智慧服務雲網絡

王敬宇

北京郵電大學網絡與交換國家重點實驗室教授、博士生導師、通信學會*級會員、
國家自然科學基金委項目評議專家，入選北京“青年英才計劃”。
長期從事智能網絡、人工智能、雲計算等方面的科研與學術工作，發表高水平論文100餘篇，
包括IEEE ComMag、TSC、TWC、TVT、SystemJ、CN、JNCA、PMC等期刊以及CVPR、ICMR、 BMVC、ICWS等會議論文。
申請國家發明專利30餘項，提交3GPP、IETF等標準化文稿10餘篇，在Openstack社區貢獻OPNFV Compass開源代碼，
上首批從事多路徑傳輸研究的探索者，推動了流量工程在多路徑領域的縱深發展。
作為項目負責人主持一項國家“973”計劃課題（智慧服務機理與理論）和3項國家自然科學基金項目，
主持北京市自然科學基金以及華為公司、CERT、國家電網等企業產業化項目多項，
參與國家及省部級重大科研課題10餘項，獲得中國通信學會科技進步獎一等獎和教育部科技進步獎二等獎各一項。
主講北京郵電大學本科/研究生課程《軟件定義網絡及應用》。

孫海峰

博士、北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室教師、碩士生導師。
從事軟件定義網絡、機器學習等方向的科研及人才培養工作。
在計算機網絡與人工智能領域已取得了多項研究成果，發表論文22篇，
其中**名期刊論文8篇，會議論文14篇，包括中科院一二區期刊IEEE Transactions on Smart Grid、
IEEE ACCESS、中國計算機學會B類期刊Computer Networks和Neurocomputing等。
作為主研人參加一項*家級自然科學基金項目“基於人工智能的軟件定義網絡流量識別與資源分配研究”，
在人才培養方面多次指導學生參加本學科學術競賽並獲得佳績。

廖建新

北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室網絡智能研究中心主任、
“長江學者”特聘教授、二級教授、博士生導師、教育部“創新團隊”帶頭人、
國務院學位委員會博士/碩士學位授權點評議專家、北京郵電大學學術委員會委員、
《北京郵電大學學報》編委。
主要從事業務網絡智能化、下一代互聯網和疊加網絡方向的研究工作，主持國家“973”計劃項目、
國家自然科學基金項目、國家高技術產業化信息化裝備專項基金課題等*家級、部級科研項目20餘項；
作為*一完成人，獲國家科技進步二等獎2項、重大技術發明1項及部級科技進步一等獎3項；
獲國家傑出青年基金資助，入選新世紀百千萬人才工程*家級人選、教育部新世紀*秀人才支持計劃，
被評選為全國*秀博士後，獲第九屆中國青年科技獎、信息產業科技創新先進個人；
作為*一作者，在**名期刊發表SCI檢索論文30篇，出版專著3部；作為*一完成人，
申請國家發明專利70餘項，其中50餘項已授權，1項中國專利*秀獎。
 

目錄
第1章概述001
1.1 云網絡的歷史002
1.1.1 雲下網和數據中心網絡002
1.1.2 雲上網和網絡虛擬化004
1.2 云網絡發展的推動力005
1.2.1 智慧服務對網絡的內在需求005
1.2.2 智慧云網絡的目標006
1.3 軟件定義的必要性007
1.3.1 按需管理的挑戰007
1.3.2 軟件定義網絡的現狀009
1.4 智慧服務雲下網的構建010
1.4.1 網絡拓撲架構010
1.4.2 網絡流量管理011
1.4.3 帶寬共享機制011
1.4.4 軟件定義云網絡012
1.5 智慧服務雲上網的數據傳輸013
1.5.1 多路徑路由及轉發技術013
1.5.2 新型傳輸控制協議014
1.5.3 多路徑傳輸控制技術015
1.5.4 軟件定義多路徑016
1.5.5 資源聯合優化017
1.6 智慧服務云網絡架構018
1.7 智慧服務云網絡的現狀與發展020
參考文獻022

第2章新一代網絡架構029
2.1 概述030
2.2 SDN 031
2.2.1 SDN網絡架構032
2.2.2 SDN控制平台033
2.2.3 OpenFlow交換機037
2.2.4 OpenFlow控制器038
2.2.5 OpenFlow流表039
2.2.6 OpenFlow協議042
2.2.7 SDN與OpenStack融合044
2.3 ICN 046
2.3.1 ICN簡介047
2.3.2 ICN關鍵技術049
2.3.3 ICN主流框架054
2.3.4 基於SDN的ICN實現059
2.4 CCN與NDN 062
2.4.1 CCN簡介062
2.4.2 NDN網絡架構063
2.4.3 NDN數據分組類型064
2.4.4 NDN命名機制065
2.4.5 NDN節點結構067
2.4.6 NDN轉發機制069
參考文獻070

第3章疊加網絡技術073
3.1 疊加網絡概述074
3.2 P2P技術075
3.2.1 現代P2P的特性077
3.2.2 DHT算法存在的問題078
3.2.3 P2P的流量識別080
3.3 CDN技術081
3.3.1 CDN的文件分發機制082
3.3.2 CDN的緩存機制083
3.3.3 CDN的調度機制085
3.4 多數據中心大二層網絡技術086
3.4.1 傳統二層網絡的局限性087
3.4.2 大二層網絡方案088
3.4.3 軟件定義跨數據中心網絡方案090
3.5 疊加網絡的層間博弈與協作092
3.5.1 疊加網絡的生成092
3.5.2 疊加網絡的路由095
3.6 疊加網絡的應用方向和應用前景099
3.7 典型案例分析：PPTV基礎平台管理體系100
3.7.1 機遇及挑戰101
3.7.2 大規模視頻雲的實踐101
3.7.3 亞洲電視網的建設102
參考文獻103

第4章數據中心網絡107
4.1 數據中心網絡的定義108
4.2 數據中心網絡規劃與設計109
4.2.1 傳統數據中心網絡體系結構109
4.2.2 傳統數據中心網絡體系結構的不足110
4.2.3 對數據中心網絡的新要求111
4.2.4 以網絡為中心的方案112
4.2.5 以服務器為中心的方案118
4.2.6 無線數據中心網絡119
4.3 雲數據中心的體系架構120
4.3.1 單體雲數據中心120
4.3.2 虛擬數據中心120
4.3.3 分佈式雲數據中心121
4.4 雲數據中心的核心技術123
4.4.1 數據中心網絡的多租客支持123
4.4.2 虛擬機放置與遷移策略124
4.4.3 雲數據中心網絡多路徑路由協議125
4.4.4 基於編碼的雲數據中心網絡傳輸協議126
4.4.5 網絡與計算資源的聯合優化127
4.4.6 網絡與存儲資源的聯合優化128
4.4.7 異構資源請求的虛擬數據中心網絡資源分配128
4.5 雲數據中心自動化129
4.5.1 自動化服務關鍵技術129
4.5.2 雲數據中心自動化服務架構130
4.6 軟件定義雲數據中心的高可用性131
4.6.1 軟件定義雲數據中心網絡的設計原理與基礎架構131
4.6.2 軟件定義雲數據中心網絡的資源利用率優化132
4.6.3 軟件定義雲數據中心的虛擬網絡隔離133
4.6.4 軟件定義雲數據中心的流量工程134
4.7 軟件定義雲數據中心網絡案例135
4.7.1 谷歌B4概述135
4.7.2 AWS數據中心實例141
4.7.3 VMware軟件定義數據中心網絡案例143
4.7.4 數據中心網絡案例145
4.7.5 華為數據中心網絡案例147
參考文獻148

第5章數據中心的資源匯聚技術151
5.1 數據中心的傳輸層協議152
5.1.1 數據中心的網絡需求152
5.1.2 傳輸層協議的現狀153
5.1.3 傳輸層協議的發展154
5.2 多路徑並發傳輸157
5.2.1 節點之間多路徑連接157
5.2.2 多路徑傳輸的技術優勢158
5.2.3 MPTCP綜述159
5.2.4 多路徑傳輸機制設計162
5.3 能力匯聚與組合技術166
5.3.1 雲計算環境與服務組合166
5.3.2 雲數據中心的主要特點167
5.3.3 雲計算中的服務組合169
5.4 核心應用聚合雲端169
5.4.1 服務組合示例169
5.4.2 服務組合架構171
參考文獻172

第6章網絡功能虛擬化175
6.1 NFV概述176
6.1.1 NFV產生的背景176
6.1.2 NFV的基本概念177
6.1.3 NFV架構介紹177
6.1.4 NFV的挑戰180
6.1.5 NFV的發展前景182
6.2 NFV的應用場景183
6.2.1 NFV用例概述183
6.2.2 移動核心網虛擬化185
6.2.3 雲數據中心網絡187
6.2.4 家庭網絡虛擬化189
6.3 NFV的標準組織189
6.4 SDN及NFV的探索192
6.4.1 SDN與NFV之間的關係192
6.4.2 SDN/NFV對網絡組網的影響193
6.4.3 SDN/NFV的機遇和挑戰194
6.4.4 SDN/NFV的相關開源項目196
6.4.5 業界實踐情況199
6.5 網絡編排202
6.5.1 什麼是網絡編排202
6.5.2 為什麼需要網絡編排202
6.5.3 基於云網絡的網絡編排203
參考文獻206

第7章智慧服務研究現狀207
7.1 概述208
7.2 信息資源命名機制209
7.2.1 傳統網絡資源的命名技術209
7.2.2 基於資源名字查找和快速發現機制210
7.3 服務行為描述與建模211
7.3.1 服務描述研究212
7.3.2 服務匹配研究212
7.3.3 服務分類研究213
7.3.4 服務研究213
7.3.5 服務選擇研究214
7.4 服務聚合演化與統計特徵215
7.4.1 服務演化研究215
7.4.2 統計特徵研究216
7.5 資源檢索服務217
7.5.1 多媒體語義提取217
7.5.2 大規模分佈式信息檢索219
7.6 服務的可信性機理220
7.6.1 可控可管性221
7.6.2 可靠性222
7.7 服務動態感知224
7.7.1 網絡組件層對智慧服務的感知224
7.7.2 智慧服務之間的相互感知228
7.8 移動雲服務228
參考文獻230

第8章智慧服務內在機理239
8.1 概述240
8.2 智慧服務標識定義240
8.2.1 普適的未來信息網絡信息命名解決方案240
8.2.2 高效可擴展的信息命名查找機制242
8.3 複雜服務行為建模244
8.3.1 服務行為描述的定義244
8.3.2 服務行為描述本體及描述語言245
8.3.3 服務拓撲信息的描述247
8.3.4 服務性能信息的描述250
8.3.5 服務功能信息的描述256
8.3.6 服務行為建模總結262
8.4 智慧服務聚合與演化264
8.4.1 基於事件驅動的單一服務組合方法265
8.4.2 情景化、個性化的單一服務組合方法267
8.4.3 複雜業務流程的聚合方法269
8.4.4 複雜服務的拓撲轉換272
8.4.5 複雜服務選擇算法276
8.5 小結277
參考文獻277

第9章智慧服務支撐機理279
9.1 概述280
9.2 服務資源的智慧查詢和匹配方法280
9.2.1 動態業務檢索281
9.2.2 靜態業務檢索293
9.3 服務的可信性機制298
9.3.1 可控可管性299
9.3.2 可靠性300
9.4 智慧服務動態感知301
9.4.1 網絡與用戶的信息交互302
9.4.2 網絡感知服務需求303
9.4.3 用戶對網絡的感知305
9.4.4 實驗結果及分析306
9.5 智慧服務的移動性管理308
9.5.1 智能切換判決309
9.5.2 基於服務行為的位置更新311
9.5.3 多服務集中切換機制314
9.6 小結315
參考文獻316
名詞索引317