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文档简介

成都东软学院毕业设计(论文)开题报告论文题目:SDN技术在数据中心中的应用-应用方案专业:网络工程班级:2012级网工2班姓名:廖永麟学号:12310520206指导教师:吕光宏开题日期:2015年11月5日

论文题目SDN技术在数据中心中的应用-应用方案选题的背景、目的和意义选题背景:云数据中心的发展将经历三个阶段:虚拟化阶段、自动化阶段和多云化阶段,目前正处于第一阶段向第二阶段的迁移过程中。当前,数据中心内设备的虚拟化程度已经比较高,大量的企业服务器、存储设备都已经通过软件定义相关技术实现了虚拟化和自动化,并且与虚拟交换机和云管理平台,在企业数据中心内部形成了一个IT“虚拟世界”。这个IT虚拟世界与数据中心原有物理网络设备构成的“物理世界”相互割裂,在资源统一发放,故障联动诊断等方面带来了一系列问题,成为云业务部署效率的最大障碍。由此可见,物理网络只有通过软件定义实现自动化,才能从根本上解决数据中心计算、存储和网络资源的统一发放问题,软件定义的网络(SDN)是构建云数据中心的核心环节。一个完整的DC网络包含计算网络,存储网络和DC互联网络。目的和意义:将软件定义网络技术运用到数据中心,基于全联接SDN,IT管理员无需关注任何网络细节,只要提出网络服务类型和质量要求,就能自由定义业务所需的数据中心网络,快速部署云业务。应用原理和理论依据应用原理:软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN),是Emulex网络一种新型网络创新架构,是网络虚拟化的一种实现方式,其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,从而实现了网络流量的灵活控制,使网络作为管道变得更加智能。。理论依据:SDN其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来,所做的事是将网络设备上的控制权分离出来,由集中的控制器管理,无须依赖底层网络设备(路由器、交换机、防火墙),屏蔽了来自底层网络设备的差异。而控制权是完全开放的,用户可以自定义任何想实现的网络路由和传输规则策略,从而更加灵活和智能。方案论证分析实现SDN:在配置之前,首先收集网络基本信息,包括:有多少端口,网络带宽,路由规格等等网络技术参数,这些参数并不是某一台网络设备的,而是整个网络环境具有的总体技术参数。通过OpenFlow协议(SDN软硬件通信的唯一标准协议,网络设备支持对OpenFlow的响应)对网络设备进行设置。通根据这些参数,使用SDN的软件控制器对路由协议,二层环网等进行设计。设计到参数后,通过OpenFlow协议向所有的网络设备下发,如果网络设备无法满足设定的设计,将返回失败,需要对设计方案进行修改。调整后设计方案后再下发,这样经过反复的修改最终设计出最适合自己数据中心业务应用的网络。课题难点:由于首次接触SDN的功能实现,对于Floodlight控制器和Mininet平台比较陌生,所以要先对floodlight和mininet进行学习,然后进行平台的搭建,进行实验。没有学习过openflow协议,上手较困难使用SDN的软件控制器对路由协议、二层环网进行的设计有一定难度。研究方法:安装集成了mininet的虚拟机,并安装floodlight控制器,使用floodlight作为控制器,采用包含mininet的虚拟机作网络拓扑,两者结合模拟显示网络。选题特色和预期成果选题特色:软件定义网络是一种新型网络创新结构,将其技术运用到数据中心,通过智能软件对硬件资源抽象,将资源聚合成能力池,使得网络更加软件化、敏捷化,为满足云计算数据中心动态、弹性、有效使用网络的应用需求,提供自动、安全、灵活有效调度资源的能力。预期成果:使用仿真平台,完成将SDN运用到数据中心的仿真实验。工作进度计划第一阶段:根据毕业设计的要求,收集资料,撰写并提交开题报告,11月21日至12月4日。第二阶段:完成毕业设计的前期工作,撰写完成毕业设计论文大纲目录,12月5日至1月30日。第三阶段:完成系统方案设计,提交毕业论文终稿,1月4日至3月31日。第四阶段:系统测试与修改,2015年4月1日至2015年5月10日。第五节段:课题结项,整理毕业论文,准备毕业答辩;5月11日至6月7日。主要参考文献[1]斯坦福大学CleanSlate项目网站,

/[2]Ethane项目首页,/ethane/[3]Al-FaresM,LoukissasA,VahdatA,Ascalablecommoditydatacenternetworkarchitecture[C],ProcofSIGCOMM'08.NewYork:ACM,2008:63-74[4]MysoreRN,PamborisA,FarringtonN,etal.PortLand:Ascalablefaulttolerantlayer2datacenternetworkfabric[C],ProcofSIGCOMM'09.NewYorkACM200939-50[5]GreenbergA,HamiltonJR,JainN,etal.VL2Ascalableandflexibledatacenternetwork[C],ProcofSIGCOMM'09.NewYorkACM200951-62[6]GuoChuanxiong,WuHaitao,TanKun,etal.DCell:Ascalableandfaulttolerantnetworkstructurefordatacenters[C],ProcofSIGCOMM'08.NewYorkACM200875-86[7]GuoChuanxiong,LuGuohan,LiDan,etal.BCube:Ahighperformanceservercentricnetworkarchitectureformodulardatacenters[C]ProcofSIGCOMM'09.NewYorkACM200963-74[8]FarringtonN,PorterG,RadhakrishnanS,etal.HeliosAhybridelectrical/opticalswitcharchitectureformodulardatacenters[C]ProcofSIGCOMM'10.NewYorkACM2010339-350[9]WangGuohui,AndersenDG,KaminskyM,etal.c-Through:Part-timeopticsindatacenters[C]ProcofSIGCOMM'10.NewYorkACM2010327-338[10]ChenKai,SinglaA,SinghA,etal.OSA:Anopticalswitchingarchitecturefordatacenternetworkswithunprecedentedflexibility[C]ProcofNSDI'12.Berkeley:USENIX,2012,18-31[11]J.LischkaandH.Karl.Avirtualnetworkmappingalgorithmbasedonsubgraphisomorphismdetectionm.InSIGCOMMVISAWorkshop,2009.[12]Microsoft.WindowsAzureplatformcasestudies./windowsazure/evidence/.

[13]R.Ricci,C.Alfeld,andJ.Lepreau.ASolverfortheNetworkTestbedMappingProblem.SIGCOMMCCR,33(2),2003.[14]E.Rosen,A.Viswanathan,andR.Callon.Multipro

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