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网络功能虚拟化(NFV)技术是当今研究的热点技术之一。目前的虚拟网络功能(VNF)放置方法大都忽视了同位间VNF即处在同一个物理机中的虚拟网络功能,对硬件资源的竞争所形成的干扰问题,会导致网络吞吐量下降。针对此问题,该文建立了以最大化网络吞吐量为目标的混合整数线性规划模型,设计了一个两步调整策略。第一步设计了组合放置算法(CAPA),将资源需求互补的虚拟网络功能进行组合放置;第二步根据不同虚拟网络功能对数据流量的处理特性,设计了流量感知算法(TAA)进行服务请求调度,进一步缓解了在大的数据流量场景下,底层硬件资源竞争更加激烈使得干扰增强的问题。实验结果表明,该文提出的两步调整策略,与忽视干扰因素的一般策略相比提高了网络吞吐量。 相似文献
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在多控制器管理的软件定义网络(SDN)中,时延和负载是控制器放置问题(CPP)要考虑的重要因素。该文以降低控制器之间的传播时延、流请求的传播时延和排队时延、均衡控制器间负载为目标,提出一种控制器放置及动态调整的策略,其中包括用于初始控制器放置的负载均衡算法(BCRA)和遗传算法(GA),用于动态调整控制器负载的在线调整算法(ADOA)。以上算法均考虑网络连通性。仿真结果表明:在初始控制器放置时,在保证流请求的传播时延、排队时延和控制器传播时延较低的情况下,BCRA部署在中小型网络中时,其负载均衡性能与GA相近且优于k-center和k-means算法;GA部署在大型网络中时,与BCRA, k-center和k-means算法相比,使得负载均衡率平均提高了49.7%。在动态情况下,与现有动态调整算法相比,ADOA可以保证较低排队时延和运行时间的同时,仍能使负载均衡参数小于1.54。 相似文献
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