数据中心两种常用流量模型运用mininet的实现数据中心两种常用流量模型运用mininet的实现一、 mininet功能拓展

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

data center two model in mininet realized

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。

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在mininet中进行功能拓展主要分为3步:

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。

<code>class mininet(object): def function(self,**kwargs): #function code</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。

<code>class cli(cmd): def do_function(self,line): #do_function code</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。

<code>altspelling = {'pingall':'pingall', 'pingpair':'pingpair', 'iperfudp':'iperfudp', 'function':'function'}</code>

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：

<code>$~/mininet/util/install.sh -n</code>

二、 两种流量模型在mininet中的实现

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。

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：

<code>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***"         server.cmd( iperfargs + '-s -i 1' + ' &gt; /home/zg/log/' + filename + '&amp;')         print "***start client***"         client.cmd(             iperfargs + '-t '+ str(period) + ' -c ' + server.ip() + ' ' + bwargs             +' &gt; /home/zg/log/' + 'client' + filename +'&amp;')</code>

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。

<code>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"</code>

修改mininet/cli.py

<code>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')</code>

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。

<code>altspelling = { 'pingall': 'pingall',             'pingpair': 'pingpair',             'iperfudp': 'iperfudp',             'iperfudp': 'iperfudp',             'iperfpb':'iperfpb' }</code>

最后，进入mininet/util目录，重新编译安装mininet

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。

为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。

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：

<code>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 &lt; cumulative_probability:break     return p</code>

修改mininet/net.py

<code>base_port = 5001</code>

<code>server_list = []</code>

<code>client_list = []</code>

<code>client_list = [h for h in self.hosts]</code>

<code>cli_outs = []</code>

<code>ser_outs = []</code>

<code>host_list = []</code>

<code>host_list = [h for h in self.hosts]</code>

<code>pc = 1 - pt - pa</code>

<code>p_list = [pt,pa,pc]</code>

<code>_len = len(self.hosts)</code>

<code>for key in xrange(_len):</code>

<code>client = host_list[key]</code>

<code>access_host = [host_list[(key+i)%_len],host_list[(key+j)%_len],host_list[(key+k)%_len]]</code>

<code>server = self.random_pick(access_host,p_list)</code>

<code>server_list.append(server)</code>

<code>self.iperf_single(hosts = [client, server], udpbw=bw, port=base_port)</code>

<code>sleep(.05)</code>

<code>sleep(period)</code>

<code>print "test has done"</code>

<code>def do_iperfpb(self, line): """multi iperf udp test with probablity"""</code>

<code>args = line.split()</code>

<code>if len(args) == 1:</code>

<code>udpbw = args[ 0 ]</code>

<code>self.mn.iperfmulti(udpbw)</code>

<code>elif len(args) == 2:</code>

<code>period = args[ 1 ]</code>

<code>err = false</code>

<code>self.mn.iperfpb(udpbw, float(period))</code>

<code>else:</code>

<code>error('invalid number of args: iperfmulti udpbw period\n' +</code>

<code>'udpbw examples: 1m 120\n')</code>

<code>altspelling = { 'pingall': 'pingall',</code>

<code>'pingpair': 'pingpair',</code>

<code>'iperfudp': 'iperfudp',</code>

最后，进入mininet/util目录，重新编译安装mininet：

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。

原文发布时间：2015-04-30

本文来自云栖合作伙伴“linux中国”