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      前 言

      2021-11-26 22:26:51崔來中,李克秋,徐恪
      計算機研究與發(fā)展 2021年6期
      關鍵詞:云網(wǎng)能效路由

      隨著云計算的快速發(fā)展與5G時代的到來,網(wǎng)絡業(yè)務的需求日益復雜化,如何滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等新型業(yè)務的需求,進而充分保障用戶的性能體驗?現(xiàn)有云計算與網(wǎng)絡的架構相互獨立,無法協(xié)同應對未來應用的挑戰(zhàn),云網(wǎng)協(xié)同并走向深度融合是必然趨勢,也將助力互聯(lián)網(wǎng)與我國新基建的發(fā)展.近年來,隨著諸多新技術的誕生或成熟,如SDN、虛擬網(wǎng)絡、可編程網(wǎng)絡、SD-WAN、分段路由及智能IP等,使得云網(wǎng)融合成為滿足未來網(wǎng)絡應用需求的有效技術途徑.

      基于上述背景,為促進云網(wǎng)融合領域技術交流,《計算機研究與發(fā)展》推出了本期“云網(wǎng)融合”專題.本專題收錄了6篇論文,分別展示了云網(wǎng)融合領域當前的研究現(xiàn)狀和最新研究成果,希望能為從事相關工作的讀者提供借鑒和幫助.

      龍賽琴等作者的論文“面向云網(wǎng)融合的數(shù)據(jù)中心能效評估方法”針對數(shù)據(jù)中心能效評價指標的多樣性,結(jié)合數(shù)據(jù)中心的實際情況,利用云模型對不同數(shù)據(jù)中心的能效指標進行整合,得到更加科學、全面的數(shù)據(jù)中心能效評估結(jié)果,最終指導數(shù)據(jù)中心能效的提升,避免云網(wǎng)融合的發(fā)展犧牲全社會的能耗.

      邵天竺等作者的論文“一種減少網(wǎng)絡振動的智能路由選擇算法設計”針對當前智能路由算法在路由更新過程中帶來的大范圍路由抖動以及轉(zhuǎn)發(fā)效率下降問題,提出了一種路由抖動抑制的智能路由選擇算法,在實現(xiàn)負載均衡的同時,減小路由抖動并縮短路由收斂時間.

      王璐等作者的論文“面向云網(wǎng)融合的細粒度多接入邊緣計算架構”基于軟件定義的細粒度多接入邊緣計算架構,對網(wǎng)絡資源和計算資源進行細粒度的控制并進行協(xié)同管理,從而更好地支持復雜的底層環(huán)境,滿足多樣的用戶需求.并基于深度增強學習Q-Learning的兩級資源分配策略,對網(wǎng)絡資源和計算資源進行自適應的資源調(diào)度,增加了邊緣計算架構的靈活性和可靠性.

      王廷等作者的論文“支持網(wǎng)絡切片和綠色通信的軟件定義虛擬化接入網(wǎng)”提出基于SDN的新型接入網(wǎng)體系結(jié)構SDVAN,通過軟件定義的方式實現(xiàn)對接入網(wǎng)的靈活定制,為各種不同的接入技術提供了彈性支持,并可基于信任級別來體現(xiàn)網(wǎng)絡的可視性和可控性,提升了網(wǎng)絡節(jié)能、資源利用率、成本等方面的有效性和實用性.

      王然等作者的論文“基于預測的數(shù)據(jù)中心間混合流量調(diào)度算法”提出了一種基于在線流量預測的離線流量調(diào)度方式,使預測既能在網(wǎng)絡環(huán)境突然變化時靈敏響應,又能在網(wǎng)絡平穩(wěn)時減少不必要的重調(diào)整.根據(jù)預測結(jié)果實現(xiàn)動態(tài)的帶寬分配之后,同時考慮流量截止時間和流量大小2個維度對離線流量進行調(diào)度,從而提高傳統(tǒng)算法的準確率和數(shù)據(jù)中心鏈路的利用率.

      張秋平等作者的論文“面向多邊緣設備協(xié)作的任務卸載和服務緩存在線聯(lián)合優(yōu)化機制”研究面向多邊緣設備協(xié)作的任務卸載和服務緩存聯(lián)合優(yōu)化問題,將聯(lián)合優(yōu)化問題解耦為服務緩存和任務卸載2個子問題.提出基于情景感知組合多臂賭博機的協(xié)作緩存策略解決服務緩存問題,并設計基于偏好的雙邊匹配算法用于制定任務卸載策略.

      本專題所錄用的6篇論文中,2篇論文重點關注面向云網(wǎng)融合的數(shù)據(jù)中心管理與調(diào)度,2篇論文重點關注邊緣計算的資源調(diào)度、任務卸載與服務緩存問題,1篇論文重點關注面向云網(wǎng)融合的路由優(yōu)化問題,1篇論文重點關注適用于未來云網(wǎng)融合場景下的SDN架構.由于稿源豐富和專題篇幅有限等原因,本專題無法全面覆蓋云網(wǎng)融合領域各方面的最新研究進展,不當之處請同行學者批評指正!感謝各位作者、審稿專家和編輯部的全力支持和辛勤付出!

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