面向动态虚拟网络请求的虚拟网络映射算法
发布时间：2020-02-15 22:58
【摘要】：针对虚拟网络请求资源动态变化的实际情况,提出了面向动态虚拟网络请求的虚拟网络映射(DVNRVNE)算法。以混合线性规划理论为基础,采用多队列的方式分别对不同类型的虚拟网络请求进行预处理,建立了以最小化映射代价和最小迁移代价为优化目标的映射模型,优先映射需要释放资源的请求以获得更多的资源支持其他的虚拟网络,对新到来的虚拟网络请求采用优化后的虚拟网络映射(WD-VNE)算法进行映射。仿真实验表明,该算法降低了链路映射成本和迁移成本并获得了较高的虚拟网络请求接受率。
【图文】：
Ｐ槟馔釻缜肭笤黾忧?求、增加节点资源和新到达的虚拟网络请求服从随机均匀分布。表1仿真实验参数Tab．1Parametersinsimulation拓扑节点数连通率/%节点容量带宽容量物理网络60～10020100单位100单位虚拟网络4～20503～30单位上均匀分布3～30单位上均匀分布4．2仿真结果与分析在实验一中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数设为100。虚拟网络请求的节点数分别设为4，8，12，16和20。运行100个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值实验结果如图1所示。分别将DVNＲ-VNE算法与文献［8］中算法的链路映射代价和迁移代价进行比较。从图1中可以看出DVNＲ-VNE算法链路映射代价和迁移代价均低于DVNMA(DynamicVirtualNetworkMappingAlgorithm)，这是因为DVNＲ-VNE算法使用了多队列来存储不同类型的虚拟网络请求。如果r_decrease队列中有虚拟网络请求对其进行优先处理，这样能预留出更多的资源为后续的虚拟网络请求服务。随着虚拟网络请求节点个数的增多，链路映射代价和迁移代价逐渐增大，且链路映射代价的差距增大。这是因为本文的算法采用了可重用机制，随着虚拟网络请求节点个数的增多，可重用机制的优势越来越明显。图1映射链路和迁移的成本Fig．1Costofembeddinglinkandmigration在实验二中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数分别设为60，70，80，90和100。运行200个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值，实验结果如图2所示。从图中可以看出DVNＲ-VNE算法的成本低于DVNMA，，这是因为DVNＲ-VNE算法采用了可重用技术且优先处理减少资源的虚拟网络请求，这样后续的虚拟网络请求映射的可选资源更
样能预留出更多的资源为后续的虚拟网络请求服务。随着虚拟网络请求节点个数的增多，链路映射代价和迁移代价逐渐增大，且链路映射代价的差距增大。这是因为本文的算法采用了可重用机制，随着虚拟网络请求节点个数的增多，可重用机制的优势越来越明显。图1映射链路和迁移的成本Fig．1Costofembeddinglinkandmigration在实验二中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数分别设为60，70，80，90和100。运行200个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值，实验结果如图2所示。从图中可以看出DVNＲ-VNE算法的成本低于DVNMA，这是因为DVNＲ-VNE算法采用了可重用技术且优先处理减少资源的虚拟网络请求，这样后续的虚拟网络请求映射的可选资源更充足。随着物理网络节点的个数的增加，在处理相同虚拟网络请求的情况下，DVNMA的成本减少比DVNＲ-VNE算法明显，这是因为在物理节点增多的请求下，采用DVNMA映射虚拟网络请求可选择资源增多，且DVNＲ-VNE算法因采用了节点可重用技术，而使新增节点对采用DVNＲ-VNE算法的映射结果影响不大。图2不同物理网络节点数的虚拟网络映射成本Fig．2Virtualnetworkembeddingcostwithdifferentphysicalnetworknodes在实验三中，物理网络节点数设定为80。运行1000个虚拟网络请求，运行20次取平均值，实验结果如图3所示。从图3可以看出在前2000s内两种算法的接受率都急剧下降，这是由于随着虚拟网络请求的不断到来物理网络逐渐趋于饱和状态，能承载的新到来的虚拟网络请求能力减弱。随着时间增长，算法的接受率趋于稳定且DVNＲ-VNE算法的接受率比DVNMA的接受率高大约5%，原因在于算法采用了可重用技术，这样可以节约部分链路的映射开销，能使物理网络承?
【图文】：
Ｐ槟馔釻缜肭笤黾忧?求、增加节点资源和新到达的虚拟网络请求服从随机均匀分布。表1仿真实验参数Tab．1Parametersinsimulation拓扑节点数连通率/%节点容量带宽容量物理网络60～10020100单位100单位虚拟网络4～20503～30单位上均匀分布3～30单位上均匀分布4．2仿真结果与分析在实验一中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数设为100。虚拟网络请求的节点数分别设为4，8，12，16和20。运行100个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值实验结果如图1所示。分别将DVNＲ-VNE算法与文献［8］中算法的链路映射代价和迁移代价进行比较。从图1中可以看出DVNＲ-VNE算法链路映射代价和迁移代价均低于DVNMA(DynamicVirtualNetworkMappingAlgorithm)，这是因为DVNＲ-VNE算法使用了多队列来存储不同类型的虚拟网络请求。如果r_decrease队列中有虚拟网络请求对其进行优先处理，这样能预留出更多的资源为后续的虚拟网络请求服务。随着虚拟网络请求节点个数的增多，链路映射代价和迁移代价逐渐增大，且链路映射代价的差距增大。这是因为本文的算法采用了可重用机制，随着虚拟网络请求节点个数的增多，可重用机制的优势越来越明显。图1映射链路和迁移的成本Fig．1Costofembeddinglinkandmigration在实验二中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数分别设为60，70，80，90和100。运行200个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值，实验结果如图2所示。从图中可以看出DVNＲ-VNE算法的成本低于DVNMA，，这是因为DVNＲ-VNE算法采用了可重用技术且优先处理减少资源的虚拟网络请求，这样后续的虚拟网络请求映射的可选资源更
样能预留出更多的资源为后续的虚拟网络请求服务。随着虚拟网络请求节点个数的增多，链路映射代价和迁移代价逐渐增大，且链路映射代价的差距增大。这是因为本文的算法采用了可重用机制，随着虚拟网络请求节点个数的增多，可重用机制的优势越来越明显。图1映射链路和迁移的成本Fig．1Costofembeddinglinkandmigration在实验二中，假设虚拟网络请求的到达服从泊松分布，平均每100个时间单位有4个虚拟网络请求，物理网络节点数分别设为60，70，80，90和100。运行200个虚拟网络请求，每种情况运行20次取平均值，实验结果如图2所示。从图中可以看出DVNＲ-VNE算法的成本低于DVNMA，这是因为DVNＲ-VNE算法采用了可重用技术且优先处理减少资源的虚拟网络请求，这样后续的虚拟网络请求映射的可选资源更充足。随着物理网络节点的个数的增加，在处理相同虚拟网络请求的情况下，DVNMA的成本减少比DVNＲ-VNE算法明显，这是因为在物理节点增多的请求下，采用DVNMA映射虚拟网络请求可选择资源增多，且DVNＲ-VNE算法因采用了节点可重用技术，而使新增节点对采用DVNＲ-VNE算法的映射结果影响不大。图2不同物理网络节点数的虚拟网络映射成本Fig．2Virtualnetworkembeddingcostwithdifferentphysicalnetworknodes在实验三中，物理网络节点数设定为80。运行1000个虚拟网络请求，运行20次取平均值，实验结果如图3所示。从图3可以看出在前2000s内两种算法的接受率都急剧下降，这是由于随着虚拟网络请求的不断到来物理网络逐渐趋于饱和状态，能承载的新到来的虚拟网络请求能力减弱。随着时间增长，算法的接受率趋于稳定且DVNＲ-VNE算法的接受率比DVNMA的接受率高大约5%，原因在于算法采用了可重用技术，这样可以节约部分链路的映射开销，能使物理网络承?
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