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随着云计算、物联网、5G等新兴技术的快速发展,传统的Internet架构开始逐步僵化。目前人们追求的网络服务是面向差异化服务质量需求(Quality of Service,QoS)的,Internet架构只提供“尽力而为”的交付,不能很好地服务于用户。为解决上述问题,在网络虚拟化技术背景下设计一种高效的虚拟网络映射方案是一种可靠途径。其中跨域网络映射是虚拟网络嵌入算法研究的重点。基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)的虚拟网络技术框架,面对差异化的QoS需求,本文提出了新的基于需求感知的跨域虚拟网络映射算法。目前在跨域虚拟网络映射问题中所面临的差异化QoS需求主要包括成本、时延和带宽三大方面。面向差异化服务质量需求的跨域虚拟网络映射算法分为成本感知的跨域虚拟网络映射算法,时延感知的跨域虚拟网络映射算法和带宽感知的跨域虚拟网络映射算法。以上算法使用全局控制器和局部控制器协同合作的工作模型,创新性地对跨域映射算法进行研究。
针对最大化运营商收益,降低虚拟网络映射成本的问题,提出了一种成本感知的跨域虚拟网络映射算法(CA-VNE)。该算法以最小化映射代价为目标,首先利用虚拟网络请求切分算法对全局控制器收到的虚拟网络请求进行切分,之后,进行网络拓扑抽象,利用提出的估计平均嵌入代价公式对候选物理节点进行排序。在域内映射阶段,利用粒子群算法确定候选物理节点,在局部控制器下完成域内映射。最后,进行跨域资源分配,在该阶段域间链路映射算法完成各个物理域之间的链路映射,最终实现成本的感知的跨域虚拟网络的映射过程。仿真实验结果表明该算法大幅降低了嵌入代价,具备良好的稳定性和扩展性。
针对低延迟的跨域虚拟网络映射需求,提出了一种时延感知的跨域虚拟网络映射算法(DA-VNE)。该算法首先利用全局控制器对虚拟网络请求进行切分,在候选节点选择算法中,定义了一个时延单位DelayUnit来度量候选物理节点的时延属性,以选择时延单位DelayUnit最小的物理节点作为候选物理节点。全局控制器在局部控制器上传的信息支持下,利用粒子群算法进行虚拟网络的预映射。在全局控制器的控制下利用Floyd算法进行域间链路的映射。仿真结果表明,随着虚拟网络请求数量的增长,该算法在虚拟网络请求的总体时延、节点时延和链路时延上均趋于稳定,且优于多目标优化算法和时延预估算法。
针对高带宽需求的跨域虚拟网络映射问题,提出了一种带宽感知的跨域虚拟网络映射算法(BWA-VNE)。首先本地控制器依据预估映射代价公式和带宽值较大的链路选择候选节点。然后全局控制器根据本地控制器上传的信息,利用虚拟网络预映射算法对节点进行预映射。之后本地控制器再根据链路带宽值完成域内映射。最后由全局控制器完成域间链路映射算法。仿真结果表明,该算法所选择的链路平均带宽高于每个域内的链路平均带宽,能够将虚拟链路映射到物理网络中带宽较大的那些链路上,从而提高了虚拟网络的整体带宽。
针对最大化运营商收益,降低虚拟网络映射成本的问题,提出了一种成本感知的跨域虚拟网络映射算法(CA-VNE)。该算法以最小化映射代价为目标,首先利用虚拟网络请求切分算法对全局控制器收到的虚拟网络请求进行切分,之后,进行网络拓扑抽象,利用提出的估计平均嵌入代价公式对候选物理节点进行排序。在域内映射阶段,利用粒子群算法确定候选物理节点,在局部控制器下完成域内映射。最后,进行跨域资源分配,在该阶段域间链路映射算法完成各个物理域之间的链路映射,最终实现成本的感知的跨域虚拟网络的映射过程。仿真实验结果表明该算法大幅降低了嵌入代价,具备良好的稳定性和扩展性。
针对低延迟的跨域虚拟网络映射需求,提出了一种时延感知的跨域虚拟网络映射算法(DA-VNE)。该算法首先利用全局控制器对虚拟网络请求进行切分,在候选节点选择算法中,定义了一个时延单位DelayUnit来度量候选物理节点的时延属性,以选择时延单位DelayUnit最小的物理节点作为候选物理节点。全局控制器在局部控制器上传的信息支持下,利用粒子群算法进行虚拟网络的预映射。在全局控制器的控制下利用Floyd算法进行域间链路的映射。仿真结果表明,随着虚拟网络请求数量的增长,该算法在虚拟网络请求的总体时延、节点时延和链路时延上均趋于稳定,且优于多目标优化算法和时延预估算法。
针对高带宽需求的跨域虚拟网络映射问题,提出了一种带宽感知的跨域虚拟网络映射算法(BWA-VNE)。首先本地控制器依据预估映射代价公式和带宽值较大的链路选择候选节点。然后全局控制器根据本地控制器上传的信息,利用虚拟网络预映射算法对节点进行预映射。之后本地控制器再根据链路带宽值完成域内映射。最后由全局控制器完成域间链路映射算法。仿真结果表明,该算法所选择的链路平均带宽高于每个域内的链路平均带宽,能够将虚拟链路映射到物理网络中带宽较大的那些链路上,从而提高了虚拟网络的整体带宽。