Mininet实战之Fattree拓扑创建和iperfmulti功能

        编者按：众所周知，数据中心是目前网络研究的一个热门领域。随着云计算的兴起与发展，会对数据中心网络提出更多的需求，也为学术研究提供了更多的课题。

本篇博文将讲述1）如何搭建fatree网络拓扑和2）如何在mininet中拓展iperfmulti功能。

    众所周知，数据中心是目前网络研究的一个热门领域。随着云计算的兴起与发展，会对数据中心网络提出更多的需求，也为学术研究提供了更多的课题。TE（Traffic Engineering）是网络研究中最基础的研究之一，在TE中Load balance是比较主要的研究内容之一。 然而由于数据中心网络的流量走势与传统网络不同，导致数据中心网络与传统网络的架构有所不同。在传统网络中上下行流量在总流量中占据很大比重，而相比之下，数据中心的流量分类中，横向流量的比重要远远大于传统网络架构的比重。为了更好解决数据中心网络流量问题，数据中心架构的设计就变得非常重要，在众多网络架构中，Fat-tree架构是比较出名和成功的。

    SDN兴起于校园网，盛开于数据中心，这是一种比较准确的描述。目前SDN的研究领域内，数据中心占据了一席之地。所以很多的研究者都试图通过在控制器开发应用以及使用mininet模拟网络来进行网络实验。博主最近也做了一个关于Fat-tree的实验，在实验过程中，碰到了许多问题，深深觉得这一方面的知识在互联网中还比较缺乏。特此记录下来，分享出去，首先是作为自己的笔记，备忘，其次也给其他同样研究这方面的同学一些帮助。我掉过的坑，我不愿意别人继续掉。

    科学的发展是需要许多人奠定基础，才能逐步发展。而只有分享经验，传递知识，才能让后人能站在前人的基础之上继续前进。重复劳动力在一些基础的无关紧要的环节，是整个社会资源的浪费。特此感谢乐于分享的各种网络中的老师，特别是为人十分和蔼，温和，良师益友@地球-某某老师。

Fattree topo

    这个python文件最初的原型是参考了roan's Blog的博文SDN Lab 2$ Use Mininet create Fat Tree Topology中给出的代码。并在次基础上做了一些修改。在此感谢台湾的小伙伴的分享。

在此基础上我进行了修改，可点击fattree源码获取代码。

Fattree特征

    Fattree中，K是一个很重要的参数。如K=8，则core节点个数为(K/2)^2,pod个数为K,每一个POD有K个交换机，每一个交换机有K个inter link（内部链路）。aggregation层有K^2/2=64/2=32个交换机，同理 edge也是K^2/2=32个交换机。host可以是K/2个host，也可以任意指定。在我写的脚本中，K和host density都是可以设置的参数。

部分源码：

class Fattree(Topo):

    logger.debug("Class Fattree")

    CoreSwitchList = []

    AggSwitchList = []

    EdgeSwitchList = []

    HostList = []

    def&nbs