网络功能虚拟化可靠性设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61671124
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0104.通信网络
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This research project focuses on investigating the reliability design of emerging network function virtualization. In telecom cloud computing environment with frequent infrastructure failure and traffic demand variations, the goal is to provide NFV traffic flow with predictable and explicit reliability guarantee at minimum cost. To defend against infrastructure failure, we propose the new reliability enhancement scheme in the virtualization layer. The key idea is to allocate backup virtual resource pool for multiple service function chains in the telecom cloud. To defend against traffic demand variations, we propose the new over-subscription resource allocation scheme. The key idea is to allocate a proper amount of elastic computing and networking resources to tolerant a wide range of demand variation scenarios and leverage the asynchronous nature in demand variations among different virtual network functions to further improve resource utilization efficiency. To defend against large-scale failures and dynamics, we propose the new multi-layer re-configuration schemes for global optimization. The key idea is to efficiently reconfigure virtual resource and virtual network functions to balance the reconfiguration cost and resource utilization. We will also establish NFV reliability management and maintenance platform by integrating cloud computing, SDN and NFV technologies. This platform will test and validate our proposed approaches and ensure that they are practically applicable.
本项目拟研究网络功能虚拟化的可靠性设计问题。目标是在故障频繁发生、业务动态变化的电信云计算环境中,通过多维虚拟资源的合理协调分配,以最小的代价使NFV业务可靠性得到明确的可预期的保证。针对基础设施失效的可靠性设计问题,提出虚拟层可靠性增强机制,在电信云内为多个服务功能链建立统一共享的冗余备份资源池,通过虚拟资源的灵活映射满足业务可靠性要求。针对业务需求动态变化的可靠性设计问题,提出超额配置机制,为虚拟网络功能超额分配少量的本地弹性资源应对需求变化,并通过统计复用方式实现多维弹性资源的高效整合。针对大规模失效或变化下的动态重配置问题,提出考虑全局优化的多级重配置机制,通过虚拟资源和虚拟网络功能的高效重配置,达到资源利用率和重配置代价的平衡。在对云计算、SDN和NFV技术统一整合的基础上,构建NFV可靠性管理维护平台,对所提方法进行测试与验证,促进NFV可靠性技术的实用化。

结项摘要

本项目主要研究了网络功能虚拟化(NFV, Network Function Virtualization)的可靠性设计问题。目标是在故障频繁发生、业务动态变化的电信云计算环境中,通过多维虚拟资源的合理协调分配,以最小的代价使NFV业务的可靠性得到明确的可预期的保证。我们从NFV在电信云网络中的实际应用的需求出发,重点研究了服务功能链高效映射机制、网络功能虚拟化可靠性保障机制、服务功能链构建与优化机制以及网络功能虚拟化平台搭建四个方面的内容。我们重点围绕虚拟网络功能与服务功能链两阶段映射的联合优化、多维虚拟资源的协同调度、虚拟网络功能的高效拆分与整合、NFV可靠性与其他性能指标的平衡优化等关键科学问题开展研究工作。在研究中综合运用图论、概率论、最优化理论、人工智能等理论方法,并通过对现有云计算、SDN、NFV技术的整合,形成了NFV的可靠性管理维护平台。本项目所取得的研究成果,将为NFV技术在电信云网络中的大规模推广提供理论基础和技术手段。

项目成果

期刊论文数量(17)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(10)
A Collaborative Pricing Framework for In-Network Caching in Information- Centric Networking
以信息为中心的网络中网内缓存的协作定价框架
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2849103
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Jie Duan;Ruilin Tian;Yuan Xing;Yi Huang;Xiaojun Cao;Yi Zhang;Guofeng Zhao
  • 通讯作者:
    Guofeng Zhao
Energy-efficient virtual topology design in IP over WDM mesh networks
IP over WDM 网状网络中的节能虚拟拓扑设计
  • DOI:
    10.1016/j.comnet.2016.11.016
  • 发表时间:
    2017-01
  • 期刊:
    Computer Networks
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Ren Cheng;Wang Sheng;Ren Jing;Qian Weizhong;Zhang Xiaoning;Duan Jie
  • 通讯作者:
    Duan Jie
Joint Reducer Placement and Coflow Bandwidth Scheduling for Computing Clusters
计算集群的联合Reducer放置和Coflow带宽调度
  • DOI:
    10.1109/tnet.2020.3037064
  • 发表时间:
    2021-02
  • 期刊:
    IEEE/ACM Transactions on Networking
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yangming Zhao;Chen Tian;Jingyuan Fan;Tong Guan;Xiaoning Zhang;Chunming Qiao
  • 通讯作者:
    Chunming Qiao
T-trail: link failure monitoring in software-defined optical networks
T-Trail:软件定义光网络中的链路故障监控
  • DOI:
    10.1364/jocn.10.000344
  • 发表时间:
    2018-04
  • 期刊:
    Journal of Optical Communications and Networking
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Cheng Zijing;Zhang Xiaoning;Shen Shaohui;Yu Shui;Ren Jing;Lin Rongping
  • 通讯作者:
    Lin Rongping
SCDN: A Novel Software-Driven CDN for Better Content Pricing and Caching
SCDN:一种新型软件驱动的 CDN,可实现更好的内容定价和缓存
  • DOI:
    10.1109/lcomm.2018.2803808
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Communications Letters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Duan Jie;Xing Yuan;Tian Ruilin;Zhao Guofeng;Zeng Shuai;Liu Yuanni;Xu Chuan
  • 通讯作者:
    Xu Chuan

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    章小宁
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    章小宁;王晟;李乐民
  • 通讯作者:
    李乐民

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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