移动边缘计算网络下的服务功能链部署优化设计

为解决移动边缘计算网络中面向用户的服务功能链部署算法系统成本支出过大、响应时间长的难题,提出了针对服务功能链成本与时延联合优化设计的方法。首先,在服务功能链构建阶段,根据节点位置和资源状况,选择当前最佳节点减少虚拟网络功能(virtualized network function, VNF)间的时延以提高服务功能链的响应时间。其次,在服务功能链部署阶段,由于映射资源有限,在服务映射节点时应用节点选取算法确定最佳节点映射排列顺序,并从中选取最短加权路径作为各VNF间的通信链路。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能有效降低时延和部署成本,并能显著提高服务功能链部署的成功率。     

基于节点综合重要度排序的服务功能链部署优化方法

为满足5G网络环境下高可靠性、低时延的要求，同时降低网络带宽资源消耗，面向流量与可靠性优化提出一种基于节点综合重要度排序的服务功能链（SFC）部署方法。首先，基于流量改变率聚合虚拟网络功能（VNF），从而减少部署的物理节点，提高链路可靠性；其次，通过节点的度、可靠性、综合时延与链路跳数定义节点综合重要度，并依据该重要度对物理节点排序；然后，将VNF依次映射到底层物理节点上，同时通过约束链路条数以减少“乒乓效应”并优化流量；最后，通过k-最短路径算法映射虚拟链路，从而完成整个SFC的部署。相较于原有聚合方法，所提方法的SFC平均可靠性提升2%,SFC端到端平均时延降低22%，平均带宽开销降低29%，长期平均收益开销比提高16%。实验结果表明，所提方法能有效提高链路的可靠性，降低端到端的时延与带宽资源消耗，起到了良好的优化效果。     

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。     

多源多播服务功能链优化部署算法

在软件定义网络和网络功能虚拟化环境下,针对多播中的服务功能链（SFC）部署,探究了多源多播中的联合虚拟网络功能（VNF）部署和流量路由问题,目的是最小化节点资源消耗和链路资源消耗总成本。同时考虑到节点、链路及带宽延迟限制,建立了整数线性规划模型,并提出一种名为多源多播树优化的启发式算法。该算法旨在为所有用户找到最近的源节点,获得多个源、目节点组,为每个组构造一棵多播服务功能树,然后优化多播服务功能树。实验仿真结果表明,与其他启发式算法相比,该算法有效地降低了总成本、链路利用率及时延。     

拓扑与资源感知的虚拟网络功能迁移方法

针对网络功能虚拟化环境中网络出现负载失衡的问题,提出一种拓扑与资源感知的虚拟网络功能迁移方法(TRA-VNFM).首先,根据底层网络的计算、存储和转发资源占用情况,设置两级动态阈值对物理节点的过载程度进行分类,同时制定相应的迁移判定条件并计算出待迁移目的节点集.其中高过载节点优先实施迁移且有更低的迁移成功条件.其次,针对过载节点上部署的虚拟网络功能,利用资源感知算法对其迁移权重进行设定,占用过载资源越多的虚拟网络功能迁移权重越大,结合迁移权重和资源需求选择出待迁移虚拟网络功能.最后,采用极值交互的拓扑感知算法综合考虑各类资源占用情况、处理时延以及拓扑属性,对待迁移目的节点集中的节点进行评价,将评价最高的节点作为迁移目的节点.仿真实验表明,与以往虚拟网络功能迁移方法相比,该方法不仅降低了迁移时间,还在服务功能链的平均时延、网络的收益开销比与负载均衡程度方面有较好的性能.     

基于VNF实例共享的服务功能链部署算法

针对服务功能链(SFC)部署过程中存在虚拟网络功能(VNF)实例部署成本和转发路径成本难以权衡的问题,提出了基于VNF实例共享的SFC部署算法。首先针对多链SFC建立VNF和虚拟链路映射模型,并预估路径部署长度上限,保证SFC时延需求;其次,在路径部署长度限制范围内,尽可能使VNF实例共享最大化,以平衡链路转发成本和VNF部署成本,最终得到SFC部署策略。与已有的SPH(shortest path heuristic)和GUS(greedy on used server)部署算法相比,所提算法所得的总运营成本分别降低6.6%和12.15%,且当SFC数量增多时,该算法的服务接受率可达89.33%。仿真实验结果表明,提出算法可以在保证用户服务质量的同时有效降低SFC部署成本。     

服务功能链的优化映射策略

服务功能链(Service Function Chains,SFC)是通过虚拟链路互联的一组有特定顺序的虚拟网络功能,服务功能链的优化映射是一重要的研究热点.随着网络业务需求量的增加,网络功能节点周围的链路资源可能无法得到充分利用.针对延迟代价与链路资源利用率,设计了一种服务功能链优化映射策略,并在网络拓扑中进行了仿真实验.通过与最短路径策略的对比,优化映射策略在做到负载均衡的同时,可以尽可能地减小延迟开销,提高映射成功率.     

5G-C-RAN中最大化效用服务功能链部署算法

为解决5G无线虚拟化网络中的服务功能链的部署问题,保障多样化业务带来的网络差异化性能需求,并提高基础设施运营商和无线虚拟运营商的联合收益,提出一种基于最大化效用的服务功能链部署策略。该策略在考虑5G-C-RAN的架构特性下,联合考虑虚拟运营商的最大容忍端到端时延、最小服务速率需求和基础设施运营商的计算资源及链路资源限制,同时考虑不同服务功能链部署方案对网络性能的影响,采用商业化模型,以最大化基础设施运营商及虚拟运营商联合收益建立效用模型。最后,通过遗传算法和Matlab函数Linprog进行迭代求解。仿真结果表明,该方案可保证虚拟运营商的网络性能的同时提高基础设施运营商和虚拟运营商的联合总收益。     

一种基于MDP的最优服务功能链长部署策略

随着网络功能虚拟化技术被越来越多的服务提供商应用,许多增值服务被作为虚拟服务功能部署在云数据中心。然而,如何在频繁转变的网络中部署服务功能,使其动态的部署和分配资源仍然是亟待解决的问题。论文提出了基于马尔可夫决策过程创建服务功能实例的部署方案,有效地应对由节点、链路资源使用及用户请求引起的网络动态转换,通过权衡服务质量和服务提供商收益两个目标来最优化部署的链路长度,能够保证服务质量的同时最大化服务提供商的收益。与其他方案相比,仿真结果验证了所提出方案的有效性,面对大量的用户请求时在系统延迟以及吞吐量方面表现更好。     

基于深度强化学习的服务功能链映射算法

针对服务功能链映射对网络时延和部署失败率的影响,提出了一种基于深度强化学习的服务功能链映射算法DQN-SFC。首先构建了一个多层次NFV管理编排架构,以满足算法对资源感知和设备配置的需求;然后基于马尔可夫决策过程建模,对SFC映射问题进行形式化描述;最后构建了一个深度强化学习网络,将网络平均时延和部署失败产生的运维开销作为奖惩反馈,经过训练后可根据网络状态决定虚拟网络功能的部署位置。通过仿真实验,对该算法的正确性和性能优势进行了验证。实验表明：与传统算法相比,该算法能有效降低网络平均时延和部署失败率,同时算法运行时间具有一定优势。     

节点效用最大化的服务功能链构建方法

网络严重依赖中间件盒子来提供关键的服务功能,随着软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）技术的发展,如何利用新技术部署中间件盒子并引导流量通过特定顺序的中间件盒子完成服务功能链构建成为亟待解决的问题。针对SDN+NFV环境下的服务功能链构建问题,提出一种节点效用最大化的服务功能链协同构建方法NUM（Node Utility Maximization）。首先结合SDN+NFV技术设计了一种服务功能链协同构建机制;其次,根据机制中资源处理器所解决的中间件盒子部署和流量引导问题,建立了节点选择模型和效用最大化模型;最后,利用禁忌搜索改进组合模拟退火算法对该模型进行求解。仿真实验表明,NUM方法与主流方法相比在构建时间、构建成功率以及网络拥塞率上具有优越性,同时采用所提出的服务链构建方法在节点效用上提高约20%。     

基于资源需求预测的动态服务功能链迁移方法

针对网络功能虚拟化环境下服务功能链资源需求变化引起的底层网络过载问题,提出一种基于资源需求预测的动态服务功能链迁移方法.首先,综合考虑迁移开销和迁移后底层网络的资源占用情况,建立底层网络开销模型.其次,利用经验模态分解将资源需求序列分解成本征模函数分量与残差分量,再通过径向基函数神经网络实现对各分量的预测,神经网络的训练过程采用粒子群算法进行参数优化.最后,对下一时隙即将过载的物理节点或链路,选择对过载资源占用最多的虚拟网络功能或虚拟链路进行迁出,并基于流量优化的原则,通过对全局拓扑的感知选择能最小化底层网络开销的物理节点迁入.仿真实验表明,所提的资源需求预测模型在提高预测精度的同时能缩短预测时间,所提的服务功能链迁移方法在降低底层网络开销、减少端到端时延和提高服务功能链可靠性等方面有较好性能.     

基于软件定义的安全功能服务链部署方法

为减少传统安全设备实现安全功能灵活性差、部署成本高等弊端,深入研究软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(N F V)和基于软件定义的安全服务部署技术,建立安全服务链部署模型,提出一种启发式算法.从节点的安全功能需求、物理资源需求,以及节点之间的网络资源需求和传输时延等方面综合评估部署安全功能服务链的资源需求,优先部署资源需求较大的安全功能服务链,避免资源能力成为瓶颈.实验结果表明,该算法可有效提升部署成功率.     

基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法

针对当前节点多属性网络链路映射长度较长、网络请求接受率和收益开销较低的问题,提出基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法.根据无向图描述节点多属性网络映射问题,采用拓扑结构感知,构建节点多属性网络模型和节点链路映射评测指标,利用回溯算法,计算sumTR值,获得备选网络节点集合.使用子区域作为物理节点映射区域进行资源分配,按照映射优先级排列网络节点依次映射,分析节点多属性,使用最短路径算法,排序跳数最小链路映射,实现节点多属性网络映射.实验结果表明,所提算法能够有效缩短链路映射长度,提高网络请求接受率和收益开销.     

基于多样性的微服务韧性部署机制

针对微服务架构软件系统的共享漏洞问题,面向微服务下的部署工作进行了研究,提出了一种面向韧性抗毁的多样性微服务动态部署策略,能够利用多样性部署特点,根据资源约束情况部署多样化的微服务组件,兼顾集中式部署与负载均衡的优势,有效缓解了同构性带来的问题,增强了软件系统的韧性能力。在此基础上实现了一种最小负载部署算法(Load-Min),并通过实验和六种算法进行了比较,实验结果显示Load-Min部署算法相较其他经典算法,在资源利用效能、系统安全性等方面均有较大的提升。     

服务功能链的跨域部署算法

针对以往的服务功能链(service function chain, SFC)跨域部署算法很容易导致多域网络负载失衡及能耗过多的问题，提出一种分布式跨域部署算法。基于域网络的资源剩余量及不同类型的虚拟网络功能(virtual network function, VNF)资源需求量完成SFC的划分，综合考虑单域网络负载均衡及能耗，完成SFC子链在单域网络的部署。仿真结果表明，相较于基准算法，基于该算法进行SFC的跨域部署可以获得更好的负载均衡效果，负载均衡度低至0.3%,同时能耗降低了0.5%～14.7%,更加贴合实际的应用需求。     

基于多HA部署的MIPv6网络服务可用性提升方法

移动IPv6是实现下一代互联网移动特性的核心技术,依赖于部署在家乡链路的家乡代理(HA)实现节点移动过程中的可寻址性.家乡链路的单一HA部署,将成为系统的单点故障隐患及性能瓶颈,难以保证系统服务可用性.为提升移动IPv6网络的系统服务可用性和系统性能,需要在家乡链路部署多HA,解决其单点故障问题,并有效均衡多家乡代理间的负载.文中研究移动IPv6网络多家乡代理部署方法,引入检测备份环对多HA间进行有效组织,基于此实现HA容错和负载均衡.多家乡代理采用单一HA映像以实现容错及负载均衡处理对移动节点的透明性,减小处理延迟和开销.     

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。     

网络功能虚拟化环境中大规模资源状态监测策略

在网络功能虚拟化（NFV）环境中,为了提高网络中基础设施资源利用率,高效动态部署服务功能链,编排管理域需要对网络中底层资源及虚拟网络功能状态进行实时监测,但实时监测会产生大量通信开销。提出了网络通信开销最小化的智能分布式监测策略,通过改进的标签传播算法智能划分子网并选择代理监测节点,实现了对资源和虚拟功能状态的高效监测,并使监测信息通信开销最小。仿真结果表明,所提监测策略使网络中监测信息通信开销降低约13%。图4 不同算法下子网节点数量方差图     

基于动态配置等价多路径技术的无线传感器网络负载均衡算法研究

随着物联网应用的推广,作为底层核心构件的传感器网络所承载传输业务成激增趋势,使得窄带宽无线信道成为了制约物联网应用的首要因素。合理分流流量,实现负载均衡是提升网络承载能力的有效方法。本文将ECMP ( Equal-Cost Mul-tipaths)技术与传感器网络自组织特性相融合,传感器网络多跳自组织特性为业务传输提供多条等价最短路径,ECMP将业务均衡分担到这些等价最短路径上,实现负载均衡。理论证明传统ECMP 配置方法全网节点开通ECMP 功能不仅会增加网络控制信息开销,而且在某些情况下反而会增大区域负载,形成网络拥塞。因此,本文提出动态选择开通 ECMP 算法( DC-ECMP )。算法以流入节点流量等于流出节点流量作为业务守恒约束,链路带宽上限作为链路容量约束,以最大链路利用率最小化为目标函数,建立多约束优化模型。并依据最大链路使用率和节点度判定开通ECMP 优先级,动态选择需开通节点,以获取最优网络传输性能。仿真结果表明DC-ECMP算法比已有PPV算法有效降低最大链路使用率,消除网络局部拥塞隐患,并且最大减少传输延时9.9 ms,节省网络资源消耗4.06%。