基于实时拓扑属性的虚拟网络映射算法（英文）

研究目的:基于虚拟网络请求和底层物理网络实时拓扑属性,提出一种高效的两步式虚拟网络映射算法。创新要点:分别利用中介中心性和物理节点相关性对虚拟网络请求和底层物理网络中节点进行重要性评估,在此基础上给出一种两步式映射算法(算法1,2)。研究方法:首先给出中间中心性、接近中心性以及节点相关性计算模型,结合节点本地资源分别提出虚拟网络请求和物理网络中节点排名计算方式。当虚拟网络请求到达后,根据虚拟节点排名,将其映射到拥有足够资源的物理节点中排名最靠前的节点。节点映射完成后,使用K-th最短路径算法进行链路映射。映射过程中采用文献(Yu et al.,2008)中所使用的时间窗口模式进行接入控制。重要结论:利用节点本地资源,针对性分析虚拟网络请求和物理网络实时拓扑属性,提出两步式映射算法。该算法提高请求接受率、开销收益比的同时减少算法映射时间,取得更好的映射效果(图3-10)。     

基于节点连通性排序的虚拟网络映射算法

对当今云环境下的数据中心来说,以虚拟资源租赁的运营方式具有极大的灵活性,尤其是以虚拟网络为粒度的资源租赁能够为用户提供更好的个性化需求支持。虚拟网络映射问题是指依据用户资源需求,合理分配底层主机和网络资源。现有的虚拟网络映射算法大多是针对随机拓扑设计的通用算法,未针对数据中心拓扑结构进行优化,映射效率有很大提升空间。针对数据中心的结构特点,提出了一种基于节点连通性排序的虚拟网络映射算法BS-VNE算法。首先,设计了一种最大生成算法来对虚拟节点重要程度进行求解和排序。该算法不仅基于虚拟节点的带宽和连通度,还基于虚拟节点在整个虚拟网络中的连通性来进行节点连通性的计算,以获得更加合理的排序结果。然后,根据虚拟节点连通性排序结果利用离散粒子群优化算法求解虚拟网络的映射解。在求解过程中,引入了针对数据中心结构的物理网络拓扑启发式规则,并将其组合到粒子搜索过程中,以提高映射算法的收敛速度。仿真实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的算法可以提高物理网络的收益/成本比和资源利用率。     

一种双网同步搜索的虚拟网络映射算法

针对虚拟网络映射中的资源分配问题,通过建立双网同步搜索映射模型,采用普里姆最小生成树算法思想,同步搜索虚拟网络中的待映射虚拟节点和物理网络中的可映射物理节点,将相邻的虚拟节点依次映射到邻接的物理节点上,协调完成节点及其邻接链路的映射操作,使虚拟网络映射具有拓扑一致性。仿真实验表明,提出的DS-VNM算法能有效地降低虚拟链路的映射路径长度,提高网络收益与网络代价比、虚拟网络请求接受率,获得了较好的资源分配性能。     

云计算环境下基于拓扑感知的虚拟网络映射研究

网络虚拟技术被认为是克服Internet僵化的一种有效方法,特别是在云计算的环境下。但是虚拟网络映射问题(VNMP)是一个最主要的挑战,其主要是如何通过一种有效的方式将虚拟网络映射到底层网络上从而有效地利用底层的基础资源。虚拟网络映射可以分为两个阶段:节点映射以及链接映射。在节点映射阶段,现有的算法通常使用完全的贪婪策略映射这些虚拟节点,而不考虑这些虚拟节点的拓扑,这将导致底层路径太长(有多个跳跃点)。为解决这一问题,提出一个拓扑感知的节点映射算法,该算法在进行映射时考虑节点的拓扑结构。在链接的映射阶段,新的算法采用k最短路径算法。模拟结果显示,新算法大大增加长期的平均收益,而接受的比率和长期的收益与成本(R/C)成比例。     

基于拓扑分割与聚类分析的虚拟软件定义网络映射算法

针对目前大部分基于虚拟软件定义网络（vSDN）的映射算法未充分考虑节点与链路之间的相关性的问题,提出了一种基于网络拓扑分割与聚类分析的vSDN映射算法。首先,通过根据最短跳数进行拓扑分割的方法,降低物理网络的复杂度;然后,通过根据节点拓扑和资源属性进行聚类分析的方法,提升映射算法的请求接受率;最后,通过将链路约束分散到节点带宽资源以及节点的度进行约束考量,对不符合链路要求的节点进行重映射,从而优化了节点与链路映射过程。实验结果表明,该算法有效地提升了基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟网络映射算法在较低连通概率物理网络下的请求接受率。     

一种启发式网络虚拟化资源分配算法

网络虚拟化是克服当前Internet僵化问题的一种重要方法,而资源分配是网络虚拟化技术的核心.为了平衡负载,本文提出了一种启发式资源分配算法HVNE.该算法充分利用虚拟节点和虚拟链路间的关联因素(虚拟网络拓扑),将节点映射和链路映射两个过程合并为一个统一的过程,改善了传统映射算法在拓扑稀疏时,算法性能不理想的问题.此外,HVNE允许同一个虚拟请求中的多个虚拟节点映射到同一个物理节点,节约了物理链路资源.HVNE将无向图的"k-区域划分优化"理论与传统的拓扑分割理论相结合,定义了虚拟拓扑间节点的关联因子,改进了传统的星形分割方法,使之能适用于大规模网络.仿真实验表明,HVNE在保证网络负载的情况下,获得了较好的虚拟请求接受率,较高的资源利用率和网络收益.     

基于熵权法的虚拟网络映射算法

目前虚拟网络研究的一个热点是虚拟网络映射,但是传统两阶段算法中的节点映射算法着重于提高网络资源利用率,而忽略了网络的整体负载性能。为了避免现有映射算法中使用单一固有属性计算拓扑势值带来的片面性,在节点映射过程中增加了节点的另一个固有属性。但是,由于这两个固有属性之间的数量级相差较大,从而引入熵权,通过计算两个属性的熵权值来优化拓扑势值的计算,提出了一种基于熵权法的虚拟网映射算法。仿真实验结果表明,所提出的算法提高了映射接受率,并降低了网络的整体负载。     

一种基于约束优化的虚拟网络映射方法

虚拟网络映射问题将不同的虚拟网络应用映射到相同的基础设施网络中,这是一个极具挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于约束优化的虚拟网络映射方法,将映射问题分解为节点映射和链路映射两个阶段,其中,前者是将虚拟节点映射到物理节点上,后者将虚拟链路映射到物理路径上,它们都是NP难问题.针对节点映射和链路映射分别提出了node-mapping算法和link-mapping算法.node-mapping算法基于贪婪算法的思想,映射时考虑了物理节点所能提供的资源数量以及物理节点间距离两个因素,该算法能够保证基础设施网络中各节点间的负载相对均衡;同时,通过采用访问控制机制,过滤一些异常的虚拟网络请求,能够有效地提高资源的使用效率.link-mapping算法基于人工智能领域中的分布式约束优化思想,其能够保证得到的解是全局最优的,即映射链路的代价最小.最后,通过模拟实验对该方法进行验证,实验结果表明该方法在求解虚拟网络映射问题时的性能良好.     

基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法

针对当前节点多属性网络链路映射长度较长、网络请求接受率和收益开销较低的问题,提出基于拓扑结构感知的节点多属性网络映射算法.根据无向图描述节点多属性网络映射问题,采用拓扑结构感知,构建节点多属性网络模型和节点链路映射评测指标,利用回溯算法,计算sumTR值,获得备选网络节点集合.使用子区域作为物理节点映射区域进行资源分配,按照映射优先级排列网络节点依次映射,分析节点多属性,使用最短路径算法,排序跳数最小链路映射,实现节点多属性网络映射.实验结果表明,所提算法能够有效缩短链路映射长度,提高网络请求接受率和收益开销.     

基于网络资源相关性的虚拟网络映射算法

针对网络虚拟化环境中资源利用率较低的问题,通过建立资源相关性度量模型,刻画虚拟节点和物理顶点之间的匹配程度,根据虚拟节点和物理顶点之间的资源相关性,将虚拟节点映射到资源相关性较强的物理顶点上;为了降低虚拟链路的映射路径长度,通过建立节点间邻接关系模型,将相邻的虚拟节点映射到邻接的物理顶点上。实验结果表明,提出的虚拟网络映射算法均衡了物理网络资源的分布状态,降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率。