行检测并标记等等。
进一步地,该方法还包括:生成LLDP(Link Layer Discovery Protocol,链路层发现协议)报文并定期下发到网络交换机;接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构。具体地,每隔一个预定的超时周期就会调用生成器功能,在每个调用期间,网络管理设备生成LLDP报文,并将LLDP报文发送至其管理的网络交换机,接收到LLDP报文的网络交换机将报文转发至相邻的网络交换机,接收到由其余网络交换机转发的LLDP报文的网络交换机将该LLDP报文上传至网络管理设备。网络管理设备通过接收的LLDP报文推断链路级连接情况,进而得到网络拓扑结构。较佳地,网络拓扑结构被存储在一个邻接表中,网络拓扑结构能够表示为连通图G=(V,E),其中V是节点的集合,E是有向边的集合。
进一步地,该方法还包括:定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。具体地,可以定期地查询、巩固和存储所有的交换机的统计数据,这些数据,能够用于计算通信网络的交换机的负载和链路的负载,进而用于大象流路径的计算。较佳地,从网络中所有的交换机上,基于每个表、每个流和每个端口收集的统计信息,以快照对象的形式被存储在内存中。每个快照以一个时间序列号作为标识,其在每个时间间隔后增1,从而能够识别特定时间的网络状况。为了节省存储空间,只有最近的2个快照被保持在内存中。
本实施例中,所述利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重,使用下述的加权路由算法,具体包括:
获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I,具体地,可以从交换机检测到的被标记为大象流的数据流中得数据流的源地址和目的地址,进而使用各种网络拓扑算法获取可用的路径。进一步地,对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令λkji(0≤k≤Kji-1)为链路k的负载;令ckji(0≤k≤Kji-1)为链路k的容量。
那么,可以通过以下公式(1)计算各链路的链路利用率,其中,LUkji为链路k的链路利用率。
LU kji = λkji Ckji - - - ( 1 )
可以通过以下公式(2)计算路径的权重,其中,wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
本实施例中,从某一个交换机流出的支持大象流的对应路径的流量分配比例,与所述路径的权重成正比。例如,从某一个交换机流出的支持一个大象流的路径共有四条,权重分别为4、6、7、3,则将大象流的流量按照20%、30%、35%、15%的比例分发。
本实施例中,权重高的路径负载轻,权重低的路径负载重,由于分发的大象流的流量与权重成正比,所以若存在权重为0的路径则对该路径不分发大象流的流量,其余路径按照与权重成正比的比例分发大象流的流量。例如,假设存在四条路径,权重分别为0、2、3、5,则将大象流的流量按照0、20%、30%、50%的比例分发,当然,本实施例中也可以直接排除权重为0的路径(参阅伪代码中的Exclude the overutilized path),使得不利用负载过高的路径转发大象流的流量,从而使负载过高的路径的性能得到较快的改善。
由于负载轻的路径权重高,因此向负载轻的路径分发的大象流的流量大,从而达到负载均衡,改善了网络的整体性能。
为了更好地说明本发明的加权路由算法,给出加权路由算法的伪代码,伪代码如下所示。
Figure BDA0000451419780000072
Figure BDA0000451419780000081
Figure BDA0000451419780000091
图2为本发明的转发表的详细示图。所述转发表包括流表(Flow Table)和组表(Group Table)。
所述流表(Flow Table)包括目的地址(IP Dst)和对应的动作域(Instructions),所述动作域分别指向一个组表,具体地,通过组表ID(GroupID)指向一个组表。
所述组表(Group Table)分别包括多个动作项目(Action Buckets),所述动作项目分别包括路径的权重(Weight)和网络交换机的操作指令(Action)。
更具体地,本实施例通过流表和组表的配合使用,以支持多路径路由。多路径路由是通过将流表中的动作域指向一个组表来实现的。每个组表由一套组动作集合组成,每个组动作集合包含一套将应用到匹配成功的数据流上的动作。每个集合有一个权重字段,它定义了由该集合所处理的流量占整个组表所处理流量的份额。每个被检测到的大象流的流表中的动作域都会指向一个组表。组表包含动作集合,每个集合与一条路径相关,大象流可以经由这些路径到达目的地址。
图3为本发明一实施例的一种通信网络的结构框图。通信网络包括网络管理***3、多个网络交换机2,图3之中仅示意性地显示一个网络交换机2,实际工程不以此为限。
图4为本发明一实施例的一种网络交换机的结构框图。网络交换机2,包括大象流上报单元21和转发单元22。
大象流上报单元21,用于从接收到的数据流中选取标记为大象流的数据流并将所选取的数据流上报至网络管理***3。具体地,是通过选择大象流数据包(Marked Packets)并将所选取的大象流数据包上报至网络管理***3,以供网络管理***3根据数据包而计算路径的权重。本实施例中,未标记为大象流的数据包(如图所示的Unmarked Packets)和标记为大象流数据包(如图所示的Marked Packets)是网络交换机2从网络终端或其余的网络交换机2所接收的数据包。
转发单元22,用于接收并执行网络管理***3发送的转发表,将大象流的流量按照转发表中的权重(Weight)分发,较佳地,分发到所述路径对应的下一跳网络节点(例如下一跳的网络交换机或网络终端或核心网络装置等)。较佳地,对于老鼠流使用等价多路径(ECMP)的方式进行多路径路由即可。
图5为本发明一实施例的一种网络管理***的结构框图。网络管理***3包括大象流路径计算单元31和路径管理单元32。
大象流路径计算单元31,在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重。
路径管理单元32,用于生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发,较佳地,分发到所述路径对应的下一跳网络节点。
本发明通过大象流路径计算单元31计算路径的权重,路径管理单元32生成包括路径的权重和网络交换机的操作指令的转发表并发送至网络交换机2,使得网络交换机2能够按照转发表将大象流根据网络路径的负载分发。由于转发表包括网络交换机的操作指令,因此网络交换机2能够根据操作指令确定路径对应的下一跳网络节点(交换机或其余网络设备)并将数据流发送至该网络节点;而且由于转发表包括路径的权重,因此网络交换机2能够按照权重分发大象流,分发的数据量与权重成正比。
进一步地,由于网络中的老鼠流占网络流量的比例很大而且上述利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算每个路径的权重需要一定的运算资源开销,如果对于老鼠流同样由大象流路径计算单元31进行上述处理容易导致资源开销过大。因此本发明对于老鼠流没有由大象流路径计算单元31进行上述计算权重的操作,较佳地,对于老鼠流使用等价多路径(ECMP)的方式进行多路径路由即可。
本实施例的网络管理***3没有设置用于检测网络中的大象流的装置。本领域技术人员应了解,其余实施例中网络管理***3可以增设用于检测网络中的大象流的装置。
进一步地,网络管理***3还包括网络拓扑单元33和网络负载监测单元34。
网络拓扑单元33,网络拓扑单元,用于生成LLDP报文(Link LayerDiscovery Protocol,链路层发现协议)并定期下发到网络交换机,以及接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构。具体地,每隔一个预定的超时周期网络拓扑单元33就会调用生成器功能,在每个调用期间,网络拓扑单元33生成LLDP报文,并将LLDP报文发送至其管理的网络交换机2,网络交换机2将LLDP报文发送至相邻的网络交换机2,接收到由其余网络交换机2转发的LLDP报文的网络交换机2将该LLDP报文上传至网络拓扑单元33。网络拓扑单元33通过接收的LLDP报文推断链路级连接情况,进而得到网络拓扑结构。较佳地,网络拓扑结构被存储在一个邻接表中,网络拓扑结构能够表示为连通图G=(V,E),其中V是节点的集合,E是有向边的集合。
网络负载监测单元34,用于定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。具体地,网络负载监测单元34可以定期地查询、巩固和存储所有的网络交换机2的统计数据,这些数据,能够用于计算通信网络的网络交换机2的负载和链路的负载,进而用于大象流路径的计算。较佳地,从网络中所有的网络交换机2上,基于每个表、每个流和每个端口收集的统计信息,以快照对象的形式被存储在内存中。每个快照以一个时间序列号作为标识,其在每个时间间隔后增1,从而能够识别特定时间的网络状况。为了节省存储空间,只有最近的2个快照被保持在内存中。
本实施例中,大象流路径计算单元31,利用路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重,包括:
获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I,具体地,可以从被标记为大象流的数据包(如图3所示的MarkedPackets)中得数据流的源地址和目的地址,进而使用各种网络拓扑算法获取可用的路径。进一步地,对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作,以计算路径的权重:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令λkji(0≤k≤Kji-1)为链路k的负载;令ckji(0≤k≤Kji-1)为链路k的容量。
那么,可以通过以下公式(1)计算各链路的链路利用率,其中,LUkji为链路k的链路利用率。
LU kji = λkji Ckji - - - ( 1 )
可以通过以下公式(2)计算路径的权重,其中,wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
Figure BDA0000451419780000122
本实施例中,经过大象流路径计算单元31的计算,从某一个交换机流出的支持大象流的对应路径的流量分配比例,与所述路径的权重成正比。例如,从某一个交换机流出的支持一个大象流的路径共有四条,权重分别为4、6、7、3,则将大象流的流量按照20%、30%、35%、15%的比例分发。
由于负载轻的路径权重高,因此向负载轻的路径分发的大象流的流量大,从而达到负载均衡,改善了网络的整体性能。
由上所述可知,本实施例中,网络交换机2(例如,OpenFlow交换机)的大象流上报单元21将被标记的数据包转发到网络管理***3。网络管理***3的大象流路径计算单元31接收到数据包后,将提取数据流的源地址和目的地址,然后将咨询网络拓扑单元33,以得到源主机与目标主机之间的拓扑信息,并依据这些信息计算所有可能的最短路径。一旦所有最短路径被计算出来后,由网络负载监测单元34提供的统计信息将被用于计算每个路径的负载。然后大象流路径计算单元31将按照当前各个路径的负载情况,用加权多路径路由算法,计算每个候选路径的权重,并将计算后得到的路径及其权重信息传递给路径管理单元32,由其负责将这些路径转换成相关网络交换机2的流条目,最后下发到网络交换机2上。
图6(a)为使用等价多路径路由算法的一种应用场景的示意图。图6(b)为本发明一实施例的一种应用场景的示意图。图6(a)和图6(b)描述了数据中心的一个应用场景,两台位于Pod1中的服务器向同一目的地Pod4同时传送两条大象流,传送速度分别是500Mbps和300Mbps。这种通信模式在数据中心中是很常见的,例如分布式大数据处理应用就会产生这种通信模式。假设核心层网络交换机1中的端口1已经处理了大批流量,端口利用率已达80%,而网络交换机2的端口1处于轻载状态,端口利用率只有40%。如果采用等价多路径路由算法(ECMP),这两个速率大、存在时间长的大流可能会发生哈希碰撞并且最终都走向负载已很高的网络交换机1中的端口1。假设链路带宽是1Gbps,两个大象流聚合后所需的速率是800Mbps,它超过了网络交换机1端口1的剩余可用带宽(200Mbps)。所以此时就会发生拥塞,导致产生该大象流的应用的服务质量下降。在这个例子中,如果使用本发明公开的方案的话,这两个大象流就可以都达到它们所需的传输速率。由于核心层交换机1的端口1最多只能传输额外的200Mbps,这甚至不能满足带宽要求较小的大象流(所需的速率是300Mbps)。因此,最佳的转发方案是在网络聚合层的网络交换机AGG1处将两个大象流聚合,然后将聚合的大象流按照与链路负载成反比的比例分割转发到核心层交换机1的端口1和交换机2的端口1处,例如,两条链路传送的流量速率分别为200Mbps、600Mbps。这样解决了拥塞问题,提高了网络利用率,不会对产生大象流的应用的服务质量产生损害。
图7为使用本发明与使用现有技术的网络时延的对比示意图。
本实施例中,使用OpenFlow网络模拟器mininet搭建了一个测试环境,拓扑结构如图6(a)、图6(b)所示,网络交换机都是基于软件的OpenFlow交换机,其使用的是Openflow协议1.3版,本发实施例的支持大象流的网络管理方法,尤其是加权路由算法运行在NOX控制器上。同时,在NOX控制器上实现了等价多路径(ECMP)路由算法和单路径路由算法作为对照。
进一步地,模拟产生一个大象流和老鼠流共存的流量模式。每个数据流由拥有相同TCP五元组(源IP,源端口,目的IP地址,目的端口,协议类型)的数据包序列组成。数据流的目的地址均匀地分布在网络中。流量模式符合泊松分布,得到如图7、图8、图9所示的测试结果。
图7的横轴为网络负载(单位为Mbps)纵轴为时延(单位为微秒),本实施例可以通过增加大象流产生的流量占所有流量的比例(例如,比例范围为95.6%-99.2%)来增加整体负载。随着网络负载的增加,使用单路径路由的时延由于严重的数据流碰撞而增加很快。相反,使用ECMP和使用加权路由算法都可以有效地控制时延并在负载很高的情况下才出现性能的下降。当大象流比例足够高时,使用ECMP的时延也开始大幅增长,而加使用加权路由算法的时延仍然表现良好,优于使用ECMP获得的时延。
图8为使用本发明与使用现有技术的网络吞吐量的对比示意图。图8的横轴为网络负载(单位为Mbps)纵轴为吞吐量(单位为Mbps),使用单路径路由和使用ECMP迅速达到了瓶颈,因为当网络中出现热点后大量数据包被堵塞在网络中。使用加权路由算法相比使用ECMP吞吐量提高了大约10%。
图9为使用本发明与使用现有技术的链路利用率的对比示意图。图9的横轴为网络负载(单位为Mbps)纵轴为链路利用率。当网络负载达到100%时,使用单路径路由的平均链路利用率为70%,使用ECMP的平均链路利用率为84%,而使用加权路由算法的平均链路利用率为92%。
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。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种支持大象流的网络管理方法,其特征在于,该方法包括:
在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;
网络管理***生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述转发表包括流表和组表;
所述流表包括目的地址和对应的动作域,所述动作域分别指向一个组表;
所述组表分别包括多个动作项目,所述动作项目分别包括路径的权重和网络交换机的操作指令。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,该方法还包括:
生成LLDP报文并定期下发到网络交换机;接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构;
定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重,包括:
获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I;对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令链路k的负载为λkji(0≤k≤Kji-1);令链路k的容量为ckji(0≤k≤Kji-1);
计算各链路的链路利用率:
Figure FDA0000451419770000011
LUkji为链路k的链路利用率;
计算路径的权重:
Figure FDA0000451419770000021
wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
5.一种网络管理***,其特征在于,所述网络管理***包括:
大象流路径计算单元,用于在检测到网络中的大象流时,提取大象流的源地址和目的地址,获取源地址和目的地址之间的多个路径,利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;
路径管理单元,用于生成网络交换机的转发表,并将转发表发送至网络交换机,所述转发表包括支持大象流的对应路径的权重和网络交换机的操作指令,供网络交换机执行所述转发表,将大象流的流量按照路径的权重分发。
6.如权利要求5所述的网络管理***,其特征在于,所述网络管理***还包括:
网络拓扑单元,用于生成LLDP报文并定期下发到网络交换机,以及接收网络交换机上传的LLDP报文,通过接收的LLDP报文得到网络拓扑结构;
网络负载监测单元,用于定期轮询网络交换机的统计数据,以获取网络交换机的负载和网络链路的负载。
7.如权利要求5所述的网络管理***,其特征在于,
所述大象流路径计算单元,用于利用所述路径的网络负载和网络拓扑结构计算支持大象流的对应路径的权重;
其中,所述大象流路径计算单元,用于获取代表源地址和目的地址之间所有可用路径的集合,令所述路径的数目为I;
所述大象流路径计算单元,进一步用于对每一路径i(0≤i≤I-1)执行以下操作,以计算路径的权重:
令其包括的子路径的数目为Ji;令子路径j包括的链路的数目为Kji(0≤j≤Ji-1);令链路k的负载为λkji(0≤k≤Kji-1);令链路k的容量为ckji(0≤k≤Kji-1);
计算各链路的链路利用率:
Figure FDA0000451419770000031
LUkji为链路k的链路利用率;
计算路径的权重:
Figure FDA0000451419770000032
wi∈{0,1,...,9}为路径i的权重。
8.一种网络交换机,包括:
大象流上报单元,用于从接收到的数据流中选取标记为大象流的数据流并将所选取的数据流上报至网络管理***;
转发单元,用于接收并执行网络管理***发送的转发表,将大象流的流量按照转发表中的权重分发。
9.一种通信网络,包括:
如权利要求5至7任一项所述的网络管理***;以及
信号连接于所述网络管理***的如权利要求8所述的网络交换机。
CN201310752282.6A 2013-12-31 2013-12-31 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络 Expired - Fee Related CN103716208B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310752282.6A CN103716208B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310752282.6A CN103716208B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103716208A true CN103716208A (zh) 2014-04-09
CN103716208B CN103716208B (zh) 2017-06-30

Family

ID=50408813

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310752282.6A Expired - Fee Related CN103716208B (zh) 2013-12-31 2013-12-31 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103716208B (zh)

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104468353A (zh) * 2014-12-26 2015-03-25 深圳市新格林耐特通信技术有限公司 基于sdn的数据中心网络流量管理方法
CN104767694A (zh) * 2015-04-08 2015-07-08 大连理工大学 一种面向Fat-Tree数据中心网络架构的数据流转发方法
CN105282044A (zh) * 2014-07-01 2016-01-27 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于OpenFlow协议的网络多路径实现方法及***
CN105376178A (zh) * 2015-12-07 2016-03-02 北京邮电大学 一种数据传输的方法和装置
CN106209669A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 中国人民解放军国防科学技术大学 面向sdn数据中心网络最大概率路径流调度方法及装置
CN106301921A (zh) * 2016-08-16 2017-01-04 清华大学 基于隧道的大象流量传输调度方法及***
WO2017000243A1 (zh) * 2015-06-30 2017-01-05 华为技术有限公司 一种路由的方法、相关设备及***
CN106330730A (zh) * 2015-06-30 2017-01-11 中兴通讯股份有限公司 组播控制方法和装置
CN106506395A (zh) * 2016-11-28 2017-03-15 迈普通信技术股份有限公司 一种业务流调度方法及装置
CN107592272A (zh) * 2017-10-17 2018-01-16 盛科网络(苏州)有限公司 一种基于源ip地址进行负载均衡的方法及装置
CN107637030A (zh) * 2015-05-19 2018-01-26 阿尔卡特朗讯公司 用于自调整适应性路由的方法和装置
CN107682258A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 北京邮电大学 一种基于虚拟化的多路径网络传输方法及装置
US10263883B2 (en) 2016-12-14 2019-04-16 International Business Machines Corporation Data flow configuration in hybrid system of silicon and micro-electro-mechanical-switch (MEMS) elements
CN110505148A (zh) * 2019-07-24 2019-11-26 烽火通信科技股份有限公司 实现加权多路径的方法及***
CN110572332A (zh) * 2019-08-30 2019-12-13 西南交通大学 网络设备报文观测数据采集任务划分方法
CN112260950A (zh) * 2020-10-19 2021-01-22 桂林电子科技大学 一种基于业务优先级区分的云存储网络组播流调度方法
CN112311674A (zh) * 2019-07-31 2021-02-02 北京华为数字技术有限公司 报文发送方法、装置及存储介质
CN112751781A (zh) * 2019-10-31 2021-05-04 阿里巴巴集团控股有限公司 流量数据的处理方法、装置、设备及计算机存储介质
CN114884883A (zh) * 2022-06-16 2022-08-09 深圳星云智联科技有限公司 一种流量转发方法、装置、设备及存储介质
WO2023169407A1 (zh) * 2022-03-08 2023-09-14 华为技术有限公司 一种下发路由表的方法及相关装置
US12015539B2 (en) 2022-04-21 2024-06-18 VMware LLC Mitigating oversubscription of traffic to edge nodes in a data center

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102004003548B3 (de) * 2004-01-23 2005-06-30 Siemens Ag Optimierung der Verkehrsverteilung bei Mehrwegerouting
CN102984064A (zh) * 2012-12-28 2013-03-20 盛科网络(苏州)有限公司 区分转发大象流的方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张进 等: "加权多路径路由在LEO卫星星座组网中的仿真应用", 《电讯技术》 *

Cited By (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105282044A (zh) * 2014-07-01 2016-01-27 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于OpenFlow协议的网络多路径实现方法及***
CN105282044B (zh) * 2014-07-01 2018-08-07 上海宽带技术及应用工程研究中心 基于OpenFlow协议的网络多路径实现方法及***
CN104468353A (zh) * 2014-12-26 2015-03-25 深圳市新格林耐特通信技术有限公司 基于sdn的数据中心网络流量管理方法
CN104767694A (zh) * 2015-04-08 2015-07-08 大连理工大学 一种面向Fat-Tree数据中心网络架构的数据流转发方法
CN104767694B (zh) * 2015-04-08 2017-10-13 大连理工大学 一种面向Fat‑Tree数据中心网络架构的数据流转发方法
CN107637030A (zh) * 2015-05-19 2018-01-26 阿尔卡特朗讯公司 用于自调整适应性路由的方法和装置
US10630592B2 (en) 2015-06-30 2020-04-21 Huawei Technologies Co., Ltd. Routing method, related device, and system
CN106330730A (zh) * 2015-06-30 2017-01-11 中兴通讯股份有限公司 组播控制方法和装置
WO2017000243A1 (zh) * 2015-06-30 2017-01-05 华为技术有限公司 一种路由的方法、相关设备及***
US11509584B2 (en) 2015-06-30 2022-11-22 Huawei Technologies Co., Ltd. Routing method, related device, and system
CN105376178A (zh) * 2015-12-07 2016-03-02 北京邮电大学 一种数据传输的方法和装置
CN105376178B (zh) * 2015-12-07 2019-03-15 北京邮电大学 一种数据传输的方法和装置
CN106209669A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 中国人民解放军国防科学技术大学 面向sdn数据中心网络最大概率路径流调度方法及装置
CN106209669B (zh) * 2016-06-30 2019-06-07 中国人民解放军国防科学技术大学 面向sdn数据中心网络最大概率路径流调度方法及装置
CN106301921A (zh) * 2016-08-16 2017-01-04 清华大学 基于隧道的大象流量传输调度方法及***
CN106301921B (zh) * 2016-08-16 2019-05-14 清华大学 基于隧道的大象流量传输调度方法及***
CN106506395A (zh) * 2016-11-28 2017-03-15 迈普通信技术股份有限公司 一种业务流调度方法及装置
US10263883B2 (en) 2016-12-14 2019-04-16 International Business Machines Corporation Data flow configuration in hybrid system of silicon and micro-electro-mechanical-switch (MEMS) elements
CN107682258A (zh) * 2017-09-27 2018-02-09 北京邮电大学 一种基于虚拟化的多路径网络传输方法及装置
CN107592272A (zh) * 2017-10-17 2018-01-16 盛科网络(苏州)有限公司 一种基于源ip地址进行负载均衡的方法及装置
CN107592272B (zh) * 2017-10-17 2020-10-27 盛科网络(苏州)有限公司 一种基于源ip地址进行负载均衡的方法及装置
CN110505148A (zh) * 2019-07-24 2019-11-26 烽火通信科技股份有限公司 实现加权多路径的方法及***
CN112311674A (zh) * 2019-07-31 2021-02-02 北京华为数字技术有限公司 报文发送方法、装置及存储介质
CN112311674B (zh) * 2019-07-31 2022-02-25 北京华为数字技术有限公司 报文发送方法、装置及存储介质
CN110572332B (zh) * 2019-08-30 2022-08-26 西南交通大学 网络设备报文观测数据采集任务划分方法
CN110572332A (zh) * 2019-08-30 2019-12-13 西南交通大学 网络设备报文观测数据采集任务划分方法
CN112751781A (zh) * 2019-10-31 2021-05-04 阿里巴巴集团控股有限公司 流量数据的处理方法、装置、设备及计算机存储介质
CN112260950A (zh) * 2020-10-19 2021-01-22 桂林电子科技大学 一种基于业务优先级区分的云存储网络组播流调度方法
WO2023169407A1 (zh) * 2022-03-08 2023-09-14 华为技术有限公司 一种下发路由表的方法及相关装置
US12015539B2 (en) 2022-04-21 2024-06-18 VMware LLC Mitigating oversubscription of traffic to edge nodes in a data center
CN114884883A (zh) * 2022-06-16 2022-08-09 深圳星云智联科技有限公司 一种流量转发方法、装置、设备及存储介质
CN114884883B (zh) * 2022-06-16 2024-01-30 深圳星云智联科技有限公司 一种流量转发方法、装置、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN103716208B (zh) 2017-06-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103716208A (zh) 支持大象流的网络管理方法、***、交换机和网络
US10771389B2 (en) Virtual tunnel endpoints for congestion-aware load balancing
CN109547340B (zh) 基于重路由的sdn数据中心网络拥塞控制方法
Shah et al. Congestion control algorithms in wireless sensor networks: Trends and opportunities
Li et al. OpenFlow based load balancing for fat-tree networks with multipath support
Liu et al. SDN based load balancing mechanism for elephant flow in data center networks
WO2020236277A1 (en) System and method for facilitating tracer packets in a data-driven intelligent network
US7902973B2 (en) Alarm reordering to handle alarm storms in large networks
CN102263697B (zh) 一种聚合链路流量分担方法和装置
Gelenbe et al. Adaptive qos routing for significant events in wireless sensor networks
CN102238072B (zh) 一种动态选择路由的方法及clos交换网***
Kanagevlu et al. SDN controlled local re-routing to reduce congestion in cloud data center
Trestian et al. MiceTrap: Scalable traffic engineering of datacenter mice flows using OpenFlow
CN102123088B (zh) 建立te隧道的方法及设备
Trestian et al. OFLoad: An OpenFlow-based dynamic load balancing strategy for datacenter networks
Cui et al. Difs: Distributed flow scheduling for data center networks
CN106209669A (zh) 面向sdn数据中心网络最大概率路径流调度方法及装置
CN106961387A (zh) 一种基于转发路径自迁移的链路型DDoS防御方法及***
CN105915467A (zh) 一种面向软件定义的数据中心网络流量均衡方法及装置
CN108337179A (zh) 链路流量控制方法及装置
CN101789949A (zh) 一种实现负荷分担的方法和路由设备
Li et al. Amtcp: an adaptive multi-path transmission control protocol
CN113746751A (zh) 一种通信方法及装置
Yuan et al. Congestion control for wireless sensor networks: A survey
CN109039941B (zh) 数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20170630