面向SDN的5G/6G网络中基于Open vSwitch数据平面的闭环CPU感知流量控制

本文提出了一种基于商品KVM/OVS基础设施的5G/6G多租户边缘环境中用于SDN的闭环CPU感知流量控制框架。它通过eBPF实现细粒度的数据平面遥测，与由OVS数据路径中的PID控制器协调的自适应XDP速率限制相结合。与控制平面轮询不同，它提供了CPU利用率与流量调节之间的实时反馈。在虚拟化的多租户OVS测试平台（KVM/virtio-net）中的实验将CPU保持在每个切片的CPU目标以下（例如，对于3%的设定点为1.02%），由于目标偏差避免了超调，同时保持了稳定的转发。我们将这一偏差归因于轻负载下的供给限制机制、保守的每切片CPU会计和稳定性导向的PID调优，并引入了一种低延迟模式，以减轻对延迟敏感切片的偏差。XDP数据路径实现了每包处理1-3微秒，较未加装的基线增加5-10%的CPU开销，同时在可比较的吞吐量下使用的CPU少于OVS的流量控制。3%的每切片CPU目标在隔离性和吞吐量之间取得平衡，而2%则在更高的包丢失成本下实现更严格的隔离。基于软件的速率限制可能会引发交叉切片干扰；有效隔离在每秒低于1 Gbps的总负载下保持稳定。在此之上，共享的Linux内核开销会降低隔离性，导致显著的丢失；因此，仅依靠XDP无法确保线路速率隔离，这促使了SmartNIC的需求。该设计提升了效率、可预见性和隔离性，为未来资源密集型应用中的智能流量管理奠定了基础。