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《南京邮电大学》 2015年
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面向QoE驱动的软件定义网络业务流控制研究

王莉  
【摘要】:随着网络规模急剧膨胀,新型业务不断涌现,用户对业务流量的需求日益增加。受网络结构复杂性、网络资源低利用率和用户需求多样性的影响,用户满意度持续降低。当前网络结构与功能趋于复杂,网络管控难度日渐增大,网络新功能难以快速部署,而传统网络中的业务流控制所采用的接纳控制、流量控制、带宽分配和路由选择控制等控制技术已难以发挥其有效的作用,更难以满足快速增长的端到端用户和业务的QoS需求。但是,基于集中式的控制平面和分布式的数据平面相分离的软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)的兴起,既可以实现控制平面的全局优化,又可以实现高性能的网络转发能力,其开放的可编程接口,为网络业务流控制提供了一种新的解决方式。本文在分析传统网络业务流控制不足的基础上,采用QoE作为业务服务质量衡量指标,开展软件定义网络环境下的面向QoE驱动的业务流控制机制的研究,主要工作如下:第一,提出了一种面向QoE驱动的SDN业务流控制架构模型。该模型基于软件定义网络环境,在SDN应用层采用自主服务协商和优化模块获得最佳的服务配置,SDN控制层根据约定的服务配置分配用于提供业务流传输的网络路径,进行满足用户个性化需求的业务流控制的路径分配。第二,提出了基于自主协商机制的SDN多业务流全局优化配置方法。该方法针对在网络资源有限的条件下,采用基于改进的自主服务协商和优化机制,根据优化目标建立基于MOS的数学模型,通过计算网络资源最优的效用值来使用户感知质量最大化,并使用迭代MOS增加算法和改编的贪婪算法优化全局效用函数,得到一组总体用户业务质量感知接近最优的多用户服务配置,最后通过仿真验证该方法的有效性。第三,提出了基于双重增强学习策略的SDN多业务流路径优化控制方法。该方法为使用户业务流的整体QoE效用和网络整体资源利用率最大化,创新地把体验质量感知和强化学习结合起来,提出了一个新颖的QoE感知双重增强学习策略,为每个服务级别动态地计算最有效的路径,根据其具体的QoE要求来传递每个服务类型的业务流。仿真实验表明提出的基于双重增强学习策略的路径优化方法能够保障用户的QoE要求和网络的整体性能。
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP393.09

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