Fault-Tolerant Backup Clustering Algorithm for Smart Connected Underwater Sensor Networks
针对水下传感器网络中簇形成能力差和簇头失效频繁的问题，提出了一种节能的分层拓扑感知分簇路由协议（EEHTAC）。本文针对EEHTAC操作开发了容错备份集群（FTBC）算法和多参数集群形成（MPCF）模型。MPCF模型通过整合多个参数来实现有效的聚类过程，从而解决了聚类形成性能差的问题。FTBC算法解决了CH频繁失败的问题，以避免数据传输中断。使用正常，高故障，高路由开销的网络场景的MPCF模型的性能进行了评估。用于此分析的性能指标是时间拓扑变化率（TTVR），CH负载分布（CLD）和集群稳定性（STB）。所获得的结果表明，以90秒的CH保留期操作实现了每轮更好的CH占空比，并且改善了MPCF过程，TTVR、CLD和STB的值分别为25.69%、55.56%和60%。基于FTBC的EEHTAC的性能相对于能量平衡的不平等分层聚类（EULC）协议进行了评估。用于该评估的性能指标是路由开销（Ω）、端到端延迟（Δ）、恢复的CH故障（CFR）、检测到的CH故障（CFD）、接收的分组（θ）和能量消耗（Δ）。参照获得的最佳值，EEHTAC证明了在Ω、Δ、CFR、CFD、θ和θ方面的性能分别比EULC变体提高58.40%、29.94%、81.33%、28.02%、86.65%和54.35%。实验结果表明，MPCF模型对簇形成性能是有效的，基于FTBC的EEHTAC协议可以有效地执行现有的CBR协议…
2022-03-04 cs.NI
Reactive Failure Mitigation through Seamless Migration in Telecom Infrastructure Networks
Various methods are proposed in the literature to mitigate the failures in an infrastructure network. Failure mitigation can be carried out in an active or passive manner. In active manner, live backups provide the required reliability. Due to the high cost of active backups, failures can be mitigated in a reactive manner where mitigation starts when a function fails. In this paper, network functions are divided into two classes of essential (i.e., core) functions and additive (i.e., service) functions. Core functions need active backups and cannot tolerate any failure. However, additive funct…
2019-11-04 cs.NI cs.SY eess.SY
TEL: Low-Latency Failover Traffic Engineering in Data Plane
现代网络应用需要在网络故障的情况下进行低延迟流量工程，同时保持服务质量约束，如延迟和容量。快速重路由（FRR）机制被广泛用于故障场景中的业务重路由目的。控制平面FRR通常计算备份转发规则，以在故障发生时使数据平面中的流量绕道。随着可编程数据平面的出现，这种机制可以在数据平面中计算。在本文中，我们提出了一个系统（称为TEL），其中包含两个FRR机制，即TEL-C和TEL-D。第一种算法在控制平面上计算备份转发规则，满足最大最小公平分配。第二种机制在数据平面中提供FRR。这两种算法都需要可编程数据平面上的最小存储器，并且非常适合于现代线速率匹配动作转发架构（例如，PISA）。我们在P4可编程软件交换机上实现了这两种机制（例如，BMv 2和Tofino），并测量它们在各种拓扑上的性能。从数据中心拓扑获得的结果表明，我们的FRR机制可以将流完成时间提高到$-$的4.6倍7.3倍（即，小流量）和3.1x $-$ 12 x（即，大流量）与基于再循环的机制（例如F10）相比。
2021-07-21 cs.NI
Network-Aware Reliability Modeling and Optimization for Microservice Placement
针对网络负载与路由影响微服务可靠性的问题，提出网络感知可靠性模型、整数非线性规划及SRP与SRP-S放置算法，显著降低服务故障和带宽消耗。
2024-05-28 cs.NI
Split-Aware Function Placement with Availability Guarantees and Optical Provisioning in vRANs
Indian Institute of Technology Indore（印度印度理工学院印多尔分校）；Indian Institute of Technology Jodhpur（印度印度理工学院焦特普尔分校）
针对 5G 后及 6G 网络对 vRAN 架构的需求，提出集成框架，通过联合优化功能放置与光资源分配来最大化运营商利润，将问题建模为 ILP 模型，开发算法求解，实验表明共享备份变体有利润和 CPU 使用率优势。
2026-07-20 cs.NI
A Reliability Study of Parallelized VNF Chaining
在本文中，我们研究了端到端的服务可靠性数据中心网络（DCN）的流和服务功能链（SFC）并行。在我们的方法中，我们考虑大的流i）被拆分成多个并行的较小的子流; ii）SFC连同它们的VNF被复制到至少与子流一样多的VNF实例中，从而产生并行的子SFC;以及iii）所有子流分布在多个最短路径上并由并行的子SFC并行处理。我们研究了服务的可靠性作为一个功能的流和SFC的并行性和放置的并行活动和备份子SFC内DCN。基于概率理论，并考虑服务器和VNF故障，我们分析得出每个研究的VNF布局方法的概率，所有子流可以成功地处理的并行SFC没有服务中断。我们评估了保护并行化SFC所需的备份VNF的数量，并具有一定的服务可靠性。结果表明，与具有串行业务流的传统SFC相比，DCN中所提出的流和SFC并行性可以显着提高端到端服务可靠性，同时减少所需的备份VNF的数量。
2017-11-20 cs.NI
Resilient and Latency-aware Orchestration of Network Slices Using Multi-connectivity in MEC-enabled 5G Networks
网络切片（NS）和多址边缘计算（MEC）是在5G及更高网络中发挥关键作用的新范式。NS允许网络运营商（NO）将可用的网络资源划分为多个逻辑NS，用于提供针对特定服务/业务需求定制的专用虚拟网络。MEC使网络运营商能够提供多样化的超低延迟服务，通过将计算设施移动到网络边缘来支持不同行业垂直的需求。NS可以通过在MEC云服务器之上实例化一组虚拟网络功能（VNF）来构建，以用于供应各种延迟敏感的通信服务（例如，自动驾驶和增强现实）。然而，VNF、MEC云服务器和通信链路由于软件错误、错误配置、过载、硬件故障、网络攻击、停电和自然/人为灾难而遭受故障。关键网络组件的故障会突然中断服务，并导致用户不满，这可能导致运营商的收入损失。在本文中，我们提出了一种基于5G网络中多连接的新方法来解决这个问题，我们提出的方法可以抵御i）VNF故障，ii）MEC内本地服务器故障，iii）通信链路故障，iv）区域级整个MEC云设施故障。为此，我们制定的问题作为一个二进制整数规划（BIP）模型，以最佳地部署NS以最小的成本，并证明它是NP-难的。为了克服时间复杂度性，我们提出了一个有效的遗传算法启发式获得近似最优解的多项式时间。通过大量的模拟，我们表明，我们提出的方法不仅减少了资源浪费，但也提高了吞吐量，同时提供高弹性的故障。
2021-07-01 cs.NI
A Reliability-Aware, Delay Guaranteed, and Resource Efficient Placement of Service Function Chains in Softwarized 5G Networks
网络功能虚拟化（NFV）通过利用虚拟化和云计算技术的特征，允许网络的灵活性、可扩展性、敏捷性和容易的扩展。然而，网络功能的软件化带来了许多挑战。可靠性和延迟是支持NFV的5G网络面临的主要挑战，可能导致客户不满和收入损失。通常，冗余用于提高通信服务的可靠性。然而，冗余需要相同数量的额外资源，因此增加了成本。在这项工作中，我们解决了软件化5G网络中的可靠性感知，延迟保证和资源高效的服务功能链（SFC）布局问题。首先，我们提出了一种新的SFC子链方法，以提高可靠性的SFC没有备份。如果在子链方法之后不满足可靠性要求，则我们向VNF添加备份以满足可靠性要求。然后，我们制定了可靠的SFC放置问题作为一个线性规划（ILP）的问题，以最佳地解决它。针对ILP问题在求解大输入实例时的高计算复杂性，提出一种改进的稳定匹配算法，在多项式时间内获得近似最优解。通过大量的模拟，我们表明，我们提出的解决方案消耗较少的物理资源相比，提供可靠的通信服务的最先进的解决方案。
2020-12-13 cs.NI
CONSIP: Consistency Protocol for Hopping Function Exchange and Black listing in TSCH
在无线传感器网络（WSN）中使用白名单和黑名单技术，特别是基于IEEE 802.15.4的时隙信道跳变（TSCH）操作模式的那些技术，允许通过在最佳信道上执行传输来改善可靠性和延迟。在每个链路的基础上操作的技术被认为是非常有效的，但是正确的操作要求通信中涉及的两个端点就用于传输的信道达成一致。相反，可以防止网络中的通信，在最坏的情况下，最终导致部分节点断开连接。本文介绍了CONSIP，一种旨在确保节点之间交换的信息的严格一致性，并用于驱动通信的技术，通过防止上述问题的发生。结果显示，由于使用了备份单元，能耗略有增加，而通信延迟并没有恶化。CONSIP的有效性进行了评估，通过一个实验活动，我们发现的唯一缺点是，备份单元，这是需要保留每个链路，可能会限制密集网络中的节点数量。
2022-12-30 cs.IT cs.NI math.IT
A Simple Reliability Analysis of Complex Service Function Chains (SFCs)
在网络功能虚拟化（NFV）框架中，业务功能链（SFC）的可靠性是一个复杂的功能，包括硬件和软件的布局、配置和部署要求。以前的可靠性分析模型不能直接应用于SFC，因为它们不考虑系统组件共享，系统组件的异质性和它们在故障情况下的相互依赖性方面。在本文中，我们分析了复杂的SFC配置的服务可靠性，包括串行和并行VNF链，以及它们相关的备份保护组件。我们的分析是基于组合分析和简化二项式定理，这种简单的方法可以用来分析相当复杂的SFC配置。我们第一次考虑放置在数据中心，机架和服务器中的VNF组件之间的故障依赖性。我们表明，我们的分析可以很容易地考虑在任意配置的数据中心网络中不同的VNF布局策略，因此，可以有效地用于优化可靠的SFC布局。
2020-04-01 cs.NI
On The Recovery Performance of Single- and Multipath OLSR in Wireless Multi-Hop Networks
在本文中，我们研究和改进的恢复性能时，面对网络故障的情况下，单一和多路径路由策略。特别是，我们专注于我们的研究两个MANET路由协议：OLSR和它的多路径扩展MP-OLSR。在各种无线多跳网络环境中，特别是在多链拓扑结构中，我们定义并寻求评估这些协议引入的延迟，以找到一个新的路径后，链路故障。理论估计和仿真结果表明，在双链拓扑结构下，该延迟可能太长，并且与丢失和延迟受限的应用的需求不相容。由于链路状态协议的公知特性，特别是OLSR拓扑控制（TC）消息的公知特性所引起的延迟，源节点不能立即检测到链路故障，因此这些节点继续沿着断开的路径发送分组。因此，我们研究的实际网络拓扑结构和节点的自己的表示之间的不一致。在分析了这种长延迟的后果后，我们试图通过引入适应机制来缓解这些问题。我们提出了三个新的不同的方案，并相应地扩展了原有的OLSR和MP-OLSR协议，以减少预期的延迟，提高协议的性能。仿真结果表明，在双链拓扑结构中使用这些新方案时，延迟急剧下降。我们还讨论了这些结果的数据包丢失，端到端的延迟和开销。
2012-06-18 cs.NI
Bluetooth Low Energy mesh network for power-limited, robust and reliable IoT services
低功耗蓝牙（BLE）是一种新兴的无线技术，用于短距离控制和监控应用，由于其低成本和低能耗，在物联网（IoT）服务中变得越来越普遍。在本文中，我们提出了一种新的邻居发现方案和故障恢复技术的多路径和单路径低功耗和可靠的BLE网络。通过利用节能的访问控制和快速和鲁棒的路由思想与自适应故障恢复，所提出的方法优于BLE Mesh标准所使用的众所周知的洪泛方法。我们在事件驱动的模拟中，随着网络拓扑结构和流量的变化，数据包延迟和功耗得到了不同程度的改善。提出的故障恢复方法进行了优化，并在模拟过程中证明，显示在不同的使用情况下的整体故障恢复延迟和节点功耗的变化。
2022-08-08 cs.NI
Varuna: Enabling Failure-Type Aware RDMA Failover
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）；Ningbo University（宁波大学）；Huawei（华为）
Varuna通过故障类型感知实现RDMA故障转移，仅重传预故障请求并恢复后故障请求的返回值，降低延迟并提升恢复效率。
2026-03-30 cs.DC cs.NI
Resilient and Reliable Cloud Network Control for Mission-Critical Latency-Sensitive Service Chains
本文提出了一种多商品容错可靠云网络控制算法，用于在正常条件下保证服务可靠性并在网络故障时确保容错性。
2025-11-26 cs.NI
Mobile-Aware Scheduling for Low Latency Backhaul over DOCSIS
在本文中，我们讨论了延迟减少技术的移动回程电缆数据服务接口规范（DOCSIS）网络。当来自无线网络和DOCSIS网络的延迟加在一起时，可能会导致明显的端到端系统延迟，特别是在网络拥塞的情况下。在此之前，我们提出了一种通过协调LTE和DOCSIS调度来改善上游用户到移动核心延迟的方法。该方法减少了DOCSIS网络的请求-授权-数据环路对系统延迟的影响，该环路是回程上行延迟的主要贡献者。由于该方法减少了DOCSIS数据路径上的延迟，因此它将提高延迟敏感应用的性能，特别是如果TCP被用作传输协议，特别是当链路拥塞时。在本文中，我们调查HARQ失败对系统性能的影响。通过仿真，我们表明，尽管LTE协议引入的不确定性，协调调度提高了整体系统的延迟。
2022-11-16 cs.NI
A Latency-Aware Real-Time Video Surveillance Demo: Network Slicing for Improving Public Safety
我们报告了在延迟感知、半分散和虚拟化的城域网络中自动部署5G服务的情况。我们总结了端到端延迟，服务建立时间和软故障检测时间的详细分析的主要结果。
2021-07-06 cs.NI
Analyzing Grant-Free Access for URLLC Service
5G新无线电（NR）预计将支持新的超可靠低延迟通信（URLLC）服务，目标是支持具有非常严格的延迟和可靠性要求的小数据包传输。当前的长期演进（LTE）系统是基于基于授权（GB）（即，动态授权）随机接入，这几乎不能支持URLLC要求。免费赠款（GF）（即，配置的授权）接入被提出作为满足这种要求的可行且有前景的技术，特别是对于上行链路传输，其有效地节省了请求/等待授权的时间。虽然在NR Release-15中已经提出并标准化了一些基本的GF接入特征，但仍有很大的改进空间。作为3GPP的研究项目，本文分析了三种具有混合自动重传请求（HARQ）重传的GF接入方案，包括Reactive、K-repetition和Proactive。具体来说，我们提出了一个时空分析框架的竞争为基础的GF访问分析。在此基础上，我们定义了潜在的访问失败概率来表征URLLC的可靠性和延迟性能。我们提出了一个易于处理的方法来推导和分析潜在的接入失败概率的典型UE下的三个GF HARQ方案。我们的研究结果表明，在较短的延迟约束下，主动方案提供了最低的潜在访问失败概率，而在较长的延迟约束下，K-重复方案实现了最低的潜在访问失败概率，这取决于K。如果K被高估，则主动方案提供比K重复方案更低的潜在接入失败概率。
2020-07-17 cs.NI eess.SP
Reducing Initial Cell-search Latency in mmWave Networks
毫米波（mmWave）网络依赖于控制平面和数据平面两者中的定向传输来克服严重的路径损耗。然而，窄波束的使用使初始小区搜索过程复杂化，其中我们缺乏用于波束成形的足够信息。在本文中，我们研究了随机波束形成的小区搜索的可行性。我们开发了一个随机几何框架来分析性能的失败概率和预期的延迟细胞搜索。同时，我们比较我们的结果与天真，但大量使用，穷举搜索方案。数值结果表明，对于给定的发现失败概率，随机波束形成可以大大减少穷举搜索的延迟，特别是在密集网络中。我们的工作表明，在密集的毫米波网络中，开发复杂的小区发现算法可能是不必要的，从而为毫米波系统设计提供了新的思路。
2018-02-18 cs.IT cs.NI math.IT
FODT: Fast, Online, Distributed and Temporary Failure Recovery Approach for MEC
针对MEC中边缘服务器临时故障导致的用户服务中断问题，提出首个快速、在线、分布式的故障恢复算法FODT，通过复用策略降低复杂度，恢复效率更高且近似比可接受。
2025-04-16 cs.DC cs.NI
Resilience of Mega-Satellite Constellations: How Node Failures Impact Inter-Satellite Networking Over Time?
本研究提出服务感知的时间介数中心性度量及分析框架，评估巨型卫星星座中节点故障对星间组网的影响，发现动态拓扑赋予固有韧性，且重路由机制对快速恢复至关重要。
2025-09-08 cs.NI
Latency-aware and Survivable Mapping of VNFs in 5G Network Edge Cloud
网络功能虚拟化（NFV）和多接入边缘计算（MEC）在5G网络中发挥着至关重要的作用，用于动态提供具有异构服务需求的各种通信服务。特别是，虽然NFV通过将物理网络功能软件化为虚拟网络功能（VNF）来提高灵活性和可扩展性，但MEC通过将计算设施移动到网络边缘来提供延迟敏感/时间关键型服务。然而，这些新的范例在延迟、可用性和资源分配方面引入了挑战。在本文中，我们首先探索MEC云设施位置选择，然后在启用NFV的MEC云设施的不同选定位置中的VNF的延迟感知放置，以便满足不同应用的超低延迟要求（例如，触觉互联网、虚拟现实和关键任务应用程序）。此外，我们还旨在保证VNF和边缘服务器的生存能力，防止由于软件错误，配置故障等原因导致的资源有限的MEC云设施中的故障。为此，我们将延迟感知和VNF在不同MEC云设施中的生存映射问题制定为一个线性规划（ILP），以最大限度地减少整体服务配置成本，并表明该问题是NP-难的。针对ILP问题的高计算复杂性，提出了一种基于模拟退火的启发式算法，在多项式时间内获得近似最优解。通过大量的模拟，我们展示了我们提出的解决方案在现实世界的网络拓扑结构中的有效性，其性能接近最优解决方案。
2021-06-17 cs.NI
Transmission Failure Analysis of Multi-Protection Routing in Data Center Networks with Heterogeneous Edge-Core Servers
最近提出的RCube网络是一种基于立方体的以服务器为中心的数据中心网络（DCN），包括两种类型的异构服务器，称为核心服务器和边缘服务器。值得注意的是，它将后者作为备份服务器来处理服务器故障，从而实现高可用性。本文首先指出RCube适合作为边缘计算DCN的候选拓扑。核心服务器和边缘服务器之间根据应用程序的计算和即时响应的需求分为三种传输类型。然后，我们采用保护路由来分析RCube DCN的传输失败。不同于传统的保护路由只能容忍单个链路或节点故障，我们使用多保护路由方案，以提高容错能力。为了在网络中配置保护路由，根据Tapolcai的建议，我们需要构建两个完全独立的生成树（CIST）。RCube的逻辑图表示为$L$ - $RCube(n,m,k)$，是一个具有递归结构的网络。每个基本构建元素由$n$核心服务器和$m$边缘服务器组成，其中顺序$k$是在结构中应用的递归的数量。在本文中，我们提供了算法来构建$\min\{n,\lfloor(n+m)/2\rfloor\}$ CIST在$L$为$n+m\geqslant 4$和$n>1$。通过多个CST的组合，我们可以配置所需的多重保护路由。在我们的模拟中，我们为RCube DCN配置了多达10个保护路由。据我们所知，在过去的研究中，最多有三个保护路由在其他网络结构中发展。最后，我们总结了一些关键的分析观点的DCN与异构边缘核心服务器的传输效…
2021-05-24 cs.DC cs.NI
Dynamic DAG-Application Scheduling for Multi-Tier Edge Computing in Heterogeneous Networks
针对现有边缘计算研究较少将个人移动设备作为边缘设备的问题，本文提出M-TEC多层边缘计算框架，兼顾设备故障与网络变化，经真实网络测试验证可有效降低端到端延迟并保障可靠低成本性能。
2024-09-17 cs.DC cs.NI
FIRE: A Failure-Adaptive Reinforcement Learning Framework for Edge Computing Migrations
Information Systems and Technology and Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统与技术与设计学院）；Electrical and Computer Engineering department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学电气与计算机工程系）；Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing, School of Communications and Electronics Engineering, East China Normal University（华东师范大学通信与电子工程学院多维信息处理上海市重点实验室）；School of Information Engineering, Northwest A&F University（西北农林科技大学信息工程学院）；Roblox
针对边缘计算迁移中罕见服务器故障导致训练数据不足的问题，提出数字孪生驱动的FIRE框架及基于重要性采样的ImRE等算法，并证明其有界收敛、降低故障场景成本。
2025-10-19 cs.LG cs.NI cs.SY
5G Control Channel Design for Ultra-Reliable Low-Latency Communications
第五代（5G）无线系统有望支持具有不同通信要求的广泛服务。超可靠低延迟通信（URLLC）是一种通用服务，可实现关键任务应用，如工业自动化、增强现实和车载通信。URLLC对传送数据和控制信息的可靠性和延迟有严格的要求。为了满足这些要求，第三代合作伙伴计划（3GPP）已经将新特征引入蜂窝系统标准的即将到来的版本，即版本15及以后。本文将回顾其中的一些功能，并介绍设计控制信道以有效支持URLLC的新增强功能。特别地，提出了灵活的时隙结构作为在早期阶段检测传送控制信息的失败的解决方案，从而允许控制信息的及时重传。最后，讨论了将5G新无线电（NR）塑造为支持不同服务的统一无线接入技术的一些剩余挑战和设想的研究方向。
2018-03-12 cs.NI eess.SP
Guardians of the Deep Fog: Failure-Resilient DNN Inference from Edge to Cloud
UT Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
将深度神经网络（DNN）划分和分布在边缘、雾或云节点等物理节点上，可以增强传感器融合，并降低带宽和推理延迟。然而，当DNN分布在物理节点上时，物理节点的故障导致放置在这些节点上的DNN单元的故障。如果分布式DNN没有针对故障进行专门设计和适当训练，那么推理任务的性能将是不可预测的，并且很可能很差。受此启发，我们引入了deepFogGuard，这是一种DNN架构增强方案，用于使分布式DNN推理任务具有故障弹性。为了阐明deepFogGuard，我们介绍了分布式DNN推理的弹性的元素和模型。受DNN中剩余连接概念的启发，我们在分布式DNN中引入了跳过超连接，这是deepFogGuard提供弹性设计的基础。接下来，我们使用两个现有的传感和视觉应用数据集进行了广泛的实验，证实了deepFogGuard为边缘云网络中的分布式DNN提供弹性的能力。
2019-09-21 cs.LG cs.NI
DAG-based Task Orchestration for Edge Computing
随着我们携带的个人计算设备（移动设备、平板电脑、电子阅读器和笔记本电脑）数量的增加，这些设备配备了越来越多的资源，这些设备可以利用巨大的潜在计算能力。边缘计算有望利用这些更接近用户的底层计算资源来帮助运行延迟敏感的应用程序，如增强现实和视频分析。然而，一个关键的缺失是如何将个人拥有的非托管设备整合到可用的边缘计算系统中。主要的挑战是由于这些设备的异构性、缺乏干扰管理以及不可预测的可用性。在本文中，我们提出了一个编排框架IBDASH，它在边缘系统上编排应用程序任务，该边缘系统包括商业和个人边缘设备的混合。IBDASH的目标是减少端到端的执行延迟和应用程序的失败概率，这些应用程序在任务之间具有依赖性，由有向无环图（DAG）捕获。IBDASH考虑了每个边缘设备的内存限制和网络带宽。为了评估IBDASH的有效性，我们在具有广泛不同功能的真实边缘设备上运行真实应用程序任务。我们将这些测量结果输入到大规模运行IBDASH的模拟器中。与三种最先进的边缘编排方案LAVEA、Petrel和LaTS以及两种直观的基线相比，IBDASH将端到端延迟和故障概率平均分别降低了14%和41%。我们工作的主要收获是，将个人和商业设备结合到一个可用的边缘计算平台是可行的，这个平台可以提供低延迟、可预测和高可用性。
2023-01-23 cs.DC cs.NI
