【摘 要】
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随着网络需求的多样化、个性化,统一标准制式的网络已不适用于如今的网络环境。针对动态变化的网络需求,网络供应商需为用户提供性能优异、定制化的网络服务,保证网络业务的服务质量。NFV和SDN引发了网络技术更新革命,NFV技术解除了网络软硬件设备的之间的耦合,实现了将网络功能部署在虚拟网络服务器上。SDN技术以SDN控制器为代理对网络流量进行动态调整与分配。本文主要研究了服务功能链的迁移算法及虚拟网络路
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随着网络需求的多样化、个性化,统一标准制式的网络已不适用于如今的网络环境。针对动态变化的网络需求,网络供应商需为用户提供性能优异、定制化的网络服务,保证网络业务的服务质量。NFV和SDN引发了网络技术更新革命,NFV技术解除了网络软硬件设备的之间的耦合,实现了将网络功能部署在虚拟网络服务器上。SDN技术以SDN控制器为代理对网络流量进行动态调整与分配。本文主要研究了服务功能链的迁移算法及虚拟网络路由算法。本文主要做了以下两个方面的工作:（1）针对NFV网络,为了实现SFC迁移节点资源负载均衡、业务功能弹性部署,提出了一种基于预计算与实时计算相协调的带宽资源感知迁移算法。迁移算法借助资源感知算法RAIL感知节点的资源占用情况,根据感知情况针对性地选择迁移目的节点。因触发VNF迁移的资源约束种类众多,在迁移算法中引入多目标决策算法TOPSIS。为解决多目标决策算法产生的实时计算量,在迁移算法中引入预计算机制,预计算机制降低了实时计算成本。仿真结果显示,该算法在保证较低迁移成本的前提下有效地解决了网络负载失衡问题。（2）针对SDN环境中智能路由规划问题,设计了流量负载均衡的路由选择模型。将多臂老虎机学习问题应用到路由规划选择中,设计了基于多臂老虎机的路由决策MDP。接着提出了基于多臂老虎机的MAB-routing动态路由算法。仿真实验中,对比MAB-routing算法与Q-learning算法、迪杰斯特拉算法网络路由规划的性能。通过实验仿真证明,MAB-routing算法在提升网络链路利用率,平衡链路带宽、时延、数据丢包率方面有一定的优势。
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