论文部分内容阅读
即将推出的第五代无线通信系统有望在蜂窝移动通信之上支持广泛的新兴应用,其关键使用场景之一是超高可靠和低延迟通信(Ultra Reliable and Low Latency Communition,URLLC)。来自学术界和工业界活跃研究人员的一个共同观点是,URLLC将在垂直领域的新服务和应用提供方面发挥重要作用,例如工厂自动化,自动驾驶等。与URLLC相关的关键性能指标是延迟、可靠性和可用性。显然,达到严格的延迟和可靠性要求是极具挑战的,除了对空口技术的演进外,还需对网络架构进行革新。软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)与网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)作为核心网络架构的重要解决方案,使得网络功能不再依赖专有的硬件,致力于提供灵活多样的服务需求。但NFV技术的引入可能会带来一定性能方面的开销,特别是延迟可能随着网络功能的增加而增长,这种增长对于延迟敏感类服务是不能容忍的。网络功能并行化(Network Function Parallelism,NFP)架构的提出使得进一步降低端到端延迟成为可能,因此研究基于并行网络服务功能链的部署、高可靠以及调度问题至关重要。本文首先针对并行网络服务功能链部署机制进行了研究,在计算和带宽资源受限网络中,合理地部署并行网络服务功能链可降低端到端延迟。针对部署问题,本文以最小化处理延迟和链路延迟为目标,建立数学优化模型,详细描述了基于遗传模拟退火算法的启发式求解思路。仿真结果显示,NFP架构的引入使得服务端到端延迟减少24%以上,同时该部署方案获得更大的服务请求成功概率,但带来了带宽资源的消耗。在部署的基础上,接下来考虑了并行网络服务功能链的可靠性。可靠性是此类业务的另一重要指标,考虑服务的可靠性也是一个至关重要的问题。由于物理节点和虚拟机程序等的不可靠性导致整个服务请求的不可靠,本文采用专有备份机制,提供冗余的虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)备份节点,以提高服务端到端的可靠性。针对该问题,本文以最小化计算资源和带宽资源预留为目标,以URLLC可靠性为约束,建立了整数规划模型。考虑到问题的特殊性,将该问题转换为马尔科夫决策问题,提出基于Q-Learning强化学习求解算法。仿真验证,该方法能够在最低的资源消耗下达到99.999%的可靠性要求,并且考虑了备份切换时带来的延迟增加。最后本文考虑到较多URLLC业务通过移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络提供,研究了MEC网络中低延迟调度问题。在资源极为稀缺的MEC网络中,合理地调度并行网络服务功能链可使得计算资源利用率最大化,服务完成延迟最小化。尽管针对VNF的部署和调度问题引起了广泛关注,但是现有的研究仅考虑服务中的VNF之间的优先约束,缺乏服务之间的交互。考虑到网络功能可并行执行,提出并行网络服务功能链的高效部署和抢占式调度策略。本文将该问题建模为整数规划问题,采用分枝定界算法求解最优解,为降低问题的求解复杂度,提出VNS启发式调度算法。通过仿真验证,该算法取得与最优解相近的解,更适用于多个并行网络服务功能链的映射和调度。同时,网络功能并行和抢占式映射调度均可降低延迟。