CN107800649A - 一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,包括建立了在弹性光网络下的虚拟光网络映射模型及其求解方法,能够避免在同一条链路的不同路径的频谱槽资源共享冲突,并以频谱槽最低为目标函数,减少网络资源碎片,从而有效地提高虚拟光网络接收率和映射收益。

Description

一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法
技术领域
本发明涉及波长交换光网络技术领域,特别涉及弹性光网络中增强的基于路径的虚拟光网络映射方法的技术领域。
背景技术
分布式视频业务、远程医疗系统、物联网、移动互联网等应用的快速发展,给电信网络及云数据中心网络带来了更大和更加多样化的带宽需求。基于频谱分片弹性光网络SLICE(Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Network)光网络与及软件定义网络(SDN)光网络的虚拟光网络技术被提出,其根据用户请求动态分配合适大小的服务器资源与网络频谱资源,可缓解物理基础设施的资源浪费问题,并能满足业务多样化、复杂化的需求。但由于严格的约束条件,特别是频谱分配三约束(连续性、邻接性和不重叠性约束),虚拟光网络映射(VONE)问题非常复杂。
在已有的VONE方案中,通常建立以路径为基础的资源分配,其未考虑通过同一条物理链路的多条路径映射,将导致频谱槽资源分配冲突,降低了映射成功率和系统收益;而且,其是以最少映射频谱槽的资源为目标函数,将产生较多的碎片,降低了映射成功率和系统收益。VONE方法直接决定了物理资源分配的利用率,因此,构建有效的VONE模型,考虑多条频谱槽的共享问题,并同时考虑减少频谱槽碎片以及映射代价,提高虚拟光网络接收率和系统收益。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足之处,本发明要解决的技术问题是提供一种能够提高虚拟光网络接收率和系统收益、具有良好应用前景的增强的基于路径的VONE方法。
为实现上述目的,本发明提出了一种增强的基于路径的VONE方法,依次包括以下步骤。
a)根据虚拟光网络映射的特点,创建扩展图
b)根据虚拟链路的端点,在扩展图中建立多条路径。
c)在扩展图基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射整数线性规划(ILP)模型。
d)求解已建立的ILP模型。
作为一种优选方案,所述步骤a)创建扩展图,实现方法如下a1-a3所示。
a1)通过无向图 对物理SLICE拓扑结构建模,其中 为网络节点集合, 为服务器节点集合, 为网络的边集合, 为服务器节点的CPU集合, 为边容量集合,每条边的容量相同,为光纤频谱槽的数量
a2)通过无向图 对虚拟网络建模,其中 表示虚拟节点集合, 表示虚拟链路集合, 表示虚拟节点请求的CPU集合, 表示虚拟链路的带宽集合。
a3)根据 ,创建扩展有向图,其中 分别为链路和带宽集合,其创建方法如下:在 中,对于 ,在 中添加两条链路 ,其带宽分别为边 的带宽;对于每个虚拟节点 ,如果存在服务器节点 ,节点 的CPU大于等于 的CPU,则添加两条链路 ,其带宽为一个较大的值MAXVALUEMAXVALUE为常量。
作为一种优选方案,所述步骤b)在扩展图 中建立多条路径,实现方法如下b1-b2所示。
b1)对于每条虚拟链路 ,在扩展有向图 中,找到节点 连接的不同服务器节点 ,以Dijkstra算法求解 之间最短路径,记录该路径为节点 之间通过 的一条路径。
b2)去掉链路 ,返回到b1),继续求解一条路径,直到找到路径数量等于 为常量, ,可设定
作为一种优选方案,所述步骤c)在扩展图 基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射ILP模型如下所示。
目标函数:
节点映射约束:
链路映射到路径的约束:
频谱分配约束:
Edj-Sdi≤MSlots·(δdi,dj+2-ydi,pa-ydj,pb)。
在路径上的频谱连续性约束:
频谱槽的不重叠性约束:
其中,(1)参数包括:表示虚拟链路在路径上请求的频谱槽数量;表示经过链路的路径数量;表示虚拟链路在路径上的第个起始频谱槽索引;表示最大的频谱槽索引;表示路径是否通过链路,如果通过,则,否则
(2)集合包括:和;是频谱槽索引集合,是虚拟链路集合;是路径集合;是虚拟链路可映射的路径集合;表示虚拟节点集合;表示服务器节点集合;表示扩展图的节点集合,表示与虚拟节点的相连接的链路集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟链路在路径上可能的起始频谱槽索引集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟节点可以映射的服务器节点集合。
(3)决策变量包括:为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上,则,否则为二进制决策变量,,表示虚拟节点是否映射到服务器节点上,如果是,,否则表示分配给虚拟链路的频谱槽结束索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽起始索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽总的数量;为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上起始频谱槽索引为,则,否则为二进制决策变量,如果虚拟链路分配的频谱槽起始索引小于虚拟链路分配的频谱槽起始索引,则为,否则为整数决策变量,当虚拟链路在路径分配的频谱槽起始索引小于分配的频谱槽起始索引,
作为一种优选方案,所述步骤d)求解已建立的ILP模型,工具包括:GNU LinearProgramming Kit(GLPK)、CPLEX、MATLAB、LINGO。
本发明的有益效果:本发明(1)通过对同一条物理链路的多条路径映射建模,避免了频谱槽资源分配冲突;(2)以最少映射频谱槽的资源为目标函数,减少频谱碎片资源;(3)建立了弹性光网络下的虚拟光网络映射ILP数学模型,从而可以采用数学规划工具进行虚拟光网络资源分配ILP模型求解,能够避免频谱槽资源分配冲突,减少频谱资源碎片以及映射代价,提高了虚拟光网络接收率和系统收益。
具体实施方式
本发明提出了一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,依次包括以下步骤:
a)根据虚拟光网络映射的特点,创建扩展图
b)根据虚拟链路的端点,在扩展图中建立多条路径;
c)在扩展图基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射整数线性规划(ILP)模型;
d)求解已建立的ILP模型。
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示,创建的SLICE网络无向图为,圆形框的数字表示节点标号,节点之间连线上的数字表示频谱槽数量,圆形框旁的数字代表着CPU,具有CPU的节点是服务器节点,没有CPU的节点是网络节点。图2为虚拟光网络,圆形框内的数字表示虚拟节点标号,圆形框边的数字表示虚拟节点CPU,节点之间的连线上的数字表示请求的带宽。图3为映射扩展图,图3包括了图1和图2的节点,链路创建方法,如下所示:(1)把图1每条边扩展为两条有向链路;(2)如果图2中的虚拟节点CPU小于图1中的服务器节点,则在这两个节点添加双向链路,链路的路径长度设为1000。通过扩展图,我们建立了虚拟光网络映射整数线性规划模型。
所述步骤a)创建扩展图,具体步骤如下a1-a3 所示。
a1)通过无向图对物理SLICE拓扑结构建模,其中为网络节点集合,为服务器节点集合,为网络的边集合,为服务器节点的CPU集合,为边容量集合,每条边的容量相同,为光纤频谱槽的数量
a2)通过无向图对虚拟网络建模,其中表示虚拟节点集合,表示虚拟链路集合,表示虚拟节点请求的CPU集合,表示虚拟链路的带宽集合。
a3)根据,创建扩展有向图,其中分别为链路和带宽集合,其创建方法如下:在中,对于,在中添加两条链路,其带宽分别为边的带宽;对于每个虚拟节点,如果存在服务器节点,节点的CPU大于等于的CPU,则添加两条链路,其带宽为一个较大的值MAXVALUE, MAXVALUE为常数。
所述步骤b)在扩展图中建立多条路径,具体步骤如下 b1-b2所示。
b1)对于每条虚拟链路,在扩展有向图中,找到节点连接的不同服务器节点,以Dijkstra算法求解之间最短路径,记录该路径为节点之间通过的一条路径。
b2)去掉链路,返回到b1),继续求解一条路径,直到找到路径数量等于为常量,,我们设定
所述步骤c)在扩展图基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射ILP模型如下所示。
目标函数:
节点映射约束:
链路映射到路径的约束:
频谱分配约束:
Edj-Sdi≤MSlots·(δdi,dj+2-ydi,pa-ydj,pb)。
在路径上的频谱连续性约束:
其中,(1)参数包括:表示虚拟链路在路径上请求的频谱槽数量;表示经过链路的路径数量;表示虚拟链路在路径上的第个起始频谱槽索引;表示最大的频谱槽索引;表示路径是否通过链路,如果通过,则,否则
(2)集合包括:和;是频谱槽索引集合,是虚拟链路集合;是路径集合;是虚拟链路可映射的路径集合;表示虚拟节点集合;表示服务器节点集合;表示扩展图的节点集合,表示与虚拟节点的相连接的链路集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟链路在路径上可能的起始频谱槽索引集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟节点可以映射的服务器节点集合。
(3)决策变量包括:为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上,则,否则为二进制决策变量,,表示虚拟节点是否映射到服务器节点上,如果是,,否则表示分配给虚拟链路的频谱槽结束索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽起始索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽总的数量;为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上起始频谱槽索引为,则,否则为二进制决策变量,如果虚拟链路分配的频谱槽起始索引小于虚拟链路分配的频谱槽起始索引,则为,否则为整数决策变量,当虚拟链路在路径分配的频谱槽起始索引小于分配的频谱槽起始索引,
所述步骤d)求解已建立的ILP模型,工具包括:GNU Linear Programming Kit(GLPK)、CPLEX、MATLAB、LINGO。
本发明研究弹性光网络下的虚拟光网络映射问题,通过对同一条物理链路的多条路径映射建模,避免了频谱槽资源分配冲突;以最少映射频谱槽的资源为目标函数,减少频谱碎片资源;建立了弹性光网络下的虚拟光网络映射ILP数学模型,从而可以采用数学规划工具进行虚拟光网络资源分配ILP模型求解,能够避免频谱槽资源分配冲突,减少频谱资源碎片以及映射代价,提高了虚拟光网络接收率和系统收益。仿真实验结果验证了一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法能够有效提高虚拟光网络接收率和系统收益,与其他算法比较提高了34%的虚拟光网络接收率和75%的系统收益。
以上所述仅为本发明的实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
附图说明
图1是弹性光网络无向图,图2是虚拟光网络请求,图3是映射扩展图。

Claims (5)

1.一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,依次包括以下步骤:
a)根据虚拟光网络映射的特点,创建扩展图
b)根据虚拟链路的端点,在扩展图中建立多条路径;
c)在扩展图基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射整数线性规划(ILP)模型;
d)求解已建立的ILP模型。
2.如权利要求1所述的一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,其特征是,所述步骤a)创建扩展图 ,方法如下:
a1)通过无向图对物理SLICE拓扑结构建模,其中为网络节点集合,为服务器节点集合,为网络的边集合,为服务器节点的CPU集合,为边容量集合,每条边的容量相同,为光纤频谱槽的数量
a2)通过无向图对虚拟光网络建模,其中表示虚拟节点集合,表示虚拟链路集合,表示虚拟节点请求的CPU集合,表示虚拟链路的带宽集合;
a3)根据,创建扩展有向图,其中分别为链路和带宽集合,其创建方法如下:在中,对于,在中添加两条链路,其带宽分别为边的带宽;对于每个虚拟节点,如果存在服务器节点,如果节点的CPU大于等于的CPU,则添加两条链路,其带宽为一个较大的值MAXVALUE,MAXVALUE为常量。
3.如权利要求1所述的一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,其特征是,所述步骤b)在扩展图中建立多条路径,方法如下:
b1)对于每条虚拟链路,在扩展有向图中,找到节点连接的不同服务器节点,以Dijkstra算法求解之间最短路径,记录该路径为节点之间通过的一条路径;
b2)去掉链路,返回到b1),继续求解一条路径,直到找到路径数量等于为常量,,可设定
4.如权利要求1所述的一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,其特征是,所述步骤c)在扩展图基础上,构建增强的基于路径的虚拟光网络映射ILP模型,模型构建方法如下:
目标函数:
节点映射约束:
一个虚拟节点只能映射到一个服务器节点:
一个服务器节点映射的虚拟节点不能超过一个:
每条映射路径总和不能超过通过的路径数量:
链路映射到路径的约束:
一条虚拟链路只能映射到一条路径:
一条路径最多被映射给一条虚拟链路:
一条虚拟链路映射的物理路径总和不能超过节点的度:
频谱分配约束:
虚拟链路映射到路径上链路频谱槽数量:
虚拟链路映射链路的频谱紧邻性约束:
频谱槽索引最大值约束:
分配的频谱槽起始索引约束:
分配的频谱槽起始索引唯一性约束:
任意两个不同虚拟链路的共享链路上的频谱槽索引最大值约束:
在路径上的频谱连续性约束:
频谱槽的不重叠性约束:
其中,(1)参数包括:表示虚拟链路在路径上请求的频谱槽数量;表示经过链路的路径数量;表示虚拟链路在路径上的第个起始频谱槽索引;表示最大的频谱槽索引;表示路径是否通过链路,如果通过,则,否则
(2)集合包括:和;是频谱槽索引集合,是虚拟链路集合;是路径集合;是虚拟链路可映射的路径集合;表示虚拟节点集合;表示服务器节点集合;表示扩展图的节点集合,表示与虚拟节点的相连接的链路集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟链路在路径上可能的起始频谱槽索引集合;表示与服务器节点相连接的虚拟节点组成的链路集合;表示虚拟节点可以映射的服务器节点集合;
(3)决策变量包括:为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上,则,否则为二进制决策变量,,表示虚拟节点是否映射到服务器节点上,如果是,,否则表示分配给虚拟链路的频谱槽结束索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽起始索引;表示分配给虚拟链路的频谱槽总的数量;为二进制决策变量,如果虚拟链路映射在路径上起始频谱槽索引为,则,否则为二进制决策变量,如果虚拟链路分配的频谱槽起始索引小于虚拟链路分配的频谱槽起始索引,则为,否则为整数决策变量,当虚拟链路在路径分配的频谱槽起始索引小于分配的频谱槽起始索引,
5.如权利要求1所述的一种增强的基于路径的虚拟光网络映射方法,其特征是,所述步骤d)求解已建立的ILP模型,,工具包括:GNU Linear Programming Kit(GLPK)、CPLEX、MATLAB、LINGO。
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