發(fā)布時間：2020-11-10 07:19

　　 隨著當前網(wǎng)絡應用規(guī)模的不斷擴大、新興業(yè)務不斷涌現(xiàn),傳統(tǒng)的以IP為核心的網(wǎng)絡結構僵化、核心功能單一,導致網(wǎng)絡承載不堪重負,可控性和演變能力低下,難以靈活、有效地承載各類新興、需求多變的網(wǎng)絡業(yè)務。且現(xiàn)有措施大多是對其進行修補或是簡單擴展,并未從根本上滿足泛在互聯(lián)、融合異構、可信可管可擴等需求。本文依托國家973計劃項目“可重構信息通信基礎網(wǎng)絡體系研究”,以全新的思想探索一種新型網(wǎng)絡服務提供模式�？芍貥嬀W(wǎng)絡基于網(wǎng)絡結構的自組織、功能的自調節(jié)和業(yè)務的自適配,通過構建面向業(yè)務的可重構服務承載網(wǎng),最大程度地彌合網(wǎng)絡能力與業(yè)務需求之間的時變鴻溝,最終使網(wǎng)絡能夠有效地適配多變的業(yè)務需求。因此,可重構服務承載網(wǎng)需要在滿足業(yè)務需求并提供定制化服務的同時,根據(jù)業(yè)務以及網(wǎng)絡的動態(tài)變化優(yōu)化資源配置,充分提高網(wǎng)絡的資源利用率。基于上述出發(fā)點,本文以增強網(wǎng)絡的動態(tài)服務提供能力為核心,以多樣化服務承載需求和網(wǎng)絡資源提供的最佳匹配為目標,通過服務承載網(wǎng)的動態(tài)構建為用戶提供多樣化的網(wǎng)絡服務,研究支持業(yè)務自適應的可重構服務承載網(wǎng)核心運行機理。具體而言,本文的主要工作如下:1.針對現(xiàn)有承載網(wǎng)構建中忽略業(yè)務需求動態(tài)變化的缺陷,提出了一種面向業(yè)務需求動態(tài)變化的服務承載網(wǎng)構建算法(Dynamic Service Request-oriented RSCN,DSR)。該算法基于業(yè)務需求的動態(tài)特性,定義了服務承載網(wǎng)構建花費,并以最小化構建花費為目標,進行服務承載網(wǎng)構建;根據(jù)業(yè)務需求類型及其變化狀態(tài),設計了相應的服務承載網(wǎng)動態(tài)構建算法。仿真結果表明:與現(xiàn)有未考慮業(yè)務動態(tài)變化的算法相比,DSR算法在滿足業(yè)務需求的同時,能夠實現(xiàn)較高的構建成功率和收益花費比。2.為解決不同業(yè)務對有限的底層網(wǎng)絡資源共享時產(chǎn)生競爭的問題,提出了一種基于請求競爭的服務承載網(wǎng)構建算法(Request Competition-based RSCN,RCR)。該算法引入博弈論的思想構建了合作博弈模型。通過周期映射,將時間周期內的構建請求聚類,有效權衡了最大化構建收益和最小化構建請求與建立的等待時間。同時,算法實時感知業(yè)務變化,動態(tài)調整服務承載網(wǎng)的構建,最終達到整體系統(tǒng)的利益最大化。實驗表明:與ViNEYard算法相比,雖然RCR算法的構建成功率沒有明顯優(yōu)勢,但卻具有較高的服務承載網(wǎng)構建收益。3.針對高效利用有限底層網(wǎng)絡資源的問題,提出了一種基于拓撲感知的服務承載網(wǎng)動態(tài)重構算法(Dynamic Topology Awareness-based RSCN Reconfiguration,DTAR)。算法將節(jié)點或鏈路所承載的最短路徑數(shù)作為資源關鍵度的衡量指標,優(yōu)先映射滿足業(yè)務需求的非關鍵資源,能夠有效避免底層網(wǎng)絡瓶頸資源的出現(xiàn);通過動態(tài)感知底層資源的使用程度,發(fā)現(xiàn)緊要資源,并依據(jù)不同業(yè)務需求對服務承載網(wǎng)進行自適應調整,有效地提升了服務承載網(wǎng)請求的構建成功率。最后,對算法進行了實驗仿真,結果表明:與算法G-SPR和WD-VNE對比,DTAR算法在提高構建成功率的同時,具有較高的收益花費比和資源均衡度。4.針對底層網(wǎng)絡故障帶來的負面影響,提出了一種基于網(wǎng)絡資源動態(tài)感知的服務承載網(wǎng)自愈算法(Network Resource Dynamic Awareness-based Self-healing RSCN,NRDAS)。通過動態(tài)感知底層網(wǎng)絡資源,提取了網(wǎng)絡資源約束和負載均衡約束,有效地降低了服務承載網(wǎng)的構建花費;引入Q學習的方法,建立了服務承載網(wǎng)自愈模型,當網(wǎng)絡發(fā)生擁塞或故障時,能夠及時動態(tài)調整,實現(xiàn)了對不同業(yè)務需求的高效承載。最后,對算法的構建花費進行了理論分析,并實驗仿真了業(yè)務適配度、自愈成功率和資源均衡度等性能指標,結果表明:與算法SVNE和BLMA相比,NRDAS算法降低了服務承載網(wǎng)構建花費,具有良好的業(yè)務適配和自愈能力。
【學位單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：TP393.02
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 現(xiàn)有網(wǎng)絡面臨的問題
        1.1.2 可重構信息通信基礎網(wǎng)絡體系
    1.2 研究目的和意義
    1.3 現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
        1.3.1 網(wǎng)絡虛擬化技術
        1.3.2 虛擬網(wǎng)構建技術
        1.3.3 承載網(wǎng)構建發(fā)展趨勢
    1.4 研究思路與結構安排
        1.4.1 論文研究思路
        1.4.2 論文結構安排
第二章 面向業(yè)務需求動態(tài)變化的服務承載網(wǎng)構建算法
    2.1 引言
    2.2 可重構服務承載網(wǎng)構建模型
        2.2.1 基礎物理網(wǎng)絡
        2.2.2 業(yè)務需求模型
        2.2.3 服務承載網(wǎng)構建模型
        2.2.4 服務承載網(wǎng)構建目標
    2.3 面向業(yè)務需求動態(tài)變化的服務承載網(wǎng)構建算法
        2.3.1 面向業(yè)務需求動態(tài)變化的服務承載網(wǎng)構建描述
        2.3.2 面向業(yè)務需求動態(tài)變化的服務承載網(wǎng)構建算法
    2.4 算法復雜度分析
    2.5 算法實驗分析
        2.5.1 實驗設置
        2.5.2 業(yè)務性能
        2.5.3 服務承載網(wǎng)構建收益花費比
        2.5.4 服務承載網(wǎng)構建成功率
    2.6 本章小結
第三章 基于請求競爭的服務承載網(wǎng)構建算法
    3.1 引言
    3.2 基于請求競爭的服務承載網(wǎng)構建模型
        3.2.1 基礎物理網(wǎng)絡
        3.2.2 業(yè)務需求模型
        3.2.3 服務承載網(wǎng)構建模型
        3.2.4 服務承載網(wǎng)構建目標
    3.3 基于請求競爭的服務承載網(wǎng)構建算法
        3.3.1 博弈論模型要素
        3.3.2 RCR拍賣定價機制
        3.3.3 基于請求競爭的服務承載網(wǎng)構建算法
    3.4 算法復雜度分析
    3.5 實驗仿真
        3.5.1 實驗設置
        3.5.2 服務承載網(wǎng)構建總收益
        3.5.3 服務承載網(wǎng)構建成功率
    3.6 本章小結
第四章 基于拓撲感知的服務承載網(wǎng)動態(tài)重構算法
    4.1 引言
    4.2 可重構服務承載網(wǎng)構建模型
        4.2.1 基礎物理網(wǎng)絡
        4.2.2 業(yè)務需求模型
        4.2.3 服務承載網(wǎng)構建模型
        4.2.4 服務承載網(wǎng)構建目標
    4.3 基于拓撲感知的服務承載網(wǎng)動態(tài)重構算法
        4.3.1 資源度量
        4.3.2 基于拓撲感知的服務承載網(wǎng)動態(tài)重構算法
    4.4 算法復雜度分析
    4.5 算法仿真與分析
        4.5.1 實驗設置
        4.5.2 服務承載網(wǎng)構建成功率
        4.5.3 服務承載網(wǎng)構建收益花費比
        4.5.4 資源均衡度
    4.6 本章小結
第五章 基于網(wǎng)絡資源動態(tài)感知的服務承載網(wǎng)自愈算法
    5.1 引言
    5.2 可重構服務承載網(wǎng)構建模型
        5.2.1 基礎物理網(wǎng)絡
        5.2.2 業(yè)務需求模型
        5.2.3 服務承載網(wǎng)構建模型
        5.2.4 服務承載網(wǎng)構建算法約束
    5.3 基于網(wǎng)絡資源動態(tài)感知的服務承載網(wǎng)自愈算法
        5.3.1 構建多維QoS約束
        5.3.2 基于Q學習的服務承載網(wǎng)自愈模型
        5.3.3 基于網(wǎng)絡資源動態(tài)感知的服務承載網(wǎng)自愈算法
    5.4 復雜度分析
    5.5 實驗結果及分析
        5.5.1 服務承載網(wǎng)構建花費分析
        5.5.2 實驗設置
        5.5.3 業(yè)務適配能力
        5.5.4 服務承載網(wǎng)自愈成功率
        5.5.5 資源均衡度
    5.6 本章小結
第六章 結束語
    6.1 本文研究成果
    6.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻
作者簡歷

【參考文獻】

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本文編號：2877649