编者按：本文系SDNLAB社区译者计划文章系列，SDNLAB将与国外技术社区、优质媒体和个人进行长期的内容合作，带来更多的优质技术文章。本文译自《OpenDaylight用例》的研究、教育和政府用例部分。

译者简介：Anne zhuang  现为在校大学生，参与学院网站开发大赛，sdn大赛第三届参与者，对软件定义网有一定的兴趣

简介：

科研，教育和政府网络可以在SDN的多个角度进行尝试并从中得益。问题定位，价值诉求和市场导向略有不同，例如：

• 大学可能需要专用高性能网络
• 市或者州政府可能会通过M2M的应用提高居民生活质量
• 国家科研教育网（Nation Research and Education Networks (NREN)）需要跨区域使用多个用例。

基于纯OpenFlow的解决方案或者是结合现有协议的混杂模式都可能作为一个有效的解决方案。而对于这些组织（无论是服务提供商或者企业）而，言实践SDN可以对现有网络增加新的选项，或着直接新建一套纯净的网络供研究。然而这样的网络一般只具备相对有限的节点和流量，但是需要高性能和荆缺的控制，并且可能会选择基于纯Openflow的解决方案。在所有的案例中，都使用可用于集中网络控制和管理功能的SDN架构，最终增加服务的灵活性和可靠性。

校园或更小的网络或许同样能给自己提供一个纯净的greenfield方式，特别的是那些对于高性能、智能化以及灵活性要求高的研究机构。案例包括大学的科学或计算机和信息系统(CIS)部门需要大数据分析能力支持。

在本地的政府，SDN、云计算和物联网（IoT）被用于建设智慧城市基础架构，构建更加适宜人居住的都市环境。这种类应用程序依赖大量物联网传感器所提供的实时数据。

NRENs社区致力于支持国家级的科研和教育需求，由服务提供商提供支持，并且在一些案例中会涉及到与整个欧洲的网络。NRENs的广域网需要集成网络中的数据链路层、光传输层、软件层以满足数据分析时在各层间智能化自动配置和服务编排。

像他们的商业软件一样，NRENs可以从自动化服务交付以及网络资源的优化受益。当然他们对于如何解决网络问题有选择的自由，不过无论如何以一个全新项目的观点去解决该问题不失为一个好方法。

挑战
校园网面临的主要挑战是创新的成熟度。这些改变需要比传统方案要求更高的灵活性和性能需求。要求严苛的应用需要在现有传统网络硬件连接的基础上提供更高的性能、可靠性和安全性。

相似的问题同样存在于政府网络中，这里也需要在不同的硬件技术和协议间实现连接。拥有成百上千传感器的智能型城市需要对这些不同类型的网络进行集中控制和收敛。

此外，智慧城市由各种各样的动态应用构成，他们需要获取大量不同的地理位置分布的信息数据。。此外，每个服务在带宽，可用性，延迟和Qos方面有特定需求。

最后，NRENs需要改进网络监控和弹性，降低服务管理的运营成本，提高恢复时间，并提供更有效的网络功能。

为什么选择OPENDAYLIGHT

OpenDaylight（ODL）平台提供了解决科研，教育和政府网络问题的工具。

ODL利用全球网络视野的流量工程和安全执行策略方面的观点促进科研和教育创新。通过ODL，可以维持一个简单的underlay网络设备需求。对于云应用，可以对虚拟计算，存储和网络硬件共同管理。

新建的校园网可以构建的更加安全，不受传统的校园架构中常见的性能影响。使用ODL，网络应用场景会增加，这些网络可以被设计成适应高性能应用的科研网ODL提供硬件化隔离、服务动态实例化，以及细粒度流量调度，所有这些都是满足安全需求提高性能的关键。

智慧城市和其他IoT应用可涉及多个设备类型（可移动和不可移动设备）以及多种网络技术，包括光交换，IP / MPLS、LTE或5G无线网络。 ODL对这些技术的可编程性可以做到设备无关。ODL支持在广域研究和教育网络中所需的多种协议和规模的场景（例如NETCONF和PCEP应用在1000量级的设备上）。 ODL对于诸如带宽需求和流量工程的高级应用场景同样适用。

举例

Bristol：基于OpenDaylight的可编程城市

布里斯托尔（Bristol）开源项目收集大量关于城市生活方方面面的信息，诸如能源、空气质量以及交通信息。当然这些信息通过大量的传感器提供，包括我们智能手机的传感器，甚至是安装在灯柱上的传感器。

通过ODL架构构建的BristolSDN解决方案，管理从/到物联网设备到M2M通信，提供比硬接线网络基础设施更优越的灵活性和敏捷性。使用ODL，连接到网络的设备可以被网络管理者根据新需求和新服务进行编程。

Bristol的SDN解决方案基于ODL的框架，管理物联网中各设备间的通信，提供比物理连接更灵活和敏捷的网络基础设施。使用ODL，网管可以根据服务需求对设备进行实时配置。

数据通过门户访问和人性化的形式呈现，如地图和图表显示实时污染，出行时间，能源效率，或临时投票站的civic或娱乐方面的结果。ODL的解决方案还有一个带宽按需组件，其中容量可以保证用户的选择 - 英国广播公司（BBC）目前正在利用这一点，增加高带宽接入研发费用。

Cornell University:基于ODL的高性能校园
康奈尔大学（Cornell University）正在使用OpenDaylight搭建高性能科研网络。起初不知道他们的应用程序会是什么，Cornell决定通过OpenFlow实现最大限度的灵活性，并在一所大学实际部署了纯OpenFlow网络。初始项目包括一个“深度学习”项目使用网络密集型算法来自动识别视频流中的人脸并且在空间中的登记数十亿个对象。

该ODL控制的网络面向超过8000名学生和教职工、CIS的教员提供了近40T/s的带宽（桌面提供10GE支持），由于研究项目的可隔离性以及应用程序流量的严格控制能力使得可以扩大到向Cornell大学其他几所分校和部门提供服务和支持。

GEANT：通过DynPac架构提供带宽按需服务
GEANT在骨干网引入SDN功能保障BOD服务的带宽。该服务使用DynPaC架构，通过路径计算网元提供动态和自适应流量工程。 DynPaC提供了具有快速恢复时间链路故障、有效地利用网络的能力，弹性，减少服务管理成本，通过收集实时信息优化网络管理。

GEANT SDN 和 OpenDaylight

图1：GEANT的DynPaC框架与OpenDaylight实现（来源：www.geant.org）

该DynPaC服务管理器充当协调器，编排架构中的其它模块，并监控网络事件之间的相互作用来确定如何最好地应对突发状况。它引入了新的服务（移动流量在备用路径按需调度），提供弹性的故障恢复和计划性服务。

服务管理器使用OpenDaylight的路径计算元件协议（PCEP），其获得的物理拓扑，并计算两个网络节点之间的最短路径，同时将带宽限制以及调度信息考虑在内。服务管理器和OpenDaylight提供源节点和目的节点之间的最优路径的选择，并对分流路径进行排序。prioritizing the routes to minimize the number of split flows。

GEANT在ODL社区中非常活跃，贡献了原始代码并维护代码。
 
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