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大会聚焦 | 开源技术盛会LinuxCon首次来到中国,大咖齐聚关注业界动态

匆匆过客 提交于 2020-03-25 17:48:13
2017年6月19-20日,开源技术盛会LinuxCon + ContainerCon + CloudOpen(LC3)首次在中国举行。两天议程满满,包括 17 个主旨演讲、8 个分会场的 88 场技术报告和微软等公司的技术展览和动手实验。LinuxCon 吸引了众多国际国内互联网巨头、电信巨头和上千名业界人士参会,包括Linux创始人Linus Torvalds,大咖齐聚共同关注业界动态。 SDN/NFV:两大支柱构建未来网络 本次LC3 会议,探讨未来网络的构建,其中出现频率最高的关键词就是 SDN(软件定义网络)和NFV(网络功能虚拟化)。传统网络是个“黑盒子”,管理不够灵活,支持的网络规模不够大,网络状态的可见性和可调试性不足。随着云计算兴起的软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)就致力于解决“黑盒”的问题。SDN 南向接口统一了纷杂的网络设备 API,北向接口则可以提供网络全局视图,方便集中运维。NFV 则是用软件来实现防火墙、负载均衡、虚拟网络隧道等网络功能(network function),使得网络功能更加灵活。 在会议上,云计算和5G 巨头纷纷指出使用 SDN 和 NFV 的新理由: 异构网络需求的集中调度 。不管是云服务,还是万物互联的 5G 电信网络,客户和应用的需求都千差万别,有的需要高带宽,有的需要低延迟,有的需要高稳定性。这就需要云计算平台和

【论文学习3】Local Differential Privacy for Deep Learning

泄露秘密 提交于 2020-03-08 22:17:06
Local Differential Privacy for Deep Learning 0.ABSTRACT 物联网正在改变包括但不限于医疗、农业、金融、能源和交通等主要行业。物联网平台不断改进,创新包括边缘云交互中的 软件定义网络(SDN) 和 网络功能虚拟化(NFV) 的融合 深度学习因其在使用大量数据进行训练时具有显著的准确性而越来越受欢迎。然而,当使用高度敏感的众包数据(如医疗数据)进行训练时,DL算法往往会泄露隐私。现有的保护隐私的DL算法依赖于传统的以服务器为中心的方法,这种方法需要很高的处理能力。 我们提出了一种新的 局部差异私有(LDP) 算法,称为LATENT算法,重新设计了训练过程。LATENT允许数据所有者在数据离开数据所有者的设备并到达潜在不受信任的机器学习服务之前添加随机化层.卷积神经网络的结构:(1)卷积模块(2)随机化模块(3)全连接层。随机化模块可以作为SDN控制NFV中的NFV隐私保护服务运行。 随机化模块采用了一种新的LDP协议,称为 效用增强随机化(utility enhanced randomization) ,与现有的LDP协议相比,它允许潜在用户保持较高的效用。我们对潜在卷积深度神经网络的实验评估表明,即使在低隐私预算(例如,ε=0.5)下,具有高模型质量的优良精度。 模型通常针对敏感的众包数据(如个人图像、健康记录和财务记录)进行训练

计算机网络(11)

倾然丶 夕夏残阳落幕 提交于 2019-12-29 18:43:00
软件定义网络与网络功能虚拟化概述 Software-Defined Networking,SDN(软件定义网络) (1),什么是SDN? SDN字面意思是软件定义网络,其试图摆脱硬件对网络架构的限制,这样便可以像升级、安装软件一样对网络进行修改,便于更多的APP(应用程序)能够快速部署到网络上。 如果把现有的网络看成手机,那SDN的目标就是做出一个网络界的Android系统,可以在手机上安装升级,同时还能安装更多更强大的手机APP。 过去30年里,IP网络一直是全分布式的,战功卓著,解决了各种客户需求,今天SDN是为了未来更好更快的实现用户需求。并不是有什么需求通过传统方法不能做到,只是SDN做得更快、更好、更简单。 SDN的本质是网络软件化,提升网络可编程能力,是一次网络架构的重构,而不是一种新特性、新功能。SDN将比原来网络架构更好、更快、更简单的实现各种功能特性。 (2), Network Function Virtualization, NFV(网络功能虚拟化) NFV即网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization),将许多类型的网络设备(如servers,switches和storage等)构建为一个Data Center Network,通过借用IT的虚拟化技术虚拟化形成VM(虚拟机,Virtual Machine)

云计算带来的网络技术新趋势的发展历程?

前提是你 提交于 2019-12-24 05:35:09
云计算是一种IT资源的使用模式,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务资源。 在近期召开的“第九届中国云计算标准和应用大会”上,工信部表示,我国企业上云空间巨大,云计算会迎来新一轮更为广阔的蓬勃发展机遇期。 我国云计算产业近年来保持强劲发展态势,年均增速超过30%,是全球增速最快的市场之一,未来提升空间巨大。 经过十几年的发展,云计算已经形成了较为完善的生态系统,那么云计算技术还会带来什么新领域?云即网络,云技术新领域意味着网络技术新趋势是什么? SDN(软件定义网络)和NFV(网络功能虚拟化)是近年来兴起的网络技术新趋势。 SDN是一种新兴的基于软件的网络架构及技术,其重点在于南向接口的标准化,即SDN控制平台软件与各种网络设备的对接;但伴随混合云的兴起,SDN的重点转移到对北向接口的支撑,即对各种混合云业务和应用负载提供灵活的网络支撑。 三种广泛的SDN架构定义 1)ONF SDN架构 ONF提出的SDN典型架构分为三层,由上到下为应用层,包括各种不同业务和应用;控制层,主要负责处理数据平面资源的编排、维护和网络拓扑等,基础设施层,负责数据处理、转发和状态收集等。 SDN架构 ONF SDN架构更多的是从网络资源用户角度出发,通过对网络的抽象推动更快速的业务创新。 2)ETSI NFV架构 由于现有网络存在缺陷以及软件技术对网络的巨大影响

那些让传统网络捉襟见肘的新需求

放肆的年华 提交于 2019-12-14 11:12:25
【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 博主一直相信一件事情:任何互联网底层的创新都是自顶向下的。SDN的兴起不是因为Martin Casado脑洞大开才主张要控制和转发平面分离。而是因为某些来自于互联网顶层的应用需要对网络设备进行集中控制,集中控制最好的方式正好是控制和转发平面分离。 在这篇文章里,博主会列举那些在传统网络当中不太容易实现的刚性需求。在日后的文章中,博主会展开分析SDN是如何满足这些刚性需求的。欢迎大家百家争鸣,查漏补缺。 刚性需求一:省钱!省钱!省钱! 传统网络的开销大概分为两部分:购买成本和运营成本。购买成本 = 设备本身 + 售后服务。那些知名大厂的网络设备和售后服务都是明码标价的。问题是,我们买了设备,为啥还要售后服务呢?原因就在于传统的网络设备比较复杂,特别是它上面的软件协议栈。遇到问题怎么办?售后服务来解决。 比较具有讽刺意味的是:售后服务的价格竟往往比设备本身昂贵很多,这让博主颇为不解。如果不购买售后服务,那设备本身的价格又如何呢?单纯的硬件已经是白菜价了,值钱的是硬件上面的软件协议栈。分解到这里,我们已经看出了问题:因为这个庞杂的软件协议栈,我们花了更多的钱买硬件设备,也因为这个庞杂的协议栈,我们甚至需要花更多的钱买所谓的售后服务。 对于运营商,这个软件协议栈也许还有存在的意义,拓扑多变,邻居关系复杂

论文阅读

谁说我不能喝 提交于 2019-12-05 03:54:48
论文流利读1 标题:Anomaly Detection and Root Cause Localization in Virtual Network Functions 年份:2016 来源: 评分:3.5 概要 异常检测就是性能违反了SLA。论文使用Clearwater项目建立IMS,以及fault注入工具,利用运行时VM或者Server产生的监控数据,这些数据能够表征系统级别资源的行为,利用监督学习,训练机器学习模型。 论文流利读2 标题:Statistical-based Anomaly Detection for NFV Services 年份:2016 来源:NFV-SDN 评分:3.5 概要 论文研究了NFV异常检测,即自动识别NFV服务中的异常,识别的异常相对其正常运行有重大偏离,并且无需任何预设的度量阈值,实现对故障的检测甚至是预测。NFV异常检测的两个特性是:1可以从不同的点(比如:云控制器、网络控制器、VM VNF 即Guest OS、VNF自身)获取数据信息;2.NFV的功能是处理网络流量,因此通常使用的资源量和流的数量和流的特性成一定的关系(并非总是线性)。 作者使用多元离群检测方法来检测(或者预测)异常,而非二分类方法(SVM,神经网络,逻辑回归)。因为二分类方法需要大量的数据集对应NFV操作异常和正常的标记,而且作者认为预测、计划(搞哪些异常)

Network Function Virtualization: Challenges and Opportunities for Innovations

Deadly 提交于 2019-12-03 21:02:38
ABSTRACT 最近提出了网络功能虚拟化,以提高网络服务供应的灵活性并减少新服务的上市时间。 通过利用虚拟化技术和通用的商用可编程硬件(例如通用服务器,存储和交换机),NFV可以将网络功能的软件实现与底层硬件分离。 作为一项新兴技术,NFV给网络运营商带来了诸多挑战,例如,虚拟设备网络性能的保证,其动态实例化和迁移以及高效放置。 在本文中,我们提供了NFV的简要概述,解释了NFV的要求和体系结构,介绍了几个用例,并讨论了这个新兴研究领域中的挑战和未来方向。 INTRODUCTION 众所周知,由于现有硬件设备的专有性,为各种中间盒提供空间和能源的成本以及缺乏熟练的专业人员进行集成和集成,将新服务引入当今的网络变得越来越困难。维护这些服务。最近提出了网络功能虚拟化(NFV)来缓解这些问题,以及其他新兴技术,例如软件定义网络(SDN)和云计算。1NFV通过利用成熟的虚拟化技术来转变网络运营商如何构建其基础架构。从硬件平台分离软件实例,并通过从位置分离功能来加快网络服务供应[3]。本质上,NFV通过软件虚拟化技术实现网络功能,并在商用硬件(即行业标准服务器,存储和交换机)上运行它们,如图1所示。这些虚拟设备可以按需实例化,而无需安装新设备。 。例如,网络运营商可以在x86平台上的虚拟机(VM)中运行基于开源软件的防火墙。最近的试验表明,在基于通用处理器的平台上实现网络功能是可行的,例如

论文粗读

寵の児 提交于 2019-12-03 15:10:45
一 Use of Time-series Based Forecasting Technique for Balancing Load and Reducing Consumption of Energy in a Cloud Data Center 摘要: 由于工作负载分配不均,一些服务器变得过载,而另一些服务器仍处于欠载状态。 为了实现负载平衡,需要从过度使用的节点迁移一些虚拟机。 但是与此不同的是,本文提出了一种负载预测算法,该算法将根据系统的当前以及将来的工作量来决定是否迁移。 因此,一旦声明节点过载,我们提出的技术就不会立即启动虚拟机迁移。 我们的算法已在CloudSim中进行了仿真,并将其性能与现有的基准算法进行了比较。 结果证明,所提出的技术不仅使数据中心更节能,而且更有效地平衡了工作量。 介绍 当前的大多数研究工作[5-12]基于系统的当前利用率。 如果服务器当前过载,则VM迁移将立即启动[7]。 但是由于迁移的开销,不必要的VM迁移可能会导致违反SLA。 结果,每次VM迁移都会增加运营成本。 因此,问题在于确定何时应开始迁移,以使与SLA违规和额外能耗有关的成本降至最低。 为此,提出了一种基于时间序列的负载预测方法,该方法决定了VM迁移的决策。 当主机的利用率水平超过动态上限时,该主机将被声明为过度利用。 如果服务器现在过载,并且下一个预测的负载也大于动态上限

Service Function Chaining Resource Allocation: A Survey

一个人想着一个人 提交于 2019-12-03 13:07:47
摘要: 服务功能链(SFC)是未来Internet的一项关键技术。 它旨在克服当前部署模型的僵化和静态限制。 该技术的应用依赖于可以将SFC最佳映射到衬底网络的算法。 这类算法称为“服务功能链资源分配(SFC-RA)”算法或“ VNF放置(VNFP)”算法。 本文介绍了SFCRA算法的最新研究概况。 介绍了公式和相关问题后,总结了SFC-RA问题的几种变体。 最后,我们讨论了几个未来的研究方向 I 介绍 随着Internet和网络服务的快速发展,出于技术原因,增值原因等原因,越来越多的中间箱被部署在网络中。最近的一篇论文表明,中间箱的数量与企业网络中的路由器数量相当[ 1]。 但是,中间盒意味着较高的资本支出(CAPEX)和运营支出(OPEX),此外,中间盒的部署或重新部署需要专业知识,这会增加OPEX并降低灵活性。 出现其他问题的事实是,通常需要流以特定顺序通过一系列中间盒,这通常称为服务功能链(SFC)[2]。 例如,当前的服务功能链部署模型是拓扑相关的和特定于设备的; 因此,添加,删除和修改服务功能链可能很麻烦且容易出错,更糟糕的是,这些任务可能无法完成。 所有这些功能都显示了当前部署模型的不足之处 在本文中,我们遵循IETF服务功能链工作组(IETF SFC WG)的约定使用术语“服务功能链”,其中SFC表示NFV和SDN上下文中的新型服务链部署模型。

论文粗读

匿名 (未验证) 提交于 2019-12-03 00:17:01
һ Use of Time-series Based Forecasting Technique for Balancing Load and Reducing Consumption of Energy in a Cloud Data Center 摘要: 由于工作负载分配不均,一些服务器变得过载,而另一些服务器仍处于欠载状态。 为了实现负载平衡,需要从过度使用的节点迁移一些虚拟机。 但是与此不同的是,本文提出了一种负载预测算法,该算法将根据系统的当前以及将来的工作量来决定是否迁移。 因此,一旦声明节点过载,我们提出的技术就不会立即启动虚拟机迁移。 我们的算法已在CloudSim中进行了仿真,并将其性能与现有的基准算法进行了比较。 结果证明,所提出的技术不仅使数据中心更节能,而且更有效地平衡了工作量。 当前的大多数研究工作[5-12]基于系统的当前利用率。 如果服务器当前过载,则VM迁移将立即启动[7]。 但是由于迁移的开销,不必要的VM迁移可能会导致违反SLA。 结果,每次VM迁移都会增加运营成本。 因此,问题在于确定何时应开始迁移,以使与SLA违规和额外能耗有关的成本降至最低。 为此,提出了一种基于时间序列的负载预测方法,该方法决定了VM迁移的决策。 当主机的利用率水平超过动态上限时,该主机将被声明为过度利用。 如果服务器现在过载,并且下一个预测的负载也大于动态上限