基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法

针对5G网络资源状态动态变化和网络模型高维度下服务功能链部署的复杂性问题,该文提出一种基于深度Q网络的在线服务功能链部署方法(DeePSCD).首先,为描述网络资源动态变化的特征,将服务功能链部署建模成马尔可夫决策过程,然后,针对系统资源模型的高维度问题采用深度Q网络的方法进行在线服务功能链部署策略求解.该方法可以有效描述网络资源状态的动态变化,特别是深度Q网络能有效克服求解复杂度,优化服务功能链的部署开销.仿真结果表明,所提方法在满足服务时延约束条件下降低了服务功能链的部署开销,提高了运营商网络的服务请求接受率.     

运营商网络中基于深度强化学习的服务功能链迁移机制

为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制,该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明,该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显,有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。     

基于联合备份的服务功能链可靠性保障的部署方法

在网络功能虚拟化(NFV)环境中,针对服务功能链(SFC)部署时的可靠性问题,该文提出对备份虚拟网络功能选择、备份实例放置和服务功能链部署的联合优化方法。首先,定义一个单位开销可靠性提高值的虚拟网络功能衡量标准,改进备份虚拟网络功能选择方法;其次,采用联合备份的方式调整相邻备份实例之间的放置策略,以降低带宽资源开销;最后,将整个服务功能链可靠性保障的部署问题构建成整数线性规划模型,并提出一种基于最短路径的启发式算法,克服整数线性规划求解的复杂性。仿真结果表明,该方法在优先满足网络服务可靠性需求的同时,优化资源配置,提高了请求接受率。     

基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略

随着网络功能虚拟化（NFV）的引入，运营商能够提供更为灵活的网络服务.然而现有服务功能链（SFC）编排局限于静态反应式策略，业务流量发生变化时网络资源供应量难以匹配负载需求，虚拟网络功能（VNF）频繁部署与迁移，运营开销增大.针对上述问题，该文提出一种基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略（OEOP），该策略将在线学习引入到SFC流量演化感知的过程，预先确定细粒度的VNF弹性需求.此外，以实时更新的SFC路径与节点负载两因子为导向，完成新增VNF的在线弹性部署，代替VNF迁移应对系统负载变化.仿真表明，该策略明显增强了虚拟资源供应量与负载需求的匹配特性，VNF吞吐量利用率提高10.2%~24.8%，运营开销平均降低26.7%.     

基于知识图谱的服务功能链在线部署算法

沉浸式云XR、全息通信等新型网络业务的出现对网络服务质量提出了更高的要求。为保证网络服务的可获得性,在实施虚拟网络功能部署时,必须根据网络功能的属性以及之间的依赖关系,将网络服务的时延、可靠性等控制在一定的服务质量等级内。然而邻接矩阵、边表等传统的网络表征形式无法涵盖这些关键网络信息,造成算法在输入阶段的信息缺失,进而导致计算结果的偏差。因此,为了准确提取用户需求,反映网络资源的动态变化,采用知识图谱对网络及其业务进行表征,提出了一种基于知识图谱的服务功能链在线部署算法。所提算法对网络业务请求与底层网络分别进行知识提取,构建或更新相应的知识图谱,分解出它们的关系集合,并基于此设计了一种基于编辑距离的关系对齐方法,指导复杂依赖关系下的服务功能链在线部署。实验表明,所提算法使复杂网络环境下的服务功能链部署请求接收率提高了10%～15%,网络平均能耗降低了约13%,且复杂度低,时效性较强。     

面向软件定义网络的服务功能链优化部署算法研究

针对网络功能虚拟化(NFV)环境下,现有服务功能链部署方法无法在优化映射代价的同时保证服务路径时延的问题,该文提出一种基于IQGA-Viterbi学习算法的服务功能链优化部署方法。在隐马尔可夫模型参数训练过程中,针对传统Baum-Welch算法训练网络参数容易陷入局部最优的缺陷,改进量子遗传算法对模型参数进行训练优化,在每一迭代周期内通过等比例复制适应度最佳种群的方式,保持可行解多样性和扩大空间搜索范围,进一步提高模型参数的精确度。在隐马尔科夫链求解过程中,针对隐含序列无法直接观测这一难点,利用Viterbi算法能精确求解隐含序列的优势,解决有向图网络中服务路径的优化选择问题。仿真实验结果表明,与其它部署算法相比,所提IQGA-Viterbi学习算法能有效降低网络时延和映射代价的同时,提高了网络服务的请求接受率。

     

基于重叠网络结构的服务功能链时空优化编排策略

网络功能虚拟化(NFV)的引入大幅降低了互联网业务的运营成本。针对现有的服务功能链(SFC)编排方法无法在优化底层资源的同时保证业务时延性能的问题,该文提出一种基于重叠网络结构的SFC时空优化编排策略。在将计算、网络资源与细粒度时延约束纳入考虑的基础上,该策略通过建立重叠网络模型实现了计算与网络资源的分离,将构建SFC所需的资源开销与相关时延共同抽象化为重叠网络链路权重,从而使SFC编排问题转化为易于求解的最短路径问题。对于需要批量处理的SFC集合设计了基于重叠网络的模拟退火迭代优化编排算法(ONSA)。通过对比实验证明了该策略下编排方案的平均端到端时延、链路资源占用率与运营开销相对其他方案分别降低29.5%, 12.4%与15.2%,请求接受率提高22.3%,虚拟网络功能(VNF)负载均衡性能得到显著提升。     

基于改进深度强化学习的虚拟网络功能部署优化算法

针对网络功能虚拟化/软件定义网络 (NFV/SDN)架构下,网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法。首先,建立了马尔科夫决策过程 (MDP)的随机优化模型,完成SFC的在线部署以及资源的动态分配,该模型联合优化SFC部署成本和时延成本,同时受限于SFC的时延以及物理资源约束。其次,在VNF部署和资源分配的过程中,存在状态和动作空间过大,以及状态转移概率未知等问题,该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法,从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略。最后,针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用,造成算法收敛速度慢等问题,提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法,并进一步采用双重经验回放池,解决经验样本利用率低的问题。仿真结果表示,该算法能够加快神经网络收敛速度,并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延。     

一种支持节点分割的vEPC虚拟网络功能部署模型

软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)促进了网络的创新,NFV实现了虚拟网络功能(VNF)的逻辑集中部署。针对vEPC(virtualized Evolved Packed Core)网络中VNF的池组化部署问题,该文提出一种支持节点分割的VNF部署模型,该模型基于虚拟请求业务流量的感知,利用节点分割算法动态调整VNF与底层网络资源切片的映射关系,实现VNF的跨域组池。与传统的多功能链联合映射算法相比,该方法能够实现节点资源细粒度化管理和统筹调度,优化网络视图,减少资源碎片。在SNDlib提供的网络拓扑实例下仿真证明,该模型可以降低虚拟网络的资源开销,并提高虚拟网络的请求接收率。     

基于改进深度强化学习的虚拟网络功能部署优化算法

针对网络功能虚拟化/软件定义网络(NFV/SDN)架构下,网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法.首先,建立了马尔科夫决策过程(MDP)的随机优化模型,完成SFC的在线部署以及资源的动态分配,该模型联合优化SFC部署成本和时延成本,同时受限于SFC的时延以及物理资源约束.其次,在VNF部署和资源分配的过程中,存在状态和动作空间过大,以及状态转移概率未知等问题,该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法,从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略.最后,针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用,造成算法收敛速度慢等问题,提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法,并进一步采用双重经验回放池,解决经验样本利用率低的问题.仿真结果表示,该算法能够加快神经网络收敛速度,并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延.     

运营商网络中面向时延优化的服务功能链迁移重配置策略

在引入网络功能虚拟化（NFV）后,运营商能基于通用的计算和网络平台提供更具弹性的服务.本文研究基于NFV的运营商网络中的服务功能链（SFC）的迁移重配置问题.首先分析了业务流的动态性导致的运营商网络中资源利用率下降和负载不均的问题,然后在将计算资源、网络资源和业务流端到端限制等条件纳入考虑的基础上,建立了面向业务流服务时延优化的数学模型,并证明了SFC迁移重配置问题的NP性.进一步基于遗传算法提出了一种易于部署的启发式SFC迁移重配置策略.通过详细的对比实验表明算法在端到端时延、链路带宽资源占用率和通用服务器资源占用率等关键指标上优于其它方案12.3%、10.9%和15.8%以上.这进一步说明所提出方案通过对运营商网络资源的合理调配,在保证业务流服务质量的同时有效改善了资源利用效率.     

面向SDN的动态网络策略部署与实现

软件定义网络（SDN）为未来网络业务的管理要求提供了一种新的解决方案。以动态服务功能链作为服务功能编排模式、以高级网络编程语言作为服务功能部署工具,并结合虚拟网络映射设计了业务到策略、从控制器到网络节点的部署方案。基于SDN三层结构,提出动态策略管理系统。动态策略管理系统可以根据反馈的网络状态信息调整网络策略,并对同一节点上的网络策略进行冲突检测,根据不同的冲突类型选择组合方式,有效避免了网络策略冲突,实现网络服务的自适应部署。最后,通过实验验证了动态策略管理系统从业务到策略的完整部署过程。     

Service function chain deployment algorithm based on optimal weighted graph matching

Service function chain can support flexible network service requirement by linking virtual network functions.Aiming at the problem of service function chain deployment in a resource-constrained network,an algorithm for service function chain deployment based on optimal weighted graph matching was proposed.The service function chains was composed into graphs of functional topography,and the optimal matching results between graphs of functional topology and physical topology was obtained using eigendecomposition approach,and furtherly the matching results by hill-climbing method was optimized.Simulation results show that,the proposed algorithm can reduce the required bandwidth to deploy service function chains,balance the load of nodes and bandwidth of links,and support more service requests.What is more,the algorithm has a lower computation complexity and higher time efficience.     

Resource optimization algorithm of combination of NFV and SDN for application of multiple services

Various services of internet of things (IoT) require flexible network deployment to guarantee different quality of service (QoS).Aiming at the problem of IoT service function chain deployment,network function virtualization (NFV) and software defined networking (SDN) were combined to optimize resources.Considering forwarding cost and traffic load balance,a joint optimization model of virtual network function placement and service function chain routing was given and was proved to be NP-Hard.In order to solve this model,two heuristic algorithms were proposed.One was the service chain deployment algorithm of first routing then placing (FRTP) and the other was the placing followed by routing (PFBR) based on node priority.Simulation results demonstrate that FRTP and PFBR algorithm can significantly balance network traffic load while alleviating congestion and improving the acceptance ratio of the chain requests compared with other algorithms.     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起,网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中,存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题,联合考虑节点激活成本、实例化开销,以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型,提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射(improved grey wolf optimization based service function chain mapping,IMGWO-SFCM)算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径(K shortest path,KSP)问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略,较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力,实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示,该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下,相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。     

Reliability‐aware service chaining mapping in NFV‐enabled networks

Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability‐aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.     

Joint service function chain deploying and path selection for bandwidth saving and VNF reuse

Service function chain (SFC) is managed as a set of chained virtual network functions (VNFs) in a particular order. The efficiency of a network closely depends on how these VNFs are deployed in the network. In this paper, we study the joint problem of service function chain deploying and path selection for bandwidth saving and VNF reuse. We first describes the problem as a multiobjective and multirestriction problem, and then a heuristic service function chain deployment algorithm based on longest function assignment sequence is proposed. Via simulations, we show that our design can reduce the number of deployed VNFs and link bandwidth requirement jointly and serve more requests than other algorithms.     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。