基于深度强化学习的服务功能链可靠部署算法

针对当前关于服务功能链(SFC)的部署问题都未考虑到虚拟网络功能(VNF)的失效重要度,该文提出了基于深度强化学习的SFC可靠部署算法。首先建立VNF和虚拟链路可靠映射模型,为重要的VNF设置高可靠性需求,并通过链路部署长度限制尽可能保证虚拟链路可靠性需求。其次,以负载均衡为资源协调原则,与VNF可靠性联合优化,最终使用深度强化学习得到服务功能链部署策略。另外,提出了基于重要度的节点备份和链路备份策略,用于应对部署过程中VNF/链路可靠性难以满足的情况。仿真结果表明,该文的可靠部署算法在保证可靠性需求的基础上能够有效减少SFC失效损失,同时使虚拟网络更加稳定可靠。     

基于重叠网络结构的服务功能链时空优化编排策略

网络功能虚拟化(NFV)的引入大幅降低了互联网业务的运营成本。针对现有的服务功能链(SFC)编排方法无法在优化底层资源的同时保证业务时延性能的问题,该文提出一种基于重叠网络结构的SFC时空优化编排策略。在将计算、网络资源与细粒度时延约束纳入考虑的基础上,该策略通过建立重叠网络模型实现了计算与网络资源的分离,将构建SFC所需的资源开销与相关时延共同抽象化为重叠网络链路权重,从而使SFC编排问题转化为易于求解的最短路径问题。对于需要批量处理的SFC集合设计了基于重叠网络的模拟退火迭代优化编排算法(ONSA)。通过对比实验证明了该策略下编排方案的平均端到端时延、链路资源占用率与运营开销相对其他方案分别降低29.5%, 12.4%与15.2%,请求接受率提高22.3%,虚拟网络功能(VNF)负载均衡性能得到显著提升。     

基于深度确定性策略梯度的虚拟网络功能迁移优化算法

针对NFV/SDN架构下,服务功能链(SFC)的资源需求动态变化引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文提出一种基于深度强化学习的VNF迁移优化算法.首先,在底层CPU、带宽资源和SFC端到端时延约束下,建立基于马尔可夫决策过程(MDP)的随机优化模型,该模型通过迁移VNF来联合优化网络能耗和SFC端到端时延.其次,由于状态空间和动作空间是连续值集合,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的VNF智能迁移算法,从而得到近似最优的VNF迁移策略.仿真结果表明,该算法可以实现网络能耗和SFC端到端时延的折中,并提高物理网络的资源利用率.     

5G网络切片场景中基于预测的虚拟网络功能动态部署算法

针对无线虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致虚拟资源分配的不合理,该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链(SFC)的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑虚拟网络功能(VNF)的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于最大最小蚁群算法(MMACA)的虚拟网络功能动态部署方法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表明,该文提出的基于LSTM神经网络预测模型能够获得很好的预测效果,实现了网络的在线监测;基于MMACA的VNF部署方法有效降低了比特丢失率的同时也降低了整体VNF调度产生的平均端到端时延。     

面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法

针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求,该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下,首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合;其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合,实现负载均衡,提高SFC可靠性;然后通过跳数约束进行优化,进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延;最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列,取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择,采用K-最短路径算法。仿真实验表明,该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比,增强了SFC可靠性,降低了端到端时延,减小了平均带宽开销。     

移动边缘计算中服务功能链的自适应优化部署策略

为解决移动边缘计算中面向用户的服务功能链（Service Function Chain,SFC）部署成本开销过大、时延过长问题,提出了针对SFC的支出成本与时延联合自适应优化的部署策略。首先,在虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）节点选取阶段,考虑路径损耗这一无线信道衰落问题,根据有线用户与无线用户的位置情况,选择当前最佳节点以降低SFC的响应时延。其次,在服务节点配置阶段,根据用户请求处理的数据内容的新鲜度记录,自适应动态增加和删减相应的缓存,利用资源感知算法在保证数据传递可靠性的同时,减少服务节点的配置个数,降低配置开销。最后,在SFC部署阶段,利用基于KSP（K-shortest Paths）的功耗感知算法确定最佳节点映射排序与通信链路,在减少通信链路重映射的同时还能保证部署的SFC的低成本与低时延。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能够有效降低部署成本与时延,并能对不同用户的SFC部署做到自适应优化,提高了SFC的部署成功率。     

基于深度确定性策略梯度的虚拟网络功能迁移优化算法

针对NFV/SDN架构下,服务功能链(SFC)的资源需求动态变化引起的虚拟网络功能(VNF)迁移优化问题,该文提出一种基于深度强化学习的VNF迁移优化算法。首先,在底层CPU、带宽资源和SFC端到端时延约束下,建立基于马尔可夫决策过程(MDP)的随机优化模型,该模型通过迁移VNF来联合优化网络能耗和SFC端到端时延。其次,由于状态空间和动作空间是连续值集合,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的VNF智能迁移算法,从而得到近似最优的VNF迁移策略。仿真结果表明,该算法可以实现网络能耗和SFC端到端时延的折中,并提高物理网络的资源利用率。     

基于微服务架构的粒度可变服务功能链映射算法

针对5G环境下服务功能链（SFC）端到端时延无法满足时延敏感型应用需求的问题,将传统虚拟网络功能（VNF）拆分成粒度不一的映射单元,提出了基于微服务架构的粒度可变服务功能链映射（VG-SFCM）算法。首先将传统粗粒度的VNF解耦成细粒度的微服务单元,随后通过SFC内冗余微服务单元的合并及SFC间微服务单元的复用,减少微服务单元的实例化,降低SFC的处理时间。仿真结果表明,所提算法在降低平均部署网络成本的同时,其SFC端到端时延相较于传统的映射算法降低了14.81%。     

基于改进深度强化学习的虚拟网络功能部署优化算法

针对网络功能虚拟化/软件定义网络(NFV/SDN)架构下,网络服务请求动态到达引起的服务功能链(SFC)部署优化问题,该文提出一种基于改进深度强化学习的虚拟网络功能(VNF)部署优化算法.首先,建立了马尔科夫决策过程(MDP)的随机优化模型,完成SFC的在线部署以及资源的动态分配,该模型联合优化SFC部署成本和时延成本,同时受限于SFC的时延以及物理资源约束.其次,在VNF部署和资源分配的过程中,存在状态和动作空间过大,以及状态转移概率未知等问题,该文提出了一种基于深度强化学习的VNF智能部署算法,从而得到近似最优的VNF部署策略和资源分配策略.最后,针对深度强化学习代理通过ε贪婪策略进行动作探索和利用,造成算法收敛速度慢等问题,提出了一种基于值函数差异的动作探索和利用方法,并进一步采用双重经验回放池,解决经验样本利用率低的问题.仿真结果表示,该算法能够加快神经网络收敛速度,并且可以同时优化SFC部署成本和SFC端到端时延.     

特征关联的服务功能链可靠性优化算法

针对优化服务功能链(Service Function Chain,SFC)可靠性时资源利用率低的问题,提出了特征关联的服务功能链可靠性优化算法。首先,从底层节点的资源可用率、周边资源密集度、全网中心性评价其作为虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）实例备选节点的优势,从VNF实例的节点度数与带宽流量评价其作为备选对象的优势。其次,逐个对优越性最高的VNF实例选择备份底层节点,直到所有SFC的可靠性满足客户要求。在为VNF实例选择备份底层节点时,提出了基于资源特征关联感知的备份节点选择算法,将当前VNF实例所映射的底层节点与其他待备份VNF实例的底层节点的邻接节点进行关联,为当前VNF实例选择最优备份底层节点的同时,减少为其他待备份VNF实例选择备份底层节点时链路的开销。仿真结果表明,相比于已有算法,该SFC可靠性优化算法下备份实例数降低了约29%,备份带宽资源消耗降低了约42%,SFC接受率提升了约12%。     

一种基于主-备份节点同步映射的VNF热备份机制

网络功能虚拟化实现了网络功能与专属硬件平台的分离,虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）通过动态组合形成服务功能链,实现同一硬件平台部署不同的功能服务。针对软件定义网络功能服务可靠性和物理网络资源效率问题,提出了一种基于主备份节点同步映射的VNF节点热备份机制。首先,选择满足节点资源约束的物理节点为主备份节点候选映射对;然后,选择满足带宽约束的最短物理链路为服务路径,实现节点与链路资源总开销的优化。实验结果表明,与传统的备份机制相比,该方法能够满足电信级高可靠性的服务需求,降低了VNF节点备份资源总开销,提高了服务请求的接受率和底层物理网络资源的利用率。     

Joint service function chain deploying and path selection for bandwidth saving and VNF reuse

Service function chain (SFC) is managed as a set of chained virtual network functions (VNFs) in a particular order. The efficiency of a network closely depends on how these VNFs are deployed in the network. In this paper, we study the joint problem of service function chain deploying and path selection for bandwidth saving and VNF reuse. We first describes the problem as a multiobjective and multirestriction problem, and then a heuristic service function chain deployment algorithm based on longest function assignment sequence is proposed. Via simulations, we show that our design can reduce the number of deployed VNFs and link bandwidth requirement jointly and serve more requests than other algorithms.     

Orchestration mechanism for VNF hardware acceleration resources in SDN/NFV architecture

The hardware acceleration mechanism for VNF (virtual network function) is recently a hot research topic in SDN/NFV architecture because of the low processing performance of VNF.Once hardware acceleration resources have been plugged into the network,how to optimally mange and orchestrate these resources under service requirements remains a question to be solved.Firstly,a unified management architecture based on separated control for hardware acceleration resources was proposed.Then,traditional network topology together with hardware acceleration resources were modeled into a unified network model and then the hardware acceleration resource orchestration problem was transferred into a multi-objective linear programming problem.Finally,a hardware-accelerator-card-prior’ heuristic algorithm was designed.Experimental results show that compared with existing methods,the proposed orchestration mechanism can efficiently manage hardware acceleration resources and reduce the processing latency by 30%.     

Dynamic migration method of key virtual network function based on risk awareness

Aiming at the problems that traditional dynamic migration methods have many migration nodes,high migration frequency,and long service function chain (SFC) link path after migration when dealing with side channel attack,a dynamic migration method of critical virtual network function (VNF) based on risk awareness was proposed.In order to reduce the number of migrated nodes,only the key VNF with private information was migrated.Combined with the side channel attack detection system,the triggering migration was performed on the critical VNF which were under attack,and the key VNF was also periodically migrated according to the side channel information leakage model.Finally,a multi-attribute node sorting method base on the technique for order preference by similarity to ideal solution was used to select the migration destination server to avoid the path being too long after migration.Experiments show that the proposed method has a lower number of migration nodes and migration frequency when achieving the same side channel attack defense performance,and effectively avoids the problem that the SFC path is too long after migration.     

一种面向运营成本优化的虚拟网络功能部署和路由分配策略

随着网络功能虚拟化(NFV)技术的发展,虚拟网络功能(VNF)可以通过服务功能链(SFC)的形式部署在如虚拟机的通用平台中,为管理带来灵活性。但是对于服务提供商来说,由于网络基础设施的复杂性和日益增长的服务需求,给VNF的部署带来了高昂的运营成本(OPEX)。针对此问题,该文提出一种面向OPEX优化的策略,旨在最小化OPEX中的激活、能耗和传输成本,得到VNF部署和路由分配优化方案。为此建立一种全新的混合整数线性规划(MILP)模型,并设计包括遗传算法(GA)在内的3种OPEX优化算法。仿真实验评估在不同资源配给下MILP和3种算法的OPEX及其性能,其中GA算法在节点资源配比60%以上时可以得到近似于MILP模型的解决方案。     

运营商网络中基于深度强化学习的服务功能链迁移机制

为改善运营商网络提供的移动服务体验,该文研究服务功能链(SFC)的在线迁移问题。首先基于马尔可夫决策过程(MDP)对服务功能链中的多个虚拟网络功能(VNF)在运营商网络中的驻留位置迁移进行模型化分析。通过将强化学习和深度神经网络相结合提出一种基于双深度Q网络(double DQN)的服务功能链迁移机制,该迁移方法能在连续时间下进行服务功能链的在线迁移决策并避免求解过程中的过度估计。实验结果表明,该文所提出的策略相比于固定部署算法和贪心算法在端到端时延和网络系统收益等方面优势明显,有助于运营商改善服务体验和资源的使用效率。