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Virtual Network Embedding Algorithms Based on Best-Fit Subgraph Detection

机译:基于最佳拟合子图的虚拟网络嵌入算法   发现

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摘要

One of the main objectives of cloud computing providers is increasing therevenue of their cloud datacenters by accommodating virtual network requests asmany as possible. However, arrival and departure of virtual network requestsfragment physical network's resources and reduce the possibility of acceptingmore virtual network requests. To increase the number of virtual networkrequests accommodated by fragmented physical networks, we propose two virtualnetwork embedding algorithms, which coarsen virtual networks using Heavy EdgeMatching (HEM) technique and embed coarsened virtual networks on best-fitsub-substrate networks. The performance of the proposed algorithms areevaluated and compared with existing algorithms using extensive simulations,which show that the proposed algorithms increase the acceptance ratio and therevenue.
机译:云计算提供商的主要目标之一是通过尽可能多地适应虚拟网络请求来增加其云数据中心的收入。然而,虚拟网络请求的到达和离开分散了物理网络的资源,并降低了接受更多虚拟网络请求的可能性。为了增加由分散的物理网络容纳的虚拟网络请求的数量,我们提出了两种虚拟网络嵌入算法,它们使用重型边缘匹配(HEM)技术对虚拟网络进行粗化,然后将粗化的虚拟网络嵌入到最适合的子基板网络中。对该算法的性能进行了评估,并与现有算法进行了广泛的仿真比较,结果表明,所提出的算法提高了接收率,提高了接收效率。

著录项

  • 作者

    Shahin, Ashraf A.;

  • 作者单位
  • 年度 2015
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