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基于随机网络演算的ForCES系统性能模型研究的任务书
一、选题背景及意义
网络功能虚拟化技术，即NetworkFunctionsVirtualization(NFV)，是对传统网络运营模式的一次全面的变革。NFV的目标是将网络功能从专用硬件中解耦出来，通过软件的方式来实现。NFV技术具有很强的灵活性和可伸缩性，可以快速部署新的网络服务，降低网络运维成本，并提供更好的用户体验。因此，NFV已成为当今网络领域的热门话题。
是很多研究人员关注的焦点，并且持续不断的有新的NFV技术应用出现。然而，目前的NFV技术还存在一些问题，其中最突出的问题是性能瓶颈。由于NFV技术需要运行在通用服务器上，因此其性能会受到多个因素的影响，如处理器的性能，内存的带宽等。目前，依然缺乏准确、系统性的性能分析方法和模型，如何在保障网络服务质量的情况下，提高NFV系统性能是亟待解决的问题。
二、研究内容
基于以上问题，我们拟定了以下研究内容：
1.详细分析NFV系统性能瓶颈问题并探讨优化方案。
2.介绍随机网络演算的概念及其对网络性能模型的影响。
3.提出基于随机网络演算的NFV系统性能模型，研究模型的性质及规律。
4.设计实验方案，对模型进行实验验证，并对实验结果进行分析与评估。
5.根据实验结果，提出相应的优化策略，提高NFV系统的性能表现。
三、研究方法
本次研究首先会深入分析NFV系统性能问题，并通过文献资料和实验数据对其进行评估。然后，我们引入随机网络演算的概念，探讨该模型对NFV系统性能模型的建立及优化策略的作用。结合实际情况，建立基于随机网络演算的NFV系统性能模型，并根据模型进行实验验证。最后，根据实验结果提出相应的优化策略。
四、进度安排
1.第一阶段（一个月）：
深入分析NFV系统性能问题，明确性能瓶颈点，探讨优化方案。
2.第二阶段（一个月）：
引入随机网络演算概念，讨论随机网络演算对网络性能模型的影响。
3.第三阶段（一个月）：
基于随机网络演算，提出NFV系统性能模型，并分析模型的性质与规律。
4.第四阶段（两个月）：
设计实验方案，并对模型进行实验验证。
5.第五阶段（一个月）：
根据实验结果，提出相应的优化策略，提高NFV系统的性能表现。
五、参考文献
1.JunLi,JianpingWu,YuanyuanZhao,XueLiu,etal.“ASurveyonVirtualNetworkEmbedding:Challenges,Taxonomy,andOpenIssues”，IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2015.
2.力石,黄维,甘露,“NFV架构下虚拟交换机性能研究”，《计算机系统应用》，2018年.
3.ThanhLe，DieuHuynh，“EnhancingNFVPerformancebyModelingandOptimization”，IEEECommunicationsMagazine，2018.
4.HongboTian,JianpingWu,andJunLi.“PerformanceModelingandOptimalResourceAllocationforVirtualNetworkFunctions”，IEEETrans.onNetworkandServiceManagement,2019.