一种面向网络节能的VNF容量调整方法

虚拟网络功能(VNF)容量调整因其能够显著提升网络服务提供过程中的资源利用率而成为研究热点,但该技术在实施时会导致网络能耗的升高。为解决该问题,提出一种面向网络节能的VNF容量调整方法。首先提出一种基于门控循环单元和注意力机制的VNF容量需求预测方法,然后根据VNF容量需求的预测结果,设计了一种基于深度强化学习的VNF容量需求映射方法完成VNF的容量调整,通过集中部署VNF实例和关闭网络中的空闲节点来降低网络能耗。实验结果表明,与经典的ORFA方法相比,所提方法提升了7.72%的资源利用率并降低了10.17%的网络能耗。

基于地理位置的网络技术综述

随着网络技术的不断发展和新型业务的不断涌现,人类活动的物理空间和信息空间的融合日益深化,传统面向主机的网络通信模式难以有效满足各类新兴业务对位置的需求,地理位置成为网络的重要标签。为有效地满足各类新兴业务对位置的需求,基于地理位置的网络通信技术应运而生。首先,阐述了面向地理位置的各类新型网络,通过在网络编址方面的创新引入地理位置属性;其次,从面向地理位置新型网络编址和面向不同场景的定制化路由协议两个方面,详细介绍了实现网络空间与地理空间的融合方法;最后,对面向地理位置的新型网络技术存在的问题进行总结,展望了面向地理位置的下一步研究方向,提出了一些挑战。

面向全可编程网络数据平面的资源优化方法

现有数据平面无法在整体上支持网络功能的创新和演进,因此面向用户可编程的新型网络数据平面技术发展迅速.针对现有可编程数据平面硬件开销过大且缺乏资源优化的问题,从解析器、匹配表、动作执行器三个方面建立了资源开销模型,并分别提出了类型域合并、匹配域偏移量合并、"域-字"拆分合并映射等资源优化方法.基于Net FPGA的仿真结果表明,与现有机制相比,所提方法减小了38%左右的资源开销.

前景广阔的计算机电话集成技术

文章介绍了计算机电话集成的概念及体系结构，并说明了该技术在现实中的几个具体应用。

基于用户分布感知的移动P2P快速位置匿名算法

针对移动点对点(P2P)结构下位置隐私保护匿名区形成存在着通信开销大、匿名效率低以及成功率低等问题,提出了一种移动P2P结构下用户分布感知方案,用户在邻域内共享邻域加权密度参数,获取邻域用户实时分布信息,根据用户分布特征为用户推荐隐私参数及候选用户查找半径,帮助用户快速形成匿名区.仿真结果表明,该算法通信开销小,在满足移动P2P网络移动设备节能需求的同时,匿名区生成时间平均在500ms以下,平均成功率达到92%以上.

面向收益最大化的虚拟网跨域映射策略

虚拟网映射算法主要解决的是如何通过对资源的合理规划,在底层网络上承载更多的虚拟网络。跨域映射能够为虚拟网提供更多的底层资源,但跨域映射策略一方面需要考虑如何降低跨域映射带来的额外开销,另一方面还需要考虑如何满足网络运营商的自私性。为解决该问题,提出一种面向收益最大化的虚拟网跨域映射策略。为了建立虚拟网拓扑分割和本地映射方案的同步求解模型,该策略首先通过对本地基础设施提供商的域视图进行转换,在模型中引入域节点的概念;然后,设计了一种基于竞价的本地基础设施提供商选择策略;最后,设计了一种基于遗传进化思想的本地映射算法对模型进行求解,该算法根据虚拟网映射的约束,对遗传进化算法的初始化和染色体交叉等步骤进行相应修改。算法生成的映射方案将把虚拟节点和链路优先映射在本地域里,同时尽可能地减少虚拟链路对底层域间链路带宽资源的占用。本策略支持根据跨域映射的实际额外开销情况对参数进行调节,从而生成使本地基础设施提供商收益最大化的分割方案。仿真实验表明,若跨域映射带来的额外开销越大,则本策略将越倾向于减少跨域虚拟链路的数量;从映射效果上来看,由于本策略比同类型策略消耗的映射开销要小,所以在实际收益和映射接受率等指标方面都有明显提高。

大规模接入汇聚网络的抵近式缓存技术研究

针对网络中存在大量重复流量的问题,基于大规模接入汇聚网络创造性地提出了抵近式缓存的思想,利用大规模接入汇聚路由器覆盖广、汇聚能力强的特点,在骨干网中,将热点内容单播推送至尽可能逼近用户的网络接入点缓存,在接入网中,将网络接入点中的缓存内容以多播方式智能高效地分发至用户,从而为提高用户体验质量、减少网络流量、降低服务器负载提供了一种解决途径。

基于活跃度的分级映射解析系统

针对当前映射解析系统存在的映射解析时延过高的问题,该文依据终端的活跃程度,提出一种基于活跃度的分级映射解析系统。该系统将通信对端的身份位置映射信息划分为活跃级、中性级和稳定级3个等级,并据此建立了一种3层的映射解析存储架构,映射副本可根据自身活跃度的变化在3层之间动态调整存储位置。为最小化映射解析时延,在系统构建过程中,针对传统DHT构建方式存在的非位置感知问题,将系统构建过程建模为马尔科夫决策过程,并提出一种马尔科夫决策构建算法用于求解该模型。仿真结果表明,该系统能够显著降低映射解析时延和提升路由性能,对网络结构的动态变化具有良好的适应性。

基于分布式路由器的PPP虚拟驱动

PPP协议是一种广泛使用的链路层协议,协议流程简洁且具有认证功能。该文结合高性能路由器项目,提出一种基于虚拟驱动适配层的PPP协议虚拟驱动模块的设计方案。该方案能够为上层软件提供良好底层硬件设备的模拟和屏蔽,满足与软硬件无关的设计思想,提高系统的可扩展性和可维护性。经过测试验证,该方案高效稳定,易于维护和移植。

基于组播的分布式路由器转发表快速同步

控制平面与数据平面的转发表同步问题是影响分布式路由器可靠性与可扩展性的重要因素。通过分析分布式路由器的结构特点及各功能实体的逻辑关系,提出一种基于组播的分布式路由器转发表快速同步方法(RIMcast),并进行了总体设计。理论与仿真分析表明,RIMcast方法对于多块分布式路由器接口板具有良好的时延特性。

一种基于测量构件变迁模型的可重构测量构件一致性检测方法

可重构网络测量系统中,工作流测量构件间迁移的过程是否与规约描述一致,是检验测量构件一致性测试的重要内容。建立了一种基于工作流的构件变迁模型MCTM(Measurement Component Transfer Model),详细阐述了MCTM模型的形式化定义,并基于MCTM模型给出了一种能自动生成遍历所有构件的测试用例生成算法CTBMCTM。实验结果表明,CTBMCTM算法可以准确定位存在问题的构件,与T&GS算法相比,该算法在生成较短测试序列的同时显著缩短了算法的运行时间。

基于牵引控制的深度强化学习路由策略生成

当前网络规模的高速增长带来网络流量复杂度的日益提高,增加了对流量特征精确建模的难度.近年来业界提出使用深度强化学习技术实现网络路由的智能化生成,一定程度上克服了人工进行流量分析和建模的缺点.然而,目前提出的解决方案普遍存在可扩展性差等问题.对此,提出了一种基于牵引控制理论的深度强化学习路由策略生成技术Hierar-DRL,通过引入牵引控制理论并结合深度强化学习的自动策略搜索能力,提高了智能路由算法可扩展性.仿真实验结果表明:所提方案相比当前最优方案的端到端时延最多降低了28.5%,证明了所提智能路由方案的有效性.

一种基于深度增强学习的智能路由技术

随着网络规模的不断增大以及网络复杂度的不断提高,传统路由算法面对网络流量在时空分布上的剧烈波动难以兼顾计算复杂度和算法效率.近年来,随着软件定义网络和人工智能技术的兴起,基于机器学习的自动路由策略生成逐渐受到关注.本文提出一种基于深度增强学习的智能路由技术SmartPath,通过动态收集网络状态,使用深度增强学习自动生成路由策略,从而保证路由策略能够动态适应网络流量变化.实验结果表明,本文所提出的方案能够不依赖人工流量建模动态更新网络路由,在测试环境下比当前最优方案减少至少10%的平均端到端传输时延.

全维可定义的天地协同组网架构与切片技术研究

面对未来网络对全维度空间泛在互联互通的信息服务需求,现有的卫星互联网基础架构及由此构建的技术体系在异构协同、资源高效、精准按需、稳定可靠等方面仍面临重大挑战。本文首先对我国卫星互联网技术发展需求进行分析研判,讨论了全球卫星互联网技术的发展现状和趋势;其次阐述了代表性的天地协同广域通信网络组网架构、全维可定义的网络节点;最后从网络智能切片、数据解析与转发、资源协调控制机制等方面,提出天地协同网络中面向业务特性的智能切片关键技术。研究建议:依托天地协同网络架构,以网络资源管理控制、网络智慧化、网络结构全维可定义等技术为支撑,突破业务所需的天地协同网络资源智能切片、全维可定义的数据报文灵活解析与转发、天地协同网络资源全局协调控制等关键技术;在国家层面加大对天地协同网络的政策支持力度,为天地协同网络资源全局动态优化技术创新和产业发展提供持续推动力。

基于多智能体强化学习的域间多链路路由优化

现代信息网络的规模不断扩大,对互联网跨域数据通信的带宽和路由灵活性提出更高的要求。现有域间路由协议如边界网关协议(Border Gateway Protocol, BGP)无法基于网络性能做出智能路由决策,容易导致网络拥塞,降低网络传输性能。提出可扩展的基于多智能体强化学习的域间多链路路由优化机制,通过实时感知域间多条链路上的流量分布状态,动态调整域间链路路由选择,从而最大化经过每个自治系统的网络流量,提高网络整体的吞吐量。实验结果表明,相比随机算法和SPF算法,所提算法最多可分别提高26.1%和16.4%的网络吞吐量,且能实现域间多链路间的流量均衡。