数据中心两种常用流量模型运用mininet的实现

 编者按:在网络性能评估中一个巨大的挑战就是如何生成真实的网络流量,还好可以通过程序来创造人工的网络流量,通过建立测试环境来模拟真实的状况。本文就以数据中心网络为目标场景,来在mininet仿真环境中尽可能地还原数据中心内部的真实流量情况。目前有两种常用的流量模型:

 ■随机模型:主机向在网络中的另一任意主机以等概率发送数据包

 ■概率模型:在网络中,编号为m的主机分别以概率Pt Pa Pc 、向主机编号为(m+i)(m+j)(m+k)的主机发送数据包

我们使用mininet中的iperf工具在网络中生成UDP流量,iperf客户端传送数据流到iperf的服务端,由服务端接收并记录相关信息。mininet自带控制台可供使用的命令虽然已经比较丰富,但却并未给出较为明确的API接口来支持用户自定义命令。在诸如数据中心这样复杂、网络节点较多的仿真环境中做一些批处理的工作就需要非常大的,比如通过iperf在所有主机之间发生流量。所以我们需要将自定义命令添加到mininet中,在mininet中完成新命令的拓展。

一、 mininet功能拓展

mininet中进行功能拓展主要分为3:

1. 修改mininet/net.py: net模块实现Mininet类,是仿真平台mininet的主体类,该类完成节点添加配置、网络基本功能和一些选项功能的实现。我们需要将我们自定义的函数定义在该类中。

class Mininet(object):

    def function(self, **kwargs):

        #function code

2. 修改mininet/cli.py: cli模块定义了CLI类,为米你呢他提供命令行接口,用于解析用户输入的命令,之前定义的自定义命令需要在CLI类中通过注册函数注册这条自定义命令。

class CLI(Cmd):

    def do_function(self, line):

        #do_function code

完成命令注册与绑定。

 3. 修改bin/mn: 在完成命令注册与绑定后,需要在mininet执行解释器中注册命令与对应执行函数的映射关系。

ALTSPELLING = { ‘pingall‘:‘pingAll‘,

            ‘pingpair‘:‘pingPair‘,

            ‘iperfudp‘:‘iperfUdp‘,

            ‘function‘:‘function}

net.py和cli.py均在mininet/mininet目录,mn文件在在mininet/bin目录中。在代码修改完成后需要重新编译安装一遍mininet,即运行:

$~/mininet/util/install.sh -n

二、 两种流量模型在mininet中的实现

2.1 随机模型

任意一台主机以等概率随机地向另外一台主机发起一条UDP数据流。

修改mininet/net.py

首先,先在两个主机之间进行iperf测试,并且在server端记录,实现iperf_single函数:

def iperf_single( self,hosts=None, udpBw=‘10M‘, period=60, port=5001):

        """Run iperf between two hosts using UDP.

           hosts: list of hosts; if None, uses opposite hosts

           returns: results two-element array of server and client speeds"""

        if not hosts:

            return

        else:

            assert len( hosts ) == 2

        client, server = hosts

        filename = client.name[1:] + ‘.out‘

        output( ‘*** Iperf: testing bandwidth between ‘ )

        output( "%s and %s\n" % ( client.name, server.name ) )

        iperfArgs = ‘iperf -u ‘

        bwArgs = ‘-b ‘ + udpBw + ‘ ‘

        print "***start server***"

        serverNaNd( iperfArgs + ‘-s -i 1‘ + ‘ > /home/zg/log/‘ + filename + ‘&‘)

        print "***start client***"

        clientNaNd(

            iperfArgs + ‘-t ‘+ str(period) + ‘ -c ‘ + server.IP() + ‘ ‘ + bwArgs

            +‘ > /home/zg/log/‘ + ‘client‘ + filename +‘&‘)

接着为mininet添加自定义命令iperfmulti,依次为每一台主机随机选择另一台主机作为iperf的服务器端,通过调用iperf_single,自身以客户端身份按照指定参数发送UDP流,服务器生成的报告以重定向的方式输出到文件中,使用iperfmulti命令,主机随机地向另一台主机发起一条恒定带宽的UDP数据流。

def iperfMulti(self, bw, period=60):

    base_port = 5001

    server_list = []

    client_list = [h for h in self.hosts]

    host_list = []

    host_list = [h for h in self.hosts]

    cli_outs = []

    ser_outs = []

    _len = len(host_list)

    for i in xrange(0, _len):

        client = host_list[i]

        server = client

        while( server == client ):

            server = random.choice(host_list) 

        server_list.append(server)

        self.iperf_single(hosts = [client, server], udpBw=bw, period= period, port=base_port)

        sleep(.05)

        base_port += 1

    sleep(period)

print "test has done"

修改mininet/cli.py

def do_iperfmulti( self, line ):

    """Multi iperf UDP test between nodes"""

    args = line.split()

    if len(args) == 1:

        udpBw = args[ 0 ]

        self.mn.iperfMulti(udpBw)

    elif len(args) == 2:

        udpBw = args[ 0 ]

        period = args[ 1 ]

        err = False

        self.mn.iperfMulti(udpBw, float(period))

    else:

        error(‘invalid number of args: iperfmulti udpBw period\n‘ +

               ‘udpBw examples: 1M 120\n‘)

修改bin/mn

 在mininet/bin目录下修改mn文件,将iperfpb加入到对应的列表中。

ALTSPELLING = { ‘pingall‘: ‘pingAll‘,

            ‘pingpair‘: ‘pingPair‘,

            ‘iperfudp‘: ‘iperfUdp‘,

            ‘iperfUDP‘: ‘iperfUdp‘,

            ‘iperfpb‘:‘iperfPb‘ }

最后,进入mininet/util目录,重新编译安装mininet

$~/mininet/util/install.sh -n

重启mininet,输入iperf,可用table补全iperfpb,从而可使用iperfpb进行流量随机模型的测试。

2.2 概率模型

mininet添加自定义命令iperfpb,依次为每一台主机(编号为m)分别以概率Pt Pa Pc 向主机编号为(m+i)(m+j)(m+k)的主机发送数据包,通过调用iperf_single,自身以客户端身份按照指定参数发送UDP流,服务器生成的报告以重定向的方式输出到文件中,使用iperfpb命令,主机按概率向其他被选择的主机发起一条恒定带宽的UDP数据流。

概率选择函数

为完成以一定概率选择主机,我们需要实现一个概率选择函数randompick,这个函数可用于以不同的概率从一个列表中随机地选择一些元素。下面为randompick的实现过程:

def random_pick( self, _list, probabilities):  

    x = random.uniform(0,1)  

    p = None

    cumulative_probability = 0.0  

    for item, item_probability in zip(_list, probabilities):  

        cumulative_probability += item_probability

        p = item

        if x < cumulative_probability:break 

    return p

修改mininet/net.py

def iperfPb (self, bw, period = 60, i = 1,j = 4,k = 64,pt = 0.5,pa = 0.3):

    base_port = 5001

    server_list = []

    client_list = []

    client_list = [h for h in self.hosts]

    cli_outs = []

    ser_outs = []

    host_list = []

    host_list = [h for h in self.hosts]

    pc = 1 - pt - pa

    p_list = [pt,pa,pc]

    _len = len(self.hosts)

    for key in xrange(_len):

        client = host_list[key]

        access_host = [host_list[(key+i)%_len],host_list[(key+j)%_len],host_list[(key+k)%_len]]

        server = self.random_pick(access_host,p_list)

        server_list.append(server)

        self.iperf_single(hosts = [client, server], udpBw=bw, port=base_port)

        sleep(.05)

    sleep(period)

    print "test has done"

修改mininet/cli.py

def do_iperfpb(self, line):

    """Multi iperf UDP test with probablity"""

    args = line.split()

    if len(args) == 1:

        udpBw = args[ 0 ]

        self.mn.iperfMulti(udpBw)

    elif len(args) == 2:

        udpBw = args[ 0 ]

        period = args[ 1 ]

        err = False

        self.mn.iperfPb(udpBw, float(period))

    else:

        error(‘invalid number of args: iperfmulti udpBw period\n‘ +

               ‘udpBw examples: 1M 120\n‘)

修改bin/mn

mininet/bin目录下修改mn文件,将iperfpb加入到对应的列表中。

ALTSPELLING = { ‘pingall‘: ‘pingAll‘,

            ‘pingpair‘: ‘pingPair‘,

            ‘iperfudp‘: ‘iperfUdp‘,

            ‘iperfUDP‘: ‘iperfUdp‘,

            ‘iperfpb‘:‘iperfPb‘ }

最后,进入mininet/util目录,重新编译安装mininet

$~/mininet/util/install.sh -n

重启mininet,输入iperf,可用table补全iperfpb,从而可使用iperfpb进行流量的概率模型的测试。

作者简介:

 张歌,2014/09-至今,北京邮电大学网络技术研究院 网络与交换技术国家重点实验室攻读硕士研究生

本文转载自SDNLAB

 

 


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