探可信可控网络中观测层的构建
07-22 12:39:11
来源：http://www.qz26.com 毕业论文提纲 阅读：8470次
导读：被控对象注册模块与名字空间观测层利用控制信息描述模型将运行在客户端、路由器以及其他网络设备的各种协议都进行抽象描述, 存贮到名字空间数据库中。在NOX[15]中, 也利用了名字空间的形式对于用户、主机和路由器进行统一存储, 以实现在一个企业网内的对设备的统一管理。本文提出的名字空间与NOX的名字空间的区别在于本文提出的名字空间是基于CID的, 因此名字空间的存储粒度也是协议块粒度的, 而NOX 的名字空间是设备粒度的。基于协议粒度进行存储的好处在于为决策提供可以直接进行网络控制的被控对象, 降低网络控制复杂度。被控对象注册模块对网络协议对象进行了统一注册, 每个被控对象（网络协议块）都由统一全局ID 进行标识, 这样有利于网络管理员对网络进行抽象控制, 降低了网络控制的复杂度, 提高了网络管理的效率。网络状态预处理模块与状态库网络状态预处理模块将网络资源层的原始信息进行预处理, 包括脏数据过滤、冗余信息合并以及信息关联等, 将处理后的结果交给状态库进行存储。网络状态库用来存储网络被控对象的状态, 用来向决策
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被控对象注册模块与名字空间观测层利用控制信息描述模型将运行在客户端、路由器以及其他网络设备的各种协议都进行抽象描述, 存贮到名字空间数据库中。在NOX[15]中, 也利用了名字空间的形式对于用户、主机和路由器进行统一存储, 以实现在一个企业网内的对设备的统一管理。本文提出的名字空间与NOX的名字空间的区别在于本文提出的名字空间是基于CID的, 因此名字空间的存储粒度也是协议块粒度的, 而NOX 的名字空间是设备粒度的。基于协议粒度进行存储的好处在于为决策提供可以直接进行网络控制的被控对象, 降低网络控制复杂度。
被控对象注册模块对网络协议对象进行了统一注册, 每个被控对象（网络协议块）都由统一全局ID 进行标识, 这样有利于网络管理员对网络进行抽象控制, 降低了网络控制的复杂度, 提高了网络管理的效率。
网络状态预处理模块与状态库网络状态预处理模块将网络资源层的原始信息进行预处理, 包括脏数据过滤、冗余信息合并以及信息关联等, 将处理后的结果交给状态库进行存储。
网络状态库用来存储网络被控对象的状态, 用来向决策层提供网络的状态信息, 为网络决策提供依据。在可信可控网络的观测层中, 由于建立了控制信息的描述模型, 并将网络的被控对象建立在网络协议粒度上, 因此网络的状态库也用以存储当前网络上网络协议块的状态信息。如表1 所示, 在状态库中, 每个协议块保存其性能信息如丢包率、协议块处理数据的平均时延以及数据包的转发速率等。
另外, 在状态库中, 还对被控对象的连接信息进行记录, 如表2和表3所示, 用管道来表示个路由器内各个协议块之间的连接, 用链路来表示2 个路由器之间的连接, 并记录每个链路的性能信息。这样根据状态库, 控制节点就可以得到网络中协议块粒度的连接图。
域间共享信息处理模块与域间信息交互接口由于 1 个控制节点的计算能力有限并且受到带宽限制, 可信可控网络模型为了支持多个的大规模网络环境, 在每个AS都配置1 个控制节点对该域进行控制, 各个控制节点为了对网络进行协同控制, 需要各个域之间进行信息共享。在观测层中, 我们构建域间共享信息处理模块支持多个控制域之间的信息共享。如图2 所示, 1 个控制域内的观测层包含1 个域间共享信息处理模块和1 个域间信息交互接口, 域间信息共享接口负责接收其他域的信息同时也负责为本域发布信息; 域间共享信息处理模块也有2 个功能：一个是将从域间信息共享接口接收到的信息进行处理并提交到状态库中保存; 另一方面也将本域内的状态信息经过处理后交给域间信息共享接口发送给其他域。
这样做的好处是可以在1 个域内共享信息, 促成1 个域内的控制节点之间的信息一致, 避免网络控制的冲突; 同时可以让域间内的多个控制节点实现网络信息的共享, 从而有利于全网内决策的最优化。 www.qz26.com
全网一致性视图构建模块基于上面的状态库和名字空间, 全网一致性视图构建模块为决策层构建网络协议块粒度的全网一致性视图, 该视图保证在多个控制节点的决策层之间对网络状态认识的一致性, 各个视图之间没有冲突。在网络控制中, 全网一致性视图具有非常重要的意义, 例如在Qos 控制中只有各个控制域内的网络视图是一致的, 各个控制域的QoS 决策层面才能正确地进行决策从而减少网络抖动[16]。
在域内相比传统网络是基于设备粒度的, 由于在域内的控制信息描述粒度是协议块粒度的, 各个协议块之间的依赖关系以及状态信息很容易就能得到。因此基于协议块粒度的全网一致性视图具有很好的状态依赖可见性, 为提高网络控制的关联性, 降低网络故障定位的难度等工作提供了方便。在域间, 由于域间共享信息模块提供了收集域间信息和发布域内信息的功能, 1 个控制域内的控制节点可以得到其他域的控制状态信息, 使得全网一致性视图的构建可以更加优化, 从而提高网络控制的效率。
可信可控网络观测层的优势通过在可信可控网络的决策层和资源层之间建立独立的观测层, 为决策层了解资源层的实时网络状态提供了统一的接口, 其有如下几个优势：
构建观测层作为资源层和决策层的中间层, 为决策层了解资源层信息提供了统一的接口, 实现了网络控制观测、决策和执行3 个功能的独立, 有利于各层独立运行而不依赖于其他层的变化, 如当决策层需要升级时不会影响观测层和资源层。
被控对象注册模块与名字空间观测层利用控制信息描述模型将运行在客户端、路由器以及其他网络设备的各种协议都进行抽象描述, 存贮到名字空间数据库中。在NOX[15]中, 也利用了名字空间的形式对于用户、主机和路由器进行统一存储, 以实现在一个企业网内的对设备的统一管理。本文提出的名字空间与NOX的名字空间的区别在于本文提出的名字空间是基于CID的, 因此名字空间的存储粒度也是协议块粒度的, 而NOX 的名字空间是设备粒度的。基于协议粒度进行存储的好处在于为决策提供可以直接进行网络控制的被控对象, 降低网络控制复杂度。
被控对象注册模块对网络协议对象进行了统一注册, 每个被控对象（网络协议块）都由统一全局ID 进行标识, 这样有利于网络管理员对网络进行抽象控制, 降低了网络控制的复杂度, 提高了网络管理的效率。
网络状态预处理模块与状态库网络状态预处理模块将网络资源层的原始信息进行预处理, 包括脏数据过滤、冗余信息合并以及信息关联等, 将处理后的结果交给状态库进行存储。
网络状态库用来存储网络被控对象的状态, 用来向决策层提供网络的状态信息, 为网络决策提供依据。在可信可控网络的观测层中, 由于建立了控制信息的描述模型, 并将网络的被控对象建立在网络协议粒度上, 因此网络的状态库也用以存储当前网络上网络协议块的状态信息。如表1 所示, 在状态库中, 每个协议块保存其性能信息如丢包率、协议块处理数据的平均时延以及数据包的转发速率等。
另外, 在状态库中, 还对被控对象的连接信息进行记录, 如表2和表3所示, 用管道来表示个路由器内各个协议块之间的连接, 用链路来表示2 个路由器之间的连接, 并记录每个链路的性能信息。这样根据状态库, 控制节点就可以得到网络中协议块粒度的连接图。
域间共享信息处理模块与域间信息交互接口由于 1 个控制节点的计算能力有限并且受到带宽限制, 可信可控网络模型为了支持多个的大规模网络环境, 在每个AS都配置1 个控制节点对该域进行控制, 各个控制节点为了对网络进行协同控制, 需要各个域之间进行信息共享。在观测层中, 我们构建域间共享信息处理模块支持多个控制域之间的信息共享。如图2 所示, 1 个控制域内的观测层包含1 个域间共享信息处理模块和1 个域间信息交互接口, 域间信息共享接口负责接收其他域的信息同时也负责为本域发布信息; 域间共享信息处理模块也有2 个功能：一个是将从域间信息共享接口接收到的信息进行处理并提交到状态库中保存; 另一方面也将本域内的状态信息经过处理后交给域间信息共享接口发送给其他域。
这样做的好处是可以在1 个域内共享信息, 促成1 个域内的控制节点之间的信息一致, 避免网络控制的冲突; 同时可以让域间内的多个控制节点实现网络信息的共享, 从而有利于全网内决策的最优化。 www.qz26.com
全网一致性视图构建模块基于上面的状态库和名字空间, 全网一致性视图构建模块为决策层构建网络协议块粒度的全网一致性视图, 该视图保证在多个控制节点的决策层之间对网络状态认识的一致性, 各个视图之间没有冲突。在网络控制中, 全网一致性视图具有非常重要的意义, 例如在Qos 控制中只有各个控制域内的网络视图是一致的, 各个控制域的QoS 决策层面才能正确地进行决策从而减少网络抖动[16]。
在域内相比传统网络是基于设备粒度的, 由于在域内的控制信息描述粒度是协议块粒度的, 各个协议块之间的依赖关系以及状态信息很容易就能得到。因此基于协议块粒度的全网一致性视图具有很好的状态依赖可见性, 为提高网络控制的关联性, 降低网络故障定位的难度等工作提供了方便。在域间, 由于域间共享信息模块提供了收集域间信息和发布域内信息的功能, 1 个控制域内的控制节点可以得到其他域的控制状态信息, 使得全网一致性视图的构建可以更加优化, 从而提高网络控制的效率。
可信可控网络观测层的优势通过在可信可控网络的决策层和资源层之间建立独立的观测层, 为决策层了解资源层的实时网络状态提供了统一的接口, 其有如下几个优势：
构建观测层作为资源层和决策层的中间层, 为决策层了解资源层信息提供了统一的接口, 实现了网络控制观测、决策和执行3 个功能的独立, 有利于各层独立运行而不依赖于其他层的变化, 如当决策层需要升级时不会影响观测层和资源层。
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