[發(fā)明專利]一種基于模糊邏輯的SDN負載均衡方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811550672.4 | 申請日: | 2018-12-18 |
| 公開(公告)號: | CN109451052A | 公開(公告)日: | 2019-03-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 李國燕;劉毅;李凱心 | 申請(專利權(quán))人: | 天津城建大學(xué) |
| 主分類號: | H04L29/08 | 分類號: | H04L29/08 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201 | 代理人: | 程小艷 |
| 地址: | 300384*** | 國省代碼: | 天津;12 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 負載均衡 模糊邏輯 服務(wù)器狀態(tài) 負載均衡模塊 網(wǎng)絡(luò)負載均衡 服務(wù)器集群 計算服務(wù)器 隸屬度函數(shù) 內(nèi)存利用率 收集服務(wù)器 擴展性 均衡算法 控制平面 模糊矩陣 模糊推理 輸入變量 數(shù)據(jù)平面 硬件價格 初始化 會話 交換機 改進 評判 模糊 應(yīng)用 網(wǎng)絡(luò) | ||
1.一種基于模糊邏輯的SDN負載均衡方法,其特征在于,包括如下步驟:
1)初始化OpenFlow網(wǎng)絡(luò);
2)由改進的模糊邏輯均衡算法得到服務(wù)器狀態(tài):負載均衡模塊通過SDN交換機收集服務(wù)器狀態(tài)信息,將CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率和會話率作為模糊邏輯的輸入變量,并分別定義隸屬度函數(shù),通過改進的模糊推理得到相應(yīng)的模糊等級,并通過模糊矩陣完成服務(wù)器狀態(tài)的評判;
3)計算服務(wù)器負載值,計算OpenFlow網(wǎng)絡(luò)負載均衡參數(shù)δ;
4)設(shè)定負載均衡調(diào)整閾值:
(1)判斷當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)負載均衡參數(shù)δ是否超出最大負載上限:若是,服務(wù)器負載處于飽和狀態(tài),運用服務(wù)器遷移策略,開啟一臺服務(wù)器;若否,執(zhí)行下一步;
(2)判斷當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)負載均衡參數(shù)δ是否超出平均負載上限:若是,啟用模糊邏輯算法進行負載均衡調(diào)整,將當(dāng)前Web請求轉(zhuǎn)發(fā)給負載最小的服務(wù)器;若否,執(zhí)行下一步;
(3)判斷當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)負載均衡參數(shù)δ是否超過最低負載上限:若是,說明當(dāng)前虛擬服務(wù)器的負載分布較均衡,選擇是否繼續(xù)監(jiān)視整個服務(wù)器狀態(tài);若否,執(zhí)行下一步;
(4)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)負載均衡參數(shù)δ小于最低負載上限時,服務(wù)器負載處于閑置狀態(tài),運用服務(wù)器遷移策略,休眠一臺服務(wù)器。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊邏輯的SDN負載均衡方法,其特征在于,所述步驟4)中根據(jù)實驗經(jīng)驗設(shè)定最大負載上限為0.8,最小負載下限為0.2,平均負載閾值為0.5。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊邏輯的SDN負載均衡方法,其特征在于,所述步驟2)中改進的模糊邏輯均衡算法采用支持OpenFlow協(xié)議的SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),主要對OpenDayLight控制器中現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)控制進行擴展,根據(jù)OpenFlow網(wǎng)絡(luò)中虛擬服務(wù)器的負載狀態(tài)進行控制轉(zhuǎn)發(fā),從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)器負載均衡。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于模糊邏輯的SDN負載均衡方法,其特征在于,所述步驟2)中模糊邏輯的系統(tǒng)分為三個部分:模糊化、模糊推理、解模糊化,對模糊化和模糊推理部分進行了設(shè)計和改進;
首先,分析SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中表征服務(wù)器負載狀況的性能參數(shù),選用CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率及會話數(shù)作為對服務(wù)器節(jié)點性能評價的負載參數(shù),并將參數(shù)作為模糊邏輯算法的輸入變量,進而為每個輸入變量定義隸屬度函數(shù),對變量和序列之間的隸屬關(guān)系進行映射,確定相應(yīng)的模糊等級序列;
其次,模糊推理中最重要的組成部分是模糊控制規(guī)則庫,經(jīng)典的模糊規(guī)則是利用數(shù)值變量或者利用語言變量構(gòu)成模糊規(guī)則;
對模糊推理進行改進,通過構(gòu)建模糊矩陣實現(xiàn)因素集到評語集的評判,得到虛擬服務(wù)器是候選服務(wù)器的可能性大小的程度。
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