一种支持硬件加速的虚拟网络功能部署模型

为解决以软件实现的虚拟网络功能(VNF)性能受限问题,软件定义网络和网络功能虚拟化(SDN/NFV)等新型网络架构引入了硬件加速资源。硬件加速资源的部署,使得VNF能够为日益增长的数据流量提供服务保障。该文针对已有研究未考虑具有高性能数据处理需求的服务链VNF部署问题,提出一种支持硬件加速的VNF部署模型。该模型基于硬件加速资源的承载特性,在保证未加速VNF到商用服务器的优化部署下,优先实现交换机中加速资源的复用,并根据网络业务的性能需求,灵活调整加速资源与VNF的映射约束。仿真实验表明,与其他典型部署方法相比,在引入相同硬件加速资源的情况下,该模型可以承载更多的业务流量,满足服务链高性能数据处理需求,有效提高了部署在网络中加速硬件的资源利用率。     

面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法

针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求,该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下,首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合;其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合,实现负载均衡,提高SFC可靠性;然后通过跳数约束进行优化,进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延;最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列,取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择,采用K-最短路径算法。仿真实验表明,该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比,增强了SFC可靠性,降低了端到端时延,减小了平均带宽开销。     

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.     

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。     

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。

     

一种基于Viterbi算法的虚拟网络功能自适应部署方法

为了应对移动数据流量的爆炸性增长,5G移动通信网将引入新型的架构设计。软件定义网络和网络功能虚拟化是网络转型的关键技术,将驱动移动通信网络架构的创新,服务链虚拟网络功能的部署是网络虚拟化研究中亟待解决的问题。该文针对已有部署方法未考虑服务链中虚拟网络功能间顺序约束和移动业务特点的问题,提出一种基于Viterbi算法的虚拟网络功能自适应部署方法。该方法实时感知底层节点的资源变化并动态调整拓扑结构,采用隐马尔科夫模型描述满足资源约束的可用的底层网络节点拓扑信息,基于Viterbi算法在候选节点中选择时延最短的服务路径。实验表明,与其它的虚拟网络功能部署方法相比,该方法降低了服务链的服务处理时间,并提高了服务链的请求接受率和底层资源的成本效率。     

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。     

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.     

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。     

支持多模态网络的可扩展异构服务功能链并行编排部署系统

针对如何在万台服务器规模的多模态数据中心网络内,实现秒级的服务功能链扩容编排部署问题,提出一种可扩展的异构服务功能链并行编排部署（SHOD）系统。SHOD系统对数据中心进行分区,并采用资源使用量最小化的并行编排器设计,从而将服务功能链扩容编排时间降低至秒级。SHOD系统采用满足单一权职原则的中介者设计模式,实现了对异构设备的可扩展的编排部署和服务功能链建链。实验结果表明,SHOD系统的扩容编排时间下降至Daisy的1/12,同时仅引入1.5倍的CPU占用率开销。     

移动边缘计算中服务功能链的自适应优化部署策略

为解决移动边缘计算中面向用户的服务功能链（Service Function Chain,SFC）部署成本开销过大、时延过长问题,提出了针对SFC的支出成本与时延联合自适应优化的部署策略。首先,在虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）节点选取阶段,考虑路径损耗这一无线信道衰落问题,根据有线用户与无线用户的位置情况,选择当前最佳节点以降低SFC的响应时延。其次,在服务节点配置阶段,根据用户请求处理的数据内容的新鲜度记录,自适应动态增加和删减相应的缓存,利用资源感知算法在保证数据传递可靠性的同时,减少服务节点的配置个数,降低配置开销。最后,在SFC部署阶段,利用基于KSP（K-shortest Paths）的功耗感知算法确定最佳节点映射排序与通信链路,在减少通信链路重映射的同时还能保证部署的SFC的低成本与低时延。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能够有效降低部署成本与时延,并能对不同用户的SFC部署做到自适应优化,提高了SFC的部署成功率。     

中国电信CDMA网络部署策略探讨

电信重组开启了三大运营商全业务运营的市场闸门，如何进行有效投资增强CDMA网络的服务能力为全业务运营服务是中国电信CDMA网络部署的重点。     

支持NFV服务的鲁棒在线组合、路由和网络功能部署

网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV)促进了网络领域的创新,降低了当前传统网络管理的复杂性。通过NFV,网络服务变得更加灵活,虚拟网络功能可以按需在商用服务器和数据中心实例化。网络功能可以是强制性的,也可以是尽力而为型的。前者对于网络服务的正确性来说绝对必要,而后一种类型则是优选而非必需。     

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。     

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.     

一种面向安全的虚拟网络功能动态异构调度方法

网络功能虚拟化(NFV)为服务链构建带来了灵活性与动态性,然而,软件化与虚拟化环境可能存在软件漏洞、后门等安全风险,对服务链(SC)的安全产生影响。为此,该文提出一种服务链上虚拟网络功能(VNF)调度方法。首先,为虚拟网络功能构建异构镜像池,避免利用共模漏洞的大范围攻击;随后,以特定周期选择服务链虚拟网络功能进行调度,加载异构镜像对该网络功能的执行实体进行替换;最后,考虑调度对网络功能性能的影响,应用斯坦科尔伯格博弈对攻防过程建模,以最优化防御者收益为目标求解服务链上各网络功能的调度概率。实验表明,该方法能够降低攻击者攻击成功率,同时将调度产生的开销控制在可接受范围内。     

基于网络功能虚拟化的网络运营研究

NFV(网络功能虚拟化)的出现为网络运营商提供了千载难逢的发展机会,它有助于实现通信网络功能自动化,增强通信网络运营灵活性,快速响应通信网络和客户状况.构建基于NFV的网络运营体系,能够提升通信网络运营的可扩展性,但这是一个循序渐进的过程,必将随着NFV的快速发展分阶段分步骤实现.文章讨论网络运营的主要内容,说明网络运...     

网络虚拟化及网络功能虚拟化技术探讨

对网络虚拟化及网络功能虚拟化的需求及热点技术进行分析,并提出在运营商网络中的典型应用场景:数据中心网络、移动核心网络、家庭网络。数据中心网络虚拟化可灵活实现不同租户的安全、流量、性能策略,实现网络自动配置;演进分组核心网网元虚拟化通过网络功能虚拟化实现不同种类网络硬件架构的统一,解决容量增加带来的成本问题,解决业务灵活部署和增强的问题;家庭网络虚拟化可简化用户侧设备,通过减少用户终端设备的维护和升级进而降低运营成本,并提高业务部署的灵活性。     

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。     

MEC中基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略

为了有效改善多集群共存的移动边缘网络中业务流端到端服务时延,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的虚拟网络功能部署策略。通过开放Jackson排队网络对移动业务流的时延进行最优化建模,在证明其NP性的基础上提出了将遗传算法与模拟退火算法相结合的求解策略,该策略通过对服务节点的提前映射机制避免了可能带来的网络拥塞,并通过个体的约束性判断和纠正遗传的方法避免了局部最优的出现。在不同的服务请求量、服务节点规模、集群数量及虚拟网络功能之间的逻辑连接关系等参数下的对比实验表明,该策略能提供更低时延的端到端服务,使时延敏感类移动业务获得更好体验。