CN109062668B - 一种基于5g接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，属于移动通信技术领域。该方法针对5G接入网络中VNF对资源需求的动态变化，建立虚拟网络功能迁移模型、迁移开销模型和网络能耗模型；将网络中的物理机的资源使用情况划分为低载区、轻载区、正常区、高载区及过载区共五个分区，并建立多优先级的虚拟网络功能迁移请求队列调度模型；基于多优先级的VNF迁移请求队列调度模型，在联合考虑虚拟网络功能迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对虚拟网络功能进行迁移。本发明所述的迁移方法，可以在基于多优先级的虚拟网络功能迁移过程中，实现虚拟网络功能迁移开销与网络能耗的联合优化。

Description

一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法。

背景技术

随着软件定义网络和网络功能化技术的提出，通过服务功能链(ServiceFunction Chain，SFC)实现的不同虚拟网络可以根据虚拟运营商的需求进行灵活的编排。SFC由不同类型的虚拟网络功能(Virtual Network Function，VNF)构成，目前VNF通常是由运行在不同物理机上的虚拟机实现，因此VNF的部署、迁移等问题与虚拟机所面临的问题相类似。然而由于每个VNF实例具有特定的类型，而虚拟机一般不存在类型的约束条件；其次，由VNF组成的SFC存在端到端性能约束，导致VNF的部署及迁移问题较虚拟机相比更为复杂。

当物理机资源利用率过高时，由于过高的物理资源利用率会导致物理机性能下降，此时可以将VNF迁移至其他物理节点从而保证该物理机性能，提高网络稳定性，而当物理机资源利用率较低时，可以将该物理机中运行的VNF迁移至其他物理机，并关闭该物理机，从而减小整个网络的能耗。基于上述分析，可以看出，VNF的实时迁移可以有效实现网络的负载均衡，降低物理机运行能耗，提高物理机利用率，同时根据业务流量的变化动态地分配网络资源，实现网络应用的弹性部署。

对现有技术研究，发现其存在如下缺点：现有的迁移方法没有对迁移过程中的迁移开销与网络能耗进行联合优化，然而在现实网络中，迁移开销与网络能耗是网络中十分重要且互相冲突的两个性能指标，同时现有迁移方法没有考虑VNF迁移的优先顺序，错误的迁移顺序极有可能影响网络稳定性，因此基于考虑VNF迁移顺序的实现迁移开销与网络能耗联合优化的VNF迁移方法是十分值得研究的内容。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种多优先级的VNF迁移开销与网络能耗联合优化方法，该方法能够在考虑VNF迁移顺序的前提下，实现VNF迁移顺序的迁移开销与网络能耗的联合优化。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，具体包括以下步骤：

S1：针对5G接入网络中VNF对资源需求的动态变化，建立VNF迁移模型、迁移开销模型和网络能耗模型；

S2：根据物理机的CPU利用率和内存利用率，将网络中的物理机的资源使用情况划分为低载区、轻载区、正常区、高载区及过载区共五个分区，并建立多优先级的VNF迁移请求队列调度模型；

S3：基于多优先级的VNF迁移请求队列调度模型，在联合考虑VNF迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对VNF进行迁移。

进一步，步骤S1中，所述的VNF迁移模型具体为：

将底层基础设施网络表示为一个全连接无向图，记G＝(N，E)，其中N＝N_sleep∪N_run表示物理机集合，由睡眠状态物理机集合N_sleep与运行状态物理机集合N_run构成；E表示物理机节点间的链路集；不同虚拟网络功能种类的集合为M＝{k_m|m＝1，2，...，|M|}，而由不同种类虚拟网络功能组成的不同服务功能链集合为F，则任意一种服务功能链f∈F的虚拟网络功能构成表示为

其中L表示该服务功能链的长度；β_fmn为布尔变量，当服务功能链f需要虚拟网络功能k_m，且其部署在物理机n时，物理机n处于运行状态，此时β_fmn＝1，否则物理机n处于休眠状态，此时β_fmn＝0；同时定义P^b＝(β(b)_fmn)为|F|个|M|·|N|矩阵，表示迁移发生之前虚拟网络功能的部署情况，P^a＝(β(a)_fmn)同样为|F|个|M|·|N|矩阵，表示迁移发生之后虚拟网络功能的部署情况；

另外分别定义s(b)_n与s(a)_n表示VNF迁移前后的物理机n的工作状态，具体表示为：

所述的迁移开销模型具体为：

虚拟网络功能迁移过程中，极有可能发生宕机，从而造成一定的数据丢失，定义服务功能链f中虚拟网络功能

的迁移开销

与其所服务的业务流的处理速率

成正比，即

其中A为非零常数；

由此可得网络中虚拟网络功能迁移的总开销为：

其中，

表示服务功能链f中的虚拟网络功能

是否发生迁移，当虚拟网络功能

发生迁移时

否则

所述的网络能耗模型具体为：

物理机能耗分为物理机运行状态时能耗与物理机休眠状态时能耗，当虚拟网络功能部署在物理机n时，物理机处于运行状态，需要消耗CPU与内存资源，定义物理机n的内存资源利用率

与CPU资源利用率

分别为：

其中C_n为物理机n中的CPU资源总量，M_n为物理机n中的内存资源总量，r_cpu表示物理机中每单位业务流处理速率所占用的CPU资源，r_mem表示物理机中每单位业务流处理速率所占用的内存资源；

定义物理机n运行能耗为：

其中T指网络运营时间，

为物理机n运行功耗，由物理机运行时基础功耗及CPU功耗构成，表示为：

其中

为物理机n运行时基础功耗，

为物理机n中CPU资源全部占用时所产生的功耗；

当没有虚拟网络功能部署在物理机n上时，物理机处于休眠状态，但仍然会存在少量能耗

其中

为物理机n的休眠时功耗；因此网络总能耗表示为：

其中，s_n表示物理机n的工作状态，具体表示为：

进一步，步骤S2中，所述多优先级的VNF迁移请求队列调度模型具体为：针对来自低载区、轻载区、高载区及过载区这四类分区的虚拟网络功能迁移请求，设置四种优先级分别为：Q₁、Q₂、Q₃、Q₄，并设定它们的优先关系为：Q₄＞Q₃＞Q₁＞Q₂，即优先迁移高负载的物理机中的虚拟网络功能，保证网络稳定性及物理机的处理性能，其次，对物理资源利用较低的物理机中的虚拟网络功能进行迁移，并使该物理机处于休眠状态，从而降低整个网络能耗；

进一步，所述基于多优先级的虚拟网络功能迁移请求队列调度模型，在联合考虑虚拟网络功能迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对虚拟网络功能进行迁移，具体采用如下两种目标函数：

C^mig和

E^sum。

进一步，所述目标函数为相互冲突的两个优化目标，如果要尽可能的减小网络能耗，必然需要关闭更多的物理机，从而需要迁移较多虚拟网络功能，产生大量迁移开销。因此需要对两个互相冲突的优化目标归一化，并进行折中，实现联合优化，表示为：

其中，E^max为网络最大能耗，即网络中所有物理机均处于运行状态且资源全占用时的能耗，c^max为虚拟网络功能最大迁移开销，即当网络中部署的所有虚拟网络功能均发生迁移时产生的迁移开销；α为加权因子，能够调整实际虚拟网络功能迁移开销与实际网络能耗的权重，0≤α≤1；

上述问题可分解为如下|N|个归一化的VNF迁移开销与网络能耗加权和最小化子问题：

由于正常区物理机上VNF不需要进行迁移，因此不需要对正常区物理机维持子问题进行求解，同时低载区物理机整合子问题和轻载区物理机整合子问题可以合并为低负载物理机整合子问题，而高载区物理机消除子问题及过载区物理机消除子问题可以根据迁移目的主机在迁移发生前是否处于休眠状态，转化为当迁移目的主机在迁移发生前处于运行状态时的高负载物理机消除子问题以及当迁移目的主机在迁移发生前处于休眠状态时的高负载物理机消除子问题，即归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题、归一化的VNF迁移开销最小化子问题和归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化问题。

进一步，所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题的目标函数表述为：

其中，

表示对低负载物理机n进行整合后的网络能耗最大下降量，

表示对低负载物理机n进行整合后的网络能耗下降量，表示为：

为整合低负载物理机n时，其上需迁移的VNF的迁移最大总开销，

为整合低负载物理机n时，其上需迁移的VNF的迁移的实际总开销；

所述归一化的VNF迁移开销最小化子问题的目标函数表述为：

其中，

为待迁移VNF发生迁移的最大迁移开销，

为迁移该VNF

产生的迁移开销；

所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化问题的目标函数表述为：

其中，

表示当VNF

迁移完成后目的物理机n的能耗最大增长量，

表示当VNF

迁移完成后目的物理机n的能耗增长量，表示为：

进一步，所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题根据所确定优先级顺序采用低负载物理机整合方法解决；

所述归一化的VNF迁移开销最小化子问题及归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化子问题根据所确定的优先级顺序采用高负载物理机消除方法解决。

进一步，所述低负载物理机整合方法包括判断低负载物理机是否满足整合条件及为待迁移的虚拟网络功能选择目的物理机；

所述高负载物理机消除方法包括选择高负载物理机上待迁移的虚拟网络功能集合及为待迁移的虚拟网络功能选择目的物理机。

本发明的有益效果在于：本发明提出的基于多优先级的VNF迁移请求队列调度模型，在联合考虑VNF迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对VNF进行迁移，在移动通信系统中有很高的应用价值。

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为本发明所述的基于网络功能虚拟化技术下的5G接入网系统架构示意图；

图2为物理机资源使用情况分区指标；

图3为多优先级的VNF迁移请求队列调度示意图。

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为本发明所述的基于网络功能虚拟化技术下的5G接入网系统架构示意图。参见图1，整个架构分为三层，即用户层、虚拟运营商层和基础设施提供上层，其中用户提出业务请求，虚拟运营商以部署与用户业务相对应的SFC的形式，为用户提供服务，而基础设施提供商则通过NFV-MANO的控制根据SFC部署请求实现不同VNF的编排及部署从而构成不同的虚拟化室内基带处理单元(Virtual Building Baseband Unit，VBBU)，并接入合适的虚拟化远端射频单元(Virtual Remote Radio Unit，VRRU)，从而满足不同的用户业务请求。该网络架构可实现5G接入网络资源的统一调度及管理，极大提高了网络资源利用率。不同SFC由不同种类的通过软件定义协议栈形式构建的VNF构成，如图1中SFC需要无线资源控制层(Radio Resource Control，RRC)、分组数据汇聚协议层(Packet Data ConvergenceProtocol，PDCP)、无限链路控制层(Radio Link Control，RLC)、媒体接入层(Media AccessLayer，MAC)、物理层(Physical Layer，PHY)。SFC中的VNF需要占用物理机中的CPU及内存资源，进而对业务流进行相应处理，而当VNF所需的物理资源发生动态变化时，极有可能出现网络中物理机资源利用率过低或资源使用过载的情况，因此需要提出一种有效的VNF迁移算法保证网络中物理机的正常运行。

参见图2，图2为物理机资源使用情况分区指标。当物理机中负载较低时，基础设施提供商可以将该物理机上的VNF迁移至其他物理机，并将该物理设置为休眠状态，从而降低网络能耗，而当物理机负载较高时，会影响物理机的处理性能，且若物理机长时间处于负载较高状态，极有可能导致物理机不可逆的损坏，产生不可估量的损失因此，为了降低网络能耗，避免物理机持续高负载，提高网络稳定性，实现VNF的有序迁移，本方法提出多优先级的VNF迁移请求队列调度模型。

首先，将物理机的资源使用情况划分根据图2中指标划分为5类分区。

1)低载区：当物理机n的物理资源利用率满足

时，该物理机处与低载状态，此时物理机资源利用率较低，可以将该物理机中VNF迁移至其它物理机，并将该物理机设为休眠状态，从而节约整个网络能耗。

2)轻载区：当物理机n的物理资源利用率满足

或者

时，该物理机处于轻载状态，此时物理机资源利用率相对较低，同样可以将该物理机中VNF迁移至其它物理机，进而节约网络能耗。

3)正常区：当物理机n的物理资源利用率满足

时，该物理机处于正常运行状态，无需将对其中运行的VNF进行迁移操作。

4)高载区：当物理机n的物理资源利用率满足

或者

或者

或者

时，该物理机处于高载状态，需要将该物理机中的VNF迁移至其它物理机，进而降低该物理机负载，保证该物理机的处理性能。

5)过载区：当物理机n的物理资源利用率满足

时，该物理机处于过载状态，此时必须将物理机中VNF迁移至其它物理机，避免该物理机持续过载，从而保证其处理性能。

参见图3，图3为多优先级的VNF迁移请求队列调度示意图。本方法所述待迁移队列模型中的VNF均来自上述除正常区之外的低载区、轻载区、高载区及过载区。为保证VNF迁移的有序性，防止网络崩溃情况的发生，如图3所示，本发明针对来自上述四类分区的VNF迁移请求，在NFV-MANO中设置四种优先级分别为Q₁、Q₂、Q₃、Q₄，并设定它们的优先关系为：Q₄＞Q₃＞Q₁＞Q₂，即优先迁移高负载的物理机中的VNF，保证网络稳定性及物理机的处理性能，其次，对物理资源利用较低的物理机中的VNF进行迁移，并使该物理机处于休眠状态，从而降低整个网络能耗。

因此采用多优先级队列调度模型，可以有效解决当来自四类分区的所有待迁移VNF处于同一队列时，若来自过载区的待迁移VNF处于队列末尾时，必须等待之前所有VNF迁移完成后才能进行迁移的情况，从而避免物理机长时间处于过载状态，影响物理机性能，进而导致网络稳定性下降。

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 (6)

1.一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

S1：针对5G接入网络中虚拟网络功能(Virtual Network Function，VNF)对资源需求的动态变化，建立VNF迁移模型、迁移开销模型和网络能耗模型；

S2：根据物理机的CPU利用率和内存利用率，将网络中的物理机的资源使用情况划分为低载区、轻载区、正常区、高载区及过载区共五个分区，并建立多优先级的VNF迁移请求队列调度模型；

S3：基于多优先级的VNF迁移请求队列调度模型，在联合考虑VNF迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对VNF进行迁移；

所述基于多优先级的VNF迁移请求队列调度模型，在联合考虑虚拟网络功能迁移开销最小化及网络能耗最小化的前提下，对虚拟网络功能进行迁移，具体采用如下两种目标函数：

和

其中，C^mig为虚拟网络功能迁移的总开销，E^sum为网络总能耗，β(a)_imn为迁移发送发生之后的布尔变量；

所述目标函数为相互冲突的两个优化目标，对两个互相冲突的优化目标归一化，并进行折中，表示为：

其中，E^max为网络最大能耗，即网络中所有物理机均处于运行状态且资源全占用时的能耗，C^max为虚拟网络功能最大迁移开销，即当网络中部署的所有虚拟网络功能均发生迁移时产生的迁移开销；α为加权因子，能够调整实际虚拟网络功能迁移开销与实际网络能耗的权重，0≤α≤1；

将上述问题进一步分解为归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题、归一化的VNF迁移开销最小化子问题和归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化问题。

2.根据权利要求1所述的一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于，步骤S1中，所述的VNF迁移模型具体为：

将底层基础设施网络表示为一个全连接无向图，记G＝(N,E)，其中N＝N_sleep∪N_run表示物理机集合，由睡眠状态物理机集合N_sleep与运行状态物理机集合N_run构成；E表示物理机节点间的链路集；不同虚拟网络功能种类的集合为M＝{k_m|m＝1,2,...,|M|}，而由不同种类虚拟网络功能组成的不同服务功能链集合为F，则任意一种服务功能链f∈F的虚拟网络功能构成表示为

其中L表示该服务功能链的长度；β_fmn为布尔变量，当服务功能链f需要虚拟网络功能k_m，且其部署在物理机n时，物理机n处于运行状态，此时β_fmn＝1，否则物理机n处于休眠状态，此时β_fmn＝0；同时定义P^b＝(β(b)_fmn)为|F|个|M|·|N|矩阵，表示迁移发生之前虚拟网络功能的部署情况，P^a＝(β(a)_fmn)同样为|F|个|M|·|N|矩阵，表示迁移发生之后虚拟网络功能的部署情况；

所述的迁移开销模型具体为：

定义服务功能链f中虚拟网络功能

的迁移开销

与其所服务的业务流的处理速率

成正比，即

其中A为非零常数；

由此可得网络中虚拟网络功能迁移的总开销为：

其中，

表示服务功能链f中的虚拟网络功能

是否发生迁移，当虚拟网络功能

发生迁移时

否则

所述的网络能耗模型具体为：

物理机能耗分为物理机运行状态时能耗与物理机休眠状态时能耗，当虚拟网络功能部署在物理机n时，物理机处于运行状态，需要消耗CPU与内存资源，定义物理机n的内存资源利用率

与CPU资源利用率

分别为：

其中C_n为物理机n中的CPU资源总量，M_n为物理机n中的内存资源总量，r_cpu表示物理机中每单位业务流处理速率所占用的CPU资源，r_mem表示物理机中每单位业务流处理速率所占用的内存资源；

定义物理机n运行能耗为：

其中T指网络运营时间，

为物理机n运行功耗，由物理机运行时基础功耗及CPU功耗构成，表示为：

其中

为物理机n运行时基础功耗，

为物理机n中CPU资源全部占用时所产生的功耗；

当没有虚拟网络功能部署在物理机n上时，物理机处于休眠状态，但仍然会存在少量能耗

其中

为物理机n的休眠时功耗；因此网络总能耗表示为：

其中，s_n表示物理机n的工作状态，具体表示为：

3.根据权利要求2所述的一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于，步骤S2中，所述多优先级的VNF迁移请求队列调度模型具体为：针对来自低载区、轻载区、高载区及过载区这四类分区的虚拟网络功能迁移请求，设置四种优先级分别为：Q₁、Q₂、Q₃、Q₄，并设定它们的优先关系为：Q₄＞Q₃＞Q₁＞Q₂，即优先迁移高负载的物理机中的虚拟网络功能，保证网络稳定性及物理机的处理性能，其次，对物理资源利用较低的物理机中的虚拟网络功能进行迁移，并使该物理机处于休眠状态，从而降低整个网络能耗。

4.根据权利要求1所述的一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于：所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题的目标函数表述为：

其中，

表示对低负载物理机n进行整合后的网络能耗最大下降量，

表示对低负载物理机n进行整合后的网络能耗下降量，表示为：

为整合低负载物理机n时，其上需迁移的VNF的迁移最大总开销，

为整合低负载物理机n时，其上需迁移的VNF的迁移的实际总开销；

所述归一化的VNF迁移开销最小化子问题的目标函数表述为：

其中，

为待迁移VNF发生迁移的最大迁移开销，

为迁移该

产生的迁移开销；

所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化问题的目标函数表述为：

其中，

表示当

迁移完成后目的物理机n的能耗最大增长量，

表示当

迁移完成后目的物理机n的能耗增长量，表示为：

5.根据权利要求1所述的一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于：

所述归一化的VNF迁移开销与网络能耗下降量加权和最小化子问题根据所确定优先级顺序采用低负载物理机整合方法解决；

所述归一化的VNF迁移开销最小化子问题及归一化的VNF迁移开销与网络能耗增长量加权和最小化子问题根据所确定的优先级顺序采用高负载物理机消除方法解决。

6.根据权利要求5所述的一种基于5G接入网络的多优先级的虚拟网络功能迁移方法，其特征在于：

所述低负载物理机整合方法包括判断低负载物理机是否满足整合条件及为待迁移的虚拟网络功能选择目的物理机；

所述高负载物理机消除方法包括选择高负载物理机上待迁移的虚拟网络功能集合及为待迁移的虚拟网络功能选择目的物理机。

Images