基于元能力的网络功能组合关键技术研究

来源 :解放军信息工程大学 | 被引量 : 15次 | 上传用户:feixingyuan1977
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当前互联网存在的体系僵化问题导致其难以满足承载多样化的异构网络、支持多样化的网络业务、建立差异化的通信通道等迫切需求。近年来,国内外已相继从可重构技术、网络路由交换架构与技术等不同侧面对互联网体系进行了积极的研究和探索。其中以可重构网络、SDN和NFV技术为代表的开放网络体系对网络核心层功能重新抽象,动态地组合细粒度功能,提升了网络的适应性、可演进性和可扩展性,成为当前热点研究方向。但是,现阶段的研究存在以下问题有待改善:(1)在节点层面,传统网络节点的静态功能结构缺乏对外部变化的适应能力;(2)在网络层面,分散在网络中的功能节点缺乏协同的组合方法,导致功能管理复杂,利用低效;(3)对于网络核心层开放后的功能在全网范围内的布局方法缺乏研究;(4)网络重构需要功能节点在不同域之间动态地布局或迁移,而当前网络的静态分域管理难以应对。以“结构决定功能”为原则,本文依托于国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(N0.2012CB315901)——“可重构信息通信基础网络体系研究”的元能力理论,研究网络功能的重新抽象、动态组合、跨域布局和弹性迁移。首先,本文将网络功能基于不同粒度定义为元能力、元服务、服务和应用等不同层次的概念,并在单节点内引入动态结构——元能力栈,提出元能力栈的构建算法;其次,在网络范围内引入定制化处理通道——服务链,并提出服务链的实例化框架,实现功能节点的协同控制;再次,以元能力栈和服务链构建为驱动,研究功能在网络范围内的布局算法,以优化网络重构;最后,为支持网络功能的跨域部署或迁移,提出了以交换机迁移为手段的粗粒度弹性控制算法。具体地,本文主要研究成果如下:1.针对传统网络节点的静态功能结构缺乏对外部变化的适应能力的问题,本文将当前基于层的协议栈分解为更细粒度的功能单元集,然后按需组合不同的功能单元。基于复杂适应系统的设计原则,提出了一种新的适应性网络体系结构,即可重构结构(RECONfigurable architecture,RECON)。首先,与现有方法不同,RECON将协议栈第三层和第四层功能分解为细粒度的功能单元,称为元能力。其次,在节点内部,RECON以最优的方式组合元能力,为不同应用定制元能力栈。本文将元能力组合问题抽象为非线性整数优化问题,并设计算法求解以在最优值与计算代价之间折中。最后,我们实现了RECON的原型系统,并验证了系统的有效性。2.针对分散在网络中的功能节点缺乏协同的组合方法导致功能管理复杂且利用低效的问题,本文综合软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)和网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization,NFV),提出了一种服务链实例化框架。首先,由于底层元能力是对节点资源的直接访问,不具有业务意义,因此本文将不同元能力组合成元服务。元服务向上层服务或应用提供访问核心资源的接口。其次,本文提出了一种服务链生成方法。每条服务链由具有顺序约束的元服务序列组成。由于每种元服务在网络中分布着多个实例,因此服务链生成过程即为元服务选择实例的过程。我们将该过程建模为线性整数规划问题,并采用模拟退火算法求解。最后,基于SDN控制器实现了服务链框架原型系统,称为Matchmaker。实验证明Matchmaker系统可实现网络功能的协同和灵活控制。3.针对网络核心层开放后形成的服务在全网范围内的分布式布局方法缺乏研究的现状,本文提出了基于谈判博弈的分布式协同网络服务布局算法。网络服务的最优布局可以有效降低网络延迟,最大化网络效用,有助于保持互联网及其应用的良好运行。然而,由于服务实例数量、请求模式及网络状态视图的动态变化,服务的最优布局难以计算。本文基于市场上分布式地讨价还价活动,将布局问题建模为纳什谈判博弈,并设计一种基于讨价还价理论的分布式协同网络服务布局算法,通过网络各节点的协同获取网络全局状态,求解服务的最优布局。仿真结果表明本文算法可以通过调节基本量以实现用户体验与网络效用之间的均衡。4.针对当前网络的静态分域管理难以应对网络重构面临的功能节点的跨域迁移问题,本文提出了基于交换机迁移的分布式弹性控制算法。在SDN和NFV的部署网络中,可编程交换机将目标流量转发到相应的网络功能单元进行处理,因此网络功能的动态部署可能导致网络控制域之间的负载不均衡。本文提出一种通过控制域间的交换机迁移实现粗粒度的网络功能弹性迁移的方法。然而,迁移操作需要精细的规划以充分利用控制平面的多维资源,包括计算(CPU)、带宽(bandwidth)和存储(storage)资源。该规划问题称为交换机迁移问题(Switch Migration Problem,SMP)。本文首先提出一种SDN的资源模型,将SMP建模为网络资源效用最大化问题。其次,本文采用log-sum-exp函数近似SMP目标函数,设计了一种合成分布式算法——分布式跳跃算法(Distributed Hopping Algorithm,DHA)。文中证明近似问题与原问题的最优间隙是有界的,且分布式算法过程等价于时间可逆的马尔科夫链的实现。最后,本文基于Beacon控制器开发了算法的原型实现——DHA-CON,并验证了算法的有效性。
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