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。     

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。     

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。     

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。     

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VNF间性能干扰的服务请求调度策略

网络功能虚拟化(NFV)技术是当今研究的热点技术之一。目前的虚拟网络功能(VNF)放置方法大都忽视了同位间VNF即处在同一个物理机中的虚拟网络功能,对硬件资源的竞争所形成的干扰问题,会导致网络吞吐量下降。针对此问题,该文建立了以最大化网络吞吐量为目标的混合整数线性规划模型,设计了一个两步调整策略。第一步设计了组合放置算法(CAPA),将资源需求互补的虚拟网络功能进行组合放置;第二步根据不同虚拟网络功能对数据流量的处理特性,设计了流量感知算法(TAA)进行服务请求调度,进一步缓解了在大的数据流量场景下,底层硬件资源竞争更加激烈使得干扰增强的问题。实验结果表明,该文提出的两步调整策略,与忽视干扰因素的一般策略相比提高了网络吞吐量。     

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。     

服务功能链的优化映射策略

服务功能链(Service Function Chains,SFC)是通过虚拟链路互联的一组有特定顺序的虚拟网络功能,服务功能链的优化映射是一重要的研究热点.随着网络业务需求量的增加,网络功能节点周围的链路资源可能无法得到充分利用.针对延迟代价与链路资源利用率,设计了一种服务功能链优化映射策略,并在网络拓扑中进行了仿真实验.通过与最短路径策略的对比,优化映射策略在做到负载均衡的同时,可以尽可能地减小延迟开销,提高映射成功率.     

一种基于卫星网络的虚拟网络功能快速映射算法

针对卫星网络中卫星载重有限,不允许大规模部署物理硬件,导致其网络功能欠缺且网络管理和配置不灵活的问题,文中提出了基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)/网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)协同部署的卫星网络新架构。它通过SDN数控分离思想对网络进行动态管控,利用NFV技术在SDN的数字平面虚拟出网络功能,使网络功能能够从硬件设备中解耦出来,从而提高网络的灵活性。为了解决此框架中虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)映射到底层物理网络上的时延过大且无法满足高动态卫星网络实时性的问题,进一步提出了Viterbi和图形模式匹配(Graph Pattern Matching,GPM)相结合的动态映射方法(Viterbi and GPM Dynamic Placement Approach,VG-DPA)。该算法将映射过程建模为隐马尔可夫服务链,采用Viterbi算法预计算满足软硬件限制的映射路径,然后根据预计算结果通过GPM来制定VNF编排策略。该算法解决了卫星网络中将所需的VNF映射到底层物理网络中时延过大的问题。实验结果表明,VG-DPA与传统的RAND和OMD算法相比能在很大程度上降低时延,减少资源消耗。     

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%。     

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.     

面向并发业务的卫星网络服务功能链优化算法

在空间信息网络中,卫星硬件在线升级难度大且并发业务数量多,导致现有服务功能链（SFC）映射算法的服务请求接收率降低且资源开销过大。利用流量缩放因子与虚拟网络功能间的依附关系构建SFC,以最小化处理请求时延与总资源消耗为目标,提出一种空间信息网络SFC映射算法。通过调整预测函数的权值来控制搜索范围,从而获得全局最优的快速映射方案,有效解决节点随机失效问题。仿真结果表明,与OMD算法相比,该算法在较高的并发服务请求下可使处理请求时延和总资源消耗平均降低19%和6%。     

服务功能链中基于机器学习的QoE评估与预测

在软件定义网络与网络功能虚拟化协同的网络架构下,只考虑单个服务质量（QoS）指标的服务功能链部署无法满足用户的多业务体验需求。提出一种基于机器学习的服务功能链部署模型。基于层次分析法构造MPNQ2算法以建立QoS与体验质量（QoE）的映射关系,得出影响QoE的网络参数并评估其影响权重。在此基础上,利用具备较强综合学习和泛化能力的随机森林模型对服务功能链的QoE进行预测。实验结果表明,与梯度提升决策树、线性判别分析等机器学习模型相比,随机森林模型为预测QoE的最佳模型,同时在影响QoE的网络参数中,丢包率对服务功能链的部署影响最大。     

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%。     

基于协议无感知转发的服务功能链

IETF提出的服务功能链（Service Function Chain,SFC）解决了服务功能在部署过程中网络拓扑与硬件设备紧密耦合、灵活性差等问题,其中,NSH协议用于支持服务功能链的实现.然而,标准的OpenFlow协议对NSH协议支持不足、实现过程复杂且实现后造成兼容性等问题.本文基于软件定义网络（Software Defined Network,SDN）和网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）技术,根据IETF规定的相关标准,提出一种基于协议无感知转发（Protocol Oblivious Forwarding,POF）的服务功能链,利用POF在数据平面深度可编程的能力实现NSH协议.文中基于FloodLight控制器和POF交换机实现了该服务功能链,实验结果表明,基于协议无感知转发的服务功能链可以高效地实现服务功能的部署.     

IP环境下ATN网间互联模型的设计与实现

为了解决传统的航空电信网（ATN）无法通过IP网络进行互联的问题,提出了一种通过IP专网实现各ATN域之间互联的ATN网间互联模型。该模型通过修改ATN网络层协议,使用IP 子网相关汇聚功能（IP SNDCF）实现了封装后的ATN数据包（CLNP包）在各ATN域与IP专网间的传输。最后,通过在一个已建立的ATN 试验网上传输数据,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的可疑交易监测模型

针对国内外金融领域可疑交易的低检测率问题,通过对RBF（Radial Basis Function）神经网络技术的分析与研究,提出了一种基于APC-III聚类算法和RLS（Recursive Least Square）算法的面向反洗钱的RBF神经网络模型并加以实现。APC-III聚类算法用于确定RBF神经网络隐含层的中心向量,RLS算法用来调整隐含层与输出层之间的连接权值。RBF神经网络与支持向量机（SVM）和孤立点检测相比,有更高的检测率和较低的误检率,因此,提出的模型具有重要的理论和实用价值。