| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,449 |
| تعداد مقالات | 17,756 |
| تعداد مشاهده مقاله | 57,939,892 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 19,544,519 |
مکانیزم کنترل ازدحام مبتنی بر مهاجرت برای شبکه های نرم افزارمحور های چند دامنه ای | ||
| مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
| دوره 55، شماره 4 - شماره پیاپی 114، دی 1404، صفحه 653-663 اصل مقاله (921.89 K) | ||
| نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2025.65116.4941 | ||
| نویسندگان | ||
| محمد رضا جناب زاده1؛ وحید آیت اللهی تفتی* 2؛ محمد رضا ملاخلیلی میبدی3؛ محمد رضا ملاحسینی اردکانی4 | ||
| 1دانشگاه آزاد میبد، گروه کامپیوتر | ||
| 2دانشگاه آزاد واحد تفت | ||
| 3گروه مهندسی کامپیوتر،دانشکده مهندسی کامپیوتر،دانشگاه آزاد اسلامی واحد میبد،میبد،ایران | ||
| 4دانشگاه آزاد میبد | ||
| چکیده | ||
| با توسعه مستمر شبکه های نرم افزاری تعریف شده (SDN)، نیاز به استفاده از معماری توزیع شده در صفحه کنترل این شبکه ها افزایش می یابد. یکی از مهم ترین چالش ها در این شبکه ها، بار متغیر روی کنترلرها است و بار زیاد باعث ازدحام می شود. افزایش ازدحام می تواند کارایی شبکه را به شدت کاهش دهد. اگرچه مطالعات مختلف برای حل مسئله ازدحام تلاش کرده اند، اما نتوانسته اند تبادل بار بین صفحه کنترل و صفحه داده را به طور موثر مدیریت کنند. در این مقاله، یک مکانیسم کنترل تراکم مبتنی بر مهاجرت برای SDN های چند دامنه ای پیشنهاد شده است. در این مکانیزم، زمانی که یک کنترلر تحت بار زیاد است و ازدحام رخ می دهد، سوئیچ های انتخاب شده از یک کنترلر با بار زیاد به یک کنترلر با بار کمتر منتقل می شوند. در صورتی که مهاجرت باعث ازدحام در کنترلر جدید شود، مکانیسم سوئیچ ها را بین کنترلرها با کمترین میزان مهاجرت تعویض می کند تا از تراکم در سایر کنترلرها با الهام از الگوریتم Kadane جلوگیری کند. مکانیسم پیشنهادی با ابزارهای D-ITG و IPerf و کنترلکننده RYU مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت و نشان داد که عملکرد سیستم بهبود مییابد. علاوه بر این مقایسه میان روش پیشنهادی و روش OptiGSM نشان می دهد که روش پیشنهادی گذردهی بهتر و تاخیر پایین تر دارد هر چند روش OptiGSM لرزش کمتری دارد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| شبکه نرم افزار محور؛ مهاجرت سوئیچ؛ کنترل ازدحام؛ کنترلر RYU | ||
| مراجع | ||
|
[1] Parsaei, M. Reza, R. Mohammadi, and R. Javidan. “A new adaptive traffic engineering method for telesurgery using ACO algorithm over software defined networks.”European Research in Telemedicine/La Recherche Europeenne en Telemedecine, vol. 6, no. 3-4, pp. 173-180, 2017. [2] S. Rowshanrad, V. Abdi, M. Keshtgari, “Performance evaluation of sdn controllers: Floodlight and opendaylight.” IIUM Engineering Journal , vol. 17, no. 2, pp. 47–57, 2016. [3] C.Y. Chu, K. Xi, M. Luo, H.J. Chao, “Congestion-aware single link failure recovery in hybrid SDN networks.” In 2015 IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM) (IEEE, 2015), pp. 1086–1094. [4] S. Song, J. Lee, K. Son, H. Jung, J. Lee, “A congestion avoidance algorithm in SDN environment.” In 2016 International Conference on Information Networking (ICOIN) (IEEE, 2016), pp. 420–423. [5] T. Zhu, D. Feng, F. Wang, Y. Hua, Q. Shi, Y. Xie, Y. Wan, “A congestion-aware and robust multicast protocol in sdn-based data center networks.” Journal of Network and Computer Applications 95, 105–117 (2017). [6] Hu, Y., Peng, T., & Zhang, L. (2017). “Software‐Defined Congestion Control Algorithm for IP Networks.” Scientific Programming, 2017(1), 3579540. [7] M. Rahman, N. Yaakob, A. Amir, R. Ahmad, S. Yoon, A. Abd Halim, “Performance analysis of congestion control mechanism in software defined network (SDN),” In MATEC Web of Conferences, vol. 140 (EDP Sciences, 2017), p. 01033. [8] S.Y. Wang, L.M. Chen, S.K. Lin, L.C. Tseng,” Using SDN congestion controls to ensure zero packet loss in storage area networks,” In 2017 IFIP/IEEE Symposium on Integrated Network and Service Management (IM) (IEEE, 2017), pp. 490–496. [9] D. Shen, W. Yan, Y. Peng, Y. Fu, Q. Deng, “Congestion control and traffic scheduling for collaborative crowdsourcing in sdn enabled mobile wireless networks.” Wireless Communications and Mobile Computing 2018, 1–11 (2018). [10] M.M. Tajiki, B. Akbari, M. Shojafar, S.H. Ghasemi, M.L. Barazandeh, N. Mokari, L. Chiaraviglio, M. Zink, “Cect: Computationally efficient congestion-avoidance and traffic engineering in software-defined cloud data centers.” Cluster Computing 21, 1881–1897 (2018). [11] J. Zhao, M. Tong, H. Qu, J. Zhao, “An Intelligent Congestion Control Method in Software Defined Networks,” In 2019 IEEE 11th International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN) (IEEE, 2019), pp. 51–56. [12] K. Lei, Y. Liang, W. Li, “Congestion control in sdn-based networks via multi-task deep reinforcement learning.” IEEE Network 34(4), 28–34 (2020). [13] Y.J. Chen, L.C. Wang, M.C. Chen, P.M. Huang, P.J. Chung, “Sdn-enabled traffic-aware load balancing for m2m networks.” IEEE Internet of Things Journal 5(3), 1797–1806 (2018). [14] M.L. Chiang, H.S. Cheng, H.Y. Liu, C.Y. Chiang, “Sdn-based server clusters with dynamic load balancing and performance improvement.” Cluster Computing 24, 537–558 (2021). [15] J. Zhang, M. Ye, Z. Guo, C.Y. Yen, H.J. Chao, “CFR-RL: Traffic engineering with reinforcement learning in sdn.” IEEE Journal on Selected Areas in Communications 38(10), 2249–2259 (2020). [16] Y.F. Yankam, V.K. Tchendji, J.F. Myoupo, “Wos-coms: Work stealing-based congestion management scheme for sdn programmable networks.” Journal of Network and Systems Management 32(1), 23 (2024). [17] G. Diel, C.C. Miers, M.A. Pillon, G.P. Koslovski, “Rscat: Towards zero touch congestion control based on actor–critic reinforcement learning and software-defined networking.” Journal of Network and Computer Applications 215, 103639 (2023). [18] U. Prajapati, B.C. Chatterjee, A. Banerjee, “ Optigsm: Greedy-based load balancing with minimum switch migrations in software-defined networks.” IEEE Transactions on Network and Service Management 21, 2200-2210 (2023). [19] Y. Darmani, M. Sangelaji. "QDFSN: QoS-enabled Dynamic and Programmable Framework for SDN." Tabriz Journal of Electrical Engineering 51, no. 1 , 1-10 (2021) [20] A.Ghorbannia Delavar, K. Beigi. "ESV-DBRA: An enhanced method for proportional distribution of the multitenant SDN traffic load." Tabriz Journal of Electrical Engineering 52, no. 4, 269-280 (2022). [21] B. Xiong, X. Peng, J. Zhao, “A concise queuing model for controller performance in software-defined networks”. J. Comput. 11(3), 232–237 (2016). [22] U. Srisamarn, L. Pradittasnee, N. Kitsuwan, “Resolving load imbalance state for sdn by minimizing maximum load of controllers.” Journal of Network and Systems Management 29(4), 46 (2021). [23] O. Adekoya, A. Aneiba, M. Patwary, “An improved switch migration decision algorithm for sdn load balancing.” IEEE Open Journal of the Communications Society 1, 1602–1613 (2020). [24] Y. Zhou, K. Zheng, W. Ni, R.P. Liu, “Elastic switch migration for control plane load balancing in sdn.” IEEE Access 6, 3909–3919 (2018). [25] M.T. Islam, N. Islam, M.A. Refat, “Node to node performance evaluation through ryu sdn controller.” Wireless Personal Communications 112, 555–570 (2020). [26] S. Bhardwaj, S.N. Panda, “ Performance evaluation using ryu sdn controller in software-defined networking environment.” Wireless Personal Communications 122(1), 701–723 (2022). | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 403 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 8 |
||