【摘要】：網(wǎng)絡(luò)虛擬化是面向未來(lái)網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它的目的在于克服改變傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)僵化面臨的困難。網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù)通過(guò)虛擬資源映射算法在物理網(wǎng)絡(luò)虛擬出一個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成特殊的應(yīng)用,優(yōu)化以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的網(wǎng)絡(luò)布局,減少整個(gè)物理網(wǎng)絡(luò)的資源開(kāi)銷(xiāo)以及提升用戶(hù)體驗(yàn)。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬化中的虛擬資源映射算法,本論文主要研究了如下三個(gè)方面:(1)提出了一種基于Hausdorff距離的虛擬網(wǎng)絡(luò)資源映射算法。該算法將描述兩個(gè)多屬性物體相似性的Hausdorff距離引入到虛擬網(wǎng)絡(luò)資源映射中,在映射虛擬網(wǎng)絡(luò)時(shí)考慮虛擬節(jié)點(diǎn)和物理節(jié)點(diǎn)的相似性,該算法包括基于鄰近節(jié)點(diǎn)的虛擬網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)映射排序和基于Hausdorff距離的映射兩個(gè)過(guò)程,在滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)的處理能力、地理位置等條件的同時(shí),還考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞榷嗑S屬性來(lái)完成映射。仿真結(jié)果表明所提算法在降低底層物理資源開(kāi)銷(xiāo),提高虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射成功率等方面具有顯著作用。(2)提出了一種基于動(dòng)態(tài)簇的無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò)(Wireless Mesh Network,WMN)虛擬化快速切換算法。該算法把Mesh客戶(hù)端(Mesh Client,MC)通信范圍內(nèi)的所有接入點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)動(dòng)態(tài)簇,動(dòng)態(tài)簇內(nèi)的接入點(diǎn)不斷監(jiān)控和分享與客戶(hù)端的鏈路質(zhì)量以及到Internet網(wǎng)關(guān)的回程路由,最終由動(dòng)態(tài)簇選擇一個(gè)最佳的接入點(diǎn)為MC服務(wù),從而把整個(gè)Mesh接入網(wǎng)虛擬成為一個(gè)接入點(diǎn),在不修改設(shè)備驅(qū)動(dòng)的情況下,實(shí)現(xiàn)MC在WMN中的快速切換。與傳統(tǒng)的基于RSSI的算法相比,仿真結(jié)果表明該算法可以有效提高WMN的系統(tǒng)吞吐量、降低端到端時(shí)延以及減少丟包率。(3)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò)虛擬資源映射實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以監(jiān)控WMN的節(jié)點(diǎn)和鏈路信息并且做出路由決策,以基于WMN的視頻傳輸為例,為視頻客戶(hù)端選擇最優(yōu)的Mesh接入點(diǎn)(Mesh Access Point,MAP)。測(cè)試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠提高視頻傳輸速率、提升用戶(hù)體驗(yàn)。最后,對(duì)本論文進(jìn)行概括總結(jié),并對(duì)下一步工作的研究方向和思路進(jìn)行了展望。
【圖文】：

文章從映射成功率、平均收益、平均開(kāi)銷(xiāo)及平均開(kāi)銷(xiāo)收益比這幾項(xiàng)指標(biāo)對(duì)各映射算法進(jìn)行對(duì)比。圖 3.3 比較了映射成功率。在 16000 時(shí)間單位以后，結(jié)果逐漸穩(wěn)定，因?yàn)槲恼略谟成溥^(guò)程中加入了坐標(biāo)限制，使得映射成功率有所降低，BL 映射成功率在 50%~55%，A-SP 比 BL高約 15%，在 65%~70%,HD 和 ND 映射成功率最高，在 75%左右，，比 BL 高出約 25%，比A-SP 高出 10%左右

A-SP 高出 10%左右，因?yàn)?HD 考慮了節(jié)點(diǎn)的多維屬性，因此可以很好地提高映射成功率。圖 3.3 映射成功率隨時(shí)間的變化圖 3.4 比較了平均收益。算法在 8000 時(shí)間單位開(kāi)始趨于穩(wěn)定，HD 和 ND 的收益接近，A-SP 次之，BL 最低；HD 的收益比 BL 高約 45%，比 A-SP 高出 14%左右，HD 和 ND 的長(zhǎng)期收益明顯高于 BL。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.0

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