基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究王灵矫1,2**，李文1,2，郭华1,2(1.湘潭大学自动化与电子信息学院，湖南湘潭411105；2.湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室，湖南湘潭411105)摘要：目前数据中心网络(datacenternetwork,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足，部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题，提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先，对流量进行分类，为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集；然后，根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集；最后，采用概率拟合算法分配路径，实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明，与ECMP、Hedera和DIFF算法相比，DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.关键词：软件定义网络；数据中心；时延优化；负载均衡中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：0258−7971(2024)01−0045−08软件定义网络（software-definednetworks，SDN）[1-2]实现了转发平面与控制平面的分离，具有可编程、集中控制和自动化等特点.集中控制的特点适用于数据中心，数据中心网络（datacenternetwork，DCN）的规模随着各种云服务的发展越来越大，信息服务的集约化和专业化使互联网上的应用、计算和存储向数据中心迁移容易出现故障、拥塞等问题.网络的大部分流量为持续时间很短的小流，Benson[3]等对数据中心的实测数据显示，80%以上的流量为小流，不到20%的大流却包含了超过90%的数据流量，承载大量数据的大流是造成网络拥塞的主要原因.近年来，大量的研究都聚焦于大小流的检测和调度.文献[4]针对DCN的具体拓扑和流量特性，提出了一种基于SDN的流量调度方法，对源目地址相同的大流进行聚合，利用改进的果蝇优化算法对聚合后的大流统一调度，该方法时间复杂度较高.文献[5]给出一种细粒度流分类方法，通过预分类和精确分类两层结构的二分类方案来检测大/小流，但该方法缺乏对分类后的算法设计.文献[6]提出了一种针对大流的低成本的流调度框架，轮询周期根据实时网络负载动态调整，但该方法未考虑时延.文献[7]采用差异化的调度算法DIFFERENCE，使用加权多路径路由算法调度小流，根据链路利用率调整路径权值，提出一种基于阻塞岛的大流路径设置算法，实现更小的空间找到最不拥塞的路径.文献[8]使用经典的多协议标签交换（multi-pro-tocollabelswitching，MPLS）技术聚合多路径流后传输，比传统的Open...
