一种5G-C-RAN场景下的服务功能链部署方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域,涉及一种5G-C-RAN场景下的服务功能链部署方法。
背景技术
5G作为新一代无线移动通信网络,主要用于满足2020年以后的移动通信需求。在高速发展的移动互联网和不断增长的物联网业务需求共同推动下,要求5G具备低成本、低能耗、安全可靠的特点,同时随着无线网络需求的多样化,未来5G网络的应用必定是基于不同的场景及业务需求。现有4G网络无论在架构或功能上都无法很好的满足这些网络需求,将NFV技术引入到下一代无线网络架构和功能的设计中来,是目前的解决方案之一,并已得到学术界的普遍认可。在业界迈向5G的进程中,由中国移动提出的C-RAN架构在保留集中化、协作化和绿色节能方面特性的同时,引入网络功能虚拟化NFV(Network FunctionsVirtualization)框架,演进为5G-C-RAN架构,具备无线资源灵活编排的优势,另外将BBU重构为集中/分布单元CU/DU(Centralized Unit/Distributed Unit)两级架构,可采用高性能通用处理器实现,并支持由3GPP提出的多种协议层拆分方案,能够很好地体现将NFV技术引入到移动通信网络的优势。
NFV技术实现了网络功能的软硬解耦,在NFV场景下,传统网络中的各种网络功能通过运行在通用处理器上的虚拟机或软件模块来实现,称为虚拟网络功能(VNF)模块,不同种类的多个虚拟网络功能模块通常按照特定的顺序编排,构成服务功能链,从而提供不同的网络服务。面对不同的业务种类以及的服务等级协议(SLA),服务功能链中的虚拟网络功能模块的类型以及部署策略也不同。服务功能链部署问题是研究如何将NFV技术应用到移动通信网中的关键问题之一。
发明人在研究现有技术的过程中发现其存在如下缺点:
现有的研究主要采用核心网的场景,虽然已经提出了一些关于服务功能链的部署方案,但是因为处理的虚拟网络功能模块是网关、防火墙等核心网的网络功能模块,与5G移动接入网络的虚拟网络功能模块(如LTE协议处理模块)特性相差较大,因此,已提出的大部分部署方式不适合5G移动网络。而在那些采用移动网络场景的NFV技术研究中,大多将基站功能整体作为一个虚拟网络功能模块,没有做更细粒度的功能拆分,因此不能体现出无线接入网侧不同服务功能链部署方式对网络性能的影响,而由中国移动提出的5G-C-RAN架构能够很好的体现不同VNF部署方案对无线接入网网络性能的影响,却很少有服务功能链部署的研究以此为背景。另外,绝大多数服务功能链部署的研究,都只针对基础设施提供商部署服务功能链的成本或收益问题,没有联合考虑不同的部署方案对虚拟运营商收益的影响。因此,研究在5G-C-RAN的场景下服务功能链的部署方法是很有必要的。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种5G-C-RAN的场景下的服务功能链部署方法,应用该技术方案有利于提升基础设施提供商以及虚拟运营商的联合总收益。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种5G-C-RAN场景下的服务功能链部署方法,该方法为:
基础设施提供商在满足虚拟运营商的最低服务速率需求以及最大容忍时延的前提下,以最大化基础设施提供商和虚拟运营商联合总收益为目标,为每个虚拟运营商制定频谱资源分配方案,并根据各虚拟运营商请求的服务功能链的最大容忍时延,制定基于CU-DU架构的服务功能链映射方案;
其中,满足虚拟运营商的最低服务速率需求为:保证该基础设施提供商为其所支持的虚拟运营商分配足量的频谱资源,使得各虚拟运营商的服务速率分别不小于其运营所需的服务速率下限,其中服务速率为:根据基础设施提供商分配给虚拟运营商的频谱资源量,乘以相应虚拟运营所提供的参考频谱效率所求得的速率;
满足虚拟运营商的最大容忍时延为:保证虚拟运营商所请求的服务功能链在完成部署后,端到端时延小于某个值,其中端到端时延为:由服务功能链中各虚拟化网络功能模块部署在不同的节点上所产生的节点处理时延和节点间链路传输时延的总和;
服务功能链的部署为:决策服务功能链中包含的各虚拟网络功能模块具体放置在基础设施中的哪一个节点上,完成数据流的处理。
进一步,所述服务功能链为:实现虚拟运营商所需运营网络服务的一系列虚拟网络功能模块的集合,表示为ck={f1,f2,···,fM|fm∈F},ck为:虚拟运营商k所请求的服务功能链k,属于虚拟运营商请求服务功能链链的集合C={c1,c2,...,ck},{f1,f2,···,fM|fm∈F}为服务功能链k所需虚拟网络功能模块集合,表示某一服务功能链所需要的虚拟网络功能模块的种类以及进行数据流处理时的处理顺序,不同服务功能链的虚拟网络功能模块的组成可能是不同的,体现服务功能链的差异性,这些虚拟网络功能模块属于虚拟网络功能模块集合F={f1,f2,···,fx}。
进一步,所述联合总收益为:为基础设施提供商以及虚拟运营商分别设置收益权重系数,分别表示为ω
Inp和
其取值均为[0,1]范围的一个小数,并保证基础设施提供商及全体虚拟运营商的权重系数的和为1,通过分别将基础设施提供商及虚拟运营商的收益与其相应的收益权重系数相乘再相加,得到这两方的联合总收益,具体函数式为:
其中,PInP为:基础设施提供商的总收益,PMVNO为:虚拟运营商的总收益。
进一步,所述基础设施提供商的收益为:基础设提供商为虚拟运营商分配频谱以及部署所请求服务功能链中的虚拟网络功能模块产生的收入,减去为服务功能链中虚拟网络功能模块分配节点计算资源以及节点间链路资源产生的部署成本支出,具体函数式表示为:
PInP=PS+PVNFC-EDU-EFH-ECU
其中,P
InP为:基础设施提供商的总收益,P
S为:基础设施提供商为虚拟运营商租用频谱产生的收益,由各虚拟运营商租用的频谱资源量乘以频谱资源单价得到,根据函数式
计算,其中s
k为虚拟运营商k所租用的频谱资源量,δ
r为频谱资源单价;
P
VNF为:基础设施提供商部署虚拟网络功能模块的收益,根据各虚拟运营商所请求的差异化服务功能链中包含的各虚拟网络功能模块的资本支出得到,根据函数式
计算,其中
表示第m种虚拟网络功能模块所带来的收益;
E
DU为:基础设施提供商在C-RAN架构基础设施中的DU节点上部署虚拟网络功能模块所占用的节点计算资源产生的成本支出,其中计算资源的占用与VNF模块所需处理数据流的速率呈线性相关关系,由处理速率乘以相应计算资源需求系数得到,根据函数式
计算,其中
表示VNF模块与DU节点的部署关系,
表示第k个服务功能链中的虚拟网络功能m的处理速率,α
m表示计虚拟网络功能m的算资源需求系数,
表示计算资源的单价;
E
FH为:基础设施提供商分配C-RAN架构基础设施中的Fronthaul链路上的带宽资源所产生的成本支出,由总Fronthaul带宽资源占用量乘以Fronthaul链路资源成本得到,由函数式
计算,其中
表示服务功能链k的数据流在Fronthaul上的传输速率,同时也表示服务功能链k所占用的带宽资源,δ
FH表示Fronthaul链路带宽资源的单价;
ECU为:基础设施提供商在C-RAN架构基础设施中的CU集群上部署虚拟网络功能模块所占用的节点计算资源以及节点间链路资源所产生的成本支出,包含两部分,分别为CU节点的计算资源支出以及CU节点间链路带宽资源支出,CU节点计算资源支出的计算方式同DU节点计算资源的计算方式,CU节点间链路带宽资源支出相比Fronthaul链路带宽资源支出的计算方式,除需要单独考虑部署节点之间的链路跳数外,其余相同,CU集群处的成本根据函数式
计算,其中hi,j表示链路跳数,指数据流从节点i到节点j所需经历最小链路条数,δL表示示CU集群节点间链路带宽资源的单价。
进一步,所述虚拟运营商的收益为:虚拟运营商的服务速率所产生的收入,减去其所请求服务功能链完成部署后的端到端时延产生的QoS损耗支出,具体函数式为:
PMVNO=PV-EQos
其中,PMVNO:为虚拟运营商的总收益;
P
V:为虚拟运营商服务速率所产生的收入,由虚拟运营商的服务速率乘以服务速率单价得到,根据函数式
得到,其中V
k表示虚拟运营商k的服务速率,δ
V表示服务速率单价;
E
QoS:为服务功能链完成部署后的端到端时延产生的QoS损耗支出,由服务功能链的端到端时延乘以时延惩罚因子得到,根据函数式
计算,其中D
k表示服务功能链k的端到端时延,δ
delay表示时延惩罚因子。
进一步,所述制定基于CU-DU架构的服务功能链映射方案为:根据各虚拟运营商所请求的服务功能链的构成,在保证最大容忍端到端时延以及基础设施中DU节点、Fronthaul链路以及CU集群的各种资源的限制下,依照5G-C-RAN场景中CU-DU架构的特性并参考3GPPTR38.801中提出的通信协议层拆分方案对网络需求及性能的影响,制定出将服务功能链中的虚拟网络功能模块以何种组合方式分别部署在DU节点和CU集群上。
进一步,所述端到端时延为:数据流在服务功能链中进行处理、传输所产生的时延,其中处理时延由虚拟网络功能模块的种类及服务功能链中相邻虚拟网络功能模块的部署位置决定,传输时延由数据流所经过链路决定。
进一步,为每个虚拟运营商制定频谱资源分配方案,并根据各虚拟运营商请求的服务功能链的最大容忍时延,制定基于CU-DU架构的服务功能链映射方案具体步骤为:
根据各虚拟运营商的最低服务速率需求,随机制定一个可行的频谱资源分配方案;
根据频谱资源分配方案,利用服务功能链映射算法,得到各服务功能链的映射方案;
根据服务功能链的部署方案,求解联合总效益函数式,得到并更新频谱资源分配方案;
经过数次迭代后,得到近似最优的频谱资源分配方案,以及服务功能链的映射方案;
进一步,所述近似最优的频谱资源分配方案具体步骤为:
随机产生一组可行的服务功能链映射方案并进行编码,作为初始种群;
根据所述联合总收益的函数式,计算种群中各个体的适应度值,即各个体所代表的服务功能链部署方案所代表的联合总收益值;
将种群中拥有最优适应度值的个体记录下来;
对群体依次进行选择操作、交叉操作以及变异操作;
判断是否达到最大群体遗传次数,
若是,则对拥有历史最优适应度值的个体进行解码,得到最优的SFC映射方案;
若否,则继续进行种群繁衍操作。
进一步,所述对群体进行选择操作的具体方法为:根据群体中个体的适应度值,采用轮盘赌法进行个体的选择;
所述对群体进行交叉操作的具体方法为:从父代中随机选取一对染色体,并随机选择染色体中同位置的一段基因进行交换,从而产生一对新的染色体;
所述对群体进行变异操作的具体方法为:在染色体中随机选择一个变异点后,再随机产生一个新节点进行替换。
本发明的有益效果在于:本发明采用5G-C-RAN架构作为研究场景,综合考虑了基础设施提供商的相应资源限制以及虚拟运营商的相应需求,并将通信协议功能的不同拆分拆分方案对网络性能的影响引入部署决策中,以最大化基础设施提供商及虚拟运营商的联合收益为目标制定出最终的部署策略,在移动通信系统中有很高的价值。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,本发明提供如下附图进行说明:
图1为研究场景示意图;
图2为服务功能链部署方案的流程图;
图3为服务功能链映射算法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图,对本发明的优选实施例进行详细的描述。
参见图1,图1为本发明的研究场景示意图。在本发明实施例中,将基于5G-C-RAN架构的无线接入网分为两层,从下至上分别为基础设施运营商(Infrastructure Provider,InP)层和虚拟运营商(Mobile Virtual Network Operator,MVNO)层,其中InP根据MVNO所请求的SFC以及网络性能需求,通过网络功能虚拟化管理及编排器(NFV-MANO,NetworkFunction Virtualization Management And Orchestration),向MVNO分配频谱资源,提供并部署VNFC,分配CU、DU节点计算资源,FrontHaul链路资源以及CU节点间链路资源,完成SFC的部署,使得MVNO可以运营其所请求的虚拟网络服务。根据不同的虚拟网络服务类型,其相对应的SFC的VNFC构成种类不同,如图1中,SFC1需要的VNFC种类包括:物理层(PHY)、媒体接入层(MAC)、无线链路控制层(RLC)、分组数据汇聚协议层(PDCP)、无线资源控制层,而SFC2则需要将PHY层功能拆分后的PHY-Low、PHY-High以及MAC、PDCP、RRC。
参见图2,图2为服务功能链部署方案的流程图,步骤如下:
步骤201:初始化,设置算法所需的各类参数值。
步骤202:随机生成一个满足虚拟运营商需求的频谱资源分配方案。
步骤203:基于频谱资源分配方案,利用服务功能链映射算法计算得到服务功能链映射方案。
步骤204:基于服务功能链映射方案,利用Matlab函数linprog得到新的频谱资源分配方案,并对原有方案进行更新。
步骤205:判断是否达到最大迭代次数,若否,则跳转至步骤203,若是,则结束算法,此时就得到了由频谱资源分配方案和服务功能链映射方案所构成的近似最优服务功能链部署方案。
参见图3,图3为服务功能链的映射算法的流程图,具体步骤如下:
步骤301:初始化算法所需的各类参数值,并根据频谱资源分配方案,设置SFC频谱资源分配值。
步骤302:随机产生一组可行的服务功能链映射方案并进行染色体编码,组成初始种群。
步骤303:根据表示基础设施提供商及虚拟运营商联合总收益的函数式:
计算种群个体适应度值。
步骤304:将种群中拥有最优适应度值的个体记录下来。
步骤305:判断种群是否达到最大遗传次数,若否,则转至步骤306,若是,则转至步骤309。
步骤306:对群体进行选择操作,具体方法为:根据群体中个体的适应度值,采用轮盘赌法进行个体的选择。
步骤307:对群体进行交叉操作,具体方法为:从父代中随机选取一对染色体,并随机选择染色体中同位置的一段基因进行交换,从而产生一对新的染色体。
步骤308:对群体进行变异操作,具体方法为:在染色体中随机选择一个变异点后,再随机产生一个新节点进行替换。完成变异操作后,跳转至步骤303。
步骤309:对拥有历史最优适应度值的个体进行解码,得到近似最优的服务功能链映射方案。
最后说明的是,以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述,但本领域技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变,而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。