在可预见的未来,各种各样新颖的网络服务和应用将会兴起。传统的互联网因为其自身的僵化问题而无法满足这些新兴网络服务的需求。为了有效解决互联网僵化问题,学术界和工业界引进了网络虚拟化技术。在网络虚拟化技术研究中,有一个重要的技术问题需要解决,即如何将多个异构虚拟网络服务高效地映射到整个底层物理网络中。这个问题在学术界被称为虚拟网络映射问题。因为虚拟网络映射存在多个维度的资源约束,所以虚拟网络映射问题被证明是一个NP难问题。本文首先对网络虚拟化技术和虚拟网络映射问题及算法进行了综述,包括网络虚拟化技术的起源、相关技术和商业模型等。紧接着,本文对虚拟网络映射问题从底层物理网络、虚拟网络需求、映射函数、映射目标、性能指标等方面进行了详细建模。在对国内外现有的虚拟网络映射算法进行了简要综述之后,本文将现有的虚拟网络映射算法依据优化策略的不同分为三类:精确解算法类、启发式算法类和元启发算法类。本文讨论了现有的精确解算法和元启发虚拟网络映射算法的优势和劣势,找到其存在的问题和研究瓶颈。因为精确解算法和元启发算法存在高计算复杂度的缺陷,而启发式算法能够在多项式时间内完成虚拟网络映射方案的计算,所以,启发式算法有很大的研究价值和应用价值。此外,未来的虚拟网络服务需求是不可预见的、动态的和多变的。因此,每个虚拟网络服务需求需要在尽可能短的时间内完成部署和实现。基于上述研究背景,本文重点研究启发式虚拟网络映射算法。根据不同的映射目标,本文提出了四个启发式算法。本文提出的四个启发式算法的创新点集中在如下四个方面:首先,针对现有的启发式虚拟网络映射算法只考虑单一节点拓扑属性和局部网络资源而导致低虚拟网络映射成功率的缺陷,本文提出了一种基于多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法。本启发式算法考虑的拓扑属性有:节点度、节点链路强度、节点间距离、节点亲密度、链路强度和链路干扰。本启发式算法考虑的全局网络资源有:节点容量和链路带宽。通过量化这些拓扑属性和资源并采用谷歌网页排序的方法,本启发式算法能够求出稳定的节点排序值。现有的虚拟网络映射研究表明节点排序值越高,该节点的映射能力就越强。因此,本文提出的启发式算法能够更好地选出映射能力强的节点并协调虚拟网络映射。仿真结果表明本文提出的启发式算法比之前的启发式算法提高了虚拟网络映射的映射成功率、收益支出比、节点容量利用率和链路带宽利用率。其次,针对大部分启发式算法只注重提高虚拟网络映射成功率而忽略降低底层物理网络的能耗,以及学术界提出的节能算法只考虑了在局部单一底层网络下完成虚拟网络映射的缺陷,本文提出了一种能够在多个分布式底层物理网络完成虚拟网络映射并节约底层物理网络能耗的启发式算法。通过对底层物理网络元件和不同地域的电价进行分析建模,本文首先建立了合理的虚拟网络映射能耗模型。之后,本文提出了多底层物理网络的节能算法。本文提出的多底层网络节能算法不仅量化了网络拓扑属性和能耗相关属性,也采用了网络元件整合的方法。本节能算法旨在确保虚拟网络映射成功率的同时,能够最小化虚拟网络映射的能耗。仿真结果表明本文提出的节能算法与现有的节能算法相比,不仅能够在多分布底层物理网络下完成虚拟网络映射,还能够节约虚拟网络映射的能耗。紧接着,针对现有启发式虚拟网络映射算法都是静态,只满足资源需求且无法灵活调整初始映射结果,而导致不能满足虚拟网络Qo S性能指标的缺陷,本文提出了一种能够动态地调整已映射虚拟网络元件的位置和优化初始映射结果的虚拟网络映射算法。本动态算法由两个子算法组成:多拓扑属性和全局网络资源子算法和动态网络元件调整子算法。当完成某一个虚拟网络的初步映射,本算法将会检查该虚拟网络的映射结果。如果该虚拟网络某一个元件的Qo S指标没有达到要求,本算法将会执行动态调整直至该虚拟网络所有的资源和Qo S需求都被满足。仿真结果表明本动态调整虚拟网络映射算法与现有的动态不可调整启发式算法相比,既提高了长期虚拟网络映射成功率和底层物理网络资源利用率,又满足了虚拟网络服务的Qo S性能指标。最后,如何对不同拓扑结构和资源需求的虚拟网络做出个性化且高效的映射是一个值得研究的问题。目前存在的虚拟网络映射算法采用的都是“一对所有”模式来映射所有虚拟网络服务需求。这样的映射算法将会导致低效网络映射质量和低底层物理网络资源利用率。本文创新性地提出了一种面向个性化虚拟网络的启发式映射算法。当任意用户提出一个虚拟网络服务需求,本算法首先采用分类子算法对该虚拟网络需求进行分类。分类子算法能够将该虚拟网络分为时延优先类或者资源需求优先类或者一般类。在完成该虚拟网络的分类之后,本算法将调用合适的映射子算法对该虚拟网络需求进行高效的映射和资源分配。仿真结果表明本文提出的面向个性化虚拟网络映射算法与现有的启发式算法相比,既提高了长期虚拟网络映射成功率,又提高了底层物理网络资源利用率。
基本信息
| 题目 | 网络虚拟化环境下虚拟网络映射算法研究 |
| 文献类型 | 博士论文 |
| 作者 | 曹浩彤 |
| 作者单位 | 南京邮电大学 |
| 导师 | 杨龙祥 |
| 文献来源 | 南京邮电大学 |
| 发表年份 | 2020 |
| 学科分类 | 信息科技 |
| 专业分类 | 互联网技术 |
| 分类号 | TP393.01 |
| 关键词 | 网络虚拟化,虚拟网络映射,异构虚拟网络,优化策略,网络拓扑,网络资源,高能效,动态调整,面向服务 |
| 总页数： | 140 |
| 文件大小： | 5397K |
论文目录
| 摘要 |
| Abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与目标 |
| 1.3 本文的主要贡献 |
| 1.4 本文的组织架构 |
| 第二章 网络虚拟化技术及虚拟网络映射问题综述 |
| 2.1 网络虚拟化技术综述 |
| 2.1.1 虚拟化相关技术 |
| 2.1.2 商业模型 |
| 2.2 虚拟网络映射问题 |
| 2.2.1 虚拟网络映射问题模型 |
| 2.2.2 虚拟网络映射过程 |
| 2.2.3 虚拟网络映射目标 |
| 2.2.4 虚拟网络映射性能指标 |
| 2.3 虚拟网络映射算法综述和分类 |
| 2.3.1 国内外研究现状 |
| 2.3.2 虚拟网络映射算法分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多网络拓扑属性和全局网络资源的节点排序算法 |
| 3.2.1 网络拓扑属性和网络资源 |
| 3.2.2 节点排序方法 |
| 3.3 多网络拓扑属性和全局网络资源的启发式算法 |
| 3.3.1 直接启发式子算法 |
| 3.3.2 稳定启发式子算法 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 |
| 3.4.1 实验环境和参数设置 |
| 3.4.2 实验结果和分析讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 3.5.1 算法小结 |
| 3.5.2 未来工作 |
| 第四章 基于多个底层物理网络和高能效的启发式算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多个底层物理网络下的节能映射 |
| 4.2.1 多物理网络下的虚拟网络映射 |
| 4.2.2 虚拟网络映射的能耗模型 |
| 4.3 多底层物理网络下的高能效启发式虚拟网络映射算法 |
| 4.3.1 虚拟节点映射方案 |
| 4.3.2 虚拟链路映射方案 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 |
| 4.4.1 实验环境与参数设置 |
| 4.4.2 实验结果与分析讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 4.5.1 算法小结 |
| 4.5.2 未来工作 |
| 第五章 基于动态在线映射和QoS需求调整的启发式算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态在线映射和QoS驱动调整的启发式映射算法 |
| 5.2.1 动态在线映射 |
| 5.2.2 QoS性能驱动调整 |
| 5.3 实验仿真与结果分析 |
| 5.3.1 实验环境和参数设置 |
| 5.3.2 实验结果和分析讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.4.1 算法小结 |
| 5.4.2 未来工作 |
| 第六章 基于个性化虚拟网络服务需求的启发式算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于个性化虚拟网络服务需求的启发式映射算法 |
| 6.2.1 虚拟网络分类子算法 |
| 6.2.2 分类后的虚拟网络映射子算法 |
| 6.3 实验仿真与结果分析 |
| 6.3.1 实验环境和参数设置 |
| 6.3.2 实验结果和分析讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 6.4.1 算法小结 |
| 6.4.2 未来工作 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 程序清单 |
| 附录2 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录3 攻读博士学位期间申请的专利 |
| 附录4 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
参考文献
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