一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法

边缘设备的资源有限性促使部署边缘服务需要深入理解网络功能的资源消耗情况.通过无线路由器上容器化网络功能部署实验得出,除了处理业务流的计算开销外,网络功能实例间的通信也会消耗大量CPU资源.基于该发现,考虑在近距离和相对低负载的对等边缘设备上分布式地部署网络功能实例,在满足时延约束的条件下均衡流量,从而最小化边缘设备负载.为此,提出细粒度服务链负载模型,并在此基础上设计实现了一种面向边缘环境的多实例服务链在线部署算法.该算法包括基于剪枝搜索策略的时延满足路径搜索、基于嵌套Top K策略的部署路径选择和基于贪心策略的网络功能部署3个组成部分.仿真实验验证了该算法的有效性.实验结果表明,相比不考虑通信开销的网络功能链部署,该算法可以降低10％ 边缘设备C P U负载,接近理论最优部署结果.     

基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究

遥感信息服务链动态构建技术是根据用户提出的航天信息需求,以及用户0终端行为感知后形成的主动推送需求,将遥感信息获取与处理作为一种服务对待,利用服务组合与优化,动态构建服务链,实现网络环境下的信息资源按需聚合与高效协同,以满足对"端"的遥感信息支援应用需求;文章首先研究了蚁群算法和模拟退火算法在遥感信息处理计算节点任务上的调度原理,并分析了上述传统算法在得出最优解之前会出现的问题;基于蚁群算法并结合其他启发式算法的优点,提出了一种基于改进蚁群算法的负载均衡任务调度算法,完成了遥感信息多任务处理服务链的计算任务分配,提升了天基信息处理系统整体的计算效率;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

基于软件定义的安全功能服务链部署方法

为减少传统安全设备实现安全功能灵活性差、部署成本高等弊端,深入研究软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(N F V)和基于软件定义的安全服务部署技术,建立安全服务链部署模型,提出一种启发式算法.从节点的安全功能需求、物理资源需求,以及节点之间的网络资源需求和传输时延等方面综合评估部署安全功能服务链的资源需求,优先部署资源需求较大的安全功能服务链,避免资源能力成为瓶颈.实验结果表明,该算法可有效提升部署成功率.     

基于资源拆分的虚拟网络功能服务链映射算法

针对网络虚拟化环境下虚拟网络功能服务链的资源分配以及部署问题,提出了基于资源拆分的虚拟网络功能服务链部署策略。通过对租户的资源需求进行主动拆分,利用更小的资源分配粒度达到提高物理资源利用率的目的。利用最优化理论将虚拟网络功能服务链的资源分配问题建模成具有链式拓扑结构的虚拟网络映射问题,并通过设计高效的启发式算法以有效地解决这一问题。实验结果表明,该算法与其它虚拟网络映射算法相比,能有效提高物理资源的利用率以及租户请求的接收率。     

面向微服务架构的云系统负载均衡机制

针对微服务架构的请求响应延迟上升问题，提出一种微服务链感知的请求负载均衡算法。从负载均衡器入手，将微服务链上的平均请求延迟和主机负载情况作为衡量指标，形式化微服务环境和请求延迟，在此基础上研究微服务链调用中存在的共享微服务竞争问题。模拟实验结果表明，与RR算法相比，该算法在复杂的微服务链环境下能够有效降低请求延迟，且在实例分布不均匀的环境中保持较好的负载性能，均衡不同主机之间的负载。在更接近真实应用环境的高频请求测试中，算法能有效降低系统的综合响应时间。     

云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究

针对云计算环境中虚拟机资源负载均衡问题,并为实现云计算下虚拟机资源负载均衡高效调度以满足用户的QoS需求,提出了一种基于多维QoS实现负载均衡的虚拟机资源调度方法。首先,在云计算环境下建立多维QoS网络环境的数学模型;然后,提出一种基于蚁群算法的优化算法,用于实现云计算环境中虚拟机资源高效调度;最后,在云仿真平台CloudSim上进行仿真实验。实验结果表明,相对于其他资源调度算法,所提算法能高效解决云计算下虚拟机资源调度问题,减少虚拟机资源负载均衡离差,具有更好的性能,能完全满足云计算下和多维QoS环境下虚拟机资源负载均衡的需求。     

融合遗传和粒子群算法的云工作流调度算法

针对云工作流调度问题,提出一种融合遗传算法和粒子群优化算法的工作流调度负载均衡算法.充分利用多元启发式方法融合的优势,避免遗传算法的收敛过慢和粒子群算法易于陷入局部最优的缺陷,有效将工作流任务映射至虚拟机资源,实现全局工作流执行跨度最小化和虚拟机分配的负载均衡.以算例详细说明算法实现思路,在现实科学工作流条件下进行仿真测试,验证算法性能.与几种单一元启发式调度方法相比,验证该算法拥有更高执行效率和负载均衡度.     

无线网状网中面向负载均衡的网关部署算法

综合考虑网关数量和网关负载均衡两方面因素,提出一种基于力的贪婪启发式分簇算法,在此基础上对杂交粒子群优化进行改进,给出一种适用于无线网状网的网关部署算法。仿真实验结果表明,该算法能以较少的网关数量实现网络负载均衡,从而提高吞吐量,改善网络性能。     

基于蚁群算法的MPLS网络负载均衡研究

在分析了常用的几种QoS保障算法基础上,给出了负载均衡模型,提出应用蚁群算法求解MPLS网络负载均衡问题。该算法融入信息素、转移概率、启发式引导函数和相似度,有效提高了搜索效率。仿真结果证明算法是有效的,显著改善了传统MPLS网络负载均衡路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。     

一种多节点协作的流媒体集群系统多目标内容部署算法

针时多节点协作的流媒体服务器集群系统中的存储带宽资源利用问题,建立了多目标内容部署优化模型,提出一种多目标内容部署算法.该算法采用统计窗口跟踪内容点播率变化,在优化内容预期负载与预留服务能力匹配程度,系统负载均衡度和内容副本替换代价的同时,重点考虑了节点间协作能力对性能的影响.仿真表明,与同类算法相比,该算法在用户请求接受率、系统负载均衡度、平均内容部署代价等方面具有更好的综合性能.     

基于机器学习的数据流突变型服务功能链构建策略

在SDN/NFV协同的未来网络架构下,针对增强移动宽带场景中因数据流突变造成的服务功能链低可用问题进行了研究,并提出了一种基于启发式闭环反馈算法的服务功能链动态构建策略。该算法分服务功能链的部署模块和反馈调整模块两部分。首先,基于资源优化模型实现服务功能链的初始化部署,其中对资源优化模型的求解选择利用遗传算法;然后,通过引入机器学习算法随机森林回归对当前服务功能链可承载的数据流量大小进行实时预测,以实现相应的反馈调整。整个服务功能链的构建策略是一种基于遗传和随机森林回归预测的启发式闭环反馈算法设计。仿真结果表明,在应对突变数据流时与现有的遗传和禁忌搜索算法相比,所提算法的用户接受率提高了12%,对底层资源的占用降低了19%。     

多源多播服务功能链优化部署算法

在软件定义网络和网络功能虚拟化环境下,针对多播中的服务功能链（SFC）部署,探究了多源多播中的联合虚拟网络功能（VNF）部署和流量路由问题,目的是最小化节点资源消耗和链路资源消耗总成本。同时考虑到节点、链路及带宽延迟限制,建立了整数线性规划模型,并提出一种名为多源多播树优化的启发式算法。该算法旨在为所有用户找到最近的源节点,获得多个源、目节点组,为每个组构造一棵多播服务功能树,然后优化多播服务功能树。实验仿真结果表明,与其他启发式算法相比,该算法有效地降低了总成本、链路利用率及时延。     

一种时延约束下可靠性保证的服务功能链部署方法

针对网络功能虚拟化环境中底层网络物理节点随机失效导致网络服务中断问题,提出了一种兼顾网络服务可靠性和时延约束的服务功能链部署方法以保证网络服务的可靠性。首先提出一种相邻虚拟网络功能备份实例资源共享的备份机制和单路径与多路径混合的路由策略,然后对时延约束下服务功能链可靠性部署问题建立混合整数线性规划模型,并设计了基于K最短路径扩展的服务功能链部署算法。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法降低了节点和带宽资源开销,并提高了网络服务请求接受率。     

两段式虚拟网络功能硬件加速资源部署机制

设计硬件加速机制,解决软件定义网络/网络功能虚拟化（SDN/NFV）架构中虚拟网络功能（VNF）的性能受限问题,成为当前的研究热点。在引入VNF硬件加速资源后,如何实现对加速资源的统一管理和部署,是亟待解决的问题。为此,首先提出了基于服务器端加速卡和OpenFlow交换机的VNF加速资源的统一管理架构;在此基础上,对加速资源部署问题进行建模,通过分析VNF加速资源对服务链映射的影响,提出了VNF加速资源部署策略的评价指标;最后,设计了两段式的加速资源部署算法求解该问题。实验结果表明,与只考虑节点单一属性的部署算法（SARD）和均匀部署算法（UARD）相比,所提机制能够优化部署加速资源,加速资源承载的流量和加速资源的利用率分别提升41.4%和14.5%。     

安全服务链中虚拟网络功能分配与调度算法研究

安全服务链中的虚拟网络功能（virtual network function,VNF）将传统网络安全功能与硬件设备解耦,使得服务功能的部署更具动态性和可扩展性。然而,VNF向节点的合理分配以及节点上VNF的高效调度问题仍亟待解决。为此,基于软件定义网络（software defined network,SDN）和网络功能虚拟化（network function virtualization,NFV）环境,提出基于优化算法的解决方案。首先,对资源分配与调度问题进行举例并形式化定义问题的优化目标;其次,提出基于贪心算法的资源分配方案和基于混合蜂群算法的资源调度方案,统一协调解决VNF的资源分配与调度问题。最后,设计仿真实验,验证所提算法的时间复杂性和在总资源成本和总服务收益方面的提升;同时,对比混合蜂群算法和传统蜂群算法,结果显示前者具有更快的收敛速度。     

移动边缘计算网络下的服务功能链部署优化设计

为解决移动边缘计算网络中面向用户的服务功能链部署算法系统成本支出过大、响应时间长的难题,提出了针对服务功能链成本与时延联合优化设计的方法。首先,在服务功能链构建阶段,根据节点位置和资源状况,选择当前最佳节点减少虚拟网络功能（virtualized network function,VNF）间的时延以提高服务功能链的响应时间。其次,在服务功能链部署阶段,由于映射资源有限,在服务映射节点时应用节点选取算法确定最佳节点映射排列顺序,并从中选取最短加权路径作为各VNF间的通信链路。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能有效降低时延和部署成本,并能显著提高服务功能链部署的成功率。     

基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法

为了实现5G网络场景下服务功能链的低成本高效率部署,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的服务功能链优化映射算法。在服务功能链映射过程中,采用双层编码方式,将服务请求的组链方案和映射方案进行混合编码,然后使用改进离散麻雀搜索算法进行求解,得到该请求的服务功能链部署方案,并计算其映射权重。当同一时间片内存在多个请求类型时,按照映射权重对所有服务功能链进行排序,优先映射权重高的请求,以此减少延迟开销,提高节点计算资源利用率和链路资源利用率。仿真结果表明,该算法可以有效减少部署开销,提高资源利用率。     

面向网络安全资源池的智能服务链系统设计与分析

传统网络安全架构通过将流量引导经过硬件形式的网络安全功能设备来保障网络安全,该架构由形式固定的硬件组成,导致网络安全区域部署形式单一,可扩展性较差,在面对网络安全事件时无法灵活地做出调整,难以满足未来网络的安全需求。面向网络安全资源池的智能服务链系统基于软件定义网络与网络功能虚拟化技术,能够有效解决上述问题。基于网络功能虚拟化技术新增虚拟形式的网络安全功能网元,结合已有的硬件网元构建虚实结合的网络安全资源池,并基于软件定义网络技术实现对连接网元的交换设备的灵活控制,从而构建可动态调节的网络安全服务链;基于安全日志检测与安全规则专家库实现对网络安全事件的检测与生成对应的响应方案,从而能够在面对网络安全事件时通过集中式控制的方式实现服务链的动态智能调节;对服务链的部署过程进行数学建模并设计了一种启发式的服务链优化编排算法,实现服务链的优化部署。通过搭建原型系统并进行实验,结果表明,所设计系统能够在面对安全事件时在秒级时间内完成安全事件的检测,并能够在分钟级时间内完成对安全服务链的自动调整,所设计的服务链优化部署算法能够将服务链对虚拟安全资源池中资源的占用降低 65%。所设计系统有望运用于园区与数据中心网络出口处的网络安全区域,简化该区域的运维并提高该区域的部署灵活度。