基于流量感知的虚拟网络功能智能编排算法研究

发布时间：2022-01-26 09:54

　　为了应对快速增长的数据流量需求和多样化的业务需求,将网络切片引入到下一代无线网络架构中,是未来5G网络发展的必然趋势。实现网络切片的网络功能虚拟化技术基于通用服务器硬件,并以软件化的形式提供各类虚拟网络功能（Virtualized Network Function,VNF）。根据不同业务场景对VNF进行动态部署和资源的按需分配,能够在满足不同业务QoS需求的同时降低网络运维成本。然而,考虑到网络资源的有限性和业务请求的动态性,如何有效合理地编排VNF,对网络切片的实现至关重要。本文重点研究了5G网络切片场景中的VNF编排问题,论文的主要研究内容和创新点总结如下:1.针对虚拟化网络在时间域上业务请求的动态变化和信息反馈时延导致的虚拟资源分配不合理,提出一种基于神经网络的流量感知算法,该算法通过服务功能链（Service Function Chain,SFC）的历史队列信息来预测未来负载状态。基于预测的结果,联合考虑VNF的调度问题和相应的计算资源分配问题,提出一种基于时延最小化的VNF部署算法,在满足未来队列不溢出的最低资源需求的前提下,采用按需分配的方式最大化计算资源利用率。仿真结果表... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 网络功能虚拟化概述
        1.2.1 网络功能虚拟化定义
        1.2.2 网络功能虚拟化的研究内容
    1.3 网络功能虚拟化的体系架构
    1.4 网络功能虚拟化面临的挑战
    1.5 论文研究内容和结构安排
        1.5.1 论文研究内容
        1.5.2 论文结构安排
第2章 虚拟网络功能编排技术研究
    2.1 引言
    2.2 虚拟网络功能编排概述
        2.2.1 网络切片的创建过程
        2.2.2 服务功能链
    2.3 虚拟网络功能编排算法分类
        2.3.1 基于经济学的虚拟网络功能部署算法
        2.3.2 基于可靠性的虚拟网络功能部署算法
        2.3.3 基于感知的虚拟网络功能部署算法
    2.4 虚拟网络功能编排需要解决的问题
    2.5 本章小结
第3章 基于预测的虚拟网络功能动态部署算法
    3.1 引言
    3.2 系统模型
    3.3 网络模型
        3.3.1 基于时延的服务功能链队列模型
        3.3.2 基于LSTM神经网络的预测方法
        3.3.3 基于自适应蚁群算法的服务功能链部署方法
    3.4 仿真与性能分析
    3.5 本章小结
第4章 基于强化学习的虚拟网络功能迁移算法
    4.1 引言
    4.2 系统模型
    4.3 基于能耗优化的服功能链队列模型
        4.3.1 网络模型
        4.3.2 问题描述
        4.3.3 问题转换
    4.4 基于DQN的虚拟网络功能迁移在线优化算法
    4.5 仿真结果与分析
        4.5.1 参数设置
        4.5.2 仿真结果分析
    4.6 本章小结
第5章 结束语
    5.1 主要工作与创新点
    5.2 后续研究工作
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]无线虚拟网络中基于自回归滑动平均预测的在线自适应虚拟资源分配算法[J]. 唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌.  电子与信息学报. 2019(01)
[2]NFV可靠性探讨[J]. 杨旭,肖子玉,邵永平,宋小明.  电信科学. 2017(07)
[3]SDN/NFV发展中的关键:编排器的发展与挑战[J]. 赵鹏,段晓东.  电信科学. 2017(04)
[4]5G新需求下无线网络重构的若干思考[J]. 冯建元,冯志勇,张奇勋.  中兴通讯技术. 2017(02)
[5]NFV与VNF架构演进与网络架构未来[J]. 蒋铭,于益俊.  信息通信技术. 2016(01)
[6]SDN/NFV的发展与挑战[J]. 赵慧玲,史凡.  电信科学. 2014(08)
[7]基于SDN/NFV的核心网演进关键技术研究[J]. 薛淼,符刚,朱斌,李勇辉.  邮电设计技术. 2014(03)
[8]基于负载特征的虚拟机迁移调度策略[J]. 刘进军,陈桂林,胡成祥.  计算机工程. 2011(17)



本文编号：3610284