Dec. 10, 2019, by Huawei Huang
很高兴看到我们一篇关于网络功能虚拟化（NFV）的长文正式发表在 IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC) 期刊上。文章信息如下：
- Huawei Huang, Song Guo, Jinsong Wu and Jie Li, “Service Chaining for Hybrid Network Functions”, IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC), vol. 7, no. 4, pp. 1082-1094, October-December, 2019
- URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/7962178
- 论文下载：附件 [1] TCC-service-chaining.pdf
现今来自终端用户的多种应用所产生的流量在到达数据中心服务器之前，需要经过不同种类的网络功能服务的处理。比如，网络流量需要经过防火墙、深度包检测、负载均衡器、视频编码解码器等网络功能虚拟化节点。这篇论文主要研究了基于混合类型的虚拟化网络功能的“服务链（Service Function Chain）”编排与部署问题，提出了能应对多种网络功能需求的快速服务链编排、具有部署灵活、运营效益最大化特点的解决方案。
IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC) 是云计算领域高水准期刊，影响因子为5.967 （中科院SCI期刊一区），每年仅仅刊载几十篇高质量论文。
另外一篇相同课题的成果同样发表在 IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC)，已在线但尚未正式出版，论文信息如下：
- Huawei Huang, Peng Li, Song Guo, Weifa Liang, Kun Wang, “Near-Optimal Deployment of Service Chains by Exploiting Correlations between Network Functions”, IEEE Transactions on Cloud Computing (TCC), 2018, DOI: 10.1109/TCC.2017.2780165
- URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8166787
- 论文下载：附件[2] IEEE-TCC-Near-OptimalDeployment.pdf
不同于传统的服务链编排方法，在第二篇论文中，作者提出在进行服务链编排时需要兼顾考虑以下两个特性： i）不同网络功能虚拟化服务节点之间“横向”流量的变化性，以及 ii）同种服务节点之间的协同操作会造成“纵向”服务能力下降的特点。
此外，针对基于虚拟机与实体物理设备所组成的混合网络功能体系，作者计划提出基于机器学习预测结果的高容错性快速服务链编排方案。所提出的方法将会帮助服务提供商与网络运营商高效稳健地为 5G/Beyond 5G 用户提供可靠的服务。