网络虚拟化环境下,底层网络的透明性造成虚拟网提供商不能诊断所有的虚拟网服务故障.为解决此问题,提出了基于映射关系的虚拟网服务故障传播模型.针对故障传播模型中故障集与症状集较大、网络环境动态和噪声大而导致的已有诊断算法误报...网络虚拟化环境下,底层网络的透明性造成虚拟网提供商不能诊断所有的虚拟网服务故障.为解决此问题,提出了基于映射关系的虚拟网服务故障传播模型.针对故障传播模型中故障集与症状集较大、网络环境动态和噪声大而导致的已有诊断算法误报率高、时间复杂度高的问题,基于网络虚拟化环境下症状内在相关性特点,提出了一种新的基于症状内在相关性的虚拟网服务故障诊断算法SFDoIC(service fault diagnosis algorithm based on inherent correlation among symptoms).仿真实验结果表明,SFDoIC算法能够很好地解决底层网络透明性造成的虚拟网服务故障难以定位的问题.SFDoIC算法可以有效地降低诊断算法的误报率,显著缩短诊断算法的运行时间.展开更多
网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)旨在以软件的方式实现网络功能从而替代传统网络中的专有硬件设备.为了应对日益增长的资源密集型需求,面向软件的网络功能虚拟化带来了如虚拟网络功能的管理、低延迟的调度和虚拟...网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)旨在以软件的方式实现网络功能从而替代传统网络中的专有硬件设备.为了应对日益增长的资源密集型需求,面向软件的网络功能虚拟化带来了如虚拟网络功能的管理、低延迟的调度和虚拟网络资源分配等问题.虚拟网络功能调度问题本身为NP-hard,在虚拟网络功能资源调度延迟的特定问题上,为保证良好的用户体验,需要确保网络资源被合理地分配和协调以防止资源的过度供应和保持端到端低延迟.针对网络资源调度的延时问题建立了以最小化资源调度总体服务延迟为目标的整数线性规划模型.此外,为了满足网络动态性较高的特性,设计了一种基于贪婪的启发式算法,此算法首先构建辅助图,然后根据考虑到网络传播时延影响的不同业务链之间的时延影响分析来选择资源调度方案,并且对很多点处理功能采用了多路传输的方式.最终的实验结果表明:所提算法可以有效地指导模型的求解,在降低网络总体服务延时方面比之前相关研究有5%～15%的性能提升.展开更多
随着软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术的快速发展,互联网必将长期处于传统网络设备和SDN设备共存的混合SDN网络状态。混合SDN网络中的路由节能研究是一项关键的工作。文中提出了一种基于遗传算法的混合软件定义网络路由...随着软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术的快速发展,互联网必将长期处于传统网络设备和SDN设备共存的混合SDN网络状态。混合SDN网络中的路由节能研究是一项关键的工作。文中提出了一种基于遗传算法的混合软件定义网络路由节能算法(Hybrid Software Defined Network Energy Efficient Routing Algorithm Based on Genetic Algorithm,EEHSDNGA)。文中致力于解决两方面的问题:1)如何在网络中有选择性地将传统网络设备升级为SDN设备;2)如何选择性地关闭链路。对于第一个问题,利用遗传算法进行解决。针对第二个问题,文中提出了链路关键度模型,即根据链路的重要性逐个关闭网络中的链路。实验结果表明,在Abilene网络中,EEHSDNGA的节能比率可达36%;在Geant网络中,EEHSDNGA的节能比率高达42.5%。EEHSDNGA的节能效果远远优于LF,HEATE和EEGAH的节能效果。展开更多
文摘网络虚拟化环境下,底层网络的透明性造成虚拟网提供商不能诊断所有的虚拟网服务故障.为解决此问题,提出了基于映射关系的虚拟网服务故障传播模型.针对故障传播模型中故障集与症状集较大、网络环境动态和噪声大而导致的已有诊断算法误报率高、时间复杂度高的问题,基于网络虚拟化环境下症状内在相关性特点,提出了一种新的基于症状内在相关性的虚拟网服务故障诊断算法SFDoIC(service fault diagnosis algorithm based on inherent correlation among symptoms).仿真实验结果表明,SFDoIC算法能够很好地解决底层网络透明性造成的虚拟网服务故障难以定位的问题.SFDoIC算法可以有效地降低诊断算法的误报率,显著缩短诊断算法的运行时间.
文摘网络功能虚拟化(network function virtualization,NFV)旨在以软件的方式实现网络功能从而替代传统网络中的专有硬件设备.为了应对日益增长的资源密集型需求,面向软件的网络功能虚拟化带来了如虚拟网络功能的管理、低延迟的调度和虚拟网络资源分配等问题.虚拟网络功能调度问题本身为NP-hard,在虚拟网络功能资源调度延迟的特定问题上,为保证良好的用户体验,需要确保网络资源被合理地分配和协调以防止资源的过度供应和保持端到端低延迟.针对网络资源调度的延时问题建立了以最小化资源调度总体服务延迟为目标的整数线性规划模型.此外,为了满足网络动态性较高的特性,设计了一种基于贪婪的启发式算法,此算法首先构建辅助图,然后根据考虑到网络传播时延影响的不同业务链之间的时延影响分析来选择资源调度方案,并且对很多点处理功能采用了多路传输的方式.最终的实验结果表明:所提算法可以有效地指导模型的求解,在降低网络总体服务延时方面比之前相关研究有5%～15%的性能提升.
文摘随着软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术的快速发展,互联网必将长期处于传统网络设备和SDN设备共存的混合SDN网络状态。混合SDN网络中的路由节能研究是一项关键的工作。文中提出了一种基于遗传算法的混合软件定义网络路由节能算法(Hybrid Software Defined Network Energy Efficient Routing Algorithm Based on Genetic Algorithm,EEHSDNGA)。文中致力于解决两方面的问题:1)如何在网络中有选择性地将传统网络设备升级为SDN设备;2)如何选择性地关闭链路。对于第一个问题,利用遗传算法进行解决。针对第二个问题,文中提出了链路关键度模型,即根据链路的重要性逐个关闭网络中的链路。实验结果表明,在Abilene网络中,EEHSDNGA的节能比率可达36%;在Geant网络中,EEHSDNGA的节能比率高达42.5%。EEHSDNGA的节能效果远远优于LF,HEATE和EEGAH的节能效果。
