【摘要】：基于網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(Network Function Virtualization,NFV)技術(shù)和軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network,SDN)技術(shù)的5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)可為不同的用戶業(yè)務(wù)創(chuàng)建和劃分不同的專屬網(wǎng)絡(luò),使得網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)方式更加靈活,且有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)封閉垂直等諸多問題以滿足多元5G新業(yè)務(wù)的需求。采用NFV技術(shù)和SDN技術(shù)可以將專用硬件實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)功能通過軟件化的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能(Virtualized Network Function,VNF)實(shí)現(xiàn),并將不同種類的VNF根據(jù)特定規(guī)則編排,構(gòu)成與用戶業(yè)務(wù)相對應(yīng)的服務(wù)功能鏈(Service Function Chain,SFC)進(jìn)而在不同網(wǎng)絡(luò)切片下為用戶提供專屬服務(wù),因此如何部署VNF并在其資源需求改變的情況下進(jìn)行遷移從而最小化運(yùn)營商成本,保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性應(yīng)是研究的重點(diǎn)。本文針對5G網(wǎng)絡(luò)切片接入側(cè)的VNF部署問題及VNF部署完成后的遷移問題進(jìn)行重點(diǎn)研究,研究內(nèi)容和創(chuàng)新工作如下:1.基于隊(duì)列感知的5G接入網(wǎng)絡(luò)VNF動(dòng)態(tài)部署算法針對5G接入網(wǎng)絡(luò)VNF部署過程中,大量多種用戶業(yè)務(wù)請求短時(shí)間內(nèi)到達(dá)網(wǎng)絡(luò),極易造成用戶業(yè)務(wù)積壓,嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性這一問題,本文首先設(shè)計(jì)了一個(gè)兩級隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)度模型感知當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)積壓從而進(jìn)行隊(duì)列動(dòng)態(tài)調(diào)度,并將VNF部署問題描述為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定條件下的部署成本最小化問題且證明其為NP困難問題,其次本文采用Lyapunov隨機(jī)優(yōu)化方法進(jìn)一步將部署成本最小化問題轉(zhuǎn)化為SFC調(diào)度問題和SFC映射問題,最后本文基于遺傳算法分別設(shè)計(jì)了啟發(fā)式的SFC調(diào)度算法和啟發(fā)式的SFC映射算法進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,本文所提VNF部署算法可以在實(shí)現(xiàn)較小VNF部署成本的同時(shí)顯著提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性。2.基于多優(yōu)先級的5G接入網(wǎng)絡(luò)VNF遷移算法針對5G接入網(wǎng)絡(luò)中VNF部署完成后,其資源需求發(fā)生動(dòng)態(tài)變化,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中物理機(jī)(Physical Machine,PM)資源利用率過高或過低這一問題,本文首先將網(wǎng)絡(luò)中PM的資源使用情況劃分為五個(gè)不同分區(qū),提出一種多優(yōu)先級VNF遷移請求隊(duì)列調(diào)度模型,其次基于該模型,對VNF遷移開銷的最小化及網(wǎng)絡(luò)能耗的最小化建立聯(lián)合優(yōu)化模型,且將該優(yōu)化模型進(jìn)一步分解為三類最小化子問題,最后提出了一種基于多優(yōu)先級的5G接入網(wǎng)絡(luò)VNF遷移開銷與網(wǎng)絡(luò)能耗聯(lián)合優(yōu)化算法對上述三類子問題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,該算法在有效實(shí)現(xiàn)VNF遷移開銷與網(wǎng)絡(luò)能耗折中的同時(shí),保證PM性能,提高PM資源利用率并均衡各PM負(fù)載。
【圖文】：

圖 3.4 適應(yīng)度值與迭代次數(shù)的關(guān)系圖 3.5 和圖 3.6 所示，本章分別從時(shí)間平均隊(duì)列積壓與時(shí)間平均部署所提算法有效性進(jìn)行驗(yàn)證。如圖 3.5 所示，隨著仿真時(shí)隙的增加，時(shí)壓起初迅速增加，隨后趨于穩(wěn)定，這也說明本章所提的 QDPVNF 算保網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列處于穩(wěn)定狀態(tài)，這一趨于穩(wěn)定的趨勢也與定理 3.2 中的一致，同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，V 值越大，最終的時(shí)間平均隊(duì)列積壓越大

圖 3.4 適應(yīng)度值與迭代次數(shù)的關(guān)系圖 3.5 和圖 3.6 所示，本章分別從時(shí)間平均隊(duì)列積壓與時(shí)間平均部署所提算法有效性進(jìn)行驗(yàn)證。如圖 3.5 所示，隨著仿真時(shí)隙的增加，時(shí)壓起初迅速增加，，隨后趨于穩(wěn)定，這也說明本章所提的 QDPVNF 算保網(wǎng)絡(luò)隊(duì)列處于穩(wěn)定狀態(tài)，這一趨于穩(wěn)定的趨勢也與定理 3.2 中的一致，同時(shí)也可以發(fā)現(xiàn)，V 值越大，最終的時(shí)間平均隊(duì)列積壓越大
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2610452