网络创新试验床关键技术综述

王 阳 曾荣飞 李振宇 谢高岗

1(中国科学院计算技术研究所 北京 100190)2 (中国科学院大学 北京 100049)(wangyang2013@ict.ac.cn)

网络创新试验床关键技术综述

王 阳1,2曾荣飞1李振宇1谢高岗1

1(中国科学院计算技术研究所 北京 100190)2(中国科学院大学 北京 100049)(wangyang2013@ict.ac.cn)

为解决TCPIP面临的可扩展性、动态性和安全可控性等问题，研究人员提出了大量的新型网络体系架构、协议和算法等，而这些研究在部署与应用前需要在一定规模的、逼近于真实网络的试验床上进行长时间的测试、评估和优化.近年来,国内外兴起了网络创新试验床的研究和建设.然而,网络创新试验床在设计与实现中面临一系列挑战.以实验所面临的成本、可行性、可信性和可控性4个问题为出发点，总结了网络创新试验床的需求及特性要求,归纳分析了其在虚拟化、网络可编程性、联邦管控、实验控制、测量与监测等方面存在的技术挑战,并对关键技术、架构和研究进展进行介绍与论述.最后分析了国内外网络创新试验床的建设与发展现状,并讨论了网络试验床未来的发展趋势和需要进一步解决的问题.

未来互联网；网络试验床；联邦；虚拟化；可编程性；管控；测量与监测

现有的TCPIP网络体系结构在可扩展性、动态性和安全可控性等方面存在诸多问题[1]，为此研究人员提出了大量的新型网络体系架构[2-3]、协议和机制[4]，这些研究迫切需要大规模的部署、测试与验证.由于网络体系结构和物理设施的紧耦合，这些研究在实际网络中进行验证需要研发和部署新网络物理设备，不仅周期长、投资大，而且影响现有网络运行[5].试验床作为一种折中方案，可有效缓解在实际网络中部署周期长和成本高等问题，为新型网络体系架构、协议和算法的演进式验证和部署提供了有效途径[6].

早期试验床对多个实验的并发以及多层次协议实验支持不够、使用率低、运维和研发成本高、实验实现复杂[7].网络虚拟化技术和软件定义网络(software defined networking, SDN)思想为网络创新试验床的构建提供了新的方法.Peterson等人[8]提出利用虚拟化技术将物理网络映射为多个虚拟网络，在每个虚拟网络上运行不同协议和网络体系结构，以“虚拟化”来支持多种网络架构并行.McKeown[9]提出的SDN,将数据平面与控制平面分离，使二者能够独立进化，使得网络的可编程更为简单和灵活.众多的研究机构采用虚拟化与SDN机制，构建了灵活性更高的试验床.

目前，网络创新试验床已经进入了全球化联邦的发展阶段，目标是为各种实验提供一个覆盖范围广、资源种类多的网络基础设施平台，并将管理、控制和测量等平面与物理平面分离，实现对整个网络的灵活管理和集中控制，使试验床成为互联网架构演进式验证和部署的承载平台.

本文着重论述了网络试验床在设计与构建中需要重点关注的问题与共性技术.首先分析和总结了网络创新试验床的需求与特性、面临的问题挑战，并详细论述了试验床的组网技术和控制平面的联邦机制；在此基础上，论述了实验支撑系统的关键架构及技术；最后，介绍了国内外代表性网络创新试验床(如GENI(global environment for networking innovations)[10]，FIRE(future Internet research and experimentation)①等)的研究进展，并展望了试验床发展趋势和需要进一步解决的问题.

1 需求与挑战

试验床种类繁多，但其根本目的是承载实验，实现未来网络体系结构、新型应用的验证与部署.如图1所示，以目前网络实验面临的成本、可行性、可信性和可控性4个问题[11-12]为出发点，分析了网络试验床应具备如下4个特性：

1) 支持实验的并发与隔离.并发性是指不同的实验可以共享相同的物理资源，如计算资源、存储资源和网络资源等；隔离性是指以相同的物理资源为宿主的不同实验相互隔离、互不干扰，即计算、存储和数据流隔离.实验的并发与隔离可提高物理资源的使用率、降低实验成本，更重要的是支持实验网络和生产网络的共存，使得试验床可以逐步地演进成为未来互联网络的承载平台.

2) 支持多类型的实验.网络创新试验床需要具备验证各种新型网络体系架构的实验能力，这就要求未来网络试验床可以承载多层次、多领域的实验，为此要求试验床具有深层的可编程能力.可编程是指通过软件方式控制计算和存储的行为以及路由选择和转发策略等，使节点和网络能够部署标准或者非标准的网络协议、用户自定义软件等.某些实验不仅要求在边缘网络具有可编程性，同时要求核心网络也具有可编程性.

3) 大规模与异构性.未来网络试验床与模拟、仿真等方法相比，其优势是更逼近于真实网络的实验环境，这就要求能够为实验者提供数量多、覆盖广、异构的节点资源和网路资源，满足大规模和异构的实验需求.然而软硬件资源、运维成本、地理位置、专业领域特性等因素都极大地限制了试验床的规模和多样性，试验床的联邦可以克服这些制约因素，将小规模的、独立的、功能单一的试验床联邦成为一个大规模的和异构的试验床.联邦已成为网络创新试验床管理架构的核心与关键技术之一.

4) 支持实验的整个生命周期.实验生命期包括实验资源的获取和配置、部署与执行、监测与测量3个部分.网络创新试验床核心价值是为实验生命周期的各阶段提供完善的服务，通过智能化和自动化的功能缩短实验周期、提高实验准确性，作为试验床即服务(testbed as a service, TaaS)[13]提供给实验用户.

Fig. 1 Analyzing requirements and challenges of testbeds based on problems of network experiments图1 实验面临问题及网络创新试验床的需求和挑战

然而，试验床在实现上述需求和特性时仍面临着诸多问题与挑战：一方面是因为试验床种类众多，承载的实验类型和本身的定位不同；另一方面是因为试验床是一个完整的网络生态环境、架构复杂.如图2所示，试验床的整体架构包括“四横三纵”，根据试验床设施的部署层次可以分为四横：由下到上包括资源层、管控层、联邦层和实验层，根据对实验不同阶段的支撑可以分为三纵，包括管理切面、实验控制切面、测量与监测切面.

Fig. 2 Network Innovation testbed architecture图2 网络创新试验床整体架构

为满足图1中试验床的需求和特性，架构中(如图2所示)各部分所面临的挑战包括：

1) 试验床组网.多类型实验的隔离并发需要可编程与虚拟化技术的支持，然而这些技术在不同组网模式(IP网络或软件定义网络)下存在隔离性、可编程性、可扩展性和性能等问题，如何根据试验床的定位和各组网技术的优缺点选择合适的组网模式是试验床组网所面临的第1个挑战；可编程转发设备构建的网络具有深层可编程能力，在应用虚拟化技术时需要对不同实验的转发行为和使用的资源进行隔离，避免实验网络间功能和性能的干扰，同时，虚拟化技术和数据包查找匹配操作限制了可编程设备的转发性能，使其在构建大型的试验床网络时具有局限性，可编程网络的虚拟化和性能优化是试验床组网面临的第2个挑战.

2) 联邦机制.联邦机制可满足试验床大规模与资源异构的需求.试验床管理平台通常采用资源描述文件来描述和调度物理资源，然而设备多样性导致描述文件的定义各不相同，使得试验床之间无法对资源进行互操作，如何设计与定义资源的描述方式使其具备通用性和高可扩展性，是联邦机制面临的首个挑战；不同试验床管理平台的软件架构、组件间的通信机制与接口、管理认证机制等都存在较大差异，阻碍了试验床间的资源调度和授权与认证，如何屏蔽各平台功能的差异性，根据联邦所要求的最小功能集合定义通用、强可扩展性的软件架构、接口、通信与认证机制是联邦机制面临的第2个挑战；试验床联邦需要根据联邦机制定义的资源描述、架构和接口等规范进行管理平台的二次开发，如何降低二次开发的难度与周期实现各试验床平台的快速联邦，是联邦机制面临的第3个挑战.

3) 实验支撑.用户可手动或使用工具部署与控制实验，工具对实验的控制粒度和所提供的功能决定了该试验床复现实验的能力，如何支持细粒度的实验流程的描述并设计基于描述的实验控制架构是实验控制系统面临的挑战；试验床对测量系统提出了新的需要，如分布性、时序性和多工具兼容性等，如何根据新的需求设计测量系统架构并实现兼容性和时序性等功能是测量系统面临的挑战.

2 试验床组网

网络创新试验床的组网直接决定其构建成本、提供实验的能力和网络扩展性.试验床网络需要支持不同层次的网络实验并行于同一物理资源之上，且相互隔离、互不影响.一方面需要可编程技术实现软件定义网络转发等行为，不再依赖于试验床的物理设备；另一方面需要虚拟化技术对物理资源从逻辑上进行抽象与隔离.

目前主流的试验床网络包括基于三层互联的IP网络及覆盖网络、基于二层互联的OpenFlow[14]网络和协议无关转发网络，它们在支持的实验类型及可编程性、虚拟化与隔离性和可扩展性等方面存在着较大差异，如表1所示：

Table 1 Comparison of Testbed Networking

① eXtensible Open Router Platform(XORP). http:www.xorp.org

2.1 三层组网

三层组网使用IP网络，可以重新组网或使用基于现网的覆盖网络，具有成本低、技术成熟、高可靠性和高性能等优势，适用于三层之上的大规模和分布式的实验.然而传统IP网络的可编程性较差，难以对三层实验进行有效的验证，PlanetLab VINI[17]支持将Click[18]，XORP①等组件部署到终端服务器或虚拟机中，实现软件方式的可编程转发设备，并由实验提供IP地址空间到新型地址空间的映射，以Overlay方式运行在IP网络之上从而实现对三层相关实验的验证，但这种方式增大了实验部署难度，更重要的是影响了实验的真实性，如地址映射和不可控的IP路由带来的额外延迟与性能的下降.

试验床通常采用基于标签的虚拟局域网(virtual local area network, VLAN)技术(802.1Q协议)、VXLAN[19]和NVGRE[20]等技术对局域网络进行切片和隔离,但传统路由器无法做到设备级别的资源隔离[21]；采用虚拟专用网络(virtual private network, VPN)技术连接跨地域的试验床网络，扩大网络规模和联邦试验床，如GEYSERS[22]使用的Q-in-Q和GpENI[23]使用的L2TPv3等.

IP网络可以作为试验床的骨干网络构建大规模的实验环境，常用方式是使用二层VPN技术联通各孤岛，使其构成一个大二层网络，但这种方式可扩展性较差，会造成核心交换机MAC表项过载和收敛速度下降；另一种方式是基于Internet的覆盖网络，如PlanetLab[24]具有良好的可扩展性，但是链路带宽、延迟等QoS难以保证，且和互联网真实流量隔离性差.

2.2 二层组网

二层组网通常使用以太互联SDN设备的方式进行组网，基于VLAN和其他字段隔离流量，三层转发逻辑可预设IP或部署实验定义的其他网络创新体系架构.目前主要采用OpenFlow以及基于软硬件的可编程和协议无关设备[25]进行二层组网.

1) OpenFlow技术目前已受到学术界和工业界的普遍关注和广泛研究，GENI基于二层互联构建了OpenFlow实验网络，通过在集中控制器上实现

③ GéANT FP7 Project, 2012. http:www.geant.net

协议逻辑可以支持三层及以上的网络创新，但无法支持分布式协议的准确验证.OpenFlow在试验床中还面临着虚拟化、性能和扩展性的问题[26-27].

为解决虚拟化问题，GENI在控制平面和数据平面之间引入了虚拟化平面FlowVisor[28]，可以将OpenFlow交换机组成的网络在逻辑上切分为多个虚拟网络，每个虚拟网络由一个控制器进行管控，并通过Flowspace实现各个虚拟网络流表的隔离，结合VLAN技术实现OpenFlow网络的切片化.OpenFlow交换机性能受到CPU等硬件的限制[26]，其流表一般只支持约1 500条.为避免OpenFlow在试验床中的这一性能瓶颈问题，一方面可以通过流表聚合技术、提高流表缓存容量、拆分大型OpenFlow网络等方法予以缓解；另一方面需要对每个切片在交换机上占用的资源进行充分地隔离与限制，以免一个实验占用过多资源而影响其他实验和生产网络的正常运行.然而目前OpenFlow还无法对带宽和CPU做到设备级别的有效隔离.

当网络规模或实验规模较大时，OpenFlow存在着可扩展性的问题[29].一方面是数据平面的性能受限，另一方面集中控制导致的控制消息传递延迟，可以通过多个控制器分域控制来解决，但引入了东西向接口的实现和协同机制等问题[30-32].

2) 由可编程和协议无关转发设备基于二层以太网互联构建的实验网络，支持生成基于物理链路直连的虚拟网络，即虚拟转发节点间具有真实单跳路由的链路属性，网络具有QoS自定义的能力，可满足三层实验在性能方面高精度验证的需求.但其同样面临着虚拟化和性能问题.

为解决虚拟化问题，vRouter[33]等采用通用虚拟化技术实现在同一宿主机上生成多个虚拟转发器实例，并实现实例间在CPU、带宽、转发表、协议栈和缓存等方面的设备级的隔离性.

为解决性能问题，PEARL[15]和Supercharged PlanetLab Platform[34]使用FPGA，TCAM等专用硬件在数据平面上获取更高的转发性能，但专用硬件的多样性导致编程接口的不统一，使得设备的可用性较差，可使用OpenDataPlane①等技术解决.

3 联邦机制

联邦的目标是从数据平面和管控平面上联通独立的试验设施，从而提供大规模、异构的分布式实验环境.

数据平面的联邦最常用的方式是使用运营商提供的基于公网的VPN服务，具有成本低、部署周期短、方便灵活等优势，但是缺乏良好的性能保障.第2种方式是购买、租用或搭建专有线路，如GLIF[7]使用光纤互联，具有良好的带宽和性能保障，但是这种方式成本过高.第3种方式是前2种方式的折中，使用第三方的高性能网络提供的服务，其骨干网络通常使用光纤互联，覆盖范围广，能够提供具有QoS保证的高性能链路资源，被众多试验床所青睐，如GENI使用的Internet2②、OFELIA[35]使用的GéANT③、GLIF使用的GOLEs等.

管理平面的联邦可分为平台平行互联和顶层封装互联，平台平行互联方式是针对个体平台进行的，可扩展性比较差，没有统一的标准和规范；顶层互联的方式通过定义顶层的互联标准形成联邦层，将单个试验床平台向上抽象并与联邦层对接.如图3所示，联邦层可以屏蔽底层试验床的差异，向上提供统一的实验服务接口，类似OSI网络体系结构中的IP层，成为网络创新试验床的“瘦腰”.这种架构实现了顶层的统一设计和多平台的协同工作，使得实验层向下看到的是具有统一标准、统一接口的联邦层，联邦层下方的资源层和本地管控层的异构性完全是透明的.

Fig. 3 Federation-based architecture of testbeds图3 以联邦为“细腰”的试验床管控架构

Peterson等人[36]提出基于切片的联邦架构(slice-based federation architecture, SFA)进行顶层互联，作为PlanetLab同其他试验床互联的主要

方式.2009年，PlanetLab和GENI正式公布SFA技术标准，拉开了网络试验床国际化联邦的序幕.目前SFA由OneLab和INRIA负责技术实现与部署，GENI负责定义规范.SFA已在GENI，PlanetLab，FIRE中部署，逐步成为国际网络试验平台联邦的标准.

3.1 联邦架构

SFA作为整个试验床管理切面的“细腰”，可以将异构的试验床加入到基于SFA的联邦体系中，实验者通过基于SFA的实验工具可以浏览、预订整个联邦系统内的资源.由于试验床的数量巨大，任何联邦技术都面临着可扩展性的问题，为了解决这个问题，SFA引入了分布式的分层架构，如图4所示.每个试验床均需部署SFA组件，包含3个主要模块,每个组模块都提供基于Web服务的XML远程方法调用(XML remote procedure call, XML-RPC)接口.

Fig. 4 Slice-based federation architecture (SFA)图4 基于切片的联邦架构

1) 集群管理器(aggregate manager, AM).向切片管理器(slice manager, SM)提供集群管理接口，负责本地试验床的切片管理和资源的管理与控制，直接与物理资源进行交互.更多的情况是试验床已经开发了本地管理系统，那么需要在本地管理系统顶层封装一层SFA AM API作为SFA架构中的AM.

2) 实体管理器(registry manager, RM).存储切片、用户、资源等不同实体的信息，RM接口包括实体的创建、修改和删除等功能.此外，RM还负责认证和授权证书的生成与分发.

3) 切片管理器(SM).包含2类接口:①向实验层工具提供切片管理接口，将接收到的实验切片请求分发到本地或联邦的试验床中；②联邦接口，与其他试验床的AM进行交互，用户只需要接入到一个试验床的SM中就可以使用整个联邦系统的资源.

为了使不同的AM之间、AM与SM之间能够进行交互，SFA定义了基于可扩展标准语言(extensible markup language, XML)的资源描述规范(RSpec)作为交互过程中的数据结构.从交互的行为来讲，RSpec可以分为资源声明、资源请求和资源预订清单3种；1)资源声明规范用于AM向外通知自己拥有资源的详细信息；2)资源请求规范用于切片和用户向AM描述自己想要获得的资源需求；3)资源预订清单规范用于AM告知切片和用户已获得资源清单.从资源的类别来讲，RSpec[36]可以分为GENI v3，OpenFlow，PlanetLab等类型.RSpec的作用是定义标准的框架和扩展规范，不同资源依照自有的特点规范进行扩展，从而保证联邦各组件对RSpec处理过程的一致性.

试验床之间的联邦认证是通过交换认证机构颁发的权威认证证书(certification authority certificate, CAC)实现的.SFA还支持域的联邦方式，如FIRE和GENI的顶级域进行证书交换即可实现各自低级域试验床的互联.

3.2 联邦部署

SFA只定义了联邦架构的标准规范，而不是架构的具体实现，由于缺乏通用的部署方案，不同机构的试验床很难使用SFA进行联邦.为了解决这个问题，OneLab和INRIA基于SFA 2.0[37]提出了一种可部署的联邦组件SFAWrap[38]，可封装在本地管理平台上，降低SFA在异构试验床上的部署难度，实现试验床的快速接入.

SFAWrap整体架构可以分为通用部分和可扩展部分：1)通用部分实现了SFA定义的关键组件和标准接口，包括实体管理、认证授权和资源描述等，并通过AM代理屏蔽下层差异，实现通用部署；2)可扩展部分为试验床驱动，需要开发人员根据本地资源特点进行二次开发，从而实现本地资源描述和SFA-RSpec的格式转换.这种通用和可扩展的模块化设计使开发人员只需要对少量驱动和接口进行开发，而不去关注SFA其他的实现细节.

SFAWrap已成为FIRE的主要联邦方式，对已有的管理平台进行SFA封装，但是仍需要进行二次开发，为了解决这个问题，GENI提出了GENI Aggregate Manager API①，为管理平台制定了支持标准化架构与接口，使管控平台无需二次开发就可以支持SFA.

3.3 基于联邦的试验床管控平台架构

联邦已成为试验床发展的主流趋势，为了避免试验床管理平台的二次开发以及减小底层平台差异性对联邦的阻碍，管理架构需要尽早地支持联邦.根据国际众多主流的试验床管理架构进行抽象和总结，并结合GENI Aggregate Manager API和SFAWrap得出一般化的基于联邦的架构模型，如图5所示，整个架构分为物理层和管理层，其中管理层包含3个组件：

1) 资源管理器(resource manager).与管理服务器进行交互，更新切片信息并对节点进行配置，如生成虚拟机、接入网络配置、交换机下发配置与策略和传感器节点管理等.

2) 管理服务器(AM server).是核心管理组件，由4个模块组成：基于联邦标准的集群管理接口，作为Web服务接受联邦层和前端试验床入口的调用；资源描述库和相关驱动接口，定义各类型实验资源的描述规范；注册信息数据库，定义用户、切片、节点等信息的属性和存储模式；认证和授权模块，定义认证与授权分离模式.

3) 基于Web的试验床入口.为用户和管理员提供可视化的操作界面，后端调用核心管理组件的集群管理接口.

Fig. 5 Federation-based management architecture图5 基于联邦的通用管理架构

通用架构提出的目标是要把管理平台建成一个可联邦的开源软件供试验床直接使用，基于模块化和资源描述的设计方案提供了良好的可扩展性，便于开发人员对其进行功能扩展和重构.还有一些商业化的开源软件如Openstack①和OpenNebula②等，有强大的虚拟机和虚拟网络的管理能力，由于具有成熟的部署方案、大量的社区代码贡献、专业的技术团队支持和广泛的商业应用，越来越多的试验床将其作为本地管理平台.BonFire[39]和ExoGENI③的管理架构都是基于Openstack的，OneLab也正在进行Openstack的部署并已经完成SFAWrap对其的联邦支持.

4 实验支撑系统

网络创新试验床核心价值是为实验生命周期中的各阶段提供完善的服务，不仅需要底层采用多样的虚拟化技术和网络可编程技术支持不同层次和不同类型的实验，还需要基于联邦技术完善软件的架构和功能以便更好地支撑实验环境配置、实验过程控制和监测3个阶段.

4.1 实验环境配置

试验床通常采用基于切片的管理方式作为管理平面的虚拟化手段，简化了用户、实验和资源之间的权限关系.然而，网络创新试验床应具有支持多类型实验并发、联邦和与真实网络共存等新特性，这对实验管理提出了3个新的功能需求：

1) 动态调整节点属性.通常节点的用途、可编程性和使用的虚拟化技术较为固定，这些属性无法动态调整.当实验需求无法满足时，一种方式是手动地重新部署节点来修改节点属性或者增加物理节点以满足实验需求；另一种是使用基于软件的集中控制方式，G-Lab[40]使用启动镜像管理系统实现远程动态调节独占设备和不同层次虚拟化节点的比例，并预装不同的操作系统和软件套件，从而最大程度地满足并发实验对于可编程性和性能等不同的需求.

2) 自动化和智能化的资源分配.对于规模较大的实验，创建与配置切片是一件非常繁琐的工作，还会造成负载不均衡和碎片化等资源分配不合理的问题.为此，需要实现自动化和智能化的资源分配功能，如GENI的Flack④和OMNI⑤，OFELIA的VeRTIGO[35]等工具可以根据用户对资源需求的描

述(如CPU、内存、带宽、可编程性等属性)按照预定优化策略和基于线性规划的资源调度算法实现实验网络到物理网络自动化和最优化的映射.

3) 引入真实用户流量.某些实验需要引入真实用户和流量来进行更充分的验证.一种是基于流量描述(如IP网段)，通过路由策略把外部网络流量可控地导入到实验中，如GENI的OPT-IN功能；另一种是直接为实验节点分配一个公网IP，如PlanetLab的节点大部分都暴露在公网中，但是这种不可控的导入方式会造成很大的安全隐患.

4.2 实验过程控制

实验部署和控制最常用的方式是使用SSH(secure shell)接入到终端节点，手动地部署和执行实验，这种方式的优点是灵活，缺点是在实验规模较大时十分繁琐.为了减轻大规模实验部署的工作量和减少人工干预对实验可复现性的影响，许多有效的实验控制工具和控制架构被提出.实验自动部署和控制的关键在于实验流程描述粒度和功能编程接口的定义，表2对比了目前比较主流的实验控制工具和架构.

Table 2 Comparison of Experiment Control Tools

基于描述的实验工具最早由PlanetLab提出，在Myplc中实现了初始化脚本的功能，每当节点资源加入到切片后会自动执行指定的脚本，实现实验的自动部署与执行，但这种方式的功能性与可用性较差.NEPI①(network experiment programming interface)是一个轻量级的基于编程接口的客户端工具，它基于自定义的Python库向用户提供了编程接口，通过SSH的方式实现实验自动部署和交互式控制，并能够自动回收实验结果，但其本质是基于SSH的工具，编程接口和支持功能都较为单一.

2007年WinLab为ORBIT无线试验床设计了实验控制和管理架构[41](control and management framework, OMF)，为用户提供了代码级的实验描述功能，并能根据测量信息反馈调整实验的部署和控制实验的行为.图6描述了OMF的架构和使用OMF进行实验的流程，其核心为实验描述语言和实验控制器：1)实验描述(experiment description, ED)，OMF提供了一种实验描述语言(OMF experiment description language, OEDL)，OEDL基于Ruby语言，利用其元编程能力提供了一组实验控制和状态描述命令，用户使用这些命令可以自由地定义实验部署与控制的状态机模型，形成实验描述文件；2)资源控制器(resource controller, RC)，在实验资源端为实验描述提供丰富的功能库接口.

Fig. 6 OMF architecture and experiment process图6 OMF架构及实验流程

目前OMF已经部署在GENI，FIRE等项目下的各种试验床中， OMF6②已经应用到FlowVisor和Open vSwitch[29](OVS)，向上可以兼容NEPI和OMF EC等实验控制工具，向下可以支持Linux服务器、无线节点和OpenFlow资源.GENI正在研究虚拟网络自动映射功能对OMF的支持，即实验层的配置工具可以支持OEDL描述的资源请求，自动将其映射到物理资源上，这将实现平台无关的实验方式，实验者不用关心使用的平台和资源，只需根据资源属性(如资源类型、分布特点、配置信息等)、实验的流程、测量数据和结果进行描述，生成描述文件，

转交给实验工具，最后获取实验和测量结果即可，实验工具在实验结束后会立刻释放资源，提高资源的使用效率.

4.3 实验测量和监测

建立试验床和网络实验的目标之一是追踪、理解和评价他们在网络中的各种行为，监测和测量系统对试验床至关重要.试验床网络中包含大量的分布在各个节点上的多种网络特征的测量数据，数据的搜集是一项十分繁杂并且容易出错的工作，而且分布式的数据和测量工具的差异性会造成测量数据格式不统一或者引入不相关的数据.关于网络测量和监测的相关技术研究已进行了很多年，但在试验床的应用中都存在着局限性，试验床需要一个实时的、易用的搜集分布式环境中的实验数据的测量和监测框架.

4.3.1 测量和监测系统需求

试验床的测量与监测系统主要有2个功能：1)试验床监测功能，监测系统提供节点相关(如节点运行状态、可用CPU和内存资源等)和网络相关(如带宽、延迟)的监测信息，协助快速的错误定位与资源的优化分配.2)实验测量功能，一方面需要支持在实验的执行过程中通过简单的查询接口提供实时的切片信息和网络信息(如路由跟踪、AS线路等)；另一方面需要支持用户在实验代码中自定义测量点，并将测量数据进行收集与分析.PlanetLab使用的TopHat[42]，PlanetFlow①，CoMon②和GENI的GEMINI③等系统主要负责试验床节点和网络的监测，并包含简单的实验切片相关的测量功能，但并不支持基于实验程序和用户自定义的测量；NICTA的OML[43]和GENI的INSTOOLS[44]则更偏重于基于实验切片和实验本身的测量.根据对试验床和现有的测量监测系统的分析，Paxson等人[45-47]基于软件定义测量(software defined measurement, SDM)的思想对试验床监测和测量系统提出如下需求：分布式处理系统、兼容传统的测量工具和格式、支持丰富的测量功能、测量参数的实时配置、通用的存储格式和数据可共享、系统消耗最小化和测量数据时序性.

4.3.2 测量和监测架构

1) OML(ORBIT measurements library)是WinLab为ORBIT[48]平台开发的测量框架，与OMF架构一起支持实验的控制与测量周期.OML可在实验代码中插入测量点并定义测量参数，实验过程中产生的测量数据经过滤器上传到服务器，并通过Matlab等软件对数据进行处理和分析.NICTA的Mehani等人[45]基于SDM对OML进行扩展形成OML2，采用分布式的架构对数据进行并行地测量、收集、处理和存储，横向可以与实验控制的关键架构OMF进行联动，实现测量对实验的反馈控制.目前OML已经作为主要的测量架构部署于GENI和FIRE等大部分试验床中.

2) GENI的INSTOOLS是一个与测量技术无关的测量架构，即INSTOOLS可以快速地支持底层的测量工具和探针，不需要考虑其实现细节，目前已整合了众多GENI测量相关技术，如测量捕获、可扩展数据交换和存储以及按需测量等技术，INSTOOLS本身并不去实现和改善底层的探针和测量工具，而是基于SDM的思想实现了一种分层架构，使得控制平面和测量平面分离，通过集中控制的方式提供各类探针和测量工具的自动化的部署、配置、数据收集等功能.

5 代表性项目研究进展

许多国家都十分重视未来网络创新环境的研究和建设.从20世纪90年代开始，美国、欧盟、澳大利亚以及日韩等国家和地区都在研究未来互联网架构，相继展开了大规模网络创新试验床的研究和部署，如美国的PlanetLab、GENI、欧盟FIRE[49]，日本的JGN2plus④、韩国的FIRST[50]和K-GENI[51]等.

5.1 PlanetLab

PlanetLab是由美国国家科学基金(National Science Foundation, NSF)资助的全球化的试验床项目，由惠普、英特尔、普林斯顿、加州大学伯克利分校等机构于2002年联合发起.PlanetLab是一个开放的、针对未来互联网及其应用和服务进行研究、开发和测试的全球性试验平台，其核心思想是资源虚拟化和分布式重叠网络，它是目前运行的分布最广(40多个国家的654个站点)、规模最大(1 341个

Linux服务器)的未来互联网试验平台.但是PlanetLab的实验网络是基于TCPIP的覆盖网络，网络层协议以及更底层的网络技术难以在该试验床上进行部署和验证.为了解决这个问题，PlanetLab实现将Click，XROP，OVS①等组件部署到虚拟节点中，以软件的方式实现可编程虚拟化路由器和OpenFlow交换机，构建可编程的实验网络[17]；但链路带宽、延迟等QoS和链路属性仍不可控.

5.2 GENI

GENI是美国NSF于2005年启动的一个促进未来互联网革命性创新的计划，其目的是为各种未来互联网实验项目建设一个开放的、真实的、可编程的、支持虚拟化的、可联邦的大规模实验基础设施，支持互联网前沿科学与工程问题的研究.GENI的目标不仅仅在于验证和测试，更重要的是使用真实的网络基础设施去支持体系结构、应用等未来网络关键技术的部署，作为一个传统网络向未来网络转换的演进式平台.GENI已经进入到基于标准组件的大规模部署阶段，目前已覆盖50多所高校、研究机构和企业.标准化的部署由服务器试验床GENI Racks[52-53]、软件定义网络试验床SDNs[26]和无线试验床WiMAX[54]三个项目支撑，三者基于GENI制定的标准独立设计和开发自己的硬件设施、管控架构、测量框架和实验工具，并通过联邦技术实现3套资源的整合.为了解决PlanetLab基于因特网的重叠网络的不可控性，同时也为了向实验提供一个大规模的、可编程的网络环境，GENI资助斯坦福大学和HP等供应商发起了Enterprise-GENI(SDNs)项目，目标是在校内建立用于承载现网业务和实验的、基于可编程和虚拟化技术的SDN网络.经过4个阶段的发展，GENI已基于Internet2建立了覆盖全美的OpenFlow骨干网络，承载着各个高校和企业的现网业务流量和实验流量，这也是未来网络演进式部署的一个典型范例.

5.3 FIRE

FIRE作为FP7项目的一部分于2007年初启动，目标是通过逐步将现有的和未来的互联网技术试验平台进行联合，建设一个动态的、可持续的、大规模的实验基础设施平台.FIRE包含2个关键的联邦性项目：OneLab②，Fed4Fire③.OneLab在2007年与PlanetLab合作在欧洲搭建了试验床PlanetLab Europe，并作为FIRE主要的通用试验床，OneLab目前已与NitLab的无线网络试验床NITOS④、IoTlab⑤的物联网试验床联邦互联，使用统一的工具向实验者开放.Fed4FIRE是2012年成立的联邦性项目，目标是将FIRE下的不同领域的各类试验床进行联邦，本身不进行试验床的开发，而是与其他试验床研发机构共同协商制定联邦标准架构和相关的实现方案，最终向用户提供单一的入口和实验工具，支持建立大规模和异构的实验网络.目前已联邦的试验床包括OneLab下的3个试验床、云计算试验床BonFire、OpenFlow试验床OFELIA和物联网试验床SMART SANTANDER[55]等10多种试验床.

5.4 其他试验床

GEYSERS[22]试验床由欧洲7个国家的10家单位的本地试验床构成，包括光传输与交换设备和计算存储资源等，目标是验证云试验床架构的合理性和实用性，并成为云服务软件的测试平台；G-Lab[40]试验床包括分布在德国6所高校中的有线节点、无线节点和传感器节点等，部分站点使用OpenVSwitch和OpenFlow混合交换机实现网络的可编程性，支持网络层到应用层的实验；JGN2plus是日本最大的网络试验床项目，它是在JGN2试验床基础上的拓展实现，JGN2plus集成了虚拟化技术，能够提供各种服务用于网络技术的研发和网络应用的实验；FIRST是韩国于2009年启动的一个设计和部署未来互联网试验床的项目，包括基于服务器的小规模试验平台和基于ATCA的中大规模试验平台，与GENI联邦，并重点关注流媒体传输实验.

5.5 我国网络试验设施

我国对网络试验床的研究起步较晚，和国外相比还有一定差距，网络试验设施仍没有完全具备未来网络试验床的主要特性，特别是对联邦的支持.

目前我国在未来网络试验平台建设方面取得的主要成果包括：CNGI(China next generation Internet)①，搭建了以IPv6为核心的新一代互联网试验平台CERNET2；DragonLab②，采用了基于联邦架构的资源开发模型，重点集中于对流量研究、主动测量和BGP路由研究的支持；FINE(future network innovating environment)基于SDN构建了未来网络创新实验环境，支持未来网络的技术创新和体系演进，已在转发抽象技术和网域操作系统等方面取得研究进展；未来网络小规模试验设施③：基于网络虚拟化、可编程和联邦等关键技术建设了一个开放的、小规模的、真实的未来网络创新基础设施，支持网络基础理论研究和实验、网络关键技术创新和验证以及未来网络基础设施发展和演进.

5.6 网络创新试验床的综合比较

本节介绍了各个国家和我国的创新型网络试验床的研究和部署进展.表3对PlanetLab，GENI，FIRE目前3个具有代表性的网络创新试验床进行了综合比较.

PlanetLab是基于普通服务器和覆盖网络建立的，部分服务器以软件的方式实现了可编程路由器和OpenFlow交换机；PlanetLab适合大规模、分布式的四层及以上的实验验证，同时也可支持三层协议的功能验证，但由于需要新地址空间到IP地址的映射和包封装，使得其性能验证存在误差.GENI基于OpenFlow骨干网和标准架构建立了覆盖全美的联邦性试验床网络，联邦实验入口与实验工具支持三层及上层实验调用全网资源进行快速部署.与GENI和PlanetLab不同，FIRE各类试验床的开发并没有遵循统一的标准，导致其缺乏统一的实验入口和实验工具，2个联邦性项目正在解决这个问题，但大量异构资源的联邦互联仍面临挑战；FIRE可支持的实验种类最为丰富，但构建异构的实验网络较为困难.

③ 未来网络小规模试验设施(Small-scale CENI). http:www.fnii.cn

Table 3 Comparison of Network Innovation Testbeds

6 未来研究方向

试验床的目标是向未来网络研究提供更逼近于真实网络的实验环境，在这个过程中各类技术线路需要把握两大问题：1)怎样使得实验网络更逼近真实网络；2)如何更好地向实验提供实验环境.根据上述的2个问题，本文认为在建设我国的未来网络试验床的过程中仍然有5个问题值得进一步研究：

1) 协议无关转发.协议无关的转发设备、软件和相关协议可实现对新型网络体系架构和相关算法的有效验证，是构建未来网络创新试验床的核心.但其基于多元组的转发和多表查询带来了巨大的性能挑战，可使用FPGA和TCAM等专用硬件提高转发性能，但基于专用硬件的设备一方面无法进行数据平面的虚拟化和隔离来保证多层次实验无干扰并发；另一方面硬件的多样性导致编程接口的不统一，使得其可用性较差.因此，协议无关转发的相关研究包括转发模式和相关协议的优化与创新、低开销的虚拟化和隔离技术、专有硬件虚拟化和编程接口的友好化与通用化等.

2) 异构资源抽象.一方面将小规模的、独立的、功能单一的试验床进行联邦成为了必然趋势；另一方面试验床需要具有开放的资源接入能力，兼容不同类型的硬件设备.因此,需要在异构资源之上研究资源抽象的方法,包括具有统一标准的、强扩展性的资源描述以及南向管理调度接口和功能编程接口.

3) 资源的优化调度.随着试验床网络和相关实验的规模化和复杂化，传统的手动选取资源和以资源容量为约束条件的映射方式已经远远无法满足需求.资源调度要从2个方面考虑：首先是用户需求，包括实验周期、节点类型与性能、网络拓扑、链路QoS等；其次是试验床可持续服务能力，包括资源碎片、链路带宽和节点负载、拓扑和转发代价、能耗、地理位置和预置策略等资源的优化.

4) 与真实网络的可控式融合.网络虚拟化技术使得实验网络和真实网络共存与融合成为了可能.融合的实验网络随着真实网络的部署可扩大自身的规模，不需要额外硬件的支持降低成本，更重要的是可以引入真实用户和真实流量，更有效地验证实验.然而，真实流量和用户的引入对试验床的可靠性、性能和安全性等方面提出新的挑战，要求试验床具有更高性能的底层设备、更有效的流量控制和导入机制、更完善的监测功能.

5) 基于描述的实验支持.试验平台的差异性和不完善的实验支持系统造成了实验部署和运行的不可控性.一方面，部署的不可控使得大量的资源空转，无法快速释放；另一方面，运行的不可控使得实验无法在试验平台间和平台内复现.因此，需要能够基于实验流程描述(如ODEL,NS3等)实现实验自动化的资源获取、实验部署、运行、测量和回收等功能，有效地降低实验难度和人工干预对实验结果的影响.

7 总 结

试验床给未来互联网架构的演进式验证和部署提供了一条有效的途径,目前已有相当多的国家和地区正在部署未来网络试验床，而且越来越多的国家和地区将会开始启动未来互联网研究计划.本文以网络实验面临的成本、可行性、可信性和可控性4个问题为出发点，分析了网络创新试验床的应用背景、特性需求和相关挑战，并详细介绍了组网、联邦和实验支撑系统等关键技术和系统架构.最后,对国内外主流试验设施进行了对比与总结，并展望了未来研究方向.网络创新试验床作为未来网络的验证与演进平台应是一个完整的网络生态系统，而未来网络的不确定性和试验床本身完备的生态系统导致其在组网、联邦、管控架构、实验支撑等诸多方面仍面临着问题和挑战.

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Wang Yang, born in 1987. PhD candidate. His main research interests include federation of testbeds and network function virtualization (NFV).

Zeng Rongfei, born in 1983. PhD, assistant professor. His main research interests include the security and economics of networks (zengrf@ict.ac.cn).

Li Zhenyu, born in 1980. PhD, associate professor. His main research interests include future Internet architecture and P2P computing (zyli@ict.ac.cn).

Xie Gaogang, born in 1974. Professor, PhD supervisor. His main research interests include future Internet architecture, programmable virtual routers, network measurement and NFV (xie@ict.ac.cn).

A Survey on Key Technologies of Network Innovation Testbeds

Wang Yang1,2, Zeng Rongfei1, Li Zhenyu1, and Xie Gaogang1

1(InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190)2(UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049)

The current Internet architecture based on TCPIP is facing with many unprecedented challenges, including scalability, security, mobility and controllability. New clean-slate architecture designs are expected to address these challenges and provide better evolvability. As such, they have been attracting great attention in recent years. Before deployment in production networks, the future Internet architectures, protocols and algorithms should be comprehensively validated, evaluated and optimized in large-scale and realistic testbeds. The testbeds for network innovation should closely simulate the real network, and provide more flexibility. These requirements make it critical to study architectures and key technologies of testbeds. Although there have been long-term interests in network testbeds, a comprehensive survey is still missing. In this paper, we first analyze the requirements of network innovation testbeds based on four common problems of network experiments, namely cost, feasibility, credibility and controllability. We then summarize technical challenges of testbeds design and development from the perspectives of virtualization and programmability of network, federate managementcontrol of resources, as well as monitormeasurement of infrastructures and experiments. In particular, we summarize the state-of-the-art technologies and architectures that aim at addressing the aforementioned challenges. Finally, we present some representative testbeds, and discuss the future trends and open questions.

future Internet; network testbed; federation; virtualization; programmability; management; measurement and monitor

2016-04-28；

2016-08-18

国家自然科学基金项目(61572475,61502460)；国家自然科学基金重点项目(61133015)；国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2015AA010201) This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (61572475, 61502460), the Key Program of National Natural Science Foundation of China (61133015), and the National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (2015AA010201).

TP393