news 2026/4/27 21:56:36

什么是SDN

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
什么是SDN

文章目录

    • 为什么需要SDN
    • SDN架构
    • SDN的优点
    • SDN与NFV有什么区别
    • SDN的未来与挑战
    • 华为SDN解决方案



软件定义网络(Software-defined Networking,简称SDN)技术是一种网络管理方法,它支持动态可编程的网络配置,提高了网络性能和管理效率,使网络服务能够像云计算一样提供灵活的定制能力。SDN将网络设备的转发面与控制面解耦,通过控制器负责网络设备的管理、网络业务的编排和业务流量的调度,具有成本低、集中管理、灵活调度等优点。


为什么需要SDN

传统网络的局限

传统网络是一个分布式的网络,在二层网络中,设备通过广播的方式传递设备间的可达信息。在三层网络中,设备间通过标准路由协议传递拓扑信息。这些模式要求每台设备必须使用相同的网络协议,保证各厂商的设备可以实现相互通信。随着业务的飞速发展,用户对网络的需求日新月异,一旦原有的基础网络无法满足新需求,就需要上升到协议制定与修改的层面,这样就会导致网络设备升级十分缓慢。

传统网络为了适应不同的需求和场景,发展也越来越复杂。部署一个传统网络往往需要使用到很多协议,由于标准协议中往往存在一些未明确的地方,导致各厂商的实现有差异。

传统网络以单台设备为单位,以命令行的方式进行管理。网络管理和业务调度时效率低下,运维成本高。

SDN的技术路线

为了解决传统网络发展滞后、运维成本高的问题,服务提供商开始探索新的网络架构,希望能够将控制面(操作系统和各种软件)与硬件解耦,实现底层操作系统、基础软件协议以及增值业务软件的开源自研,这就诞生了SDN技术。

在传统网络中,网络设备可以分为管理面、控制面和转发面。管理面负责业务的编排和策略的制定,控制面负责操作系统的运行以及各种算法的运算,转发面负责数据包的转发和接收。SDN的理念是将网络设备的控制和转发功能解耦,使网络设备的控制面可直接编程,将网络服务从底层硬件设备中抽象出来。SDN架构与传统网络架构的对比如下图所示。


传统网络架构与SDN架构对比

经典的SDN技术路线强调控制面的剥离,希望能够将网络设备变为白盒设备,实现网络功能的自定义。

但在SDN的发展过程中,由于底层协议的复杂性、软件开发投入等多方面原因,厂商逐渐转向了以自动化运维为主要目标,弱化控制面剥离的SDN技术路线。厂商们主张将操作系统以及大部分的软件仍放在硬件设备上进行,保留原有的网络设备形态,通过控制器实现与硬件设备、与网络配置管理工具的对接,由控制器在管理面的维度完成对硬件设备的统一管理和业务编排。下图为两种SDN技术路线的对比,经典的SDN技术路线又可以称为软件SDN,而弱化控制面剥离的SDN技术路线可以称为硬件SDN。


软件SDN与硬件SDN对比

SDN架构

SDN架构可分为基础设施层、控制层和应用层。

  • 基础设施层:主要为转发设备,实现转发功能,例如数据中心交换机。
  • 控制层:由SDN控制软件组成,可通过标准化协议与转发设备进行通信,实现对基础设施层的控制。
  • 应用层:常见的有基于OpenStack架构的云平台。另外,也可以基于OpenStack构建用户自己的云管理平台。

SDN使用北向和南向应用程序接口(API)来进行层与层之间的通信,分为北向API和南向API。北向API负责应用层和控制层之间的通信,南向API负责基础设施层和控制层之间的通信。

SDN架构

SDN的优点

在当前主流的SDN架构中,保留了传统硬件设备上的操作系统和基础的协议功能,通过控制器收集整个网络中的设备信息,具有如下优点:

  • 网络可编程
    网络设备提供应用编程接口(API),使得开发和管理人员能够通过编程语言向网络设备发送指令。网络工程师可以使用脚本自动化创建和分配任务,收集网络统计信息。将基于CLI与SNMP的封装脚本变为实实在在的可编程对象,提供了更丰富的功能。

  • 网络抽象化
    控制器作为中间层,通过南北向API接口与网络设备和应用程序进行交互,将底层的硬件设备抽象为虚拟化的资源池,应用和服务不再与硬件紧密耦合。

  • 降低成本
    保留了原有的网络设备,硬件设备仍然具备管理、控制、转发的全部功能,方便进行整网的改造,无需进行大规模的搬迁。控制器的引入将人工配置转变为机器配置,提升运维效率,降低运维成本。

  • 业务灵活调度
    传统的硬件设备在网络中无法进行灵活的负载分担,最优路由上往往承担着最重的转发任务,即使QoS、流控等功能缓解了这一问题,但流量的调度仍然强依赖于管理员对单台设备的配置,因此我们可以将传统的硬件设备看作是一种孤岛式的、分布式的管理模式。SDN在没有改变硬件设备整体逻辑的基础上,通过增加开放的南北向接口,实现了将计算机语言到配置命令行的翻译,使界面式的管理、集中管理变成了可能,解决了传统网络业务调度不灵活的问题。

  • 集中管理
    传统网络设备的管理是分布式的,单台网络设备不感知整个网络的状态。网络管理员使用控制器来管理底层硬件设备,编排网络业务,分配网络资源和调整流量优先级。管理员可以直接感知整个网络的状态,及时调整带宽和优化策略,便于进行整网的管理。

  • 开放性
    SDN架构支持供应商开发自己的生态系统,开放的API支持云编排、OSS/BSS、SaaS等多种应用程序,同时也可以通过Openflow控制多个供应商的硬件。

SDN与NFV有什么区别

NFV也是一种网络架构,它将传统物理设备的网络功能封装成独立的模块化软件,通过在硬件设备上运行不同的模块化软件,在单一硬件设备上实现多样化的网络功能。

SDN和NFV的相似之处主要体现在如下方面:

  • 都以实现网络虚拟化为目标,实现物理设备的资源池化。
  • 都提升了网络管理和业务编排效率。
  • 都希望通过界面操作或者编程语言来进行网络编排。

SDN和NFV的不同之处参见下图。

NFV与SDN有什么不同

SDN抽象物理网络资源(交换机、路由器等),并将决策转移到虚拟网络控制平面。控制平面决定将流量发送到哪里,而硬件继续引导和处理流量,无需依赖标准的硬件设备。NFV的目标是将所有物理网络资源进行虚拟化,允许网络在不添加更多设备的情况下增长,这依赖于标准的硬件设备。

其实经典SDN架构也将硬件与软件解耦作为目标,但在实现过程中由于软件研发成本、设备替换等原因的影响,现行的SDN方案弱化了控制面的分离,仅以网络自动化运维为目标。

SDN的未来与挑战

在数据中心领域,大多数大规模数据中心已经采用扁平化架构,这给网络设备的管理带来了极大的挑战。SDN带来的自动化运维、集中管理在数据中心的自动化调配以及扩容中有极大的应用空间。

在视频领域,由于SDN支持数据流的实时调配,使得网络能够承载更多的流量。

在机器学习和人工智能领域,SDN也会受到运营需求和软件创新的影响,提供更丰富、更新潮的网络体验。

在未来的网络自动驾驶(ADN)中,SDN架构也能够发挥重要作用。

SDN并非没有缺点,与其他IT产品一样,SDN存在安全、扩展以及缺乏广泛合作、缺乏生态的问题。

  • 集中管理的安全风险
    虽然集中管理十分方便,但这也是一种安全风险。集中管理的单节点被攻击,整个网络可能都会受到影响。

  • SDN控制器的瓶颈
    对于软件完全从硬件上分离的SDN思路来说,控制器的软件开发难度、控制器的计算压力都是巨大的挑战。

  • 北向API缺乏统一标准
    缺乏标准的北向API导致供应商提供的接口不统一,应用程序开发困难上升,同一组开发人员必须同时开发与不同控制器的相互操作。

华为SDN解决方案

目前华为解决方案通过iMaster-NCE实现对网络设备的统一管理和自动化运维,为IT应用和云平台提供可自动运维的网络服务。面向园区网络提出了云园区网络解决方案,面向数据中心网络提出了CloudFabric解决方案,面向广域网提出了SD-WAN解决方案。

云园区网络解决方案:华为云园区网络解决方案基于ADN(自动驾驶网络)的理念和架构,应用5G、Wi-Fi 6、SDN、云和智能等技术,为各组织构建满足一网接入全千兆,一跳上云智体验,统一管理新运维的园区网络,可提升数字化运营效率,并综合性地降低园区网络CAPEX和OPEX。

CloudFabric数据中心网络解决方案:CloudFabric是华为推出的数据中心网络SDN解决方案,该方案由华为数据中心CloudEngine系列交换机配合华为数据中心控制器iMaster NCE-Fabric、智能网络分析平台iMaster NCE-FabricInsight以及安全解决方案HiSec,为客户提供覆盖数据中心网络的“规划建设 → 业务发放 → 运维监控 → 变更优化”全生命周期的极简运营体验;对网络故障实现发现、分析、隔离的智能闭环;同时CloudFabric还能满足数据中心全以太网络演进,可融合计算专网与存储专网,实现以太零丢包,提升计算和存储性能。

SD-WAN解决方案:针对企业网络面临的WAN封闭架构、业务体验难保障、业务部署和运维困难的问题,华为SD-WAN解决方案为企业提供分支与分支、分支与数据中心、分支与云之间的全场景互联,通过应用级智能选路、智能加速、智能运维,构建更好的业务体验,重塑WAN互联全流程的业务体验。


版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/4/27 21:56:31

AI印象派艺术工坊性能基准测试:不同设备运行效果

AI印象派艺术工坊性能基准测试:不同设备运行效果 1. 技术背景与测试目标 随着边缘计算和本地化AI应用的兴起,轻量级、高性能的图像处理工具成为开发者和创作者关注的重点。传统的风格迁移方案多依赖深度神经网络模型,如StyleGAN或Transform…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/25 11:47:32

从0开始学AI数学推理:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B入门指南

从0开始学AI数学推理:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B入门指南 你是否正在寻找一个轻量级但具备强大数学推理能力的AI模型?参数仅1.5B却能在MATH-500数据集上实现83.9%通过率的模型是否存在?本文将带你从零开始,全面掌握 DeepSeek…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/26 9:27:55

Qwen3-VL-2B性能优化:CPU环境也能流畅运行视觉AI

Qwen3-VL-2B性能优化:CPU环境也能流畅运行视觉AI 1. 引言:轻量级多模态模型的现实需求 随着多模态大模型在图像理解、图文问答和OCR识别等场景中的广泛应用,企业对部署成本与硬件门槛的关注日益增加。尽管高性能GPU能够支撑百亿参数模型的实…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/15 8:47:24

IndexTTS-2-LLM API集成:Python调用语音合成代码示例

IndexTTS-2-LLM API集成:Python调用语音合成代码示例 1. 技术背景与应用场景 随着大语言模型(LLM)在多模态生成领域的持续突破,语音合成技术正从传统的参数化建模向基于深度语义理解的智能生成演进。IndexTTS-2-LLM 是这一趋势下…

作者头像 李华
网站建设 2026/4/23 20:30:10

B站硬核会员AI自动答题工具:零门槛智能通关完整指南

B站硬核会员AI自动答题工具:零门槛智能通关完整指南 【免费下载链接】bili-hardcore bilibili 硬核会员 AI 自动答题,直接调用 B 站 API,非 OCR 实现 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bili-hardcore 还在为B站硬核会员的…

作者头像 李华