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。     

移动边缘网络中基于用户移动的服务功能链迁移策略

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)通过在网络边缘部署服务器,提供计算和存储资源,可为用户提供超低时延和高带宽业务。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)与MEC技术相结合,可在MEC服务器上提供服务功能链(Service Function Chain,SFC),提升用户的业务体验。为了保证移动用户的服务质量,需要在用户跨基站移动时将SFC迁移到合适的边缘服务器上。主要以最小化用户服务的端到端时延和运行成本为目标,提出了MEC网络中具有资源容量约束的SFC迁移策略,以实现移动用户业务的无缝迁移。仿真结果表明,与现有方案相比,该策略具有更好的有效性和高效性。     

基于联合备份的服务功能链可靠性保障的部署方法

在网络功能虚拟化(NFV)环境中,针对服务功能链(SFC)部署时的可靠性问题,该文提出对备份虚拟网络功能选择、备份实例放置和服务功能链部署的联合优化方法。首先,定义一个单位开销可靠性提高值的虚拟网络功能衡量标准,改进备份虚拟网络功能选择方法;其次,采用联合备份的方式调整相邻备份实例之间的放置策略,以降低带宽资源开销;最后,将整个服务功能链可靠性保障的部署问题构建成整数线性规划模型,并提出一种基于最短路径的启发式算法,克服整数线性规划求解的复杂性。仿真结果表明,该方法在优先满足网络服务可靠性需求的同时,优化资源配置,提高了请求接受率。     

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。     

基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略

随着网络功能虚拟化（NFV）的引入，运营商能够提供更为灵活的网络服务.然而现有服务功能链（SFC）编排局限于静态反应式策略，业务流量发生变化时网络资源供应量难以匹配负载需求，虚拟网络功能（VNF）频繁部署与迁移，运营开销增大.针对上述问题，该文提出一种基于流量演化感知的服务功能链在线弹性编排策略（OEOP），该策略将在线学习引入到SFC流量演化感知的过程，预先确定细粒度的VNF弹性需求.此外，以实时更新的SFC路径与节点负载两因子为导向，完成新增VNF的在线弹性部署，代替VNF迁移应对系统负载变化.仿真表明，该策略明显增强了虚拟资源供应量与负载需求的匹配特性，VNF吞吐量利用率提高10.2%~24.8%，运营开销平均降低26.7%.     

业务功能链技术及其应用探析

业务功能链(SFC)是网络功能虚拟化(NFV)虚拟网络中对数据报文按需进行业务处理的重要手段。通过对SFC体系架构、基本流程、应用场景等的分析和介绍,认为随着技术标准和产业支持方面的不断发展和完善,SFC必将成为虚拟化网络实现业务自动编排和快速部署的重要手段。     

运营商网络中面向时延优化的服务功能链迁移重配置策略

在引入网络功能虚拟化（NFV）后,运营商能基于通用的计算和网络平台提供更具弹性的服务.本文研究基于NFV的运营商网络中的服务功能链（SFC）的迁移重配置问题.首先分析了业务流的动态性导致的运营商网络中资源利用率下降和负载不均的问题,然后在将计算资源、网络资源和业务流端到端限制等条件纳入考虑的基础上,建立了面向业务流服务时延优化的数学模型,并证明了SFC迁移重配置问题的NP性.进一步基于遗传算法提出了一种易于部署的启发式SFC迁移重配置策略.通过详细的对比实验表明算法在端到端时延、链路带宽资源占用率和通用服务器资源占用率等关键指标上优于其它方案12.3%、10.9%和15.8%以上.这进一步说明所提出方案通过对运营商网络资源的合理调配,在保证业务流服务质量的同时有效改善了资源利用效率.     

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.     

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。     

网络功能虚拟化弹性和可扩展性研究

在NFV(网络功能虚拟化)过程中,将PNF(物理网络功能)转换为VNF(虚拟化网络功能)会面临诸多挑战。VNF(虚拟化网络功能)支持网络服务的按需部署和弹性增长,助力提升NFV的弹性和可扩展性。文章介绍主机VNF(虚拟化网络功能)和中间盒VNF两种类型,探讨多路径和分布式VNF设计思路,列举与VNF弹性设计相关的v PE(虚拟提供商边缘)实例,阐述NFV和SDN(软件定义网络)之间的关系。