基于深度学习的面向IP-over-EON的可编程跨层网络业务性能感知系统

为了实现实时的、细粒度的网络性能监测与调整,并且满足不同应用的特定服务质量需求,提出了基于深度学习的面向IP-over-EON的可编程跨层网络业务性能感知系统。该系统将基于网络业务性能感知的分布式网络监测与集中式网络管控相结合,分布式网络监测实现跨层和细粒度的网络监控,并基于深度学习进行数据分析。实验结果表明,该系统通过有机地结合集中式与分布式的处理方式,实现了及时的、自动化的网络控制与管理,具有良好的可扩展性。

弹性光传输基础设施上动态透明虚拟网络嵌入

提出了一个新的动态透明的虚拟网络嵌入(VNE)算法。该算法基于弹性光传输基础设施,同时考虑节点映射和链路映射,用于光正交频分复用(O-OFDM)的网络虚拟化。对每一个虚拟光网络(VON)的请求,该算法首先根据各光纤链路的频谱使用将底层光网络转化成一个分层辅助图,然后在该辅助图的单层上应用一个考虑了所有底层节点的本地信息的节点映射完成链接映射。仿真结果表明,该算法考虑了O-OFDM网络的独特性,并且由于算法提供较低的VON阻塞概率,优于直接应用VNE的参考算法。实际拓扑结构的仿真结果也表明,嵌入的底层路径的平均距离很好地被控制在O-OFDM信号的典型传输范围内。

基于多路径的QoS感知SVC视频串流实验演示

我们用商业路由器构建了一个测试平台,并且在此之上演示了以Qo S参数为优化目标的多径SVC视频串流。该平台包括了6个集成多业务路由器,采用网络拓扑结构进行搭建。实验结果表明使用多径SVC视频串流方案可以将基本层和增强层的丢包率分别降低到0.62%和1.71%。并且还做了一些其他实验,包括视频PSNR以及延迟抖动的实验。这些实验结果同样表明多路径方案能够更高效地利用网络资源。

云中多路径路由SVC视频串流应用研究

设计了一个云计算网络体系架构,可以利用网络中的计算和存储能力感知网络状态并为基于可伸缩视频编码(SVC)的视频串流提供多路径传输服务。我们基于对全局的网络状态的掌握,根据最大流定理和辅助图方法为SVC视频串流设计多路径服务算法。仿真结果表明,所提出的体系架构相对于传统方案,可以获得更好的请求阻塞率和带宽利用率。

面向多域网络的智能化自动网络控制系统

提出了一种新的面向大规模网络的深度学习(DL)辅助控制平面(CP)系统DeepMDR,用于实现多域分组网络中可伸缩的、独立于协议的路径计算。我们基于ONOS平台开发了DeepMDR,并扩展该系统以支持协议无感知转发(POF),简化多域CP操作的层次结构,设计并实现了一个DL模型进行域内快速高质量的路径计算。文章通过数值仿真和实验验证了该系统的可行性和有效性。

数据中心网络的资源管控的前沿发展

数据中心网络作为支撑云服务发展的关键基础设施,其资源管控机制与系统架构正成为学术界和工业界的热门关注点。当前,为了应对网络流量的急速增长和云服务的多样化、成熟化发展,软件定义网络、网络功能虚拟化和知识定义网络等前沿技术的创新已开始被应用到数据中心网络的设计中,为该方面的理论研究与系统实现指出了全新的发展方向。在本文中,我们综述了该方面研究的最新趋势,揭示了数据中心网络的前沿发展需求,并对下一代数据中心网络中资源管控机制与系统架构的核心挑战进行了总结。

光纤通信网中波长选择开关的时频传递性能

为了适应高精度光纤时频传递与光纤通信网融合的发展趋势,对光纤通信网中常用的波长选择开关(WSS)的时频传递性能进行了研究。基于波分复用、单纤双向还回和光学真时延补偿的方案搭建了一套高精度光纤时频传递系统,研究了WSS的输出端口、输出损耗和输入光信号的偏振态变化对时频传递性能的影响,并在此基础上研究了含WSS的时频传递系统的开闭环特性以及闭环情况下WSS的动态切换对时频传递系统的影响。实验结果表明,WSS的引入对光纤时频传递性能的影响是可以控制的,证实了在含WSS的商用光纤通信网中进行高精度时频传递是可行的。

利用基于SDN的IP融合切换技术实现面向多业务的动态流量调控

本文基于软件定义网络(software defined betworking,SDN)概念,利用OpenFlow技术设计并实现了一种新颖的IP融合切换技术.该技术基于当前网络状况对IP数据流的下一跳转发方式进行灵活选择,在IPv4与IPv6域之间完成高效的动态切换.因此,它可以在IPv4与IPv6共存的异构网络中实现服务质量(QoS)感知的动态流量调控.本文对OpenFlow进行了适当的拓展,并完成了OpenFlow系统设计以实现IP融合切换技术,同时提出了面向多业务的动态流量调控算法,并利用真实的网络交换机和服务器搭建了实验平台,验证了系统和算法的性能.视频和文件同步传输实验的结果证明了所提出的IP融合切换技术在实现动态流量调控方面的优越性.