SDN网络的Qos机制研究现状
QoS(Quality of Service，服务质量)是指一个网络能够利用各种技术解决网络延迟和阻塞等问题，向选定的网络通信提供更好服务的一种安全机制。现有的QoS机制包括以下几种:综合/集成服务模型(IntServ)、区分服务模型(DiffServ) , MPLS(Multiple Protocol Label Switching)、流量工程模型(Traffic Engineering, TE)等。IntServ, DiifServ, MPLS是目前主流的QoS模型。QoS原本是针对传统的因特网提出，但是己有的QoS机制均是建立在目前因特网完全分布式的、逐跳路由式的体系结构之上，缺乏整体网络资源分布的统一的全局视图，因而传统的QoS体系结构至今难以广泛应用。
近年来，软件定义网络(Software Defined Network, SDN)逐渐兴起和不断发展，其特点是网络转发与控制相分离，并为网络管理人员提供充分的可编程管理接口。控制与转发的分离使得网络的控制逻辑能够以一个全局网络的视野去设计，理解和管理网络，大大降低了网络系统的复杂度，并提升了网络管理应用的控制能力。控制与转发的分离还使统一各式各样的网络设备成为可能，得以打破网络设备的封闭性，进而改善网络产业的生态链。此外，SDN中控制平面的可编程性能够让网络管理人员实现灵活地配置网络功能，实时地改变网络行为。这些特点正好解决了传统QoS机制在分布式、逐跳路由的体系上难以部署的难题。因此，在SDN下的QOS机制被提出，其利用SDN集中控制的特性，通过集中控制器下发所有的QoS策略，从而实现对所有网络设备以及全网流量的集中管理控制，既完成了灵活的QoS服务策略选择，又保证了QoS策略的一致性。
开放网络基金会(Open Network Foundation, ONF)于2012年提出软件定义网络(software defined network, SDN)架构，在学术界和工业界得到了广泛的认同。SDN架构主要由三层构成，自顶向下分别为应用层、控制层和基础设施层。SDN是一种新兴的、动态的、可管理的网络架构，该架构通过解藕网络控制和转发功能，使得整个网络开放且可编程，实现底层网元、网络应用和网络服务的紧密结合。因此，SDN为网络提供了一种集中控制和对数据流细粒度管理的模型，带来了极大的灵活性和可编程能力，打破了原来网络封闭的体系架构模型，为网络创新注入强大的动力。
随着SDN网络的深入部署应用，如软件定义数据中心网络，软件定义广域网网络以及软件定义无线mesh网络等，使得基于SDN的服务质量 QoS 保障路由成为新的研究热点，而网络路由选择是提高网络性能，保障用户服务质量的重要途径之一，受到学术界和工业界的广泛关注。QoS路由是通过合适的路由算法为网络中不同业务找到一条满足QoS需求的路径，如时延限制或者带宽限制的路径。由于传统网络紧藕合和分布式的体系架构，使得网络路由更新设计和部署十分困难，SDN的出现，将传统路由功能从数据平面中解藕，由控制器对整个网络的路由进行统一设计，数据平面只负责高速转发，同时，通过开放应用程序编程接口API使控制器能够实时获取到底层网络的链路状态和网络流量分布，使整个网络路由设计形成闭环，促进更加精确和高效地实施QoS路由方案。
近年来随着移动互联网和物联网等技术的发展，智能设备(特别是以智能手机和和可穿戴设备为代表的移动终端设备)开始逐渐普及，同时，随着直播行业和在线手游以及4k，18k视频的兴起，用户的需求不再是仅仅追求低时延的语音和短信业务，而是低时延，高带宽和大数据量的内容服务，这种变化一方面使得网络中的流量迅猛增长，面对巨大的网络流量，对传统的网络架构而言是前所未有的挑战，同时随着业务场景的多样化，人们对带宽、延时、抖动等指标提出了更为严格的要求，对网络的QoS保障提出了挑战。另外随着云计算、移动互联网、Web2.0等新兴业务的的蓬勃发展，保证数据中心网络及其应用的服务质量早己成为业界共识。在数据中心网络中，许多著名的应用形式，例如Web搜索、广告、推荐系统等均具有类似的业务流特征，即是大流和小流混合的业务流。小流对时延敏感，但带宽要求不高;大流带宽要求高，但对时延不敏感。小流经历的时延直接影响到这些应用中返回结果的质量和最终的经济收益，因此如何保护小流的时延一直是研究热点。目前，SDN的QoS机制采用两级队列管理，区分对待大小流，将小流分组放入高优先级队列，大流分组进入低优先级队列，从而实现小流分组的优先转发。但是，目前网络节点的输出端口的处理能力具有非抢占性的特点，即在一个时刻只能处理一个分组，且不能被抢占。如果当前输出端口正在转发大流的分组，即使小流分组处于高优先级队列，也无法立即被转发，而不得不等待当前分组处理完毕，从而造成小流(分组)的额外时延。
以下部分参考了《基于SDN的保证QoS的网络资源分配和管理》等硕士论文的部分描述内容：
以下主要从队列调度，路由调度两方面概述基于SDN的QoS机制的研究状况。
文献[2]提出一种粗粒度的队列管理和调度机制，基于现有的SDN的特性和功能即可实现。在这种机制中，SDN交换机端口支持绝对优先级不同的两个队列，根据流内包的数目把流分为大流或小流，然后给大小流安排不同的优先级队列，实现小流先传的目的。该机制能够减少大部分流的完成时间，但是以极少量大流的流完成时间增长为代价。遗憾的是，该工作没有注意到到以下事实:交换机的输出端口的处理能力具有非抢占性的特点，即在一个时刻只能处理一个分组且不能被抢占。这意味着，即使小流分组处于高优先级队列，也无法立即被转发，而不得不等待当前分组处理完毕，从而造成小流(分组)的额外时延。
文献[1]Monia Ghobadi等人提出了一个基于SDN的TCP版本:OpenTCP.OpenTCP使网络运营商可以定义规则来调整TCP参数，使之适应网络和流量的状
态，经验证OpenTCP可以明显地减少流完成时间并且降低丢包率。文献[1]虽然提出了在支持SDN的网络中的一个对TCP的改进，但是它是以改变终端协议栈为代
价。
文献[3]Fang Po Tso等人提出一个新的支持SDN的流调度算法:Baatdaat.Baatdaat利用空余的数据中心网络容量来缓和超载链路的性能退化。Baatdaat基于暂时网络利用率情况来在最短链路和非最短链路上进行流调度。Baatdaat经实验验证，能够减少网络最大链路利用率高达18%(接近最优值)，并且同时改善流完成时间41%~95%。该文献的路由调度算法不局限于最短链路。
文献[4]Michael Bredel等人应对第二层网络的大数据流流量优化的挑战。他们提出一个可以排除生成树协议的限制的openflow控制器架构，允许使用多路径和对网络中每条流进行负载均衡。
文献[21]提出一个基于openflow技术的QoS管理系统:OF-QoS，系统分为测量控制和QoS执行两部分，通常在复杂网络中执行QoS管理会给路由器带来巨大
负载，而OF-QoS可以在提供QoS管理的同时降低路由器的负载。
文献[22]提出一个QoSFlow提案，利用openflow控制Linux内核的多种数据包调度策略，从而提高QoS控制的灵活度。文献[22]关注于QoS机制在底层SDN
设备中的实现，在数据平面的角度，提出一种针对报文而进行QoS调度的控制机制，该机制同时也为每个服务提供不同的流量整形与调度算法。
文献[30]基于SDN技术提出Q-POINT，它以聚合用户感知评分MOS(Mean Opinion Score)作为优化目标，实现一个新的多媒体的传输路径的优化模型。该模型在收集的网络资源的约束下，为达到同一日的结点的不同数据流，根据不同数据流(比如数据传输，视频等)的不同需求，分别为它们计算出最优的路径。
Sonkoly等人[77]对Ofelia Control Framework (OCF)提出QoS形式化，并在其实验床上实现细粒度的QoS控制，该工作实现的扩展模块包括OCF Expedient Opt-In Manager } OF datapath和F1owVisor等，他们的工作主要是为了保证实验床的各方资源。该文章的一个不足之处是没有对其方法进行实验评估。
Ongar等人[78]提出一个在SDN网络中的集中式管理与编排框架，为实时多媒体应用实现区分的网络服务，以达到服务等级约束(Service Level Agreements,SLA)，该文章的主要贡献为一下几点:其一，他们定义了一个扩展的QoS架构，实现了SDN与其解决方案的整合;其二，他们利用SDN的特性为多媒体应用提供高质量的网络服务与支撑。
文献[33]为通过构建基于SDN的视频流的路径优化模型，为HTTP视频流媒体提出一个基于SDN的动态路径选择算法。该模型根据网络链路负载情况和请求
视频片段的比特率，以最小化路径长度和最大化DASH服务的总吞吐量为优化的目标，为终端动态选择路由。仿真实验中，以客户播放器端的中断时间，视频比特率，启动时延作为评估客户端QoE的参数，实验表明相比于尽力而为服务，该算法能够是客户端达到更高的QoE。
文献[23]提出一个改善数据包路由状况的最优化模型，这个模型考虑延时和丢包率，通过线性规划计为视频流量计算出一个QoS路径，为尽力而为流量计算一条最短路径。文献[24]是[23]的一个延伸，Egilmez等人[24]提出一个保证多媒体视频流传输的QoS的OpenQoS架构。OpenQoS通过利用OpenFlow的中流表项的匹配规则和报文字段的差别，将多媒体视频流和其它类型的数据流区分开。OpenQoS通过在OpenFlow控制器上的应用程序实现，它为视频流选择满足QoS参数的传输路径，而其它数据流仍维持原有的最短路径。但是OpenQoS仅针对多媒体视频流进行调度优化，而没有考虑同时多个有QoS需求视频流需要进行调度的场景[24]。
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