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龙图腾网获悉新立讯科技集团股份有限公司;算鸟云(南京)数据服务有限公司申请的专利基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121418356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511958363.0，技术领域涉及：H04L47/125；该发明授权基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法及系统是由毛霖;张帆;陈伟;陈海军;齐佰剑设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及云计算平台组网技术领域，尤其涉及基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法及系统，本发明提出以下方案，构建资源联合调度平面，采用二维坐标映射资源与需求，计算资源匹配度，确定全局资源域，并基于层次分解的VNF部署优化模型匹配VNF实例与物理节点的物理计算、存储和网络资源。进一步，采用动态算力迁移算法，通过A*搜索策略优化负载均衡，并结合分布式探针集群实时监测VNF实例运行状态，动态调整资源分配。针对资源冲突问题，提供需求矩形分裂机制，将计算任务拆分为子任务并优化部署，提高计算吞吐能力。

本发明授权基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于SDN和NFV的企业级超大规模组网方法，应用于云计算平台的网络服务组件，所述超大规模需满足云计算平台管理大于等于10000台虚拟化网络设备，并发运行大于等于1000个异构VNF实例，其特征在于，所述企业级超大规模组网方法包括： 通过所述SDN和所述NFV构建资源联合调度平面； 根据所述资源联合调度平面，与所述异构VNF实例进行匹配，生成所述异构VNF实例的部署决策； 在所述网络服务组件中部署分布式探针集群，对所述部署决策进行实时更新，以对企业进行超大规模组网，其中所述探针集群用于监控VNF实例的运行数据； 与所述异构VNF实例进行匹配，生成所述异构VNF实例的部署决策，包括： 根据所述资源联合调度平面，构建基于层次分解的VNF部署优化模型，生成匹配结果，其中所述VNF部署优化模型包括全局资源域规划和局部节点部署优化，所述全局资源域规划，用于确定VNF实例的目标资源域，所述局部节点部署优化，用于根据目标资源域匹配VNF实例与物理节点的物理计算、存储和网络资源； 通过动态算力迁移算法，对匹配结果进行更新，生成部署决策； 所述全局资源域规划，包括： 根据所述资源联合调度平面在二维坐标系中建立资源与需求的平面坐标图，其中横轴表示物理资源算力分布，纵轴表示需求特征； 将物理节点映射为资源多边形，将VNF实例的需求作为需求节点，将所述需求节点映射为需求矩形； 计算所述资源多边形和所述需求矩形的重叠度，将所述重叠度大于重叠阈值的资源多边形作为对应需求节点的目标资源域； 将每个异构VNF拆分为多个功能组件，并在组件间定义同步通信频率，其中每个功能组件对应不同的需求特征； 在每个目标资源域内，将所述功能组件分配至与其需求特征相似度最高的需求节点，其中，相似度通过余弦相似度进行计算； 若单一节点无法满足组件的所有资源需求，则将功能组件拆分为可跨节点协同运行的子组件，并由SDN控制器下发细化的网络流表； 通过动态算力迁移算法，对匹配结果进行更新，包括： 根据匹配结果计算当前资源多边形的负载均衡度； 如果所述负载均衡度大于预设的负载阈值，则触发算力迁移需求； 计算出现所述算力迁移需求的目标资源域的算力迁移因子，其中算力迁移因子包括算力溢出度、数据传输成本及迁移时间估计； 根据所述资源联合调度平面，通过A*算法对所述算力迁移因子进行匹配，得到第二目标域，其中所述A*算法根据资源联合调度平面的剩余空闲资源域的拓扑，计算迁移路径，并选择计算代价最小的空闲资源域； 向所述第二目标域进行迁移，并根据算力迁移后目标节点的负载状况，更新资源联合调度平面，重新计算资源多边形与需求矩形的匹配关系，以生成部署决策。

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