CN103595610A - 一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法，每次从动态到达的多播虚拟网络请求中取出W个请求进行映射处理，在每次进行多播虚拟网络映射之前，先查看是否有达到离去时间的已映射多播虚拟网络，如果有即回收底层网络资源，然后再进行映射。在进行节点映射时为节点配置节点保护资源，在进行虚拟链路映射时，采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求以及进行虚拟链路的封装，判断映射的底层路径是否符合时延和时延抖动要求，对不符合时延抖动要求的虚拟链路重新进行映射。根据最终映射方案更新底层网络资源信息。本发明可在满足多播虚拟网络约束条件和抗毁性需求的基础上，进一步节约链路资源。

Description

一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法

技术领域

本发明属于多播虚拟网络技术领域，更为具体地讲，涉及一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法。

背景技术

互联网在定义当今世界中获取并交换信息方式的模型上取得了巨大的成功。在过去的三十年中，互联网通过支持大批分散的应用以及大量不同的网络技术，证实了自身结构的价值。然而，互联网的广泛使用也成为了其进一步发展的最大阻碍，由于其多供应商的特性，在互联网的现有结构中加入新的结构或调整需要获得所有运营商的共同认可，从而现今的网络结构受到限制只能够进行迟缓简单的更新，而无法进行迅速的变革。

网络虚拟化作为解决当前互联网僵化问题的技术手段，近年来受到了国内外未来网络领域研究的广泛关注。网络虚拟化的优势之一是支持多个异构的网络架构共享物理基础设施。网络虚拟化技术其本质是通过抽象、分配、隔离机制在一个公共物理网络上独立地运营多个虚拟网，从而能够有选择性地进行最佳的资源分配与调度。网络虚拟化的目的就是实现分布式虚拟资源的广泛共享，因此虚拟资源映射是网络虚拟化技术需要实现的重要功能。虚拟资源映射算法作为网络虚拟化技术的关键问题之一，它实现了将用户的虚拟网络请求合理地映射至底层物理网络的物理资源上的过程，其中如何高效分配物理网络资源以满足各虚拟网络的链路带宽和节点性能要求，是虚拟资源映射问题的关键。

目前网络间的通信有单播、多播、广播等形式，其中多播已在许多需要高QoS（Quality of Service，服务质量）的实时性应用中被广泛使用，然而在虚拟网络中，现有的多数虚拟资源映射算法仅对单播业务有效，而不适用于多播的情况。启发式算法是解决虚拟资源映射问题的常用方法，其在网络节点上定义函数h(n)，用于评估从此节点到目标节点最便宜的路径。算法中包含节点资源分配和链路资源分配两部分。节点资源分配是指：根据虚拟网络节点的约束条件，将底层节点的资源分配给虚拟网络节点。链路资源分配是指：根据虚拟链路的源节点和宿节点被映射的底层节点、以及虚拟链路的约束条件，将底层网络的一条底层链路或者多条底层链路的资源分配给虚拟链路。目前已提出的几种针对虚拟资源映射问题的启发式算法，几乎全部都是基于单播情况。

在针对单播的虚拟网络映射方法中，CPP(Cluster and Path Protection，集群和路径保护)和VNP（Virtual Network Protection，虚拟网络保护）算法是比较常见的考虑抗毁性的虚拟网络映射的方法，能够同时允许一个虚拟网络节点的映射服务器和一条底层数据中心网络链路的失效，并及时地从失效中进行恢复。该方法是通过1:1（每份工作资源对应于一份等量的保护资源）的方式对节点和链路进行保护，以最小化映射成本为目标，将虚拟网络映射到底层网络上。在映射完成后以相同的资源代价为映射完成的工作虚拟网络提供保护。其他很多类似的考虑抗毁性的虚拟网络映射，也是基于这样的思想实现的，1:1的方式能够很好的实现失效恢复。在抗毁虚拟网络映射问题中进行资源分配时，上述方法仅仅采用了较为简单的1:1的资源分配机制，并未引入资源共享策略，这将导致在虚拟网络映射过程中会消耗较高的资源成本。并且这些方法只是针对单播虚拟网络映射问题而提出的，这些方法无法兼顾多播虚拟网络映射的各种特殊性约束，比如时延，时延抖动等。

多播虚拟网络的业务需求约束可用下式表示：

C_i≤R_n,C_ei≤R_l;n∈N^F,l∈E(P(i))   （1）

∑_l∈E(P(i))d_l≤C_D   （2）

|∑_l∈E(P(i))d_l-∑_{l∈E(P(i′))}d_l|≤C_DV   （3）

其中，N^F表示各节点可接入的底层数据中心网络节点集合，v表示虚拟根节点，V^N表示虚拟叶子节点的集合，v_i表示与根节点v连接的第i个虚拟叶子节点，v_i∈V^N，n表示与叶子节点v_i对应的底层数据中心，ei表示叶子节点v_i与根节点v的虚拟链路，P(i)表示虚拟链路ei映射的底层路径，E(P(i))表示底层路径P(i)的底层链路集合，l表示底层链路，C_i表示虚拟网络节点v_i的资源需求，R_n表示底层数据中心n的剩余资源，C_ei表示虚拟链路ei的资源需求，R_l表示底层链路l的剩余资源容量，d_l表示底层链路l的时延，C_D表示多播虚拟网络的时延约束，C_DV表示多播虚拟网络的时延抖动约束。

约束式（1）确保：多播虚拟网络节点资源需求不大于所映射的数据中心服务器节点的可用资源容量；虚拟链路的资源需求不超过所映射路径上任意一条底层链路的可用带宽资源量。

约束式（2）确保：映射的底层路径的时延不超过时延上限。

约束式（3）确保：任意两条映射底层路径间的时延差不超过时延差上限。

针对多播虚拟网络映射问题，也有很多相应方法的研究。VMNDDVCM(Virtual Multicast Networks Subject to Delay and Delay Variation Constraints Mapping，时延和时延抖动约束下的多播虚拟网络映射）算法是一种常见的解决多播虚拟网络的映射方法，该方法综合考虑了多播虚拟网络的特殊性，引入了多播网络的时延和时延抖动的特性，通过引入窗口滑动机制解决了映射过程中的时延抖动约束，采用枚举策略寻找满足约束的最优多播树以完成映射，保证了最优的映射成本。但是该方法并未考虑到底层网络的突发失效情况，不能够对底层网络中节点和链路的失效做出相应的处理，即无法实现多播虚拟网络的抗毁映射。并且该方法在完成映射时采用了枚举的机制，虽然保证了映射结果的最优，但是算法复杂度较高、收敛速度太慢，不能适用于较大规模的虚拟网络映射问题。在实际应用中，多播虚拟网络的节点映射时往往会有接入区域的限制，而VMNDDVCM算法不能应对此类业务需求。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法，在满足多播虚拟网络约束条件和抗毁性需求的基础上，进一步节约链路资源。

为实现上述发明目的，本发明非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法，包括以下步骤：

S1：将动态到达的多播虚拟网络请求集合记为VNReq，请求中携带有多播虚拟网络离去条件，每个多播虚拟网络请求的链路资源需求是满足正态分布的，每次从请求集合VNReq中取出W个多播虚拟网络请求；

S2：对W个多播虚拟网络请求依次进行多播虚拟网络映射，映射方法为：

S2.1：检测已经映射的多播虚拟网络，如果存在已经达到离去条件的多播虚拟网络，则回收为该多播虚拟网络分配的所有资源，更新底层网络资源信息，否则不作任何操作；

S2.2：对第k个多播虚拟网络请求进行映射，包括根节点和叶子节点的底层数据中心映射和虚拟链路的底层物理路径映射，在节点映射时，每个底层数据中心以所有映射在其上的节点的最大节点资源需求作为共享节点保护资源，在底层物理路径映射时，选择最短底层路径进行映射，并且采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求，即：

$\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}\≤b\left(l\right)$

其中，l表示底层链路，b(l)表示底层链路l的可用资源，D_l表示底层链路l上映射的所有虚拟链路，μ_s表示虚拟链路s的资源需求均值，σ_s表示虚拟链路s的资源需求方差，β＝Φ^-1(1-α)，Φ^-1为标准正态分布累积函数的反函数，α表示设置的底层链路容量上限概率；

S2.3：判断步骤S2.2映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延要求：

∑_l∈E(P(i))d_l≤C_D

其中，l表示底层链路，P(i)表示多播虚拟网络请求VN_k中第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路ei映射的底层路径，E(P(i))表示底层路径P(i)的底层链路集合，d_l表示底层链路l的时延，C_D表示多播虚拟网络的时延约束；

如果有任意一条底层路径不满足，多播虚拟网络映射失败，进入步骤S2.6，如果全部都满足，进入步骤S2.4；

S2.4：判断步骤S2.2映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延抖动要求，具体方法为：

计算所有底层路径的时延，其中最大时延记为D_max，得到时延窗口T＝[D_max-C_DV,D_max]，其中C_DV表示多播虚拟网络的时延抖动约束，如果所有底层路径的时延都在时延窗口T的范围内，进入步骤S2.5；

如果有底层路径P(i)的时延不在时延窗口T的范围内，则说明该底层路径不符合时延抖动要求，则采用前K条最短路径算法重新进行第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路的底层路径映射，寻找K条最短底层路径，在进行底层路径映射时同样采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求，从K条最短底层路径中选择符合时延窗口的底层路径替换原有路径；如果所有不符合时延抖动要求的底层路径都存在替代路径，则更新映射方案，进入步骤S2.5，如果有任意一条底层路径的替代路径不存在，多播虚拟网络映射失败，进入步骤S2.6；

S2.5：设置该多播虚拟网络的离去条件，并根据多播虚拟网络的映射方案，从映射前的底层网络资源中扣除该映射方案占用的底层网络资源，包括节点资源和链路资源，完成底层网络资源信息的更新，其中在更新链路资源信息时根据随机复用策略计算需要扣除的底层链路l的占用资源Y_l，计算公式为：

$Y_l=\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}$

S2.6：判断W个多播虚拟网络请求是否全部处理完毕，如果是，返回步骤S1，如果不是，返回步骤S2.1对下一个请求进行处理。

进一步地，步骤S1中取出W个多播虚拟网络请求时按到达时间先后顺序取出。

进一步地，步骤S1还包括对W个多播虚拟网络请求按照优先级进行排列。

进一步地，步骤S2.2中多播虚拟网络请求进行映射的具体方法包括步骤：

S201：多播虚拟网络中根节点为v，叶子节点集合为V^N，各节点可接入的底层数据中心集合为N^F，根节点v可接入的底层数据中心的集合为Loc(v)，根据多播虚拟网络中各叶子节点v_i可接入的底层数据中心的区域的要求，i为叶子节点的序号，得到每个叶子节点v_i可接入的底层数据中心的集合Loc(v_i)，以及每个底层数据中心N_j可覆盖的叶子节点集合Cov(N_j)，v_i∈V^N，N_j∈N^F；

S202：采用最小集合覆盖算法求得集合Cov(N_j)中以最小集合数覆盖所有叶子节点的集合方案，如果得到两个以上等效的集合方案，则选择一个集合方案作为执行集合方案，对应的底层数据中心集合为N^E，包含的集合为Cov(N_x)，N_x∈N^E；遍历执行集合方案中的各个集合，对于覆盖相同叶子节点的集合，删除叶子节点数量较小的集合中的相同叶子节点，最终得到的执行集合方案包含的集合为Cov_n(N_x)，N_x∈N^E；

S203：依次将步骤S202得到的执行集合方案中每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点映射到相应的底层数据中心N_x上，其中节点保护资源需求等于覆盖的叶子节点资源需求中的最大值，计算各底层数据中心N_x映射叶子节点的节点资源消耗量Cost(N_x)；

S204：将根节点v可接入的底层数据中心N_y作为备选底层数据中心，N_y∈Loc(v)，对于不同的备选底层数据中心N_y，计算根节点v的节点资源消耗量Cost(N_y)；将步骤S202得到的每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点v_i到根节点v的虚拟链路ei按链路资源需求降序排列，依次对每个虚拟链路ei进行映射，每条虚拟链路映射时选用最短底层路径，计算每条虚拟链路资源消耗量Cost(ei)，并计算根节点映射到每个备选底层数据中心所占用的总资源消耗量；

S205：选择总资源消耗量最小的备选底层数据中心N_v进行根节点v的映射，将其对应的链路映射方案作为最佳链路映射方案进行链路映射。

本发明非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法，每个多播虚拟网络请求的链路资源需求是满足正态分布的，每次从动态到达的多播虚拟网络请求中取出W个请求进行映射处理，在每次进行多播虚拟网络映射之前，先查看是否有达到离去条件的已映射多播虚拟网络，如果有即回收底层网络资源，然后再进行映射。在进行节点映射时配置节点保护资源，在进行虚拟链路映射时，采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求以及进行虚拟链路的封装，判断映射的底层路径是否符合时延和时延抖动要求，对不符合时延抖动要求的虚拟链路重新进行映射。根据最终映射方案更新底层网络资源信息，在链路资源更新时同样采用随机复用策略，再对下一个多播虚拟网络请求进行处理。

本发明具有以下有益效果：

（1）本发明针对多播网络在通信时延和时延抖动方面的要求提出了相应的解决方案；

（2）本发明在节点映射时配置了节点保护资源，允许底层数据中心最多同时出现一台物理服务器失效，在一定程度上实现了多播虚拟网络映射的抗毁性；

（3）本发明摒弃了传统的链路封装问题中的过配置策略，使用随机复用策略，可以配置较少的带宽资源即可满足同样数量的多播虚拟请求，从而节约了链路资源，降低了成本。

（4）本发明在节点映射时引入了最小集合覆盖算法，可以进一步提高随机复用策略节约带宽资源的效果。

附图说明

图1是本发明非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法的一种具体实施方式流程图；

图2是多播虚拟网络映射的一种具体实施方式流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

实施例

图1是本发明非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法的一种具体实施方式流程图。如图1所示，本发明包括以下步骤：

S101：接收动态到达的多播虚拟网络请求，请求中携带有多播虚拟网络离去条件，每个多播虚拟网络请求的链路资源需求是满足正态分布的，即多播虚拟网络的资源需求是非确定性的。将多播虚拟网络请求集合记为VNReq。多播虚拟网络的离去条件通常为离去时间。

S102：从集合VNReq取出W个多播虚拟网络请求。在实际应用中，为了提高多播虚拟网络请求处理的时效性，在从集合VNReq取出多播虚拟网络请求时是按照到达时间先后顺序取出的。W根据实际情况设置，相当于一个滑动窗，主要作用是对多播虚拟网络请求进行限制与管理。

可以对这W个多播虚拟网络请求根据优先级进行排列，即先处理优先级高的请求。优先级可以根据多播虚拟网络请求的资源需求来确定，资源需求最大，优先级越高，即在进行多播虚拟网络映射时，优先满足资源需求大的多播虚拟网络的需要。

S103：初始化多播虚拟网络请求序号k＝1。

S104：检测是否有达到离去条件的已映射多播虚拟网络，如果存在，进入步骤S105，如果不存在，直接进入S106。

S105：回收为该多播虚拟网络分配的底层网络资源，更新底层网络资源信息，进入步骤S106。

S106：对第k个多播虚拟网络请求进行映射，包括根节点和叶子节点的底层数据中心映射和虚拟链路的底层物理路径映射，在节点映射时，每个底层数据中心以所有映射在其上的节点的最大节点资源需求作为共享节点保护资源，在底层物理路径映射时，采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求，即：

$\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}\≤b\left(l\right)---\left(4\right)$

其中，l表示底层链路，b(l)表示底层链路l的可用资源，D_l表示底层链路l上映射的所有虚拟链路，包括已映射的和欲映射的虚拟链路μ_s表示D_l中所有虚拟链路s的均值，σ_s表示D_l中所有虚拟链路s的方差，β＝Φ^-1(1-α)，Φ^-1为标准正态分布累积函数的反函数，α表示设置的底层链路容量上限概率。

本实施方式中多播虚拟网络映射采用基于最小集合覆盖算法的映射方法。图2是多播虚拟网络映射的一种具体实施方式流程图。如图2所示，多播虚拟网络映射包括以下步骤：

S201：多播虚拟网络数据统计：

记多播虚拟网络中根节点为v，叶子节点集合为V^N，各节点可接入的底层数据中心集合为N^F，根节点v可接入的底层数据中心的集合为Loc(v)，根据多播虚拟网络中各叶子节点v_i可接入的底层数据中心的区域的要求，i为叶子节点的序号，得到每个叶子节点v_i可接入的底层数据中心的集合Loc(v_i)，以及每个底层数据中心N_j可覆盖的叶子节点集合Cov(N_j)，v_i∈V^N，N_j∈N^F。在计算可覆盖的叶子节点集合Cov(N_j)时，可覆盖的叶子节点除了满足区域要求外，底层数据中心还可以满足覆盖的所有叶子节点的节点资源需求。

S202：采用最小集合覆盖算法得到执行集合方案：

采用最小集合覆盖算法求得集合Cov(N_j)中以最小集合数覆盖所有叶子节点的集合方案，如果得到两个以上等效的集合方案，则选择一个集合方案作为执行集合方案，对应的底层数据中心集合为N^E，包含的集合为Cov(N_x)，N_x∈N^E；并且由于多播虚拟网络中叶子节点是不可能同时映射在多个数据中心节点上的，因此要遍历执行集合方案中的各个集合，对于覆盖相同叶子节点的集合，删除叶子节点数量较小的集合中的相同叶子节点，最终得到的执行集合方案包含的集合为Cov_n(N_x)，N_x∈N^E。

S203：叶子节点映射底层数据中心：

依次将步骤S202得到的执行集合方案中每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点映射到相应的底层数据中心N_x上，其中节点保护资源需求等于覆盖的叶子节点资源需求中的最大值，计算各底层数据中心N_x映射叶子节点的节点资源消耗量Cost(N_x)。

S204：对根节点可接入的每个底层数据中心分别进行链路映射：

将根节点v可接入的底层数据中心N_y作为备选底层数据中心，N_y∈Loc(v)，对于不同的备选底层数据中心N_y，计算根节点v的节点资源消耗量Cost(N_y)；将步骤S202得到的每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点v_i到根节点v的虚拟链路ei按链路资源需求降序排列，依次对每个虚拟链路ei进行映射，每条虚拟链路映射时选用最短底层路径，计算每条虚拟链路资源消耗量Cost(ei)，并计算根节点映射到每个备选底层数据中心所占用的总资源消耗量：

${\mathrm{TotalCost}}_y=\mathrm{\ΣCost}\left(N_j\right)+\mathrm{\ΣCost}\left(\mathrm{ei}\right),\∀N_j\∈N^F,\mathrm{ei}\∈E\left(V\right)---\left(5\right)$

其中，Cost(N_j)表示每个底层数据中心被占用的节点资源消耗量，Cost(ei)表示虚拟链路ei所占用的链路资源消耗量，E(V)表示虚拟链路的集合。

由于本发明中每个节点在其所映射的底层数据中心上均需配置保护资源，因此对于映射叶子节点的底层数据中心N_x的节点资源消耗量为：

Cost(N_x)＝cost(N_x)×(∑C(v_i)+max{C(v_i)})   （6）

其中，v_i∈Cov_n(N_x)，cost(N_x)表示底层数据中心N_x的资源单位成本，C(v_i)表示叶子节点v_i的资源需求。max{C(v_i)}是指采用叶子节点的资源需求最大值。由于各叶子节点映射的底层数据中心已经确定，可见对于每个备选映射方案，Cost(N_x)是一样的。

对于映射根节点的底层数据中心N_y的节点资源消耗量为：

Cost(N_y)＝2×cost(N_y)×C(v)   （7）

其中cost(N_y)表示网络底层链路l的链路资源单位成本，C(v)表示根节点v的节点资源需求。

S205：选择总资源消耗量最小，即映射成本最小的备选底层数据中心N_v进行根节点v的映射，将其对应的链路映射方案作为最佳链路映射方案进行链路映射，多播虚拟网络映射结束。

S107：判断步骤S106映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延要求：

∑_l∈E(P(i))d_l≤C_D   （8）

其中，l表示底层链路，P(i)表示多播虚拟网络请求VN_k中第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路ei映射的底层路径，E(P(i))表示底层路径P(i)的底层链路集合，d_l表示底层链路l的时延，C_D表示多播虚拟网络的时延约束。

如果有任意一条底层路径不满足，多播虚拟网络请求映射失败，进入步骤S111，如果全部都满足，进入步骤S108。

S108：继续判断步骤S109映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延抖动要求，具体方法为：

计算所有底层路径的时延，其中最大时延记为D_max，得到时延窗口T＝[D_max-C_DV,D_max]，其中C_DV表示多播虚拟网络的时延抖动约束，如果所有底层路径的时延都在时延窗口T的范围内，进入步骤S112，如果有底层路径P(i)的时延不在时延窗口T的范围内，则说明该底层路径不符合时延抖动要求，进入步骤S109。

根据时延抖动判断公式（3），每条符合要求的底层路径应该满足：

D_min≤∑_l∈E(P(i))d_l≤D_min+C_DV   (9)

或

D_max-C_DV≤∑_l∈E(P(i))d_l≤D_max   （10）

其中，D_min表示底层路径的最小时延。

由于在本发明中，由于每条虚拟链路映射时选用最短底层路径，因此如果采用公式（9）进行判断时，当某条底层路径的时延与最小时延差距过大时，无法重新寻找一条时延更小的、符合时延抖动要求的路径。因此采用公式（10）进行判断，这样某条底层路径的时延与最大时延差距过大时，可以重新寻找一条时延稍大、符合时延抖动要求的路径，这样不仅可以有效地判断并找出满足时延约束条件的路径集合，也大大降低了公式（3）中对两两路径之间进行比较所带来的复杂度。

S109：则采用前K条最短路径算法重新进行第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路的底层路径映射，寻找K条最短底层路径，在进行底层路径映射时同样采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求。

S110：判断是否可以从K条最短底层路径中选择符合时延窗口的底层路径替换原有路径，如果所有不符合时延抖动要求的底层路径都存在替代路径，则更新映射方案，进入步骤S111，如果有任意一条不符合时延抖动要求的底层路径不存在替代路径，多播虚拟网络请求映射失败，进入步骤S112；

S111：根据多播虚拟网络请求VN_k的映射方案，从映射前的底层网络资源中扣除该映射方案占用的底层网络资源，包括节点资源和链路资源，完成底层网络资源信息的更新，其中在更新链路资源信息时根据随机复用策略计算需要扣除的底层链路l的占用资源Y_l，计算公式为：

$Y_l=\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}---\left(11\right)$

由于本发明中节点映射时配置有保护资源，因此在更新底层数据中心的可用节点资源时需要一并将保护资源扣除。根据本发明的节点映射方法，底层数据中心需要扣除的保护资源为所有映射在其上的节点的最大节点资源需求，因此对于映射叶子节点的底层数据中心，其扣除的节点资源Q(N_x)为：

Q(N_x)＝∑C(v_i)+max{C(v_i)}   （12）

对于映射根节点的底层数据中心，其扣除的节点资源Q(N_v)为：

Q(N_v)＝2×C(v)   （13）

S112：判断是否k＝W，即W个多播虚拟网络请求VN是否全部处理完毕，如果是，返回步骤S102，如果不是，进入步骤S113。

S113：令k＝k+1，返回步骤S104。

根据以上所述的本发明的具体实施方式，可以看出本发明在进行多播虚拟网络映射时，考虑到了多播虚拟网络对于时延和时延抖动方面的要求，并且在节点映射时配置了节点保护资源，由于节点是映射在底层数据中心的不同服务器上的，因此本发明允许映射的底层数据中心出现一个物理服务器故障。本发明中还引入了随机复用策略和最小集合覆盖算法，下面分别对这两种算法在本发明中的有益效果进行说明：

（1）随机复用策略

在现有技术中，为了保证底层链路资源能够满足虚拟链路的需求，通常采用过配置策略，存在一定的资源浪费。

根据实际应用经验，多播虚拟网络请求的带宽资源需求服从正态分布，即对于一个虚拟链路的带宽资源需求x～N(μ,σ²)，μ表示资源需求均值，σ表示资源需求方差。对于一个底层链路l，将其承载的所有虚拟链路的集合记为D_l，由于各虚拟链路上的资源需求相互独立且都服从正态分布，那么根据正态分布的性质，D_l中所有虚拟链路的资源带宽需求之和仍然服从正态分布，记为：

其中D_l表示底层链路l上映射的所有虚拟链路，μ_s表示虚拟链路s的均值，σ_s表示虚拟链路s的方差。在进行虚拟链路映射时，要求每一条虚拟链路的资源带宽需求均不超过物理链路的可用带宽容量，即：

μ_s+βσ_s≤b(l)   （14）

b(l)表示底层链路l可用带宽容量。

在随机复用策略中，记容量超限的上限概率为α，α∈(0,1)根据需要设置。由正态分布相关性质可得：

Prob[x＞μ+Φ^-1(1-α)σ]＝α   （15）

其中，Prob表示概率，Φ^-1为标准正态分布累积函数的反函数，则当μ+Φ^-1(1-α)σ＜b(l)时Prob[x＞b(l)]≤α成立。令β＝Φ^-1(1-α)，则在给定物理链路容量上限概率α时，若公式（16）成立，则D_l中所有虚拟链路s在底层链路l上的封装是可行的：

$\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}\≤b\left(l\right)---\left(16\right)$

在传统链路封装中，可以用μ_i+βσ_i表示某物理链路上的第s条虚拟链路的带宽资源需求，则

即表示该物理链路上所有虚拟链路的带宽资源总需求。

显而易见，

是恒成立的，因此采用随机复用策略进行链路封装，与传统链路封装相比，在同样的底层链路可用带宽容量下，可以支持更多的虚拟链路进行封装；在同样数量的虚拟链路情况下，配置较少的带宽资源即可满足封装要求，从而节约带宽资源。

假定现有100条虚拟链路封装于同一条底层链路上，它们的带宽需求相互独立且服从相同的正态分布x～N(1,0.4²)，物理链路容量的超限概率为α＝0.0013，则可得β＝Φ^-1(1-α)＝3，由于对所有的虚拟链路而言，均有μ＝1，σ＝0.4，因此在随机链路封装问题中这100条虚拟链路所需要的总的带宽资源为而采用过配置的方式消耗的总的带宽资源为(1+3×0.4)×100＝220。由此可见随机复用策略对于带宽节约的意义。

（2）最小集合覆盖算法

最小集合覆盖算法是一种利用贪心策略得到覆盖所有元素的最少集合数的现有算法，具有较快收敛速度，因此可以提高节点映射的运算效率。本发明在叶子节点映射时采用最小集合覆盖算法，可以采用最少数量的底层数据中心来进行叶子节点的映射，即叶子节点的映射更加集中，由此可知一条底层链路承载多条物理链路的可能性就越大。在这种情况下，链路封装随机复用的策略节约带宽资源的优势就变得更加明显。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (4)

1.一种非确定性资源需求多播虚拟网络的抗毁映射方法，其特征在于包括以下步骤：

S1：将动态到达的多播虚拟网络请求集合记为VNReq，请求中携带有多播虚拟网络离去条件，每个多播虚拟网络请求的链路资源需求是满足正态分布的，每次从请求集合VNReq中取出W个多播虚拟网络请求；

S2：对W个多播虚拟网络请求依次进行多播虚拟网络映射，映射方法为：

S2.1：检测已经映射的多播虚拟网络，如果存在已经达到离去条件的多播虚拟网络，则回收为该多播虚拟网络分配的所有资源，更新底层网络资源信息，否则不作任何操作；

S2.2：对第k个多播虚拟网络请求进行映射，包括根节点和叶子节点的底层数据中心映射和虚拟链路的底层物理路径映射，在节点映射时，每个底层数据中心以所有映射在其上的节点的最大节点资源需求作为共享节点保护资源，在底层物理路径映射时，选择最短底层路径进行映射，并且采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求，即：

$\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}\≤b\left(l\right)$

其中，l表示底层链路，b(l)表示底层链路l的可用资源，D_l表示底层链路l上映射的所有虚拟链路，μ_s表示虚拟链路s的资源需求均值，σ_s表示虚拟链路s的资源需求方差，β＝Φ^-1(1-α)；

S2.3：判断步骤S2.2映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延要求：

∑_l∈E(P(i))d_l≤C_D

其中，l表示底层链路，P(i)表示多播虚拟网络请求VN_k中第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路ei映射的底层路径，E(P(i))表示底层路径P(i)的底层链路集合，d_l表示底层链路l的时延，C_D表示多播虚拟网络的时延约束；

如果有任意一条底层路径不满足，多播虚拟网络映射失败，进入步骤S2.6，如果全部都满足，进入步骤S2.4；

S2.4：判断步骤S2.2映射的每条虚拟链路映射的底层路径是否满足多播虚拟网络的时延抖动要求，具体方法为：

计算所有底层路径的时延，其中最大时延记为D_max，得到时延窗口T＝[D_max-C_DV,D_max]，其中C_DV表示多播虚拟网络的时延抖动约束，如果所有底层路径的时延都在时延窗口T的范围内，进入步骤S2.5；

如果有底层路径P(i)的时延不在时延窗口T的范围内，则说明该底层路径不符合时延抖动要求，则采用前K条最短路径算法重新进行第i个叶子节点到根节点之间的虚拟链路的底层路径映射，寻找K条最短底层路径，在进行底层路径映射时同样采用随机复用策略判断底层链路资源是否满足虚拟链路资源需求，从K条最短底层路径中选择符合时延窗口的底层路径替换原有路径；如果所有不符合时延抖动要求的底层路径都存在替代路径，则更新映射方案，进入步骤S2.5，如果有任意一条底层路径的替代路径不存在，多播虚拟网络映射失败，进入步骤S2.6；

S2.5：根据多播虚拟网络的映射方案，从映射前的底层网络资源中扣除该映射方案占用的底层网络资源，包括节点资源和链路资源，完成底层网络资源信息的更新，其中在更新链路资源信息时根据随机复用策略计算需要扣除的底层链路l的占用资源Y_l，计算公式为：

$Y_l=\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_s+\mathrm{\β}\sqrt{\underset{s\∈D_l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\σ}}_s^2}$

S2.6：判断W个多播虚拟网络请求是否全部处理完毕，如果是，返回步骤S1，如果不是，返回步骤S2.1对下一个请求进行处理。

2.根据权利要求1所述的抗毁映射方法，其特征在于，所述步骤S1中取出W个多播虚拟网络请求时按到达时间先后顺序取出。

3.根据权利要求1所述的抗毁性映射方法，其特征在于，所述步骤S1还包括对W个多播虚拟网络请求按照优先级进行排列。

4.根据权利要求1所述的抗毁映射方法，其特征在于，所述步骤S2.2中多播虚拟网络请求进行映射的具体方法包括步骤：

S201：多播虚拟网络中根节点为v，叶子节点集合为V^N，各节点可接入的底层数据中心集合为N^F，根节点v可接入的底层数据中心的集合为Loc(v)，根据多播虚拟网络中各叶子节点v_i可接入的底层数据中心的区域的要求，i为叶子节点的序号，得到每个叶子节点v_i可接入的底层数据中心的集合Loc(v_i)，以及每个底层数据中心N_j可覆盖的叶子节点集合Cov(N_j)，v_i∈V^N，N_j∈N^F；

S202：采用最小集合覆盖算法求得集合Cov(N_j)中以最小集合数覆盖所有叶子节点的集合方案，如果得到两个以上等效的集合方案，则选择一个集合方案作为执行集合方案，对应的底层数据中心集合为N^E，包含的集合为Cov(N_x)，N_x∈N^E；遍历执行集合方案中的各个集合，对于覆盖相同叶子节点的集合，删除叶子节点数量较小的集合中的相同叶子节点，最终得到的执行集合方案包含的集合为Cov_n(N_x)，N_x∈N^E；

S203：依次将步骤S202得到的执行集合方案中每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点映射到相应的底层数据中心N_x上，其中节点保护资源需求等于覆盖的叶子节点资源需求中的最大值，计算各底层数据中心N_x映射叶子节点的节点资源消耗量Cost(N_x)；

S204：将根节点v可接入的底层数据中心N_y作为备选底层数据中心，N_y∈Loc(v)，对于不同的备选底层数据中心N_y，计算根节点v的节点资源消耗量Cost(N_y)；将步骤S202得到的每个集合Cov_n(N_x)覆盖的叶子节点v_i到根节点v的虚拟链路ei按链路资源需求降序排列，依次对每个虚拟链路ei进行映射，每条虚拟链路映射时选用最短底层路径，计算每条虚拟链路资源消耗量Cost(ei)，并计算根节点映射到每个备选底层数据中心所占用的总资源消耗量；

S205：选择总资源消耗量最小的备选底层数据中心N_v进行根节点v的映射，将其对应的链路映射方案作为最佳链路映射方案进行链路映射。

Images