改进PSO-LSSVM算法的SDN网络流量预测模型①

龙 霏,余 铮,刘 芬,冯 浩,代荡荡

(国网湖北省电力有限公司 信息通信公司,武汉 430077)

1 引言

随着互联网规模的不断扩大,各种接入设备和相关的数据类型也日益繁杂,传统IP 网络的管理方法已经无法满足大量新型应用服务对设备快速部署与技术实时更新的需求,同时网络管理者在面对网络资源的合理化配置等任务时也遇到了较大的困难,这些问题都极大地增加了新技术的应用成本.软件定义网络SDN(Software Defined Network)技术改变了传统IP 网络的四层协议体系,将数据传输与网络控制两个主要环节相互解耦[1],从而使得用户可以通过控制层提供的统一且便捷的管理工具,以全局化的视角实现对分布式网络的集中调控,并依据自身需求灵活的配置各类网络资源,显著地提高了大规模网络的运维管理水平[2].作为全类型网络管理的关键依据,网络流量的特征及变化规律同样也成为了SDN 技术研究的热点,因此针对IP 网络流量预测技术进行改进,设计一款符合SDN 网络流量特征的、精确度高的网络流量预测模型,以帮助网络应用开发人员更准确地分析SDN 网络性能波动状态和优化网络资源配置,具有重要的理论意义和应用价值.

目前针对网络流量进行预测的方法很多,基本可分为两个主要类型,第1 类是以时间序列法为核心,即根据网络流量在历史时间序列中的变化规律预测下一个有限时间间隔内的变化趋势,如王逸兮等人提出采用同点时间序……