一种基于备份代价重要度的虚拟网络功能备份方法

为了保证网络服务的可靠性,降低备份资源成本开销,首先在初始映射视图中计算每个虚拟网络功能的备份代价重要度,每次迭代选择具有最大和次大备份代价重要度的虚拟网络功能进行联合备份,通过相应的选择和更新模型最终得到最优的备份策略。最后,将该方法与其他三种方法进行对比实验,所提算法在备份成本开销、占用的物理节点数量、服务请求接受数量和备份资源利用率上具有良好的性能。     

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%。     

一种保证NFV可靠性的最优备份拓扑生成方法

网络功能虚拟化（NFV）将服务功能链（SFC）映射到底层网络时,与传统的虚拟网络一样,会存在可靠性问题。本文针对NFV环境中的单链路故障,在考虑SFC拓扑设计和映射的基础上添加备份拓扑提高可靠性,再进一步简化备份拓扑,减少资源消耗。按照服务路径是否可分离,提出了两种最优备份拓扑的生成算法。仿真结果表明,最优备份拓扑在提高可靠性的基础上能够有效的减少备份带宽资源的消耗,提高资源利用率。     

基于资源拆分的虚拟网络功能服务链映射算法

针对网络虚拟化环境下虚拟网络功能服务链的资源分配以及部署问题,提出了基于资源拆分的虚拟网络功能服务链部署策略。通过对租户的资源需求进行主动拆分,利用更小的资源分配粒度达到提高物理资源利用率的目的。利用最优化理论将虚拟网络功能服务链的资源分配问题建模成具有链式拓扑结构的虚拟网络映射问题,并通过设计高效的启发式算法以有效地解决这一问题。实验结果表明,该算法与其它虚拟网络映射算法相比,能有效提高物理资源的利用率以及租户请求的接收率。     

基于Q-learning的虚拟网络功能调度方法

针对现有调度方法多数未考虑虚拟网络功能在实例化过程中的虚拟机选择问题,提出一种新的虚拟网络调度方法。建立基于马尔科夫决策过程的虚拟网络功能调度模型,以最小化所有服务功能链的服务延迟时间。通过设计基于Q-learning的动态调度算法,优化虚拟网络功能的调度顺序和虚拟机选择问题,实现最短网络功能虚拟化调度时间。仿真结果表明,与传统的随机虚拟机选择策略相比,该方法能够有效降低虚拟网络功能调度时间,特别是在大规模网络中调度时间可降低约40%。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于熵权法的虚拟网络映射算法

目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射,但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率,而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性,在节点映射过程中增加了节点的另一个固有属性。但是,由于这两个固有属性之间的数量级相差较大,从而引入熵权,通过计算两个属性的熵权值来优化拓扑势值的计算,提出了一种基于熵权法的虚拟网映射算法。仿真实验结果表明,所提出的算法提高了映射接受率,并降低了网络的整体负载。     

多域网络中基于时延感知的虚拟网络映射方法

随着各种时延敏感型应用的出现,如何提高系统的时延性能已经成为了学术界的热门话题。然而,现有的多域映射算法很难满足虚拟网络对时延性能的要求。因此,为了解决这一问题,提出了一种基于时延感知的多域虚拟网络映射算法（time delay sensitive virtual network embedding,TDS-VNE）。在节点映射阶段定义了一个节点传播时延评价函数（D）,在链路映射阶段定义了路径时延感知参数。仿真结果表明,提出的映射算法降低了平均网络传播时延且在虚拟网络请求接受率、长期收益成本比等指标上具有良好的效果。     

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。