中文摘要：

随着网络应用与融合进程的不断深入，纷繁的个性化业务层出不穷，面对差异日益扩大的业务需求，如何为业务定制虚拟网成为网络虚拟化研究的关键问题。本课题提出"服务适配"的概念和方法进行虚拟网资源的配置与管理，在保证差异服务需求的前提下，提供最合理的带宽、能耗等资源配置和管理，使得整个虚拟网络系统高效和节能。课题从四方面寻求突破和创新1)提出差异化的业务分类方法，为面向业务的网络服务模型提供优化；2)针对网络流量的时变特点，提出基于区间估计的虚拟网自适应带宽提供算法，提高资源利用率；3)运用排队理论对虚拟网节点缓存和队列管理算法参数配置进行建模，以得到最优配置；4)通过分布式部署测量探针等方式，提出灵活、细粒度的虚拟网络测量方法, 为自适应资源管理策略提供反馈机制。课题的研究将为虚拟网络技术体系提出有意义的理论结果，为我国三网融合提供有效支撑，对营造高效、绿色、低碳的网络生态环境给予可行方案。

结论摘要：

随着网络应用与融合进程的不断深入，纷繁的个性化业务层出不穷，面对差异日益扩大的业务需求，如何为业务定制合适的虚拟网成为网络虚拟化研究的关键问题。本课题提出“服务适配”的概念和方法进行虚拟网资源的配置与管理，在保证差异服务需求的前提下，提供最合理的带宽、能耗等资源配置和管理，使得整个虚拟网络系统高效和节能。围绕着本项目的研究内容，项目的研究工作主要体现在4个方面1）对业务特征进行分析，提出适合虚拟网构建的业务分类和网络业务流量的智能分类方法。主要包括基于分治投票策略的流量特征选择方法、基于迭代SMOTE过抽样技术、基于加权K-L距离的概念漂移检测方法以及基于最大熵的流量分类方法。2）为满足差异化的业务需求，研究服务适配的虚拟网资源分配及动态调整策略。主要包括针对时延约束的虚拟网构建问题，提出基于有效路径集的多商品流问题模型进行规划求解；针对虚拟网带宽需求的动态特性，提出基于鲁棒优化的虚拟网带宽资源动态调整方案；提出基于多商品流模型的虚拟网快速愈合算法，以解决虚拟网的愈合问题；基于Excess-rate (ER)排队理论，推导出队列管理参数与业务量和服务质量的关系公式，为虚拟网节点配置提供依据。3）进行虚拟网测量研究，为虚拟网资源分配、动态带宽调整提供感知数据。提出分布式认知系统的架构，通过在物理网络节点上部署多种软传感器，并向区域认知服务器上报资源信息；为了快速分发感知信息，提出了基于Q学习的旁路路径选择算法和基于Q学习的多路径资源收集算法。4）采用Xen 虚拟机技术以及NetFPGA 1.0研发了可重构虚拟化路由交换节点设备，并基于该设备及资源管控平台组建了虚拟化网络试验床，为完善数学模型提供实验依据。 项目的研究成果在《IEEE Communications Magazine》、《Computer Networks》、《IET Communications》、ICC'12 等国际期刊和国际会议以及《SCIENCE CHINAInformation Sciences》、《Chinese Journal of Electronics》、《通信学报》等国内重要期刊上发表和录用了22余篇与本课题相关的论文，其中15 篇SCI检索，7篇EI检索，申请了9 项发明专利，其中授权4 项。