刘 霞, 杨桂芹, 邵军花, 蒋占军

(兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070)

0 引 言

随着互联网时代信息的爆炸式增长，云计算、大数据的产生，传统的网络结构已无法满足信息技术的要求。因此软件定义网络(software defined network, SDN)随之产生[1]。

SDN作为一种新兴的网络体系结构，将控制平面与转发平面解耦[2]，交换机将控制器下发的配置信息存储到各自的流表中，由于交换机的流表空间资源有限，不能无限制地储存携带不同配置信息的不同流表项，当数据量庞大时，数据流类型会相应增加，会导致大量数据包涌入控制器的情况出现，降低SDN的性能及效率。

Zarek A等人在实际网络中测试分析，发现了流表项的停滞超时时间与流表资源利用率之间存在一定的关系[3]，此后，研究人员开始陆续采用改进停滞超时时间的方式来对流表进行优化。Kim T等人用AR预测算法对下个取样周期内到达流进行预测，提出了一种动态调整流表项超时时间的方案[4]；Zhu H等人提出了一种能够动态调整停滞超时时间的智能控制机制[5]；付应辉等人提出了FDO算法，引入了资源偏好度，对停滞超时时间的设置进行了一定的改进[6]；Zhang L等人借助排队论提出一种有效利用交换机资源的方案[7]；唐菀等人通过对流表项工作机制的分析，提出了一种动静态流表项转换机制对停滞超时时间进行设置[8]。

上述方法都对SDN中的流表项超时时间进行了一定的研究，但均未考虑到根据网络实际负载，且相应算法复杂，在达到目的的同时增加了控制器负担。……