文摘
目前,边缘计算的出现为物联网提供低延迟和高效的计算(物联网)。然而,新的体系结构、协议和安全技术的边缘计算在使用前需要验证和评估。由于网络仿真基于云平台在可伸缩性和忠诚的优势,它可以提供一个有效的网络环境来验证和评估新优势的计算机技术。因此,我们提出了一个高性能的仿真技术支持路由协议基于云平台。首先,我们把OpenStack作为一个基本的网络环境。提高性能和可伸缩性的路由仿真,然后设计路由仿真架构根据软件定义网络(SDN)和设计集群调度机制。最后,设计的开放式最短路径优先(OSPF)协议与物理路由器可以支持沟通。通过大量的实验中,我们证明这项技术不仅可以提供一个现实的OSPF协议的开销和性能也有明显的优势路由节点相比其他网络仿真技术。此外,控制器的实现集群提高仿真规模的可扩展性。
1。介绍
物联网(物联网)技术是互联网的延伸,指的是数十亿世界各地的物理设备都连接到互联网。因为超级低成本电脑芯片和无线网络的发展(1),可以把所有的物体变成物联网的一部分,如耐磨快速检测(POCT)系统(2),它提供了方便立即诊断结果。物联网的快速发展,大量的边缘被爆炸产生的数据。计算边缘出现的必要性来处理这些数据(3- - - - - -5]。边缘计算避免问题的宽带放缓扩张和中央云服务器之间数据传输的延迟和边缘设备。可以处理大量的边缘数据edge-layer,实现低延迟和高效的数据处理。
目前,越来越多的协议和体系结构提出了边缘计算(6- - - - - -8]。因此,迫切需要有一个测试平台边缘计算提供网络虚拟化和计算现实主义以较低的成本来验证这些新的协议和架构。曾庆红et al。(9]表明,边缘计算测试平台主要由两个方面组成:网络和计算。它还提出EmuEdge,混合仿真器基于Linuxnetns计算仿真和Xen完整的边缘。Coutinho et al。10)提供一个框架体系结构创建虚拟雾雾帮助研究人员测试和评估应用程序的环境。
虽然上述两种方法可以提供解决方案评估和测试计算,他们在网络虚拟化性能瓶颈。在[9),这个方法使用Linuxnetns和Xen提供测试平台的基本环境计算边缘。然而,Xen虚拟化不是一样方便和高效的云平台(11]。Coutinho et al。10]使用Mininet [12)建立一个模拟网络雾虚拟化环境。与云平台相比,Mininet可能产生错误的结果,如果他们管理不足之间的交互仿真环境和操作系统,是在应用程序和虚拟链接(13]。
云平台(14,15)可以提供高保真基本的网络环境,网络仿真。OpenStack云平台已经成为了标准,因为它是开源的,可伸缩的,和灵活的16- - - - - -18]。因此,网络仿真基于OpenStack的一个研究热点。目前,有两个路由基于OpenStack的仿真技术。一是使用“qrouter”组件OpenStack实现路由仿真。Mengdong et al。19)提出了一种高通量路由仿真解决方案基于“qrouter”,但由于缺少路由协议设计、应用场景是有限的。另一个是集成虚拟化技术,如基于内核的虚拟机(KVM) [20.和码头工人21),与路由软件技术,如斑驴(22),XORP (23],然后单击[24),实现路由仿真。解决方案采用一个封闭的路由器体系结构与物理资源紧密结合,操作系统和网络应用程序。因此,每个路由节点需要独立的系统空间和依赖于一个虚拟机,这意味着这些解决方案需要占据大量的物理资源部署大规模网络模拟,从而增加成本。在性能方面,在OpenStack需要多个虚拟机之间的通信转发Linux-bridge [25]和Open vSwitch (ov) [26),导致贫困的问题链接路由仿真解决方案的性能。
在这种情况下,为了减少开销和提高性能,本文结合了软件定义网络(SDN) [27)和OpenStack技术提出一种高性能路由仿真技术。OpenStack技术可以提供一个低成本和现实基本网络仿真环境。SDN技术可以优化路由仿真技术的体系结构。优化的路由节点架构仅负责处理数据包根据流规则分布的控制器。因此,每个路由节点不需要一个独立的系统空间,这减少了仿真开销。在性能方面,因为路由节点优化的架构是由机汇桥,实现高转发性能。我们设计开放最短路径优先(OSPF)协议,这是一个动态的协议和传输路由信息。此外,我们还设计一个集群调度机制安排多个控制器来提供控制服务。总结了本文的主要贡献如下:(1)我们提出一个高性能路由仿真体系结构。这种体系结构可以有效地降低模拟开销和提高模拟性能。此外,负载均衡的设计可以提高吞吐量的链接在拥堵的情况。(2)我们意识到这个路由的OSPF协议仿真技术。OSPF协议的实现不仅使路由节点与物理路由器通信但也可以用来分析OSPF攻击。(3)我们设计控制器集群加强控制的能力。集群控制器确保所有路由节点可以同时控制多个控制器,大大提高了仿真规模可伸缩性。
剩下的纸是组织如下。部分2描述了一些关于网络仿真的相关工作。节3,我们介绍了体系结构、路由功能,OSPF的功能。我们在部分介绍链接的负载平衡4和控制器的负载平衡部分5。部分6评估它的功能和性能。我们在部分总结本文7。
2。相关工作
网络仿真测试平台边缘计算的一个方面。相关的路由仿真解决方案如下。
曾庆红et al。(9基于Linux)提出一个混合仿真器netns和Xen的完整边缘计算仿真,叫做EmuEdge。EmuEdge采用netnsnetwork-bounded节点与Xen虚拟化并提供完整系统虚拟化相结合的仿真计算和网络平面计算平台的优势。Coutinho et al。10)提供一个框架体系结构创建雾台在虚拟化环境中,它使用Mininet建立一个模拟网络。因为两个解不把云平台,他们缺乏方便,可伸缩性和规模。
NS3 [28同时采用OPNET [],29日],Glomosim [30.)广泛采用模拟网络环境。虽然这些解决方案能够提供可再生的和方便的网络模拟,他们有缺陷在忠诚和忽略一些重要的细节表演。因此,这些网络模拟器不能提供现实网络的结果(31日]。
云计算平台可以提供优秀的网络仿真环境至关重要。在[19),一种仿真技术提出了基于集中式路由引擎和分布式路由器部署。“qrouter”的技术使用中子(32)构建一个复杂的模拟网络。然而,这个解决方案不支持标准的动态路由协议,导致无法连接物理路由器通过路由协议互相学习工艺路线,从而限制了其应用。路由模拟软件提供基本支持路由仿真解决方案基于云计算和虚拟化技术。在[33),斑驴上部署一个虚拟机,提供各种路由功能仿真。黄等。34使用Linux容器(LXC) (35)提供一个虚拟路由器和使用环境运行Xtensible开放路由器平台(XORP)或单击建立路由节点。然而,路由仿真解决方案(33,34)构建路由节点通过在虚拟机部署路由模拟软件,导致缺陷开销和路由节点在路由仿真网络的性能。
3所示。路由仿真设计
3.1。体系结构设计
OpenStack,主流的云计算平台技术,可以提供优秀的操作和一个基本的网络环境,网络仿真以其高可伸缩性、高保真、低成本(36]。SDN技术优化路由仿真架构通过转发层和控制层的分离,有效地减少了仿真开销和提高模拟性能(27]。因此,我们提出一个高性能路由仿真体系结构基于OpenStack和SDN技术。的体系结构由五结构互连层,数据转发层,控制层、决策层和集群调度层。
这种多层结构可以细化任务,提高系统的可伸缩性和可靠性(37]。互连层的底层架构,负责与OpenStack虚拟网络的互连。数据转发层负责处理数据包根据流规则。控制层和决定层体系结构的重要组成部分。控制层过程的信息提交的数据转发层根据应用程序指定的细粒度的需求决定层的每个路由节点和分发流程规则。决定层为系统通过各种应用程序提供了各种功能,包括监视、路由和OSPF。集群调度层缓解的压力控制器通过调度多个控制器提供控制服务同时提高仿真规模的可伸缩性。
图1显示路由仿真技术的体系结构。详细介绍如下。(1)互联层:路由仿真技术实现通信与OpenStack虚拟网络通过互连层。与中子API (38),虚拟网络互连层使用一个OpenStack添加路由节点的网络接口。OpenStack的路由节点可以发送数据包通过这个网络虚拟网络接口。(2)数据转发层:这一层是由机汇桥设备和每个桥设备代表了一个模拟网络中的路由节点。每个路由节点连接到的网络接口的ov中子通过互连层。每个节点处理数据包提交的互连层根据流表规则分布的上层和提交信息,如端口状态、交通状况和网络控制层的请求。(3)控制层:路由仿真技术通过集中控制管理整个仿真网络。作为一个开源SDN控制器基于Python, Ryu [39促进人员的学习和研究。因此,我们采用Ryu作为控制器的控制层。Ryu负责处理信息提交的数据转发层根据应用程序指定的细粒度的需求决定层的每个路由节点和分发流程规则。(4)决定层:一层是至关重要的在路由仿真体系结构,由一个网络感知应用,网络监控应用,路由应用,OSPF程序,和一个数据库。每个应用程序执行其职责来实现不同的功能。网络感知的应用程序获得仿真网络的拓扑信息并将其写入数据库。网络监控应用程序监控每个路由节点的流量和流规则信息实时并将其写入数据库。路由应用程序负责计算模拟网络中所有转发路径和生成流规则基于这些路径。OSPF程序负责提供标准的OSPF动态路由协议(40)和支持与物理路由器的路由交流。网络感知应用和路由应用协同工作提供路由功能,将部分中描述3所示。2。节3所示。3中,我们将介绍如何实现OSPF的OSPF协议应用。部分4将链接的负载均衡实现的网络感知应用程序,网络监控软件和路由应用程序。(5)集群控制器:控制层和决策层组成路由控制器,和一群路由控制器组成集群控制器。每个路由控制器将监测它的负载信息(包括连接节点的数量和管理IP地址)的数量和提交到集群调度层通过消息队列RabbitMQ的(41]。(6)集群调度层:根据负载信息的路由控制器,集群的负载平衡调度中心可以提供控制器,将介绍部分5。
3.2。实现高性能路由功能
路由功能的路由节点的主要功能,它允许不同的网络相互通信。因此,我们通过网络感知应用程序实现路由功能和路由层的应用程序决定。每个应用程序的工作流程如图2。
根据图2,网络感知应用程序负责整个网络的拓扑结构和路由应用程序负责生成和分发流程规则。首先,网络感知应用程序获得通过调查每个路由节点和连接信息吸引了整个网络的拓扑结构基于这些信息。然后,路由应用程序解析数据包获取源和目的节点的信息和计算最优路径的迪杰斯特拉算法(42根据拓扑两个节点之间的]。最后,基于路径和路由应用程序生成流规则分配路由路径中的节点。图3显示了路由和转发的过程。
可以看到从图3在互连层数据包到达时,他们将提交数据转发层(我在图匹配流规则3)。在数据转发层,数据包将被匹配到流规则基于目标网络,协议类型,和其他领域。如果数据包无法匹配,数据转发层提交信息包的头信息到控制层(2图3)。然后,控制层计算最优路径和生成流规则的网络感知应用和路由应用决定层(第三图3)。最后,控制层分布流规则(IV路由节点图3)。如果数据包成功匹配,数据包将减少1的TTL防止数据包生成网络中循环。源媒体访问控制(MAC)的数据包被修改的MAC出口港口。目的地MAC修改MAC的下一跳。然后,数据包转发到出口(V图3)。
3.3。OSPF协议的实现
支持建设了一个复杂的模拟网络与其他模拟路由器或物理路由器通过OSPF协议,我们设计的OSPF程序决定层。OSPF协议依赖于五个不同类型的消息建立一个OSPF邻居邻接和交换路由信息。消息包括你好消息、数据库描述符(DBD)消息,链路状态请求(LSR)消息,链路状态更新(路易斯安那州立大学)消息和链路状态确认(LSAck)消息40]。也因此,OSPF程序设计这五个消息。通过邻居发现,数据库信息交换、路由计算,和流动规则分布的四个步骤,应用程序使用这些信息来建立一个OSPF邻居邻接和交换路由信息。OSPF的工作流应用程序如图4。
OSPF程序调用不同的模块根据不同的消息类型。根据图4应用程序解析数据包后,它将确定消息的类型。如果它是一个你好消息,应用程序将调用Hello模块响应消息。如果是DBD消息,应用程序首先调用DBD模块支持链路状态信息的交换,然后调用LSR模块要求详细的链路状态信息。如果是路易斯安那州立大学消息,应用程序将调用守护进程模块存储LSAck模块状态信息和调用的链接回复消息。如果它是一个LSAck消息,应用程序将调用守护进程模块来记录信息。图5显示了OSPF的建立过程。
收到OSPF路由节点数据包时,节点将提交数据包路由控制器进行处理并回复与OSPF邻居路由器包发布的路由控制器(我在图5)。控制器接收OSPF路由数据包时,OSPF程序将构建相应的应答数据包根据OSPF的类型信息和问题的路由节点(2图5)。具体过程如下:(1)邻居发现:当路由控制器接收到邻居你好数据包,OSPF程序构造新的你好数据包和控制层的路由节点的问题。然后,双方建立一个OSPF邻居邻接。(2)数据库信息交换:OSPF程序构造根据链路状态包DBD广告(LSA)信息存储在数据库中维护LSA双方之间信息的交换。然后,根据邻居路由器的DBD数据包,应用构造LSR包请求LSA的详细信息。(3)路由计算:根据数据库中的所有救生设备信息,OSPF程序计算所有最短路径路由SPF演算法(43)并将它们存储在数据库(III图5)。(4)流规则分布:在遍历数据库中的OSPF路由,每个路由解析成转发流表规则和分布式路由节点(IV图5)。
通过以上四个步骤,路由节点建立一个OSPF邻居邻接和物理路由器交换路由信息。
4所示。实现负载均衡的链接
提出了一种负载平衡的链接机制,确保仿真网络仍然可以获得高通量传输路径交通拥堵的情况。实现负载平衡机制通过网络感知应用程序的链接,网络监控软件和路由应用。每个应用的工作流图所示6。
根据图6网络感知应用负责提供仿真网络的拓扑结构。网络监控应用程序负责监控仿真网络的负载信息(包括使用带宽和路由节点的流规则)的数量和计算每条路径的负载值根据拓扑结构和链接的评价模型。计算最优路径路由应用程序负责根据拥塞避免算法基于拓扑和每条路径的负载值。节4.1中,我们将介绍链接的评价模型。拥塞避免算法将在部分4.2。
4.1。评价模型的链接
网络通信过程中,带宽是影响传输质量的关键因素。流规则由每个路由节点的数量可以反映路由节点的负载。因此,我们使用的带宽和数量流规则模型的两个参数。
带宽链接上直接影响数据传输的速度。使用带宽的比例可以有效地反映链接的繁忙程度。一般来说,选择链接使用较低的带宽可以产生高质量的数据传输。中使用的带宽链接可以通过网络监控应用程序轮询每个路由节点和OpenFlow协议(44]。我们使用(1)和(2)获得带宽负载值B(我,j)的链接(我,j)(我,j表示路由节点我,j他们两个相邻节点),带宽我和带宽j分别代表节点的端口的带宽我和j,BW(我,j)代表了带宽的链接(我,j)(因为一个链接有一个节点,每个节点的端口的带宽被认为是不同的,我们需要获得最低的带宽的链接),BW实际(我,j)代表实际使用的带宽的链接(我,j),BW(x,y)代表了带宽的链接(x,y)(x,y节点代表两个相邻节点),{}是所有路由节点的集合:
另一个参数是流动的数量的规则。越流规则维护的路由节点,数据包匹配他们所花的时间就越多。我们使用(3)和(4)获得流动法则的负载值F(我,j)的链接(我,j)(我,j表示路由节点我,j,他们两个相邻节点)f我和fj代表的数量流规则维护的路由节点我,j(一个链接节点的左和右,我们用两个节点的平均价值fn(我,j)为了方便计算),fnx代表流规则维护的路由节点的数量x},{节点是所有路由节点的集合:
我们使用(5)获得的载荷值链接(我,j)命名为l(我,j)通过权重的总和B(我,j)和F(我,j),权重k1和k2:
4.2。拥塞避免算法
在本节中,我们将介绍拥塞避免算法。首先,我们通过网络获取仿真网络的拓扑感知应用和负载值(计算(5)通过网络监控应用程序。然后,我们使用它们作为输入参数的拥塞避免算法计算最优路径在拥堵的情况。算法的伪代码流算法所示1。
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5。集群调度机制
本文采用一种路由仿真体系结构,把转发层和控制层。路由控制器进行的大部分工作,包括网络监控和OSPF网络感知。因此,路由控制器的压力将增加它增加控制的路由节点的数量。为了解决这个问题,本文采用分布式控制的思想,提出了一个集群调度机制。机制平衡多个路由控制器同时控制多个路由节点,从而增加仿真网络的可伸缩性。
首先,部分5.1描述如何实现集群调度机制。然后,我们提出了评价模型的路由控制器部分5.2并提出部分的调度算法5.3。
5.1。集群调度中心
集群调度中心可以同时管理多个路由控制器和均匀分布仿真网络的路由节点路由控制器管理。
如图7、路由控制器负载信息(我在提交数据7和8)通过RabbitMq集群调度中心。路由节点的负载信息包括数量控制的控制器,由控制器IP地址管理的数量(因为路由节点组成的机汇桥不能设置IP地址,控制器需要管理每个访问路由节点的IP地址),和交通南行(路由控制器和路由之间的交互交通节点)。终端是创建一个路由节点的入口点。每当需要创建一个路由节点,终端将在数据发送一个请求(27和8)集群调度中心通过API来获取空闲控制器。
从图可以看出8收到,当负载信息,该中心将计算闲置控制器根据调度算法。此外,它将返回该控制器信息当接收请求信息。
5.2。评价模型的路由控制器
我们提出的评价模型路由控制器和计算每个控制器的负载情况根据负载信息提交的路由控制器。
路由控制器需要提供传输控制协议/ IP堆栈(TCP / IP) (45)和路由计算函数连接路由节点。多个路由节点连接到控制器,控制器的忙。因此,我们定义价值RM我,代表的负载情况我控制器路由节点的数量。公式显示为(6),控制器我表示路由节点连接的数量我th控制器和N代表有N控制器:
在模拟网络中,路由节点的IP地址是由路由管理控制器。控制器负责回答ARP、ICMP、TCP和UDP数据包的IP地址。当IP地址的数量太大,将减少数据包处理的速度。因此,我们定义的值我代表的负载情况我控制器的IP地址。公式显示为(7),地址我代表的数量管理的IP地址我th控制器和N代表有N控制器:
南下的交通太拥挤时,控制器之间的通信和路由节点将被阻塞。因此,我们定义了科幻小说的价值我代表的负载情况我在往南的交通控制器。公式显示为(8)和(9),圣我代表的往南的交通我th控制器,计算在30秒内通过的数据包大小(包t代表的数据包大小t)。科幻小说马克斯代表的最大大小指定南行交通:
5.3。调度算法
本节阐述了调度算法。结合评价模型在前一节中,我们可以计算当前空闲控制器。算法的伪代码流算法所示2。
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在算法的过程2,我们计算每个控制器通过使用(的忙碌10),忙碌= {id1:价值(id1),…,id我:价值(id我),…,idn:价值(idn)}:
最后,我们遍历忙碌寻找最繁忙的控制器并返回它。
6。评价
在本节中,我们的路由仿真技术验证和评估。首先,我们验证路由节点和OSPF的路由和转发功能函数通过实验部分6.2。然后,我们比较了本文路由仿真技术(命名为高性能的技术),在33,34](命名为虚拟化技术),在19](命名为高通量技术)。部分6.3比较三种路由仿真技术的成本,和部分6.4比较性能。最后,在部分6.5和6.6分别,我们评估的影响负载均衡的链接和负载平衡控制器,分别。
6.1。实验环境
在本文中,我们使用四个戴尔服务器构建OpenStack皇后区(版本),并把它作为基本的实验环境。环境如图9和服务器的规格如表所示1。
所有节点的操作系统是Ubuntu 16.04。我们部署高性能的技术Compute1节点和部署虚拟化技术或高通量技术Compute2节点上的比较与我们高性能的技术分开。R6和R7思科的物理路由器。
6.2。验证路由功能的模拟
我们构建模拟网络,如图10Compute1节点。
在图10VM1, VM2 VM3,代表客户,192.168.1.3/24 IP地址,192.168.6.3/24和10.1.9.3/24分别。一个净代表一个虚拟网络,详细信息如表所示2。
模拟网络分为一个高性能的技术网络和物理网络。物理网络由两个思科路由器和连接到物理高性能的技术网络通过net7虚拟网络。两个网络使用OSPF路由交换。
我们把VM1 VM2为例,使用traceroute工具(46)来测试他们是否可以通过转发路由节点和相互通信数据包经过的路径是否正确。
从图11,我们知道VM1可以同VM2和路径是正确的。在高性能的技术网络中,任意两个节点还可以通过转发路由通信节点建立一个相互关联的路由仿真网络创建。
我们把VM1 VM3为例,使用traceroute工具来测试他们是否可以在两种通信网络和数据包经过的路径是否正确。
从图12,我们知道VM1可以同VM3,路径是正确的。它可以证明了仿真网络的构造高性能的技术可以通过OSPF与物理网络交换工艺路线。
在本节中,我们也验证本文路由仿真技术是否支持OSPF协议攻击分析。邻接攻击(47)是一种典型的OSPF协议攻击的方法。我们使用VM1和路由节点Br-R3作为一个例子来模拟这种攻击方法。
邻接攻击篡改路由表通过模拟虚拟OSPF路由器的邻居节点。图13表明VM1模拟的相邻节点BR-R3(192.168.3.100)并成功建立了OSPF邻居BR-R3通过发送OSPF消息,本文验证路由仿真技术支持OSPF协议攻击分析。
6.3。路由开销的仿真比较
路由的开销仿真技术确定网络的大小,可以模拟在相同的物理资源。在本节中,我们比较了CPU和内存消耗的虚拟化技术,高通量技术,高性能的技术。
表3和4显示的结果比较占用CPU和内存是多少当路由节点转发数据包。CPU,相比虚拟化技术,高性能的技术和高通量技术有显著的优势。有10个节点时,虚拟化技术占用了45.6%的CPU,它的50.6倍高性能的技术。在记忆方面,高性能的技术有一个显著的优点。有10个节点时,高性能的技术占用78 MB的内存,小于97.9%虚拟化技术,低于92.3%高通量技术。根据上述比较结果,使用高性能的技术建立一个模拟网络可以有效降低成本。
6.4。比较路由性能的仿真
吞吐量、延迟和丢包率确定路由仿真系统的性能。在本节中,我们比较了虚拟化技术,高通量技术,高性能的技术。
更准确地验证的优点高性能的技术在路由节点的性能,两个实验场景设计:多次反射情况和并发情况。我们设计一个线性拓扑与10个路由节点,如图14与5客户和设计并行拓扑,如图15。我们使用iPerf3 [48)工具来测试吞吐量和丢包率和使用Ping工具测试(49延迟。
图16显示了比较的吞吐量、延迟和丢包率三种路由仿真技术的多次反射情况。
(一)
(b)
(c)
的吞吐量,2-hop形势下,虚拟化技术的吞吐量为11.8 Gbit / s和高通量技术的14.6 Gbit / s。然而,的吞吐量高性能的技术17.2 Gbit / s,这是1.46倍的虚拟化技术的1.18倍高通量技术。随着数量的增加啤酒花,高性能的技术仍有优势。10-hop形势的吞吐量高性能的技术是2.49倍的虚拟化技术的1.24倍高通量技术。
的延迟时间,2-hop情况下,延迟时间的虚拟化技术是1.071和女士吗高通量技术是0.73毫秒。然而,的延迟时间高性能的技术是0.456毫秒,相比降低57%虚拟化技术和相比减少了38%高通量技术。啤酒花的数量的增加,延迟的时间高通量技术和高性能的技术似乎是稳定的,但这的虚拟化技术线性增加。
的丢包率,高通量技术和高性能的技术趋向0,和越来越多的啤酒花,丢包率仍稳定在0。然而,在2-hop情况下,虚拟化技术的丢包率是10%,并将随着啤酒花的数量的增加而增加。
因此,在多次反射的情况下,高性能技术表现良好的吞吐量,延迟和丢包率。
图17显示了比较的吞吐量、延迟和丢包率的三个路由仿真技术并行的情况。
(一)
(b)
(c)
的吞吐量、并发数量增加的情况下,吞吐量的高通量技术和高性能的技术显示了一个线性增长,而的虚拟化技术显示变化不大。当并发的数量是5,的吞吐量虚拟化技术11.92 Gbit / s和高通量技术的39.7 Gbit / s。高性能技术的吞吐量为53.5 Gbit / s,这是虚拟化技术的4.49倍和1.35倍的高通量技术。
的延迟时间,三个技术是稳定的。虚拟化技术是稳定在0.9毫秒,高通量技术是稳定在0.7毫秒,高性能技术是稳定在0.46毫秒。延迟时间的高性能技术的相比减少了49%虚拟化技术和的相比减少了34%高通量技术。
的丢包率,高通量技术稳定在0.4%。的高性能的技术慢慢的随着并发数量的增加将会增加,但虚拟化技术总是有一个高丢包率。
因此,在并发情况下,高性能的技术表现良好的吞吐量和延迟。然而,因为高通量技术使用名称空间(50),它可以处理数据包更稳定在并发情况下,它有一个较低的丢包率高性能的技术。
总之,相比虚拟化技术和高通量技术,高性能的技术在多次反射和并发的情况下具有明显的性能优势。
6.5。比较在链路拥塞情况
在相同的环境中,我们比较了虚拟化技术,高通量技术,高性能的技术(有或没有链接的负载平衡)。我们设计一个测试拓扑结构,如图18。当C1传送许多C3阻止数据包通信链接,我们测试C2和C4的通信路径和吞吐量。结果如表所示5和图19。
从表5和图19我们可以看到,相比虚拟化技术,高通量技术,高性能的技术没有链接的负载平衡,高性能的技术负载平衡的链接可以选择相对空闲链接转发路径的拥塞的情况。由于拥塞链路选择转发路径,的吞吐量虚拟化技术几乎是0 Gbit / s的吗高通量技术4.35 Gbit / s,这的高性能的技术没有链接的负载平衡是9.8 Gbit / s。然而,的吞吐量高性能的技术负载平衡的链接是12.3 Gbit / s。因此,高性能的技术可以提供一个高质量的通信路径在拥堵的情况通过链接的负载平衡。
6.6。验证集群控制器的优点
在本节中,我们比较单一的平均时间控制器和控制器集群(它包含三个控制器)来处理所有数据包。时间越短,可以控制多个路由节点。我们设计一个场景如图20.并使用一个控制器或控制器控制所有路由节点的集群。
在图20.,所有的客户将数据包发送到控制器的模拟网络,所以控制器需要处理这些数据包并返回它们。每个客户端计算数据包的往返延迟和获得的平均时间Tavg通过
在(11),packet_delay我代表发送的数据包的往返时间我客户端,而link_delay我代表了链接的延迟时间我客户端控制器。时间控制器处理的数据包我客户端可以通过减去link_delay我从packet_delay我。在(12),N代表客户的数量。图21显示值的比较Tavg单个集群控制器和控制器之间的不同数量的并发客户端。
随着并发客户数量的增加,单一控制器处理数据包所需的时间大大增加。然而,集群控制器处理数据包所需的时间增加缓慢。因此,集群控制器可以控制多个路由节点和提高仿真规模的可伸缩性。
7所示。结论
提出了一种高性能路由基于云平台的仿真技术,提供了一个网络环境为边缘计算来验证和评估新的架构,协议和安全技术。首先,我们结合OpenStack和SDN技术提出一种高性能路由仿真体系结构。然后,我们实现路由功能,OSPF协议,和负载平衡通过决定层的应用程序的链接。最后,我们提出了一个分布式控制方法,提高控制器的仿真规模集群的可伸缩性。实验表明,与其他路由模拟技术相比,该技术达到减少开销,更高的性能,一个现实的OSPF协议。集群控制器还可以控制多个路由节点比单一控制器。
然而,本文只研究如何支持OSPF协议,和其他动态路由协议(如路由信息协议(RIP)和边界网关协议(东方))需要进一步研究。此外,如何实现控制器的热备份将是后续研究的方向。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作得到了国家自然科学基金(批准号61672264和61672264)和中国国家重点研发项目(批准号2016 yfb0800801)。