SDN网络虚拟化、资源映射等相关论文粗读

1. Control Plane Latency with SDN Network Hypervisors: The Cost of Virtualization

年份：2016
来源：IEEE NETSOFT 2016 - 2016 IEEE NetSoft Conference and Workshops
基本结构：虚拟机监控程序位于多个虚拟SDN网络和租户控制器之间，其中的虚拟SDN网络位于底层的物理SDN网络基础结构上。
NV：网络虚拟化，和SDN结合，可以创建虚拟SDN网络，租户可以通过开放的网络接口和协议编程他们的vSDN资源，并运行属于他们自己的vSDN控制器。
NFV：网络功能虚拟化，可以使用vSDN灵活地连接虚拟网络功能，并通过SDN控制其网络流量。
SDN网络虚拟化虚拟机监控程序：作为SDN网络基础设施和vSDN控制器之间的中间层。

作者的贡献：作者比较了不同的管理程序架构（一共4个）的控制平面的延迟开销，量化了虚拟化的成本，量化了虚拟机管理程序架构对于不同网络拓扑的行为。提出混合整数线性规划模型，可以优化多控制交换机（multi-controller）的在SDN网络中的位置，可以定量地检验管理程序实例的最优位置（本文称之为k-网络Hypervisor布局问题(k-HPP).k-HPP回答了需要多少个管理程序实例k以及管理程序实例应该放在网络中的问题。）。

要点：

在SDN网络中，良好的控制平面性能(如较低的控制平面延迟)是实现高网络性能的关键。
由于租户控制器和vSDN之间的路径必须遍历hypervisor实例，租户可能需要更长的控制器来切换连接。这些较长的路径引入控制平面延迟开销，我们称之为虚拟化成本。
由于管理程序大多是在软件中实现的，因此它们可以灵活地放置在网络中，只有适当的管理程序的放置才能为vSDN租户提供最佳的性能。
多控制器交换机可能需要分布式管理程序实例之间的额外同步（多控制器交换机部署问题(McSDP)）。

2. Hvbench: An open and scalable SDN network hypervisor benchmark

年份：2016
来源：IEEE Transactions on Network and Service Management

为了了解系统的总体性能，我们必须了解SDN管理程序如何处理不同的请求类型，以及请求类型在计算复杂性方面是如何相互关联的。此外，了解请求到达过程和请求类型分布以及如何影响性能是很重要的。

但是当前基于OpenFlow的SDN基准测试存在以下不足：1)设计为单一实例应用程序，限制了扩展性；2)仅生成具有固定到达时间的消息，不代表实际的请求到达过程；3)只生成固定类型的消息，忽略了请求类型之间可能的交叉影响；4)在运行时无法配置；5)依赖真实的数据平面，或者仅限于往返测量的模拟数据平面。

本文的贡献：提出一个虚拟机监控程序基准测试工具（hvbench），解决以上的缺陷：1)设计为具有虚拟数据平面节点的分布式应用程序；2)使用统计概率分布进行消息的生成；3)允许在运行时对配置进行更新（有一篇是在运行时使用机器学习对配置进行更新的论文）。

hvbench的体系结构概述

3. Resource multi-objective mapping algorithm based on virtualized network functions: RMMA

年份：2018
来源：Applied Soft Computing Journal
网络虚拟化用于异构无线网络中，有效的资源利用取决于异构网络的统一管理，网络虚拟化就是管理这些网络的有效工具。在虚拟化的网络中选择一个限定子集（a qualified subset ？），这是一个NP难问题，在划分子集时，要考虑无线接入系统对基站传输功率的动态调整。

作者研究的目标:网络流量变化的多目标资源映射问题。采用资源映射的方法来优化网络系统的吞吐量、用户的QoS以及网络流量变化时基础设施的能耗。
本文贡献：
(1)通过扩展动态差分进化算法，建立了吞吐量、QoS和网络功耗的多目标数学模型，证明了利用异构无线接入网络的动态性和灵活性是可行的。
(2)采用机器学习来调节目标加权系数；在此过程中，动态微分进化算法的单边值反映了单目标优化的结果。
(3)通过马尔可夫分析和仿真实验，对算法的时间复杂度、收敛性和有效性进行了评价。

问题：多目标资源映射问题是一个什么问题？如何采用资源映射的方法来实现优化？什么是扩展动态差分进化算法？

4. Pairing SDN with Network Virtualization:The Network Hypervisor Placement Problem

年份：2015
来源：无
管理程序可通过多个物理分布实例来实现其可伸缩性，每个实例都承载着部分的虚拟化功能。因此，实例的物理位置放置问题会影响虚拟网络的整体性能，称之为网络管理程序的布局问题（HPP：Hypervisor Placement Problem）。
于是有几个问题：需要多少个管理程序实例？这些实例应该放在网络的什么位置？
作者的办法：给出了在不考虑节点和链路容量约束的情况下求解HPP的数学模型，并在模型的基础之上，提出了四种优化布局方案的延迟度量；评估涵盖了一个真实的网络拓扑结构，量化了作为目标的新指标之间的权衡；还分析了物理网络拓扑对优化结果的影响；并从运行时的角度确定了改进的潜力。