為什么80%的碼農都做不了架構師？>>> ??

??編者按：在網絡性能評估中一個巨大的挑戰就是如何生成真實的網絡流量，還好可以通過程序來創造人工的網絡流量，通過建立測試環境來模擬真實的狀況。本文就以數據中心網絡為目標場景，來在mininet仿真環境中盡可能地還原數據中心內部的真實流量情況。目前有兩種常用的流量模型:

?■隨機模型：主機向在網絡中的另一任意主機以等概率發送數據包

?■概率模型：在網絡中，編號為m的主機分別以概率Pt?、Pa?、Pc?、向主機編號為(m+i)、(m+j)、(m+k)的主機發送數據包

我們使用mininet中的iperf工具在網絡中生成UDP流量，iperf客戶端傳送數據流到iperf的服務端，由服務端接收并記錄相關信息。mininet自帶控制臺可供使用的命令雖然已經比較豐富，但卻并未給出較為明確的API接口來支持用戶自定義命令。在諸如數據中心這樣復雜、網絡節點較多的仿真環境中做一些批處理的工作就需要非常大的，比如通過iperf在所有主機之間發生流量。所以我們需要將自定義命令添加到mininet中，在mininet中完成新命令的拓展。

一、?mininet功能拓展

在mininet中進行功能拓展主要分為3步:

1.?修改mininet/net.py:?net模塊實現Mininet類，是仿真平臺mininet的主體類，該類完成節點添加配置、網絡基本功能和一些選項功能的實現。我們需要將我們自定義的函數定義在該類中。

class?Mininet(object):

????def?function(self,?**kwargs):

????????#function?code

2.?修改mininet/cli.py:?cli模塊定義了CLI類，為米你呢他提供命令行接口，用于解析用戶輸入的命令，之前定義的自定義命令需要在CLI類中通過注冊函數注冊這條自定義命令。

class?CLI(Cmd):

????def?do_function(self,?line):

????????#do_function?code

完成命令注冊與綁定。

?3.?修改bin/mn:?在完成命令注冊與綁定后，需要在mininet執行解釋器中注冊命令與對應執行函數的映射關系。

ALTSPELLING?=?{?'pingall':'pingAll',

????????????'pingpair':'pingPair',

????????????'iperfudp':'iperfUdp',

????????????'function':'function}

net.py和cli.py均在mininet/mininet目錄，mn文件在在mininet/bin目錄中。在代碼修改完成后需要重新編譯安裝一遍mininet，即運行：

$~/mininet/util/install.sh?-n

二、?兩種流量模型在mininet中的實現

2.1?隨機模型

任意一臺主機以等概率隨機地向另外一臺主機發起一條UDP數據流。

修改mininet/net.py

首先，先在兩個主機之間進行iperf測試，并且在server端記錄，實現iperf_single函數：

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?+'&')

接著為mininet添加自定義命令iperfmulti，依次為每一臺主機隨機選擇另一臺主機作為iperf的服務器端，通過調用iperf_single,自身以客戶端身份按照指定參數發送UDP流，服務器生成的報告以重定向的方式輸出到文件中，使用iperfmulti命令，主機隨機地向另一臺主機發起一條恒定帶寬的UDP數據流。

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目錄下修改mn文件，將iperfpb加入到對應的列表中。

ALTSPELLING?=?{?'pingall':?'pingAll',

????????????'pingpair':?'pingPair',

????????????'iperfudp':?'iperfUdp',

????????????'iperfUDP':?'iperfUdp',

????????????'iperfpb':'iperfPb'?}

最后，進入mininet/util目錄，重新編譯安裝mininet

$~/mininet/util/install.sh?-n

重啟mininet，輸入iperf，可用table補全iperfpb，從而可使用iperfpb進行流量隨機模型的測試。

2.2?概率模型

為mininet添加自定義命令iperfpb，依次為每一臺主機（編號為m）分別以概率Pt?、Pa?、Pc?向主機編號為(m+i)、(m+j)、(m+k)的主機發送數據包，通過調用iperf_single,自身以客戶端身份按照指定參數發送UDP流，服務器生成的報告以重定向的方式輸出到文件中，使用iperfpb命令，主機按概率向其他被選擇的主機發起一條恒定帶寬的UDP數據流。

概率選擇函數

為完成以一定概率選擇主機，我們需要實現一個概率選擇函數randompick，這個函數可用于以不同的概率從一個列表中隨機地選擇一些元素。下面為randompick的實現過程：

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

在mininet/bin目錄下修改mn文件，將iperfpb加入到對應的列表中。

ALTSPELLING?=?{?'pingall':?'pingAll',

????????????'pingpair':?'pingPair',

????????????'iperfudp':?'iperfUdp',

????????????'iperfUDP':?'iperfUdp',

????????????'iperfpb':'iperfPb'?}

最后，進入mininet/util目錄，重新編譯安裝mininet：

$~/mininet/util/install.sh?-n

重啟mininet，輸入iperf，可用table補全iperfpb，從而可使用iperfpb進行流量的概率模型的測試。

作者簡介：

?張歌，2014/09-至今，北京郵電大學網絡技術研究院?網絡與交換技術國家重點實驗室攻讀碩士研究生

本文轉載自SDNLAB

轉載于:https://my.oschina.net/sdnlab/blog/408054

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据中心两种常用流量模型运用mininet的实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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