题目：SDN框架下服务器负载均衡算法的设计与实现

当今的数据中心等网络服务普遍采用多台服务器对外提供统一且有保障的服务，在服务的入口处对服务器资源进行虚拟化并实施负载均衡。与传统的服务器负载均衡不同，本文结合软件定义网络（SDN）的新型网络架构，设计并实现了服务器端的负载均衡模型，既能提高系统的用户修改空间，又能降低系统的花费。在此基础上提出了基于流量预测的服务器负载均衡算法TPSLB(Traffic Prediction based Server Load Balance)，以实现更好的负载均衡效果。具体而言，本文的工作主要包括以下几个部分：

1. 提出了基于SDN新型网络架构的服务器负载均衡模型的总体设计，主要包括基于SDN的服务器资源虚拟化、基于OpenFlow协议的数据转发、基于流量预测的服务器负载均衡算法TPSLB、用户接入和后台服务等部分，以实现基于流量预测的服务器负载均衡。

2. 基于流量预测的服务器负载均衡算法TPSLB是本文的核心算法，包括基于RBF神经网络算法的流量预测方法和均衡负载服务器选择概率计算算法。针对网络流量的非线性特点，TPSLB算法采用RBF神经网络方法对网络流量进行预测，并应用梯度下降法进行求解，以提高算法的效率。在流量预测结果的基础上，与当前服务器的负载情况相结合，设计了均衡负载选择概率计算算法，以实现服务器负载的均衡分配。同时，还对TPSLB算法进行了对比分析论证。

3. 基于Mininet模拟平台实现SDN架构，通过在POX控制器中实现服务器选择和主动连接管理功能，实现服务器资源的虚拟化和负载均衡。基于实现流量统计、RBF神经网络预测和服务器负载选择概率计算等功能，实现TPSLB负载均衡算法。通过实验表明TPSLB算法具有更好的均衡效果和收敛性，同时也没有影响系统在网络时延，时延抖动，丢包率等方面的性能。

4. 在Linux实体机上采用Open vSwitch技术，以扩展支持OpenFlow协议，然后结合POX控制器，实现本文的负载均衡模型和TPSLB负载均衡算法。实验结果验证了Mininet模拟器中的实验结果，即算法具有较好的均衡效果和较为平均的其他网络性能表现。