Research on virtual node placement optimization strategy of cloud platform for information acquisition

A virtual node placement strategy based on service-aware is proposed for an information acquisition platform. The performance preferences and types of services in the information acquisition platform are analyzed as well as a comparison of the running time of services both in virtual node centralized and decentralized placing. All physical hosts are divided into different sub-clusters by using the analytic hierarchy process( AHP),in order to fit service of different performance preferences. In the sub-cluster,both load balance and quality of service are taken into account. Comparing with the heuristic algorithm,the experiment results show that the proposed placement strategy is running for a shorter time. And comparing with the virtual node placement strategy provided by OpenStack,the experiment results show that the proposed placement strategy can improve the execution speed of service in the information acquisition platform,and also can balance the load which improves resources utilization.

一种支持节点分割的vEPC虚拟网络功能部署模型

软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)促进了网络的创新,NFV实现了虚拟网络功能(VNF)的逻辑集中部署。针对v EPC(virtualized Evolved Packed Core)网络中VNF的池组化部署问题,该文提出一种支持节点分割的VNF部署模型,该模型基于虚拟请求业务流量的感知,利用节点分割算法动态调整VNF与底层网络资源切片的映射关系,实现VNF的跨域组池。与传统的多功能链联合映射算法相比,该方法能够实现节点资源细粒度化管理和统筹调度,优化网络视图,减少资源碎片。在SNDlib提供的网络拓扑实例下仿真证明,该模型可以降低虚拟网络的资源开销,并提高虚拟网络的请求接收率。

网络节点布置问题的算法设计

节点布置问题随着数据量的增多变得越来越重要,它决定着整个网络模型的覆盖情况,并且对于整个网络的能耗、效率等一些因素也有影响,因此研究节点布置问题对于提升网络性能至关重要。而节点布置问题又分为两个子问题,区域覆盖问题和中心点选择问题,对于区域覆盖问题,利用虚拟力场的方法,使每个节点自身根据受力情况进行相应的移动,扩大区域的覆盖范围;对于中心点选择问题,提出了两种基于不同策略的k-中心算法来对节点进行聚类处理,降低节点之间的通讯开销。最后,通过大量的仿真实验来验证提出的算法能够很好地解决节点布置问题,提升整个网络的性能。

基于节点可靠度的虚拟SDN映射算法

为应对网络故障,提升网络的可靠性,针对SDN环境设计了节点的可靠度指标,提出了基于节点可靠度的虚拟SDN映射算法。在初始可靠映射阶段,该算法根据节点可靠度指标进行v SDN映射,部署控制器时兼顾了控制器与交换机的时延,同时考虑控制网络的重要性,为控制网络构建相应的备份资源;在故障恢复阶段,针对物理SDN单节点或单链路故障,算法使用迁移方法应对控制节点失效的情况,使用重映射方法应对其他故障。仿真结果表明,算法在请求接受率、故障恢复率、有效承载率和平均控制时延等指标上取得了较好的结果。

基于虚拟机放置的数据传输时间最小化方法

在数据密集型结构的数据中心平台中,数据的传输时间是影响整体任务完成时间的重要因素。优秀的虚拟机放置优化方法所需数据传输时间较少,可缩短整体任务完成时间。为此,构建虚拟机放置的优化模型,实现数据传输时间的最小化。证明该模型是一个NP-Complete问题,并设计启发式算法对其进行求解。实验结果表明,该方法能合理优化虚拟机放置位置,有效减少数据传输时间。