可重构服务承载网主动保护算法研究

基于可重构柔性网络(RFNet,reconfigurable flexible network)构建可重构服务承载网(RSCN,reconfigurableservice carrying network)能够为终端用户提供满足业务特性需求的通信服务,有效地解决了传统互联网体系结构面临的困境。鉴于网络故障造成的负面影响,针对RSCN主动保护问题进行了数学建模和理论分析。为了尽量避免重要资源故障给网络带来的影响,设计了资源紧迫度感知的主路径构建子算法RSF-awareMLCA;为了提高RSCN的运行成功率并降低网络链路故障损失,设计了RSCN保护链路构建子算法RPLCA;结合2个子算法,设计了RSCN主动保护构建算法RAPA。最后,分析了算法的复杂度,从RSCN成功运行率、主链路利用率和平均网络链路故障损失3个方面验证了RAPA的优越性。     

基于拓扑感知的可重构服务承载网动态重构算法

可重构信息通信基础网络通过构建服务承载网的方式为业务提供自适应的承载服务。针对高效利用有限底层资源的问题,提出一种基于资源关键度进行动态映射的服务承载网构建算法。算法将通过节点或链路的最短路径数作为资源关键度的衡量指标,区别对待底层资源;并实时动态感知关键资源的使用状况,依据不同业务需求对服务承载网进行自适应调整。仿真结果表明,算法在构建成功率、收益花费比和资源均衡度等方面均具有良好性能。     

面向可重构服务承载网的分域混合承载组调度研究

传统网络技术体系,网络是封闭的、刚性的,无法满足未来网络大量差异化业务的规模化应用,由此提出了面向服务提供的柔性网络技术体系,该体系将传统网络中的用户业务、网络服务和网络基础设施中的紧耦合关系转变为松耦合关系,通过资源分割构建可重构服务承载网实现对业务的服务质量保证。该文分析了服务承载网映射到交换结构的需求,提出分域调度的思想。通过选择关闭部分交叉节点的方法建立了crossbar交换结构分域模型,实现了分域调度的端口分离。提出了支持可重构服务承载网构建的混合承载组调度(HCGS)算法,推导了承载组内SDRR(Smoothed Deficit Round Robin)调度、单个域内基于时间戳的输入端口调度和交叉节点输出端口调度算法,证明了HCGS具有良好的时延性能和最坏公平指数(WFI)公平性。仿真结果表明:在均匀分布的泊松业务源条件下,分域HCGS算法具有更优的时延性能,可保证业务带宽的公平性。在diagonal非均匀允许流量条件下,该算法的吞吐量可达100%。     

基于负载均衡的逻辑承载网构建研究

逻辑承载网构建将网络服务需求映射到物理网络,以增强网络服务的可扩展性。为解决构建效率问题,借鉴负载均衡思想,提出了对不同服务需求提供不同网络资源的按需承载策略,并基于可用资源和链路负载状态,用改进的多物质流模型进行优化计算。通过仿真实验,从构建成功率、构建平均收益等方面验证了算法具有更高的网络服务提供能力。     

基于固件虚拟的承载网络资源重构模型研究

结合三网融合的异构网络环境,提出了一种基于固件虚拟的承载网络资源重构模型,并对异构环境下动态可重构网络的关键技术——资源分配算法进行研究,提出了一种基于动态重构的资源分配算法.该模型基于平台化支撑、构件化处理的思想,设计基于底层承载网络中核心节点虚拟化的可重构网络,支持异构网络环境下的动态重构,从而构建更为灵活的高速率、可定制、多服务提供网络.     

基于备份的可重构服务承载网可靠性映射方法

可重构柔性网络链路失效将严重影响其上承载的可重构服务承载网(RSCN)的可靠性。文章基于路径备份策略着重解决时延敏感类型RSCN的可靠性问题,并提出分阶段处理方式进一步优化备份资源消耗。在拓扑预处理阶段,根据RSCN是否支持路径分裂分别提出分裂的最小备份拓扑生成(S-MBT-Gen)算法和最小备份生成树(MBST-Gen)算法,减小备份拓扑带宽约束总量;在拓扑映射阶段,提出主备拓扑协同映射(RNM-PBT)算法,协调利用底层网络资源。仿真结果表明,本文提出的算法降低了RSCN平均资源消耗,且具有较高的请求接受率和较低的平均执行时间。     

可重构路由器报文转发引擎设计与实现

网络处理功能的时空演化特性要求可重构路由器报文转发引擎除具有基本报文分组交换能力外,还应具有可重构能力。针对上述需求,构建了面向可重构路由器的报文转发引擎构件重构模型,并基于Pass-Through模式设计实现了可重构FPGA器件与网络处理器相结合的程序/电路构件运行环境。系统实现与应用测试结果表明,可重构路由器报文转发引擎在保证高吞吐率、低延迟的报文转发处理性能的同时,可有效支撑多样化业务构件灵活重构与映射。     

SDN体系架构中元模型构建机制

微服务是现代应用架构的新方法,其特点在于将复杂的应用功能分解到离散、独立的服务中,以实现应用方案的解耦,并且各个服务可以单独开发、部署及扩展。应用的变化必然驱动着底层网络的变化,可重构基础网络体系架构旨在通过网络重构机制来弥补网络业务需求与网络基础传输能力之间的差距。融合可重构和软件定义网络技术,提出了一种SDN体系架构中元模型的构建机制,旨在将SDN体系架构中各层的服务以元模型的方式呈现,并且在借鉴AKF三维伸缩模型之后,提出了一种基于正交分解的元模型的构建方法。最后通过理论分析和开发实例,验证了基于正交分解的元模型构建方法的可行性。     

可重构服务承载网容错构建算法研究

基于可重构柔性网络(Reconfigurable Flexible Network, ReFlexNet)构建可重构服务承载网(Reconfigurable Service Carrying Network, RSCN)能够有效解决传统互联网体系结构面临的困境。论文在物理链路易发故障的前提下针对RSCN容错构建问题进行了数学建模和理论分析。为尽量避免重要资源故障给网络带来的影响,基于不同资源的重要程度,设计了资源紧迫度感知的RSCN构建算法RSF-ACA。为提高RSCN的运行成功率,设计了发生网络故障时的RSCN恢复算法RSLFRA。最后,通过仿真实验,从RSCN成功运行率、资源紧迫度和物理链路利用率3个方面验证了该文提出的算法的优越性。     

基于开放可重构路由交换平台的新型网络体系

多年来,网络一直沿着面向业务支撑的技术体系发展,为承载特定业务构建网络,难以满足特性差异日益扩大的用户业务承载需求,而且付出了网络复杂度快速提高和传送效率明显降低的代价,网络的刚性和节点的封闭是主要原因.本文基于平台化支撑、构件化处理,提出了开放可重构路由交换平台的设计思想,并基于该平台节点构建面向服务提供的新型网络技术体系,为下一代信息网络发展探索一条可行之路.     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起，网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中，存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题，联合考虑节点激活成本、实例化开销，以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型，提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射（improved grey wolf optimization based service function chain mapping，IMGWO-SFCM）算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径（K shortest path，KSP）问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略，较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力，实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示，该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下，相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。     

Service chain mapping algorithm based on reinforcement learning

A service chain resource scheduling architecture of multi-agent based on artificial intelligence technology was proposed.Meanwhile,a service chain mapping algorithm based on reinforcement learning was designed.Through the Q-learning mechanism,the location of each virtual network element in the service chain was determined according to the system status and the reward and punishment feedback after the deployment.The experimental results show that compared with the classical algorithms,the algorithm effectively reduces the average transmission delay of the service and improves the load balance of the system.     

终端通信接入网网络资源分配策略研究

论文在不改变现有国家电网通信网中各种体制网络结构的前提下,通过增加网络融合网关和终端接入网关两种功能实体,提出了一种双通信代理机制的异构网协同融合传输方案,并由此设计实现了基于时延的负载感知的异构网络资源分配算法,实现了多业务综合接入及多网络动态协同环境下的网络资源分配技术。数据分析表明该算法在平均时延、网络开销及丢包率等方面优于均匀分配算法、定时反馈的负载感知流量分配算法。     

面向动态环境的虚拟光网络资源优化算法

为解决采用单个虚拟网特征重配置导致虚拟网接受率低的问题,基于资源竞争特征重构底层网络模型,并基于此构建虚拟网映射线性规划模型。设计了无划分的随机舍入优化算法和有划分的随机舍入优化算法,为每个虚拟网分配全局最优的底层网络资源。与现有算法相比,该算法下虚拟网请求的平均接受率提升11%,节点资源平均利用率提升61%,链路资源平均利用率提升27%。     

无线双通道网络话音业务信道接入性能分析

无线双通道网络能够有效解决战术环境下码分组网数目过小造成的码分资源浪费问题。混合业务传输环境下,实时话音业务信道接入性能是衡量无线双通道网络性能的关键指标之一。通过使用一种理想的固定时分信道带宽分配方案,在保障话音业务传输实时性的条件下,分别从单跳网络拓扑和多跳网络拓扑结构给出了双通道网络可用信道数目。使用基于优先权的混合业务多服务台离散时间排队模型分析了双通道网络的话音业务平均数目、呼叫阻塞概率、平均网络吞吐量和信道利用率等性能。数值计算结果证明：相比传统网络,双通道网络在混合业务高负载条件下能够容纳更多的话音业务并具有更低的呼叫阻塞概率。     

基于链路可靠性的无线虚拟网络分配方法

针对无线网络链路可靠性差影响无线虚拟网络的分配这一问题,提出了一种基于链路可靠性的无线虚拟网络分配算法（WVNEA-LR）。该算法通过物理网络拓扑预处理和允许同一个虚拟请求中的多个虚拟节点映射到同一个物理节点上的方法,提高了Vn构建成功率和节约了物理链路资源。利用Q因子改善了因拓扑分配稀疏时Vn构建成功率低的问题。此外,WVNEA-LR的节点分配为链路分配作了准备,并通过选择可靠性高的承载路径保证了分配后的Vn具有高可靠性。仿真结果表明, WVNEA-LR获得较好的虚拟网络构建成功率、较高的收益成本比和资源利用率。     

Method of network slicing deployment based on performance-aware

In order to deal with the performance degradation caused by resource contention due to the sharing of physical resources between VNF in the network slicing,a network slicing deployment method based on performance-awareness was proposed.When deploying network slice instances,first two-phase deployment that mapping virtual nodes was adopted,and then virtual links were mapped.In the virtual nodes mapping phase,the VNF performance influences factor was defined from the perspective of resource supply and demand to quantify the degree of VNF performance impact.Then the sum of the performance influence factors of all VNF on the deployable physical server was found in the network slice instance,the physical server with the smallest sum of performance influence factors was used as the mapping location,and the simulated annealing-discrete particle swarm algorithm was used to find the nodes mapping result.In the virtual links mapping phase,the shortest path algorithm was used to obtain the link mapping result.The simulation results show that the proposed method reduces the impact of other network slices on its own service performance.     

Online combinatorial based mechanism for MEC network resource allocation

In this paper, the resource allocation problem for mobile edge computing (MEC) network is discussed. We focus on the design of online resource allocation strategy by considering the time‐varying demands of the combinatorial resources for the mobile users. To handle this issue, at first, a time splitting‐based online allocation mechanism is introduced. Then, for a given resource allocation period of the time splitting, a combinatorial auction mechanism for the combination resources allocation is proposed. We further prove that the proposed combinatorial auction is both individual rational and incentive‐compatible, and which can bring a higher revenue to the service provider. In order to verify the performance of the proposed mechanism, a variable‐relaxed‐based performance‐bound algorithm and a greedy optimization‐based suboptimal algorithm are presented for comparison purpose. Finally, the performance of these proposed algorithms are testified by numerical simulations, which confirm the analysis results.