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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Genetic-Based Load Balancing Algorithm in OpenFlow Network

verfasst von : Li-Der Chou, Yao-Tsung Yang, Yuan-Mao Hong, Jhih-Kai Hu, Bill Jean

Erschienen in: Advanced Technologies, Embedded and Multimedia for Human-centric Computing

Verlag: Springer Netherlands

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Abstract

Load balancing service is essential for distributing workload across server farms or data centers and mainly provided by dedicated hardware. In recent years, the concept of Software-Defined Networking (SDN) has been applied successfully in the real network environment, especially by OpenFlow designs. This paper presents an OpenFlow-based load balancing system with the genetic algorithm. This system can distribute large data from clients to different servers more efficiently according to load balancing policies. Furthermore, with the pre-configured flow table entries, each flow can be directed in advance. Once the traffic burst or server loading increased suddenly, the proposed genetic algorithm can help balance workload of server farms. The experiments demonstrate the better performance of the proposed method compared to other approaches.

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Metadaten
Titel
A Genetic-Based Load Balancing Algorithm in OpenFlow Network
verfasst von
Li-Der Chou
Yao-Tsung Yang
Yuan-Mao Hong
Jhih-Kai Hu
Bill Jean
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Netherlands
Buch
Advanced Technologies, Embedded and Multimedia for Human-centric Computing

Print ISBN: 978-94-007-7261-8

Electronic ISBN: 978-94-007-7262-5

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-94-007-7262-5_48

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    Bildnachweise