隨著軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network,SDN)的迅猛發(fā)展,單控制器部署的固有缺陷逐漸顯露出來(lái),多控制器部署已成為必然趨勢(shì)。但由于控制器數(shù)量以及放置位置對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能具有決定性的影響,且在解決該問題時(shí)權(quán)衡因素多、計(jì)算復(fù)雜度高,嚴(yán)重阻礙了SDN在數(shù)據(jù)中心和廣域網(wǎng)的應(yīng)用。首先闡述了放置問題的本質(zhì)和通用的求解步驟;其次基于網(wǎng)絡(luò)模型詳述了部署策略的核心構(gòu)件,即優(yōu)化目標(biāo)、搜索算法;然后綜合國(guó)內(nèi)外的研究,將部署策略分為靜態(tài)部署和動(dòng)態(tài)部署兩大類,并著重對(duì)比了典型策略的優(yōu)缺點(diǎn);最后展望未來(lái)的研究方向。

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【文章目錄】：
1 引言
2 多控制器放置問題
3 部署策略的核心構(gòu)件
    3.1 建模和符號(hào)設(shè)定
    3.2 常見的優(yōu)化目標(biāo)
        3.2.1 最小化通信代價(jià)
        3.2.2 最大化可靠性
            (1)最小化控制鏈路故障
            (2)避免節(jié)點(diǎn)孤立
            (3)最小化控制鏈路擁塞
        3.2.3 最小化時(shí)延
            (1)交換機(jī)與控制器的時(shí)延
            (2)控制器間的傳輸時(shí)延
        3.2.4 負(fù)載均衡
            (1)交換機(jī)產(chǎn)生的負(fù)載都相同
            (2)交換機(jī)產(chǎn)生的負(fù)載不同
    3.3 常用的搜索算法
        3.3.1 聚類算法
        3.3.2 多目標(biāo)規(guī)劃算法
        3.3.3 貪婪算法
        3.3.4 啟發(fā)式算法
        3.3.5 博弈算法
        3.3.6 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)算法
        3.3.7 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
4 多控制器部署策略
    4.1 靜態(tài)部署
        4.1.1 聚類算法
        4.1.2 多目標(biāo)規(guī)劃算法
        4.1.3 貪婪算法
        4.1.4 啟發(fā)算法
        4.1.5 博弈算法
        4.1.6 學(xué)習(xí)自動(dòng)機(jī)算法
        4.1.7 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
    4.2 動(dòng)態(tài)部署
        4.2.1 貪婪算法
        4.2.2 啟發(fā)算法
        4.2.3 博弈算法
        4.2.4 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
5 未來(lái)與展望
    (1)高效算法。
    (2)多控制器動(dòng)態(tài)部署策略。
    (3)耗能指標(biāo)。
    (4)控制器的處理時(shí)延。



本文編號(hào)：3920503