基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

针对目前大部分基于虚拟软件定义网络（vSDN）的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题,提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先,通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法,降低物理网络的复杂度;然后,通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法,提升映射算法的请求接受率;最后,通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量,对不符合链路要求的节点进行重映射,从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明,该算法有效地提升了基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。     

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。     

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。     

基于节点抗毁能力感知的虚拟网络可靠映射算法

为提高虚拟网络映射的可靠性,考虑影响底层物理节点抗毁能力的节点有效性、适应性、黏聚度及可用计算资源等因素,提出一种改进的虚拟网络映射算法。采用逼近理想解排序法对底层物理节点的抗毁能力进行排序,将虚拟节点映射至抗毁能力最强的物理节点上,当物理节点故障时重映射至抗毁能力次强的节点上应对物理节点失效的情况。仿真结果表明,在满足抗毁性约束的条件下,该算法能够有效降低底层物理网络的开销,提高虚拟网络映射成功率。     

云计算环境下基于拓扑感知的虚拟网络映射研究

网络虚拟技术被认为是克服Internet僵化的一种有效方法,特别是在云计算的环境下。但是虚拟网络映射问题(VNMP)是一个最主要的挑战,其主要是如何通过一种有效的方式将虚拟网络映射到底层网络上从而有效地利用底层的基础资源。虚拟网络映射可以分为两个阶段:节点映射以及链接映射。在节点映射阶段,现有的算法通常使用完全的贪婪策略映射这些虚拟节点,而不考虑这些虚拟节点的拓扑,这将导致底层路径太长(有多个跳跃点)。为解决这一问题,提出一个拓扑感知的节点映射算法,该算法在进行映射时考虑节点的拓扑结构。在链接的映射阶段,新的算法采用k最短路径算法。模拟结果显示,新算法大大增加长期的平均收益,而接受的比率和长期的收益与成本(R/C)成比例。     

基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法

针对当前节点多属性网络链路映射长度较长、网络请求接受率和收益开销较低的问题,提出基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法.根据无向图描述节点多属性网络映射问题,采用拓扑结构感知,构建节点多属性网络模型和节点链路映射评测指标,利用回溯算法,计算sumTR值,获得备选网络节点集合.使用子区域作为物理节点映射区域进行资源分配,按照映射优先级排列网络节点依次映射,分析节点多属性,使用最短路径算法,排序跳数最小链路映射,实现节点多属性网络映射.实验结果表明,所提算法能够有效缩短链路映射长度,提高网络请求接受率和收益开销.     

基于SDN的虚拟网络重映射方法研究

针对底层网络中关键资源成为虚拟网络映射过程中的瓶颈问题,提出一种在SDN环境的基于拓扑感知的虚拟网络映射算法,算法通过提出资源关键度和资源负载度的底层资源度量方式,通过使用提出的资源度量方式进行映射,并感知底层网络资源负载进行动态调整。仿真结果表明,算法在请求成功率、收益花费比和资源负载均衡度方面具有较好的性能。     

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。     

一种双网同步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,通过建立双网同步搜索映射模型,采用普里姆最小生成树算法思想,同步搜索虚拟网络中的待映射虚拟节点和物理网络中的可映射物理节点,将相邻的虚拟节点依次映射到邻接的物理节点上,协调完成节点及其邻接链路的映射操作,使虚拟网络映射具有拓扑一致性。仿真实验表明,提出的DS-VNM算法能有效地降低虚拟链路的映射路径长度,提高网络收益与网络代价比、虚拟网络请求接受率,获得了较好的资源分配性能。     

一种启发式网络虚拟化资源分配算法

网络虚拟化是克服当前Internet僵化问题的一种重要方法,而资源分配是网络虚拟化技术的核心.为了平衡负载,本文提出了一种启发式资源分配算法HVNE.该算法充分利用虚拟节点和虚拟链路间的关联因素(虚拟网络拓扑),将节点映射和链路映射两个过程合并为一个统一的过程,改善了传统映射算法在拓扑稀疏时,算法性能不理想的问题.此外,HVNE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,节约了物理链路资源.HVNE将无向图的"k-区域划分优化"理论与传统的拓扑分割理论相结合,定义了虚拟拓扑间节点的关联因子,改进了传统的星形分割方法,使之能适用于大规模网络.仿真实验表明,HVNE在保证网络负载的情况下,获得了较好的虚拟请求接受率,较高的资源利用率和网络收益.     

基于最优子网的虚拟网络映射算法

针对在虚拟网络映射过程中物理资源碎片化导致嵌入请求被拒绝,从而降低物理资源利用率的问题,提出一种基于最优子网的虚拟网络映射算法,通过优化的重边匹配算法,合并符合约束条件的虚拟节点,同时粗化网络拓扑,运用广度优先搜索算法创建候选物理子网集合,将粗化后的虚拟网络请求映射至最优子网。仿真结果表明,该算法能够减小链路映射跳数,提升虚拟网络请求接受率和收益开销比。     

基于节点连通性排序的虚拟网络映射算法

对当今云环境下的数据中心来说,以虚拟资源租赁的运营方式具有极大的灵活性,尤其是以虚拟网络为粒度的资源租赁能够为用户提供更好的个性化需求支持。虚拟网络映射问题是指依据用户资源需求,合理分配底层主机和网络资源。现有的虚拟网络映射算法大多是针对随机拓扑设计的通用算法,未针对数据中心拓扑结构进行优化,映射效率有很大提升空间。针对数据中心的结构特点,提出了一种基于节点连通性排序的虚拟网络映射算法BS-VNE算法。首先,设计了一种最大生成算法来对虚拟节点重要程度进行求解和排序。该算法不仅基于虚拟节点的带宽和连通度,还基于虚拟节点在整个虚拟网络中的连通性来进行节点连通性的计算,以获得更加合理的排序结果。然后,根据虚拟节点连通性排序结果利用离散粒子群优化算法求解虚拟网络的映射解。在求解过程中,引入了针对数据中心结构的物理网络拓扑启发式规则,并将其组合到粒子搜索过程中,以提高映射算法的收敛速度。仿真实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的算法可以提高物理网络的收益/成本比和资源利用率。     

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.     

高效节能虚拟网络映射多反馈控制模型及算法

网络虚拟化使得智能能耗感知网络部署成为可能.由于虚拟网络请求到来以及退出等动态性,引起底层网络资源分配以及回收,会对底层网络激活资源数量与集合范围产生影响;虚拟网络映射不仅决定了当前激活的底层网络资源数量与集合大小,而且作用于后续的虚拟网络映射.本文利用自动控制原理的反馈控制理论,研究不同虚拟网络映射之间的关系以及当前虚拟网络映射对激活底层网络资源集合产生的影响,并提出一种新的高效节能虚拟网络映射多反馈控制模型及算法.以控制底层网络休眠链路数量作为主反馈,消除主动休眠的底层网络链路数量与被动休眠的链路数量的偏差,抑制虚拟网络映射动态特征对求解最小底层网络激活资源集合的干扰;并以节点和链路映射为局部反馈,由大到小逐步调整主动休眠底层链路数量,快速地找到适合当前虚拟网络请求的最小底层网络资源集合.多反馈控制模型能够把虚拟网络映射在一个较小的节点和链路集合中,从而提高休眠节点和链路数量,实现高效节能虚拟网络映射.系统仿真结果验证了在非饱和状态下虚拟网络映射多反馈控制算法能够提高底层节点和链路休眠数量,显著减少系统能耗;且在负载周期性动态变化的饱和状态下,提高了虚拟网络接收率以及系统收益.     

基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法

为提高虚拟网请求接收率和底层网络资源利用率,提出了基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法,算法能够将资源竞争最大化的虚拟节点划分在一个组,实现虚拟网映射结果全局最优。通过时间复杂度分析和仿真实验验证了提出的算法能够显著降低虚拟网络节点迁移算法的运行时间;通过仿真实验,将提出的算法与No-Migration算法和Long-Duration算法进行对比,验证了提出的算法有更高的请求接收率、更高的平均收益,可以节省底层网络资源开销。     

基于熵权VIKOR的安全虚拟网络映射算法

近年来,虚拟网络映射技术作为网络虚拟化的关键技术,成为学术界与工业界研究的重点之一。针对安全虚拟网络映射中因节点安全感知不全面、匹配不合理导致的映射性能较低问题,文章提出了一种基于熵权折衷排序法(VIKOR)的安全虚拟网络映射算法。该算法首先将安全虚拟网络映射问题构建为混合整数线性规划模型,设计了节点安全优先度指标,实现了虚拟网络节点与底层网络节点安全联合感知;其次在映射过程中综合考虑节点资源属性、拓扑属性和安全属性,采用熵权VIKOR进行节点排序;最后按照节点排序结果依次进行映射,其中链路映射采用k最短路径算法。仿真结果表明,在满足节点各项约束的前提下,文章算法提高了虚拟网络映射成功率和收益开销比。     

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.     

基于熵权法的虚拟网络映射算法

目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射,但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率,而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性,在节点映射过程中增加了节点的另一个固有属性。但是,由于这两个固有属性之间的数量级相差较大,从而引入熵权,通过计算两个属性的熵权值来优化拓扑势值的计算,提出了一种基于熵权法的虚拟网映射算法。仿真实验结果表明,所提出的算法提高了映射接受率,并降低了网络的整体负载。     

基于元胞遗传机制的虚拟网络映射算法

满足节点和链路约束条件的虚拟网络请求最优映射问题是NP-难问题,粒子群算法和遗传算法等启发式算法是解决这类问题的主要手段。这类启发式算法从数学模型优化的角度来求解问题,但未考虑虚拟网络映射节点本身的变化对最优解的影响,存在收敛速度较慢和容易陷入局部最优解的问题。文中将元胞遗传机制引入虚拟网络映射问题中,提出了虚拟网络映射算法VNE-CGA。该算法利用元胞自动机对节点建模,使用“B4567/S1234”规则来替代传统遗传算法中的交叉操作;通过对邻居的学习来指导个体的寻优过程,弥补了传统遗传算法的固有缺陷,最终提高了虚拟网络请求的接受率以及底层物理网络的运营收益。