基于多链路故障的网络切片生存性算法

为了保证当底层网络的多条物理链路发生故障时用户业务能够不间断,提出一种基于多链路故障的网络切片生存性算法。通过区分切片上承载的业务类型,当高可靠低延迟切片请求到达后,将物理节点按节点重要度排序后进行映射,再对故障链路采用多备份路径算法,选取带宽资源消耗最少的路径依次对故障链路进行重映射,当高带宽切片请求到达后,采用广度优先搜索的节点映射算法,再通过多备份路径对故障链路进行恢复。仿真结果表明,该算法能够提高切片平均映射成功率、长期平均收益开销比、物理链路利用率和故障恢复率,缩短平均故障恢复时延。     

基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。     

基于可靠性的5G-低轨星座网络切片映射算法

随着国家天地一体化信息网络重大项目的 推进,5G-低轨星座网络切片的可靠映射成为业内的研究热点.在基于软件定义网络(software-defined network,SDN)和网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)的5G-低轨星座集成网络架构下,将5G-低轨星座网络切片的可靠映射问题建模为一个混合整数线性规划问题.在此基础上,研究了切片请求的资源编排,进而提出了基于广度优先搜索的可靠映射算法.该算法综合考虑切片请求的可靠性阈值及虚拟网络功能(virtual network function,VNF)的资源需求,在虚拟网络映射中根据节点的可靠重要度对节点进行排序.仿真结果表明,该算法在满足可靠性阈值约束的条件下,能够最大化收益开销比,提高虚拟网络映射成功率,在切片可靠性及接受率等方面优于对比算法.     

基于安全分级的网络切片备份与重映射方法研究

在未来5G核心网虚拟化环境中通用的X86服务器使攻击者容易发掘漏洞,底层网络也更易感染和传播病毒,进而造成单个物理节点失效问题,严重影响网络切片的服务性能。首先在现有节点备份和重映射应对方案基础上,考虑节点间的安全约束关系对网络安全性能的影响,提出网络切片中虚拟节点与物理节点的安全参数评估模型,建立虚拟节点与物理节点之间的安全约束关系;然后基于安全参数评估模型选出备份虚拟节点并设计备份映射方法;最后在满足网络时延要求下设计节点重映射机制。实验结果表明,所提方法能够在满足网络切片的服务性能要求下,显著提升网络的入侵容忍能力。     

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。     

基于软件定义网络的可靠性虚拟网络映射保障机制

在软件定义网络（SDN）虚拟网络映射中,现有研究者主要考虑请求接受率方面,而忽视了SDN中底层资源失效的问题。为此,针对SDN中可靠性虚拟网络映射（SVNE）问题,提出了一种联合先验式保护和后验式恢复的虚拟网络映射保障机制。首先,在虚拟请求接受之前,对SDN物理网络区域性资源进行感知;然后,采用先验式保护机制为映射域内相对剩余资源变小的虚拟网络元素预留备份物理资源,并将此扩展虚拟网络通过D-ViNE算法映射至物理网络中;最后,在未备份虚拟网络元素发生故障时,采用后验式恢复算法完成故障的恢复,对节点和链路分别采用重映射和重路由的方法完成恢复。实验结果表明,与基于SDN的生存性虚拟网络映射算法（SDN-SVNE）相比,在虚拟请求接受率方面提高了21.9%。另外,该保护机制在虚拟级别故障恢复率、物理级别故障恢复率等方面也具有优势。     

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。     

工业物联网中基于多维特征业务的网络切片匹配算法

工业物联网中的业务具有数量大、种类多、特征维度高等特点,为了实现每一个业务都能根据自身的多维特征有效的匹配到具有特定服务质量的网络切片以获取相应的服务,提出了一种多维特征聚类的业务与网络切片匹配算法。该算法可以对工业物联网设备中提取的业务多维特征进行聚类,根据聚类结果将所定义切片的优先级因子添加到相应的业务中,进而实现业务与网络切片的匹配。实验结果表明,该算法在实现业务与网络切片匹配的过程中,与对比算法相比,既实现了高准确率,又加快了匹配完成的速度。     

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。     

5G切片架构下具有重传机制的轮询系统研究

面对海量应用场景及客户需求,传统的轮询系统方案不能满足轮询系统中每个站点所需要的服务质量要求。为降低系统时延,适应更大的网络规模,提出基于5G网络切片的轮询方案。将5G网络切片划分为增强型移动带宽切片、海量机器通信切片和高可靠低时延通信切片,再将这3类切片各自划分出N个更低层子切片,构建3个独立的具有重传机制的完全服务轮询模型。信息分组按照先进先出的规则进入各子切片,由通用服务器进行统一发送。在此基础上,采用概率母函数及马尔可夫链建立非理想信道环境下基于5G网络切片架构的轮询系统数学模型,推导系统平均排队队长和平均等待时间的精确表达式,进行信息分组出错概率和重传阈值与轮询系统性能之间的定量关系分析。基于Matlab的仿真实验结果证明了该模型的正确性,其较重传门限服务时延更少,能够为非理想信道环境下基于5G网络切片架构的轮询系统分析提供一种快速评估机制。     

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。     

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.     

无线传感器网络中一种基于可靠性的数据收集算法

为实现无线传感器网络数据的低延时、高可靠性收集,将数据收集时涉及到的收集树构建、链路调度与功率分配联合问题定义为一个使数据收集延时最小化的优化问题。将该问题分成2个子问题：低延时数据收集树的构建和针对数据收集树的链路调度与功率分配,并为每个子问题提供一种多项式启发算法。仿真结果表明,与现有数据收集策略相比,该算法的数据收集延时明显降低,且可靠性更高。     

网络虚拟化环境中面向服务聚合的映射算法

可重构信息通信基础网络通过构建宏电路实现针对特定服务的传输质量优化.由于该网络架构加入了对网络虚拟化技术的支持,因此在对服务请求进行映射时,若将类型相同的服务映射到同一组底层设备上,则能够有效提升宏电路的优化效果.针对该需求,提出了一种面向服务聚合的虚拟网映射算法,该算法综合考虑了底层设备的剩余资源和服务承载情况,使得服务可被优先映射到承载同类型服务较多的底层设备上.此外,为了对算法的运行时间进行优化,还提出了一种基于跳数约束的候选节点选取策略.实验结果表明,该算法不但在请求接收率和资源占用率等评价指标上有着较好表现,而且还能有效提高映射后服务的聚合程度.     

SDN中基于蚁群优化的网络测量节点选择算法

在软件定义网络（SDN）中,当流传输路径信息获取受限时,现有的测量节点选择算法只能基于网络拓扑的中心性指标进行测量节点选择,存在测量精度较低、测量负载不均衡、运行时间长等问题。将SDN网络中测量节点选择问题抽象为最小顶点覆盖模型,提出一种基于蚁群优化的测量节点选择算法ACO-NS。利用复杂网络的度分布理论缩减状态转移过程中的候选集规模,同时设计一种信息素局部增强-全局挥发机制,增大可行解的信息素浓度,提高算法的准确度和收敛度,并且缩短搜索时间。通过OpenFlow消息在线计算测量节点的负载,采用邻域搜索策略对过载节点进行筛选和替换,以降低过载处理的时间。实验结果表明,与ACO算法相比,该算法的准确度和收敛度分别提高56.7和28.2个百分点,且单位时间内的过载处理开销降低79.8个百分点,具有较高的测量精度。     

基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法

为提高虚拟网请求接收率和底层网络资源利用率,提出了基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法,算法能够将资源竞争最大化的虚拟节点划分在一个组,实现虚拟网映射结果全局最优。通过时间复杂度分析和仿真实验验证了提出的算法能够显著降低虚拟网络节点迁移算法的运行时间;通过仿真实验,将提出的算法与No-Migration算法和Long-Duration算法进行对比,验证了提出的算法有更高的请求接收率、更高的平均收益,可以节省底层网络资源开销。     

基于多层网络的片上网络可靠测试结构

为解决片上网络测试问题,提出高可靠高并行度的片上网络测试结构。使用多层网络,在普通的片上网络上增加全局的广播网络和汇集测试结果的汇集网络。利用其冗余特性,有效保证测试部件的可靠性,同时提高并行度,节约测试时间。提出完备的路由器内测试方法,结合多层网络实现全面的片上网络测试。实验结果表明,该多层网结构在100核时的面积开销比内建自修复(BISR)结构减小56%,并且其测试时间比BISR结构减少85.8%,测试覆盖率达到100%。