• 实验 1:Mininet 源码安装和可视化拓扑工具


    实验目的

    掌握 Mininet 的源码安装方法和 miniedit 可视化拓扑生成工具。

    实验任务

    使用源码安装 Mininet 的 2.3.0d6 版本,并使用可视化拓扑工具生成一个最简拓
    扑(1 台交换机连接 2 台主机)。

    实验步骤

    实验环境

    安装了 Ubuntu 18.04.5 Desktop amd64 的虚拟机

    实验过程

    源码安装

    源码安装过程中可能使用到的命令

    $ mkdir sdn //新建 sdn 目录(名称可自定义),所有的应用安装在该目录下
    $ sudo apt-get install git //安装 git
    $ cd sdn //进入 sdn 目录
    $ git clone git://github.com/mininet/mininet //下载 mininet 源码
    $ cd mininet
    $ sudo util/install.sh -a //在 mininet 目录下执行,-a 表示完整安装
    $ sudo mn --version //查看版本
    

    提示:安装时间较长,请耐心等待。安装过程中需要从 github 上获取 openflow、pox、oftest、oflops 等组件,当出现 Enjoy Mininet! 字样时,安装完成。
    完成截图:

    使用 Mininet 的 CLI 命令行测试基本功能:

    $ sudo mn --test pingall
    


    注意:如果执行上述命令提示:“Cannot find required executable ifconfig.”执行下面的命令安装网络工具 net-tools。

    $ sudo apt install net-tools
    
    使用可视化工具

    使用到的命令

    $ sudo ./mininet/examples/miniedit.py //在 Mininet 安装目录下执行
    

    若运行miniedit.py时报错ImportError: No module named mininet.log则执行

    sudo cp -r /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ /usr/local/lib/python2.7/
    

    执行界面如下,可以拖动左侧边栏的主机 Host、交换机 Switch、路由器 Router、网络链路 NetLink、控制器 Controller 等组件到右侧空白处,实现网络拓扑的可视化仿真。

    将 4 台 Host、2 台 Switch 和 1 台 Controller 拖出,并用 NetLink 连接,形成下图所示的网络拓扑

    鼠标右键点击 Host 和 Controller,选择设置属性(Properties):Host 部分主要是设置主机 ip,以及 VLAN 等扩展设置。每台主机逐台操作;Controller 部分主要是设置控制器类型,此处可按默认设置,如果是外部控制器,要选择 RemoteController,之后填上 Controller 的 ip,如果是本机则按照默认的 127.0.0.1 即可。
    点击左上角的 Edit,进行全局设置,此时在默认设置的基础上,勾选“StartCLI”,将 OpenFlow 1.1 1.2 1.3 全部勾选。
    系统的 Terminal 上会显示当前确认的设置。

    点击左下角的 Run,运行拓扑,由于开启了 CLI,可使用 pingall 命令测试主机的连通性,并做其他扩展操作。

    拓扑生成并确认无误之后,可以点击 miniedit 左上角的 File 菜单,选择 Export Level 2 Script,将拓扑保存为 Python 脚本,方便之后执行脚本一键生成。

    实验心得

    通过这次实验,我学会了虚拟机安装技巧,明白了 Mininet 的源码安装方法以及学会了使用miniedit 可视化拓扑生成工具。

  • 相关阅读:
    mitmproxy的安装和使用
    CMake优先链接静态库
    IPv6与IPv4的兼容
    OpenSSL证书认证过程
    Lua os.clock在win和linux下的差异
    FocalLoss的pytorch代码实现
    单词解释
    将分割图和原图合在一起
    colab如何使用tensorboard
    PyTorch模型加载与保存的最佳实践
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/robinxlh/p/1net.html
Copyright © 2020-2023  润新知