可靠的虚拟网络映射算法研究

网络虚拟化技术允许多个异构的虚拟网络共享一个底层物理网络资源,为目前的网络架构提供了一种有效的扩展手段.近年来,底层网络基础设施失效事件频发,因此如何提高虚拟网络的可靠性成为目前该领域一个研究热点.本文针对底层节点失效后虚拟拓扑如何最大化连通问题进行研究,设计了一种基于割集和拥塞感知的虚拟网络映射机制.实验表明,该方法在不预留保护资源的情况下,可获得更好的底层网络长期运行平均收益.     

一种基于HAS拓扑的虚拟网络映射算法

在两阶段虚拟网络映射算法的基础上,针对现有的HAS算法在节点映射阶段存在局限性的缺点,提出了一种基于HAS拓扑的虚拟网络映射算法。该算法融合了HAS拓扑的特征,对节点映射阶段做了优化和改进,在节点映射阶段充分考虑其对链路映射带来的影响,使节点映射到相对集中的区域,降低链路映射阶段的求解难度。仿真结果表明,所提出的算法与已有的算法相比,在虚拟网络请求接受率、平均时间收益和收益开销比等方面均有明显提高。     

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。     

信任感知的安全虚拟网络映射算法

针对网络虚拟化技术带来的新的安全威胁,将信任关系和信任度引入到虚拟网络资源分配中,量化分析了网络虚拟化环境中的安全问题,构建了安全虚拟网络映射的数学模型,并在映射过程中考虑节点的局部和全局重要性,采用逼近理想排序法方法对节点进行多属性重要度排序,提出了一种信任感知的安全虚拟网络映射算法。仿真结果表明,该算法在满足虚拟网络请求可信需求的条件下,获得了较好的映射成功率、映射收益和资源利用率。     

基于子图同构的vEPC虚拟网络分层协同映射算法

5G及未来移动通信网络虚拟化的场景下,资源的管理与编排是实现虚拟化演进分组核心网(vEPC)业务高效部署的关键问题。vEPC中业务功能的载体是服务功能链(SFC),不同服务功能链的控制信令与多媒体数据流呈现负载差异化特点。该文针对传统算法资源定比分配所导致的负载不均问题,提出服务功能链的控制层和转发层解耦的映射模型,解耦后不同层的服务链可以独立地扩容和缩容,实现资源精准按需切片。拓扑映射阶段引入图相似理论,提出一种基于子图同构的虚拟网络映射算法VF2-H,依据节点的全局资源度优选映射子网,通过图特征分析设置剪枝条件,采用回溯机制进行启发式搜索。仿真结果表明,该算法在租户请求接收率、长期收益开销比等方面均具有良好的性能。     

基于粒子群优化的虚拟网络映射算法

本文以提高底层网络资源利用效率为目标,在底层网络不需要支持路径分裂的情况下,建立了虚拟网络映射问题的整数线性规划模型,并提出了一种新的基于粒子群优化的虚拟网络映射算法.该算法以映射开销作为适应度函数,重新对粒子的参数和相关操作进行了定义.模拟实验结果表明,与已有研究成果相比,该算法显著地提高了底层网络长期平均运营收益与...     

虚拟网络映射问题研究综述

对虚拟网络映射问题的相关研究工作进行了充分调研,对现有的研究成果进行了深入分析,并且指出了已有研究工作中关键技术的优缺点。最后讨论了可以进一步研究的方向,为虚拟网络映射问题的研究提供参考。     

可重构网络中基于中心度与拓扑势排序的资源分配算法

可重构网络中的一个研究难点是虚拟资源的分配问题。首次将社会网络中心度和拓扑势研究引入到可重构网络虚拟资源分配问题中,在映射虚拟网络时考虑节点在网络中的位置重要性,提出了基于中心度和拓扑势的虚拟网映射算法。实验表明,所提出的新算法在提高资源分配效率,降低物理网络开销方面,与本领域以往算法相比,具有显著的进步。     

面向节点异构的能耗感知虚拟网络映射算法

在底层网络节点异构的环境中,能耗优化的虚拟网络映射问题并不是最小化工作节点和链路数。该文针对此问题,构建底层网络节点和链路的负载能耗模型,并以能耗最优为目标,建立虚拟网络映射问题的数学模型,提出一种能耗感知虚拟网络映射算法。该算法在节点映射阶段以最小化能耗和协调链路映射为原则,将虚拟节点映射至综合资源能力最大的底层节点上,并采用改进的能耗感知k最短路径法进行链路映射。仿真结果表明,该算法显著减少虚拟网络映射的能耗,且底层网络节点异构性越大,能耗优势更为明显。     

集中与分布:协同虚拟网络映射

结合传统集中式和分布式两类算法各自的特性,提出了协同虚拟网络映射算法。该算法保留了集中式算法中拥有全局视野的中心控制实体,负责总体控制和关键决策,同时将具体映射方案的计算过程交给有限的底层网络子集实现;唯一的中心控制实体与多个底层节点相互配合协作,共同完成虚拟网络映射的整个过程。该算法继承了集中式和分布式算法各自的优势,有效弥补了二者的缺陷,初步的仿真试验也证明了其可行性和有效性。     

A Virtual Network Mapping Algorithm Based on Time

As one of the challenges for network virtu- alization, virtual network embedding which maps Virtual network （VN） to the substrate network and allocates re- sources according to the requirements of VN in an efficient way has gained great attention. Existing algorithms gener- ally make their decision according to the present available substrate network resource, especially bandwidth. This paper proposes a time-based VN embedding algorithm. A probability model is formulated to obtain the maximum probability that the available resources of substrate net- work can be used by succeeding VN requests. The prob- ability is set as the weight of the node and the greedy algorithm is employed to embed the virtual node. The reciprocal of the probability is set as the weight of the link and the shortest path algorithm is employed to em- bed the virtual link. Simulation experiments show that the proposed algorithm increases the acceptance rate and the revenue compared to the existing algorithms.     

Hybrid Virtual Network Embedding with Time-oriented Scheduling Policy

Network virtualization provides a power- ful tool to allow multiple networks, each customized to a specific purpose, to run on a shared substrate. However, a big challenge is how to map multiple virtual networks onto specific nodes and links in the shared substrate network, known as virtual network embedding problem. Previous works in virtual network embedding can be decomposed to two classes： two-stage virtual network embedding and one- stage virtual network embedding. In this paper, by prun- ing the topology of virtual network using k-core decom- position, a hybrid virtual network embedding algorithm, with consideration of location constraints, is proposed to leverage the respective advantage of the two kinds of algo- rithm simultaneously in the mapping process. In addition, a time-oriented scheduling policy is introduced to improve the mapping performance. We conduct extensive simula- tions and the results show that the proposed algorithm has better performance in the long-term run.     

A Topology-Cognitive Algorithm Framework for Virtual Network Embedding Problem

The virtual network embedding/ mapping problem is an important issue in network virtualization in Software-Defined Networking （SDN）. It is mainly concerned with mapping virtual network requests, which could be a set of SDN flows, onto a shared substrate network automatically and efficiently. Previous researches mainly focus on developing heuristic algorithms for general topology virtual network. In practice however, the virtual network is usually generated with specific topology for specific purpose. Thus, it is a challenge to optimize the heuristic algorithms with these topology information. In order to deal with this problem, we propose a topology-cognitive algorithm framework, which is composed of a guiding principle for topology algorithm developing and a compound algorithm. The compound algorithm is composed of several sub- algorithms, which are optimized for specific topologies. We develop star, tree, and ring topology algorithms as examples, other sub- algorithms can be easily achieved following the same framework. The simulation results show that the topology-cognitive algorithm framework is effective in developing new topology algorithms, and the developed compound algorithm greatly enhances the performance of the Revenue/Cost （R/C） ratio and the Runtime than traditional heuristic algorithms for multi-topology virtual network embedding problem.     

基于纳什议价的虚拟网多目标映射算法

请求接受率和节能是虚拟网映射过程中两个至关重要的指标,然而当前虚拟网映射问题的研究仅考虑单一指标,忽略了两者之间的关联和制约,导致虚拟网映射整体性能下降。该文提出一种基于纳什议价的虚拟网多目标映射算法(MOVNE-NB)：利用博弈论谈判技术,在纳什议价的框架下协商虚拟网映射的合理解;提出公平议价机制,避免参与人自私决策而导致议价失败。实验表明,MOVNE-NB算法不仅能产生一个帕累托有效解,且实现了请求接受率和节能的公平折中。

     

基于拓扑影响度和回溯迁移的虚拟网可靠性映射方案

底层物理节点或链路失效将影响虚拟网服务提供的连续性,因此如何实现虚拟网的可靠性映射是当前研究亟待解决的问题。文章建立了虚拟网映射(VNM)的数学模型,量化分析了虚拟网的可靠性,并归结出影响虚拟网可靠性的因素。为了克服这些因素,文章分别提出基于拓扑影响度(TID)的虚拟网映射(VNM-TID)算法和基于回溯机制的迁移算法(MA-Back)。仿真结果表明,VNM-TID MA-Back算法在虚拟网请求接受率、迁移成功率和有效承载率上具有优势,提高了虚拟网的可靠性。     

弹性光传输基础设施上动态透明虚拟网络嵌入

提出了一个新的动态透明的虚拟网络嵌入（VNE）算法。该算法基于弹性光传输基础设施,同时考虑节点映射和链路映射,用于光正交频分复用（O-0FDM）的网络虚拟化。对每一个虚拟光网络（VON）的请求,该算法首先根据各光纤链路的频谱使用将底层光网络转化成一个分层辅助图,然后在该辅助图的单层上应用一个考虑了所有底层节点的本地信息的节点映射完成链接映射。仿真结果表明,该算法考虑了O-OFDM网络的独特性,并且由于算法提供较低的VON阻塞概率,优于直接应用VNE的参考算法。实际拓扑结构的仿真结果也表明,嵌入的底层路径的平均距离很好地被控制在O-OFDM信号的典型传输范围内。     

基于滑动区域的粒子群虚拟网节能映射算法

针对传统虚拟网节能映射中存在的节点映射分散、链路映射跳数多等问题,利用虚拟网请求的最小生成树拓扑将节点和链路同时映射,该文提出了基于滑动区域的粒子群虚拟网节能映射算法(EVNE_SRPS)。当一个虚拟网请求到达时,生成其最小生成树拓扑,根节点为路径和最短的节点;在底层网络随机选取多个区域作为粒子对象,并在区域中心映射虚拟网请求的最小生成树拓扑;计算粒子的适应度,求出群体和个体最优解,并在最优解的指导下确定滑动方向、更新区域位置,经过迭代后得到虚拟网的映射方案。实验结果表明,与现有算法相比,该算法降低了网络能耗,提高了运营商的收益成本比。     

基于资源区域聚集度的虚拟网映射算法

虚拟网映射是网络虚拟化研究中亟待解决的问题,针对已有映射算法中存在的对于网络拓扑信息利用不足的现状,该文提出了基于资源区域聚集度的虚拟网映射算法(RCI-VNE)。在映射预处理阶段,根据局部拓扑信息和区域资源聚集度提出节点区域资源聚集评价算法。在节点映射阶段,提出一种基于节点区域资源聚集排名的2-近邻聚集映射算法,该算法将虚拟网节点集中映射到底层网络中可用资源丰富的区域,减小承载链路的长度。实验结果表明,该算法降低了虚拟网映射开销,且具有较高的虚拟网请求接受率和较低的平均执行时间。     

环境自适应的拓扑联合感知虚拟网映射算法

针对虚拟网映射算法环境适应度低、拓扑关联性较差且映射开销较大的问题,该文提出一种环境自适应的拓扑联合感知虚拟网映射算法。首先提出一种加权相对熵排序方法对具有多指标的节点进行量化处理,依环境变化赋予节点指标不同的权值;在虚拟节点排序阶段采用加权相对熵和广度优先搜索算法双重排序,物理节点排序中引入就近度与加权相对熵算法配合使用,实现了对虚拟拓扑和物理拓扑的联合感知;最后利用k-最短路径算法完成虚拟链路映射。仿真结果表明,该算法依据环境变化自适应调整指标权值,提高了虚拟网映射成功率和收益开销比。