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SDN控制器：在Mininet网络仿真器中实现SDN应用的最佳路由与负载均衡

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简介：
本项目聚焦于软件定义网络（SDN）领域，旨在通过Mininet平台探索并实践SDN控制技术。研究重点在于开发有效的SDN控制器策略以优化网络中的最佳路径选择和流量管理，从而提高网络效率和可靠性。此工作为深入理解与应用SDN架构提供了宝贵的实验基础和技术参考。 在Mininet网络仿真器中实现了一个SDN应用程序，用于最佳路由和负载平衡。该应用已在多种网络拓扑上测试了主机、虚拟主机与交换机之间的通信。使用Floodlight OpenFlow控制器来添加或删除新的节点/链路，并管理对网络拓扑的实时更改。以下是此应用程序在一个包含4个交换机和4个主机的网状网络中运行时的屏幕截图。

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  • SDN控制器：在Mininet网络仿真器中实现SDN应用的最佳路由与负载均衡
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    本项目聚焦于软件定义网络（SDN）领域，旨在通过Mininet平台探索并实践SDN控制技术。研究重点在于开发有效的SDN控制器策略以优化网络中的最佳路径选择和流量管理，从而提高网络效率和可靠性。此工作为深入理解与应用SDN架构提供了宝贵的实验基础和技术参考。 在Mininet网络仿真器中实现了一个SDN应用程序，用于最佳路由和负载平衡。该应用已在多种网络拓扑上测试了主机、虚拟主机与交换机之间的通信。使用Floodlight OpenFlow控制器来添加或删除新的节点/链路，并管理对网络拓扑的实时更改。以下是此应用程序在一个包含4个交换机和4个主机的网状网络中运行时的屏幕截图。
     
  • Mininet-Load-Balancing: 利用Mininet SDN进行负载均衡并优化服务器响应时间的实验
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    本研究利用Mininet SDN平台开展负载均衡实验，旨在通过优化流量分配来减少服务器延迟，提高网络服务效率和用户体验。 介绍 我们使用Mininet创建了虚拟现实软件定义网络，并提供了一个功能丰富的Python API来支持开发、测试与实验仿真网络的项目。在该项目中，已经构建了两种拓扑结构：一种是树形拓扑，另一种是星型拓扑，每种都包含6个节点并利用不同的参数进行配置以模拟实际场景中的网络环境。同时，在这两种不同类型的拓扑结构上应用Python脚本进行了负载测试和负载平衡的实验。尽管当前实现尚未完全达到行业标准水平，但未来仍有改进的空间。 拓扑结构 在创建与开发网络拓扑时，我们使用了Mini Edit工具（该程序包含于repo中的miniedit.py文件内），它可以帮助构建所需的网络布局。最终通过此工具生成并采用了以下的拓扑设计。
     
  • SDN-Route:基于 RYU 控制器的 SDN 中 Dijkstra 最短路径实现-源码
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    本项目为SDN网络中使用RYU控制器实现Dijkstra最短路径算法的开源代码，适用于研究与教学场景。 SDN（软件定义网络）是一种将控制平面与数据平面分离的网络架构设计，使网络管理更加灵活、可编程化，并且更易于通过程序进行配置和优化。在这种框架下，控制器作为核心组件负责整个系统的策略制定及全局视图的维护工作。 RYU是用于SDN环境中的一个流行的开源控制器项目，它使用Python语言编写并提供了丰富的API接口以及模块支持来实现各种网络功能。本项目的重点在于利用RYU控制器实施Dijkstra最短路径算法的应用开发。“SDN-Route”项目专注于将这一经典图论算法应用于优化SDN环境中流量工程、提高传输效率和避免拥塞等问题，确保数据包高效传递。 首先需要了解的是Dijkstra算法的基本原理：通过迭代的方式逐步更新节点的最小距离值来寻找源点至所有其他顶点间的最短路径。在每个阶段中，都会选择尚未处理过的具有当前已知最短距离的一个新节点，并以此为基础对邻接节点的距离进行修正或确认。 当把Dijkstra算法应用到SDN环境中的时候，RYU控制器将接收到来自OpenFlow交换机的流表项更新请求并根据这些信息来计算出最佳的数据传输路径。为了实现这一点，我们需要深入了解OpenFlow协议的工作机制以及如何利用它来进行有效的数据包路由控制。 具体实施步骤如下： 1. **构建网络模型**：创建一个表示SDN网络拓扑结构的图对象，并定义各节点（代表交换机或主机）之间的连接关系及相应的通信成本。 2. **实现Dijkstra算法**：编写Python代码来完成Dijkstra最短路径计算功能，这包括维护优先队列和距离表等数据结构以支持高效的迭代过程。 3. **控制器逻辑设计**：当RYU控制器接收到流表更新请求时，将调用事先编写的函数执行最短路径算法，并根据结果生成相应的指令来指导后续的数据包转发操作。 4. **发送流表更新命令**：基于计算出的最优路由方案向对应的OpenFlow交换机下发新的流表项配置信息。 在项目文件结构中，“SDN-Route-master”压缩包可能包含以下内容： - `ryu_app`目录下存放着实现Dijkstra算法及控制器逻辑的主要Python代码。 - `network_topology.py`用于定义网络拓扑，描述了各个交换机及其连接关系的详细情况。 - 其他相关文件如“dijkstra.py”，“main.py”等分别负责不同的功能模块或提供测试案例。 为了能够顺利运行和理解这个项目，用户需要具备一定的Python编程基础、RYU框架的应用经验和对OpenFlow协议的理解。同时熟悉图算法及SDN的概念也是必要的前提条件之一。
     
  • SDN路由：利用Dijkstra算法在Mininet中的链路状态路由协议实现
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    本研究探讨了在Mininet网络仿真环境中运用Dijkstra算法实施链路状态路由协议的具体方法，专注于软件定义网络（SDN）下的路由策略优化。通过分析与实验验证，展示了该方案在提高网络效率和灵活性方面的潜力。 该项目旨在通过在小型自助流量网络上使用OpenFlow协议模拟软件定义的网络（SDN）中的链路状态路由，并运行Dijkstra算法以找到成本最低的数据传输路径。 TestNet是一个工具，用于创建并测试实现OpenFlow协议的交换机组成的软件定义网络。在网络中，自定义拓扑预设被用来建立一个网络结构，在此结构中每条从一台交换机到另一台交换机的链路都被分配了权重值。 LSRouting模块使用Dijkstra算法执行链路状态路由，并根据该算法的结果来配置每个交换机中的流表条目。项目安装指南包括克隆存储库、在虚拟机（VM）上安装Python软件包，以及运行run.py脚本。 用户可以按照这些步骤进行操作以查看项目的详细内容和功能演示。
     
  • 基于SDN的动态负载均衡方案
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    本研究提出了一种基于软件定义网络(SDN)技术的动态负载均衡解决方案。该方案能够智能地分配网络流量，提高系统效率和稳定性，特别适用于大规模、复杂网络环境。 针对SDN（软件定义网络）中存在的静态网络结构无法适应动态流量变化而导致的控制器负载不均衡问题，本段落提出了一种阶段式的动态负载均衡策略。在第一阶段中，该策略以实现控制器负载均等化为目标，确定了迁入控制器候选集，并且综合考虑时延和负载情况设计了一个指标函数来选取待迁移交换机；第二阶段则进一步考虑到网络节点间的连通性问题，目标是使迁移代价最小化。为此提出了改进的EMD（Earth Movers Distance）模型并采用线性逼近算法进行快速求解，从而实现了交换机的快速并行迁移。 实验结果显示，与现有负载均衡策略相比，该方法在改善迁入控制器和选择待迁移交换机的过程中表现更佳，并且优化了网络性能。据测试数据表明，在使用此策略后，控制器之间的负载平衡程度提高了大约31.4%。
     
  • SIR的MATLAB代码在SDN互联网路由器中的应用
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    本研究探讨了利用SIR模型并通过MATLAB实现其在软件定义网络（SDN）中优化路由器性能的应用。通过仿真分析，验证了该方法对提升数据包转发效率及减轻网络拥堵的有效性。 SDN Internet路由器（简称SIR）是一种可以添加到现有路由器的代理程序。它能够公开由路由器自身无法显示的信息，例如BGP表、每个前缀的流量数据或针对每个自治系统编号(ASN)的流量信息，并通过WebUI和API提供这些数据访问服务。 该代理是与供应商无关的设计，这意味着它可以连接并收集来自支持BGP协议以及netflow/sflow/ipfix等流记录标准的各种路由器或交换机的数据。用户可以通过这一工具执行以下操作： - 根据带宽使用情况检索顶级自治系统编号(ASN)。 - 按照流量大小获取最常用的前缀列表。 - 通过模拟仅在FIB（转发信息库）中包含前N个前缀而非完整路由表的情况，来评估网络性能变化的影响。 - 存储和恢复任意数据以供后续分析使用。 - 直接从路由器接收原始BGP记录及流数据。 - 查找所有与特定自治系统编号(ASN)相关联的IP地址段（包括起始或经过该系统的前缀）。 - 检查允许访问某些IP地址范围的所有前缀，帮助理解网络中的可达性规则。 通过上述功能的应用，SIR能够为用户提供对自身网络环境更深入的理解。这不仅有助于优化设备选择和配置策略、进行流量工程规划以及制定有效的对等决策等方面的工作，还支持用户探索更多符合自己需求的使用场景。
     
  • Zookeeper与SDN多控制器_SDN_Zookeeper；SDN多控制器_sdncontroller_
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    本项目探讨了在软件定义网络（SDN）环境中利用Zookeeper和SDN多控制器框架实现分布式控制平面的方法。通过结合这两种技术，提高了SDN系统的可靠性和灵活性。 Zookeeper；SDN多控制器；基于多控制器的SDN研究
     
  • 关于SDN中负载均衡最优路径分配算法的研究论文.pdf
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    本文深入研究了软件定义网络（SDN）中的负载均衡问题，并提出了一种新的最优路径分配算法，旨在提高网络效率和稳定性。 为解决传统网络控制与转发的紧耦合问题以及路径分配算法存在的全局性差、实时性不足的问题，本段落基于软件定义网络（SDN）的集中控制特性提出了一种新的负载均衡算法——马尔可夫链负载均衡（MC-LB）。该算法利用了马尔可夫链中的转移概率来评估链路的重要性，并同时优化业务流请求量和网络负载均衡率两个关键指标，从而在多任务环境下实现最优路径分配。实验结果显示，相较于传统的最短路径优先（SPF）算法，新提出的MC-LB算法能够显著提升网络的性能：最多可以提高30%的网络负载均衡率，并且使业务流请求接受率达到20%的增长，实现了有效的负载均衡效果。
     
  • SDN_Load_Balancer：基于POX控制器的SDN负载均衡器，支持轮询和随机调度策略-源码
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    本项目为一个开源SDN负载均衡解决方案，采用POX控制器实现，并提供轮询与随机两种调度算法。适合网络研究人员和技术爱好者参考学习。 SDN负载平衡器（sdn_load_balancer）用于描述一个示例方案，在该方案中有6个客户端与交换机（作为透明代理及负载均衡器）进行连接，而交换机又与一组包含六个服务器的池相连。控制器应用程序使用POX和Python语言编写，并且连接到交换机以修改流规则并平衡所有服务器之间的负载。对于客户端而言，它们并不知道后端的具体服务器信息，只知道通过透明代理（即交换机）来访问资源。 要运行SDN负载均衡器，请执行脚本start_lb.sh文件。
     
  • SDN-Mininet的安装与使用
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    本教程详细介绍了如何在计算机环境中安装和配置SDN（软件定义网络）及其仿真工具Mininet。读者将学习从环境搭建到基本操作的所有步骤，为深入研究SDN技术打下坚实基础。适合初学者快速上手实践。 目录 基本环境 VM14.0 Ubuntu 18.04 JDK 1.8 Mininet安装 下载项目 git clone https://github.com/mininet/mininet 下载过程 安装命令 -a 默认全部安装 -b 安装benchmark：oflops -c 安装核心之后清空已有配置 -d 删除某些敏感文件 -e 安装Mininet开发依赖 -f 安装OpenFlow协议支持 -h 打印帮助信息 -i 安装indigo Virtual Switch