文献:Technology-related Disasters:A Survey toward Disaster-resilient Software Defined Networks

DISASTER的定义和影响(本文中)

定义范围:

  • 自然灾害,比如洪水、地震等造成一定范围类的节点故障;
  • 恶意攻击,DDOS攻击或者电磁脉冲攻击造成节点故障;
  • 技术相关的问题,配置错误或者误操作等;

影响:

  • 断电;
  • 硬件问题;
  • 某个节点宕机后导致的级联问题;
    • 级联故障:在一个网络中,由于其中网络节点宕机,导致数据分流到其他节点进而导致其他节点负载加大,甚至出现故障。

SDN相关的故障:

  • DOS导致的节点瘫痪,包括控制平面的节点;
  • 恶意应用;
  • Control-Switch的通讯不可靠(由于灾害等原因);

原文还将冲突的流规则认为是故障的一种,但是很多OpenFLow交换机都有各自的匹配顺序用来解决冲突的流规则,故在此不讨论

数据平面

??对于数据平面,虽然可以利用上层的网络应用来解决,但是将故障网络底层的情况交给控制平面再由控制平面做出决策的时延太大(超过50ms);

??使用BFD(Bidirectional Forwarding Detection)来检测Source-Destance,或者单个链路的故障,之后利用FF机制重路由到预先设置好的备用路径;即,这类方法需要有一个活跃的监视协议以及计算最优路径的算法;

控制平面

??控制平面对于故障的恢复主要在分割数据平面,为每个子数据平面(域)分配一个控制器,这些控制器互为主备。这样的多控制器设计需要考虑控制器之间的信息交互。

原文地址:https://www.cnblogs.com/sunminming/p/9633148.html

时间: 2024-10-29 14:00:19

文献:Technology-related Disasters:A Survey toward Disaster-resilient Software Defined Networks的相关文章

A Survey of Machine Learning Techniques Applied to Software Defined Networking (SDN): Research Issues and Challenges

将机器学习用到SDN中的综述:研究的问题和挑战 从流量分类.路由优化.服务质量(Qos)/体验质量(QoE)预测.资源管理和安全性的角度,回顾了机器学习算法如何应用于SDN领域. 相关知识 在SDN中应用机器学习是合适的原因: 图形处理单元GPU和张量处理单元TPU等技术为机器学习提供了很好的机会: 集中式SDN控制器具有全局网络视图,能够收集各种网络数据,便于机器学习算法的应用. 基于实时和历史网络数据,机器学习技术可以通过执行数据分析,网络优化和网络服务的自动提供来为SDN控制器提供智能化.

[it-ebooks]电子书列表

#### it-ebooks电子书质量不错,但搜索功能不是很好 #### 格式说明  [ ]中为年份      ||  前后是标题和副标题  #### [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/ Learning Web App Developmen

(转) [it-ebooks]电子书列表

[it-ebooks]电子书列表 [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http://

深入SDN(二):关于SDN/OpenFlow的学习&研究路线

我个人的理解: 第一步:当然是SDN的history,这里主要指的是学术界的研究情况: The Road to SDN, Nick Feamster, Jennifer Rexford, 2013,从学术概念上讨论SDN这一路在时间轴上的演进 Maturing of OpenFlow and SDNthrough Deployments,Nick McKeown, 2012,斯坦福在研究和部署的四个阶段的成果,以及两者之间的互相影响,可以说是SDN是怎样炼成的 A Survey of SDN:

OpenFlow协议中如何提高交换机流表的匹配成功率

写在前面 这段时间一直在研究如何提高流表空间的利用率.一直没能想到好的idea.有一篇文献中比较了现有研究中提到的手段,在这里记录一下都有哪些类型的手段以及这些手段存在的不足.这些手段不仅局限于如何提高流表空间的利用率,更把范围拓展至如何提高交换机流表的匹配成功率. 背景 软件定义网络(Software Defined Network,SDN)作为一种新的架构,利用分层的思想将控制平面和数据平面分离,为网络的部署和配置提供了极大的灵活性和可扩展性. 然而当前的SDN网络只能对L2-L4层的信息进

Reading Fast Packet Processing A Survey

COMST 2018 主要内容 这是一篇有关快速包转发的综述,先介绍了包转发的有关基础知识和背景,具体介绍了包转发的主流方法,对这些方法进行了细致详尽的比较,最后介绍了最新的方法和未来的研究方向. 包处理包括Fast Path 和Slow Path,前者用于包转发和包头处理,后者主要用于管理.错误控制.维护. 主要的方法有三种:纯软件.纯硬件.软硬结合. 纯软件方法主要在软件层面(零拷贝.批处理.并行性.用户/内核空间)进行性能优化,性能不足的主要是因为网络协议栈架构的不足. 纯硬件方法性能高但

大数据系统和分析技术综述【程学旗】

本文结构 1 大数据处理与系统 1.1 批量数据处理系统 1.1.1 批量数据的特征与典型应用 1.1.2 代表性的处理系统 1.2 流式数据处理系统 1.2.1 流式数据的特征及典型应用 1.2.2 代表性的处理系统 1.3 交互式数据处理 1.3.1 交互式数据处理的特征与典型应用 1.3.2 代表性的处理系统 1.4 图数据处理系统 1.4.1 图数据的特征及典型应用 1.4.2 代表性图数据处理系统 1.5 小 结 2 大数据分析 2.1 深度学习 2.2 知识计算 2.3 社会计算 2

没有银弹:软件工程的本质性与附属性工作

NO SILVER BULLET: ESSENCE AND ACCIDENTS OF SOFTWARE ENGINEERING It's adapted from berkeley . If you want to know more, you visit the orignal articlehere. if you want to understand this article more clear please  first read this chinese article here.

斯坦福CS课程列表

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s