基于拍卖和域能的企业级虚拟网络映射研究

基本信息
批准号:61602227
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:20.00
负责人:丛鑫
学科分类:
依托单位:辽宁工程技术大学
批准年份:2016
结题年份:2019
起止时间:2017-01-01 - 2019-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:訾玲玲,沈学利,陶志勇,关昕,徐维,李东哲,唐雨
关键词:
企业级网络能耗优化节点激励机制虚拟网络映射
结项摘要

Realizing network virtualization for enterprise network is very important. It not only promotes the researches of the node incentive mechanism and energy optimization, but also meets the enterprises’ requirements on analyzing and processing big data tasks at minimal costs. The existing virtual network embedding methods and energy models are both running on the cloud computing platforms. And they lack support and confirmation in the environment of the enterprise network, which is characteristic of node selfishness and energy differences. Starting with the state-of-the-art auction mechanisms and domain energy models, this project studies the auction incentive strategies in which goods are replaceable, finds the optimization methods of energy consumption in single-domain virtual network embedding, designs the optimization methods of energy consumption in multi-domain virtual network embedding, and finally constructs a theoretical and applicable framework for virtual network embedding on enterprise network. The studies will extend the research topics of virtual network embedding technology and promote the abilities of processing the massive tasks in enterprises.

实现企业级网络虚拟化,对虚拟化过程中节点激励和能耗优化问题开展研究,满足企业以极小的开销运行大规模数据处理和分析任务的需求非常重要。已有的映射方法和能耗模型均以云计算平台为运行环境,对以节点自私性和域能差异性为特征的企业级网络为运行环境缺乏技术支撑与验证。本课题以拍卖机制和域能耗模型为基础,重点研究以可替换商品的拍卖机制为核心的的节点激励策略,单域条件下虚拟网络映射能耗优化方法,跨域条件下虚拟网络能耗优化方法等关键技术,建立适用于企业级网络的虚拟映射理论和应用框架。本课题的研究成果对扩展虚拟网络映射可研究范围,提升企业处理大规模任务的能力方面具有十分积极的意义。

项目摘要

本项目目的是使企业在现有的网络条件下拥有对大规模数据处理和分析的能力,重点关注物理网络资源供给和能源消耗问题。采用可替换实例的拍卖思想,节点资源复数表示方法,能源优化的整数线性规划模型,发现:(1)资源成本和任务运行时间关系,且存在拐点;(2)虚拟请求资源数和该虚拟请求的可接受率关系;(3)物理网络可用资源数量与求解空间和能耗关系。取得成果:(1)以拍卖思想,最佳匹配算法,虚拟请求预取算法及商品化的虚拟请求价格动态调整机制为核心的物理网络节点激励机制;(2)以节点资源复数数学表示方法,企业级网络节点能耗量化方法为核心的单域虚拟网络映射能耗最小化机制;(3)以贪婪搜索和邻域简化搜索,整数线性规划理论和跨域网络图谱为核心的跨域虚拟网络映射能耗最小化机制。上述发现和成果可有效的降低企业级网络虚拟化成本,扩展企业级网络运行复杂任务和分析大规模数据的能力。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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