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《东北大学》 2017年
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光数据中心网络中的虚拟化技能研讨

于存谦  
【摘要】:数据中心(DataCenter,DC)具有高功能核算和大规模存储的优势,一起以波分复用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)为代表的光传输技能又以高带宽、低推迟、细粒度和低能耗等特色著称,二者有机结组成的“光数据中心网络”(Optical DC Network,ODCN)能够满足日益增加的海量存储和高核算才能的网络服务需求。跟着云核算和虚拟化技能在DC中的广泛运用,保管在DC服务器上的运用(如云存储、在线视频点播、3D云动漫烘托等)大多数是以虚拟机(Virtual Machine,VM)的方法存在的。而一旦DC失效,将会形成大规模的数据丢掉,甚至会导致许多网络服务堕入瘫痪。所以,在ODCN范围内怎么有用地运用VM搬迁技能,在有限的时刻内快速地完成DC备份和服务康复遭到运营商的广泛重视(问题1)。一起,DC的高能耗、高操作本钱、高碳排放量以及服务器的低运用率,使得DCN的能耗成为云核算面对的巨大应战。可是,很少有研讨考虑削减数据中心IT和网络资源的总能耗,而在长时刻、远间隔和大体量的VM间通讯场景下,网络设备能耗非常惊人。这迫使运营商有必要考虑怎么完成网络和IT资源总能效的联合优化方针(问题2)。此外,在ODCN中,“基础设备即服务”技能使得用户能够按自己的需求租借核算和网络资源,构建特有的虚拟网络。虚拟网络嵌入(Virtual Network Embedding,VNE)技能以其天然的底层物理资源共享优势,一经诞生便遭到广泛重视。而服务器整合技能和依据虚级联的频谱重组技能分别是云数据中心网络和弹性光网络的核心技能,怎么将它们运用到弹性光数据中心网络的VNE问题中成为新的应战(问题3)。另一方面,蓬勃开展的移动终端服务、车联网和长途医疗等网络需求推动了 ODCN的技能革新,万众瞩意图下一代5G网络技能不断拓宽和改变着ODCN的网络形状和服务层次。所以,怎么在异质多域的5G网络场景下完成面向服务的、且资源高效运用的VNE问题,势必会成为运营商有必要跨过的新门槛(问题4)。本文在首章中先介绍了 ODCN的研讨布景和含义,总结和归纳了 ODCN中的要害技能和首要研讨问题,以及研讨现状;然后,分别对网络虚拟化和VNE技能进行了介绍,也分别对它们各自的开展史和面对的应战进行了论述,并经过对它们各自研讨现状的总结归纳出了需求火急处理的问题;最终,归纳了本文的立异奉献和结构组织。第二章对光数据中心网络中的节点失效问题进行了研讨。经过在DC中运用虚拟化技能,人们能够在同一个地址运转多个不同的运用,相同也能够将一个VM移动到适宜的方位。因为一个DC能够承载许多的运用程序,所以一旦DC失效就有或许形成严峻的结果。为了确保服务的连贯性,一旦某一DC失效,其内部的VM应该赶快转移至其他备份的DC。所以,为了削减因为DC失效形成的服务瘫痪,本章中提出了一个有用地DC间VM搬迁的技能结构,该结构一起考虑了 VM等级排序、资源负载均衡和弹性光带宽分配。比较于之前端到端的VM搬迁战略,本章所提出的算法呈指数倍地缩短了VM的搬迁时刻,并带来更高的VM搬迁收益和更低的事务堵塞率。第三章对虚拟网络嵌入中的绿色节能问题进行了研讨。在ODCN中,能耗增加是VNE开展面对的一个重大问题。现在,尽管许多技能,如光传输技能、服务器休眠技能等都能够到达节能的意图,但因为用户关于服务水平的要求越来越高,VM的体量越变越大,随之而来的是,VM之间的通讯量也在不断增加,这些通讯量相同也耗费了许多的交流设备、放大器、光收发端口以及光交流单元的能耗。本章提出了一种归纳考虑服务器能耗和交流设备能耗的绿色虚拟光网络映射(Virtual Optical Network Embedding,VONE)办法,它不再单纯考虑削减尽或许多的作业服务器,而是依据一些接近资源信息归纳考虑将VM映射到互相物理间隔更近的服务器中。一起,依据链路频谱信息和交流机当时能耗状况来动态地设置链路价值,以辅导虚拟链路进行节能性映射。而且,本章经过数学模型指出了处理问题的辅导性方向,一起提出了启发式算法。第四章对依据频谱碎片收拾的弹性虚拟光网络嵌入问题进行了研讨。跟着云数据中心以及弹性光网络(Elastic Optical Network,EON)虚拟化技能投入商用,弹性光网络嵌入(EON Embedding,EONE)技能现已变得越来越重要。而EONE中较为杂乱的链路映射有必要满足一些苛刻的限制性条件,如频谱连续性、一致性和不堆叠,这些束缚往往会在光纤链路中形成许多频谱碎片。所以,本章针对一般的链路映射战略的低效问题,从头优化了虚级联(Virtual Concatenation,VC)的技能结构,一起,这一结构又结合了无损的推挽式频谱搬移(Push-Pull Spectrum Movement,PPSM)技能。因为本章所规划的技能结构整合了频谱搬移技能和逆复用(Inverse Multiplexing,IM)技能,所以经过有用的频谱碎片收拾过程,网络能够包容更多的EONE恳求。一起,本章也优化了在有限缓存下的子波带数量问题,而这些缓存存在于信号接纳端的,并用于补偿由多路径形成的差分推迟。本章将该问题笼统成了被松懈的整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)模型,然后相应地规划出了适用于四种不同事务排序战略的启发式算法。第五章对新式的异质多域5G网络中的高效虚拟网络嵌入问题进行了研讨。第五代移动通讯技能(The Fifth Generation Mobile Communication,5G)整合了无线和有线域网络,能够担任杂乱的面向跨域需求的虚拟网络服务。本章着眼于异质5G网络架构中的多域VNE技能研讨,该研讨能够促进来自于固定及移动用户的不同功用需求的资源共享。针关于这一多域VNE问题,本章构建了数学ILP模型。一起,所提出的多层物理资源辅佐图以及六象限服务类型判别法,可将5G虚拟网络嵌入需求精确分类以适应于不同的用户接入密度。最终,依据不同分层辅佐图的特性,本章提出了一系列新颖的虚拟5G网络嵌入启发式算法。第六章是对全文研讨作业的总结和未来研讨作业的展望。
【学位颁发单位】:东北大学
【学位等级】:博士
【学位颁发年份】:2017
【分类号】:TP308;TN929.1

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