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近年来,物联网呈现出突飞猛进的发展态势,为工业、农业、医疗、安全等传统行业带来新的机遇。然而,物联网及垂直行业所具有的业务多样性以及技术标准的碎片化现象,使得现有通信技术无法使用同一张物理网络满足需求各异的物联网业务。为了满足多样性业务需求,基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)/网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)的网络切片(Network Slicing,NS)技术得到了广泛的关注,并成为了第五代移动通信(5th-Generation Mobile Communication,5G)网络的关键使能技术。本文主要对端到端网络切片动态资源优化算法进行了研究,搭建了基于端到端网络切片资源动态分配方案的实验平台,并基于该平台验证了所研究的计算、存储和通信三维资源联合优化算法的有效性。本文的研究内容主要分为以下两点:(1)研究了一种端到端网络切片资源动态分配方案,并根据方案进行平台搭建。在该方案中,使用SDN和NFV等关键技术对方案所涉及的中心控制器、本地控制器和端到端网络切片进行详细的设计,同时阐述了所研究方案具体的工作流程。然后,基于开源软硬件,搭建了端到端网络切片资源动态分配实验平台。最后,基于实验平台对设计方案进行测试和验证,实验结果表明了所研究方案能够根据所承载业务的不同,为端到端网络切片动态地分配资源,从而能够在保证用户服务质量(Quality of Service,QoS)的同时,实现对资源的灵活管理。(2)研究了一种计算、存储和通信资源联合优化算法,并基于上述实验平台,对算法的性能进行验证。具体而言,本文将资源联合优化问题建模为在满足用户QoS的条件下,最优化系统吞吐量问题。然而,此问题是一个NP难问题(Non-deterministic Polynomial Hard,NP-hard),传统最优化算法很难得到最优资源分配的闭式解。本文联合模拟退火算法和粒子群算法,求解这一最优化问题。一方面,粒子群算法在求解多维资源联合优化问题时,具有收敛速度快的优点。另一方面,本文引入模拟退火算法来解决粒子群算法容易陷入局部最优的问题。最后,实验结果验证了所研究的三维资源联合优化算法能够根据业务的网络需求实现快速迭代,具有较好的收敛性,来满足该端到端网络切片承载的业务发生变化后新的业务需求。