业务自适应的可重构服务承载网技术研究

发布时间：2020-11-10 07:19

　　 随着当前网络应用规模的不断扩大、新兴业务不断涌现,传统的以IP为核心的网络结构僵化、核心功能单一,导致网络承载不堪重负,可控性和演变能力低下,难以灵活、有效地承载各类新兴、需求多变的网络业务。且现有措施大多是对其进行修补或是简单扩展,并未从根本上满足泛在互联、融合异构、可信可管可扩等需求。本文依托国家973计划项目“可重构信息通信基础网络体系研究”,以全新的思想探索一种新型网络服务提供模式。可重构网络基于网络结构的自组织、功能的自调节和业务的自适配,通过构建面向业务的可重构服务承载网,最大程度地弥合网络能力与业务需求之间的时变鸿沟,最终使网络能够有效地适配多变的业务需求。因此,可重构服务承载网需要在满足业务需求并提供定制化服务的同时,根据业务以及网络的动态变化优化资源配置,充分提高网络的资源利用率。基于上述出发点,本文以增强网络的动态服务提供能力为核心,以多样化服务承载需求和网络资源提供的最佳匹配为目标,通过服务承载网的动态构建为用户提供多样化的网络服务,研究支持业务自适应的可重构服务承载网核心运行机理。具体而言,本文的主要工作如下:1.针对现有承载网构建中忽略业务需求动态变化的缺陷,提出了一种面向业务需求动态变化的服务承载网构建算法(Dynamic Service Request-oriented RSCN,DSR)。该算法基于业务需求的动态特性,定义了服务承载网构建花费,并以最小化构建花费为目标,进行服务承载网构建;根据业务需求类型及其变化状态,设计了相应的服务承载网动态构建算法。仿真结果表明:与现有未考虑业务动态变化的算法相比,DSR算法在满足业务需求的同时,能够实现较高的构建成功率和收益花费比。2.为解决不同业务对有限的底层网络资源共享时产生竞争的问题,提出了一种基于请求竞争的服务承载网构建算法(Request Competition-based RSCN,RCR)。该算法引入博弈论的思想构建了合作博弈模型。通过周期映射,将时间周期内的构建请求聚类,有效权衡了最大化构建收益和最小化构建请求与建立的等待时间。同时,算法实时感知业务变化,动态调整服务承载网的构建,最终达到整体系统的利益最大化。实验表明:与ViNEYard算法相比,虽然RCR算法的构建成功率没有明显优势,但却具有较高的服务承载网构建收益。3.针对高效利用有限底层网络资源的问题,提出了一种基于拓扑感知的服务承载网动态重构算法(Dynamic Topology Awareness-based RSCN Reconfiguration,DTAR)。算法将节点或链路所承载的最短路径数作为资源关键度的衡量指标,优先映射满足业务需求的非关键资源,能够有效避免底层网络瓶颈资源的出现;通过动态感知底层资源的使用程度,发现紧要资源,并依据不同业务需求对服务承载网进行自适应调整,有效地提升了服务承载网请求的构建成功率。最后,对算法进行了实验仿真,结果表明:与算法G-SPR和WD-VNE对比,DTAR算法在提高构建成功率的同时,具有较高的收益花费比和资源均衡度。4.针对底层网络故障带来的负面影响,提出了一种基于网络资源动态感知的服务承载网自愈算法(Network Resource Dynamic Awareness-based Self-healing RSCN,NRDAS)。通过动态感知底层网络资源,提取了网络资源约束和负载均衡约束,有效地降低了服务承载网的构建花费;引入Q学习的方法,建立了服务承载网自愈模型,当网络发生拥塞或故障时,能够及时动态调整,实现了对不同业务需求的高效承载。最后,对算法的构建花费进行了理论分析,并实验仿真了业务适配度、自愈成功率和资源均衡度等性能指标,结果表明:与算法SVNE和BLMA相比,NRDAS算法降低了服务承载网构建花费,具有良好的业务适配和自愈能力。
【学位单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP393.02
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 现有网络面临的问题
        1.1.2 可重构信息通信基础网络体系
    1.2 研究目的和意义
    1.3 现状与发展趋势
        1.3.1 网络虚拟化技术
        1.3.2 虚拟网构建技术
        1.3.3 承载网构建发展趋势
    1.4 研究思路与结构安排
        1.4.1 论文研究思路
        1.4.2 论文结构安排
第二章 面向业务需求动态变化的服务承载网构建算法
    2.1 引言
    2.2 可重构服务承载网构建模型
        2.2.1 基础物理网络
        2.2.2 业务需求模型
        2.2.3 服务承载网构建模型
        2.2.4 服务承载网构建目标
    2.3 面向业务需求动态变化的服务承载网构建算法
        2.3.1 面向业务需求动态变化的服务承载网构建描述
        2.3.2 面向业务需求动态变化的服务承载网构建算法
    2.4 算法复杂度分析
    2.5 算法实验分析
        2.5.1 实验设置
        2.5.2 业务性能
        2.5.3 服务承载网构建收益花费比
        2.5.4 服务承载网构建成功率
    2.6 本章小结
第三章 基于请求竞争的服务承载网构建算法
    3.1 引言
    3.2 基于请求竞争的服务承载网构建模型
        3.2.1 基础物理网络
        3.2.2 业务需求模型
        3.2.3 服务承载网构建模型
        3.2.4 服务承载网构建目标
    3.3 基于请求竞争的服务承载网构建算法
        3.3.1 博弈论模型要素
        3.3.2 RCR拍卖定价机制
        3.3.3 基于请求竞争的服务承载网构建算法
    3.4 算法复杂度分析
    3.5 实验仿真
        3.5.1 实验设置
        3.5.2 服务承载网构建总收益
        3.5.3 服务承载网构建成功率
    3.6 本章小结
第四章 基于拓扑感知的服务承载网动态重构算法
    4.1 引言
    4.2 可重构服务承载网构建模型
        4.2.1 基础物理网络
        4.2.2 业务需求模型
        4.2.3 服务承载网构建模型
        4.2.4 服务承载网构建目标
    4.3 基于拓扑感知的服务承载网动态重构算法
        4.3.1 资源度量
        4.3.2 基于拓扑感知的服务承载网动态重构算法
    4.4 算法复杂度分析
    4.5 算法仿真与分析
        4.5.1 实验设置
        4.5.2 服务承载网构建成功率
        4.5.3 服务承载网构建收益花费比
        4.5.4 资源均衡度
    4.6 本章小结
第五章 基于网络资源动态感知的服务承载网自愈算法
    5.1 引言
    5.2 可重构服务承载网构建模型
        5.2.1 基础物理网络
        5.2.2 业务需求模型
        5.2.3 服务承载网构建模型
        5.2.4 服务承载网构建算法约束
    5.3 基于网络资源动态感知的服务承载网自愈算法
        5.3.1 构建多维QoS约束
        5.3.2 基于Q学习的服务承载网自愈模型
        5.3.3 基于网络资源动态感知的服务承载网自愈算法
    5.4 复杂度分析
    5.5 实验结果及分析
        5.5.1 服务承载网构建花费分析
        5.5.2 实验设置
        5.5.3 业务适配能力
        5.5.4 服务承载网自愈成功率
        5.5.5 资源均衡度
    5.6 本章小结
第六章 结束语
    6.1 本文研究成果
    6.2 下一步工作展望
致谢
参考文献
作者简历

【参考文献】

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本文编号：2877649