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• 文章名稱
• 來源
• 時間
• 概要
• 做法

文章名稱

• AMPS: Application Aware Multipath Flow Routing
  Using Machine Learning

來源

• 2017 Twenty-third National Conference on Communications (NCC)

時間

• 2017

概要

• 一個基於網絡應用流量特點和路由狀態的多徑路由機制。該機制使用機器學習的方法來評估網絡流量特點。

做法

• 架構圖如上所示，AMPS在原有控制器的基礎上新增了幾個部件

1. 主機H1向交換機S1發送數據報。
2. 交換機S1檢查流表種有沒有對應的流表項，如果有就執行相應的動作。
3. 沒有的話就向控制器發送一個packet_in消息。
4. 當控制器收到packet_in消息的時候，向除了源交換機之外的所有交換機下發一個flow_mod消息，其中hard timeout被設置為t。而對於源交換機，則下發一個packet_out消息給相應的輸出端口。這樣，由於源交換機還是沒有相應的流表項，接下來收到的數據包依然會發送packet_in消息，這樣AMPS 控制器就可以收集一條流量內前n條數據包的feature並發送給MLC(machine learning classifier)。
5. mlc根據收到的數據，將流量分為預定義的類別之一。
6. AMPS 控制器從mlc接收類標簽並向pds(Path Discovery and Selection)詢問最佳路徑。然後對最佳路徑上的交換機下發flow_mod消息。
7. 交換機收到packet_in消息就轉發數據包給相應的端口，收到flow_mod消息就更新流表。
8. 交換機按流表轉發數據報。
9. 控制器統計吞吐量，如果達到帶寬要求，就保存這條路徑，否則第六步中的路徑優先級會被降低。
10. 為同樣優先級的流量在已存在的路徑上安裝同樣的流表項，這樣timeout就會增加t

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