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一、 Predictive Analysis in Network Function Virtualization NFV的预测分析 问题提出： 1、新部署的NFV服务比精致的硬件更容易出现问题。 2、NFV相当于在原来的设备上添加了更多的层，导致底层设备故障事件更难定位。 如何更好的为NFV进行故障预测和分析？ 问题解决： 针对一种重要的NFV——vPE (virtualized Provider Edge router)，设计了将深度学习模型（LSTM），模型定制和通过迁移学习共享到syslog的组合相结合的系统，从而使我们能够识别潜在故障特征，从而近乎实时地预测故障，最后进行了性能的测试。 主要面临的问题： 1、解决训练样本数据不均衡：使用无监督的异常检测方法来训练带有“正常”日志的长短期记忆（LSTM）网络[14]模型。 异常日志模式会触发对网络故障情况的预测。 2、解决NFV的多样性，不好选特征集的问题：使用聚类来识别具有相似配置和日志行为的VNF，并对其进行汇总（将它们作为合并后的系统日志作为一个单元进行处理） 3、网络基础架构随着时间动态修改：使用类似于迁移学习的增量培训。 这有助于我们在软件更新后快速引导模型，而不会导致收集训练数据的时间延迟。 Q1:这个系统是如何设计的？ 机器学习算法等分析日志，进行预测异常故障。 Q2:性能如何、能否进行复现？暂时没法复现。 二

本文继续探讨NFV,其他内容请阅读前一篇文档。 你能在这里找到我，思科群：529468183；华为群：645866695 1.NFV和SDN的关系 NFV是具体设备的虚拟化，将设备控制平面运行在服务器上，这样设备是开放的兼容的。 SDN是一种全新的网络架构，SDN的思想是取消设备控制平面，由控制器统一计算，下发流表，SDN是全新的网络架构。 NFV和SDN是高度互补关系，但并不互相依赖。网络功能可以在没有SDN的情况下进行虚拟化和部署，然而这两个理念和方案结合可以产生潜在的、更大的价值。 网络功能虚拟化（NFV）的目标是可以不用SDN机制，仅通过当前的数据中心技术去实现。但从方法上有赖于SDN提议的控制和数据转发平面的分离，可以增强性能、简化与已存在设备的兼容性、基础操作和维护流程。 NFV可以通过提供给SDN软件运行的基础设施的方式来支持SDN。而且，NFV和SDN在都利用用基础的服务器、交换机去达成目标，这一点上是很接近的。 SDN的本质是把网络软件化，提高网络可编程能力和易修改性。SDN没有改变网络的功能，而是重构了网络的架构 NFV没有改变设备的功能，而是改变了设备的形态。NFV的本质是把专用硬件设备变成一个通用软件设备，共享硬件基础设施 SDN和NFV的关系: NFV的软件设备（统称VNF）快速部署以及VNF之间网络快速建立，需要支持网络自动化和虚拟化能力