云计算环境下虚拟网映射的膜计算模型

网络虚拟化作为云计算的核心支撑技术之一,通过将底层物理网络资源虚拟化,在共享的物理网络上支持多个异质的虚拟网络共存。虚拟网映射将虚拟网络中的虚拟节点和虚拟链路按照其约束条件,映射到底层共享物理网络的物理节点和物理路径上。而如何高效的映射虚拟网络并且在物理网或者虚拟网动态变化时进行有效的重配置,提升基础设施提供商的收益同时降低用户的开支是虚拟网映射模型的研究重点。本文设计了一种面向虚拟网映射的膜计算模型,实验结果良好。     

基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法

网络虚拟化技术是未来网络结构中的重要技术,是在现有物理设施的基础上,对不同资源进行整合,按需提供一种更为高效、独立的网络业务环境。本文针对网络虚拟化技术中存在的虚拟网络映射问题进行了分析,找到现有虚拟网映射算法中的不足,提出基于虚拟节点迁移的虚拟网映射优化算法。基于虚拟节点迁移的虚拟网映射算法就是将资源竞争相似的节点划分为一个组,从而实现虚拟网折射结果全局最优,可以最大化地节省底层网络资源开销,有着更高的接收率与利用率。     

虚拟网映射问题的计算复杂性分析

虚拟网映射是实现网络虚拟化的关键环节,其任务是在满足虚拟网构建约束的前提下,把虚拟网的虚拟节点和虚拟链路分别映射到底层物理网的节点和路径上。文中根据虚拟节点映射是否已知、物理网是否支持路径分割、物理节点是否支持重复映射等特征,对虚拟网映射问题进行分类,并针对一般网络拓扑模型和某些特殊网络拓扑模型完成各类虚拟网映射可行问题和优化问题的计算复杂性分析。     

网卡虚拟化综述

近年来,越来越多的应用或微服务部署到云端.虚拟网络是云端部署运行的基本保障.为了构建面向虚拟机和容器等虚拟实例的虚拟网络,网卡虚拟化在物理网卡的基础上,构建虚拟网卡和虚拟网桥等设备,并对各虚拟设备进行配置和管理.本文从虚拟网卡和虚拟网桥出发,调研了网卡虚拟化中目前流行的虚拟技术,并将这些技术进行了分类和比较,最后就网卡虚拟化的现状及未来进行了总结和展望.     

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。     

基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。     

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。     

虚拟网映射竞争算法设计与分析

对网络虚拟化技术中的虚拟网映射问题及其研究现状进行了介绍,针对虚拟节点映射已知且物理网不支持路径分割的虚拟网映射问题,提出以物理网提供商收益最大化为目标的虚拟网映射竞争算法,并给出了算法的竞争比分析。实验表明,所提出的算法能提高物理网资源的负载均衡度和利用率,从而提高了虚拟网构建请求的接受率和物理网提供商的收益。     

一种虚拟路由器资源映射算法研究

网络虚拟化技术的提出,为解决互联网"僵化"问题找到了新的思路,受到广泛的关注。在虚拟路由器平台中,若干台互联的网络服务器资源组成了底层物理网络,通过虚拟网络映射技术,将物理网络资源有效地映射到虚拟网络设备上,组成多个虚拟网络,满足用户对网络的多样化需求。虚拟路由器资源映射问题是虚拟网络映射问题的基础,虚拟路由器实例与物理资源的映射方法决定了虚拟网络平台资源的利用率和虚拟网络系统的性能。针对虚拟路由器平台资源分配的问题,提出了物理网络资源模型和虚拟路由器资源请求模型,设计了一种启发式虚拟路由资源分配算法,并对算法的复杂性和优化目标进行了分析。     

基于可满足性模理论的虚拟网映射问题求解

针对物理网络不支持路径分割且物理节点不支持重复映射的虚拟网映射问题，建立以物理网络资源消耗量最小化为目标的整数线性规划模型；基于可满足性模理论，构建这类虚拟网映射问题的SMT公式，并采用SMT求解器求解最优解。实验表明，所提方法能有效提高虚拟网络构建请求的接受率和物理网络提供商的长期收益。     

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。     

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。     

面向物联网的能耗感知虚拟网络映射算法

物联网中传感器节点间规模庞大的数据交互使得能耗过大问题日趋严重,传统能耗感知算法无法适用于节点能耗不均的物联网环境。针对该问题,重新构建基于无线传感器网络的能耗模型,在考虑节点异构性和链路时效性的同时保证能耗最小。在此基础上,提出一种改进的能耗感知虚拟网络映射算法,在节点映射阶段,基于最接近剩余容量原则将虚拟节点映射至同类型且能耗最小的物理节点上,并为不同时延下的链路分配合适的资源。仿真结果表明,相比EA-VNE、EA-VNEH算法,该算法通过资源整合的方式,可以提高底层资源利用率,降低虚拟网络映射能耗,且随着引入参数的增加,能够实现更细粒度的资源分配。     

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。     

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。     

基于云网络架构的虚拟网络映射算法研究

云网络架构采用控制与转发分离机制实现了资源的灵活分配,为了满足云网络架构的资源分配符合多业务的资源需求,提出了一种基于云网络架构的虚拟网络映射算法,提高了资源利用率。建立的虚拟网络映射算法模型,给出了虚拟网络映射算法的约束条件和优化目标。针对语音、视频和数据3种业务进行了仿真,结果表明,提出的算法提高了控制资源利用率、转发资源利用率和链路资源利用率。     

云应用资源交付与分裂聚类调度方法

针对私有云环境中资源交付与调度的高效实现问题,提出一种面向云应用的资源交付调度及实现方法。该方法以云应用元模型为核心,根据模型中虚拟机间数据交互特征生成最小生成树,采用图论分裂聚类算法拆分虚拟机集合并映射物理主机。通过对比分析面向虚拟机调度的实验数据,证明该方法能在提升云应用整体性能的同时降低云应用对物理网络设备及带宽资源的占用。     

基于拍卖的数据中心资源匹配算法

云平台数据中心主机与负载均具有异构性,导致任务负载无法均衡利用主机各项资源。主机资源的非均衡利用最终造成总体资源利用率低,主机资源浪费,提高运营成本。针对云平台数据中心任务分配中各项资源无法均衡利用的问题,提出一种基于连续双向拍卖的虚拟机分配与迁移算法。该算法一方面利用多种启发式策略对数据中心主机和虚拟机进行筛选,将过载主机与欠载主机放入数据中心拍卖中;另一方面,构建买卖双方定价策略以及交易策略,形成完整的拍卖流程。同时,为解决多资源情况下的交易问题,提出基于资源匹配度的交易策略。仿真实验表明,文中方法通过引入资源匹配度,能够有效地匹配数据中心主机与虚拟机的各项资源,平衡各类资源利用率,提高整体资源利用率。     

一种面向节点负载均衡的虚拟网络重构算法

为提高虚拟网络请求接受率,针对物理节点负载不均衡的问题,提出一种面向节点负载均衡的虚拟网络重构算法。根据物理节点的平均可用计算资源和最小可用计算资源,设置一个阈值,对超过阈值的物理节点进行重配置,动态地选择需要迁移的虚拟节点,在均衡物理节点负载的情况下,尽可能地减少虚拟节点的迁移数量。仿真结果表明,所提方法均衡了物理节点负载,提高了物理网络资源利用率和虚拟网络请求接受率。