一种基于SDN和NFV的网控编码方法技术

本发明专利技术公开了一种基于SDN和NFV的网控编码方法，首先采用多态流量学习、识别与关联方法对网络流量进行学习和分析，并建立网络的关联流量模型；其次在关联流量模型的基础上，调用网控编码逻辑编排策略发现并制造网络编码的机会，最终建立高效、可控、可定义的网络信息传输机制。本发明专利技术首次提出并定义网控编码概念，充分发挥了SDN/NFV技术与网络编码技术各自的优势，探索、拓展其内涵、外延及应用模式，推动了数据传输效率的提升和网络传输模式的突破并将两者深入融合、延伸，形成了拓扑‑流量‑编码联合优化编排的网控编码，提高了网络信息传输效率，降低了网络传输压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SDN和NFV的网控编码方法
本专利技术属于网络信息传输
，具体涉及一种基于SDN和NFV的网控编码方法的设计。
技术介绍
随着移动社交、实时视频、虚拟现实、云计算、大数据等网络业务的不断丰富，网络需要传输的信息量越来越大，这给现有网络带来了巨大的传输压力。虽然升级网络硬件、提高网络带宽能够解决部分压力，但通常伴随着高昂的升级成本，因此现有的网络信息传输技术已经很难适应当下海量信息的高效传输需求。网络编码技术(NetworkCoding，NC)自2000年提出后，在理论方面已经发展的相当成熟，它将信息传输从传统的“存储-转发”模式革命性的改变为“存储-编码-转发”的模式，实现传统路由难以实现的“最大流最小割”网络容量的上限。但网络编码需要重新定义传统的路由、交换设备，且其应用效果受到网络拓扑和流量特征的影响，这给网络编码的应用和普及带来了巨大的阻碍。SDN/NFV技术的迅速发展给网络编码的应用带来了新的契机。软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork，SDN)以及与SDN密切相关的网络功能虚拟化(NetworkFunctionVirtualization本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SDN和NFV的网控编码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用多态流量学习、识别与关联方法对网络流量进行学习和分析，掌握网络中主要数据流量的特点、流量间的关系以及流量内容的关联性，进行不同流量的特征识别和业务分类，并建立网络的关联流量模型；S2、在关联流量模型的基础上，调用网控编码逻辑编排策略，发现并制造网络协作编码的机会，建立流量‑拓扑最优匹配策略，并形成网控编码二维分布图，实现网控编码最优逻辑编排策略，最终建立高效、可控、可定义的网络信息传输机制。

【技术特征摘要】
1.一种基于SDN和NFV的网控编码方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用多态流量学习、识别与关联方法对网络流量进行学习和分析，掌握网络中主要数据流量的特点、流量间的关系以及流量内容的关联性，进行不同流量的特征识别和业务分类，并建立网络的关联流量模型；S2、在关联流量模型的基础上，调用网控编码逻辑编排策略，发现并制造网络协作编码的机会，建立流量-拓扑最优匹配策略，并形成网控编码二维分布图，实现网控编码最优逻辑编排策略，最终建立高效、可控、可定义的网络信息传输机制。2.根据权利要求1所述的网控编码方法，其特征在于，所述步骤S1中的多态流量学习、识别与关联方法具体包括以下三个阶段：S11、学习阶段：网络中负责数据传输与控制的网控设备对多态流量特征进行学习，根据预约式流量的预约信息和非预约式流量的历史特征将流量划分为内联流量和协控流量；S12、分析阶段：在学习、掌握各流量特征的基础上，进一步对流量的源宿相关性、时间重叠性、路径趋同性、Qos要求相似性和内容相关性进行分析，并针对协控流量建立一组流量集合；S13、关联阶段：针对分析阶段形成的流量集合间的关系，建立网控编码中的关联流量集，形成关联流量模型；同时对于内联流量，则直接针对每一条流量，结合网络拓扑和链路利用率，进行网控内联编码传输。3.根据权利要求2所述的网控编码方法，其特征在于，所述步骤S11中预约式流量的预约信息具体为节点在准备发送特定数据时，提前向网控设备发起的预约声明或者资源申请。4.根据权利要求2所述的网控编码方法，其特征在于，所述步骤S11中非预约式流量的历史特征具体为：(1)对于骨干网、核心网类型的主干网，其非预约式流量的历史特征包括流量的大...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦云凯，刘道桂，张彦，李娜，陈怡瑾，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51