5G服务功能链智能部署与编排

第1章 相关背景 1
1.1 概述 1
1.2 产业背景 2
1.2.1 1G～5G网络的发展历史 2
1.2.2 物联网的发展 5
1.2.3 服务功能链的定义与发展 7
1.3 技术背景 8
1.3.1 软件定义网络（SDN）技术 8
1.3.2 网络功能虚拟化（NFV）技术 10
1.3.3 多接入边缘计算（MEC）技术 14
1.3.4 人工智能（AI）技术的发展 17
第2章 并行化服务功能链加速技术 18
2.1 概述 18
2.2 服务功能链并行化加速 19
2.2.1 传统串行组链模式的弊端 19
2.2.2 网络功能操作类型识别 19
2.2.3 网络功能并行化组链 21
2.2.4 服务功能链并行度优化 22
2.3 并行化服务功能链部署与调度机制 25
2.3.1 基于资源匹配的网络功能部署机制 25
2.3.2 基于强化学习的并行服务功能链调度机制 34
第3章 SFG部署与调度技术 49
3.1 概述 49
3.2 SFG分布式优化部署机制 50
3.2.1 系统建模 51
3.2.2 算法设计 55
3.2.3 仿真实验验证与分析 57
3.3 协同SFG部署与采样频率调整 64
3.3.1 数据的采样频率与AoI的关系 64
3.3.2 系统建模 65
3.3.3 算法设计 68
3.3.4 实验分析 73
第4章 服务功能链的跨域部署优化技术 79
4.1 概述 79
4.2 基于资源预测和二进制应答节点选择方法 80
4.2.1 跨域SFC部署架构 80
4.2.2 资源预测和二进制应答机制 81
4.3 基于DRL的SFC跨域部署方法 90
4.3.1 基于马尔可夫决策过程的建模 91
4.3.2 算法设计 93
4.3.3 仿真实验验证与分析 96
第5章 服务功能链预测与重构技术 105
5.1 概述 105
5.2 基于LSTM的节点资源预测 106
5.2.1 特征采集 106
5.2.2 序列分解 106
5.2.3 基于LSTM模型预测长期趋势变化 107
5.2.4 基于虚拟动作的DQN模型预测不规则变化 110
5.3 基于隐式马尔可夫模型的SFC行为分析 115
5.3.1 隐式马尔可夫模型 115
5.3.2 基于隐式马尔可夫模型的SFC行为分析方法 118
5.4 服务功能链迁移与重构 125
5.4.1 系统建模 125
5.4.2 问题描述 126
5.4.3 重构决策算法 131
5.4.4 SFC迁移的启发式算法 133
第6章 服务功能链故障诊断与恢复技术 134
6.1 概述 134
6.2 基于动态贝叶斯网络的SFC故障诊断 135
6.2.1 系统模型 135
6.2.2 问题描述 135
6.2.3 基于动态贝叶斯网络的SFC故障诊断算法 136
6.2.4 仿真实验 149
6.2.5 实验结果与分析 155
6.3 基于NSGA-II的SFC故障恢复 160
6.3.1 系统建模 160
6.3.2 问题描述 161
6.3.3 基于NSGA-II的SFC故障恢复算法 166
6.3.4 实验仿真验证 167
第7章 服务功能链研究前沿技术 172
7.1 概述 172
7.2 计算服务功能链的编排研究 172
7.3 基于知识协作和迁移的服务功能链的编排研究 174
第8章 总结与展望 176
8.1 本书总结 176
8.2 未来研究展望 176
参考文献 178