虛擬化環(huán)境下網(wǎng)絡管理技術及算法研究

　　隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等各種信息通信新技術的快速發(fā)展，新興應用和新興業(yè)務對互聯(lián)網(wǎng)及其體系結(jié)構提出了新需求。為有效解決當前互聯(lián)網(wǎng)及其體系結(jié)構中存在的問題，網(wǎng)絡虛擬化的概念被引入到未來網(wǎng)絡體系架構研究中。當前，網(wǎng)絡虛擬化技術已經(jīng)被認為是解決互聯(lián)網(wǎng)及其體系結(jié)構所存在問題的一種有效方法，得到了越來越多研究機構的關注。在網(wǎng)絡虛擬化環(huán)境下，需要解決的關鍵問題包括提高底層網(wǎng)絡資源利用率、虛擬網(wǎng)的服務質(zhì)量、服務提供商和基礎設施提供商的經(jīng)濟收益、服務的可靠性和可用性、準確定位故障根源等。為解決這些問題，學術界和工業(yè)界已經(jīng)開展了多年的研究，并取得了較多的研究成果。但是，仍然存在以下5個問題：①在多基礎設施提供商和多服務提供商競爭環(huán)境下，資源分配的效率低、交易環(huán)境不公平；②在底層網(wǎng)絡規(guī)模較大的環(huán)境下，已有的虛擬網(wǎng)映射算法的分配效率較低；③資源重配置的時機選擇不合理，會導致重配置算法對網(wǎng)絡性能的負面影響較大；④當基礎設施提供商和服務提供商分別屬于不同的組織時，這種變化會導致底層網(wǎng)絡信息對服務提供商不可見、虛擬網(wǎng)服務故障難以準確定位的問題；⑤每個底層網(wǎng)絡上同時承載的虛擬網(wǎng)絡數(shù)量較多，導致癥狀集中包含的癥狀和故障集中包含的故障較多，故障診斷算法的性能較低。綜上所述，雖然當前已有眾多的研究者致力于研究更先進的網(wǎng)絡虛擬化環(huán)境下的網(wǎng)絡資源分配和故障診斷技術，但仍然存在一些亟須解決的關鍵問題。本研究在已有研究成果的基礎上，重點研究網(wǎng)絡虛擬化環(huán)境下資源分配與故障診斷技術中存在的上述關鍵問題。研究內(nèi)容主要分為以下8個方面。①通過分析多個InP和多個SP競爭環(huán)境中參與者及其職責，提出多個InP和多個SP競爭環(huán)境的虛擬網(wǎng)資源分配體系結(jié)構。在此基礎上提出基于拍賣的資源分配機制，深入研究了該機制中用到的VN資源映射算法、定價方法等幾個關鍵部分，并分析了機制的有效性。②提出基于K-均值聚類算法的社團劃分子算法，將底層網(wǎng)絡劃分為多個小社團。之后，提出資源分配子算法實現(xiàn)虛擬網(wǎng)的資源分配。在為虛擬網(wǎng)分配資源時，將虛擬網(wǎng)絡劃分為多個虛擬網(wǎng)社團，為了使各個虛擬網(wǎng)社團連接起來的虛擬網(wǎng)絡是全局優(yōu)解，先為每個虛擬節(jié)點求出了等價類，后又為每個虛擬網(wǎng)社團建立了解空間。③設計了分簇的資源管理模型，重配置時機在每個子網(wǎng)中單獨計算，減少配置整個網(wǎng)絡帶來的開銷過大問題。在網(wǎng)絡資源的占用情況與資源重配置時機之間建立數(shù)學模型，描述重配置時間間隔的計算方法，并對其進行論證。為了使重配置時機更加合理，推導了重配置請求次數(shù)的極限值與重配置時機之間的關系。后，提出基于預測的資源重分配算法FRRA。④提出了基于三方博弈的兩階段資源分配模型?；诖四Ｐ停琎oS驅(qū)動的資源分配機制被提出，并證明了該機制能夠滿足占優(yōu)策略激勵兼容特性，實現(xiàn)系統(tǒng)利潤大化的目標。為了實現(xiàn)資源分配機制中VN資源請求策略的優(yōu)化，保證VN對SN資源的合理使用，基于Qlearning的VN需求量策略選擇算法被提出。⑤提出了SNP和VNP之間建立收益大化的虛擬網(wǎng)資源分配機制。為提高底層網(wǎng)絡資源的利用率，使用動態(tài)定價來調(diào)節(jié)VNP對底層網(wǎng)絡資源請求的數(shù)量，并使用隨機魯棒優(yōu)化方法來求解動態(tài)價格。⑥梳理了與可靠虛擬網(wǎng)映射相關的網(wǎng)絡特性，基于歷史數(shù)據(jù)建立了底層節(jié)點可靠性矩陣和推理模型，提出了優(yōu)先映射虛擬節(jié)點的二階段映射算法NFATS、基于層級關系的虛擬網(wǎng)映射算法NFALR。⑦提出了一種網(wǎng)絡拓撲感知的電力通信網(wǎng)鏈路丟包率推理算法。首先，基于網(wǎng)絡運行的歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡拓撲特征建立網(wǎng)絡模型，并采用代數(shù)模型劃分為多個獨立子集。其次，提出一種加權相對熵的排序方法，對每個獨立子集中的疑似擁塞鏈路進行量化處理。后，通過求解化簡后的非奇異矩陣的解，得到擁塞鏈路的丟包率。⑧給出了癥狀內(nèi)在相關性的定義，并提出基于癥狀內(nèi)在相關性的故障集合過濾算法。為了降低計算復雜度，改進故障貢獻度的計算方法使其適合網(wǎng)絡虛擬化環(huán)境，之后提出基于貢獻度的啟發(fā)式故障診斷算法，分析了算法的時間復雜度。三人行，必有我?guī)?。讀者如發(fā)現(xiàn)本書的不妥之處或有好的建議，請不惜賜教、交流。

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