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。     

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。     

一种时延约束下可靠性保证的服务功能链部署方法

针对网络功能虚拟化环境中底层网络物理节点随机失效导致网络服务中断问题,提出了一种兼顾网络服务可靠性和时延约束的服务功能链部署方法以保证网络服务的可靠性。首先提出一种相邻虚拟网络功能备份实例资源共享的备份机制和单路径与多路径混合的路由策略,然后对时延约束下服务功能链可靠性部署问题建立混合整数线性规划模型,并设计了基于K最短路径扩展的服务功能链部署算法。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法降低了节点和带宽资源开销,并提高了网络服务请求接受率。     

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%。     

无线传感器网络中确保端到端传输质量的自适应调制缩放技术

在满足数据收集任务的时延要求及可靠性要求的前提下最小化能量消耗是传感嚣网络设计中的一个关键问题。选取不同的调制级数(即调制时的星座图大小,每符号位数)可以获得不同程度的能量节省,但引入不同程度的时延的同时也会造成不同程度的丢包。本文提出了一种优化模型在满足数据收集任务的时延要求及可靠性要求的前提下,最优选取各节点的调制级数以最小化网络能耗延长网络生命期。并在此基础之上提出了一个集中式控制算法以根据网络状况自适应地调节各节点的调制级数。实验表明本算法在所考查的各种网络环境下都能明显减少能耗,可以用该模型来确定时延及丢包率对能耗影响的敏感区。另外我们发现,如果将节点的服务率设置为与节点的包到达率近似成比例,在大多数情况下都能够获得好的节能效果。     

基于成本的服务链组成与部署联合优化策略

网络功能虚拟化（NFV）通过将虚拟网络功能（VNF）部署在虚拟设备中,提高了网络管理的灵活性,但随着服务需求的扩大,网络供应商消耗的运营支出（OPEX）也不断增加。由于VNF改变流大小的特性、VNF间的依赖性以及组成和部署方式的复杂性,面向OPEX的VNF组成和部署问题充满挑战。提出一种面向成本的虚拟网络链组成和部署联合优化策略,将节点映射成本、链路映射成本、激活成本和能耗成本公式化为OPEX,构建混合整数非线性规划模型。为分析影响成本的不同因素,同时提高特殊依赖情况下的处理效率,根据不同依赖关系将VNF请求集分为完全无序、部分有序和完全有序VNF集合进行分析,并设计3种相应优化算法。实验结果表明,在完全无序、部分有序情况下,算法性能优于首次适应算法、随机拟合算法等同类算法,对于完全有序算法,当节点资源配比在50%以上时,可获得小规模网络下近似线性规划模型精确解的方案。     

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。     

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。     

CHAIN：基于重合支配的边缘计算节点放置算法

边缘计算将计算资源部署在离终端用户更近的边缘计算节点，从待选的位置中选择合适的边缘计算节点部署位置能提升边缘计算服务的节点容量以及用户服务质量（QoS）。然而，目前对于如何放置边缘计算节点以降低边缘计算成本的研究较少。此外，在边缘服务的时延等QoS因素的约束下，目前尚没有一种边缘计算节点部署算法能最大限度地提高边缘服务的鲁棒性同时最小化边缘节点部署成本。针对上述问题，首先，通过建立计算节点、用户传输时延和鲁棒性的模型将边缘计算节点放置问题转化为带约束条件的最小支配集问题；随后，提出重合支配的概念，基于重合支配衡量网络鲁棒性，设计了基于重合支配的边缘计算节点放置算法——CHAIN(edge server plaCement algoritHm based on overlApping domINation)。仿真实验结果表明，与面向覆盖的近似算法和面向基站的随机算法相比，CHAIN的系统时延降低了50.54%与50.13%。     

Enhanced Reliability in Network Function Virtualization by Hybrid Hexagon-Cost Efficient Algorithm

In this,communication world, the Network Function Virtualization concept is utilized for many businesses, small services to virtualize the network node function and to build a block that may connect the chain, communication services. Mainly, Virtualized Network Function Forwarding Graph (VNF-FG) has been used to define the connection between the VNF and to give the best end-to-end services. In the existing method, VNF mapping and backup VNF were proposed but there was no profit and reliability improvement of the backup and mapping of the primary VNF. As a consequence, this paper offers a Hybrid Hexagon-Cost Efficient algorithm for determining the best VNF among multiple VNF and backing up the best VNF, lowering backup costs while increasing dependability. The VNF is chosen based on the highest cost-aware important measure (CIM) rate, which is used to assess the relevance of the VNF forwarding graph.To achieve optimal cost-efficiency, VNF with the maximum CIM is selected. After the selection process, updating is processed by three steps which include one backup VNF from one SFC, two backup VNF from one Service Function Chain (SFC),and two backup VNF from different SFC. Finally, this proposed method is compared with CERA, MinCost, MaxRbyInr based on backup cost, number of used PN nodes, SFC request utility, and latency. The simulation result shows that the proposed method cuts down the backup cost and computation time by 57% and 45% compared with the CER scheme and improves the cost-efficiency. As a result, this proposed system achieves less backup cost, high reliability, and low time consumption which can improve the Virtualized Network Function operation.     

基于深度强化学习的能源高效VNF放置和链接方法

网络功能虚拟化(NFV)技术的出现使得网络功能由虚拟网络功能(VNF)提供, 从而提高网络的灵活性, 可扩展性和成本效益. 然而, NFV面临一个重要挑战是, 如何有效地将VNF放置不同的网络位置并链接起来引导流量, 同时最大限度减少能源消耗. 此外, 面对网络服务质量要求, 提高服务接受率对于网络性能也是至关重要的. 为了解决这些问题, 本文研究了NFV中的VNF放置和链接(VNFPC), 以最大化服务接受率同时权衡优化能源消耗. 因此, 在NFV中设计了一种基于Actor-Critic深度强化学习(DRL)的能源高效的VNFPC方法, 称为ACDRL-VNFPC. 该方法应用了适应性共享方案, 通过在多服务之间共享同类型VNF和多VNF共享同一个服务器来实现节能. 实验结果表明, 提出的算法有效权衡了能耗和服务接受率, 并且, 在执行时间方面也得到了优化. 与基准算法相比, ACDRL-VNFPC在服务接受率, 能耗和执行时间方面性能分别提高了2.39%, 14.93%和16.16%.     

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.     

Edge-Cloud Computing for Scheduling the Energy Consumption in Smart Grid

Nowadays, smart electricity grids are managed through advanced tools and techniques. The advent of Artificial Intelligence (AI) and network technology helps to control the energy demand. These advanced technologies can resolve common issues such as blackouts, optimal energy generation costs, and peak-hours congestion. In this paper, the residential energy demand has been investigated and optimized to enhance the Quality of Service (QoS) to consumers. The energy consumption is distributed throughout the day to fulfill the demand in peak hours. Therefore, an Edge-Cloud computing-based model is proposed to schedule the energy demand with reward-based energy consumption. This model gives priority to consumer preferences while planning the operation of appliances. A distributed system using non-cooperative game theory has been designed to minimize the communication overhead between the edge nodes. Furthermore, the allotment mechanism has been designed to manage the grid appliances through the edge node. The proposed model helps to improve the latency in the grid appliances scheduling process.     

一种基于动态规划的vEPC服务功能链部署方法

5G移动通信网虚拟化场景下,如何高效部署核心网服务功能链是实现虚拟化演进分组核心网业务高效部署的关键问题。针对现有部署方法难以满足移动通信低时延业务需求的问题,本文提出了一种基于动态规划的服务功能链部署方法。该方法通过解决相互依赖的每个虚拟网络功能部署这一子问题,然后递归的解决整个服务功能链的部署问题,找到网络服务时延开销最小的部署方案。仿真实验表明,该方法在网络服务的处理时间、请求接受率、收益和算法执行时间等方面具有良好的性能。     

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。     

一种满足覆盖约束的WSN可靠路由协议

针对无线传感器网络中节点的能耗和部署问题,提出一种满足覆盖约束的有限可靠路由协议。由工作节点和冗余节点构成节点集,将节点剩余能量值作为节点轮换的参考指标,定义节点工作的有限状态机,并引入一种混合可靠性机制,能在避免产生覆盖漏洞的同时,将丢包率控制在允许范围内。仿真结果表明,该协议能延长网络寿命,降低网络整体能耗。