基于图神经网络的智能路由机制
2021-12-20张鹏,陈博
计算机工程 2021年12期
张 鹏,陈 博
(中国人民解放军战略支援部队信息工程大学,郑州 450002)
0 概述
近年来,随着信息技术与人类经济社会的深度融合,人们对于信息传输的需求不断增长。远程会议、5G、虚拟现实(Virtual Reality,VR)等新兴技术的蓬勃发展,极大增加了网络传输的信息量需求,给信息网络基础设施的传输能力带来了巨大的承载压力,也对网络服务质量的精细化提出了更高的要求。针对网络中不断增长的流量需求,传统的方法通常依赖于物理设备的扩容,包括增设传输线路、增加交换机数量等。然而,由于网络流量存在巨大的波动性,单纯的物理设备扩容面临着资源利用率低、更新周期长等问题,不能在有限成本下实现更好的网络传输效果和网络服务质量(Quality of Service,QoS)[1]。
通过网络流量的路由控制,能够使网络流量更加合理地分布于不同的网络设备上,从而减少网络资源使用的不均衡情况,提升网络的平均资源利用率。传统网络的路由算法基于不同路由器中运行的分布式路由算法实现。分布式路由算法通常按照“尽力而为”的原则进行路由计算,对于流量的控制精度有限,无法取得较好的网络服务质量。随着软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)技术的出现,基于集中化网络视图的流量控制策略得以实现。SDN 控制器通过收集全网信息,能够对基于网络状态的宏观掌控信息制定网络策略,从而为网络提供更加精细化的服务策略。然而,基于网路全局信息制定最优化的网络路由策略已经被证明为NP 难问题[2]。……
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