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网络虚拟化的关键技术研究

作　者: 姚青
导　师: 孟旭东
学　校: 南京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 网络虚拟化 虚拟网络映射 混合整数线性规划 重配置 蚁群算法
分类号: TP393.0
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


互联网已深刻地影响着人们的生活和工作方式，对经济的发展、社会的进步做出了巨大的贡献。但是，互联网及其体系结构经过40年的发展，难以适应全球网络规模的急剧扩张，难以满足层出不穷的新兴应用和新趋势的需求。网络虚拟化作为解决当前互联网僵化问题的技术手段，近年来受到了国内外未来网络领域研究的广泛关注。论文对虚拟网络的映射问题进行了充分的研究，对已有的研究成果进行了深入的分析，并重点对以下两种虚拟网络的映射问题进行研究：（1）动态虚拟网络映射问题（Dynamic Virtual Network Embedding：DVNE）：主要研究了如何最优的为动态演进的虚拟网络请求分配资源的问题。当虚拟网络的请求变化之后，需要在高效、合理的使用底层物理资源的前提下，对演进变化后的虚拟网络实施资源的重新配置，以满足其演进变化后的资源需求。论文中将动态虚拟网络映射问题描述成混合整数线性规划模型，提出了一种动态虚拟网络映射启发式算法。（2）静态虚拟网络映射问题（Static Virtual Networks Embedding：SVNE）：主要研究了基于蚁群算法的静态虚拟网络映射算法。该算法中提出了协调节点和链路的概念，利用关联因子将节点和链路的映射的过程统一起来，尽量将虚拟网络映射到集中的物理区域，这样可以解决拓扑稀疏问题，提高虚拟网络映射的效率。论文还使用仿真软件对改进的算法进行了大量的仿真测试，仿真结果表明改进的算法获得了较好的性能。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
专用术语注释表  8-9
第一章 绪论  9-12
  1.1 选题背景与意义  9-10
  1.2 研究内容与挑战  10-11
  1.3 本文的结构安排  11-12
第二章 网络虚拟化技术研究  12-31
  2.1 网络虚拟化技术及其发展趋势  12-18
    2.1.1 网络虚拟化的定义  12-14
    2.1.2 网络虚拟化技术的发展历史  14-17
    2.1.3 网络虚拟化的关键研究问题  17-18
  2.2 虚拟化网络的映射  18-22
    2.2.1 虚拟化网络映射的定义  18-19
    2.2.2 虚拟网络资源的特征  19-20
    2.2.3 虚拟化网络映射的问题和挑战  20-22
  2.3 虚拟网络映射技术的国内外研究现状  22-24
    2.3.1 目前主要的虚拟网络映射算法简介  22-23
    2.3.2 现有虚拟网络映射算法的优化目标和使用工具  23-24
    2.3.3 现有虚拟网络映射算法的优缺点分析  24
  2.4 网络虚拟化技术的国内外研究现状  24-30
    2.4.1 网络虚拟化技术的研究方案介绍  24-25
    2.4.2 使用不同组网技术的虚拟化网络  25-26
    2.4.3 不同层次的虚拟化网络  26-27
    2.4.4 不同目标架构的虚拟化网络  27-28
    2.4.5 不同颗粒度的虚拟化网络  28-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章 动态虚拟网络映射问题研究  31-49
  3.1 研究背景  31
  3.2 现有的动态虚拟网络映射算法  31-35
    3.2.1 动态自适应的虚拟网络映射算法  31-32
    3.2.2 动态重配置的虚拟网络映射算法  32-35
  3.3 问题描述与网络模型  35-43
    3.3.1 问题描述  35-40
    3.3.2 网络模型  40-43
  3.4 启发式算法  43-48
    3.4.1 删除虚拟网络节点或者链路请求的处理算法  44-45
    3.4.2 虚拟网络请求的资源减少的处理算法  45-46
    3.4.3 虚拟网络请求的资源增加的处理算法  46-47
    3.4.4 增加虚拟网络节点或者链路请求的处理算法  47-48
  3.5 本章小结  48-49
第四章 静态虚拟网络映射问题研究  49-69
  4.1 研究背景  49-51
  4.2 现有算法  51-57
    4.2.1 虚拟节点映射算法  51-53
    4.2.2 虚拟链路映射算法  53-57
  4.3 问题描述与网络模型  57-61
    4.3.1 问题描述  57-58
    4.3.2 网络模型  58-61
  4.4 基于蚁群算法的启发式映射算法设计  61-68
    4.4.1 拓扑优化  61-63
    4.4.2 蚁群算法介绍  63-64
    4.4.3 基于蚁群算法的启发式算法  64-68
  4.5 本章小结  68-69
第五章 实验仿真及结果分析  69-80
  5.1 实验环境  69-70
  5.2 动态虚拟网络映射启发式算法仿真  70-75
    5.2.1 算法的性能参数  70-71
    5.2.2 仿真中所对比的算法  71-72
    5.2.3 仿真结果与分析  72-75
  5.3 基于蚁群算法的静态虚拟网络映射算法仿真  75-79
    5.3.1 算法的性能参数  75-76
    5.3.2 仿真中所对比的算法  76-77
    5.3.3 仿真结果与分析  77-79
  5.4 本章小结  79-80
第六章 总结与展望  80-82
参考文献  82-84
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文  84-85
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目  85-86
致谢  86

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 计算机网络 > 一般性问题
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