CN109067581A - 基于层次分析法的计算网络选择方法及平台 - Google Patents

基于层次分析法的计算网络选择方法及平台 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台，该方法包括：构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。本发明能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。

Description

基于层次分析法的计算网络选择方法及平台
技术领域
本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台。
背景技术
容器和虚拟机均摆脱了对物理硬件的需求，使得用户可以更为高效地使用计算资源。虚拟机依赖于hypervisor(虚拟机管理器)，当hypervisor被安装完成，hypervisor即可从系统可用计算资源当中分配虚拟机实例，每台虚拟机都能够获得唯一的操作系统和应用程序。对于容器来说，当容器层安装完成后即可从系统可用计算资源中分配容器实例，每个容器化应用都共享相同的操作系统。相较虚拟机而言，容器具有更为出色的轻量化特征。
基于虚拟机和容器的不同特性，虚拟机网络和容器网络可作为互补计算网络在同一个数据中心中共存。综上，在同一个数据中心中，如何根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择最佳计算网络成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台，能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于层次分析法的计算网络选择方法，包括：
构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；
根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；
根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
可选地，所述根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络包括：
生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量；
生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量；
根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重；
判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为容器网络。
可选地，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：
通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵，x1表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。
可选地，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：
通过公式和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重。
为实现上述目的，本发明还提供了一种基于层次分析法的计算网络选择平台，包括：
构建模块，用于构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；
第一生成模块，用于根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；
第二生成模块，用于根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
可选地，所述第二生成模块包括：
生成子模块，用于生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量，生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量，根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为容器网络；
判断子模块，用于判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重。
可选地，所述第一生成模块具体用于通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵， x1表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。
可选地，所述第一生成模块具体用于通过公式 和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的基于层次分析法的计算网络选择方法，首先构建计算网络选择模型，计算网络选择模型的目标层为最佳计算网络方案，准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素，再根据该计算网络选择模型生成最佳计算网络。该方法能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种基于层次分析法的计算网络选择方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的一种基于层次分析法的计算网络选择方法的流程示意图；
图3为本发明实施例二提供的一种计算网络选择模型的层次结构示意图；
图4为本发明实施例三提供的一种基于层次分析法的计算网络选择平台的结构示意图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例一提供的一种基于层次分析法的计算网络选择方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素。
步骤102、根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个。
步骤103、根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
本实施例提供的基于层次分析法的计算网络选择方法，首先构建计算网络选择模型，计算网络选择模型的目标层为最佳计算网络方案，准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素，再根据该计算网络选择模型生成最佳计算网络。本实施例的该方法能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。
图2为本发明实施例二提供的一种基于层次分析法的计算网络选择方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括以下步骤：
步骤201、构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素。
优选地，本实施例中的各步骤由基于层次分析法的计算网络选择平台执行。
层次分析法(AHP，Analytic Hierarchy Process)为一种包括多方案或多目标的、定性与定量相结合的典型决策分析方法。图3为本发明实施例二提供的一种计算网络选择模型的层次结构示意图，如图3所示，本实施例中的计算网络选择模型基于层次分析法构建，目标层仅包括最佳计算网络方案一个因素。
本实施例中用T表示隔离性，Z表示基础设施可变性，G表示镜像大小，V表示虚拟机网络，C表示容器网络。隔离性、基础设施可变性和镜像大小均为数据流的流量特性参数。
步骤202、根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个。
具体地，步骤202包括以下步骤：
步骤202a、根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵。
准则层判断矩阵用于表示准则层各元素对目标层的权重排序。本实施例中的准则层判断矩阵的数量为一个。
具体地，通过公式生成准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵， x1表示准则层中第1个元素隔离性T对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性Z对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小G对目标层的影响权重。x1、x2和x3为预设的数值，其可根据实际应用场景进行预设。
本实施例中，x1表示准则层中第1个元素隔离性T对最佳计算网络方案的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性Z对最佳计算网络方案的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小G对最佳计算网络方案的影响权重。
步骤202b、根据所述计算网络选择模型生成方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个。
方案层判断矩阵用于表示方案层各元素对准则层各元素的权重排序。本实施例中的方案层判断矩阵的数量为三个。
具体地，通过公式和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性T对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性Z对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小G对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络V对准则层中第1个元素隔离性T的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络C对准则层中第1个元素隔离性T的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络V对准则层中第2个元素基础设施可变性Z的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络C对准则层中第2个元素基础设施可变性Z的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络V对准则层中第3个元素镜像大小G的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络C对准则层中第3个元素镜像大小G的影响权重。进一步地， 其中，T0、Z0和G0均为根据实际的计算网络情况获取的与隔离性、基础设施可变性和镜像大小分别对应的数值。优选地，x1,T为TV，x1,Z为ZV，x1,G为GV，x2,T为TC，x2,Z为ZC，x2,G为GC，TV、ZV、GV、TC、ZC和GC均为预设的数值，其可根据实际应用场景进行预设。
步骤203、根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
具体地，步骤203包括以下步骤：
步骤203a、生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量。
如：生成的准则层判断矩阵Ao的最大特征值对应的第一特征向量为：WO＝[wo1,wo2,wo3]T，WO为1×3的矩阵。
步骤203b、生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量。
如生成的多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量包括：
与AT的最大特征值对应的第二特征向量为：wc1＝[wt1,wt2]T，与AZ的最大特征值对应的第二特征向量为：wc2＝[wz1,wz2]T，与AG的最大特征值对应的第二特征向量为：wc3＝[wg1,wg2]T。wc1、wc2和wc3均为1×2的矩阵。
步骤203c、根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重。
根据wc1、wc2和wc3生成矩阵WC，WC为3×2的矩阵。生成方案层对最佳计算网络方案的影响权重向量为K，K为矩阵WO和矩阵WC的乘积，K为2×1的矩阵。
具体地，K＝WCWO＝[WV,WC]，K包括WV和WC两个元素，WV表示虚拟机网络对最佳计算网络方案的影响权重，WC表示容器网络对最佳计算网络方案的影响权重。
步骤203d、判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重，若是，执行步骤203e；若否，执行步骤203f。
步骤203e、生成的最佳计算网络为虚拟机网络。
步骤203f、生成的最佳计算网络为容器网络。
具体地，判断虚拟机网络对最佳计算网络方案的影响权重WV是否大于容器网络对最佳计算网络方案的影响权重WC。若虚拟机网络对最佳计算网络方案的影响权重WV大于容器网络对最佳计算网络方案的影响权重WC，表示基于当前网络中数据流的流量特性，虚拟机网络更适宜作为计算网络；否则，表示容器网络更适宜作为计算网络。
本实施例提供的基于层次分析法的计算网络选择方法，首先构建计算网络选择模型，计算网络选择模型的目标层为最佳计算网络方案，准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素，再根据该计算网络选择模型生成最佳计算网络。本实施例的该方法量化了数据流选择过程中隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个流量特征参数，根据流量特征参数从虚拟机网络和容器网络中智能化地选择出最佳计算网络，能够有效提升用户体验。
图4为本发明实施例三提供的一种基于层次分析法的计算网络选择平台的结构示意图，如图4所示，该平台包括构建模块11、第一生成模块12和第二生成模块13。
构建模块11用于构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素。
第一生成模块12用于根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个。
第二生成模块13用于根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
进一步地，所述第二生成模块13包括生成子模块131和判断子模块132。
生成子模块131用于生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量，生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量，根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为容器网络。判断子模块132用于判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重。
进一步地，所述第一生成模块12具体用于通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵， x1表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。
可选地，所述第一生成模块12具体用于通过公式 和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重。
本实施例三提供的基于层次分析法的计算网络选择平台用于实现实施例一或实施例二提供的基于层次分析法的计算网络选择方法。
本实施例提供的基于层次分析法的计算网络选择平台，构建模块构建计算网络选择模型，计算网络选择模型的目标层为最佳计算网络方案，准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素，第一生成模块和第二生成模块根据该计算网络选择模型生成最佳计算网络。本实施例的该平台能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于层次分析法的计算网络选择方法，其特征在于，包括：
构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；
根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；
根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
2.根据权利要求1所述的基于层次分析法的计算网络选择方法，其特征在于，所述根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络包括：
生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量；
生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量；
根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重；
判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为容器网络。
3.根据权利要求1所述的基于层次分析法的计算网络选择方法，其特征在于，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：
通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵，x1表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。
4.根据权利要求1所述的基于层次分析法的计算网络选择方法，其特征在于，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：
通过公式和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重。
5.一种基于层次分析法的计算网络选择平台，其特征在于，包括：
构建模块，用于构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；
第一生成模块，用于根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；
第二生成模块，用于根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。
6.根据权利要求5所述的基于层次分析法的计算网络选择平台，其特征在于，所述第二生成模块包括：
生成子模块，用于生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量，生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量，根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，当判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重时，生成的最佳计算网络为容器网络；
判断子模块，用于判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重。
7.根据权利要求5所述的基于层次分析法的计算网络选择平台，其特征在于，
所述第一生成模块具体用于通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，Ao表示准则层判断矩阵， x1表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x2表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x3表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。
8.根据权利要求5所述的基于层次分析法的计算网络选择平台，其特征在于，
所述第一生成模块具体用于通过公式 和生成所述方案层判断矩阵，其中，AT表示与准则层中第1个元素隔离性对应的方案层判断矩阵，AZ表示与准则层中第2个元素基础设施可变性对应的方案层判断矩阵，AG表示与准则层中第3个元素镜像大小对应的方案层判断矩阵， y1,T表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y2,T表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第1个元素隔离性的影响权重，y1,Z表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y2,Z表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第2个元素基础设施可变性的影响权重，y1,G表示方案层中第1个元素虚拟机网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重，y2,G表示方案层中第2个元素容器网络对准则层中第3个元素镜像大小的影响权重。
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