CN110191382B - 一种基于路径排序的虚链路优先映射方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，涉及通信技术领域。首先构建物理网络拓扑G，并复制辅助图G_copy；计算当前业务对应的链路请求带宽每条虚拟链路的权值并逆序排列得到新集合VLs_sorted，按照逆序依次从中取出某条虚拟链路VL，分别设定两端虚拟节点的映射节点候选集合vnode1_cand和vnode2_cand，从中分别各选出一个节点生成至少一条最短候选路径，依次进行评分，并逆序排列得到候选路径集合path_cand_xgb，从中依次选择候选路径在G_copy上链路映射。最后检查该路径上各虚拟节点映射的物理节点上，空闲的计算资源满足虚节点请求的计算资源量，在G中设置节点资源占用和链路资源占用，该虚链路VL映射成功。本发明优化资源分配，提高虚链路映射的稳定性，降低了传输过程的阻塞率。

Description

一种基于路径排序的虚链路优先映射方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，具体是一种基于路径排序的虚链路优先映射方法。
背景技术
面对大数据和云计算等新型业务的快速发展，互联网业务的爆炸式增长以及用户需求的多样化，网络资源变得尤为紧张。为缓解网络资源紧张的压力，研究工作者提出网络虚拟化技术，通过虚拟网络资源映射算法，使得逻辑隔离的多个虚拟网络共享底层物理网络数据资源，实现网络资源的弹性管理。
目前，已经有大量的文献对虚拟链路映射问题进行了研究，主要是基于不同目标对网络虚拟资源的分配问题。结合不同的分配目标，相应的出现了基于最短路径的虚链路优先映射算法VLMF、基于资源加权的虚链路优先映射算法RR-VLMF等。
现阶段虚链路优先映射的算法是将虚链路的带宽进行排序，将大带宽的虚链路优先映射，逐渐拓展到整个业务的映射。但是如果虚链路映射的物理链路两端没有充分的节点资源，该链路仍旧映射失败。
基于路径排序的算法，以虚拟光网络业务的虚链路与虚节点的请求的加权值作为排序原则，使得映射的顺序更为科学。但是在计算权值的过程中，用到了将不同量纲的资源作为了权重直接加权，合理性难以解释，也难以在实际网络中部署。
考虑到虚链路的请求和实际路径的情况，与路由频谱分配算法(RSA)是否成功是非常相关的。针对这样的数据特点，结合机器学习(ML)算法的分类模型可以进一步提高映射的成功率。
发明内容
本发明针对虚拟网络业务的资源分配问题，为了减少链路映射成本和提高映射的成功率，提出了一种基于路径排序的虚链路优先映射方法。该方法同时结合了虚节点和虚链路资源请求，使映射过程更加合理、全面。同时机器学习ML分类算法可以容忍一定的数据缺失，适应各种形式的数据类型，提高了虚拟链路优先映射方法的精度和高效性，降低了网络业务传输过程的阻塞率。
具体步骤如下：
步骤一、构建物理网络拓扑G，并复制一份作为辅助图G_copy，当前到达的某虚拟光网络VON业务准备映射到网络拓扑G上；
物理网络拓扑G(V,E,Av,Ae)为加权无向图，其中V＝(v1,v2,....vn)表示拓扑中的n个节点组成的集合，
Figure BDA0002110245000000021
表示每个节点上的计算资源组成的集合。E＝(e1,e2,....em)表示拓扑中的m条链路组成的集合，
Figure BDA0002110245000000022
表示每条链路上的带宽资源组成的集合。
每条路径由网络拓扑中多个相邻的链路和节点组成。
步骤二、根据当前业务对应的链路请求带宽大小，计算该业务中每条虚拟链路对应的权值；
针对两个端点分别为i和j的虚拟链路VL(i,j)，该虚拟链路的权值
Figure BDA0002110245000000023
计算公式如下：
Figure BDA0002110245000000024
comVNo(i)为虚拟节点i请求的计算资源，
Figure BDA0002110245000000025
为虚拟链路VL(i,j)请求的带宽资源。VNos是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟节点构成的集合，VLs是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟链路的集合。
步骤三、根据权值大小将所有的虚拟链路逆序排列，得到新的虚拟链路集合VLs_sorted。
步骤四、从集合VLs_sorted中逐个取出某条虚拟链路VL，根据当前虚拟链路VL的两端虚拟节点vnode1和vnode2是否映射到物理节点上，分别设定两个虚拟节点的映射节点候选集合vnode1_cand和vnode2_cand；
虚拟链路VL初始选择权值最大的那条。
如果两端虚拟节点vnode1和vnode2都没有映射到物理节点：虚拟节点vnode1的映射节点候选集合vnode1_cand记作[vnode1所有的候选节点]；同理，虚拟节点vnode2的映射节点候选集合vnode2_cand记作[vnode2所有的候选节点]；
如果两端虚拟节点有且只有vnode1或者vnode2中的某一个节点没有映射，则将没有映射的该虚拟节点的候选集合记作[已经映射的物理节点]。
如果vnode1映射到了物理节点phy_node1，且vnode2映射到了物理节点phy_node2，则vnode1的候选集合vnode1_cand记作[phy_node1]，vnode2的候选集合vnode2_cand记作[phy_node2]。
步骤五、针对当前虚拟链路VL，从两端的映射节点候选集合中分别依次各选出一个节点，利用最短路径的候选路径生成方法，生成两个端点之间的至少一条最短候选路径，组成集合path_cand；
针对两端虚拟节点vnode1和vnode2的映射节点候选集合中均有多个节点时，从vnode1_cand依次选择各节点，对集合vnode2_cand中每个节点分别进行组合，每个组合对应一个集合path_cand；
步骤六、将候选路径集合path_cand中的各条路径依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分；
评分结果为0～1之间的数字，路径的评分越大，虚拟链路映射在该路径上的优先级越高。
针对两端虚拟节点vnode1和vnode2的映射节点候选集合中均有多个节点时，得到若干个集合path_cand；将这两个端点之间的若干集合path_cand依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分；
步骤七、按照分数大小逆序排列得到新的候选路径集合path_cand_xgb，并在辅助图G_copy上依次检查是否有满足该虚链路VL带宽请求的路径，当存在满足的路径，进行链路映射；否则，映射失败，算法结束。
依次选取逆序排列后的各路径，当某路径中的各链路上的带宽资源均满足该虚链路VL请求的带宽，则该路径符合要求，在辅助图G_copy上设置频谱占用，并记录该虚链路VL映射的对应关系和虚节点映射的对应关系。
步骤八、链路映射后，检查该路径上的各虚节点映射的物理节点上，空闲的计算资源是否满足虚节点请求的计算资源量；如果是，在网络G中设置节点资源占用和链路资源占用，该虚链路VL映射成功，返回1；返回步骤四继续选择下一条虚拟链路，否则映射失败，返回0，算法结束。
本发明的优点在于：
1)、一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，使用了资源加权的虚链路排序规则以及基于ML分类算法模型候选路径评分的排序规则，综合考虑了虚拟光网络VON业务的虚节点和虚链路资源请求，在虚链路优先映射的同时兼顾虚节点资源请求，使资源分配更加优化，提高了虚链路映射的稳定性，降低了网络业务传输过程的阻塞率。
2)、一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，考虑到虚链路的请求和实际路径的情况，与RSA是否成功是非常相关的。针对这样的数据特点，结合ML分类算法模型可以进一步提高映射的成功率。其中机器学习分类算法模型可以容忍一定的数据缺失，适应各种形式的数据类型，提高了虚拟链路优先映射方法的成功率和普适性。
附图说明
图1为本发明一种基于路径排序的虚链路优先映射方法的流程图；
图2为本发明虚拟链路VL的两端虚拟节点的映射节点候选集合选择方法流程图；
图3为本发明实施例中虚拟网络业务VON结构示意图；
图4为本发明实施例中所述网络拓扑图；
图5为本发明实例中所述的训练集数据格式、测试集数据格式、ML分类算法模型原理图、评分结果图以及算法的阻塞率图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图，对本发明的实施方式做详细、清楚的描述。
为了达到虚链路优先映射的要求，本发明根据链路请求的带宽大小，将到达的虚拟光网络VON业务中所有链路按照改进的资源加权方法计算权值w并逆序排列，通过最短路径优先算法生成候选路径集合，将候选路径集合送入训练好的ML分类算法模型评分，并按照分数逆序排序，得到候选路径集合path_cand_xgb。通过在辅助图上依次检查候选路径集合中是否有满足虚链路VL带宽请求的路径，并且检查链路映射后，物理节点是否有足够的虚节点请求的资源，完成映射；本发明降低了当单独考虑虚链路映射时，因虚节点资源不足导致映射失败的概率。同时ML分类算法精度高，能够处理更多业务场景的虚链路优先映射；使资源分配更加优化，降低了业务传输的阻塞率。
如图1所示，具体步骤如下：
步骤一、构建物理网络拓扑G，并复制一份作为辅助图G_copy，当前到达的某虚拟光网络VON业务准备映射到网络拓扑G上；
物理网络拓扑G(V,E,Av,Ae)为加权无向图，其中V＝(v1,v2,....vn)表示拓扑中的n个节点组成的集合，
Figure BDA0002110245000000041
表示每个节点上的计算资源组成的集合。E＝(e1,e2,....em)表示拓扑中的m条链路组成的集合，
Figure BDA0002110245000000042
表示每条链路上的带宽资源组成的集合。
每条路径由网络拓扑中多个相邻的链路和节点组成。
步骤二、根据当前业务对应的链路请求带宽大小，计算该业务中每条虚拟链路对应的权值；
根据当前到达的虚拟光网络VON业务对应的链路请求带宽大小，将VON业务中所有虚链路按照资源相对加权排序的虚链路排序算法进行逆序排列，并记录每一个虚拟链路VL对应的权值；
针对两个端点分别为i和j的虚拟链路VL(i,j)，该虚拟链路的权值
Figure BDA0002110245000000043
计算公式如下：
Figure BDA0002110245000000044
comVNo(i)为虚拟节点i请求的计算资源，
Figure BDA0002110245000000045
为虚拟链路VL(i,j)请求的带宽资源。VNos是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟节点构成的集合，VLs是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟链路的集合。
在公式中，采用了VON业务节点请求资源的相对大小和链路请求资源的相对大小计算权重，这样做是统一量纲，将各个数值的相对大小作为权重，排序受数值的影响变小，排序更为稳定。
步骤三、根据虚链路与相对加权值的对应关系，将所有的虚拟链路逆序排列，得到新的虚拟链路集合VLs_sorted。
步骤四、从集合VLs_sorted中逐个取出某条虚拟链路VL，根据当前虚拟链路VL的两端虚拟节点vnode1和vnode2是否映射到物理节点上，分别设定两个虚拟节点的映射节点候选集合vnode1_cand和vnode2_cand；
虚拟链路VL初始选择权值最大的那条。
如图2所示，规范虚节点的候选节点格式，具体为：
如果两端虚拟节点vnode1和vnode2都没有映射到物理节点：虚拟节点vnode1的映射节点候选集合vnode1_cand记作[vnode1所有的候选节点]；同理，虚拟节点vnode2的映射节点候选集合vnode2_cand记作[vnode2所有的候选节点]；
如果两端虚拟节点有且只有vnode1或者vnode2中的某一个节点没有映射，则将没有映射的该虚拟节点的候选集合记作[已经映射的物理节点]。
如果vnode1映射到了物理节点phy_node1，且vnode2映射到了物理节点phy_node2，则vnode1的候选集合vnode1_cand记作[phy_node1]，vnode2的候选集合vnode2_cand记作[phy_node2]。
步骤五、针对当前虚拟链路VL，从两端的映射节点候选集合中分别各选出一个节点，利用最短路径的候选路径生成方法，生成两个端点之间的至少一条最短物理候选路径，组成集合path_cand；
从当前虚拟链路VL对应的两个虚节点的候选集合vnode1_cand、vnode2_cand中分别逐个选取vnode1和vnode2，利用K算法选择出(vnode1，vnode2)之间最短的3条路径，组成集合path_cand；
举例说明：虚拟节点vnode1的映射节点候选集合中有节点(a1)时，虚拟节点vnode2的映射节点候选集合中有(b1,b2,b3)三个节点，则分别逐个选取vnode1和vnode2，得到(a1,b1),(a1,b2)和(a1,b3)三个节点对；每个节点对分别选择出最短的3条路径，对应集合path_cand；共得到三个集合path_cand；
步骤六、将候选路径集合path_cand中的各条物理路径依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分；
将三个集合path_cand中的9条路径依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分；评分结果为0～1之间的数字，路径的评分越大，虚拟链路映射在该路径上的优先级越高。
在业务数据中，选取部分虚链路以及当前候选物理路径的资源情况作为特征，如表1所示，采用三折交叉验证的方法随机划分训练集和测试集，训练ML分类算法模型。
表1
Figure BDA0002110245000000051
Figure BDA0002110245000000061
其中学习的标签(lable)：此条虚链路VL是否在该候选路径上映射成功，0代表失败，1代表成功。
步骤七、按照分数大小逆序排列得到新的候选路径集合path_cand_xgb，并在辅助图G_copy上依次检查是否有满足该虚链路VL带宽请求的路径，当存在满足的路径，进行链路映射；否则，映射失败，算法结束。
依次选取逆序排列后的各路径，当某路径中的各链路上的带宽资源均满足该虚链路VL请求的带宽，则该路径符合要求，在辅助图G_copy上设置频谱占用，并记录该虚链路VL映射的对应关系和虚节点映射的对应关系。
步骤八、链路映射后，检查该路径上的各虚节点映射的物理节点上，空闲的计算资源是否满足虚节点请求的计算资源量；如果是，在网络G中设置节点资源占用和链路资源占用，该虚链路VL映射成功，返回1；返回步骤四继续选择下一条虚拟链路，否则映射失败，返回0，算法结束。
实施例：
构建的网络拓扑结构为14节点拓扑，如图4所示，每条链路上有300个频隙，每个节点上有2500的计算资源。
当前到达的VON业务如图3所示，通过将如图3所示的虚拟网络业务映射到图4所示的物理拓扑上的具体过程，说明本方法。同时完成5组VON业务在该拓扑上的虚链路优先映射，验证本发明的有效性。
其中VON业务的仿真生成是基于随机的网络结构。每个随机的VON业务生成的时候，从规则图，ER随机图，WS小世界图中随机选择一种，在选定随机拓扑的种类后，进行随机拓扑的网络结构生成。
业务到达服从均匀分布，服务时间服从负指数分布，离去时间为到达时间+服务时间。到达率为[30，35，40，45，50]，观察时间为100s，服务率为1。每个虚节点的计算资源请求为整数，随机地从[1,10]*10中产生，间隔为10。每条虚链路的请求随机地从[1，32]*12.5Gbit/s中产生，间隔为12.5Gbit/s。
如图5(c)所示，在训练ML分类算法模型时，使用了25000条训练数据，划分的训练集数据格式如图5(a)所示，测试集数据格式如图5(b)所示，最终模型的log loss为0.08。
首先，将包含25000条训练数据的训练集，输入到ML分类器中进行模型训练，训练结束后通过输入与有相同统计特征的测试集，验证模型的有效性；
然后，选择图3中虚拟网络VON业务中的虚链路(a,c)，其中虚链路(a,c)对应的候选路径集合包括候选路径1:(1，3，5，6，4)和候选路径2:(1，3，5，4)等；
接着计算该候选路径映射时刻对应的特征值集合(同图5(a))，并将特征值集合输入到ML分类算法模型中，计算该候选路径的评分，由图5中(d)所示，其中候选路径1评分为0.92344，候选路径2的评分为0.825417；接着，按照评分由高到低顺序，首先检查候选路径1对应的节点是否有充足的计算资源，若充足则选择该候选路径进行映射，否则按照评分依次检查是否存在合适的路径，若存在则映射成功，否则映射失败。
最后，通过本方法分别映射5组不同数量的VON业务，并统计每次映射的阻塞率如图5(e)所示；图中纵轴表示通过本方法进行业务映射的阻塞率，其中阻塞率计算公式：
阻塞率＝映射失败的业务数量/总业务数量
横轴表示每次映射的业务总数；
本发明具体设计成各个模块，包括：1)、基于资源加权的虚链路排序模块，用于计算VON业务中每个虚链路对应的权重，权值较大的优先映射；2)、虚链路两端虚节点的候选集合规范格式模块，在虚链路映射过程中虚节点存在两节点均映射、一个映射以及均未映射，因此需规范候选集合的格式便于后续的计算；3)、基于ML分类算法的候选路径集合生成模块，根据虚节点候选集合vnode1_cand、vnode2_cand，使用K算法选择候选集合中节点之间的最短路径，并根据基于ML分类算法模型的路径排序方法，计算每一个候选路径的评分w，并逆序排列。4)、虚链路映射模块，在网络拓扑图G上依次检查候选集合中路径是否满足虚链路的带宽请求，如果存在满足条件的路径，则在拓扑图G上设置频谱占用，并记录虚链路映射的对应关系和虚节点的对应关系。5)、物理节点资源分析模块，虚链路映射后，检查物理节点是否有足够的虚节点请求的资源模块，如果存在足够的资源，则在网络拓扑G中设置节点资源占用和链路资源占用，虚链路映射成功。

Claims (4)

1.一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，其特征在于，具体步骤如下：
步骤一、构建物理网络拓扑G，并复制一份作为辅助图G_copy，当前到达的某虚拟光网络VON业务准备映射到网络拓扑G上；
物理网络拓扑G(V,E,Av,Ae)为加权无向图，其中V＝(v1,v2,....vn)表示拓扑中的n个节点组成的集合，
Figure FDA0002341382710000011
表示每个节点上的计算资源组成的集合；E＝(e1,e2,....em)表示拓扑中的m条链路组成的集合，
Figure FDA0002341382710000012
表示每条链路上的带宽资源组成的集合；
每条路径由网络拓扑中多个相邻的链路和节点组成；
步骤二、根据当前业务对应的链路请求带宽大小，计算该业务中每条虚拟链路对应的权值；
针对两个端点分别为i和j的虚拟链路VL(i,j)，该虚拟链路的权值wVL(i,j)计算公式如下：
Figure FDA0002341382710000013
comVNo(i)为虚拟节点i请求的计算资源，
Figure FDA0002341382710000014
为虚拟链路VL(i,j)请求的带宽资源；VNos是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟节点构成的集合，VLs是一个虚拟光网络VON业务中的所有虚拟链路的集合；
步骤三、根据权值大小将所有的虚拟链路逆序排列，得到新的虚拟链路集合VLs_sorted；
步骤四、从集合VLs_sorted中按照逆序逐个取出某条虚拟链路VL，根据当前虚拟链路VL的两端虚拟节点vnode1和vnode2是否映射到物理节点上，分别设定两个虚拟节点的映射节点候选集合vnode1_cand和vnode2_cand；
虚拟链路VL初始选择权值最大的那条；
步骤五、针对当前虚拟链路VL，从两端的映射节点候选集合中分别依次各选出一个节点，利用最短路径的候选路径生成方法，生成两个端点之间的至少一条最短候选路径，组成集合path_cand；利用最短路径的候选路径生成方法具体为：针对两端虚拟节点vnode1和vnode2的映射节点候选集合中均有多个节点时，从vnode1_cand依次选择各节点，对集合vnode2_cand中每个节点分别进行组合，每个组合对应一个集合path_cand；
步骤六、将候选路径集合path_cand中的各条路径依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分；
评分结果为0～1之间的数字，路径的评分越大，虚拟链路映射在该路径上的优先级越高；
步骤七、按照分数大小逆序排列得到新的候选路径集合path_cand_xgb，并在辅助图G_copy上依次检查是否有满足该虚链路VL带宽请求的路径，当存在满足的路径，进行链路映射；否则，映射失败，算法结束；
步骤八、链路映射后，检查该路径上的各虚节点映射的物理节点上，空闲的计算资源是否满足虚节点请求的计算资源量；如果是，在网络G中设置节点资源占用和链路资源占用，该虚链路VL映射成功，返回1；返回步骤四继续选择下一条虚拟链路，否则映射失败，返回0，算法结束。
2.如权利要求1所述的一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，其特征在于，所述的步骤四具体为：
如果两端虚拟节点vnode1和vnode2都没有映射到物理节点：虚拟节点vnode1的映射节点候选集合vnode1_cand记作[vnode1所有的候选节点]；同理，虚拟节点vnode2的映射节点候选集合vnode2_cand记作[vnode2所有的候选节点]；
如果两端虚拟节点有且只有vnode1或者vnode2中的某一个节点没有映射，则将没有映射的该虚拟节点的候选集合记作[已经映射的物理节点]；
如果vnode1映射到了物理节点phy_node1，且vnode2映射到了物理节点phy_node2，则vnode1的候选集合vnode1_cand记作[phy_node1]，vnode2的候选集合vnode2_cand记作[phy_node2]。
3.如权利要求1所述的一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，其特征在于，所述的步骤六中，针对两端虚拟节点vnode1和vnode2的映射节点候选集合中均有多个节点时，得到若干个集合path_cand；将这两个端点之间的若干集合path_cand依次输入到训练好的ML分类算法模型进行评分。
4.如权利要求1所述的一种基于路径排序的虚链路优先映射方法，其特征在于，所述的步骤七具体为：依次选取逆序排列后的各路径，当某路径中的各链路上的带宽资源均满足该虚链路VL请求的带宽，则该路径符合要求，在辅助图G_copy上设置频谱占用，并记录该虚链路VL映射的对应关系和虚节点映射的对应关系。
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