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面向云数据中心的网络虚拟化关键技术研究

成果编号:09842
价格:面议
完成单位:南京工程学院
单位类别:其他高校
完成时间:2016年
成熟程度:其他
服务产业领域: 电子信息、其他
发布人:黄纬 离线
本项目拟针对云数据中心资源部署问题,研究新型网络虚拟化架构,建立基于虚拟化的高效云数据中心资源调度机制,满足用户需求的同时,提升资源利用率。主要研究内容包括面向云数据中心的资源模型与虚拟网络架构、基于机会资源复用技术的虚拟网络资源保障技术、网络感知的虚拟机动态部署机制和基于SDN的网络虚拟化配置、部署与实施技术等网络虚拟化关键技术。本项目拟通过本体建立细粒度资源模型,并基于机器学习方法给出资源概率使用模式与机会复用机制,由此基于拓扑映射的方法研究虚拟机部署与重配置策略。应用上述研究成果构建实验床,验证正确性与有效性。
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成果介绍

科技计划:
成果形式:其他
合作方式:其他
参与活动:
专利情况: 未申请专利
成果简介
成果概况
本项目拟针对云数据中心资源部署问题,研究新型网络虚拟化架构,建立基于虚拟化的高效云数据中心资源调度机制,满足用户需求的同时,提升资源利用率。主要研究内容包括面向云数据中心的资源模型与虚拟网络架构、基于机会资源复用技术的虚拟网络资源保障技术、网络感知的虚拟机动态部署机制和基于SDN的网络虚拟化配置、部署与实施技术等网络虚拟化关键技术。本项目拟通过本体建立细粒度资源模型,并基于机器学习方法给出资源概率使用模式与机会复用机制,由此基于拓扑映射的方法研究虚拟机部署与重配置策略。应用上述研究成果构建实验床,验证正确性与有效性。
创新要点
本项目拟通过细粒度刻画数据中心资源特征,给出应用运行所需的最佳资源量与资源使用模式,由此研究资源的概率共享模式,提升资源使用效率。在此基础上,进一步考察应用对计算与网络资源的需求,研究数据中心的资源优化部署策略,并基于SDN架构,实现系统原型。 主要创新点如下: 1、基于本体的弹性资源模型 基于本体理论,精确刻画数据中心资源特征,为各类型应用提供最为合适的资源类型与资源量。 2、机会共享的资源概率使用模式 结合合理的资源调度机制,实现“时分复用”的细粒度资源共享,提升系统资源利用率。 3、拓扑感知的动态虚拟机部署策略 多用户的复合资源需求拓扑与物理资源拓扑的匹配,实现虚拟机优化部署。 4、网络感知的资源重配置策略 兼顾虚拟机迁移代价与资源配置平衡点,保持系统的最佳运行状态。 5、基于SDN的虚拟网络架构及其实验床 有效支撑网络虚拟化,并由此构建基础支撑平台。
主要技术指标
技术指标与预期成果: 在SCI/EI收录的重要国际会议或期刊上发表高水平学术论文4~5篇,申请国家专利1项,运用研究成果,完成原型系统1个,并申请软件著作权1项。
其他说明
江苏省高校自然科学研究面上项目(重点项目)
完成人信息
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