【摘 要】
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网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）采用虚拟化技术为网络服务的设计、部署和管理提供了一种新型的途径。NFV旨在提供支持完全独立于硬件的基础设施所需的网络功能。当用户需要多个网络功能服务时,这些网络功能可以构成一条网络功能服务链。NFV技术能将链上的网络功能（如防火墙,代理等）实例化到服务器上,从而使得这些服务器可以被方便地放置在数据中心以及分布式
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网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）采用虚拟化技术为网络服务的设计、部署和管理提供了一种新型的途径。NFV旨在提供支持完全独立于硬件的基础设施所需的网络功能。当用户需要多个网络功能服务时,这些网络功能可以构成一条网络功能服务链。NFV技术能将链上的网络功能（如防火墙,代理等）实例化到服务器上,从而使得这些服务器可以被方便地放置在数据中心以及分布式网络节点中。因此,在不购买新的硬件时,NFV技术也可以实现降低运营费用（Operating Expense,OPEX）和资本支出（Capital Expense,CAPEX）的目标,促进网络功能敏捷和高效的部署。由于NFV的优势,许多网络功能虚拟化提供商（Network Function Virtualization Provider,NFVP）通过购买云资源的方式在云上部署虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）来提供NFV服务,以节省成本。目前,关于NFV的资源分配问题的模型大多是离线的,而研究动态变化的系统较少。因此,如何设计算法处理动态系统中的网络功能虚拟化下的资源分配非常具有挑战性。本文针对动态变化的系统,分别研究了用户位置动态变化场景中的资源分配问题,以及用户请求动态波动、云服务器的价格动态变化场景中的资源分配问题。主要的工作和创新性如下:第一,针对用户位置动态变化的系统中网络切片资源分配的场景,提出了预测并结合模型预测控制算法的求解策略。通过考虑计算资源和时延等约束,我们建立了以系统成本最小化为目标的数学模型来部署VNF。首先,我们通过长短期记忆神经网络（Long Short Term Memory,LSTM）来预测用户的移动性。然后,我们设计基于预测信息的模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法来求解所提数学模型。最后,通过实验仿真验证算法的有效性,达到节省系统成本的目的。第二,针对NFVP通过购买云资源的方式在云上部署VNF来提供NFV服务的场景,本文考虑了云资源价格和用户请求的动态变化特性,建立了以购买云资源花费代价最小为目标的数学模型。首先,我们通过LSTM预测云资源价格走势以及用户流量请求的变化。其次,我们提出了基于预测信息的深度强化学习求解策略来缩减服务成本。最终,通过大量实验仿真,我们验证了算法的性能,达到了降低服务成本的目的。
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