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Nimble:一种适用于OpenFlow网络的快速流调度策略
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2015.5.1
  • 页码:1056-1056
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院大学,北京100049, [2]中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金(61221062,61331008,61202056); 中国科学院战略性先导科技专项(XDA06010401)资助
  • 相关项目:超并行高效能计算机体系结构与设计方法研究
中文摘要:

突发流量是导致网络拥塞和丢包的重要原因之一.减少网络拥塞的一种方法是在多条可达路径间均衡网络流量,如等价多路径(Equal-Cost Multi-Path,ECMP)路由.然而,大多数等价多路径路由或者静态地将不同的流/数据包哈希到不同的路径,或者依赖于局部的/过时的路径状态信息.OpenFlow技术利用集中式控制器控制网络行为,为控制器根据全局网络状态信息进行动态的数据流优化提供了可能.然而,采用基于轮询的网络状态探测机制在处理突发流量问题上面临诸多困难.文中提出一种用于OpenFlow网络的快速流调度策略,称为Nimble.Nimble架构扩展了OpenFlow协议的packet-in消息,由网络设备自主监测设备状态,并在网络出现拥塞时通过扩展的packet-in消息主动向控制器通告拥塞信息.模拟结果显示Nimble策略能够以近于零的时延检测网络链路拥塞,从而有效提高网络性能.

英文摘要:

Bursty traffic is one of the most important reasons that cause network congestion and packet loss. One way to red/ace network congestion is to load balance traffic among multiple paths, such as ECMP (Equal-Cost Multi-Path) routing. However, most of ECMP routing algo- rithms either statically hash different flows/packets to separate paths, or depend on local/stale path load information. OpenFlow provides a new possibility to dynamically schedule flows according to global network status using centralized controllers. However, the poll-based mechanism to sense network status makes it hard to handle bursty traffic. In this paper, we propose a fast flow scheduling strategy for OpenFlow networks, namely the Nimble. The Nimble detects congestion by switches themselves, and exploits the extended packet-in message to notify the controllers as soon as congestion occurs. Simulation results show that the Nimble strategy could detect link congestion at nearly zero delay and could significantly improve network performance.

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期刊论文 10 会议论文 8
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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433