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移动边缘网络中基于网络流模型的虚拟服务迁移算法的开题报告
一、研究背景和意义
移动边缘网络（MobileEdgeComputing，MEC）是将一部分云服务的计算和存储资源下沉到网络边缘设备上，以提供距离更近、时延更低、更高带宽、更可靠、更安全的服务。其本质是通过网络边缘提供计算、存储和网络服务，旨在支持人们使用智能设备交互的场景，并管理和分配这些计算和存储资源。随着移动设备的普及和网络技术的进步，MEC被广泛看作为未来移动网络的架构，以满足更高的带宽，更低的时延和更可靠的服务的需求。因此，如何更好的利用和管理MEC中的资源，实现资源的高效管理成为研究的重要课题。
虚拟服务迁移（virtualservicemigration，VSM）作为实现资源优化和高效管理的重要手段之一，旨在将特定应用的服务或任务在ME中不同设备上进行部署，以平衡整体资源负载并提高整体性能。随着VSM数量和复杂性的不断增加，如何在ME中实现自适应的虚拟服务迁移，成为一个重要的研究问题。
二、国内外研究现状
MEC的演进过程中，虚拟化技术被引入以更好地解决总体性能和资源管理问题。许多研究工作致力于操作系统级别和硬件级别的虚拟化，以满足负载平衡的需求。在此基础上，文献((Bonomi,F.,Milito,R.,Zhu,J.,&Addepalli,S.(2014).Fogcomputinganditsroleintheinternetofthings.InProceedingsofthefirsteditionoftheMCCworkshoponMobilecloudcomputing,MCC'14,ACM,NewYork,NY,USA,13-16)使用网络构建的纳米数据中心。
VSM技术在此基础上已经广泛研究并应用于MEC中。现有的研究工作通常将VSM问题建模为一种启发式规则或经验式。近年来，由于虚拟服务数量不断增加和网络拓扑变化等原因，这种模式已经成为瓶颈。因此，有必要寻找一种更好的方法来进行虚拟服务迁移。
传统算法中直接选择合适的迁移路径进行迁移操作，常常导致路径吞吐量不平衡或不可预测，从而影响虚拟服务的性能表现。因此，需要一种有效的算法来解决VSM问题。
三、研究内容和主要思路
本文提出了一种基于网络流的VSM方法，旨在实现自适应的虚拟服务迁移。此方法建立了一种网络流模型来描述ME网络，根据当前网络流状况对虚拟服务和网络资源进行资源管理，以避免根据经验规则生成的迁移方案的不可预测性。
首先，建立ME网络的网络流模型。通过ME网络拓扑，建立节点和边，将虚拟服务看作流量，形成一个基于网络流的优化问题。通过建立和优化该网络流的模型，可以高效地管理虚拟服务流量和网络资源。
其次，基于该模型实现VSM对虚拟机和物理机的配对，并通过全局最优化算法，从而最小化迁移成本和维护虚拟服务的质量。
最后，设计和实现该算法，并通过仿真实验验证其有效性。通过与现有算法进行比较，验证该方法在虚拟服务迁移问题上的优越性。
四、预期成果
本文预期达到的成果如下：
1.提出基于网络流模型的虚拟服务迁移算法，定量评估其性能和效果。
2.验证在真实的MEC网络中该算法与现有算法的比较，展示其在优化虚拟服务迁移中的优越性。
3.为网络流模型和自适应虚拟迁移的研究提供新的思路和方法。
5、参考文献
1.Bonomi,F.,Milito,R.,Zhu,J.,&Addepalli,S.(2014).Fogcomputinganditsroleintheinternetofthings.InProceedingsofthefirsteditionoftheMCCworkshoponMobilecloudcomputing,MCC'14,ACM,NewYork,NY,USA,13-16.
2.Zhou,M.,Zhang,R.,&Jia,W.(2015).Mobile-edgecomputing:Visionandchallenges.IEEENetwork,29(5),6-10.
3.Hu,Y.F.,Zhang,J.,Han,L.,Cheng,Y.,&Liang,C.(2016).Jointoptimizationoffogcomputingandvirtualizationin5Gmobilenetworks.JournalofNetworkandComputerApplications,67,83-95.
4.Chen,M.,Mao,S.,&Liu,Y.(2014).Bigdata:Asurvey.MobileNetworksandApplications,19(2),171–209.
5.Chen,M.,Wang,Y.,&Liang,H.(2016).Human-assistedcomputing