基于openflow协议的高速包分类算法研究

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1、基于OpenFlow协议的高速包分类算法研究万云凯2015年11月中图分类号：TP393UDC分类号：004.7基于OpenFlow协议的高速包分类算法研究作者姓名万云凯学院名称计算机学院指导教师嵩天副教授答辩委员会主席廖乐健教授申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月7日TheResearchonHighSpeedPacketClassificationAlgorithmsbasedonOpenFlowProtocolCandidateName：YunkaiWanSchoolorDepartment:

2、ComputerSchoolFacultyMentor:TianSongChair,ThesisCommittee：LejianLiaoDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jan7,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经

3、发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要随着互联网技术的发展和互联网应用的增多，数据包分类不再局限于传统的五元组，以软件定义网络为代表的新兴网络技术的发展使得包分类面向更多维度。因此，如何设计出一种适用于新型网络架构的快速有效的包分类算法对互联网的发展和网络服务质量的提高变得至关重要。本文首先介绍了数据包分类问题的背景和国内外的研究现状，阐述了包分类问题的产生与演变，给出了包分类问题的定

4、义，归纳了包分类问题的评价标准，说明了包分类算法的设计原则。然后本文详细描述了各个经典五元组包分类算法的原理，分析了它们的时间、空间性能和应用场合，指出了它们向更多维度扩展的局限性。其次本文介绍了OpenFlow网络，给出了OpenFlow流表包分类的特点，利用这些特点，再结合网络流的局部性原理，本文提出了一种流量自适应的多维度包分类方法。该方法可以根据网络流量的实时分类结果动态调整多维度匹配顺序，优先匹配当前流量所需要的字段，通过忽略通配字段来达到优化查找速度的目的。同时，该方法将多维度字段分组，结合具体字段类型和字段的匹配方式选择最优匹配算法。最后

5、，本文利用虚拟软件在电脑上搭建了OpenFlow实验环境，构建了适用于OpenFlow包分类的规则集，在OpenFlow交换机模拟工具OpenvSwitch中实现了本文所提出的方法，实验结果表明，该方法相比已有的OpenFlow算法性能提高约两倍，相比从五元组包分类算法扩展的方法性能也大大提高。本文方法有着显著的理论价值和实践应用价值，网络对服务质量要求的提高使得数据包的分类越来越细粒度，本文方法不仅可以满足当前的网络需求，而且维度扩展性良好，非常适合应用于各种新型网络。关键词：包分类；软件定义网络；流量自适应；位向量；OpenFlowIAbstrac

6、tWiththedevelopmentofInternettechnologyandtheincreaseofInternetapplications,packetclassificationisnolongerlimitedtothetraditionalfive-tuple.SoftwareDefinedNetworkanditsimplementation,representedbyOpenFlow,makethepacketclassificationfromfive-tupledimensionstomorepacketheaderfield

7、s.ItisveryimportantthathowtodesignafastandefficientpacketclassificationalgorithmforthedevelopmentoftheInternetandtheimprovementofthequalityofnetworkservice.Thispaperfirstintroducesthebackgroundofdatapacketclassificationandtheresearchstatusathomeandabroad,expoundsthegenerationand

8、evolutionandgivesitsdefinition,summarizesitseva