虚拟网络映射模型及其优化算法

网络虚拟化被视为构建新一代互联网体系架构的重要技术,它使得能在一个共享的底层物理网络上同时运行多个网络架构或网络应用,从而能为用户提供多样化的端到端定制服务.虚拟网络映射是实现网络虚拟化的关键环节,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下,将虚拟网络植入到合适的底层物理节点和链路.虚拟网络映射需要解决资源约束、准入控制、在线请求和拓扑多样性等多方面的问题.根据应用场景、优化目标、映射方式和约束条件的不同,可以得到不同类型的虚拟网络映射优化问题.这些优化问题通常是NP难的.通过形式化建立了虚拟网络映射模型,归纳了虚拟网络映射的方法和算法.总结了解决虚拟网络映射模型优化问题的几条技术途径,指出了该领域中需要进一步研究的热点问题.     

一种基于约束优化的虚拟网络映射方法

虚拟网络映射问题将不同的虚拟网络应用映射到相同的基础设施网络中,这是一个极具挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于约束优化的虚拟网络映射方法,将映射问题分解为节点映射和链路映射两个阶段,其中,前者是将虚拟节点映射到物理节点上,后者将虚拟链路映射到物理路径上,它们都是NP难问题.针对节点映射和链路映射分别提出了node-mapping算法和link-mapping算法.node-mapping算法基于贪婪算法的思想,映射时考虑了物理节点所能提供的资源数量以及物理节点间距离两个因素,该算法能够保证基础设施网络中各节点间的负载相对均衡;同时,通过采用访问控制机制,过滤一些异常的虚拟网络请求,能够有效地提高资源的使用效率.link-mapping算法基于人工智能领域中的分布式约束优化思想,其能够保证得到的解是全局最优的,即映射链路的代价最小.最后,通过模拟实验对该方法进行验证,实验结果表明该方法在求解虚拟网络映射问题时的性能良好.     

基于SDN的虚拟网络映射问题研究综述

传统IP网络架构越来越不适应日益增长的网络业务与应用,一种新型的网络架构应运而生,即软件定义网络。它实现数据面和控制面相分离,同时具有集中控制、开放接口、可编程等特性。研究了基于该网络架构的虚拟网络映射问题,即如何将带有约束条件的虚拟网络请求映射到由传统电信商提供的底层物理网络中。首先给出虚拟网络映射问题的定义及目标,然后对现有的多种经典映射算法进行分类,并同时对比与分析,最后在此基础上对未来虚拟网络映射算法提出一些建议与改进思路。     

SDN网络虚拟化中规则映射研究

软件定义网络（SDN）为网络虚拟化提供了新的解决方案,通过网络虚拟化技术可以将一套基础设施虚拟化为多个逻辑网络从而满足不同的网络需求.本文研究了SDN网络虚拟化时多个物理交换机虚拟为一个大虚拟交换机的过程中,虚拟网络规则与物理网络规则的映射问题.综合考虑链路负载、规则分布以及节点负载,提出了三段式规则映射优化算法.首先根据虚拟网络的规则请求生成组播源节点和目的节点集,采用MPH算法生成规则映射树;然后采用入节点最近原则,将虚拟网络规则请求的指令序列部署到规则映射树中的中间节点和叶子节点中;最后考虑节点负载,对规则部署进行微调,最终生成虚拟规则映射策略.通过仿真实验,与直接边缘节点部署相比,平均降低了网络节点规则总数量40%以上.     

虚拟网络映射模型和算法研究

虚拟网络映射是网络虚拟化的关键问题之一,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下,为该虚拟网络分配合适的底层网络节点和链路资源,从而在共享的物理网络基础设施之上构建彼此隔离的多重异构虚拟网络,为网络基础创新研究提供实验环境和平台,为网络新应用提供承载服务。论述了虚拟网络映射模型和映射算法,并提出基于最小割集理论设计VN映射算法。     

网络虚拟化环境中虚拟网络的嵌套映射算法

网络虚拟化技术可以在共用的底层网络基础设施上同时构建多个彼此隔离的虚拟网络,为用户提供差异化服务,从而解决现有因特网的僵化问题.然而,一个重要的挑战是,如何在共用的基础设施中高效地映射多个具有不同拓扑的虚拟网络,即虚拟网络的嵌套映射问题.主要根据基础设施的构成方式对现有的虚拟网络映射算法进行了综述.首先,阐述了网络虚拟化的概念、特点以及相应的虚拟网络映射模型;其次,按照基础设施的构成方式、问题空间完整性、映射阶段数等方面梳理了嵌套映射算法的最新研究进展;最后,对虚拟网络映射算法在公平性、扩展性、高利用率、信任度等未来可能的发展方向进行了展望.     

基于软件定义网络的可靠性虚拟网络映射保障机制

在软件定义网络（SDN）虚拟网络映射中,现有研究者主要考虑请求接受率方面,而忽视了SDN中底层资源失效的问题。为此,针对SDN中可靠性虚拟网络映射（SVNE）问题,提出了一种联合先验式保护和后验式恢复的虚拟网络映射保障机制。首先,在虚拟请求接受之前,对SDN物理网络区域性资源进行感知;然后,采用先验式保护机制为映射域内相对剩余资源变小的虚拟网络元素预留备份物理资源,并将此扩展虚拟网络通过D-ViNE算法映射至物理网络中;最后,在未备份虚拟网络元素发生故障时,采用后验式恢复算法完成故障的恢复,对节点和链路分别采用重映射和重路由的方法完成恢复。实验结果表明,与基于SDN的生存性虚拟网络映射算法（SDN-SVNE）相比,在虚拟请求接受率方面提高了21.9%。另外,该保护机制在虚拟级别故障恢复率、物理级别故障恢复率等方面也具有优势。     

基于实时拓扑属性的虚拟网络映射算法（英文）

研究目的:基于虚拟网络请求和底层物理网络实时拓扑属性,提出一种高效的两步式虚拟网络映射算法。创新要点:分别利用中介中心性和物理节点相关性对虚拟网络请求和底层物理网络中节点进行重要性评估,在此基础上给出一种两步式映射算法(算法1,2)。研究方法:首先给出中间中心性、接近中心性以及节点相关性计算模型,结合节点本地资源分别提出虚拟网络请求和物理网络中节点排名计算方式。当虚拟网络请求到达后,根据虚拟节点排名,将其映射到拥有足够资源的物理节点中排名最靠前的节点。节点映射完成后,使用K-th最短路径算法进行链路映射。映射过程中采用文献(Yu et al.,2008)中所使用的时间窗口模式进行接入控制。重要结论:利用节点本地资源,针对性分析虚拟网络请求和物理网络实时拓扑属性,提出两步式映射算法。该算法提高请求接受率、开销收益比的同时减少算法映射时间,取得更好的映射效果(图3-10)。     

基于离散粒子群的节点可重用虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化要解决的重点问题,也是云计算环境下实现资源多租赁运营的技术基础。现有的映射算法在计算效率上有待提高,不能充分利用可重用技术以节省网络带宽资源。提出一种可重用的虚拟网络映射算法,首先构建以提高底层物理网络利用率为目标的资源优化分配模型;然后再充分利用可重用技术以内存交换替代网络交换并针对效率问题设计增强的粒子初始位置分配算法,进而通过离散粒子群算法对优化问题进行求解。仿真实验结果表明,提出的算法相较已有的普通粒子群算法在物理网络收益上有显著提高,增强的初始位置分配机制也有助于计算效率的提升。     

基于网络资源相关性的虚拟网络映射算法

针对网络虚拟化环境中资源利用率较低的问题,通过建立资源相关性度量模型,刻画虚拟节点和物理顶点之间的匹配程度,根据虚拟节点和物理顶点之间的资源相关性,将虚拟节点映射到资源相关性较强的物理顶点上;为了降低虚拟链路的映射路径长度,通过建立节点间邻接关系模型,将相邻的虚拟节点映射到邻接的物理顶点上。实验结果表明,提出的虚拟网络映射算法均衡了物理网络资源的分布状态,降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率。     

5G网络切片中基于离散粒子群和Kruskal算法的跨域虚拟网络映射

5G移动通信网将租用多个基础设施提供商的数据中心等资源共同合作构建网络切片,针对如何高效地进行跨域虚拟网络映射这一网络切片全生命周期管理中的关键问题,提出一种两阶段的跨域映射策略DPSO-K。首先基于资源竞价统筹考虑节点资源和域间带宽资源,然后提出基于优化离散粒子群算法的跨域虚拟网络映射,可以有效提高寻优能力;对于开销相对较小的域内映射来说,提出一种基于Kruskal最小生成树的快速算法,旨在缩短切片实例化时间,减小业务上线速度。相比于传统先进行虚拟网络映射划分请求再统一映射链路的方法,该策略在划分请求中考虑域间带宽开销,在映射链路中关注重点链路的映射,采用集中管理、分布控制的方式实现物理网络资源的有效利用。实验结果表明该算法能够以更小的额外开销、更短的划分时间实现更高的接受率。     

基于网络中心性分析的虚拟网络映射算法

定义了有权网络节点紧密度和路径中心度,并提出了基于网络中心性分析的虚拟网络映射算法。该算法是一个两阶段映射算法,从全局角度分别对底层节点和映射路径进行了有效的定量评估,提高了映射资源选择的均衡性。仿真实验结果表明,与现有的主流研究成果相比,该算法显著地提高了虚拟网络请求接受率。     

Topology-aware virtual network embedding based on closeness centrality

Network virtualization aims to provide a way to overcome ossification of the Internet. However, making efficient use of substrate resources requires effective techniques for embedding virtual networks: mapping virtual nodes and virtual edges onto substrate networks. Previous research has presented several heuristic algorithms, which fail to consider that the attributes of the substrate topology and virtual networks affect the embedding process. In this paper, for the first time, we introduce complex network centrality analysis into the virtual network embedding, and propose virtual network embedding algorithms based on closeness centrality. Due to considering of the attributes of nodes and edges in the topology, our studies are more reasonable than existing work. In addition, with the guidance of topology quantitative evaluation, the proposed network embedding approach largely improves the network utilization efficiency and decreases the embedding complexity. We also investigate our algorithms on real network topologies (e.g., AT&T, DFN) and random network topologies. Experimental results demonstrate the usability and capability of the proposed approach.     

基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法

为了构建大规模容器化虚拟网络,达到搭建高保真、易编程的虚拟网络环境的目的,提出一种基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法,将OVS和Docker容器化的虚拟网络切块,并分布式地映射到若干计算、网络、存储资源受限的物理宿主机.首先,根据虚拟网络的拓扑结构,将具有密切链路关系的虚拟网元进行层次化聚合,以减小问题规模;其次,对...     

基于负载均衡的虚拟网络映射算法研究

为保证虚拟网络请求成功映射,同时不会导致底层网络的部分负载过重,映射性能变差,需要对虚拟网络链路映射进行合理化负载均衡。本文中把虚拟链路带宽资源切片,利用增广子图路径方法选择底层路径,并且将不相交路径资源归一化,设计了基于负载均衡的虚拟网络映射算法。最后,通过仿真将负载均衡算法与路径割裂算法、K最短路径算法进行性能对比。仿真结果表明了负载均衡算法在虚拟网络映射的请求接受率、成本和收益指标方面优于其他两种算法。     

基于中心度寻核的能效优化虚拟网映射算法

虚拟网映射是网络虚拟化技术的关键问题,以往研究常关注供应商的收益与开销,而网络设备的大量能源浪费使得供应商开始关注节能.将紧密中心度概念引入虚拟网映射问题中,同时考虑节点的位置和能力,优先使用已工作节点和缩短链路长度来降低能耗,提出了一种寻找核心节点优先映射(寻核)算法.该算法通过检验确保所选底层核心节点满足虚拟核心节点要求,节点和链路映射同步进行,同时根据贪婪策略保证所选底层网络节点跳数较小.仿真实验结果表明,该算法能够提高映射接收率约10％、改善收益开销比和收益能耗比10％以上.     

基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习

基于深度自编码器的网络表示,可以捕获高度非线性的网络结构,但当链接稀疏时学到的表示不够准确。针对这一问题,提出一种基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习模型,以提高表示学习的准确度。该模型首先利用链接与属性特征,采用多个深度自编码器,学习保持网络拓扑结构及属性特征的低维网络表示。之后,基于节点间近邻结构及属性相似性,对学出的低维网络表示进行节点约束,实现网络局部结构增强,达到最大程度保持原始结构信息及属性特征的目的。在五个真实属性网络上的实验结果表明,提出的模型在聚类与分类任务中,效果均优于目前流行的表示学习方法。     

多域网络中基于时延感知的虚拟网络映射方法

随着各种时延敏感型应用的出现,如何提高系统的时延性能已经成为了学术界的热门话题。然而,现有的多域映射算法很难满足虚拟网络对时延性能的要求。因此,为了解决这一问题,提出了一种基于时延感知的多域虚拟网络映射算法（time delay sensitive virtual network embedding,TDS-VNE）。在节点映射阶段定义了一个节点传播时延评价函数（D）,在链路映射阶段定义了路径时延感知参数。仿真结果表明,提出的映射算法降低了平均网络传播时延且在虚拟网络请求接受率、长期收益成本比等指标上具有良好的效果。     

基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法

为解决现有的虚拟网络映射算法忽略网络本身属性,仅按照请求到达的顺序分配资源而导致物理资源利用率低的问题,利用时间窗模型,提出了基于两次优先级排序的虚拟网络映射算法。在第一次排序中,粗化虚拟网络请求的同时根据业务类型、属性参数计算请求优先级,初步确定窗口中虚拟网络映射顺序;在第二次排序中,综合考虑链路带宽资源需求和节点途径跳数,通过链路权重来确定优先级,计算最佳映射路径。仿真结果表明,该算法降低了虚拟网络请求的平均等待时间,提高了请求接受率及收益开销比。