基于节点可靠度的虚拟SDN网络映射算法

为应对网络故障,提升网络的可靠性,该文针对SDN网络环境设计了节点的可靠度指标,提出了基于节点可靠度的虚拟SDN映射算法。在初始可靠映射阶段,该算法根据节点可靠度指标进行vSDN映射,部署控制器时兼顾了控制器与交换机的时延,同时考虑控制网络的重要性,为控制网络构建相应的备份资源;在故障恢复阶段,针对物理SDN网络单节点或单链路故障,算法使用迁移方法应对控制节点失效的情况,使用重映射方法应对其他故障。仿真结果表明,算法在请求接受率、故障恢复率、有效承载率和平均控制时延等指标上取得了较好的结果。     

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。     

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.     

基于自优化的SDN交换机动态迁移机制

为提高SDN控制器的使用效率以及多控制器之间的负载均衡度,对多控制器的部署问题进行了研究,并提出了一种交换机动态迁移机制.该动态迁移机制基于周期性运行的自优化的算法实现,按照控制器的部署情况,将网络划分成多个域,通过分析各域内相关参数,分别找出负载最高和最低的控制器节点,并根据控制器负载和交换机请求率快速选择出最佳的迁移交换机和迁移目的地.控制器的负载均衡度、交换机请求的处理时延和算法的复杂度是算法设计中所考虑的主要因素.该算法的优点在于通过局部的动态调整实现了对SDN控制层的灵活管理.仿真结果表明,基于自优化的交换机动态迁移方案能够有效提高多控制器间的负载均衡度,减小流请求的处理时延,同时将运算复杂度保持在一个相对合理的水平.     

基于可靠性的5G-低轨星座网络切片映射算法

随着国家天地一体化信息网络重大项目的 推进,5G-低轨星座网络切片的可靠映射成为业内的研究热点.在基于软件定义网络(software-defined network,SDN)和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)的5G-低轨星座集成网络架构下,将5G-低轨星座网络切片的可靠映射问题建模为一个混合整数线性规划问题.在此基础上,研究了切片请求的资源编排,进而提出了基于广度优先搜索的可靠映射算法.该算法综合考虑切片请求的可靠性阈值及虚拟网络功能(virtual network function,VNF)的资源需求,在虚拟网络映射中根据节点的可靠重要度对节点进行排序.仿真结果表明,该算法在满足可靠性阈值约束的条件下,能够最大化收益开销比,提高虚拟网络映射成功率,在切片可靠性及接受率等方面优于对比算法.     

基于网络单纯形的虚拟网络映射算法

在软件定义网络(SDN)架构中,虚拟网络映射是实现网络虚拟化的关键技术。针对虚拟网络映射算法映射成本高、执行时间长的问题,提出一种虚拟网络映射算法Simplex-VNM。在节点映射阶段,对虚拟节点按照资源需求进行排序,综合考虑节点连通性和映射成本选择映射节点。在链路映射阶段,采用网络单纯形算法求解最小费用流问题。实验结果表明,相比于NA-PVNM和Improved-vnmFlib算法,该算法具有更低的映射成本和更短的运行时间。     

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。     

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.     

An efficient and coordinated mapping algorithm in virtualized SDN networks

Software-defined networking (SDN) enables the network virtualization through SDN hypervisors to share the underlying physical SDN network among multiple logically isolated virtual SDN networks (vSDNs), each with its own controller. The vSDN embedding, which refers to mapping a number of vSDNs to the same substrate SDN network, is a key problem in the SDN virtualization environment. However, due to the distinctions of the SDN, such as the logically centralized controller and different virtualization technologies, most of the existing embedding algorithms cannot be applied directly to SDN virtualization. In this paper, we consider controller placement and virtual network embedding as a joint vSDN embedding problem, and formulate it into an integer linear programming with objectives of minimizing the embedding cost and the controller-to-switch delay for each vSDN. Moreover, we propose a novel online vSDN embedding algorithm called CO-vSDNE, which consists of a node mapping stage and a link mapping stage. In the node mapping stage, CO-vSDNE maps the controller and the virtual nodes to the substrate nodes on the basis of the controller-to-switch delay and takes into account the subsequent link mapping at the same time. In the link mapping stage, CO-vSDNE adopts the k-shortest path algorithm to map the virtual links. The evaluation results with simulation and Mininet emulation show that the proposed CO-vSDNE not only significantly increases the long-term revenue to the cost ratio and acceptance ratio while guaranteeing low average and maximum controller-to-switch delay, but also achieves good vSDN performance in terms of end-to-end delay and throughput.     

Virtual network mapping algorithm in the cloud infrastructure

Network virtualization has received considerable attention recently because a Cloud Provider (CP) that is responsible for deploying a substrate network in the cloud infrastructure uses network virtualization to support multiple Virtual Network (VN) requests over the shared substrate network. However, mapping multiple VN requests with constraints on virtual nodes and virtual links into a shared substrate network presents a significant challenge, and is considered an NP-hard problem. In this paper, we propose a heuristic mapping algorithm that handles online VN requests. The node mapping algorithm selects a substrate node for mapping that satisfies both a virtual node's resource requirement and its amount of requested bandwidth. The link mapping algorithm either maps a virtual link to the shortest substrate path that satisfies the requested bandwidth of the virtual link or uses the cut-shortest path approach to map a virtual link to multiple substrate paths that satisfy the requested bandwidth of the virtual link. The path migration algorithm migrates virtual links to different substrate paths to maximize the number of accepted VN requests in a substrate network. Simulation results show that the proposed heuristic mapping algorithm uses resources more efficiently, produces more revenue, and has better performance than existing mapping approaches.     

基于OpenFlow的软件定义网络虚拟化方案

软件定义网络(SDN)可以将网络控制平面与数据平面分离开来,为网络虚拟化提供了良好的平台。为了解决SDN中多租户下的虚拟化,提出了一种基于OpenFlow的网络虚拟化方案。通过一个中间代理来转换并匹配物理MAC地址与虚拟MAC地址,以及物理流表项和虚拟流表项,以此实现流量空间的虚拟化。其中,根据实际数据包的惰性计算,使用前缀或通配符来精确匹配流表项。另外,为了保障物理OpenFlow网络上不同租户之间的隔离,将单个虚拟MAC-通配符流表项映射为多个具有精确MAC地址的物理流表项。实验结果表明,该方案成功的实现了网络虚拟化,且虚拟化开销较小,具有可行性。     

Novel methods for virtual network composition

Network virtualization has been proposed as a technology that aims to solve the Internet ossification. Central to the network virtualization is a virtual network composition mechanism providing an efficient mapping of virtual nodes and links onto appropriate physical resources in the network infrastructure.This paper proposes a novel backtracking heuristic algorithm for virtual network composition. Based on this algorithm, two approaches with two different objectives are presented. The first approach (Backtracking-CR) aims to compose a virtual network using the least amount of network resources, while the second (Backtracking-LB) applies load balancing for virtual network composition. Furthermore, a linear programming approach that optimizes the virtual network composition with an objective of using the least amount of network resources is presented and used to bench mark the heuristic algorithm. Simulation results show that using less network resources by applying linear programming or Backtracking-CR does not produce higher number of successfully mapped virtual networks when is compared to load balancing approach. Results also show that the proposed heuristic algorithm is scalable to large physical and virtual networks with respect to the computation time.     

主动休眠节点链路的高效节能虚拟网络映射

网络虚拟化,使得智能能量感知网络部署成为可能.由于当前网络为高峰负荷而设计,导致资源利用率不足及能量浪费.而网络设备能量消耗对于流量负载不敏感,资源整合成为有效节能技术.根据虚拟网络映射特点及底层网络能耗,提出虚拟网络映射节能多目标决策模型;由于该模型是混合整数规划模型,求解时间复杂度高,通过分析虚拟网络映射动态特征,构造虚拟网络映射字典库,提出底层网络资源利用率的训练方法以及主动休眠底层节点和链路算法,把虚拟网络映射在一个较小的节点和链路集合中,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主动休眠方法能够提高底层节点和链路休眠数量,显著减少系统能耗.     

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。     

Opaque virtual network mapping algorithms based on available spectrum adjacency for elastic optical networks

Optical network virtualization enables multiple virtual optical networks constructed for different infrastructure users(renters) or applications to coexist over a physical infrastructure. Virtual optical network(VON) mapping algorithm is used to allocate necessary resources in the physical infrastructure to the VON requests(VRs). In this paper, we investigate the opaque VON mapping problems in elastic optical networks(EONs). Based on the concept of available spectrum adjacency(AvS A) on links or paths, we consider both node resource and AvS A on links for node mapping, and present a link mapping method which chooses the routing and spectrum plan whose AvS A on paths is the largest among all the candidates. Finally, the overall VON mapping algorithm(i.e., AvS A-opaque VON mapping, AvS A-OVONM) coordinated node and link mapping is proposed. Extensive simulations are conducted and the results show that AvS A-OVONM has better performance of blocking probability and revenue-to-cost ratio than current algorithms.     

具有高可靠特征的无线虚拟网络映射方法研究

针对虚拟网络映射过程中链路资源受限和网络生存性问题，分别提出一种基于节点扩展资源的节点映射方案和一种虚拟网络重映射方案。为克服节点映射后链路映射阶段的资源不足问题，通过将节点扩展资源大的节点作为承载节点以确保链路映射的可靠性和高效性，链路映射阶段采用一种基于最小链路代价的映射方案以获得高可靠映射，在此基础上针对网络故障采取一种重映射策略，将失效节点迅速重映射至候选节点集中以确保虚拟网络服务的连续性。通过仿真对几种算法性能进行对比，结果表明所提算法在虚拟网络映射成功率、虚拟网络恢复成功率和资源负载利用率等方面均取得较好结果。