Abstract-skalbarhet av styrplanet i ett programvarudefinierat nätverk (SDN) möjliggörs genom decentralisering av beslutsfattande logik, dvs.. genom replikering av controllerfunktioner till fysiskt eller praktiskt taget urkopplade controller-kopior. Replicering av en centraliserad controller stat möjliggör också skydd mot controller fel med hjälp av primära och backup repliker som ansvarar för att hantera de underliggande SDN dataplan enheter. I detta arbete undersöker vi effekten av den utplacerade konsekvensmodellen på skalbarhet och korrekta mätvärden för SDN-kontrollplanet. I synnerhet jämför vi den starka och slutliga konsekvensen och argumenterar för ett nytt adaptivt konsekvent tillvägagångssätt. De befintliga controllerplattformarna förlitar sig antingen på starka eller eventuella konsekventa mekanismer i sin tillståndsfördelning. Vi visar hur en adaptiv konsekvensmodell erbjuder skalbarhetsfördelar när det gäller den totala efterfrågehanteringen och svarstiden, i motsats till den starka konsekvensmodellen. Vi beskriver också hur adaptivt konsekvent tillvägagångssätt kan ge för korrekthet semantik, som är ouppnåeliga med den slutliga konsekvens paradigm i praktiken. Anpassningsbarheten i vårt tillvägagångssätt ger en balanserad och tonfiskbar kompromiss av skalbarhet och korrekthet för den SDN-tillämpning som genomförs utöver den adaptiva ramen. För att validera våra antaganden utvärderar och jämför vi de olika tillvägagångssätten i en simulerad testbädd med ett exempel på en belastningsbalansstyrningsapplikation. Den experimentella installationen omfattar upp till fem utökade OpenDaylight controller instanser och två nätverkstopologier från området för tjänsteleverantör och datacenter nätverk.
2) Styrenhet Synkroniseringar: De flesta befintliga verk på styrenhet synkronisering antar antingen stark eller eventuell konsekvens modeller REF.
Impact of Adaptive Consistency on Distributed SDN Applications: An Empirical Study
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications (Volume: 36, Issue: 12, Dec. 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}