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随着云计算、物联网和大数据等技术的发展,数据中心规模不断增大,传统数据中心网络面临着新业务部署、更新复杂、能耗高和资源利用率低的问题,这些问题对当前数据中心网络提出很大挑战。网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术的出现和发展降低了数据中心的投资成本和运营成本,有助于解决传统数据中心网络中新业务部署和更新复杂的问题,是数据中心能耗研究的新方向。NFV技术的关键是将网络功能与专用设备进行解耦,通过软件形式实现网络功能,并部署到通用的硬件平台上。含有一个或多个虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)的服务功能链(Service Function Chain)是一项重要应用,可以为用户提供灵活的网络服务,受到了国内外学术与工业界的广泛关注。本文主要研究数据中心网络中SFC动态资源分配和数据中心间网络中NFV化的数据中心能耗。目前,大多研究关注NFV场景下静态SFC的资源分配问题,且很多研究也没有考虑到服务器承载VNF的类型限制。为解决以上问题,本文在服务器承载VNF类型受限的约束下,建立动态服务功能链资源分配问题的数学模型。以最小化SFC的部署成本和端到端延迟为目标,本文提出一种资源分配启发式算法。所提算法在分层思想的基础上综合考虑数据中心网络中结点承载的VNF类型和结点的计算资源等因素完成VNFs映射,另外,考虑链路剩余带宽以实现虚拟链路映射。所提算法在单特征单租户和单特征多租户的场景下进行仿真验证。仿真结果表明,该方法能够有效地降低服务功能链的部署成本和端到端延迟。数据中心中NFV技术的引入有助于降低数据中心的运营成本,而数据中心能耗成本在运营成本中占据相当大比例,且其资源利用率低也会引起能源浪费。因此,本文在研究服务功能链资源分配问题时,旨在降低数据中心能耗和提高数据中心资源利用率。但是,在数据中心间网络中,同时考虑降低数据中心能耗和研究服务功能链资源分配问题的研究工作并不多见。根据数据中心中服务器的能耗模型,本文首先建立整个数据中心的能耗模型,然后以降低数据中心能耗和减少服务功能链的端到端延迟为目标,建立服务功能链资源分配模型。为求解该模型,提出一种遗传算法,它首先选择K条最短路径,然后再在所选择的路径上采用遗传算法进行VNFs的部署。仿真结果表明,所提算法可以有效地减少服务功能链的端到端延迟,并且在一定程度上提高资源利用率和降低数据中心能耗。