CN105827433A - 基于acp方法的平行网络架构 - Google Patents

基于acp方法的平行网络架构 Download PDF

Info

Publication number
CN105827433A
CN105827433A CN201610016882.XA CN201610016882A CN105827433A CN 105827433 A CN105827433 A CN 105827433A CN 201610016882 A CN201610016882 A CN 201610016882A CN 105827433 A CN105827433 A CN 105827433A
Authority
CN
China
Prior art keywords
network
artificial
model
real
computing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610016882.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN105827433B (zh
Inventor
王飞跃
杨柳青
程翔
韩双双
杨坚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Original Assignee
Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology filed Critical Qingdao Intelligent Industry Institute For Research And Technology
Priority to CN201610016882.XA priority Critical patent/CN105827433B/zh
Publication of CN105827433A publication Critical patent/CN105827433A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105827433B publication Critical patent/CN105827433B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14—Network analysis or design
    • H04L41/145—Network analysis or design involving simulating, designing, planning or modelling of a network

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明属于通信、控制与计算技术领域，涉及一种新型的网络体系架构。一种基于ACP方法的平行网络架构，其特征在于：其包括下列步骤：A、建模：建立人工网络模型，完善人工网络模型，对特殊位置、模型增加干扰参数；B、计算实验：对历史数据进行计算实验，存储，以便实际网络比较调用；C、平行执行：即在修正实际网络系统状态的同时，调整人工网络状态，优化网络。

Description

基于ACP方法的平行网络架构
技术领域
本发明属于通信、控制与计算技术领域，涉及一种新型的网络体系架构。
背景技术
当前网络架构是基于云计算的一种新兴的共享基础架构，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种基于互联网的IT服务。包括客户关系管理系统(CRM,CustomerRelationshipManagement)、企业资源管理系统(ERP，EnterpriseResourcePlanning)、在线市场营销工具、供应流程管理等，同时还可以延伸到软件开发、IT基础设施等技术层面的服务。基于云计算的共享基础架构提供了一种全新的低成本替代方案，在保证服务质量的前提下，可以为用户提供低成本的数据中心扩展能力、IT基础设施、软件以及各种新型应用等。
基于云计算的网络架构主要分为三部分，即基础设施即服务(IaaS，InfrastructureasaService)，平台即服务(PaaS，PlatformasaService)，软件即服务(SaaS，SoftwareasaService)。除此之外，还有最近兴起的数据即服务(DaaS，DataasaService)。尽管如此，但在实际中，这几个层级之间的界限也并不明显，之间存在很多交叉，其最终目的都是为了解决用的问题，都是为了业务而服务，为用户降低IT基础设施成本、充分发挥IT资源规模经济效益、提供强大的扩展功能。
SDN(SoftwareDefinedNetwork)为解决当前网络架构中的技术难题提供了可行的解决方案。基于SDN构建云计算承载网络，能够解决云IDC(InternetDataCenter)网络与业务、计算和存储新技术的适配问题，并为适配新型流量模型提供架构上的支持。SDN是适应云计算在计算虚拟化后对网络虚拟化的需求而发展起来的，反映了ICT(InformationCommunicationTechnology)产业整体向软件化演进的趋势。其核心思想是通过解耦网络设备的软硬件，开放用户对网络的编程能力，实现业务与网络的解耦。SDN使得网络变为资源池并能作为服务提供出去，充分释放了网络的灵活性、开放性和创新性，成为基于云计算新型网络架构中的重要支撑技术。
从其诞生到现在，SDN已经从初始的基于OpenFlow的狭义定义转变为更为广泛意义上的SDN概念。广义的SDN泛指向上层应用开放资源接口，实现软件编程控制的各类网络架构。结合当前网络架构与网络需求，现在已有许多基于此的架构设计方案、性能分析、功能实现、增强等的相关研究，在某些应用场景也能够取得较好的成果。
然而，面对当前复杂网络环境，基于SDN的网络架构并不能解决网络系统的动态评估和优化问题，包括：网络事先准确性评估，网络运行动态修正和网络资源全局优化等。SDN最大的特征是其控制与转发分离，可以对全局网络进行整体调控与管理。然而，现实网络是一个庞大的系统，并随着技术的发展变得越发复杂，相应的工程复杂性和社会复杂性也变得越来越高，两者之间的交互程度也越来越强，如何在这样一种复杂网络环境实现对网络的动态控制是一个关键问题。与此同时，网络时代具有的连接随时随地、服务无所不在、虚拟与现实合二为一、更强的安全和隐私保护等特性，要求网络改进方案能事先进行较为全面和准确的评估和修正，而当前网络体系结构和技术还没有过多的考虑这一问题，为此提供平行网络解决这一问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出提供基于ACP方法的平行网络架构：
一种基于ACP方法的平行网络架构，其特征在于：其包括下列步骤：
A、建模：建立人工网络模型，完善人工网络模型，对特殊位置增加干扰参数；
B、计算实验：对历史数据进行计算实验，存储，以便实际网络比较调用；
C、平行执行：即在修正实际网络系统状态的同时，调整人工网络状态，优化网络。
优化地，人工网络模型设置查询模块和反馈模块，查询模块和反馈模块都设置在步骤B。
优化地，步骤A中的特殊位置为各网络区域数值量变化比较大的区域。
本发明提供一种基于ACP方法的平行网络架构，能够用于解决当前网络架构的动态评估和优化问题，对网络进行较为全面和准确的评估和修正，提升网络的资源利用率和实际运行效率。
附图说明
图1为本发明的系统模拟图。
图2为本发明的人工网络模型建立的结构框图。
图3为本发明具体实施例无线网络覆盖优化的计算实验结构框图。
图4为本发明具体实施例无线网络覆盖优化的平行执行功能示意图。
具体实施方式
以下将通过具体实施例来对本发明所提出的一种基于ACP方法的平行网络架构进行详细说明。
(一)人工网络的建立
首先使用仿真软件建立人工网络模型(Mininet和Floodlight可以建立一个虚拟网，并实现对拓扑管理、设备管理、路径计算、Web访问和管理等的控制)，然后通过对网络仿真器增加模块、扩展功能(如功耗管理，接口管理，资源分配等)，完善人工网络系统模型，之后在增强后的网络仿真器建立的人工网络中，增加与之对应实际网络中特殊变量、模型(如针对该网络区域所处位置干扰较强增加干扰参数，针对不同时间段流量变化建立流量变动模型等)，从而逼近实际网络，实现对人工网络模型的搭建。
在人工网络模型建立过程中，如图2所示，首先根据实际网络情况以及网络环境，确定网络参数(节点位置、接口类型、功率大小等)及环境参数(涉及当地法律法规、人为因素、自然环境因素等)，使人工网络尽可能地逼近实际网络。在此基础之上，将网络功能模块化，各个模块具备实际网络的某一项或几项功能，模块之间除了部分参数相关联之外，其余部分都保持独立，这样不仅让人工网络逼近实际网络，而且其模块化的特点也利于网络的扩展和管理。观察模块用于观察人工网络的运行状况，包括功率、流量、路由等，这些参数可以用图形化界面或数字显示，同时存储在日志表中，为对比、观察、分析和优化网络性能提供实验数据。
在人工网络建模过程中，需要综合考虑实际网络需求，针对不同的网络需求，设计不同精度要求的人工网络。举例来说，针对电信LTE网络，从网络覆盖、呼叫建立、呼叫保持、移动性管理、时延、系统资源等几个方面入手，按感知评估和优化分析对所有指标进行细分，明确指标的名称、用途、定义、计算公式、统计粒度。分析各指标之间的约束关系，关联的参数和取值门限，针对不同的业务流，如视频、网页浏览、上网听歌，进行深入的测试，给出不同的业务流下保证用户感知的指标门限，形成指标门限与用户感知程度的对应关系表。挑选对用户感知影响较大的关键指标，给出提高指标的优化方法，从而更有效合理的设计相应的人工网络。通过研究指标门限和用户感知程度的对应关系，可以对用户的感知有更准确的把控，为精细化维护实际网络系统提供强有力的数据支撑。
(二)计算实验
计算实验是平行网络对实际网络性能的优化，为了更好的说明计算实验的实现方式，此处以无线网络的覆盖优化为例进行说明。
无线网络的覆盖优化主要是通过调整天线下倾和站点功率实现。对于日常输出功率较低，但具有高配功放的站点，可以将其功放转移至输出需求较高，但是低配功放的站点。对于室分系统，可以根据日常话务量，将低话务量场所转移至高话务量场所。对于基站设备，可以将一台基站设备通过三功分裂化为三个扇区，达到资源利用率的最大化。
计算实验（如图3）通过分析历史基站实际输出功率、实际需求功放、各基站实际话务量等信息，以及实际网络中人为、环境造成的突发干扰因素，采用合适的分类、预测(如决策树、贝叶斯方法等)以及其它优化算法等对这些参数进行统计、分类和预测，得出在不同需求功放、话务量下天线下倾角和站点功率的最优选择，从而给出在不同实际网络环境下的最优覆盖优化指导方案。
为了实现对网络的实时控制，人工网络与实际网络之间增加一个查询模块。具体的说，在实际网络与人工网络交互之前，人工网络通过已有的数据、参数已经进行部分计算实验，并将这些输入参数与计算实验结果以映射的方式存储下来。实际网络需要实时指导时，首先确定反馈参数，然后通过一些特定的算法(如查表法)将反馈参数与人工网络中存储的输入参数进行映射、比较，找出输入参数组中与反馈参数拟合度最高的一组，之后将该组参数映射的计算实验结果提供给实际网络，从而实现实时无延迟的指导。与此同时，在后台，计算实验针对实际网络反馈的参数设计并运行相关实验，得出结果，并把这组输入参数与实验结果保存，更新映射，从而使得计算实验内容随着时间的推移更加丰富，对实际网络的实时指导也更加精确。
(三)平行执行
平行执行是在修正实际网络系统状态的同时，调整人工网络状态，从而达到优化网络性能的目的。
仍以上述无线网络的覆盖优化为例。在初始情况下，人工网络与实际网络的天线下倾和站点功率保持一致，基于计算实验的结果，可能会发现更优的天线下倾和站点功率配置方案，进而实际网络依据此方案来调整实际网络的配置，从而优化实际网络的覆盖情况。由于实际网络的改变，如果再用原来的人工网络进行计算实验，得出的优化配置方案将不一定最优，因此需要根据当前实际网络的配置情况，对人工网络的天线下倾和站点功率进行调整，使其与当前实际网络一致。之后的过程与前面类似，计算实验在更新后的人工网络上进行，提出新的配置方案，实际网络再依此更新，以此循环不断改进和优化无线网络的覆盖。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于ACP方法的平行网络架构，其特征在于：其包括下列步骤：
建模：建立人工网络模型，完善人工网络模型，对特殊位置、模型增加干扰参数；
计算实验：对历史数据进行计算实验，存储，以便实际网络比较调用；
平行执行：即在修正实际网络系统状态的同时，调整人工网络状态，优化网络。
2.根据权利要求1所述的基于ACP方法的平行网络架构，其特征在于：人工网络模型设置查询模块和反馈模块，查询模块和反馈都设置在步骤B。
3.根据权利要求1所述的基于ACP方法的平行网络架构，其特征在于：步骤A中的特殊位置为各网络区域数值量变化比较大的区域。
CN201610016882.XA 2016-01-12 2016-01-12 基于acp方法的平行网络架构 Active CN105827433B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610016882.XA CN105827433B (zh) 2016-01-12 2016-01-12 基于acp方法的平行网络架构

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610016882.XA CN105827433B (zh) 2016-01-12 2016-01-12 基于acp方法的平行网络架构

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105827433A true CN105827433A (zh) 2016-08-03
CN105827433B CN105827433B (zh) 2019-10-29

Family

ID=56986920

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610016882.XA Active CN105827433B (zh) 2016-01-12 2016-01-12 基于acp方法的平行网络架构

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105827433B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109639799A (zh) * 2018-12-12 2019-04-16 北京锐安科技有限公司 异构云平台的处理方法及装置
CN114217663A (zh) * 2021-11-12 2022-03-22 华能新能源股份有限公司 光伏系统最大功率点跟踪平行控制方法与装置

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103391562A (zh) * 2012-05-10 2013-11-13 中国移动通信集团公司 一种基于上行干扰信号实现网络测试的方法以及装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103391562A (zh) * 2012-05-10 2013-11-13 中国移动通信集团公司 一种基于上行干扰信号实现网络测试的方法以及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FEI-YUE WANG: ""Parallel Control and Management for Intelligent Transportation Systems: Concepts,Architectures, and Applications"", 《IEEE》 *
王飞跃等: ""基于ACP方法的电子商务系统复杂性研究"", 《复杂系统与复杂性科学》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109639799A (zh) * 2018-12-12 2019-04-16 北京锐安科技有限公司 异构云平台的处理方法及装置
CN114217663A (zh) * 2021-11-12 2022-03-22 华能新能源股份有限公司 光伏系统最大功率点跟踪平行控制方法与装置
CN114217663B (zh) * 2021-11-12 2024-04-05 华能新能源股份有限公司 光伏系统最大功率点跟踪平行控制方法与装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN105827433B (zh) 2019-10-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mei et al. An intelligent self-sustained RAN slicing framework for diverse service provisioning in 5G-beyond and 6G networks
Zhao et al. Energy-saving offloading by jointly allocating radio and computational resources for mobile edge computing
Wu et al. Green data center placement in optical cloud networks
US11689961B2 (en) Systems and methods for distribution of application logic in digital networks
CN111132190A (zh) 基站负荷预警方法、装置
CN101296477B (zh) 一种进行网络拓扑规划的方法及装置
CN112020103A (zh) 一种移动边缘云中的内容缓存部署方法
CN106095529B (zh) 一种c-ran架构下的载波迁移方法
CN114265631B (zh) 一种基于联邦元学习的移动边缘计算智能卸载方法及装置
CN108156596A (zh) 支持d2d-蜂窝异构网络联合用户关联及内容缓存方法
CN105227396B (zh) 一种面向移动通信网络的次等内容推荐分发系统及其方法
Ren et al. Vehicular network edge intelligent management: A deep deterministic policy gradient approach for service offloading decision
CN113923694A (zh) 网络资源编排方法、系统、装置及存储介质
CN105827433A (zh) 基于acp方法的平行网络架构
Aldaeabool et al. Reducing power consumption by dynamic BBUs-RRHs allocation in C-RAN
CN112600827B (zh) 基于增量式最小费用最大流的虚拟服务迁移方法及系统
CN106792923A (zh) 一种配置QoS策略的方法及装置
CN104202798A (zh) 电力无线通信异构多网环境中的网络选择方法
CN107241223A (zh) 一种基于sdr和虚拟化技术资源弹性协作映射方法及装置
Göndör et al. Towards a dynamic adaption of capacity in mobile telephony networks using context information
CN110392377A (zh) 一种5g超密集组网资源分配方法及装置
CN109673027A (zh) 多集中单元cu融合方法、相应设备及系统
He et al. A survey of task migration strategies in mobile edge computing
CN112929837B (zh) 射频拉远单元的动态控制方法以及装置
CN102625342B (zh) Lac优化方法和设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant