ForCES系统中LFB拓扑的正确性及优化技术研究

来源 :浙江工商大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hawk_fox
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
传统路由器的体系结构是封闭且僵化的。当传统网络中进行新业务的部署时,通常需要大范围的设备更新和繁杂的网络策略重配置,周期长、工作量巨大且极易出错。因此,人们亟需一种新型的、数据面资源开放可编程的网络设备,从根本上解决当前网络的“僵化”问题。基于上述背景,IETF ForCES技术应运而生。ForCES是一个技术体系,主要包括了:CE和FE之间的通信协议规范和FE模型等。FE模型是ForCES的精髓所在,它将具备数据转发功能的FE进行模块化处理,FE被抽象成若干个LFB的有机组合体,这些LFB彼此相连,CE通过标准化的协议控制和定义LFB之间的连接关系(即LFB拓扑),不同LFB拓扑最终反映为FE的不同功能(IPv4转发、IPv6转发、QoS等)。此外,FE模型中还定义了一个特殊的LFB (FEObject),该LFB并不参与数据包的处理,只是像一个代理一样工作,收集、保存并告知CE当前FE中的相关重要信息,LFB拓扑描述就是其中的一个重要内容。本文所要研究的LFB拓扑的正确性保障机制及拓扑优化技术正是围绕着FEObeject展开的。借鉴OpenFlow, Click和数据中心网络中拓扑正确性的判断方法,我们提出一种适用于ForCES系统的LFB拓扑正确性保障机制。首先从类名为FEObject的逻辑功能块中,读取其能力部件所包含的信息,构造LFB之间可行边的拓扑能力链表。然后根据目标拓扑,构造出所有的实际边。通过字符化处理,将每一条LFB链接转化成一个字符串。最后基于AC算法提出一种改进的多模式匹配算法,将所有的实际边作为匹配模式串,放到拓扑能力链表里面进行模式匹配。根据匹配得到的结果判断目标LFB拓扑是否正确。在判断LFB拓扑的正确性后,接下来对其拓扑进行优化处理。经过详细分析,我们得知LFB拓扑的优化问题是一个NPC问题,所以基于QoS保证前提,提出一种新的LFB拓扑优化模型。在满足用户基本功能需求和服务质量保证的前提下,确保拓扑链路总费用最小,并且最终找到一条资源消耗最小、链路利用率方差最小、路径丢失风险最小的路径进行业务传输。
其他文献
多入多出(Multi-Input and Multi-Output, MIMO)技术和中继技术是未来无线通信领域两大关键技术。中继MIMO系统则是将两种技术优势有效融合起来的无线通信系统。中继MIMO系统
统计数据显示心血管疾病死亡率占城乡居民总死亡原因的首位,且随着日趋严重的人口老龄化现状及城镇化进程的加速,心血管病患病人数必将持续快速增长,心血管疾病的防治已成为
随着科学技术的发展以及信息量爆炸式的增长,视频光纤传输技术以其传输容量大、传输损耗低、抗电磁干扰能力强,保密性好等特点成为军事、监控,有线电视等多方面领域的重要技
微生物燃料电池是一种新型清洁的能源装置,它在产电的同时还能对废水进行处理,近年来成为相关领域研究的热点。虽然微生物燃料电池具有诸多优点,但微生物燃料电池的产电功率低,影响微生物燃料电池产电性能最主要的非生物因素有温度、p H值、溶解氧浓度以及底物浓度等。因此,准确、在线地监测影响微生物燃料电池产电性能的非生物参数,对于优化控制微生物燃料电池产电性能尤为重要。目前关于溶解氧浓度检测的方法法存在费时、
移动Ad Hoc网络是由一组带有无线收发装置的移动终端组成的多跳、白组织系统。广播就是将一个特定信源所产生的消息转发到网络中所有其他节点的技术,是移动Ad Hoc网络中的基
位置信息、定位技术与位置服务开启了新时代的研究热潮,覆盖到了智能交通,智能家居,智慧工业、农业、商业,智慧城市等诸多领域。GPS和蜂窝网定位技术广泛用于室外位置服务,但
多目标高分辨方位估计技术是水下阵列信号处理研究的主要内容,该项技术的发展对水下目标信号的定位与跟踪和提高水下装备的技术性能具有重要意义。随着国防科技的发展,水声对抗
近年来,信息技术的高速发展,传统的奈奎斯特采样理论中的极限采样率制约了人们与日俱增的庞大信息量获取的需求,因而压缩感知理论一出现即以其远低于奈奎斯特采样速率的特点备受
跳频通信以其抗干扰能力强、保密性好且易于组网等众多优点而被军民各领域青睐。尤其在军事领域中,非合作跳频信号的参数估计与调制识别对跳频系统抗干扰技术研究有着极大影响
超分辨率技术旨在通过单帧或多帧低分辨率图像重建出高分辨率图像,可广泛应用于网络视频、数字电视和公共安全等领域。压缩感知是一种可以突破Nyquist采样原理极限的信号理论