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。     

基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法

针对节点可复用虚拟网络映射中随机节点复用不能较好地利用节点可复用特点的问题,提出了一种基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法。通过将网络映射分为网络收缩与映射阶段,将复用节点选择与映射过程分离。在网络收缩过程中,针对收缩网络特性提出了基于邻居节点合并的网络收缩算法,该算法能够在约束最大节点资源需求与最大链路资源需求的条件下,取得较小的网络规模。实验证明,基于网络收缩的节点可复用虚拟网络映射算法具有更优的映射质量以及更少的时间消耗。     

5G网络切片中基于离散粒子群和Kruskal算法的跨域虚拟网络映射

5G移动通信网将租用多个基础设施提供商的数据中心等资源共同合作构建网络切片,针对如何高效地进行跨域虚拟网络映射这一网络切片全生命周期管理中的关键问题,提出一种两阶段的跨域映射策略DPSO-K。首先基于资源竞价统筹考虑节点资源和域间带宽资源,然后提出基于优化离散粒子群算法的跨域虚拟网络映射,可以有效提高寻优能力;对于开销相对较小的域内映射来说,提出一种基于Kruskal最小生成树的快速算法,旨在缩短切片实例化时间,减小业务上线速度。相比于传统先进行虚拟网络映射划分请求再统一映射链路的方法,该策略在划分请求中考虑域间带宽开销,在映射链路中关注重点链路的映射,采用集中管理、分布控制的方式实现物理网络资源的有效利用。实验结果表明该算法能够以更小的额外开销、更短的划分时间实现更高的接受率。     

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。     

基于强化学习的高可靠性多域虚拟网络映射算法

现有的虚拟网络映射算法大多是依赖于人工规则对节点进行排序,决定节点先后映射的顺序,来优化节点映射从而提高虚拟网络请求的成功率。而在链路映射阶段普遍采用广度优先搜索算法,忽略了节点资源和链路资源具有强相关性的特点,从而只能取得局部最优的映射结果。针对上述问题,基于5G多域异构网络环境,从网络的可生存性的保护角度出发,提出一种使用双层强化学习的虚拟网络映射算法。将强化学习同时应用于网络映射的节点和链路两阶段,使用梯度策略和反向传播的方法对该网络模型进行训练,并使用此训练模型完成映射。仿真结果表明,与对比算法相比,该算法在优化节点映射的同时优化了链路映射,且在映射成功率、长期收益率、节点和链路的利用率等方面均取得较好结果。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

Topology awareness algorithm for virtual network mapping

Network virtualization is recognized as an effective way to overcome the ossification of the Internet. However, the virtual network mapping problem (VNMP) is a critical challenge, focusing on how to map the virtual networks to the substrate network with efficient utilization of infrastructure resources. The problem can be divided into two phases: node mapping phase and link mapping phase. In the node mapping phase, the existing algorithms usually map those virtual nodes with a complete greedy strategy, without considering the topology among these virtual nodes, resulting in too long substrate paths (with multiple hops). Addressing this problem, we propose a topology awareness mapping algorithm, which considers the topology among these virtual nodes. In the link mapping phase, the new algorithm adopts the k-shortest path algorithm. Simulation results show that the new algorithm greatly increases the long-term average revenue, the acceptance ratio, and the long-term revenue-to-cost ratio (R/C).     

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。     

A Global Optimal Mapping Method of Network based on Discrete Optimization Firefly Algorithm

In order to solve the current network rigidity and optimize the resource requirements of multiple virtual networks for synchronous mapping, improve the success rate of virtual network mapping requests, the long-term revenue and overhead ratio of the substrate network, node resource utilization rate and link resource utilization rate. A global optimal mapping method based on discrete optimization firefly algorithm is presented. Analyze the problem of virtual network mapping, map virtual nodes to physical nodes, and map virtual links to physical paths. According to the resource constraints of the virtual network and the substrate network, a multi-objective optimization model of the virtual network mapping is constructed, and the discrete fireflies optimization algorithm is used to obtain the global optimal solution of the virtual network mapping model to achieve the optimal allocation of global resources. The experimental results show that the discrete optimization firefly algorithm has a good performance in solving the virtual network mapping problem, and can effectively improve the virtual network request acceptance rate, node resource utilization rate, link resource utilization rate, and long-term revenue and cost ratio of the substrate network, ensuring Optimization of virtual network resources.     

节点与链路协同映射的生存性虚拟光网络映射算法

针对弹性光网络中单链路故障问题,提出一种基于匈牙利算法求解链路映射方案的节点与链路协同映射保护算法CMST-HA。将虚拟网络请求的节点与链路分别划分为主动类型与被动类型,把主动类型节点映射至邻接链路频谱资源丰富且邻接节点计算资源充足的物理节点上,在主动链路时使用匈牙利算法求解出最小映射开销方案并完成映射,确定被动节点的映射位置,利用KSP算法为被动链路选择映射路径,在此基础上为虚拟网络请求的最小生成树链路提供备份路径。仿真结果表明,与RVNM、CMST算法相比,CMST-HA算法不仅能够降低虚拟网络请求阻塞率,而且可增加物理网络收益。     

软件定义承载网中基于负载均衡的虚拟网络重配置方法*

在软件定义承载网(Carrier-SDN)中应用网络虚拟化技术为虚拟网络请求分配资源是解决传统网络结构僵化问题的重要方法之一。针对虚拟网络初次配置产生的瓶颈节点和瓶颈链路造成的底层网络负载不均衡问题,提出一种基于负载均衡的虚拟网络重配置方法(Load Balance Virtual Network Reconfiguration,LB-VNR)。该方法着重设计了虚拟节点的迁移算法、虚拟链路的迁移算法以及重路由映射路径规划算法。仿真结果表明,所提方法在虚拟网络请求接受率、网络收益代价比和虚拟网络负载均衡性方面均具有良好的性能。     

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.