林曉勇 ，朱園園 ，梅杰 ，糜正琨

（1.南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876）

一種SDN中用戶群博弈的OpenFlow流調(diào)度策略

林曉勇1，朱園園1，梅杰2，糜正琨1

（1.南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210003；2.北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876）

提出了一種基于用戶中心網(wǎng)絡(luò)的軟件定義網(wǎng)絡(luò)框架，建立了一種基于用戶群博弈策略的OpenFlow流調(diào)度模型，提取用戶群屬性及用戶最佳體驗(yàn)參數(shù)，從用戶層面跨層至控制層進(jìn)行調(diào)度，對(duì)比了非合作博弈調(diào)度與合作博弈調(diào)度。仿真結(jié)果顯示，合作博弈調(diào)度的用戶群整體滿意度最佳，有助于通信運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)“用戶為王”的理念。

用戶中心網(wǎng)絡(luò)；軟件定義網(wǎng)絡(luò)；用戶群博弈；合作博弈；滿意度

1 引言

4G／5G 時(shí)代，軟件定義網(wǎng)絡(luò)（software defined networking，SDN）、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化 （network function virtualization，NFV）和云計(jì)算（cloud computing，CC）技術(shù)使網(wǎng)絡(luò)與底層物理基礎(chǔ)設(shè)施分開(kāi)，變成更抽象、靈活的，以軟件為中心的構(gòu)架，可以通過(guò)編程調(diào)度來(lái)提供更佳的業(yè)務(wù)連接?；ヂ?lián)網(wǎng)+、移動(dòng)應(yīng)用技術(shù)、挖掘用戶行為特征的社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，演變?yōu)橐杂脩糇罴洋w驗(yàn)（user best experience，UBE）為中心的用戶中心網(wǎng)絡(luò)（user centric networking，UCN）。UCN 用戶可以基于某種激勵(lì)機(jī)制來(lái)交互和獲取信息，與傳統(tǒng)SDN相比，UCN能識(shí)別用戶的身份、喜好、認(rèn)證等信息，實(shí)現(xiàn)由用戶而非僅設(shè)備驅(qū)動(dòng)的流調(diào)度機(jī)制［1-3］。

2 相關(guān)研究工作

時(shí)代飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的資源共享型互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩舴?wù)型網(wǎng)絡(luò)。封閉的運(yùn)營(yíng)商管道體系與以用戶為中心的客觀需求產(chǎn)生了不對(duì)稱性，如何在運(yùn)營(yíng)商“管道”上體現(xiàn)用戶“自定義服務(wù)”的特色，是SDN技術(shù)的起源。2008年，美國(guó)斯坦福大學(xué)Mckeown N教授的研究團(tuán)隊(duì)［1］首次提出了OpenFlow的概念，之后進(jìn)一步闡述SDN的概念［2］，受到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛支持。

SDN與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的最大不同在于控制平面（control plane，CP）與數(shù)據(jù)平面（data plane，DP）相分離，并將 CP 挪到交換機(jī)／路由器之外的應(yīng)用中，通過(guò)安全套接層（secure sockets layer，SSL）通道連接應(yīng)用與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)基金會(huì)（Open Network Foundation，ONF）正式發(fā)布一個(gè)名為OpenFlow協(xié)議的開(kāi)放式信令標(biāo)準(zhǔn) （OpenFlow protocol，OFP），用于控制器和交換機(jī)之間的信令交互［3］。OpenFlow作為SDN的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，通過(guò)流表進(jìn)行消息傳遞，每張流表都由多個(gè)流表項(xiàng)組成，每個(gè)流表項(xiàng)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)囊粭l流，因此能合理高效地進(jìn)行流調(diào)度，并為用戶提供無(wú)縫服務(wù)。CP中核心的控制器（controller）擁有全局網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)并管控整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，代表所有交換機(jī)做決定。DP仍然在交換機(jī)中，但不能獨(dú)立做決定，每當(dāng)控制器做一個(gè)決定，它會(huì)給相應(yīng)交換機(jī)發(fā)送消息來(lái)修改其流表，所有交換機(jī)只是根據(jù)它們流表中的指令來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組。

可編程SDN的自適應(yīng)結(jié)構(gòu)可以很好地滿足定制業(yè)務(wù)（ordered service，OS）的需求，恰恰符合運(yùn)營(yíng)商以用戶為中心的需求，因此控制器控制并刷新網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率和降低運(yùn)營(yíng)成本，通過(guò)監(jiān)控底層網(wǎng)絡(luò)流量來(lái)提供自我配置，通過(guò)區(qū)分、獨(dú)立的流量種類可以獲得更好的用戶體驗(yàn)。

當(dāng)前用戶數(shù)據(jù)全I(xiàn)P化，IPv4報(bào)文中的服務(wù)類型（type of service，ToS）占1 byte，將數(shù)據(jù)流簡(jiǎn)化為8個(gè)優(yōu)先級(jí)，RFC2474重新定義ToS為差分業(yè)務(wù)控制點(diǎn)（differentiated services code point，DSCP），至 64 級(jí)別，仍然只從數(shù)據(jù)流屬性角度衡量網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS），未達(dá)到UCN以用戶為中心的體驗(yàn)質(zhì)量（quality of experience，QoE）的要求，因此本文的創(chuàng)新點(diǎn)為跨層獲取用戶屬性參數(shù)，從而重新優(yōu)化資源調(diào)度。

傳統(tǒng)的資源分配方法是以各種最優(yōu)化結(jié)果為目標(biāo)，使端系統(tǒng)被動(dòng)地得到資源［4］，用戶在競(jìng)爭(zhēng)有限網(wǎng)絡(luò)資源的過(guò)程中，參與者惡性的競(jìng)爭(zhēng)行為會(huì)使資源調(diào)度問(wèn)題變得更為復(fù)雜，需要參與競(jìng)爭(zhēng)的主體是“理性的”，因此借鑒經(jīng)濟(jì)學(xué)中估量用戶“付費(fèi)服務(wù)”的有效工具——博弈論來(lái)研究上述問(wèn)題。在博弈論模型中，每個(gè)主體的收益不僅取決于它自身的行為屬性，也取決于其他人的行為屬性，理論界的博弈論算法以遞歸計(jì)算求最優(yōu)值為主，迭代運(yùn)算量大且耗時(shí)長(zhǎng)，不符合路由器算法執(zhí)行的有效性。本文以博弈論為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)出適合硬件執(zhí)行的分布式博弈論算法來(lái)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化、相對(duì)公平的資源調(diào)度。

3 基于UCN的改進(jìn)SDN轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制

基于UCN的改進(jìn)SDN架構(gòu)如圖1所示?；A(chǔ)設(shè)施層為網(wǎng)絡(luò)的底層轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備，主要由OpenFlow交換機(jī)組成；控制層集中維護(hù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及保證QoS，并通過(guò)南向接口（如OpenFlow）獲取底層基礎(chǔ)設(shè)施信息，同時(shí)為應(yīng)用層提供可擴(kuò)展的北向接口，用于應(yīng)用程序檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)、下發(fā)控制策略［5］；UCN層可以是多媒體視頻網(wǎng)站（視頻流大客戶），也可以是社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，或者是運(yùn)營(yíng)商分類業(yè)務(wù)用戶，包含各自的QoE指標(biāo)。

UCN層用來(lái)提取用戶及用戶群的各種屬性參數(shù)，然后映射到UGG（user group gaming，用戶群博弈）調(diào)度策略中，從而實(shí)現(xiàn)以用戶群為中心的跨層調(diào)度。圖2給出了在OpenFlow1.4版本下，多OFP媒體流進(jìn)入組入口（group entry）［6，7］，采用 UGG 策略的 SDN 調(diào)度機(jī)制。OFP 消息的結(jié)構(gòu)如圖3所示，其中，0x16H在使用0x0F異或解析處理時(shí)，可以適配成標(biāo)準(zhǔn)的OpenFlow1.5協(xié)議［8］；也可在檢測(cè)到0x16H時(shí)調(diào)用UGG策略，同時(shí)在OFP凈荷的IP報(bào)文的頭部option字段提取用戶博弈因子（user gaming index，UGI）和用戶期望帶寬（user expected bandwidth，UEB）參數(shù)，執(zhí)行UGG策略，OFP交換機(jī)的流表結(jié)構(gòu)保持不變［9］。

圖1 改進(jìn)的SDN架構(gòu)

圖2 簡(jiǎn)化的兼容UGG策略機(jī)制

圖3 改進(jìn)的OFP消息結(jié)構(gòu)

4 基于UGG的OpenFlow調(diào)度模型

已注冊(cè)UGG策略服務(wù)的用戶才會(huì)啟用博弈機(jī)制，未注冊(cè)用戶執(zhí)行兼容的OpenFlow機(jī)制。UGG分布式部署在控制器中，會(huì)略微增加控制器的負(fù)荷，在OpenFlow1.5里引入數(shù)據(jù)分組類型識(shí)別流程和入口表（egress table）后，可以下發(fā)到OpenFlow交換機(jī)，從而增強(qiáng)了UGG模型的合理性。

4.1 UGG調(diào)度策略建模

首先對(duì)用戶的所有屬性進(jìn)行模糊聚類劃分，將同類用戶歸為一個(gè)用戶群，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)被用戶群集合S={1，…，S}共享，每個(gè)用戶群業(yè)務(wù)流速率為xs，s∈S，其動(dòng)態(tài)范圍IS=［ms，Ms］，s∈S，其中，ms＞0，Ms＜+∞。

一個(gè)網(wǎng)絡(luò)包含單向的鏈路集合為：L={1，…，L}，每條鏈路的容量為 cl，l∈L。

L（s），（1≤s≤S）∩（L（s）?L）表示用戶群 S 的業(yè)務(wù)流路徑的集合，S（l）表示路由路徑經(jīng)過(guò)鏈路l的用戶群集合，可以用矩陣A來(lái)表示所屬關(guān)系：

所以流的容量約束可定義為：AX≤C，其中，X=（x1，x2，…，xs）表示流速率向量，C=（c1，c2，…，cL）表示鏈路容量矢量。

用戶群的利益（效用）都由效用函數(shù) Uβ（xs）表示，其中，β表示效用函數(shù)的類型。Uβ（xs）的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Uβ（xs）的公平性由參數(shù) β決定［10］，當(dāng) β→0 時(shí)，帶寬資源分配結(jié)果接近系統(tǒng)最優(yōu)均值 （system optimal fairness）；當(dāng)β→1 時(shí)，接近均衡平均值（proportional fairness）；當(dāng) β→2時(shí)，接近諧波均值（harmonic fairness）；當(dāng) β→+∞ 時(shí)，接近最大最小均值（max-min fairness）。由此可見(jiàn)，可以通過(guò)更改β的值來(lái)達(dá)到系統(tǒng)所需的“公平”。

引入用戶群博弈因子，該因子可以在生成用戶數(shù)據(jù)時(shí)打入IP報(bào)文的頭部標(biāo)簽，通過(guò)對(duì)用戶參數(shù)的調(diào)研發(fā)現(xiàn)基于用戶行為的資源分配算法［11］，主要研究用戶群體的行為特征對(duì)資源分配的影響，從而統(tǒng)計(jì)信息，尋找規(guī)律動(dòng)態(tài)分配資源，UGG策略模型只需能有效地區(qū)分不同用戶群的UGI參數(shù)以及用戶的內(nèi)容劃分等級(jí)，對(duì)數(shù)據(jù)流的等級(jí)劃分可依據(jù)其對(duì)時(shí)延和分組丟失率等的要求做出評(píng)判。

對(duì)系統(tǒng)滿意度的定義如下：每個(gè)用戶有其期望的帶寬（UEB）和實(shí)際得到的帶寬（AB），定義用戶的期望滿意度（expected satisfaction degree，ESD）為 ESD=AB／UEB×100%，另外，對(duì)每個(gè)用戶群定義一個(gè)系統(tǒng)滿意度（system satisfaction degree，SSD），考察在一段時(shí)間內(nèi)每個(gè)用戶群對(duì)帶寬分配的滿意度，在某一段時(shí)間內(nèi)隨機(jī)取N個(gè)點(diǎn)，當(dāng)用戶的實(shí)際帶寬超過(guò)最低滿意帶寬 （minimum bandwidth，MIB）就認(rèn)為達(dá)到滿意，則有SSD=AB＞MIB的次數(shù)×100%。這樣可以通過(guò)對(duì)比合作與非合作博弈論下SSD的高低來(lái)分析不同策略的優(yōu)劣。

4.2 用戶群排隊(duì)模型

單用戶訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)符合泊松分布，獨(dú)立用戶訪問(wèn)為離散獨(dú)立不相關(guān)事件，因此雖然不同用戶屬性的數(shù)學(xué)期望與方差不同，群變量的疊加符合線性組合關(guān)系，因此用戶群排隊(duì)模型符合設(shè)置用戶的概率分布，以最大限度地接近真實(shí)用戶群的上網(wǎng)特性?？梢栽O(shè)置用戶群的上線人數(shù)服從泊松（Poisson）分布（到達(dá)率為λ），且每類用戶群的泊松分布參數(shù)不同；用戶群的在線（在線視頻業(yè)務(wù)）時(shí)長(zhǎng)服從指數(shù)分布，數(shù)學(xué)期望為T。

4.3 用戶群的NCG調(diào)度策略建模

4.3.1 NCG調(diào)度策略

非合作博弈（non-cooperative gaming，NCG）研究人們?cè)诶嫦嚓P(guān)中如何使自己的收益最大［12］。相應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)自私的參與者都力圖使自己所占的帶寬達(dá)到最大，所謂“自私即私自”，采用ToS模式的IP網(wǎng)絡(luò)即以高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)流犧牲低優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)流，類似于最殘酷的非合作博弈競(jìng)爭(zhēng)。

非合作博弈論提供了一種類似市場(chǎng)機(jī)制的機(jī)制，參與者并不知道其他競(jìng)爭(zhēng)者的具體消息，這使參與者之間的合作變得不可能。參考文獻(xiàn)［13］證明了納什均衡點(diǎn)在經(jīng)典費(fèi)用函數(shù)條件下的唯一性、存在性以及最優(yōu)性。

非合作即競(jìng)爭(zhēng)，因此比最大最小公平資源調(diào)度方法和成比例公平資源調(diào)度方法更容易造成惡性競(jìng)爭(zhēng)，NCG思想是博弈論不可或缺的一部分，因此本文選擇NCG調(diào)度策略作為對(duì)比。

4.3.2 NCG模型的建立

定義x-i，1≤i≤S是除了第i個(gè)用戶群之外的所有用戶群生成的向量。定義任意一用戶群i的業(yè)務(wù)流流量上限為 ni（x-i），并且有：

定義有關(guān)用戶群i的費(fèi)用函數(shù)Ji。Ji可以看成由價(jià)格函數(shù) Pi和效用函數(shù) Uβ（xi）兩項(xiàng)構(gòu)成，Pi是通過(guò)價(jià)格來(lái)反映網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)狀態(tài)，可以理解為用戶使用網(wǎng)絡(luò)所需付的費(fèi)用：當(dāng)網(wǎng)絡(luò)擁塞時(shí)，所需付的費(fèi)用高；當(dāng)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)，所需付的費(fèi)用低。綜上所述，可以定義費(fèi)用函數(shù)Ji等于價(jià)格函數(shù) Pi與效用函數(shù) Uβ（xi）之差，即：

納什均衡點(diǎn)就是這個(gè)博弈對(duì)于每個(gè)參與者的最優(yōu)解，從數(shù)學(xué)角度來(lái)講，在所有參與者達(dá)到均衡點(diǎn)時(shí)，用戶群i的費(fèi)用最低，目標(biāo)函數(shù)為：

4.4 用戶群的CG調(diào)度策略建模

4.4.1 用戶群CG策略思想

CG（cooperative gaming，合作博弈）是以最大化整個(gè)系統(tǒng)效用（利益）為最終目標(biāo)［14］，CG采用了納什議價(jià)框架，核心思想［15］為：每個(gè)用戶群都會(huì)預(yù)定所需的最低帶寬，然后根據(jù)總效用函數(shù)最大化這個(gè)目標(biāo)來(lái)進(jìn)行調(diào)度。在CG模式下，首先要保證每個(gè)用戶群最基本的帶寬要求，然后適當(dāng)?shù)販p少高等級(jí)用戶不必要的資源分配，這樣雖然損害了一方的些許利益，但系統(tǒng)滿意度（即運(yùn)營(yíng)商層面的服務(wù)滿意度指標(biāo)）會(huì)提高。UCG策略就是要找到一種基于用戶群的最佳體驗(yàn)，同時(shí)，即使運(yùn)營(yíng)商的交換機(jī)端“自主”調(diào)整業(yè)務(wù)流的流量，網(wǎng)絡(luò)資源逼近最佳帶寬分配點(diǎn)，也可以完成用戶群流調(diào)度的目標(biāo)。

4.4.2 CG模型的建立

由于合作博弈論的核心思想是使系統(tǒng)利益 （效用函數(shù)）之和達(dá)到最大，可以表述為：對(duì)式（6）的極值問(wèn)題進(jìn)行拉格朗日變換，得到：

其中，pl是鏈路l的使用價(jià)格。所以轉(zhuǎn)化為給定鏈路價(jià)格的條件下滿足最大用戶收益的對(duì)偶問(wèn)題：

其中，ps是用戶群s單位流量的價(jià)格，所以xsps可以看作用戶群s在流量為xs狀態(tài)下的總費(fèi)用，并且 Bs（ps）可以看成用戶群s在給定價(jià)格ps下能獲得的最大效益。對(duì)于每個(gè)用戶，通過(guò)價(jià)格ps來(lái)引導(dǎo)解決最大值問(wèn)題。對(duì)于任意的價(jià)格，當(dāng)Uβ（xs）是嚴(yán)格凹函數(shù)時(shí)，用戶群s存在一個(gè)獨(dú)立的流量最大值解。

從對(duì)偶理論上講，只要找到問(wèn)題D的最優(yōu)解p*，對(duì)應(yīng)的最佳帶寬解x*即可求出。最重要的一點(diǎn)是，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的用戶群s在已知p*的情況下，獨(dú)自求出自身的最佳帶寬xs*，這一過(guò)程并不需要用戶之間的同步，易于實(shí)現(xiàn)。

5 仿真過(guò)程與結(jié)果

5.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造

設(shè)置仿真網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景如圖4所示：共有13條鏈路、8個(gè)節(jié)點(diǎn)，代表OpenFlow交換機(jī)，共同隸屬于一個(gè)控制器，默認(rèn)所有8個(gè)交換機(jī)都被同一自治域 （autonomous system，AS）的控制器調(diào)度，OpenFlow交換機(jī)與控制器的消息交互符合OpenFlow協(xié)議規(guī)范，鏈路容量為1 000 Mbit／s，共 10條光纖鏈路，這10條鏈路相當(dāng)于骨干鏈路，其余鏈路的容量均為100 Mbit／s（代表電接口），網(wǎng)絡(luò)里面的每條鏈路都有接近實(shí)際情況的背景流，仿真計(jì)算時(shí)，左側(cè)的入口邊緣路由發(fā)送OFP消息數(shù)據(jù)流給右側(cè)邊緣路由器的出口端，數(shù)據(jù)流可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)走不同的鏈路，步長(zhǎng)為2 000個(gè)周期。

圖4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

5.2 用戶參數(shù)的設(shè)定

根據(jù)某運(yùn)營(yíng)商服務(wù)器上的數(shù)據(jù)分析，設(shè)置3個(gè)等級(jí)A、B、C，具體參數(shù)見(jiàn)表 1。

表1 3類用戶的具體參數(shù)

對(duì)接近3類用戶的數(shù)目按 1：2：3的比例設(shè)置，結(jié)果見(jiàn)表 2。

表2 3類用戶人數(shù)的設(shè)置

5.3 鏈路背景流的設(shè)定

為了貼近實(shí)際網(wǎng)絡(luò)，考察了實(shí)際交換機(jī)一個(gè)端口一天內(nèi)的流量圖，并進(jìn)行了數(shù)學(xué)擬合，得到：

其中，N為周期，Am為正弦函數(shù)振幅，range為所取符合背景流的正弦函數(shù)幅度，random為生成的隨機(jī)函數(shù)，CI為鏈路容量。生成的背景流量如圖5所示，與實(shí)際端口流量走勢(shì)圖相比，具有極高的一致性。

圖5 仿真生成的鏈路背景流量

5.4 UCG策略實(shí)施機(jī)制

在交換機(jī)入口的OFP分組檢測(cè)到兼容UGG的0x16字節(jié)，入口首先完成差錯(cuò)檢測(cè)和安全檢驗(yàn)、分類或解多路復(fù)用、流量管理和控制等常規(guī)功能，然后提取該OPF分組攜帶的UGI和UEB參數(shù)，UEB采用速率模板形式映射等值帶寬，交換機(jī)如執(zhí)行UGG策略，則向控制器發(fā)出OFPT_packet_in消息，控制器使用OFPT_features_request消息確認(rèn)交換機(jī)并讀取其UGG請(qǐng)求參數(shù)，在單個(gè)執(zhí)行周期內(nèi)，對(duì)所有當(dāng)前UGG請(qǐng)求執(zhí)行NCG或CG算法，為每個(gè)目標(biāo)用戶生成資源分配參數(shù)，生成的附加參數(shù)值插入OFP消息的填充（padding）字段，通過(guò) OFPT_set_config消息發(fā)送給對(duì)應(yīng)的交換機(jī)，交換機(jī)不再進(jìn)行OFPT_features_reply響應(yīng)確認(rèn)，而是直接執(zhí)行新參數(shù)對(duì)應(yīng)的邏輯鏈路中的下一跳OFP交換機(jī)完成數(shù)據(jù)分組轉(zhuǎn)發(fā)。

5.5 UGG仿真結(jié)果

非合作博弈仿真計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3，合作博弈仿真計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。

仿真結(jié)果用每類用戶群的平均帶寬來(lái)表示帶寬分配情況。圖6給出了數(shù)量最多的C類用戶的任一時(shí)刻的平均帶寬，可以看出即使在網(wǎng)絡(luò)背景流最大的情況下，鏈路也保持了較好的運(yùn)行狀態(tài)。

表3 非合作博弈UGG中3類用戶帶寬分配情況

表4 合作博弈UGG中3類用戶帶寬分配

圖6 合作博弈UGG策略下C用戶群帶寬分配

通過(guò)基于CG的UG策略和NCG的對(duì)比可以看出，每個(gè)用戶群在合作博弈論的框架下被分配到更多的帶寬。

5.6 性能對(duì)比分析

綜合表3和表4可以看出，用戶采用CG的UGG策略時(shí)，各用戶群可以獲取比NCG框架下更大的平均帶寬，具體結(jié)果如圖7所示。

圖7 兩種算法在分配帶寬上的對(duì)比

而在系統(tǒng)滿意度這個(gè)指標(biāo)上，NCG框架下A類用戶滿意度優(yōu)于CG框架下的A類用戶，原因是CG框架更注重公平，它略微減少了A類用戶的高帶寬分配次數(shù)，從而滿足其他用戶群的要求，在基本不影響A類用戶滿意度的情況下使得所有用戶的滿意度得到提高，而NCG則忽略了這一點(diǎn)，從圖8可以看出，除了A類用戶的滿意度略有下降，但B、C類用戶的系統(tǒng)滿意度有較大增長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，采用CG框架的UGG調(diào)度策略在兼顧公平的基礎(chǔ)上能很好地分配資源，使所有用戶群都較為滿意。

圖8 兩種算法在系統(tǒng)滿意度上的對(duì)比

6 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了一種在UCN思想下的SDN體系結(jié)構(gòu)，給出一種新的OpenFlow流調(diào)度機(jī)制，從用戶群的角度出發(fā)，提出了用戶群博弈UGG的OpenFlow流調(diào)度策略，UGG的核心是采用合作博弈CG模型，在仿真中通過(guò)CG和NCG的對(duì)比，對(duì)UGG策略進(jìn)行了效用評(píng)估，得到了預(yù)期的效果。本文側(cè)重結(jié)合用戶群的優(yōu)先級(jí)和用戶滿意度體驗(yàn)進(jìn)行合作博弈資源調(diào)度，提出了一種有助于運(yùn)營(yíng)商實(shí)現(xiàn)“以用戶為中心”理念的網(wǎng)絡(luò)路由的新思路。

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A user group gaming policy of OpenFlow stream scheduling in SDN

LIN Xiaoyong1，ZHU Yuanyuan1，MEI Jie2，MI Zhengkun1
1.College of Communication and Information Engineering，Nanjing University of Postsamp;Telecommunications，Nanjing 210003，China 2.School of Information and Communication Engineering，Beijing University of Postsamp;Telecommunications，Beijing 100876，China

A user centric networking （UCN）structure based on SDN framework was proposed，which established an OpenFlow stream scheduling model named user group gaming policy.Non-cooperative and cooperative cross-layer scheduling were compared from UCN to control plane by extracting parameters of user gaming index and user expected bandwidth.Simulation results show that the user group satisfaction degree of cooperative gaming scheduling is the best and will help the communication operators to realize the concept of customer being king.

user centric networking，software defined networking，user group gaming，cooperative gaming，satisfaction degree

s： The NationalNaturalScience Foundation ofChina（No.61471203），Jiangsu ProvincialEducation Department Project（No.14KJA510004），Jiangsu Provincial Technology Department Project（No.BY2013095-2-12），2016 JPED Postgraduate Educationamp;Innovation Project

TN393.01

A

10.11959／j.issn.1000-0801.2016208

2016-06-22；

2016-07-29

糜正琨，mizk@njupt.edu.cn

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61471203）；江蘇省教育廳資助項(xiàng)目（No.14KJA510004）；江蘇省科技廳資助項(xiàng)目（No.BY2013095-2-12）；2016江蘇省教育廳研究生教育創(chuàng)新工程

林曉勇（1974-），男，博士，南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院副教授，CCF會(huì)員，主要研究方向?yàn)檐浖x網(wǎng)絡(luò)、用戶中心網(wǎng)、未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

朱園園（1992-），女，南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)檐浖x網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)管理。

梅杰（1992-），男，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通信理論、未來(lái)5G通信。

糜正琨（1946-），男，南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院教授，主要研究方向?yàn)橄乱淮鷮拵ㄐ啪W(wǎng)。