CN108566659A - 一种基于可靠性的5g网络切片在线映射方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，属于移动通信技术领域。该方法为：针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题，建立基于可靠性约束的多目标资源分配模型；将时间离散为一系列连续的时间窗，根据切片生命周期确定时间窗内不同切片请求映射优先级；在处理节点建立李雅普诺夫优化模型，确定满足切片资源需求的节点映射优先级；根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。本发明在实现切片网络映射时，综合考虑到网络的稳定性和物理链路的失效率，从而在保证网络可靠性的同时提高资源利用率。
Description
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法。
背景技术
在5G-CRAN网络虚拟化，无线云化环境中，实现资源与应用的解耦，功能抽象全部处理资源可属于一个完整的逻辑资源池。资源分配不再像传统网络那样是在单独的基站内部进行，而是基于NFV架构，资源分配在“池”的层面上进行，可以最大限度地获得处理资源的复用共享(如：潮汐效应)，降低整系统的成本，并带来功能的灵活部署优势，从而实现业务到无线端到端的功能灵活分布。
端到端网络切片(NetworkSlicing)基于统一的物理网络设施提供多个逻辑网络服务，以实现业务快速上线与灵活扩容，助力新业务拓展。网络切片是逻辑上完全隔离的不同专有网络，通过虚拟化技术可以实现不同网络切片之间资源的生命周期管理。
在切片映射过程中，一方面底层的物理网络失效就会影响到共用基础设施的多个切片；另一方面，物理网络的失效率具有聚集性，满足二八定律：80％以上系统失效源自的节点或者链路故障，因此网络切片比单层网络更需要关注底层网络的可靠性。
现有的发明中一方面涉及核心网映射中资源分配问题，没有考虑接入网网络切片资源映射受到RRU频谱利用效率的影响；针对可靠映射主要采用冗余保护机制，该类方法虽然简单有效，但是需要额外的资源开销；另一方面网络切片虚拟化环境中，业务多样性对切片的可靠性提出了不同的要求，前期的研究未考虑到可靠性的不同要求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于可靠性的网络切片在线映射方法，能够根据网络切片的流量特征动态为其分配底层物理资源，在时间维度上对底层资源进行调度，实现网络切片在线映射。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，包括以下步骤：
S1：针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题，建立基于可靠性约束的多目标资源分配模型；
S2：将时间离散为一系列连续的时间窗，根据切片生命周期确定时间窗内不同切片请求映射优先级；
S3：在处理节点建立李雅普诺夫优化模型，确定满足切片资源需求的节点映射优先级；
S4：根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。
进一步，在步骤S1中，所述5G网络切片的动态映射的模型为：
底层物理网络为带权无向图Gs＝(Ns,Ls)，其中为物理节点集，Ci表示物理节点ni的计算能力，lij表示通信链路上具体的节点i,j的物理连接，若任意两个中级节点i和j之间的链路失效率为λij，带宽为
网络切片请求g由表示,其中为虚拟链路集,ekg表示切片g第k条虚拟链路，为虚拟节点集，表示切片g虚拟节点数，bg＝B(ekg),切片g所需的带宽容量；
一个网络切片请求虚拟链路对应着多个物理链路。
进一步，所述5G网络切片的轻量级可靠映射为：利用可靠性图描述网络可靠性与组件的关系；
利用随时间变化的函数，即常数失效率来表示系统可靠性，R(t)＝e-λt将可靠性与时延、组件失效率实现转换。
进一步，在步骤S1中，所述基于可靠性约束的多目标资源分配模型为：
Tg,Pg为切片g的时延要求和CPU需求，目标函数前半部分表示网络处理的切片总数，后半部分给定切片链路ekg时延约束Tg≤β，最可靠通信路径方法整数规划问题；如果切片g的第k个子图映射到lij则为1，否则为0；节点或者目的节点映射到ni则为1否则为0；yg∈{0,1}如果切片g被成功映射则为1，否则为0。
进一步，所述切片资源需求的节点映射优先级具体为生命周期短的优先处理。
进一步，所述时间窗内不同切片请求映射包括：
将所述的网络切片请求在物理节点建立李雅普诺夫优化模型；
确定满足该切片虚拟节点资源需求的节点映射优先级；
根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。
进一步，所述李雅普诺夫优化模型具体为：网络切片队列模型为：网络切片是一组网络功能及其资源形成的逻辑网络，每一个逻辑网络都有对应业务的数据流到达，切片g在时隙t的包到达过程定义为Zg(t),(g＝1,2,.....N)；时隙t物理节点的ni的服务速率为μi(t),(i＝1,2,....M)；对于物理节点ni数据的到达率为wg,i(t)∈[0,1]切片g映射到ni的权重因子；在时隙t的网络物理节点实际的队列向量为Q(t)＝(Q1(t),Q2(t),...,QM(t))；每个时隙随机队列网络状态独立同分布，在时隙t为
李雅普诺夫优化模型为：将R(t)的值带入，设每个切片的所有子图Kg＝1，最小化上式，即最大化其相反数，优化目标化简为：
进一步，所述确定满足该切片虚拟节点资源需求的节点映射优先级具体为：
将每个切片的虚拟网络请求作为输入，并将其映射到底层物理网络中，在每次虚拟网络请求的源、目节点，依次执行以下步骤：
底层所有物理节点i均初始化为并确定出满足虚拟节点资源需求Cn的物理节点集i∈Ns|Ci≥Cn；
对满足i∈Ns|Ci≥Cn的物理节点依次执行Yi←{Vpg-Zg(t)wg,iQi(t)}+Qi(t)μi(t)；
根据计算得到Yi策略值，得到虚拟节点的映射节点为
设置相关参数 Yg←imax。
进一步，所述寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射具体为：
Yg为ekg匹配相对应的物理节点ns与nt；
寻找所有可行通信路径Pm∈Ω(ekg)；
如果所有可行的通信路径中{bij＜bg|lij∈Pm}，则拒绝ekg,映射失败；
否则计算Pm∈Ω(ekg)的失效率为
最可靠通信路径为
映射成功后，更新生于可用的物理资源。
本发明的有益效果在于：本发明在实现切片网络映射时，综合考虑到网络的稳定性和物理链路的失效率，从而在保证网络可靠性的同时提高资源利用率。
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为可应用本发明实施例的场景例子示意图；
图2为本发明中的系统队列模型图；
图3为本发明链路映射一对多示意图；
图4为本发明中基于时间窗的网络切片动态映射过程；
图5为本发明中网络切片请求在线映射流程示意图；
图6为本发明中虚拟节点映射流程示意图；
图7为本发明中虚拟链路映射流程示意图。
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。
图1是可应用本发明实施例的场景例子的示意图。不同线型的切片表示不同的业务类型，λi,i＝1,2表示当前链路的失效率，假设λ1＞λ2的条件下，图中所示网络切片(实线箭头链接)均是在考虑到节点与链路资源限制下，选择最可靠的链路映射。但是三个切片流共用了RRU3的频谱资源，节点2的负载过重，有可能造成切片的业务在节点已经处理完成，但由于RRU频谱资源限制无法传输造成网络拥塞，网络切片时延增加，反而导致该网络切片可靠度下降，利用虚线代表实线网络切片新的映射，提高频谱利用效率，避免网络拥塞，减少了网络传输时延，网络切片可靠性也得到保证。
图2是本发明中的系统队列模型图。网络切片是一组网络功能及其资源形成的逻辑网络，每一个逻辑网络都有对应业务的数据流到达，切片g在时隙t的包到达过程定义为Zg(t),(g＝1,2,.....N)；时隙t物理节点的ni的服务速率为μi(t),(i＝1,2,....M)；对于物理节点ni数据的到达率为wg,i(t)∈[0,1]切片g映射到ni的权重因子；在时隙t的网络物理节点实际的队列向量为Q(t)＝(Q1(t),Q2(t),...,QM(t))。每个时隙随机队列网络状态独立同分布，在时隙t为
物理节点ni的队列更新方程为：Qi(t+1)＝max[Qi(t)+Ai(t)-μi(t),0]；
李雅普诺夫优化模型可以化简为：
带入R(t)之后：
图3是本发明链路映射一对多示意图每个网络切片，链路映射时，每条虚拟链路对应着一个或多个物理链路，为了准确刻画这种一对多的关系将每条虚拟链路看成是两点子图。第g个切片包括Kg条虚拟链路，每一个切片而言可以用Kg个两点有向子图表示建立数学模型，分别为第k条虚拟链路ekg的源节点、目的节点，当物理链路lij在映射过程中被虚拟链路选中否则
图4是本发明中基于时间窗的网络切片动态映射过程。将时间离散为一系列连续的时间窗。在每个时间窗内的切片请求接受处理，每个时间窗内有新的请求到达，也有请求离开。在一个特定的时间窗存储即将到达的网络切片请求，基于生命周期的优先级进行处理，周期越短的优先处理，由可靠性的相关定义可知，生命周期越短在映射过程中失效率越低，进而提高全网的可靠性。
图5是本发明中网络切片请求在线映射流程示意图，在线映射，网络切片请求的到达时间，持续时间以及资源需求都是随机的,根据网络切片的流量特征动态为其分配底层物理资源，在时间维度上对底层资源进行调度。步骤如下：
步骤501：随机生成物理拓扑结构，不同类型的切片，其中每一种类型网络切片请求的到达时间，时间间隔，生命周期，资源需求都是随机的；
步骤502：将时间离散为一系列等间隔的时间窗，对在时间窗内的网络切片请求按照生命周期从小到大排序，即为切片映射顺序；
步骤503：判断时间窗内是否有网络切片请求，若有继续执行，如果没有方法结束；
步骤504：虚拟节点映射，确定最优物理节点选择；
步骤505：若504失败，则拒绝网络切片请求，此次映射结束，开始新的切片请求映射，回到503；
步骤506：若504成功，则开始虚拟链路映射；
步骤507：若506失败，则回到503，开始新的切片请求映射；
步骤508：若506成功，此网络切片请求映射成功，更新底层物理资源。
图6是本发明中虚拟节点映射流程示意图，步骤如下：
步骤601：确定网络切片请求的的虚拟节点；
步骤602：引入二进制变量确保在同一次虚拟网络请求中，没有物理节点被映射两次，底层所有物理节点i均初始化为0；
步骤603：寻找底层是否有满足虚拟节点需求的物理节点集，如果没有，则回到601，开始新的节点映射；
步骤604：虚拟节点映射，每次迭代过程计算所有满足资源需求的物理节点的Yi，Yi←{Vpg-Zg(t)wg,iQi(t)}+Qi(t)μi(t)；
步骤605：最优的物理节点选择为映射成功后，将此节点标志位置为1，Yg←imax。
图7是本发明中虚拟链路映射流程示意图，步骤如下：
步骤701：确定网络切片请求的的虚拟链路ekg；
步骤702：Yg为ekg匹配相对应的物理节点ns与nt；
步骤703：寻找底层是否有满足虚拟链路需求的通信路径集，如果没有，则回到701，开始新的链路映射；
步骤704：虚拟链路映射，每次迭代过程计算满足资源需求的所有通信路径的失效率
步骤705：最可靠通信路径选择为链路映射成功后，更新底层物理资源，映射方法完成。
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。
Claims (9)
1.一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：针对5G网络切片的动态映射、轻量级可靠映射问题，建立基于可靠性约束的多目标资源分配模型；
S2：将时间离散为一系列连续的时间窗，根据切片生命周期确定时间窗内不同切片请求映射优先级；
S3：在处理节点建立李雅普诺夫优化模型，确定满足切片资源需求的节点映射优先级；
S4：根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。
2.根据权利要求1所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：在步骤S1中，所述5G网络切片的动态映射的模型为：
底层物理网络为带权无向图Gs＝(Ns,Ls)，其中为物理节点集，Ci表示物理节点ni的计算能力，lij表示通信链路上具体的节点i,j的物理连接，若任意两个中级节点i和j之间的链路失效率为λij，带宽为
网络切片请求g由表示,其中为虚拟链路集,ekg表示切片g第k条虚拟链路，为虚拟节点集，表示切片g虚拟节点数，bg＝B(ekg),切片g所需的带宽容量；
一个网络切片请求虚拟链路对应着多个物理链路。
3.根据权利要求1所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述5G网络切片的轻量级可靠映射为：利用可靠性图描述网络可靠性与组件的关系；
利用随时间变化的函数，即常数失效率来表示系统可靠性，R(t)＝e-λt将可靠性与时延、组件失效率实现转换。
4.根据权利要求1所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：在步骤S1中，所述基于可靠性约束的多目标资源分配模型为：
Tg,Pg为切片g的时延要求和CPU需求，目标函数前半部分表示网络处理的切片总数，后半部分给定切片链路ekg时延约束Tg≤β，最可靠通信路径方法整数规划问题；如果切片g的第k个子图映射到lij则为1，否则为0；节点或者目的节点映射到ni则为1否则为0；yg∈{0,1}如果切片g被成功映射则为1，否则为0。
5.根据权利要求1所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述切片资源需求的节点映射优先级具体为生命周期短的优先处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述时间窗内不同切片请求映射包括：
将所述的网络切片请求在物理节点建立李雅普诺夫优化模型；
确定满足该切片虚拟节点资源需求的节点映射优先级；
根据底层链路可靠性，寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射。
7.根据权利要求6所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述李雅普诺夫优化模型具体为：网络切片队列模型为：网络切片是一组网络功能及其资源形成的逻辑网络，每一个逻辑网络都有对应业务的数据流到达，切片g在时隙t的包到达过程定义为Zg(t),(g＝1,2,.....N)；时隙t物理节点的ni的服务速率为μi(t),(i＝1,2,....M)；对于物理节点ni数据的到达率为wg,i(t)∈[0,1]切片g映射到ni的权重因子；在时隙t的网络物理节点实际的队列向量为Q(t)＝(Q1(t),Q2(t),...,QM(t))；每个时隙随机队列网络状态独立同分布，在时隙t为
李雅普诺夫优化模型为：将R(t)的值带入，设每个切片的所有子图Kg＝1，最小化上式，即最大化其相反数，优化目标化简为：
8.根据权利要求7所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述确定满足该切片虚拟节点资源需求的节点映射优先级具体为：
将每个切片的虚拟网络请求作为输入，并将其映射到底层物理网络中，在每次虚拟网络请求的源、目节点，依次执行以下步骤：
底层所有物理节点i均初始化为并确定出满足虚拟节点资源需求Cn的物理节点集i∈Ns|Ci≥Cn；
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根据计算得到Yi策略值，得到虚拟节点的映射节点为
设置相关参数
9.根据权利要求8所述的一种基于可靠性的5G网络切片在线映射方法，其特征在于：所述寻找满足切片链路资源约束下的最可靠通信链路映射具体为：
Yg为ekg匹配相对应的物理节点ns与nt；
寻找所有可行通信路径Pm∈Ω(ekg)；
如果所有可行的通信路径中{bij＜bg|lij∈Pm}，则拒绝ekg,映射失败；
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最可靠通信路径为
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