QoS-Aware Virtual Network Embedding / Jiang, Chunxiao  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : QoS-Aware Virtual Network Embedding Tipo de documento: documento electrónico Autores: Jiang, Chunxiao, ; Zhang, Peiying, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: X, 401 p. 1 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1652219-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Red de computadoras  Inteligencia artificial  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Como una importante arquitectura de red futura, la arquitectura de red virtual ha recibido amplia atención. La integración de redes virtuales (VNE) es uno de los servicios principales de la virtualización de redes (NV). Proporciona soluciones para diversas aplicaciones de red desde la perspectiva de la asignación de recursos de red virtual. Internet tiene como objetivo proporcionar a los usuarios globales una cobertura completa. Las solicitudes de funciones de red de cientos de millones de usuarios finales han ejercido una gran presión sobre la arquitectura de red subyacente. El algoritmo VNE puede proporcionar un soporte eficaz para la asignación razonable y eficiente de recursos de red, a fin de aliviar la presión de Internet. En la actualidad, una característica distintiva del entorno de Internet es que los requisitos de calidad de servicio (QoS) de los usuarios están diferenciados. Diferentes regiones, diferentes horas y diferentes usuarios tienen diferentes requisitos de función de red. Por lo tanto, los recursos de la red deben asignarse razonablemente de acuerdo con los requisitos de QoS de los usuarios para evitar el desperdicio de recursos de la red. En este libro, basado en el análisis del principio del algoritmo VNE, proporcionamos un esquema VNE para usuarios con requisitos de QoS diferenciados. Resumimos los requisitos comunes de los usuarios en cuatro categorías: conciencia de seguridad, conciencia de servicio, conciencia de energía y equilibrio de carga, y luego presentamos los métodos de implementación específicos de varios algoritmos de QoS diferenciados. Este libro proporciona una variedad de soluciones VNE, incluidos algoritmos VNE para un solo dominio físico, algoritmos VNE para múltiples dominios físicos, algoritmos VNE basados ​​en métodos heurísticos y algoritmos VNE basados ​​en métodos de aprendizaje automático. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Introduction of security requirements in VNE -- Chapter 3. Security Aware Virtual Network Embedding Algorithm using Information Entropy TOPSIS -- Chapter 4. Security-Aware Virtual Network Embedding Algorithm based on Reinforcement Learning -- Chapter 5. VNE Solution for Network Differentiated QoS and Security Requirements From the Perspective of Deep Reinforcement Learning -- Chapter 6. Resource Management and Security Scheme of ICPSs and IoT Based on VNE Algorithm -- Chapter 7. Description of service-aware requirements in VNE -- Chapter 8. Virtual Network Embedding based on Modified Genetic Algorithm -- Chapter 9. VNE-HPSO Virtual Network Embedding Algorithm based On Hybrid Particle Swarm Optimization -- Chapter 10. Topology based Reliable Virtual Network Embedding from a QoE Perspective -- Chapter 11. "DSCD Delay Sensitive Cross-Domain Virtual Network Embedding Algorithm" -- Chapter 12."A Multi-Domain Virtual Network Embedding Algorithm with Delay Prediction" -- Chapter 13. "Description of energy consumption requirements in VNE" -- Chapter 14. A"Multi-objective Enhanced Particle Swarm Optimization in Virtual Network Embedding" -- Chapter 15. "Incorporating Energy and Load Balance into Virtual Network Embedding Process" -- Chapter 16. "IoV Scenario Implementation of a Bandwidth Aware Algorithm in Wireless Network Communication Mode" -- Chapter 17. Description of load balance in VNE -- Chapter 18."A Multi-Domain VNE Algorithm based on Load Balancing in the IoT Networks" -- Chapter 19."Virtual Network Embedding based on Computing, Network and Storage Resource Constraints" -- Chapter 20. Virtual Network Embedding using Node Multiple Metrics based on Simplified ELECTRE Method -- Chapter 21."VNE Strategy based on Chaotic Hybrid Flower Pollination Algorithm Considering Multi-criteria Decision Making" -- Chapter 22. Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : As an important future network architecture, virtual network architecture has received extensive attention. Virtual network embedding (VNE) is one of the core services of network virtualization (NV). It provides solutions for various network applications from the perspective of virtual network resource allocation. The Internet aims to provide global users with comprehensive coverage. The network function requests of hundreds of millions of end users have brought great pressure to the underlying network architecture. VNE algorithm can provide effective support for the reasonable and efficient allocation of network resources, so as to alleviate the pressure off the Internet. At present, a distinctive feature of the Internet environment is that the quality of service (QoS) requirements of users are differentiated. Different regions, different times, and different users have different network function requirements. Therefore, network resources need to be reasonably allocated according to users' QoS requirements to avoid the waste of network resources. In this book, based on the analysis of the principle of VNE algorithm, we provide a VNE scheme for users with differentiated QoS requirements. We summarize the common user requirements into four categories: security awareness, service awareness, energy awareness, and load balance, and then introduce the specific implementation methods of various differentiated QoS algorithms. This book provides a variety of VNE solutions, including VNE algorithms for single physical domain, VNE algorithms for across multiple physical domains, VNE algorithms based on heuristic method, and VNE algorithms based on machine learning method. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] QoS-Aware Virtual Network Embedding [documento electrónico] / Jiang, Chunxiao, ; Zhang, Peiying,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - X, 401 p. 1 ilustraciones. ISBN : 978-981-1652219-- Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Telecomunicación  Red de computadoras  Inteligencia artificial  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática Clasificación: 621.382 Telecomunicaciones Resumen: Como una importante arquitectura de red futura, la arquitectura de red virtual ha recibido amplia atención. La integración de redes virtuales (VNE) es uno de los servicios principales de la virtualización de redes (NV). Proporciona soluciones para diversas aplicaciones de red desde la perspectiva de la asignación de recursos de red virtual. Internet tiene como objetivo proporcionar a los usuarios globales una cobertura completa. Las solicitudes de funciones de red de cientos de millones de usuarios finales han ejercido una gran presión sobre la arquitectura de red subyacente. El algoritmo VNE puede proporcionar un soporte eficaz para la asignación razonable y eficiente de recursos de red, a fin de aliviar la presión de Internet. En la actualidad, una característica distintiva del entorno de Internet es que los requisitos de calidad de servicio (QoS) de los usuarios están diferenciados. Diferentes regiones, diferentes horas y diferentes usuarios tienen diferentes requisitos de función de red. Por lo tanto, los recursos de la red deben asignarse razonablemente de acuerdo con los requisitos de QoS de los usuarios para evitar el desperdicio de recursos de la red. En este libro, basado en el análisis del principio del algoritmo VNE, proporcionamos un esquema VNE para usuarios con requisitos de QoS diferenciados. Resumimos los requisitos comunes de los usuarios en cuatro categorías: conciencia de seguridad, conciencia de servicio, conciencia de energía y equilibrio de carga, y luego presentamos los métodos de implementación específicos de varios algoritmos de QoS diferenciados. Este libro proporciona una variedad de soluciones VNE, incluidos algoritmos VNE para un solo dominio físico, algoritmos VNE para múltiples dominios físicos, algoritmos VNE basados ​​en métodos heurísticos y algoritmos VNE basados ​​en métodos de aprendizaje automático. Nota de contenido: Chapter 1. Introduction -- Chapter 2. Introduction of security requirements in VNE -- Chapter 3. Security Aware Virtual Network Embedding Algorithm using Information Entropy TOPSIS -- Chapter 4. Security-Aware Virtual Network Embedding Algorithm based on Reinforcement Learning -- Chapter 5. VNE Solution for Network Differentiated QoS and Security Requirements From the Perspective of Deep Reinforcement Learning -- Chapter 6. Resource Management and Security Scheme of ICPSs and IoT Based on VNE Algorithm -- Chapter 7. Description of service-aware requirements in VNE -- Chapter 8. Virtual Network Embedding based on Modified Genetic Algorithm -- Chapter 9. VNE-HPSO Virtual Network Embedding Algorithm based On Hybrid Particle Swarm Optimization -- Chapter 10. Topology based Reliable Virtual Network Embedding from a QoE Perspective -- Chapter 11. "DSCD Delay Sensitive Cross-Domain Virtual Network Embedding Algorithm" -- Chapter 12."A Multi-Domain Virtual Network Embedding Algorithm with Delay Prediction" -- Chapter 13. "Description of energy consumption requirements in VNE" -- Chapter 14. A"Multi-objective Enhanced Particle Swarm Optimization in Virtual Network Embedding" -- Chapter 15. "Incorporating Energy and Load Balance into Virtual Network Embedding Process" -- Chapter 16. "IoV Scenario Implementation of a Bandwidth Aware Algorithm in Wireless Network Communication Mode" -- Chapter 17. Description of load balance in VNE -- Chapter 18."A Multi-Domain VNE Algorithm based on Load Balancing in the IoT Networks" -- Chapter 19."Virtual Network Embedding based on Computing, Network and Storage Resource Constraints" -- Chapter 20. Virtual Network Embedding using Node Multiple Metrics based on Simplified ELECTRE Method -- Chapter 21."VNE Strategy based on Chaotic Hybrid Flower Pollination Algorithm Considering Multi-criteria Decision Making" -- Chapter 22. Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : As an important future network architecture, virtual network architecture has received extensive attention. Virtual network embedding (VNE) is one of the core services of network virtualization (NV). It provides solutions for various network applications from the perspective of virtual network resource allocation. The Internet aims to provide global users with comprehensive coverage. The network function requests of hundreds of millions of end users have brought great pressure to the underlying network architecture. VNE algorithm can provide effective support for the reasonable and efficient allocation of network resources, so as to alleviate the pressure off the Internet. At present, a distinctive feature of the Internet environment is that the quality of service (QoS) requirements of users are differentiated. Different regions, different times, and different users have different network function requirements. Therefore, network resources need to be reasonably allocated according to users' QoS requirements to avoid the waste of network resources. In this book, based on the analysis of the principle of VNE algorithm, we provide a VNE scheme for users with differentiated QoS requirements. We summarize the common user requirements into four categories: security awareness, service awareness, energy awareness, and load balance, and then introduce the specific implementation methods of various differentiated QoS algorithms. This book provides a variety of VNE solutions, including VNE algorithms for single physical domain, VNE algorithms for across multiple physical domains, VNE algorithms based on heuristic method, and VNE algorithms based on machine learning method. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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