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通信技术已成为社会数字化不可分割的一部分,并对全球国内生产总值(GDP)增长做出了重要贡献。物联网(IOT)概念的诞生将未来带入了一个新的方向。物联网(IOT)指的是扩展网络连接到物理设备和日常用品。具体来说物联网(Internet of Things)指的是将无处不在的末端设备和设施,包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产)、携带无线终端的个人与车辆等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”,通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通、应用大集成、以及基于云计算的营运等模式,在内网)、专网)、和/或互联网环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。。在嵌入式系统的设计中,除了需要系统为给定的输入产生所需的输出,还有其他方面也需要得到满足。
新的技术突破和生产的大规模化为普通人提供了更容易使用的廉价产品,这使得新兴技术在全球范围内的大规模的使用。技术进步(更普遍来说-现代文明)的主要推动力之一是促进这些设备高效运行的能源。然而,由于各种各样工业技术在全球范围内的使用,社会生产以及工业中对于能源有了越来越多的需求。因此,如何通过减少燃烧功率来达到恰好的社会需求,是一个很大的挑战。互联网服务供应商(isp)正面临着尽量减少电力/能源消耗的挑战。最近,学界和业界致力于减少服务器和网络级别的能源消耗。
网络虚拟化被认为不仅是克服当前互联网基础设施缺乏灵活性的组织者,而且是实现节能未来互联网的推动者。网络虚拟化就是在一个物理网络上模拟出多个逻辑网络来。网络虚拟化的内容一般指虚拟专用网络(VPN)。VPN对网络连接的概念进行了抽象,允许远程用户访问组织的内部网络,就像物理上连接到该网络一样。网络虚拟化可以帮助保护IT环境,防止来自Internet的威胁,同时使用户能够快速安全的访问应用程序和数据。与此同时,虚拟网络嵌入(VNE)是网络虚拟化技术中的一个关键问题。近年来,由于在互联网环境下打开/关闭不使用的设备可以节省能源,人们致力于研究嵌入在VN中的不同功耗模型下的功率感知VNE问题。本文针对VNE系统的低能耗问题,讨论了联合功率感知节点和链路资源分配方法。在全文中,首先,我们提出了一个嵌入VN的广义功耗模型(GPC)。此外,该GPC模型可以获得与物理节点和网络设备相连接的固定和可变功耗的任何组合。然后将该问题转化为一个混合整数规划和两个具有较好协调能力的嵌入算法。仿真结果表明,在电力供应过剩的情况下,该算法的功率性能优于现有算法。然而,我们实际上也匹配了6种算法的性能,即ENM-SNP,ENM-SPN,RW-SNP,RW-SPN,R-ViNE-SNP,andR-ViNE-SPN.而“RW”表示使用文中提出的能量感知节点映射算法来映射虚拟节点。在此基础上,我们进一步的研究了不同功耗模型下嵌入VN的功率感知VNE问题。
我们的其他工作贡献是,在降低能源成本方面提出了正式的GPC模型和形成了GPC-PE-VNE问题。在此基础上,我们给出了针对以上问题的线性规划公式和嵌入算法。我们评估了我们提出的算法的性能,并将其与现有算法在期限或能源消耗方面进行了比较。分析结果表明,我们提出的算法比现有的算法有更好的结果。最后,提出了今后改进和推广这一工作的可能途径。
新的技术突破和生产的大规模化为普通人提供了更容易使用的廉价产品,这使得新兴技术在全球范围内的大规模的使用。技术进步(更普遍来说-现代文明)的主要推动力之一是促进这些设备高效运行的能源。然而,由于各种各样工业技术在全球范围内的使用,社会生产以及工业中对于能源有了越来越多的需求。因此,如何通过减少燃烧功率来达到恰好的社会需求,是一个很大的挑战。互联网服务供应商(isp)正面临着尽量减少电力/能源消耗的挑战。最近,学界和业界致力于减少服务器和网络级别的能源消耗。
网络虚拟化被认为不仅是克服当前互联网基础设施缺乏灵活性的组织者,而且是实现节能未来互联网的推动者。网络虚拟化就是在一个物理网络上模拟出多个逻辑网络来。网络虚拟化的内容一般指虚拟专用网络(VPN)。VPN对网络连接的概念进行了抽象,允许远程用户访问组织的内部网络,就像物理上连接到该网络一样。网络虚拟化可以帮助保护IT环境,防止来自Internet的威胁,同时使用户能够快速安全的访问应用程序和数据。与此同时,虚拟网络嵌入(VNE)是网络虚拟化技术中的一个关键问题。近年来,由于在互联网环境下打开/关闭不使用的设备可以节省能源,人们致力于研究嵌入在VN中的不同功耗模型下的功率感知VNE问题。本文针对VNE系统的低能耗问题,讨论了联合功率感知节点和链路资源分配方法。在全文中,首先,我们提出了一个嵌入VN的广义功耗模型(GPC)。此外,该GPC模型可以获得与物理节点和网络设备相连接的固定和可变功耗的任何组合。然后将该问题转化为一个混合整数规划和两个具有较好协调能力的嵌入算法。仿真结果表明,在电力供应过剩的情况下,该算法的功率性能优于现有算法。然而,我们实际上也匹配了6种算法的性能,即ENM-SNP,ENM-SPN,RW-SNP,RW-SPN,R-ViNE-SNP,andR-ViNE-SPN.而“RW”表示使用文中提出的能量感知节点映射算法来映射虚拟节点。在此基础上,我们进一步的研究了不同功耗模型下嵌入VN的功率感知VNE问题。
我们的其他工作贡献是,在降低能源成本方面提出了正式的GPC模型和形成了GPC-PE-VNE问题。在此基础上,我们给出了针对以上问题的线性规划公式和嵌入算法。我们评估了我们提出的算法的性能,并将其与现有算法在期限或能源消耗方面进行了比较。分析结果表明,我们提出的算法比现有的算法有更好的结果。最后,提出了今后改进和推广这一工作的可能途径。