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基于节点度序列的软件定义网络节能算法

张梅琼

张梅琼. 基于节点度序列的软件定义网络节能算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(10): 65-72. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0059
引用本文: 张梅琼. 基于节点度序列的软件定义网络节能算法[J]. 微电子学与计算机, 2021, 38(10): 65-72. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0059
ZHANG Meiqiong. Software defined network energy efficient algorithm based on degree sequence of nodes[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(10): 65-72. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0059
Citation: ZHANG Meiqiong. Software defined network energy efficient algorithm based on degree sequence of nodes[J]. Microelectronics & Computer, 2021, 38(10): 65-72. doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0059

基于节点度序列的软件定义网络节能算法

doi: 10.19304/J.ISSN1000-7180.2021.0059
基金项目: 

福建省教育厅中青年教师教育科研项目(科技类) JAT191129

详细信息
    作者简介:

    张梅琼  女,(1981-),硕士,讲师.研究方向为计算机网络、网络安全.E-mail: zmq27@126.com

  • 中图分类号: TP393

Software defined network energy efficient algorithm based on degree sequence of nodes

  • 摘要: 软件定义网络(Software Defined Network,SDN)在快速发展中面临许多新挑战,其中网络能耗问题尤为突出.学者们针对网络能耗问题提出了众多减少网络能耗的节能方案,但当前已有的方案存在需要实时流量数据,不易部署,连通性能失衡等问题.因此,提出一种基于节点度序列的SDN网络节能算法(Software Defined Network Energy Efficient Algorithm based on degree sequence of nodes,SDNEEA).该方法利用SDN网络拓扑的节点度序列选择休眠链路实现网络节能,同时通过代数连通度解决网络节能与网络连通性失衡问题,仅需网络拓扑图论参数,无需网络实时流量数据矩阵.通过实验结果表明,SDNEEA算法无需复杂的计算代价,可实现在NSFNet均值为36.7%、Abilene均值为33.1%的节能率,且节能网络连通性得到保证,为部署SDN绿色节能网络提供一种新的方案.
  • 图  1  NSFNet特征值分布

    图  2  NSFNet中SDNEEA与Random节能对比图

    图  3  NSFNet中SDNEEA与EERSBAC节能对比

    图  4  Abilene中SDNEEA与Random节能对比图

    图  5  SDNEEA算法代数连通度变化走势图

    图  6  Random算法代数连通度变化走势图

    图  7  EERSBAC算法代数连通度变化走势图

    表  1  网络拓扑参数

    网络拓扑 节点数量 链路数量
    Abilene 11 14
    NSFNet 14 20
    T-Abilene 12 22
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    表  2  线卡和其对应的能耗

    线卡类型 能耗/watts
    Oc-3 60
    Oc-12 80
    Oc-48 140
    Oc-192 174
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    表  3  NSFNet网络中λn-1S, λn-1R, λn-1E与迭代次数对应表

    n 1 2 3 4 5 6 7
    λn-1S 0.695 0.650 0.650 0.579 0.352 0.351 0.287
    λn-1R 0.695 0.606 0.379 0.361 0.349 0.266 0.265
    λn-1E 0.695 0.612 0.479 0.425 0.325 0.310 0.276
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    表  4  Abilene网络中λn-1Sλn-1R, λn-1E与迭代次数对应表

    n 1 2 3 4 5 6 7
    λn-1S 0.326 0.319 0.307 0.297 0.197 0.197 0.197
    λn-1R 0.326 0.316 0.210 0.195 0.195 0.190 0.190
    λn-1E 0.326 0.316 0.287 0.265 0.194 0.194 0.194
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    表  5  TAbilene网络中λn-1Sλn-1Rλn-1E与迭代次数对应表

    n 1 2 3 4 5 6 7
    λn-1S 0.523 0.522 0.504 0.481 0.471 0.385 0.336
    λn-1R 0.523 0.492 0.487 0.394 0.356 0.341 0.276
    λn-1E 0.523 0.501 0.499 0.476 0.396 0.327 0.319
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-12
  • 修回日期:  2021-02-07
  • 刊出日期:  2021-10-05

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