8篇关于网络功能虚拟化的计算机毕业论文

今天分享的是关于网络功能虚拟化的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到网络功能虚拟化等主题,本文能够帮助到你 基于NFV的LTE核心网的设计与实现 这是一篇关于网络功能虚拟化

今天分享的是关于网络功能虚拟化的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到网络功能虚拟化等主题,本文能够帮助到你

基于NFV的LTE核心网的设计与实现

这是一篇关于网络功能虚拟化,LTE,核心网的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,原电信运营商的传统业务受到了来自互联网数据业务极大的冲击和侵蚀,如微信,QQ取代了原来的短信,skype语音电话取代了原来的越洋长途电话,等等。而另一方面,运营商在升级和更新网络设备中的投入却在逐年增加,运营商面临着一边加大投入成本而另一边收入不增反减的残酷局面。运营商不甘心被边缘化,希望引入IT基因来重构网络。而NFV架构正是实现重构的重要手段,各供应商的LTE核心网中的网元则急需进行NFV架构转型,以便应对运营商新的需求。本文对LTE核心网从传统的专有硬件架构转型为NFV架构进行了研究,设计和实现。由于LTE核心网是已经存在的网元实体,所以在NFV转型中,尽量复用原有的功能模块,本文的设计分4个阶段完成转型:软件化,虚拟化,云化,分解。软件化主要的工作在于两个方面:一是将LTE核心网从嵌入式的专有硬件平台,转化为标准x86的硬件平台,另一个是遵循云架构的9个原则进行重构。虚拟化的主要工作是性能方面的提升,由于虚拟化的特性会导致性能受到严重的影响,主要体现在网络I/O方面,本文针对网络性能的提升提出了实现方案。云化的主要工作是实现自动化部署和弹性伸缩。分解的主要工作是将原有的集中式的单机架构修改为分布式的架构,以微服务的方式实现,从而为弹性伸缩提供支撑。另外,针对NFV架构中新增的虚拟化编排与管理域MANO,本文开发了虚拟网络功能管理VNFM,它是基于Java开发实现的一个服务,同时提供Web GUI和CLI两种用户交互形式,对LTE核心网中各个虚拟网络功能VNF进行生命周期的管理,性能的监控以及弹性伸缩的管理。最后对整个项目进行了测试和验证,通过VNFM自动创建出了LTE核心网中的网元,并能实现性能监控,从而说明LTE核心网转型到NFV架构是可行的,这也为其它网络(如IMS网)的NFV转型提供了技术指导。

面向云边协同物联网场景的SFC映射仿真系统的设计与实现

这是一篇关于物联网,网络功能虚拟化,服务质量,服务功能链,网络仿真的论文, 主要内容为近些年来,随着物联网技术的快速发展,物联网业务的规模正在不断扩增,业务的服务需求也愈发复杂和多样化。将新兴的网络功能虚拟化与云计算、边缘计算相结合,构建一种云边协同的物联网架构,可以灵活的利用云和边缘的资源,为物联网业务以服务链的形式提供端到端的网络服务。然而与其他通用的网络场景相比,云边协同物联网场景下的服务功能链映射不仅需要考虑多性能指标的均衡优化,还需要满足不同物联网业务差异化的服务需求,使得问题的复杂度大大提高。而现有的映射算法大多存在着优化目标单一和在复杂场景下求解效率底下的缺陷。因此,需要找到一种能够满足云边协同场景下多目标优化需求的服务链映射算法。针对以上问题,本课题设计了一种能耗和资源消耗均衡的服务链智能映射算法(Deep Q-Learning Based Service Function Chain Mapping and Energy Based Topology Adjustment,DQLBM+EBTA)。首先,针对云边物联网场景下的服务链映射问题,建立了基于能耗、资源消耗和时延的服务链映射模型。进而,提出了基于深度强化学习的服务链映射算法DQLBM来求解服务链的部署方案,减少部署引入的能量消耗和资源消耗。最后,设计了基于能耗的网络拓扑动态调整算法EBTA,通过对节点进行实时的状态调整,来减少节点的空闲运行能耗和状态转换能耗。仿真结果表明,与其他对比算法相比,DQLBM+EBTA在降低网络总开销方面具有更好的性能。进而,本课题基于Spring框架等技术设计并实现了基于人工智能的云边协同物联网服务链映射仿真系统。首先,本课题分析了系统的功能需求,并基于此设计了系统的架构和总体工作流程。然后,本课题对系统的网络配置、算法配置、服务链请求配置、仿真执行与配置和仿真结果展示等功能进行了设计与实现,并针对各个功能进行了详细的单元测试。测试结果表明,本课题设计的服务链映射仿真系统能够提高服务链映射仿真的方便性,为云边协同物联网场景下虚拟资源的高效管理提供仿真可视化支持。

面向工业物联网的服务功能链编排与迁移研究

这是一篇关于工业物联网,网络功能虚拟化,边缘计算,深度强化学习的论文, 主要内容为工业物联网(Industrial Internet of Things,IIoT)将物联网与工业进行融合。它促进了传感器、生产线现代工业生产和自动化环境中各种智能设备的互连。在IIoT环境中,各种设备将会产生大量的数据流,如何处理这些数据流的转发,降低网络延迟成为了 IIoT面临的一大挑战。同时,IIoT中的设备通常会频繁移动,例如移动机器人、智能机械臂、无人驾驶卡车和工人携带的移动通信设备,这对工业物联网服务提供的灵活性也提出了新的要求。为了解决工业物联网中实时性、资源多样性、安全性等需求,诸多研究将网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)与移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)引入,将服务功能链(Service Function Chain,SFC)有序的编排在边缘网络中,可以使工业物联网中的数据转发更加灵活,满足用户QoS要求,大大提高了工业物联网的可管理和性灵活性。然而,目前的服务功能链编排研究中大多没有考虑边缘-中心环境中,不同厂商共享网络资源可能造成的编排结果不可信的情况,同时服务编排的效率还有待进一步提高。在IIoT中设备频繁移动的场景下,固定的服务功能链部署会带来较长的服务延迟,然而目前大多数研究没有考虑到设备移动性的影响,只考虑到了由于节点过载导致的被动迁移场景。针对当前服务功能链编排和迁移算法的不足,本文进行了以下三个方面的研究:(1)为了进一步提高编排的效率,同时提高服务编排的可靠性,本文提出了一种基于能耗时延联合优化的联邦服务功能链编排算法。文中算法首先将联邦学习与传统强化学习结合起来,加速了模型的收敛,增强了模型的鲁棒性。同时,本文引入了信誉理论,评估不同编排模型的可靠度,提高了联邦学习的抗干扰能力,提高了编排结果的准确度,满足工业物联网对可靠性的要求。本文的仿真结果表明,提出的算法可以满足加速收敛和优化能耗与时延的效果。(2)为了更好的适应在工业物联网中设备动态移动的场景,本文提出了基于设备移动性和网络状态的服务功能链迁移策略。本文提出的迁移算法中,首先对GPS采集到的位置数据进行校准,利用LTSM模型预测设备下一时刻的位置,并利用预测结果结合李亚普诺夫优化算法对SFC的迁移进行决策。仿真表明,算法在降低服务中断概率,降低时延,控制迁移开销上取得了一定的效果。(3)本文基于前两节所设计的算法,设计并实现了一个服务功能编排和迁移仿真平台。本文首先对该平台的功能进行了设计与梳理,搭建基本框架和底层数据库。之后,本文进一步设计了服务链编排模块、服务功能链迁移模块和拓扑展示模块。在技术上整体采用MVC架构,利用Spring对各个框架进行整合,其中,前端界面采用layUI框架实现,并使用Vis.js进行拓扑绘图,后台开发采用了 Spring Boot框架,利用其反转控制和依赖注入等特性简化开发过程。数据库使用了 MySql。最后,对系统进行了测试,测试结果表明,本文可以完成预期功能,帮助运维人员进行服务功能链编排和仿真的操作。

基于指针网络的5G核心网资源分配研究

这是一篇关于网络切片,网络功能虚拟化,服务功能链,指针网络的论文, 主要内容为第五代移动网络技术中,软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Net Functions Virtualization,NFV)打破传统的网络业务模式,实现物理基础设施与网络服务的解耦,让网络切片成为可能。网络切片作为5G的关键技术之一,允许在公共物理基础设施之上创建可独立配置、满足特定需求的虚拟网络。基于SDN和NFV的设施架构,将网络切片看作是一组满足用户服务请求的网络功能块按一定次序组合成的服务功能链。网络切片的资源分配问题则与服务功能链合理部署与调度密切相关。综上,论文将对虚拟化技术背景的网络切片技术进行相关研究,并针对5G三大应用场景之一的低时延高可靠场景,结合核心网子切片的特性对资源分配问题建模,并作出以下两项优化工作。首先,将服务功能链的部署阶段建模成底层物理网络与虚拟服务网络的映射问题,提出一种基于动态网络的节点链路两阶段映射算法MPNP。将指针网络模型融合多头注意力机制、Glimpse机制与相对位置编码进行改进,实现节点映射策略。再使用K最短路径算法寻找出传输时延最低的链路资源映射方案。最后结合主动搜索的策略梯度方法指引模型朝服务时延降低的方向优化。通过仿真实验,将MPNP方案与未改进指针网络方案、资源延迟均衡的启发式方案比较,验证了其对平均服务时延的有效降低和部署成功率的有效提高,同时保证不错的资源利用水平。其次,在整体网络切片部署的过程中,持续性到来的服务请求可能造成响应的网络切片排队,调度顺序将影响整体网络服务性能。因此,在上述资源分配算法上进一步实现联合优化,提出一种多级多目标的服务功能链调度队列模型。根据切片映射失败情况实现2级调度队列,并基于融合多头注意力的指针网络对当前时刻等候队列中的服务功能链进行调度。最后结合服务功能链的部署阶段实现一种联合资源部署算法MMS,采用PPO算法进行模型训练。MMS算法将以网络切片的总体时延与等候队列中切片的剩余存活时间进行多目标优化,在满足低时延的需求下提高一定可靠性与公平性。最后完成两组对比试验,一组是基于线性加权和对多目标间不同权重的MMS算法进行测验,根据平均总时延、平均剩余存活时间、平均部署成功率及平均资源利用率综合选择出性能最贴切场景需求的权重比作为最终提出的MMS算法。另一组实验以平均总目标值、平均资源利用率和平均等候时延作为评估指标,将本文提出的MMS调度部署联合算法与先来先服务调度、基于特征重要度优先级调度的部署联合算法进行比较。实验结果证明在低时延的需求场景下,MMS算法具有更低的平均等候时延,在降低平均总时延与提高总资源利用率的表现上都更加出色。最后,论文就全文的研究工作进行总结,对其中遇到的问题开展讨论与思考,并展望未来研究工作的方向内容。

基于指针网络的5G核心网资源分配研究

这是一篇关于网络切片,网络功能虚拟化,服务功能链,指针网络的论文, 主要内容为第五代移动网络技术中,软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Net Functions Virtualization,NFV)打破传统的网络业务模式,实现物理基础设施与网络服务的解耦,让网络切片成为可能。网络切片作为5G的关键技术之一,允许在公共物理基础设施之上创建可独立配置、满足特定需求的虚拟网络。基于SDN和NFV的设施架构,将网络切片看作是一组满足用户服务请求的网络功能块按一定次序组合成的服务功能链。网络切片的资源分配问题则与服务功能链合理部署与调度密切相关。综上,论文将对虚拟化技术背景的网络切片技术进行相关研究,并针对5G三大应用场景之一的低时延高可靠场景,结合核心网子切片的特性对资源分配问题建模,并作出以下两项优化工作。首先,将服务功能链的部署阶段建模成底层物理网络与虚拟服务网络的映射问题,提出一种基于动态网络的节点链路两阶段映射算法MPNP。将指针网络模型融合多头注意力机制、Glimpse机制与相对位置编码进行改进,实现节点映射策略。再使用K最短路径算法寻找出传输时延最低的链路资源映射方案。最后结合主动搜索的策略梯度方法指引模型朝服务时延降低的方向优化。通过仿真实验,将MPNP方案与未改进指针网络方案、资源延迟均衡的启发式方案比较,验证了其对平均服务时延的有效降低和部署成功率的有效提高,同时保证不错的资源利用水平。其次,在整体网络切片部署的过程中,持续性到来的服务请求可能造成响应的网络切片排队,调度顺序将影响整体网络服务性能。因此,在上述资源分配算法上进一步实现联合优化,提出一种多级多目标的服务功能链调度队列模型。根据切片映射失败情况实现2级调度队列,并基于融合多头注意力的指针网络对当前时刻等候队列中的服务功能链进行调度。最后结合服务功能链的部署阶段实现一种联合资源部署算法MMS,采用PPO算法进行模型训练。MMS算法将以网络切片的总体时延与等候队列中切片的剩余存活时间进行多目标优化,在满足低时延的需求下提高一定可靠性与公平性。最后完成两组对比试验,一组是基于线性加权和对多目标间不同权重的MMS算法进行测验,根据平均总时延、平均剩余存活时间、平均部署成功率及平均资源利用率综合选择出性能最贴切场景需求的权重比作为最终提出的MMS算法。另一组实验以平均总目标值、平均资源利用率和平均等候时延作为评估指标,将本文提出的MMS调度部署联合算法与先来先服务调度、基于特征重要度优先级调度的部署联合算法进行比较。实验结果证明在低时延的需求场景下,MMS算法具有更低的平均等候时延,在降低平均总时延与提高总资源利用率的表现上都更加出色。最后,论文就全文的研究工作进行总结,对其中遇到的问题开展讨论与思考,并展望未来研究工作的方向内容。

基于负载预测的5G VNF资源弹性伸缩研究

这是一篇关于5G,网络功能虚拟化,负载预测,弹性伸缩的论文, 主要内容为随着移动应用程序数量爆发式增长,人们使用手机的频率逐渐提高,对无线网络高带宽、低时延等需求也越来越强烈。为了满足用户需求,国内外通信运营商纷纷加快5G网络建设。如何在网络更新换代过程中有效利用现有设备资源,节约硬件成本,是运营商面临的主要挑战。基于NFV架构进行5G网络开发能有效应对上述挑战。NFV架构能够标准化各项网络功能,使其摆脱专用软硬件束缚,实现与底层设备分离,同时可进行编排与管理。NFV研究内容包括5G仿真平台构建和弹性伸缩技术应用等。5G仿真平台可实现网络测试与编排,有助于运营商完成网络管理与运维的自动化和智能化。国外学者开发了Free5GC等仿真软件及OSM等MANO平台,但两者功能独立,无法实现统一的网络功能编排与管理。弹性伸缩技术可用于网络功能模块扩缩容,平衡业务量与网络承载能力,但目前应用广泛的响应式弹性伸缩策略对突发情况应变能力薄弱,且功能较为单一。针对上述问题,本文提出了基于负载预测的VNF弹性伸缩系统,主要研究内容包括:(1)设计TCN-Attention负载预测模型。该模型结合TCN模型并行运算速度优势与注意力机制提取有效信息能力,能够依据历史负载数据,准确预测未来基站负载状况,为基站VNF扩缩容提供参考。与基准模型相比,TCN-Attention模型拥有更短训练时间,更高预测精度。(2)设计VNF扩缩容算法,将TCN-Attention负载预测模型与VNF扩缩容算法结合形成预测式弹性伸缩策略。该策略能够实现VNF提前扩缩容,解决了响应式伸缩突发状况应对能力不足的问题。(3)将OSM平台与5G仿真软件融合,建立NFV架构下从接入网到核心网的仿真平台,实现网络功能的上线与维护、网络流量的管理与控制、用户设备的接入与连接、平台负载的监控与采集等内容。并对平台上下行带宽等性能指标进行了测试。(4)实现基于负载预测的VNF弹性伸缩系统。该系统主要包括负载监控、负载预测及弹性伸缩模块,通过集成弹性伸缩、5G网络仿真与NFV架构,实现基站VNF动态扩缩容功能。与OSM默认弹性伸缩功能相比,具有更高的响应准确率与带宽利用率。

基于NFV/SDN的网络流量编排技术研究与应用

这是一篇关于网络功能虚拟化,软件定义网络,软件定义安全,流量编排的论文, 主要内容为近年来,随着云计算市场规模不断扩大,云计算安全形势日益严峻,安全性成为影响云计算大规模落地实践的核心因素。另一方面,软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术的不断发展和进步,为降低网络运营成本并提高云计算环境下的网络安全防护能力提供了理论和技术支持。因此,对网络安全服务功能链(Network Security Service Function Chain,NS-SFC)的编排技术进行研究和开发,成为当前的热点问题。传统的网络安全设备采用将设备串联地部署在物理网络线路上的方式来监控和保护网络流量,这已不再适用于安全需求多变的今天。网络安全服务功能链结合NFV技术和SDN架构,将传统端到端的网络安全设备进行虚拟化,如虚拟防火墙(Virtual Firewall,v FW),虚拟Web应用防火墙(Virtual Web Application Firewall,v WAF),虚拟入侵防御系统(Virtual Intrusion Prevention System,v IPS),并利用虚拟安全设备组建安全资源池。通过编排控制器的控制引流,将业务流量牵引进安全资源池,根据指定顺序流经指定虚拟安全设备网元,最后将清洗过的流量回引至服务端,实现动态、弹性的网络安全防护机制。本文基于NFV和SDN技术,探讨了在云计算环境下网络安全服务功能链的设计和实现,对网络安全服务功能链的研究背景和实现意义进行了分析和总结,综述了目前业界提出的研究成果和实现方案。本文的主要工作如下:1.提出了一种基于NFV技术和SDN理念架构的网络安全流量编排服务链架构,该架构利用集群实现主机冗余,利用网元组实现网元冗余,从而提高系统的稳定性;2.利用Openv Switch conntrack组件实现服务链的会话保持,并采用二层转发的方式传输数据帧;3.设计并实现了针对网元的静态负载均衡策略和动态负载均衡策略;4.根据链路管理、控制、转发三个平面的关系将系统划分成四个功能模块,并设计模块间的交互关系。接着,本文详细阐述了系统的功能实现流程、数据库表设计和关键类图设计等方面。最后,本文设计测试用例,验证系统主要功能,总结全文工作。

基于负载预测的5G VNF资源弹性伸缩研究

这是一篇关于5G,网络功能虚拟化,负载预测,弹性伸缩的论文, 主要内容为随着移动应用程序数量爆发式增长,人们使用手机的频率逐渐提高,对无线网络高带宽、低时延等需求也越来越强烈。为了满足用户需求,国内外通信运营商纷纷加快5G网络建设。如何在网络更新换代过程中有效利用现有设备资源,节约硬件成本,是运营商面临的主要挑战。基于NFV架构进行5G网络开发能有效应对上述挑战。NFV架构能够标准化各项网络功能,使其摆脱专用软硬件束缚,实现与底层设备分离,同时可进行编排与管理。NFV研究内容包括5G仿真平台构建和弹性伸缩技术应用等。5G仿真平台可实现网络测试与编排,有助于运营商完成网络管理与运维的自动化和智能化。国外学者开发了Free5GC等仿真软件及OSM等MANO平台,但两者功能独立,无法实现统一的网络功能编排与管理。弹性伸缩技术可用于网络功能模块扩缩容,平衡业务量与网络承载能力,但目前应用广泛的响应式弹性伸缩策略对突发情况应变能力薄弱,且功能较为单一。针对上述问题,本文提出了基于负载预测的VNF弹性伸缩系统,主要研究内容包括:(1)设计TCN-Attention负载预测模型。该模型结合TCN模型并行运算速度优势与注意力机制提取有效信息能力,能够依据历史负载数据,准确预测未来基站负载状况,为基站VNF扩缩容提供参考。与基准模型相比,TCN-Attention模型拥有更短训练时间,更高预测精度。(2)设计VNF扩缩容算法,将TCN-Attention负载预测模型与VNF扩缩容算法结合形成预测式弹性伸缩策略。该策略能够实现VNF提前扩缩容,解决了响应式伸缩突发状况应对能力不足的问题。(3)将OSM平台与5G仿真软件融合,建立NFV架构下从接入网到核心网的仿真平台,实现网络功能的上线与维护、网络流量的管理与控制、用户设备的接入与连接、平台负载的监控与采集等内容。并对平台上下行带宽等性能指标进行了测试。(4)实现基于负载预测的VNF弹性伸缩系统。该系统主要包括负载监控、负载预测及弹性伸缩模块,通过集成弹性伸缩、5G网络仿真与NFV架构,实现基站VNF动态扩缩容功能。与OSM默认弹性伸缩功能相比,具有更高的响应准确率与带宽利用率。

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