摘要：为解决移动边缘计算(MEC)网络中面向用户的服务功能链部署(SFC)算法系统开销过大、业务拥塞严重等问题,针对部署MEC服务器的多基站多用户边缘网络,提出了一种面向内容的联合无线多播的SFC部署算法。综合考虑数据流、服务器功能维护功耗、服务器功能服务功耗和无线传输功耗4种系统开销,建立波束成形设计和SFC映射的联合优化模型。首先,利用拉格朗日对偶分解技术,将优化问题解耦为SFC部署和波束成形设计2个独立子问题;其次,利用基于L_p范数惩罚项的连续凸近似算法,将整数形式的SFC部署问题松弛为一个等价线性规划问题;最后,利用路径跟随技术,将非凸波束向量优化问题转化为一系列凸优化子问题。仿真结果表明,所提算法具有较好收敛性能,并在系统开销方面优于传统的最优单播SFC部署算法和随机多播SFC部署算法。

摘要：针对如何在万台服务器规模的多模态数据中心网络内,实现秒级的服务功能链扩容编排部署问题,提出一种可扩展的异构服务功能链并行编排部署(SHOD)系统。SHOD系统对数据中心进行分区,并采用资源使用量最小化的并行编排器设计,从而将服务功能链扩容编排时间降低至秒级。SHOD系统采用满足单一权职原则的中介者设计模式,实现了对异构设备的可扩展的编排部署和服务功能链建链。实验结果表明,SHOD系统的扩容编排时间下降至Daisy的1/12,同时仅引入1.5倍的CPU占用率开销。

摘要：随着网络规模及内容数量不断扩大,网络运营商经常面临数据传输的中断问题,如何提高数据传输的可靠性成为研究热点。从NFV环境相比传统TCP/IP架构所具有的巨大优势入手,基于网络节点具备安全服务能力的背景,提出了一种构建服务功能链的可靠性算法。首先,介绍了网络拓扑的结构,将其抽象为有向图进行建模分析。其次,量化指标,设计了相应算法对失效概率的上下界进行界定并采用启发式算法对模型求解。实验结果表明,所提选路算法对服务链的可靠性提升幅度较高其耗时更少。

摘要：侧信道攻击是当前云计算环境下多租户间信息泄露的主要途径,针对现有服务功能链(SFC)部署方法未充分考虑多租户环境下虚拟网络功能(VNF)面临的侧信道攻击问题,该文提出一种抗侧信道攻击的服务功能链部署方法。引入基于时间均值的租户分类策略以及结合历史信息的部署策略,在满足服务功能链资源约束条件下,以最小化租户所能覆盖的服务器数量为目标建立相应的优化模型,并设计了基于贪婪选择的部署算法。实验结果表明,与其他部署方法相比,该方法显著提高了恶意租户实现共存的难度与代价,降低了租户面临的侧信道攻击风险。

摘要：服务功能链的服务性能取决于功能的部署位置和数据传输路径的选择。针对资源有限的网络中的服务功能链部署问题,该文设计了一种基于最长有效功能序列(LEFS)的服务功能链部署算法,以功能复用和带宽需求联合优化为目标,在控制路径长度的同时根据LEFS逐步搜索中继节点,直至满足服务请求。仿真结果表明,该算法能够均衡网络资源,同时优化网络的功能部署率和带宽利用率,与其他算法相比,网络资源利用率降低了10%,可以支持更多的服务请求,且算法计算复杂度低,可以实现对服务请求的快速响应。

摘要：第5代移动通信系统(5G)网络场景下服务功能链的部署是网络功能虚拟化研究中亟待解决的问题,现有部署方法难以在优化时延的同时保证服务功能链部署的可靠性,为此,提出了面向服务质量(QoS)需求的服务功能链部署模型,并设计了一种基于QoS保障的服务功能链动态部署算法.该算法在虚拟网络功能部署阶段通过对网络拓扑和可靠性的感知,采用基于PageRank思想的算法对节点进行评价,以负载均衡和协调链路映射为原则,将虚拟网络功能部署在综合资源能力最大的底层节点上,实现了时延和可靠性的全局优化,并通过选择满足可靠性需求的时延最短路径进行链路映射.仿真结果表明,该算法在降低服务功能链端到端时延的同时保证了部署的可靠性,并且提高了请求接受率和资源利用率.

摘要：以车路协同网络为研究对象,针对物理链路间连通时长的差异性,本文提出优化可行时长的服务功能链映射算法。首先,建立车路协同的物理传输网络模型,并分别分析车车链路和车路链路的连通时长;其次,以映射可行时长为优化目标,以服务功能链的映射规则为约束,建立整数规划问题;最后,为求解该NP-hard问题,提出基于改进子图同构的映射算法,联合考虑车路协同环境中的节点属性、链路属性及链路间关联关系,设计剪枝策略,从而实现服务链路在物理链路上的组合优化映射。实验结果表明,通过考虑物理链路连通时长的差异性,并对其进行优化选择,提出算法在车间通信距离150 m和最大车速60 km·h^(-1)条件下,可将可行时长提升34.4%;同时,在车车通信范围、车辆数以及最大车辆速度这3项主要参数设置中均可验证发现,所提算法可有效提升映射可行时长。

摘要：沉浸式云XR、全息通信等新型网络业务的出现对网络服务质量提出了更高的要求。为保证网络服务的可获得性,在实施虚拟网络功能部署时,必须根据网络功能的属性以及之间的依赖关系,将网络服务的时延、可靠性等控制在一定的服务质量等级内。然而邻接矩阵、边表等传统的网络表征形式无法涵盖这些关键网络信息,造成算法在输入阶段的信息缺失,进而导致计算结果的偏差。因此,为了准确提取用户需求,反映网络资源的动态变化,采用知识图谱对网络及其业务进行表征,提出了一种基于知识图谱的服务功能链在线部署算法。所提算法对网络业务请求与底层网络分别进行知识提取,构建或更新相应的知识图谱,分解出它们的关系集合,并基于此设计了一种基于编辑距离的关系对齐方法,指导复杂依赖关系下的服务功能链在线部署。实验表明,所提算法使复杂网络环境下的服务功能链部署请求接收率提高了10%~15%,网络平均能耗降低了约13%,且复杂度低,时效性较强。

摘要：网络功能虚拟化已成为未来通信网络的关键技术,动态服务功能链的高效部署是提高网络性能迫切需要解决的问题之一。为降低通信网络服务器能量消耗以及改善通信网络服务质量,提出一种改进的双深度Q网络的动态服务功能链部署算法。由于网络状态及服务功能链的动态性,首先将服务功能链部署问题建模为马尔可夫决策过程。根据通信网络中资源的状态以及所选择的动作计算奖励函数值,对双深度Q网络进行在线训练,得到最优深度神经网络模型,从而确定最优的在线服务功能链部署策略。为解决传统深度强化学习从经验回放池中采用均匀抽取经验样本而导致神经网络学习效率低的问题,设计一种基于重要性采样的优先级经验回放方法以抽取经验样本,从而有效地避免训练样本之间的高度相关性,进一步提高离线学习神经网络的效率。仿真结果表明,所提出基于改进双深度Q网络的服务功能链部署算法能够提高奖励值,与传统的双深度Q网络算法相比,在能量消耗与阻塞率方面分别降低约19.89%~36.99%与9.52%~16.37%。

摘要：针对以往的服务功能链(service function chain, SFC)跨域部署算法很容易导致多域网络负载失衡及能耗过多的问题,提出一种分布式跨域部署算法。基于域网络的资源剩余量及不同类型的虚拟网络功能(virtual network function, VNF)资源需求量完成SFC的划分,综合考虑单域网络负载均衡及能耗,完成SFC子链在单域网络的部署。仿真结果表明,相较于基准算法,基于该算法进行SFC的跨域部署可以获得更好的负载均衡效果,负载均衡度低至0.3%,同时能耗降低了0.5%~14.7%,更加贴合实际的应用需求。