隨著云計(jì)算的快速發(fā)展與5G時(shí)代的到來,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的需求日益復(fù)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(wù)的需求,進(jìn)而充分保障用戶的性能體驗(yàn)?現(xiàn)有云計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)相互獨(dú)立,無法協(xié)同應(yīng)對未來應(yīng)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(shù)的誕生或成熟,如SDN、虛擬網(wǎng)絡(luò)、可編程網(wǎng)絡(luò)、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(luò)應(yīng)用需求的有效技術(shù)途徑.

基于上述背景,為促進(jìn)云網(wǎng)融合領(lǐng)域技術(shù)交流,《計(jì)算機(jī)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(lǐng)域當(dāng)前的研究現(xiàn)狀和最新研究成果,希望能為從事相關(guān)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(jià)指標(biāo)的多樣性,結(jié)合數(shù)據(jù)中心的實(shí)際情況,利用云模型對不同數(shù)據(jù)中心的能效指標(biāo)進(jìn)行整合,得到更加科學(xué)、全面的數(shù)據(jù)中心能效評估結(jié)果,最終指導(dǎo)數(shù)據(jù)中心能效的提升,避免云網(wǎng)融合的發(fā)展?fàn)奚鐣哪芎?

邵天竺等作者的論文“一種減少網(wǎng)絡(luò)振動的智能路由選擇算法設(shè)計(jì)”針對當(dāng)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(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的同時(shí),減小路由抖動并縮短路由收斂時(shí)間.

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

王廷等作者的論文“支持網(wǎng)絡(luò)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(gòu)SDVAN,通過軟件定義的方式實(shí)現(xiàn)對接入網(wǎng)的靈活定制,為各種不同的接入技術(shù)提供了彈性支持,并可基于信任級別來體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的可視性和可控性,提升了網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、資源利用率、成本等方面的有效性和實(shí)用性.

王然等作者的論文“基于預(yù)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(yù)測的離線流量調(diào)度方式,使預(yù)測既能在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境突然變化時(shí)靈敏響應(yīng),又能在網(wǎng)絡(luò)平穩(wěn)時(shí)減少不必要的重調(diào)整.根據(jù)預(yù)測結(jié)果實(shí)現(xiàn)動態(tài)的帶寬分配之后,同時(shí)考慮流量截止時(shí)間和流量大小2個(gè)維度對離線流量進(jìn)行調(diào)度,從而提高傳統(tǒng)算法的準(zhǔn)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(shè)備協(xié)作的任務(wù)卸載和服務(wù)緩存在線聯(lián)合優(yōu)化機(jī)制”研究面向多邊緣設(shè)備協(xié)作的任務(wù)卸載和服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題,將聯(lián)合優(yōu)化問題解耦為服務(wù)緩存和任務(wù)卸載2個(gè)子問題.提出基于情景感知組合多臂賭博機(jī)的協(xié)作緩存策略解決服務(wù)緩存問題,并設(shè)計(jì)基于偏好的雙邊匹配算法用于制定任務(wù)卸載策略.

本專題所錄用的6篇論文中,2篇論文重點(diǎn)關(guān)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(diǎn)關(guān)注邊緣計(jì)算的資源調(diào)度、任務(wù)卸載與服務(wù)緩存問題,1篇論文重點(diǎn)關(guān)注面向云網(wǎng)融合的路由優(yōu)化問題,1篇論文重點(diǎn)關(guān)注適用于未來云網(wǎng)融合場景下的SDN架構(gòu).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(lǐng)域各方面的最新研究進(jìn)展,不當(dāng)之處請同行學(xué)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！