一种基于聚类的分布式SDN控制器一致性自适应策略
网络与互联网体系结构
2017-05-26 v1 机器学习
摘要
分布式控制器常用于大规模SDN部署，它们同时运行大量网络应用。这些应用可能具有不同的一致性和可用性偏好。这些控制器需要通过东西向接口通信以同步其状态信息。分布式状态信息的一致性和可用性由底层一致性模型决定。此前，我们建议使用自适应一致性控制器，它可以自主调整一致性参数以满足特定应用的性能需求。本文研究了在类似Apache Cassandra的可调一致性模型之上构建自适应控制器的可行性。我们提出了一种自适应策略，该策略使用聚类技术（顺序k-means和增量k-means）将给定的应用性能指标映射到可与底层可调一致性模型一起使用的可行一致性级别。在我们建模和测试的案例中，结果表明，对于顺序k-means，在合理的聚类数（>= 50）下，可以估计出应用性能指标与一致性级别指标之间合理的映射（低RMSE）。对于增量k-means，结果也表明，使用相似的聚类数（>= 50）和较小的阈值（~），可以估计出合理的映射（低RMSE）。
引用
@article{arxiv.1705.09050,
title = {A Clustering-based Consistency Adaptation Strategy for Distributed SDN Controllers},
author = {Mohamed Aslan and Ashraf Matrawy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.09050},
year = {2017}
}