保持节点相邻的虚拟网络映射算法

网络虚拟化技术的应用依赖于将虚拟网络映射到底层基础设施的虚拟网络映射算法。现有虚拟网络映射算法的物理资源使用率较低,对于映射结果的优化较少。基于此,本文提出并设计实验证明了一种保持节点相邻的虚拟网络映射算法。该算法可以在略微降低映射效率的情况下,尽可能地保持相邻的虚拟节点在实际物理网络中的相邻,从而大大地缩短了物理链路,提高了物理资源的利用率;同时优化映射结果,提高了虚拟网络的工作效率,从而提高了服务质量。     

基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法

虚拟网络映射问题是网络虚拟化的关键问题,以往研究大多注重虚拟网络链路的映射,然而,物理节点资源在物理网络中也是有限的.本文提出的基于节点分割的两阶段虚拟网络映射算法,能够将虚拟网络节点映射到多个底层物理节点上,根据映射得到的物理节点并结合路径分割思想将链路映射到多条底层物理路径上,整个过程能够有效地利用物理节点与链路的资源碎片,提高物理网络的资源利用率,提高虚拟网络的映射效率.     

基于DPSO负载可控的虚拟网络映射算法

针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题,以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标,将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合,提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源利用率的前提下节约了物理链路的带宽资源,缩短了虚拟链路的映射过程.仿真实验表明,在保证网络负载的前提下,获得了较好的物理节点利用率,提高了虚拟网络的收益成本比.     

基于DPSO负载可控的虚拟网络映射算法

针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题，以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标，将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合，提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源利用率的前提下节约了物理链路的带宽资源，缩短了虚拟链路的映射过程.仿真实验表明，在保证网络负载的前提下，获得了较好的物理节点利用率，提高了虚拟网络的收益成本比.     

高效节能的虚拟网络重构算法

针对虚拟网络映射中的能耗问题,根据虚拟网络重构特征以及节点和链路的能耗特性,建立虚拟网络重构优化模型。通过设置底层物理网络的资源利用率阈值,周期性地将资源利用率大于高阈值和小于低阈值物理节点和物理链路上映射的虚拟节点和虚拟链路迁移到能耗增幅较小的物理节点和物理链路上,并采用节点、链路休眠和唤醒机制,动态地调整网络中活动物理节点和物理链路数量。模拟结果表明:EE-VNR算法有效地均衡了底层物理网络中节点和链路的负载水平,提高了虚拟网络请求接受率,大大地降低了虚拟网络映射的系统能耗。     

基于虚拟力的无线传感器网络分簇部署策略

为提高大规模密集部署的无线传感器网络节点覆盖率,提出了一种基于虚拟力的节点分簇动态部署策略.将传统基于虚拟力的节点动态部署分成簇间部署与簇内部署两阶段,以达到打破网络中部节点受力平衡、降低部署过程中簇间干涉、提高节点覆盖率的目的.利用二元感知模型对算法进行仿真,结果表明,相比于传统VPF算法及VFA算法,该策略在随机部署大量密集节点的网络中具有较快的收敛速度与显著的优化效果,覆盖率最终可达90%以上,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求.     

满足链路约束的拓扑聚集度虚拟网络映射算法

高效的虚拟网络映射算法能提高网络收益,降低物理资源的消耗。假如一个虚拟网络能够被满足映射,那么它对物理节点资源的消耗是固定的,对资源消耗的总大小取决于链路映射。为减少链路资源消耗,相邻的虚拟节点在被映射后应该是接近的。本文提出基于满足链路约束的拓扑聚集度映射算法。该算法在计算汇聚度时考虑节点间的链路请求,是一阶段映射算法。此外,本文根据图的广度优先搜索对虚拟节点排名,使连续映射的虚拟节点有较高的关联性。仿真实验表明,所提出的算法提高了长期网络收益和收益花费比。     

基于物联网的资源映射算法研究

在物联网环境下,大量物品通过各种传感技术加入到网络中。如何有效地组织和管理日益增加的物理资源,如何满足多样化的物联网应用需求,将成为物联网发展中一个非常重要的问题。网络虚拟化技术通过有效地管理虚拟用户请求到物理资源的映射来达到充分共享物理资源的目的,在解决该物联网问题时体现出它的优势。在现有互联网虚拟网络映射算法的基础上,针对物联网环境中物理节点所呈现的异构性特点,提出了一种基于物联网的虚拟网络到物理网络的资源映射算法。     

节点删除法的虚拟网络映射算法

虚拟网络映射是虚拟网络研究的关键内容,传统的贪婪算法在映射成功率和降低网络负载方面存在不足.将系统科学研究方法引入到虚拟网映射中,提出一种基于节点删除法的虚拟网络映射算法,根据节点删除对网络连通的影响程度来对网络节点进行排序,同时不断更新节点的状态,优先选择空闲节点进行资源分配.仿真实验表明,该文算法不仅能提高映射成功率,同时也能显著提升网络负载的均衡性能.     

基于最小代价的跨域虚拟网络映射算法

针对多个自治域网络环境中的虚拟网络映射问题,提出了基于最小代价的跨域虚拟网络映射(MC-VNE)算法.首先根据虚拟网络的约束条件,计算每个虚拟节点的可用物理节点集合,然后利用最小权重路由算法,计算出每条虚拟链路的可用映射物理路径集合.借鉴克鲁斯卡尔最小生成树算法思想,依次在可用映射物理路径集合选择最小权重物理路径,然后将对应的虚拟链路映射到该物理路径上,并协调完成虚拟节点的映射操作.仿真结果表明,MC-VNE算法有效地降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率.     

网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法.基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降.在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输的同时,有效利用网络切片中虚拟网络功能的无标签观测信息检测物理节点异常.     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

虚拟力导向多粒子群算法的WSNs部署策略

为了优化无线传感器网络节点部署性能,在粒子进化的多粒子群算法的基础上结合虚拟力方法,提出了一种虚拟力导向多粒子群算法的部署策略。该策略通过节点间的虚拟力影响多粒子群算法的速度更新过程,指导粒子进化,采用多个粒子群独立搜索解空间,有效地避免了＂早熟＂问题,从而最大限度地优化了网络的覆盖率。仿真结果表明,与虚拟力算法和多粒子群算法相比,该算法在覆盖率、迭代次数和部署时间等方面具有更好的性能。     

面向5G的网络切片管理方案

随着5G愿景和概念的清晰,网络切片已逐渐成为解决多种使用场景的潜在方案,但在多个网络实例共存的情况下,网络的管理和用户对网络的附着将面临诸多问题。基于5G的发展趋势与其关键技术,提出一种以网络切片管理器为核心的管理方案。借助网络功能虚拟化技术实现网络切片创建与修改的完全自动化;在多个网络实例共存的情况下,网络切片选择模块辅助用户实现网络附着。该体系将网络分为了基础资源、网络实例和业务三层,并形成开放的平台,使得每一层都将可以单独作为服务进行出售、租赁和管理。这将改变现有电信领域的商业模式,并为其运维带来更多的灵活性。     

5G切片化网络中基于吞吐量最大化的用户切换机制

第五代无线通信系统(the fifth generation,5G)利用网络功能虚拟化(network function virtualization, NFV)和软件定义网络(software defined network, SDN)2项技术将网络进行了切片划分,让用户接入不同服务质量(quality of service,QoS)保障的虚拟网络切片以获得服务。为了解决切片化网络中由于用户移动性而导致的切片重新接入问题,提出了最大化网络吞吐量的用户切换机制来降低越区切换对已有网络切片的影响。该机制根据用户业务类型的QoS服务等级筛选备选接入站点的归属切片,运用贪心算法选择能为用户提供最大数据传输速率的切片接入服务,在网络切片代理的体系架构下完成切换过程的控制和管理。在与功率接入、负载接入和随机接入3种切换方案的性能对比中,相关仿真结果表明,随着越区用户数目和网络切片类型的增加,所提方案在保证较高网络吞吐量的同时,切换成功率始终维持在80%以上,远优于其他3种方案。     

优化人工蜂群算法的跨域虚拟网络映射算法

针对跨域虚拟网络映射问题,提出一种基于优化人工蜂群算法的跨域虚拟网络映射算法.该算法采用集中管理、分布控制的方式实现物理网络资源的有效利用,并就人工蜂群算法收敛速度慢、局部最优缺点,提出寻优能力更强的优化人工蜂群算法进行域间映射请求的划分.实验结果表明:与LID-MVNE算法、Policy-MVNE算法、GA-MVNE算法相比,所提算法能够以更小的额外开销、更少的划分时间实现更高的接受率.     

思科高端防火墙模块在校园网的应用

根据校园网速度快和规模大的特点,在保护网络安全上需要使用高性能的千兆防火墙,以满足日益增长的网络带宽需要.对于防火墙安全策略的合理配置和方便管理,能更有效地保护网络安全.随着防火墙技术的发展,对于思科高端防火墙模块是直接安装在交换机上的模块,使用了虚拟防火墙技术,没有物理网络端口,而是使用VLAN连接交换机,在配置和管理上有别于常规防火墙,在规划和实施时更应考虑总体的安全性和管理的有效性.通过灵活地使用防火墙,进一步保护校园网的安全.