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题名基于强化学习的5G网络切片虚拟网络功能迁移算法
被引量：21
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作者
唐伦
周钰
谭颀
魏延南
陈前斌
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期669-677,共9页
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基金
国家自然科学基金(61571073)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M201800601)~~
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文摘
针对5G网络切片架构下业务请求动态性引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文首先建立基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的随机优化模型以实现多类型服务功能链(SFC)的动态部署,该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标,同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束。其次,为了克服优化模型中难以准确掌握系统状态转移概率及状态空间过大的问题,该文提出了一种基于强化学习框架的VNF智能迁移学习算法,该算法通过卷积神经网络(CNN)来近似行为值函数,从而在每个离散的时隙内根据当前系统状态为每个网络切片制定合适的VNF迁移策略及CPU资源分配方案。仿真结果表明,所提算法在有效地满足各切片QoS需求的同时,降低了基础设施的平均能耗。
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关键词
5G网络切片
虚拟网络功能迁移
强化学习
资源分配
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Keywords
5G network slicing
Virtual Network Function(VNF) migration
Reinforcement learning
Resource allocation
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名拓扑与资源感知的虚拟网络功能迁移方法
被引量：2
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作者
阳勇
孟相如
康巧燕
韩晓阳
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机构
空军工程大学信息与导航学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第11期2161-2170,共10页
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基金
国家自然科学基金(61873277)
陕西省重点研发计划项目(2020-GY-026)。
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文摘
针对网络功能虚拟化环境中网络出现负载失衡的问题,提出一种拓扑与资源感知的虚拟网络功能迁移方法(TRA-VNFM)。首先,根据底层网络的计算、存储和转发资源占用情况,设置两级动态阈值对物理节点的过载程度进行分类,同时制定相应的迁移判定条件并计算出待迁移目的节点集。其中高过载节点优先实施迁移且有更低的迁移成功条件。其次,针对过载节点上部署的虚拟网络功能,利用资源感知算法对其迁移权重进行设定,占用过载资源越多的虚拟网络功能迁移权重越大,结合迁移权重和资源需求选择出待迁移虚拟网络功能。最后,采用极值交互的拓扑感知算法综合考虑各类资源占用情况、处理时延以及拓扑属性,对待迁移目的节点集中的节点进行评价,将评价最高的节点作为迁移目的节点。仿真实验表明,与以往虚拟网络功能迁移方法相比,该方法不仅降低了迁移时间,还在服务功能链的平均时延、网络的收益开销比与负载均衡程度方面有较好的性能。
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关键词
网络功能虚拟化(NFV)
虚拟网络功能(VNF)迁移
负载均衡
极值交互
拓扑与资源感知
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Keywords
network function virtualization(NFV)
virtual network function(VNF)migration
load balancing
extreme value interaction
topology and resource awareness
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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