【摘 要】
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数字孪生网络是近年来基于数字孪生理念,引出的一个新兴研究领域。数字孪生网络旨在通过创建的物理被测网络模型来构建对应的虚拟镜像网络。孪生网络与被测网络在网络结构、网络规模、网络状态等多个维度相互映射,并且两者可实现数据信息和控制信息的双向交互。数字孪生网络与传统网络仿真方法的主要区别在于是否能对被测网络进行全维度的状态感知并在孪生网络中与其实现双向快速同步,而这也是数字孪生网络的研究重点和难点所在。
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数字孪生网络是近年来基于数字孪生理念,引出的一个新兴研究领域。数字孪生网络旨在通过创建的物理被测网络模型来构建对应的虚拟镜像网络。孪生网络与被测网络在网络结构、网络规模、网络状态等多个维度相互映射,并且两者可实现数据信息和控制信息的双向交互。数字孪生网络与传统网络仿真方法的主要区别在于是否能对被测网络进行全维度的状态感知并在孪生网络中与其实现双向快速同步,而这也是数字孪生网络的研究重点和难点所在。论文以实现大规模数字孪生网络状态快速同步为研究目标,并需要将拓扑变化同步和业务变化同步所需时延分别控制在所限定时间内。论文利用网络管理及其他相关技术,设计了数字孪生网络状态快速同步技术方案。方案共由四个功能模块组成:被测网络数据采集模块、被测网络状态感知模块、控制及状态信息通信模块、孪生网络状态设置模块。论文首先对典型被测网络进行了深入分析与分层建模,提出了被测网络多维融合模型架构,并总结所需采集的被测网络状态信息;基于上述状态信息,设计了基于简单网络管理协议（SNMP）和软件探针的被测网络数据采集模块和基于轮询机制的被测网络状态感知模块;论文在控制及状态信息通信模块的设计中提出了基于SSH长连接和基于代理的两种通信方法,并对其优缺点进行了分析和对比;此外还设计了基于代理的孪生网络状态设置模块用于更新孪生网络状态。同时,为了能够适应大规模被测网络,论文提出了基于蚁群算法的被测网络状态快速感知算法对状态感知性能进行优化。最后,论文搭建了5000节点规模的被测网络环境,并对以上方案和算法进行实现后,通过大量实验对方案进行了功能测试和性能评估。实验结果表明,论文提出的数字孪生网络状态快速同步方案能够成功实现被测网络状态采集功能和孪生网络状态同步功能,并且满足时延要求。具体地,方案对于5000节点规模级别的被测网络信息初始化采集时间能够控制在10分钟之内,平均采集时间约为543秒,并且这一时间可以通过并行采集的方式进一步缩短;除此之外,通过被测网络状态快速感知算法的优化之后,与未使用算法优化相比,5000节点规模级别被测网络的状态变化感知时间总体上缩短约40%以上,拓扑变化同步和业务变化同步时延分别控制在50秒和90秒之内。由此可见,本文所研究的数字孪生网络状态快速同步方案可以高效且可靠地在孪生网络中实现对于被测网络的快速同步。
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