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网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)技术是一项非常有前景的技术,它旨在减少运营商的成本支出(Capital Expenditures,CAPEX)以及运营支出(Operating Expenditures,OPEX),并提高整个网络的灵活性、弹性、可伸缩性等。与传统网络中调度服务不同,NFV可以将网络功能从传统的专有网络设备中分离出来,并将其集合到一个可以有效的修改和调整网络服务的资源池中。然而,这种新兴技术也面临着许多挑战。本文主要研究NFV中虚拟网络服务部署的两个问题:网络服务的可靠性部署问题以及网络服务的响应延迟问题。本文提出的可靠性部署问题意在确保用户基本可靠性需求和他们享受优质服务的权利,同时降低运营商成本开销。考虑到用户对于网络服务的质量需求,本文首先提出了一种保证服务最大可靠性的算法ER。随着研究的深入本文发现这种高可靠性的服务会加大运营商的成本与资源开销,因此本文又提出了通过降低网络服务部署的可靠性(但不低于用户最低需求)来降低运营商的CAPEX和OPEX的成本节约(ER_CS)算法。本文采用两种不同规模的随机网络拓扑对这几种算法的性能进行了大量的仿真实验验证。实验结果表明,上述算法在阻塞率、资源开销、时间开销以及第一次出现阻塞的时间等性能上都能有效的运行并且表现优异。在NFV环境中的网络服务部署问题研究中,大多数研究都是考虑服务功能链(Service Function Chaining,SFC)的部署问题,并且为了降低网络服务的响应时延,大多数研究采用将虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)合并部署以降低传输时延。本文在解决网络服务的低响应延迟问题方面引进了一种特殊的网络服务请求模式,即workflow服务请求模式。本文随后提出了一种动态最小响应时间的workflow服务请求部署算法(DMRT_SL),该算法可以将这种新的服务请求模式有效的部署到底层网络中,同时为了对比分析说明可以并行化处理的VNF是否能部署在同一底层节点上这一问题,本文又提出了DMRT_NSL算法用于与前一算法进行对比分析。最后本文使用随机生成的网络拓扑作为底层网络,利用Java语言实现了前面所述两种算法并得到了大量的仿真实验数据。实验结果表明DMRT_SL算法不仅在平均响应时间性能方面表现突出,甚至在阻塞率以及部署效率性能上相比于其他已有算法也具有一定的优势。