基于优化的同构子图搜索的虚拟网络映射算法

针对现有虚拟网络映射算法的不足,首先提出了一个综合考虑网络中节点资源需求(能力)和拓扑属性的节点资源能力评价方法,合理地评价节点资源能力,优化了虚拟节点的映射顺序;其次改进了虚拟节点映射时备选物理节点的选择过程,提高了虚拟链路映射质量;最后通过考虑物理网络子区域内的资源总量,优化了算法中初始资源分配区域的选择。实验结果表明:与已有的算法相比,本文映射算法在映射质量、长期平均收益、长期平均接收率、算法执行时间等方面均有明显提高。     

面向收益最大化的虚拟网跨域映射策略

通过跨域映射能够为虚拟网提供更多的底层资源,但跨域映射策略也需要对网络运营商的自私性进行考虑。为此,提出一种面向收益最大化的虚拟网跨域映射策略,该策略通过引入域节点的概念来建立虚拟网拓扑分割和本地映射方案的同步求解模型,然后设计了一种基于遗传进化思想的本地映射算法对模型进行求解。仿真实验表明,该策略不但能提高运营商的收益,而且能够有效降低映射所需的开销。     

一种基于占有率反馈的虚拟网络映射算法

网络虚拟化技术通过对物理资源的抽象,可以有效解决现有互联网架构中存在的网络结构僵化、可扩展性差等问题.虚拟网络映射问题是指将用户发送的所有虚网请求映射到底层物理网络中,同时还要满足虚网请求中对各个资源的限制要求(如节点计算能力、链路带宽等).从节点负载平衡的角度出发,在基于就近原则的虚网映射算法基础上,引入节点负载平衡的反馈机制,引导各个虚网请求更均匀地映射到底层物理网络中.另外,在k短路径算法机制中引入了当前链路资源占有率作为评价参考标准,这样可以尽可能均匀地分散链路压力.同时,在检验链路资源是否满足虚网请求的过程中,由于优先选中的链路资源占有率低,所以算法映射成功率高,映射耗时更短,虚拟网络映射效率得到了有效提高.     

大规模仿真网络拓扑映射的子网分割技术

为实现大规模仿真网络拓扑自动映射到有限物理硬件资源,针对求解网络拓扑子网分割最优解这一难题,提出了一种充分考虑物理节点处理能力强、硬件环境一致性好等的情况,采用模拟退火算法进行子网分隔,以求解近似最优解. 此外,提出采用网络拓扑分层预处理的方式简化复杂网络结构模型,以减少模拟退火算法中节点映射规模,提高网络子网分割和拓扑映射的效率．     

一种面向多拓扑类型请求的虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化研究中的核心问题之一,其主要目标是将虚拟网络请求高效地映射到底层物理网络上. 针对面向多拓扑类型请求的虚拟网络映射问题进行研究,提出了节点连通性模型和通用底层物理网络节点评价模型用以判断节点映射的优先次序,在此基础上设计了一种复合型虚拟网络映射算法,在映射过程中通过识别虚拟网络请求的拓扑特征调用相应的映射子算法完成网络映射. 仿真结果表明,该复合型映射算法获得了较高的虚拟网络请求接受率和网络收益开销比,整体上提高了虚拟网络映射性能.     

基于多维属性的跨域虚拟网络映射算法

基于一种支持多类型业务的跨域融合网络架构,提出了一种基于动态拓扑感知和资源属性的跨域虚拟网络映射算法。基于网络局部和全局角度,分析虚拟网络和物理网络中节点的拓扑信息,结合网络扩展资源,建立节点多属性评价模型,并基于该模型利用主成分分析法和逼近理想解排序法度量节点的映射优先级,随后依据链路资源成本分析网络负载状态。仿真结果表明,该算法提高了多域虚拟网络请求的构建成功率,网络收益开销比增大,并能减小网络映射时延。     

一种拓扑感知的虚拟网络重构算法

针对底层物理网络负载不均衡问题,根据节点和链路的负载状态,动态地选择负载过大的物理节点和物理链路进行重构。通过建立拓扑感知的虚拟网络重构模型,将虚拟节点迁移到距离其邻居映射节点最近的物理节点上,优化底层物理网络中虚拟重构节点的映射位置,降低虚拟网络重构的资源开销。模拟结果表明,TA-VNR算法有效地均衡了底层物理网络的负载水平,降低了虚拟链路的重构路径长度,提高了虚拟网络请求接受率。     

基于广度优先搜索的虚拟网络映射算法

针对虚拟网络映射中的资源分配问题,通过建立节点资源度量模型,采用图的广度优先搜索遍历方法和节点同步遍历策略,依次将虚拟网络中相邻的虚拟节点映射到物理网络中邻接的物理顶点上,协调完成虚拟节点和虚拟链路的映射操作,降低虚拟链路的映射路径长度。仿真实验表明,提出的BFS-VNM算法有效地降低了虚拟链路扩张因子,提高了网络收益与开销比和虚拟网络请求接受率。     

DMS算法在Map/Reduce任务调度中的应用

云环境下传统的任务调度算法整体效率较低,为了提高任务调度的整体效率,在Map/Reduce基础上提出了一种基于处理时间的DMS任务调度算法。首先,对复杂任务进行预处理,将复杂任务转化为DAG图,依据任务依赖关系大小产生最佳拓扑排序,并依据排序结果将复杂任务交给work节点进行处理;其次,通过将节点处理任务的预测时间与节点处理能力的比值作为子任务在每个节点的处理"时间"进行量化建模,建立任务和处理时间的度量矩阵,依据DMS算法进行处理,从而获得任务分配最佳方案;最后,从任务调度效率与资源使用率的角度将DMS算法与公平调度算法、遗传算法行对比验证。实验结果表明,DMS算法能明显提高任务调度整体效率,充分利用各节点的计算能力提高了Map/Reduce的调度效率。     

节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法

针对如何使逻辑上相互隔离的多个动态虚拟光网络高效地共享底层弹性光网络资源问题,提出了节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法．该算法在进行节点映射时不仅考虑了节点的计算容量、频谱资源以及要映射节点和已映射节点的对应关系,而且在节点映射的阶段就考虑了链路映射,将一个虚拟节点的相邻虚拟节点就近映射到一个物理节点的周围,做到了节点与链路的协作,从而避免了链路映射时使用长跳的物理路径．仿真结果表明,该算法在业务的阻塞率和链路利用率方面都有了明显的改善,可有效地节约网络资源．     

基于最大独立链路集的随机虚拟网络映射算法

提出了一种基于最大独立链路集的快速随机虚拟网络映射算法. 基于图论中的匹配理论重新定义了带权图中匹配的概念,并命名为独立链路集,在映射独立链路集中的虚拟链路时首先将物理链路按照资源可用性进行筛选,然后随机映射到单一物理链路上,以此提高虚拟网络映射成功率及减少链路映射消耗,同时随机映射能保证物理网络的负载均衡. 仿真实验表明,该算法能有效减少链路映射的消耗和提高虚拟网络接受率.     

面向多样化需求的网络切片业务链部署

网络切片通过业务链部署来实现切片的创建和编排。针对网络切片中的业务链部署,考虑了业务链的多样化需求,并引入了虚拟网络功能共享和准入控制,以降低部署成本并提高业务链的接受率。将上述问题建模成一个最大化网络净收益的优化模型,提出了部署算法。仿真结果表明,所提的部署算法优于已有的基准算法,能达到接近最优的性能。     

SDN-ScaSVNE:可伸缩的SDN生存性虚拟网络映射算法

现有的生存性虚拟网络映射算法无法直接应用于软件定义网络（SDN）,而且大多数算法仅通过扩展虚拟网络提供主动保护策略,性能较差.对此,提出了一种基于剩余网络资源可伸缩备份虚拟资源的SDN生存性虚拟网络映射算法,仅为扩展虚拟网络中满足备份约束的节点和链路提供备份资源,并利用剩余网络资源和备份资源共同完成故障恢复.仿真结果表明,算法在拥有较高收益/成本比值的前提下,可有效提高请求接受率和故障恢复成功率.     

点边联合协调的高效虚拟网络映射

把虚拟网络高效地映射到一个公共的物理网络对网络虚拟化非常重要。该文提出了一种基于线性规划松弛的点边联合协调的高效虚拟网络映射算法。该算法首先松弛MILP并添加约束条件得到加强的线性松弛模型STRICT_LP,然后运用渐进启发式算法求解,得到映射解。仿真结果显示,该算法能够很好地实现虚拟网络点边协调映射,在成功率、网络开销、收益和网络收益开销比值4个方面优于D-ViNE和R-ViNE算法。     

一种粒子群优化的用户优先级虚拟网络映射算法

以底层网络资源利用率最大化为目标,对控制转发分离网络建立基于"资源抢占+重映射"的用户优先级虚拟网络映射整数线性规划模型,并提出了一种改进离散粒子群算法来解决虚拟网络映射问题.该算法的粒子进化更具方向性,同时引进不同粒子位置互斥因子,解决粒子群算法易早熟陷入局部最优解的缺陷.最后通过仿真实验从节点资源利用率、链路资源利用率、一般虚拟网络接受率、平均跳数和长期运营收益成本比等方面,将改进离散粒子群算法与贪婪算法和二进制离散粒子群算法对比,验证了改进离散粒子群算法的高性能.     

基于QoS保障的服务功能链动态部署算法

第5代移动通信系统（5G）网络场景下服务功能链的部署是网络功能虚拟化研究中亟待解决的问题,现有部署方法难以在优化时延的同时保证服务功能链部署的可靠性,为此,提出了面向服务质量（QoS）需求的服务功能链部署模型,并设计了一种基于QoS保障的服务功能链动态部署算法.该算法在虚拟网络功能部署阶段通过对网络拓扑和可靠性的感知,采用基于PageRank思想的算法对节点进行评价,以负载均衡和协调链路映射为原则,将虚拟网络功能部署在综合资源能力最大的底层节点上,实现了时延和可靠性的全局优化,并通过选择满足可靠性需求的时延最短路径进行链路映射.仿真结果表明,该算法在降低服务功能链端到端时延的同时保证了部署的可靠性,并且提高了请求接受率和资源利用率.