一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法

针对软件定义网络(SDN)/网络功能虚拟化(NFV)环境下服务链映射难以兼顾效率与物理资源利用率的问题,该文提出一种基于匹配博弈的服务链协同映射方法。首先,以最大化网络资源效用为目标,建立服务链映射模型MUSCM;然后,分虚拟网络功能(VNF)部署和组链两个部分解决服务链映射问题,VNF部署部分,设计基于多对一匹配博弈理论的算法协同服务链和服务节点双方互相进行选择,有效提升了服务链的映射效率和物理资源的利用率,在此基础上,设计基于分段路由策略的算法实现各VNF实例间的流量牵引以完成VNF组链,有效降低了链路传输时延。实验结果表明,与经典算法相比,该算法在保证映射请求接受率的同时,有效降低了服务链的平均传输延时,提升了系统的物理资源利用率。     

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。     

基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略

随着网络功能虚拟化（NFV）的引入，运营商能够提供更为灵活的网络服务.然而现有服务功能链（SFC）编排局限于静态反应式策略，业务流量发生变化时网络资源供应量难以匹配负载需求，虚拟网络功能（VNF）频繁部署与迁移，运营开销增大.针对上述问题，该文提出一种基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略（OEOP），该策略将在线学习引入到SFC流量演化感知的过程，预先确定细粒度的VNF弹性需求.此外，以实时更新的SFC路径与节点负载两因子为导向，完成新增VNF的在线弹性部署，代替VNF迁移应对系统负载变化.仿真表明，该策略明显增强了虚拟资源供应量与负载需求的匹配特性，VNF吞吐量利用率提高10.2%~24.8%，运营开销平均降低26.7%.     

基于5G接入网络的多优先级虚拟网络功能迁移开销与网络能耗联合优化算法

针对5G接入网络中虚拟网络功能(VNF)部署完成后,其资源需求发生动态变化,导致网络中物理机(PM)资源利用率过高或过低这一问题,该文首先将网络中PM的资源使用情况划分5个不同分区,提出一种多优先级VNF迁移请求队列调度模型。其次基于该模型,对VNF迁移开销的最小化及网络能耗的最小化建立联合优化模型。最后提出一种基于5G接入网络的多优先级VNF迁移开销与网络能耗联合优化算法对其进行求解。仿真结果表明,该算法在有效实现VNF迁移开销与网络能耗折中的同时,提高了PM资源利用率,保证了PM性能并均衡各PM负载。     

基于可编程硬件的NFV数据包加速处理结构

针对网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）在通用服务器中部署的处理性能受限问题,该文提出了一种基于硬件加速的虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）处理结构：FARD（Function Adaptive and Resource Dividable hardware structure）.通过可编程的包头解析器和动作处理器,FARD可实现任意L2/3/4层功能实例的硬件加速处理;通过动态可分割的匹配表结构,FARD支持不同功能实例间的资源动态分配和隔离.基于NetFPGA-10G的实验结果表明,对比基于纯软件实现的VNF,FARD加速结构提升了近60倍的包处理吞吐率.     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。     

基于深度强化学习的服务功能链可靠部署算法

针对当前关于服务功能链(SFC)的部署问题都未考虑到虚拟网络功能(VNF)的失效重要度,该文提出了基于深度强化学习的SFC可靠部署算法。首先建立VNF和虚拟链路可靠映射模型,为重要的VNF设置高可靠性需求,并通过链路部署长度限制尽可能保证虚拟链路可靠性需求。其次,以负载均衡为资源协调原则,与VNF可靠性联合优化,最终使用深度强化学习得到服务功能链部署策略。另外,提出了基于重要度的节点备份和链路备份策略,用于应对部署过程中VNF/链路可靠性难以满足的情况。仿真结果表明,该文的可靠部署算法在保证可靠性需求的基础上能够有效减少SFC失效损失,同时使虚拟网络更加稳定可靠。     

基于强化学习的5G网络切片虚拟网络功能迁移算法

针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文首先建立基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的随机优化模型以实现多类型服务功能链(SFC)的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,该文提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移学习算法,该算法通过卷积神经网络(CNN)来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。     

一种基于主-备份节点同步映射的VNF热备份机制

网络功能虚拟化实现了网络功能与专属硬件平台的分离,虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）通过动态组合形成服务功能链,实现同一硬件平台部署不同的功能服务。针对软件定义网络功能服务可靠性和物理网络资源效率问题,提出了一种基于主备份节点同步映射的VNF节点热备份机制。首先,选择满足节点资源约束的物理节点为主备份节点候选映射对;然后,选择满足带宽约束的最短物理链路为服务路径,实现节点与链路资源总开销的优化。实验结果表明,与传统的备份机制相比,该方法能够满足电信级高可靠性的服务需求,降低了VNF节点备份资源总开销,提高了服务请求的接受率和底层物理网络资源的利用率。     

一种面向运营成本优化的虚拟网络功能部署和路由分配策略

随着网络功能虚拟化(NFV)技术的发展,虚拟网络功能(VNF)可以通过服务功能链(SFC)的形式部署在如虚拟机的通用平台中,为管理带来灵活性。但是对于服务提供商来说,由于网络基础设施的复杂性和日益增长的服务需求,给VNF的部署带来了高昂的运营成本(OPEX)。针对此问题,该文提出一种面向OPEX优化的策略,旨在最小化OPEX中的激活、能耗和传输成本,得到VNF部署和路由分配优化方案。为此建立一种全新的混合整数线性规划(MILP)模型,并设计包括遗传算法(GA)在内的3种OPEX优化算法。仿真实验评估在不同资源配给下MILP和3种算法的OPEX及其性能,其中GA算法在节点资源配比60%以上时可以得到近似于MILP模型的解决方案。     

Orchestration mechanism for VNF hardware acceleration resources in SDN/NFV architecture

The hardware acceleration mechanism for VNF (virtual network function) is recently a hot research topic in SDN/NFV architecture because of the low processing performance of VNF.Once hardware acceleration resources have been plugged into the network,how to optimally mange and orchestrate these resources under service requirements remains a question to be solved.Firstly,a unified management architecture based on separated control for hardware acceleration resources was proposed.Then,traditional network topology together with hardware acceleration resources were modeled into a unified network model and then the hardware acceleration resource orchestration problem was transferred into a multi-objective linear programming problem.Finally,a hardware-accelerator-card-prior’ heuristic algorithm was designed.Experimental results show that compared with existing methods,the proposed orchestration mechanism can efficiently manage hardware acceleration resources and reduce the processing latency by 30%.     

基于联合备份的服务功能链可靠性保障的部署方法

在网络功能虚拟化(NFV)环境中,针对服务功能链(SFC)部署时的可靠性问题,该文提出对备份虚拟网络功能选择、备份实例放置和服务功能链部署的联合优化方法。首先,定义一个单位开销可靠性提高值的虚拟网络功能衡量标准,改进备份虚拟网络功能选择方法;其次,采用联合备份的方式调整相邻备份实例之间的放置策略,以降低带宽资源开销;最后,将整个服务功能链可靠性保障的部署问题构建成整数线性规划模型,并提出一种基于最短路径的启发式算法,克服整数线性规划求解的复杂性。仿真结果表明,该方法在优先满足网络服务可靠性需求的同时,优化资源配置,提高了请求接受率。     

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。     

基于深度确定性策略梯度的虚拟网络功能迁移优化算法

针对NFV/SDN架构下,服务功能链(SFC)的资源需求动态变化引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文提出一种基于深度强化学习的VNF迁移优化算法.首先,在底层CPU、带宽资源和SFC端到端时延约束下,建立基于马尔可夫决策过程(MDP)的随机优化模型,该模型通过迁移VNF来联合优化网络能耗和SFC端到端时延.其...     

基于可编程硬件的有状态网络功能硬件加速架构

为了解决无状态加速器对有状态虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）的加速效果较差的问题,该文提出了一种基于可编程硬件的有状态功能处理加速架构（Stateful Function Processing Acceleration Architecture,SFPA）.SFPA通过为数据平面提供有状态处理单元（Staeful Processing Unit,SPU）,将数据包处理任务卸载到数据平面上.此外,SFPA能够为多个VNF独立地分配加速资源,并采用资源分配优化算法降低硬件资源开销,提高了加速架构的灵活性.基于NetFPGA-10G平台的实验结果表明,SFPA架构下,VNF的吞吐量是采用DPDK加速时的2.9倍,是无状态硬件加速器的1.7倍;资源分配优化算法的优化率最高可达41.9%.