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。     

两段式虚拟网络功能硬件加速资源部署机制

设计硬件加速机制,解决软件定义网络/网络功能虚拟化（SDN/NFV）架构中虚拟网络功能（VNF）的性能受限问题,成为当前的研究热点。在引入VNF硬件加速资源后,如何实现对加速资源的统一管理和部署,是亟待解决的问题。为此,首先提出了基于服务器端加速卡和OpenFlow交换机的VNF加速资源的统一管理架构;在此基础上,对加速资源部署问题进行建模,通过分析VNF加速资源对服务链映射的影响,提出了VNF加速资源部署策略的评价指标;最后,设计了两段式的加速资源部署算法求解该问题。实验结果表明,与只考虑节点单一属性的部署算法（SARD）和均匀部署算法（UARD）相比,所提机制能够优化部署加速资源,加速资源承载的流量和加速资源的利用率分别提升41.4%和14.5%。     

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。     

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。     

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。     

安全服务链中虚拟网络功能分配与调度算法研究

安全服务链中的虚拟网络功能（virtual network function,VNF）将传统网络安全功能与硬件设备解耦,使得服务功能的部署更具动态性和可扩展性。然而,VNF向节点的合理分配以及节点上VNF的高效调度问题仍亟待解决。为此,基于软件定义网络（software defined network,SDN）和网络功能虚拟化（network function virtualization,NFV）环境,提出基于优化算法的解决方案。首先,对资源分配与调度问题进行举例并形式化定义问题的优化目标;其次,提出基于贪心算法的资源分配方案和基于混合蜂群算法的资源调度方案,统一协调解决VNF的资源分配与调度问题。最后,设计仿真实验,验证所提算法的时间复杂性和在总资源成本和总服务收益方面的提升;同时,对比混合蜂群算法和传统蜂群算法,结果显示前者具有更快的收敛速度。     

基于VNF组合的服务功能链设计及映射算法

为优化网络功能虚拟化中服务功能链的设计和映射过程,提高物理资源利用率,提出一种基于虚拟网络功能(VNF)组合的服务功能链设计及映射算法A-VNFC.使用整数线性规划(ILP)模型,在小规模物理网络中求出目标函数总带宽消耗(TBC)的最优解,寻找可组合的VNF,并利用VNF决策树检查所有组合策略,通过迭代和优化降低TBC.仿真结果表明,A-VNFC算法可在不同场景下有效降低带宽消耗,其TBC数值接近ILP模型获得的最小带宽消耗值.     

一种基于干扰估计的虚拟功能服务链创建及部署方法

针对网络功能虚拟化中服务链性能受到负载干扰的问题,提出一种考虑虚拟功能间干扰的虚拟功能服务链部署方法。首先,基于CPU利用率和I/O带宽对虚拟功能干扰度进行估计;然后,构建虚拟功能部署和链路创建模型,从链路速率、节点数量、延迟等角度提出了服务链部署优化目标;最后,以干扰度估计结果为依据,根据模拟退火思想提出一种服务链功能组合和选择方法,并利用部署模型将链路实例化。实验结果表明,和现有方法相比,本文方法能够有效提高服务链的执行性能并满足部署优化目标。     

基于离散粒子群的节点可重用虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化要解决的重点问题,也是云计算环境下实现资源多租赁运营的技术基础。现有的映射算法在计算效率上有待提高,不能充分利用可重用技术以节省网络带宽资源。提出一种可重用的虚拟网络映射算法,首先构建以提高底层物理网络利用率为目标的资源优化分配模型;然后再充分利用可重用技术以内存交换替代网络交换并针对效率问题设计增强的粒子初始位置分配算法,进而通过离散粒子群算法对优化问题进行求解。仿真实验结果表明,提出的算法相较已有的普通粒子群算法在物理网络收益上有显著提高,增强的初始位置分配机制也有助于计算效率的提升。     

基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法

为了实现5G网络场景下服务功能链的低成本高效率部署,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法。在服务功能链映射过程中,采用双层编码方式,将服务请求的组链方案和映射方案进行混合编码,然后使用改进离散麻雀搜索算法进行求解,得到该请求的服务功能链部署方案,并计算其映射权重。当同一时间片内存在多个请求类型时,按照映射权重对所有服务功能链进行排序,优先映射权重高的请求,以此减少延迟开销,提高节点计算资源利用率和链路资源利用率。仿真结果表明,该算法可以有效减少部署开销,提高资源利用率。     

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.     

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。     

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。     

Efficient Online Virtual Network Mapping Using Resource Evaluation

Network virtualization is a promising solution that can prevent network ossification by allowing multiple heterogeneous virtual networks (VNs) to cohabit on a shared substrate network. It provides flexibility and promotes diversity. A key issue that needs to be addressed in network virtualization is allocation of substrate resources for the VNs with respect to their resource requirements and the topologies of the substrate and virtual networks, namely the VN mapping (VNM) problem. Efficient VNM algorithms aim to maximize the number of coexisting VNs, and increase the utilization and revenue obtained from the substrate resources. In this paper, we present an online VNM algorithm (OVNM) that maximizes the number of coexisting VNs leading to good utilization and revenue of the substrate. Using the OVNM algorithm, we estimate the VN mapping and evaluate the associated substrate resources to map the VN within a proper region on the substrate by using the FVN_Sort (first virtual node sorting) function. This improves the probability of a VN mapping success. Furthermore, by mapping the virtual nodes and links in a coordinated fashion, the resource consumption while mapping is minimized. We evaluate the performance of our approach by using simulation, and show that the algorithm has an acceptable run time and leads to a better blocking probability performance, which means more coexisting VNs.     

基于轮换策略的异构云资源分配算法

云计算以其按需索取、按需付费、无需预先投资的优势给用户带来极大的便利,然而静态、单一的云计算环境容易成为网络攻击的目标,给用户带来较大的安全风险。动态的虚拟机部署策略和异构的云基础设施在提升云计算环境安全性的同时会降低资源利用率。提出一种针对虚拟机轮换时的资源分配算法,将不同类型的资源抽象成维度不同的向量,并通过求解装箱问题实现资源分配中的负载平衡,同时为每个虚拟机设定驻留时间,对当前服务器的负载状态进行轮换以提升虚拟机的安全性。实验结果表明,资源动态分配算法在提高虚拟机安全性能的同时,能够减小轮换带来的负载波动。     

Multimedia resource allocation strategy of wireless sensor networks using distributed heuristic algorithm in cloud computing environment

The virtualized resource allocation (mapping) algorithm is the core issue of network virtualization technology. Universal and excellent resource allocation algorithms not only provide efficient and reliable network resources sharing for systems and users, but also simplify the complexity of resource scheduling and management, improve the utilization of basic resources, balance network load and optimize network performance. Based on the application of wireless sensor network, this paper proposes a wireless sensor network architecture based on cloud computing. The WSN hardware resources are mapped into resources in cloud computing through virtualization technology, and the resource allocation strategy of the network architecture is proposed. The experiment evaluates the performance of the resource allocation strategy. The proposed heuristic algorithm is a distributed algorithm. The complexity of centralized algorithms is high, distributed algorithms can handle problems in parallel, and reduce the time required to get a good solution with limited traffic.