课题基金 / 基金详情

面向下一代网络的可编程测量架构及关键测量方法

批准号:
62072079
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
王雄
依托单位:
学科分类:
计算机网络
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
王雄

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
网络测量为网络管理提供必需的输入信息,是网络管理不可或缺的组成部分。然而,现有网络在架构上缺乏对网络测量功能的支持,导致网络测量任务部署非常复杂,测量准确性、及时性和可扩展性差。作为新一代网络架构,可编程网络具有可编程控制、全局信息收集和数据包自定义处理能力,为更好地实施各种网络测量提供了技术支撑。本项目利用可编程下一代网络的可编程控制能力,研究灵活、高效和可扩展的可编程测量架构,在数据平面提供功能完备和灵活的网络状态测量能力,在控制平面上为各种测量任务提供简单灵活的抽象编程接口、分配测量资源和收集测量状态,并利用可编程下一代网络的灵活控制和自定义数据处理能力,研究准确、及时和可扩展的网络流量和性能指标测量方法。 在项目中,着重解决可编程测量架构和关键测量方法的灵活性、可扩展性和准确性问题,以及测量架构和方法中涉及的测量资源部署和分配问题。
英文摘要
Network measurement provides essential input information for network management tasks, and thus it plays a necessary role in network management. However, due to lack of network measurement function consideration in today's network architecture, network measurement in today's networks faces many issues, such as high deployment complexity, low measurement accuracy, low timeliness, and low scalability. As an emerging network architecture, programmable networking has several attractive features, such as programmable control plane, global network view and user-defined packet processing capability, which pave the way for networks to implement accurate, timely and scalable network measurement. In this project, we mainly study the following problems in programmable network measurement. First, by utilizing the programmable control capability of programmable networking, we aim to design an efficient programmable measurement architecture, which has powerful and flexible measurement capability in data plane, and provides flexible programming interfaces for measurement tasks and manages measurement resources and statistics collection in control plane. Second, by utilizing the flexible control and user-defined packet processing capability of programmable networks, we study the accurate, timely and scalable flow and network performance metric measurement schemes. Most importantly, we aim to solve the flexibility, scalability and accuracy issues as well as measurement resource deployment and allocation problems involved in the programmable measurement architecture and measurement schemes.
本项目围绕可编程网络中的精细化测量与智能管控技术展开研究,旨在解决网络测量资源受限、测量精度不足以及网络管控智能化水平不高等问题。随着网络规模的不断扩大和业务需求的日益复杂,传统的网络测量方法难以满足高精度、低开销的测量需求,且网络管控策略往往缺乏实时性和自适应性。为此,本项目提出了基于可编程网络的精细化测量架构及智能管控方法,致力于提升网络测量的准确性和资源利用效率,同时实现网络管控的智能化和精细化。. 项目的主要研究内容包括四个方面:1)可编程网络测量架构及资源分配;2)精细化网络流量测量方法;3)精细化网络传输性能指标测量方法;4)精细化网络智能管控方法。在可编程网络测量架构方面,项目设计了网络统一监测架构,并向ITU-T提交了相关标准建议,提出了基于深度强化学习的交换机存储资源动态分配算法(DRL-RA),显著提升了测量资源的利用效率。在精细化网络流量测量方面,项目提出了FlexMon、Mix Sketch等创新测量机制,通过多节点协作和机器学习技术,大幅提高了流量测量的准确性和效率。在精细化网络传输性能指标测量方面,项目设计了基于异常流分离的时延和丢包率测量方法,有效降低了测量开销,提升了测量精度。在精细化网络智能管控方面,项目提出了基于深度强化学习的智能路由算法和流量优化系统,显著提升了网络资源利用效率和业务服务质量。.项目取得了多项重要成果:1)在国际知名期刊和会议上发表论文18篇,其中高水平期刊论文10篇;2)申请发明专利6项,其中3项已获授权;3)获批ITU-T国际标准立项1项;4)出版学术专著2部;5)开发的“网络精细化测量系统”已应用于中国电科54所和30所的高密度数据中心交换机和卫星网络实验系统中,测量准确度超过90%。此外,项目还培养了4名博士生和16名硕士生,形成了具有国际视野的研究团队。.本项目的科学意义在于通过可编程网络技术,实现了网络测量的高精度和低开销,推动了网络管控的智能化和精细化发展。研究成果不仅具有重要的理论价值,还为实际网络系统的优化和运维提供了有力支持,具有广泛的应用前景。
面向ICN的网络级内嵌式缓存构架与配置管理方法研究
  • 批准号:
    61301153
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万元
  • 批准年份:
    2013
  • 负责人:
    王雄
  • 依托单位:
国内基金
海外基金