本文選題：軟件定義網(wǎng)絡 + 二次移動平均��； 參考：《計算機科學》2017年01期

【摘要】：通過對SDN流表更新的研究,發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)絡流量高峰期流表更新不及時的問題。提出了一種基于預測與動態(tài)調(diào)整負載因子的SDN流表優(yōu)化算法。算法首先收集每個單位時間內(nèi)的新增流條目,然后用二次移動平均算法對收集的歷史數(shù)據(jù)進行分析,并估計下一個單位時間內(nèi)新增的流條目,最終根據(jù)負載因子動態(tài)調(diào)整交換機流表中流條目的停滯超時時間。實驗結果表明,該算法提高了流表匹配率和數(shù)據(jù)成功轉發(fā)率,增加了活動流表項的數(shù)量。
[Abstract]:Through the research on the update of SDN flow table, it is found that the update of the peak flow table of network traffic is not timely. A SDN flow table optimization algorithm based on forecasting and dynamically adjusting load factor is proposed. The algorithm first collects the new stream entries per unit time, then uses the quadratic moving average algorithm to analyze the collected historical data, and estimates the new stream entries in the next unit time. Finally, the static timeout of the flow item in the switch flow table is dynamically adjusted according to the load factor. Experimental results show that the algorithm improves the matching rate of stream table and the rate of successful data forwarding, and increases the number of active flow table items.
【作者單位】： 鄭州大學信息工程學院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金資助項目(2012CB315901) 國家自然科學基金資助項目(61379079) 河南省國際合作項目(152102410021)資助
【分類號】：TP393.02

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前8條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

相關期刊論文 前5條

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本文編號：1920507