徐浩煜　汪亮友　朱祖

摘要：提出了一個(gè)新的動(dòng)態(tài)透明的虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入（VNE）算法。該算法基于彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施，同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射，用于光正交頻分復(fù)用（O-OFDM）的網(wǎng)絡(luò)虛擬化。對(duì)每一個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)（VON）的請(qǐng)求，該算法首先根據(jù)各光纖鏈路的頻譜使用將底層光網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成一個(gè)分層輔助圖，然后在該輔助圖的單層上應(yīng)用一個(gè)考慮了所有底層節(jié)點(diǎn)的本地信息的節(jié)點(diǎn)映射完成鏈接映射。仿真結(jié)果表明，該算法考慮了O-OFDM網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性，并且由于算法提供較低的VON阻塞概率，優(yōu)于直接應(yīng)用VNE的參考算法。實(shí)際拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的仿真結(jié)果也表明，嵌入的底層路徑的平均距離很好地被控制在O-OFDM信號(hào)的典型傳輸范圍內(nèi)。

關(guān)鍵詞： 光網(wǎng)絡(luò)的虛擬化；動(dòng)態(tài)透明的虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入；光正交頻分復(fù)用

近期網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的蓬勃發(fā)展刺激了高彈性和可擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究和開發(fā)。因此，網(wǎng)絡(luò)虛擬化正在成為未來互聯(lián)網(wǎng)一個(gè)可行的解決方案，并開始吸引越來越多的研究興趣[1]。同時(shí)，由于光纖帶寬巨大，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商一直依靠光纖技術(shù)來擴(kuò)展他們的網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)的帶寬需求呈指數(shù)上升趨勢。在光纖網(wǎng)絡(luò)中用于物理數(shù)據(jù)的傳輸，光正交頻分復(fù)用（O-OFDM）技術(shù)由于它的彈性特性，最近被視為波分復(fù)用（WDM）技術(shù)強(qiáng)有力的替代者[2]。在基于O-OFDM技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)中，帶寬粒度在幾吉赫茲甚至更少的情況下，頻譜資源是基于連續(xù)的子載波時(shí)隙分配的。因此，帶寬可變的O-OFDM轉(zhuǎn)發(fā)器可以分配剛好夠用數(shù)量的子載波時(shí)隙為連接請(qǐng)求提供服務(wù)，并達(dá)到子波長的粒度。為此，基于O-OFDM的彈性光網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是用作網(wǎng)絡(luò)虛擬化的潛在物理基礎(chǔ)設(shè)施[3-4]，特別是對(duì)于高度分布式和數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，例如拍比特級(jí)網(wǎng)格計(jì)算[5]。

光網(wǎng)絡(luò)的虛擬化是在底層（或物理）光網(wǎng)絡(luò)上提供多個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)（VON）用于共享計(jì)算資源和帶寬資源[3，6]。虛擬光網(wǎng)絡(luò)由虛擬節(jié)點(diǎn)（VN）和連接節(jié)點(diǎn)的虛擬光鏈路（VOL）構(gòu)成?；A(chǔ)設(shè)施通過使用一個(gè)被稱為虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入（VNE）的程序來服務(wù)虛擬光網(wǎng)絡(luò)（VON），VNE中，對(duì)于每個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)的請(qǐng)求，通過節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射在底層網(wǎng)絡(luò)分配必要的資源。通常情況下，我們可以將VNE分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩類。對(duì)于靜態(tài)VNE，所有的虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求是已知的，并且基礎(chǔ)設(shè)備提供商可以優(yōu)化請(qǐng)求服務(wù)的順序以提高底層資源的利用效率；對(duì)于動(dòng)態(tài)VNE，在動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境考慮如何服務(wù)時(shí)間變化的虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。由于虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求不是已知的，可以隨時(shí)到來和離開，所以動(dòng)態(tài)VNE需要更復(fù)雜的算法來最小化虛擬光網(wǎng)絡(luò)的阻塞概率。

以前在光網(wǎng)絡(luò)上VNE的工作大多數(shù)是對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施使用時(shí)分復(fù)用（TDM）技術(shù)，如SONET或SDH[7]或使用波分復(fù)用（WDM）[8-11]技術(shù)。在文獻(xiàn)[7]中，作者在多個(gè)域的SDH網(wǎng)絡(luò)上研究動(dòng)態(tài)VNE，并提出了一個(gè)有效服務(wù)虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的調(diào)度方案?；谒械牡讓庸?jié)點(diǎn)都配備了足夠的波長轉(zhuǎn)換器的假設(shè)，在文獻(xiàn)[8]中一個(gè)混合整型線性規(guī)劃（MILP）模型被提出并用于解決波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)上的靜態(tài)VNE。通過將（物理層損傷PLI）考慮在內(nèi)，在文獻(xiàn)[9]中作者提出了一個(gè)用于波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)感知損傷的VNE算法。接著在文獻(xiàn)[10]中他們擴(kuò)展了研究，同時(shí)考慮單行速率和混合線路速率的波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)。在文獻(xiàn)[11]中，Pages等人在波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)上為透明和不透明的VNE建立了整型線性規(guī)劃（ILP）模型，并提出一種啟發(fā)式的透明方案。由于他們沒有解決虛擬光網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)映射，所以在文獻(xiàn)[9-11]中的研究僅僅解決了VNE的部分問題。

最近，在基于O-OFDM的彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上的網(wǎng)絡(luò)虛擬化開始吸引人們研究的興趣。它的工作原理和關(guān)鍵技術(shù)在文獻(xiàn)[3-4]中進(jìn)行了綜述，這些綜述指出O-OFDM轉(zhuǎn)發(fā)器的操作需要虛擬光鏈路運(yùn)行在頻譜域中連續(xù)的子載波時(shí)隙。因此，在O-OFDM網(wǎng)絡(luò)上的VNE有附加的約束，而且開發(fā)用于波分復(fù)用或2/3層網(wǎng)絡(luò)虛擬化的算法并不直接適用。在文獻(xiàn)[12]中，Pages等人建立了用于O-OFDM網(wǎng)絡(luò)上靜態(tài)不透明的VNE的ILP模型。然而，虛擬光網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)映射仍然被忽略了。

本文考慮了帶有時(shí)變虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的O-OFDM網(wǎng)絡(luò)，并提出一個(gè)動(dòng)態(tài)透明的包含節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射的VNE算法。類似于波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)上透明的VNE中的鏈路映射[11]情景，為了確保透光性的端到端的鏈接可以在虛擬光網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)間部署，在虛擬光網(wǎng)絡(luò)中我們需要給每個(gè)虛擬光鏈路分配相同的子載波時(shí)隙。對(duì)每個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，該算法首先根據(jù)各個(gè)光纖鏈路的頻譜使用將底層光網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為一個(gè)分層輔助圖，然后應(yīng)用一個(gè)新的考慮了所有底層節(jié)點(diǎn)的本地信息的節(jié)點(diǎn)映射方法，并且通過在該輔助圖的單層執(zhí)行最短路徑路由完成鏈接映射。據(jù)我們所知，同時(shí)包括鏈路映射和節(jié)點(diǎn)映射，以解決彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上動(dòng)態(tài)透明的VNE，這是首次提出。

1 虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入問題描述

1.1 虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入模型

一個(gè)透明VNE的例子如圖1所示。圖1包括底層光網(wǎng)絡(luò)、虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求和映射結(jié)果。

（1）底層光網(wǎng)絡(luò)

一個(gè)底層光網(wǎng)絡(luò)可以建模成一個(gè)無向圖，記為GS（VS， ES），其中VS是底層節(jié)點(diǎn)的集合，ES是底層光纖鏈路的集合。每個(gè)屬于節(jié)點(diǎn)集合VS的節(jié)點(diǎn)vS都有一個(gè)相應(yīng)可用的計(jì)算能力[csvs]，即該節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力。對(duì)于每個(gè)屬于鏈路集合ES的鏈路eS，我們定義一個(gè)包含B個(gè)比特的比特掩碼[bses]，其中B是一個(gè)光纖鏈路可以容納子載波時(shí)隙的最大數(shù)量。當(dāng)[bses][ j]=1時(shí)，表示鏈路eS上第j個(gè)時(shí)隙被占用，否則[bses][j]=0。圖1（a）顯示一個(gè)底層網(wǎng)絡(luò)的形象的例子，底層節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力標(biāo)記在矩形內(nèi)，各個(gè)光纖鏈路的舉行條描繪了它的頻譜使用情況。

（2）虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求

一個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求（VON）可以被建模成一個(gè)無向圖G r（V r， E r ）。我們用符號(hào)[crvr]來表示在虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求中各個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)v r∈V r的計(jì)算能力需求。每個(gè)虛擬光鏈路（VOL）er∈ E r的帶寬要求被定義為nr，是我們需要分配給它的連續(xù)時(shí)隙的數(shù)量。圖1（b）顯示一個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，計(jì)算能力要求標(biāo)記與圖1（a）相似，同時(shí)每個(gè)虛擬光鏈路的數(shù)量表示帶寬要求nr。注意，一個(gè)虛擬光網(wǎng)絡(luò)中所有的虛擬光鏈路的nr是相同的，這是對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)中的常識(shí)。

1.2 虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入程序

當(dāng)虛擬光網(wǎng)絡(luò)（VON）請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，動(dòng)態(tài)透明VNE算法試圖執(zhí)行以下兩個(gè)操作：

（1）將虛擬節(jié)點(diǎn)分配給有足夠計(jì)算資源的底層節(jié)點(diǎn)（即節(jié)點(diǎn)映射）。

（2）選擇底層光纖鏈路來實(shí)現(xiàn)虛擬光鏈路，并在選定的節(jié)點(diǎn)上分配足夠的子載波時(shí)隙以滿足帶寬需求（即，鏈路映射）。如果兩個(gè)操作都成功，虛擬光網(wǎng)絡(luò)的請(qǐng)求被置備（Provisioned）；否則將被阻止。

節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射細(xì)節(jié)如下：

（1）節(jié)點(diǎn)映射

1.3 虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入目標(biāo)

動(dòng)態(tài)透明VNE算法的目標(biāo)是最小化虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的阻塞概率。這里，阻塞概率是指在特定時(shí)間周期內(nèi)在多個(gè)到達(dá)節(jié)點(diǎn)上阻塞的請(qǐng)求數(shù)量與總的請(qǐng)求數(shù)量的比值。實(shí)際上，有兩種可降低阻塞性能的懲罰因子（Penalty Factors）。

（1）懲罰因子Ⅰ：映射的底層節(jié)點(diǎn)或鏈路沒有足夠的資源。

（2）懲罰因子Ⅱ：映射的底層節(jié)點(diǎn)和鏈路有足夠的資源，但是映射鏈路上的可用時(shí)隙不能滿足頻譜分配的約束。

這兩種懲罰因子可以指導(dǎo)我們?cè)O(shè)計(jì)高效的動(dòng)態(tài)透明VNE算法，見算法1。

2 動(dòng)態(tài)透明虛擬

網(wǎng)絡(luò)嵌入算法

在本部分，我們提出一個(gè)有效的算法來解決彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上的動(dòng)態(tài)透明VNE。為了減輕懲罰因子Ⅰ，我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)貪婪節(jié)點(diǎn)映射來考慮所有底層節(jié)點(diǎn)的本地信息。同時(shí)為了減輕懲罰因子Ⅱ，我們應(yīng)用分層輔助圖的方法在頻譜分配約束下優(yōu)化鏈路映射。我們稱該算法為VNE-LINM-LAGLM，這是“帶有基于節(jié)點(diǎn)映射的本地信息和基于鏈路映射的分層輔助圖的VNE”的縮寫。算法闡釋了VNE-LINM-LAGLM的總體程序，其中node（·）函數(shù)返回圖中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，|·|返回集合中元素的數(shù)目。

2.1 分層輔助圖

在算法2中，18行描述了如何將底層網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成輔助圖的一層的程序。具體而言，算法檢查nr個(gè)連續(xù)時(shí)隙構(gòu)成的頻譜塊在每個(gè)光纖鏈路是否可用。如果是，則該鏈路插入到輔助圖的第i層，其中i是子載波時(shí)隙的起始索引號(hào)。在檢查完所有的光纖鏈路后，該算法在構(gòu)造層中搜索連通子圖，并且根據(jù)它們的節(jié)點(diǎn)數(shù)目進(jìn)行排序。一個(gè)連通子圖是一個(gè)子圖，在子圖中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)通過路徑連接，并且在超圖中連接到?jīng)]有額外的節(jié)點(diǎn)[14]。

2.2 節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射

算法2說明輔助圖的構(gòu)造層中的節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射的詳細(xì)程序。

底層節(jié)點(diǎn)vs的本地信息包括其可用的計(jì)算能力[csvs]和節(jié)點(diǎn)度[dsvs]。注意到節(jié)點(diǎn)度[dsvs]源自所構(gòu)造的分層圖的單層，但不是來自原先的底層網(wǎng)絡(luò)。我們定義第i層上一個(gè)底層節(jié)點(diǎn)的本地信息為公式（3）：

[ hsvs=csvsdsvs] （3）

其中，[dsvs]表示所構(gòu)造的分層圖的第i層的節(jié)點(diǎn)vs的節(jié)點(diǎn)度。直觀地，更大的值[ hsvs]意味著節(jié)點(diǎn)vs有更大的嵌入潛力。

3 虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入

算法性能評(píng)估

3.1 仿真配置

我們采用仿真來評(píng)估該算法，仿真實(shí)驗(yàn)使用兩個(gè)底層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌粋€(gè)有14個(gè)節(jié)點(diǎn)和23個(gè)鏈路的實(shí)際的DT（Deutsche Telecom）[13]拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，另一個(gè)是由50個(gè)節(jié)點(diǎn)和141鏈路構(gòu)成的大型隨機(jī)生成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。隨機(jī)生成的拓?fù)涫怯蒅T-ITM工具生成的[15]。我們?cè)O(shè)置每個(gè)節(jié)點(diǎn)的初始計(jì)算能力為200 units，并在底層網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)光纖鏈路分配200子載波時(shí)隙。虛擬光網(wǎng)絡(luò)（VON）請(qǐng)求的到來遵循泊松（Poisson）流量模型，同時(shí)虛擬光網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湟彩鞘褂肎T-ITM工具隨機(jī)生成的。

為了評(píng)估該算法的性能，我們?cè)O(shè)計(jì)了兩個(gè)參考算法。第一個(gè)參考算法借鑒了通常用于2/3層網(wǎng)絡(luò)虛擬化計(jì)算動(dòng)態(tài)VNE中本地信息的方法。具體而言，底層節(jié)點(diǎn)的本地信息是通過在所有的事件鏈路上它可用的計(jì)算能力與總的可用帶寬（例如，未使用的子載波時(shí)隙的總數(shù)）的乘積計(jì)算的[16]。節(jié)點(diǎn)映射是基于它本地信息，鏈路映射使用最短路徑路由和首次適應(yīng)頻譜分配直接將虛擬光鏈路嵌入到底層網(wǎng)絡(luò)，沒有構(gòu)造分層的輔助圖。我們稱這個(gè)參考算法為“無分層鏈路映射的VNE參考”或VNE-REF-NLLM?；旧?，VNE-REF-NLLM算法仿真我們直接應(yīng)用開發(fā)用于2/3層網(wǎng)絡(luò)虛擬化的VNE算法到我們案例的情況。第二個(gè)參考算法使用和第一個(gè)相同的方法計(jì)算本地信息，但是為鏈路映射構(gòu)造了分層輔助圖。我們稱之為“分層鏈路映射的VNE參考”或VNE-REF-LLM。VNE-REF-LLM算法仿真我們認(rèn)為在鏈路映射階段O-OFDM物理層的獨(dú)特性，但是仍然直接應(yīng)用開發(fā)用于2/3層網(wǎng)絡(luò)虛擬化的節(jié)點(diǎn)映射方案的情況。

3.2 DT拓?fù)浞抡?/p>

使用DT拓?fù)浞抡?，一次虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求中的虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)量是隨機(jī)地從3和4中選取，并且每對(duì)節(jié)點(diǎn)以0.5的概率連接。每個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力需求[crvr]是均勻分布在1～10 units之間，而每個(gè)虛擬光鏈路的帶寬要求nr是隨機(jī)地從1～10個(gè)時(shí)隙中選取。

使用DT拓?fù)涞姆抡娼Y(jié)果如圖2所示。圖2（a）表明，VNE-LINM-LAGLM算法提供了3個(gè)算法中最低的阻塞概率。我們還觀察到算法VNE-REF_LLM的阻塞概率僅稍低于VNE-REF_NLLM算法的阻塞概率。這個(gè)觀察結(jié)果反映，本地信息計(jì)算方案通過分層方法將鏈路映射約束考慮在內(nèi)，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)映射可能為彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上動(dòng)態(tài)透明的VNE帶來更低的阻塞概率。正如以前的工作[4，9]中解釋的，物理層損傷（PLI）可以明顯地影響光網(wǎng)絡(luò)虛擬化的質(zhì)量。因此，理想的是，為了減少的信號(hào)質(zhì)量下降，我們以盡可能短的距離將虛擬光鏈路嵌入到底層路徑。圖2（b）比較了3個(gè)VNE算法底層路徑的平均距離?？梢钥闯觯琕NE-LINM-LAGLM算法趨向于以最短底層路徑嵌入虛擬光鏈路來應(yīng)對(duì)所有流量負(fù)載VNE-REF-NLLM和VNE-REF-LLM的平均距離分別為73%和68%）。算法VNE-LINM-LAGLM中平均路徑距離大約313 km，這比500 Gb/s使用QPSK調(diào)制的O-OFDM超信道信號(hào)的典型傳輸距離要小得多[17]。

3.3 大型隨機(jī)拓?fù)浞抡?/p>

對(duì)于DT拓?fù)涞囊?guī)模，我們很難去仿真超過4個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求。為了進(jìn)一步研究VNE-LINM-LAGLM算法的性能，我們?cè)谝粋€(gè)由50個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的隨機(jī)底層拓?fù)渖戏抡妗?/p>

我們假設(shè)光纖鏈路的長度是相同的，都為50 km。一次虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求中的虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)量隨機(jī)地從2～10中選取，并且每對(duì)節(jié)點(diǎn)以0.5的概率連接。計(jì)算能力需求[crvr]是均勻分布在1～20 units之間，而每個(gè)虛擬光鏈路的帶寬要求nr是隨機(jī)地從1～20個(gè)時(shí)隙中選取。

使用隨機(jī)拓?fù)浞抡娴慕Y(jié)果如圖3所示。圖3（a）表明，VNE-LINM-LAGLM算法仍然達(dá)到最低的阻塞概率。在圖3（b）中，有趣的是，觀察到算法VNE-LINM-LAGLM中平均路徑距離要比從算法VNE-REF-NLLM的平均路徑距離要長，而且，它們不再是最短的。我們相信這種現(xiàn)象可作如下解釋。與那些使用DT拓?fù)涞谋容^，本次仿真平均生成更多的虛擬節(jié)點(diǎn)和虛擬光鏈路的虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。因?yàn)樵阪溌酚成淝八粓?zhí)行頻譜連續(xù)性檢查，所以在本次仿真情景中，VNE-REF-NLLM算法在長的底層路徑嵌入虛擬光鏈路有困難。通過阻塞概率驗(yàn)證的基本原理如圖3（a）刻畫，VNE-REF-LLM算法比VNE-REF-NLLM算法達(dá)到較大的阻塞性能增益。

4 結(jié)束語

我們提出了一個(gè)新的動(dòng)態(tài)透明VNE算法，它同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射，用于彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上O-OFDM的網(wǎng)絡(luò)虛擬化。仿真結(jié)果表明，該算法考慮了O-OFDM網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性，優(yōu)于兩個(gè)直接應(yīng)用用于2/3層或波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)虛擬化的VNE方案的參考算法。

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[11] PAGES A， PERELLO J， SPADARO S， et al. Strategies for virtual optical network allocation [J]. IEEE Commun. Lett.， 2012，2： 268-271.

[12] PAGES A. Optimal allocation of virtual optical networks for the future internet [C]// Proceedings of the ONDM 2012， 2012，4： 1-6.

[13] GONG L， ZHOU X， LU W， et al. A two-population based evolutionary approach for optimizing routing， modulation and spectrum assignments （RMSA） in O-OFDM networks [J]. IEEE Commun. Lett.， 2012，16（9）： 1520-1523.

[14] Connected component （graph theory） [EB/OL]. （2014-02-11）. http：//en.wikipedia.org/wiki/Connected_component_（graph_theory）.

[15] ZEGURA E， CALVERT K， BHATTACHARJEE S. How to model an internetwork [C]// Proceedings of the INFOCOM 1996， 1996，5： 594-602.

[16] YU M. Rethinking virtual network embedding ： Substrate support for path splitting and migration [J]. SIGCOMM Comput. Commun. Rev.， 2008，28，（2）： 17-29.

[17] KLEKAMP A， DISCHLER R， BUCHALI F. Transmission reach of optical OFDM superchannels with 10-600 Gb/s for transparent bit-rate adaptive networks [C]// Proceedings of the ECOC11， 2011： 1-3.

3.3 大型隨機(jī)拓?fù)浞抡?/p>

對(duì)于DT拓?fù)涞囊?guī)模，我們很難去仿真超過4個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求。為了進(jìn)一步研究VNE-LINM-LAGLM算法的性能，我們?cè)谝粋€(gè)由50個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的隨機(jī)底層拓?fù)渖戏抡妗?/p>

我們假設(shè)光纖鏈路的長度是相同的，都為50 km。一次虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求中的虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)量隨機(jī)地從2～10中選取，并且每對(duì)節(jié)點(diǎn)以0.5的概率連接。計(jì)算能力需求[crvr]是均勻分布在1～20 units之間，而每個(gè)虛擬光鏈路的帶寬要求nr是隨機(jī)地從1～20個(gè)時(shí)隙中選取。

使用隨機(jī)拓?fù)浞抡娴慕Y(jié)果如圖3所示。圖3（a）表明，VNE-LINM-LAGLM算法仍然達(dá)到最低的阻塞概率。在圖3（b）中，有趣的是，觀察到算法VNE-LINM-LAGLM中平均路徑距離要比從算法VNE-REF-NLLM的平均路徑距離要長，而且，它們不再是最短的。我們相信這種現(xiàn)象可作如下解釋。與那些使用DT拓?fù)涞谋容^，本次仿真平均生成更多的虛擬節(jié)點(diǎn)和虛擬光鏈路的虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。因?yàn)樵阪溌酚成淝八粓?zhí)行頻譜連續(xù)性檢查，所以在本次仿真情景中，VNE-REF-NLLM算法在長的底層路徑嵌入虛擬光鏈路有困難。通過阻塞概率驗(yàn)證的基本原理如圖3（a）刻畫，VNE-REF-LLM算法比VNE-REF-NLLM算法達(dá)到較大的阻塞性能增益。

4 結(jié)束語

我們提出了一個(gè)新的動(dòng)態(tài)透明VNE算法，它同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射，用于彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上O-OFDM的網(wǎng)絡(luò)虛擬化。仿真結(jié)果表明，該算法考慮了O-OFDM網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性，優(yōu)于兩個(gè)直接應(yīng)用用于2/3層或波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)虛擬化的VNE方案的參考算法。

參考文獻(xiàn)

[1] CHOWDHURY N， BOUTABA R. A survey of network virtualization [J]. Comput. Netw.， 2010，54（5）： 862-876.

[2] ARMSTRONG J. OFDM for optical communications [J]. Lightw. Technol.， 2009，27（3）：189-204.

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[7] WANG Y. Virtual optical network services across multiple domains for grid applications [J]. IEEE Commun. Mag.， 2011，49（5）： 92-101.

[8] ZHANG S， SHI L， VADREVU C S K， et al. Network virtualization over WDM networks [C]// Proceedings of the ANTS11， 2011： 1-3.

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3.3 大型隨機(jī)拓?fù)浞抡?/p>

對(duì)于DT拓?fù)涞囊?guī)模，我們很難去仿真超過4個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求。為了進(jìn)一步研究VNE-LINM-LAGLM算法的性能，我們?cè)谝粋€(gè)由50個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的隨機(jī)底層拓?fù)渖戏抡妗?/p>

我們假設(shè)光纖鏈路的長度是相同的，都為50 km。一次虛擬光節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求中的虛擬節(jié)點(diǎn)的數(shù)量隨機(jī)地從2～10中選取，并且每對(duì)節(jié)點(diǎn)以0.5的概率連接。計(jì)算能力需求[crvr]是均勻分布在1～20 units之間，而每個(gè)虛擬光鏈路的帶寬要求nr是隨機(jī)地從1～20個(gè)時(shí)隙中選取。

使用隨機(jī)拓?fù)浞抡娴慕Y(jié)果如圖3所示。圖3（a）表明，VNE-LINM-LAGLM算法仍然達(dá)到最低的阻塞概率。在圖3（b）中，有趣的是，觀察到算法VNE-LINM-LAGLM中平均路徑距離要比從算法VNE-REF-NLLM的平均路徑距離要長，而且，它們不再是最短的。我們相信這種現(xiàn)象可作如下解釋。與那些使用DT拓?fù)涞谋容^，本次仿真平均生成更多的虛擬節(jié)點(diǎn)和虛擬光鏈路的虛擬光網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。因?yàn)樵阪溌酚成淝八粓?zhí)行頻譜連續(xù)性檢查，所以在本次仿真情景中，VNE-REF-NLLM算法在長的底層路徑嵌入虛擬光鏈路有困難。通過阻塞概率驗(yàn)證的基本原理如圖3（a）刻畫，VNE-REF-LLM算法比VNE-REF-NLLM算法達(dá)到較大的阻塞性能增益。

4 結(jié)束語

我們提出了一個(gè)新的動(dòng)態(tài)透明VNE算法，它同時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)映射和鏈路映射，用于彈性光傳輸基礎(chǔ)設(shè)施上O-OFDM的網(wǎng)絡(luò)虛擬化。仿真結(jié)果表明，該算法考慮了O-OFDM網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特性，優(yōu)于兩個(gè)直接應(yīng)用用于2/3層或波分復(fù)用網(wǎng)絡(luò)虛擬化的VNE方案的參考算法。

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[17] KLEKAMP A， DISCHLER R， BUCHALI F. Transmission reach of optical OFDM superchannels with 10-600 Gb/s for transparent bit-rate adaptive networks [C]// Proceedings of the ECOC11， 2011： 1-3.