As the increase in satellite number and variety, satellite ground stations should be required to offer user services in a flexible and efficient manner. Network function virtualization (NFV) can provide a new paradigm to allocate network resources on demand for user services over the underlying network. However, most of the existing work focuses on virtual network function (VNF) placement and routing traffic problem for enterprise data center networks, the issue needs to further study in satellite communication scenarios. In this paper, we investigate the VNF placement and routing traffic problem in satellite ground station networks. We formulate the problem of resource allocation as an integer linear programming (ILP) model and the objective is to minimize the link resource utilization and the number of servers used. Considering the information about satellite orbit fixation and mission planning, we propose location-aware resource allocation (LARA) algorithms based on Greedy and IBM CPLEX 12.10, respectively. The proposed LARA algorithm can assist in deploying VNFs and routing traffic flows by predicting the running conditions of user services. We evaluate the performance of our proposed LARA algorithm in three networks of Fat-Tree, BCube, and VL2. Simulation results show that our proposed LARA algorithm performs better than that without prediction, and can effectively decrease the average resource utilization of satellite ground station networks.

中文翻译：

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基于卫星任务规划的地面站网服务链布局

随着卫星数量和种类的增加，应要求卫星地面站以灵活、高效的方式为用户提供服务。网络功能虚拟化 (NFV) 可以提供一种新的范式，可以通过底层网络为用户服务按需分配网络资源。然而，现有的大部分工作都集中在企业数据中心网络的虚拟网络功能（VNF）布局和路由流量问题上，该问题需要在卫星通信场景中进一步研究。在本文中，我们研究了卫星地面站网络中的 VNF 布局和路由流量问题。我们将资源分配问题表述为整数线性规划 (ILP) 模型，目标是最小化链路资源利用率和使用的服务器数量。考虑到有关卫星轨道固定和任务规划的信息，我们分别提出了基于 Greedy 和 IBM CPLEX 12.10 的位置感知资源分配 (LARA) 算法。所提出的 LARA 算法可以通过预测用户服务的运行状况来帮助部署 VNF 和路由流量。我们在 Fat-Tree、BCube 和 VL2 的三个网络中评估了我们提出的 LARA 算法的性能。仿真结果表明，我们提出的LARA算法比没有预测的算法性能更好，可以有效降低卫星地面站网络的平均资源利用率。所提出的 LARA 算法可以通过预测用户服务的运行状况来帮助部署 VNF 和路由流量。我们在 Fat-Tree、BCube 和 VL2 的三个网络中评估了我们提出的 LARA 算法的性能。仿真结果表明，我们提出的LARA算法比没有预测的算法性能更好，可以有效降低卫星地面站网络的平均资源利用率。所提出的 LARA 算法可以通过预测用户服务的运行状况来帮助部署 VNF 和路由流量。我们在 Fat-Tree、BCube 和 VL2 的三个网络中评估了我们提出的 LARA 算法的性能。仿真结果表明，我们提出的LARA算法比没有预测的算法性能更好，可以有效降低卫星地面站网络的平均资源利用率。