云计算环境中基于拓扑感知的虚拟网络再映射算法研究

发布时间：2017-04-06 12:09

  本文关键词：云计算环境中基于拓扑感知的虚拟网络再映射算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自云计算诞生以来，已经有近十年的历史。云计算通过对物理资源的动态聚合与重用，极大地提高了物理资源利用率，并降低了用户的经济负担。随着云计算技术的不断发展，在云计算中心中，物理资源的利用率、安全性、可隔离性和虚拟网络可定制性等特征日益受到人们的重视。如何进一步提高资源利用率，减少资源碎片，提高网络通信效率，早已经成为一个研究热点。 虚拟网络映射是建立云计算中心，网络虚拟化和物理资源重用的核心问题之一。映射质量的高低，在很大程度上影响着虚拟网络的性能，其中包括并行作业运行的效率，物理资源利用率，负载平衡和服务质量等等。 然而，，目前存在的大部分虚拟网络映射算法均假设物理网络拓扑结构是稳定不变的，并没有考虑物理网络的变化。而在实际数据中心中，物理网络的拓扑却很有可能发生变化（物理主机失效，网线不通或子网失效等），这可能会导致已经完成的映射的约束条件不完整，从而导致并行作业的延迟，甚至根本无法完成。因此，如何快速适应这种变化，对基础设施供应商和服务供应商很重要的。 不幸的是，大部分已存在的虚拟网络映射算法不能直接适用这种场景。一方面，这些算法都用于映射一个完整的虚拟网络，如果强行采用，会严重影响健康虚拟子网，增加开销；另一方面，这些算法并不能充分利用原始映射，再映射效果不好。因此，必须设计一些新颖的算法来修复受破坏的虚拟网络。有些算法解决了单节失效的情况，引入了“快速回复机制”和“备份”的思想，为一些虚拟节点预留一部分物理资源，以便在节点失效时，可以快速恢复虚拟网络；这样虽然提高了虚拟网络的可存活性，但是这大大降低了资源利用率，毕竟单个节点失效的概率是很低的。 因此，要解决上述问题，新提出的算法，要可以自动探知物理网络的变化，并且可以根据变化管理部署虚拟网络，最后在原始映射的基础上，快速修复虚拟网络，同时不会显著降低资源利用率。 本文提出了一个支持底层网络变化的虚拟网络再映射自适应算法，其增加了再映射接受率和再映射质量同时降低了时间消耗。重点关注三个方面的问题： （1）如何提高单个虚拟网络再映射的质量。较高的相似度意味着两次映射结果相较近，相似度越高，映射效果越好。 （2）如何降低虚拟网络再映射的代价开销。由于物理网络变化，导致虚拟连接再映射路径延迟较高，有效减小虚拟连接对应的物理路径的跳数，对提高资源利用率是非常重要的。 （3）如何提高再映射接受率。提高再映射接受率可以满足更多虚拟网络需求，服务更多用户，并提高服务供应商的收益。 本文提出的虚拟网络再映射算法基于虚拟网络拓扑结构特点，针对以上问题作了如下工作： （1）提出了“通信骨干网络”的思想，其总结了虚拟网络的骨干结构。基于骨干网络对断枝节点和连接进行评价并映射，可以提高映射接受率和质量。 （2）采用了物理节点评价方法。该评价方法基于当前映射结果为每一个断枝节点选择一个最优的物理节点。 （3）采用了可抢占性思想。当算法映射骨干网络失败时，会抢占健康节点资源，再一次映射骨干网络，以便提高接受率。 （4）提出了一个基于拓扑感知的虚拟网络再映射算法，该算法是一个回溯算法，利用了同构子图匹配思想来实现虚拟网络的再映射。 最后，本文通过详实的模拟实验，验证了本文的提出的算法在映射质量、映射接受率和算法开销方面的有效性。
【关键词】：虚拟网络再映射 部分映射 虚拟资源分配 底层拓扑 通信骨干网络
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.01
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 研究现状11-12
• 1.2.1 VNM 研究现状11
• 1.2.2 VNRM 研究现状11-12
• 1.3 本文工作12-13
• 1.4 本文结构13-14
• 第2章 虚拟网络映射问题14-21
• 2.1 虚拟网络资源分配14-15
• 2.2 VNM 模型化15-16
• 2.3 VNM 算法总结与比较16-18
• 2.4 虚拟网络再映射问题18-19
• 2.5 VNM 与 VNRM 的关系19-20
• 2.6 本章小结20-21
• 第3章 虚拟网络再映射问题研究21-26
• 3.1 物理网络变化模型21
• 3.2 虚拟网络模型21-22
• 3.3 断枝子网/健康子网22-23
• 3.4 虚拟网络再映射模型23-24
• 3.5 算法评价方法24-25
• 3.5.1 再映射接受率24
• 3.5.2 映射相似度24-25
• 3.5.3 资源消耗25
• 3.6 算法复杂度25
• 3.7 本章小结25-26
• 第4章 虚拟网络再映射算法26-35
• 4.1 通信骨干网络26-29
• 4.1.1 骨干节点与连接的选择27-28
• 4.1.2 通信骨干网络生成算法28-29
• 4.2 断枝节点/连接重要性评价29-30
• 4.3 物理节点选择与评价30-31
• 4.4 TA-VNRM 系列算法31-34
• 4.4.1 基本思想31
• 4.4.2 主体框架31-32
• 4.4.3 骨干网络再映射回溯可抢占性算法32-33
• 4.4.4 非通信骨干网络部分再映射算法33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第5章 实验和数据分析35-46
• 5.1 对比算法35
• 5.2 评价指标35
• 5.3 单虚拟网络需求测试35-40
• 5.3.1 实验环境36
• 5.3.2 再映射接受率测试36-37
• 5.3.3 再映射质量测试37-39
• 5.3.4 再映射开销测试39-40
• 5.4 多虚拟网络需求测试40-45
• 5.4.1 实验环境41-42
• 5.4.2 再映射接受率测试42-43
• 5.4.3 再映射运行时间测试43-45
• 5.5 本章小结45-46
• 第6章 总结与展望46-48
• 6.1 工作总结46-47
• 6.2 工作展望47-48
• 参考文献48-51
• 作者简介及在学期间取得的科研成果51-52
• 致谢52

【共引文献】

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1 叶仕通;万智萍;;基于C#.NET的网络实验室串口通信工具的开发[J];信息技术;2012年03期

2 李淑X;;基于GSM MODEM的高校选课辅助系统设计与开发[J];计算机应用与软件;2012年04期

3 Bo LU;Jian-ya CHEN;Hong-yan CUI;Tao HUANG;Yun-jie LIU;;A virtual network mapping algorithm based on integer programming[J];Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics);2013年12期

4 李宁;王俊芳;卢冀;;基于云网络架构的虚拟网络映射算法研究[J];计算机与网络;2013年22期

5 于婧;张建辉;汪斌强;;基于势能导向多下一跳路由的服务承载网构建方法[J];计算机科学;2014年01期

6 刘宇;王斌;王文鼐;;虚拟网络映射的电信级优化问题研究[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2014年01期

7 王文钊;汪斌强;王志明;邢池强;;基于混合群智能优化的虚拟网络映射算法[J];计算机应用;2014年04期

8 余建军;吴春明;;基于负载均衡的虚拟网映射随机算法[J];计算机科学;2014年06期

9 王博;陈庶樵;王志明;王文钊;;考虑节能的拓扑聚合虚拟网映射算法[J];计算机应用;2014年06期

10 LI XiaoLing;WANG HuaiMin;DING Bo;LI XiaoYong;;MABP: an optimal resource allocation approach in data center networks[J];Science China(Information Sciences);2014年10期

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本文编号：288837