CN110677306A - 网络拓扑副本服务器配置方法及装置、存储介质和终端 - Google Patents

网络拓扑副本服务器配置方法及装置、存储介质和终端 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种网络拓扑副本服务器配置方法及装置、存储介质和终端，其中方法包括：基于待配置网络拓扑的基本参数构建待配置网络拓扑的系统模型；基于待配置网络拓扑的系统模型计算待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有权重和预设算法将待配置网络拓扑划分为多个子网络；对所有子网络中进行副本服务器部署；按预设方式对所有副本服务器部署完成的子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑。本发明方法在控制成本的同时提高了服务性能的最佳副本服务器放置，解决了网络规模的不断扩大造成的副本服务器部署困难的问题。

Description

网络拓扑副本服务器配置方法及装置、存储介质和终端
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种网络拓扑副本服务器配置方法及装置、存储介质和终端。
背景技术
随着互联网和用户端设备与需求的发展，我国的互联网用户数量也迅速增加。例如在线视频、短视频、网络直播等行业的快速发展，以及远程用户进行地跨区域访问的频繁使用均使得原有的网络体系显得越发乏力。
现有内容分发网络的部署策略主要可以分为边缘化部署策略与核心域部署策略，其中边缘化部署策略即将副本服务器配置在靠近用户的地方，极大地降低了用户访问副本服务器的成本，而核心域部署策略主要是在高速光纤骨干网络上部署大规模的副本服务器，高速光纤骨干网络的网络流量较大、处理速度较快，通过这种方法也可以极大减少用户的访问延。但随着用户的大规模和高并发请求，需要在网络上建立大量的副本服务器，上述两种内容分发网络部署策略会使得服务成本极大提高。
且当前内容分发网络的部署策略研究包括基于线性结构、基于树结构和基于图结构的部署算法；代价度量趋于多样化，以响应延迟、负载均衡、通信代价和存储开销等为优化指标。因此副本服务器最优部署问题是多样难问题。随着网络规模的不断扩大，如何在大规模网络中对副本服务器进行部署是一个亟待解决的重要问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是现有的内容分发网络的副本服务器部署策略无法在满足大量互联网用户使用的同时有效的控制成本。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种网络拓扑副本服务器配置方法，包括：
基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型；
基于所述待配置网络拓扑的系统模型计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有所述权重和预设算法将所述待配置网络拓扑划分为多个子网络；
对所有所述子网络中进行副本服务器部署；
按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑，
其中，计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重包括：
分别将所述待配置网络拓扑中的所有服务器节点和所有用户节点一一进行组合，计算每种组合状态下所述待配置服务器的总耗费最少时每条连边上的流量网络；
将每条连边不同组合状态下的所有所述流量网络进行叠加得到每条连边的权重。
优选地，对单个所述子网络中进行副本服务器部署包括：
按预设顺序将所述子网络中的所有服务器节点依次添加作为副本服务器，并在每添加一个副本服务器后计算所属子网络的常规总耗费；
选取所有所述常规总耗费中耗费最少的常规总耗费对应的所述子网络所处状态为副本服务器部署最优状态，并在处于副本服务器部署最优状态下的子网络中作为副本服务器的服务器节点上部署副本服务器。
优选地，所述预设顺序获取方式为：
将所述子网络中所有服务器节点作为待选副本服务器集合；
依次将所述待选服务器集中的每个服务器节点作为所述待选副本服务器集合中唯一的副本服务器，并分别计算所述待选服务器集中每个所述服务器节点作为其中唯一副本服务器时所属子网络的独有总耗费，选出所有所述独有总耗费中最少的独有总消耗，确定最少所述独有总耗费对应作为所述待选服务器集中唯一副本服务器的所述服务器节点为所述预设顺序中的第N个服务器节点；
将所述子网络中不属于所述预设顺序中的所有所述服务器节点作为待选服务器集合，N加1，重新确定所述预设顺序中的第N个服务器节点；
其中，N的初始值为1。
优选地，所述子网络的常规总耗费和所述子网络的独有总耗费中，若作为副本服务器的服务器节点无法满足所有所述用户节点需求时，设定此时所述子网络的常规总消耗和子网络的独有总耗费为无穷大。
优选地，按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并包括：
将所有所述子网络进行直接合并，得到初步合并网络拓扑；
选取初步合并网络拓扑中同时处于两个子网络中的连边作为待优化连边，将所有所述待优化连边两端的节点对集合为配对节点集合
对所述配对节点集合中的所有节点对进行副本服务器优化。
优选地，对所述配对节点集合中的所有节点对进行副本服务器优化步骤包括：
依次选取所述配对节点集合中的一个节点对为第一判断节点对；
判断所述第一判断节点对中的两个服务器是否均部署了副本服务器，若是则比较所述第一判断节点对中两个服务器节点均部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费和依次取消所述第一判断节点对中一个节点服务器上部署的副本服务器后所述待配置网络拓扑的总耗费，选取所述待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为所述第一判断节点对副本服务器部署方式，若不是则将所述第一判断节点设置为第二判断节点；
判断所述第二判断节点对中是否仅有一个服务器节点部署了副本服务器，若是则比较所述第二判断节点对中仅一个服务器节点上部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费和所述第二判断节点对中仅另一个服务器节点上部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费，选取所述待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为所述第二判断节点对副本服务器部署方式，若不是则依次选取配对节点集合中的下一对所述节点对为第一判断节点。
优选地，所述预设算法为k-medoids算法、谱聚类算法、变色龙算法、流体算法、Girvan–Newman算法或Kernighan-Lin算法。
优选地，所述待配置网络拓扑的系统模型为：
Figure BDA0002248555980000031
Figure BDA0002248555980000032
Figure BDA0002248555980000033
Figure BDA0002248555980000034
Figure BDA0002248555980000035
其中，fi表示在节点i建立副本服务器的成本，si表示节点i建立服务器的容量，di表示节点i的需求，yi表示节点i是否建立服务器。xij表示有向边(i,j)通过的流量，eij表示有向边(i,j)可以通过的流量上限，即容量函数，cij表示有向边(i,j)的单位通过流量花费，即费用函数。V表示待配置网络拓扑中所有节点集合，E表示待配置网络拓扑中的所有网络连边的集合，Z表示整数集合。约束(D)表示用户的需求约束，当节点i不建服务器时，节点的入出流量应该与节点的需求平衡，当节点i建立服务器时，节点入出流量与需求也应满足服务器的容量限制；约束(C)表示边容量约束，约束(N)表示变量的非负性约束，约束(I)表示变量的整形约束。
为了解决上述技术问题，本发明还提供了一种网络拓扑副本服务器配置装置，包括：
系统模型构建模块，用于基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型；
网络拓扑划分模块，用于基于所述待配置网络拓扑的系统模型计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有所述权重和预设算法将所述待配置网络拓扑划分为多个子网络；
子网络副本服务器部署模块，用于对所有所述子网络中进行副本服务器部署；
子网络合并模块，用于按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑，
其中，所述网络拓扑划分模块包括连边权重计算模块，
所述连边计算模块，用于分别将所述待配置网络拓扑中的所有服务器节点和所有用户节点一一进行组合，计算每种组合状态下所述待配置服务器的总耗费最少时每条连边上的流量网络；将每条连边不同组合状态下的所有所述流量网络进行叠加得到每条连边的权重。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现网络拓扑副本服务器配置方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种终端，其特征在于，包括：处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行网络拓扑副本服务器配置方法。
与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
应用本发明实施例提供的网络拓扑副本服务器配置方法，通过提供的连边权重计算方法更好地衡量连边两端节点的关联程度，同时本发明实施例通过将网络拓扑分割成数个子网络，再分别求解每个子网络以部署每个子网络的副本服务器，最后按预设方式将各个子网络合并形成副本服务器配置完成的网络拓扑。本发明方法在控制成本的同时提高了服务性能的最佳副本服务器放置，解决了网络规模的不断扩大造成的副本服务器部署困难的问题。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1示出了本发明实施例一网络拓扑副本服务器配置方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例一中待配置网络拓扑的系统模型的一种结构示意图；
图3示出了本发明实施例一中使用k-medoids算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图4示出了本发明实施例一中使用谱聚类算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图5示出了本发明实施例一中使用变色龙算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图6示出了本发明实施例一中使用流体算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图7示出了本发明实施例一中使用Girvan–Newman算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图8示出了本发明实施例一中使用Kernighan-Lin算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；
图9示出了节点数量为300的仿真网络的相对性能结果显示图；
图10示出了节点数量为600的仿真网络的相对性能结果显示图；
图11示出了节点数量为900的仿真网络的相对性能结果显示图；
图12示出了节点数量为1200的仿真网络的相对性能结果显示图；
图13示出了本发明实施例二网络拓扑副本服务器配置装置结构示意图；
图14示出了本发明实施例四终端结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
随着互联网和用户端(PC/移动端)设备与需求的发展，我国的互联网用户数量也迅速增加。现在各个内容供应商为了解决互联网用户数量增多的问题，都采用内容分发技术来解决这些问题，即将用户经常需要访问的内容部署在距离用户较近的网络副本(缓存)服务器上，这样每当用户有内容请求时就不必每次都将请求发送给源服务器，只需要网络中部署的特殊硬件设备将用户的请求重定向到保存有该内容副本的服务器上，并由该副本服务器完成内容供应的工作。副本服务器的设置极大地减少了网络流量、降低了用户的访问延迟、减少了服务器上的负载的同时也减少了内容分发的成本，这也有利于网络内容供应商提供有效、稳定且高质量的服务。
当前内容分发网络的部署策略研究包括基于线性结构、基于树结构和基于图结构的部署算法；代价度量趋于多样化，以响应延迟、负载均衡、通信代价和存储开销等为优化指标。因此副本服务器最优部署问题存在多样较难解决的问题。随着网络规模的不断扩大，如何在大规模网络中对副本服务器进行部署是一个亟待解决的重要问题。
实施例一
为解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施例提供了一种网络拓扑副本服务器配置方法。
图1示出了本发明实施例一网络拓扑副本服务器配置方法的流程示意图；参考图1所示，本发明实施例网络拓扑副本服务器配置方法包括如下步骤。
步骤S101，基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型。
具体地，图2示出了本发明实施例一中待配置网络拓扑的系统模型的一种结构示意图；参考图2所示，构建网络结构模型为一个由若干网络节点(例如路由器、交换机)构成的网络结构无向拓扑图，其中每个节点至少与另外一个节点通过网络连边相连(网络连边特指两个网络节点之间直接相连的网络通路，中间没有其他网络节点，相当于无向图中的一条边)，一个节点可以将收到的数据通过网络连边传输给相连的另一个节点。在构建模型时需注意的是：待配置网络拓扑中每条网络连边的网络总带宽是不同的，且每条连边承载的网络传输是需要按照占用带宽的多少来收取对应的网络租用费的，同时每条连边的单位租用费也可能不同，规定某条连边上被占用的带宽总和不得超过该连边的总带宽。
假设构建的网络结构模型中的所有服务器节点上均可以部署副本服务器，副本服务器可以存放网络内容，副本服务器的网络流可以经由网络节点与连边构成的网络路径流向消费节点。同时在构建模型时还需注意：副本服务器的输出能力有一定的上限，可以服务多个消费节点，一个消费节点也可以同时从多个副本服务器获取网络流。需要说明的是，部署一台副本服务器也是需要费用成本的，且在不同地点部署副本服务器的成本也不一定相同。其中用户节点是直接连接到用户网络的，且不同用户节点的所需的网络带宽也是不相同的。在以尽可能节省成本的前提下，本实施可将网络结构模型用如下数学模型表示：
Figure BDA0002248555980000061
Figure BDA0002248555980000063
Figure BDA0002248555980000064
Figure BDA0002248555980000065
其中，fi表示在节点i建立副本服务器的成本，si表示节点i建立服务器的容量，di表示节点i的需求，yi表示节点i是否建立服务器。xij表示有向边(i,j)通过的流量，eij表示有向边(i,j)可以通过的流量上限，即容量函数，cij表示有向边(i,j)的单位通过流量花费，即费用函数。V表示待配置网络拓扑中所有节点集合，E表示待配置网络拓扑中的所有网络连边的集合，Z表示整数集合。约束(D)表示用户的需求约束，当节点i不建服务器时，节点的入出流量应该与节点的需求平衡，当节点i建立服务器时，节点入出流量与需求也应满足服务器的容量限制；约束(C)表示边容量约束，约束(N)表示变量的非负性约束，约束(I)表示变量的整形约束。
将待配置网络拓扑的基本参数带入上述网络结构模型构建待配置网络拓扑的系统模型，待配置网络拓扑的基本参数包括待配置网络拓扑的每条网络连边的网络总宽带、每条网络连边网络租用费、网络拓扑结构、每个待选副本服务器节点的容量、每个待选副本服务器节点上建立服务器的成本以及每个消费节点的带宽需求构建。
步骤S102，基于待配置网络拓扑的系统模型计算待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有权重和预设算法将待配置网络拓扑划分为多个子网络。
具体地，在构建的待配置网络拓扑的系统模型中计算待配置网络拓扑中所有连边的权重，具体计算方法是为：将待配置网络拓扑中的所有服务器节点和所有用户节点一一进行组合，将组合中的服务器节点作为用户节点的副本服务器，计算每组服务器节点和用户节点形成组合时待配置网络服务器的总耗费最少时流量流经的路径，并计算路径中所有连边上的流量网络，即每组组合均可计算出一组连边上的流量网络(将每组情况下待配置网络中未在路径中的连边的流量网路看作零)。之后每条连边将每条连边不同组合情况下的所有流量网络进行叠加得到每条连边的权重，即将不同情况下流经该条连边上的所有流量网络进行叠加，将叠加的结果作为该条连边上的权重。
根据上述方式得到每条连边上的权重后，将预设算法基于每条连边上的权重将待配置网络拓扑划分为多个子网络。优选地，预设算法为k-medoids算法、谱聚类算法、变色龙算法、流体算法、Girvan–Newman算法或Kernighan-Lin算法。
步骤S103，对所有子网络中进行副本服务器部署。
具体地，为了在控制成本的前提下可以更好地提高子网络中副本服务器部署质量，本实施例用贪婪算法对每个子网络中的副本服务器进行部署，具体为了更好地对每个子网络中副本服务器的部署方式进行更详细地说明，以下以单个子网络为例对其副本服务器的部署方式进行详细的说明，其它子网络的副本服务器部署方式参考所举子网络副本服务器部署方式。
更进一步地，在单个子网络中完成部分副本服务器的部署包括：
按预设顺序将子网络中的所有服务器节点依次添加作为副本服务器，并在每添加一个副本服务器后计算所属子网络的常规总耗费，这样在按预设顺序将子网络中的所有服务器节点作为副本服务器后会得到多个子网络的常规总耗费。在所有的子网络的常规总耗费中选取最少的那一个子网络所处状态作为该子网络的副本服务器部署最优状态，并在副本服务器部署最优状态下子网络中所有作为副本服务器的服务器节点上部署副本服务器。
其中预设顺序通过如下方式获取：
将子网络中所有服务器节点作为待选副本服务器集合；
依次将待选服务器集中每个服务器节点作为子网络中唯一的副本服务器，并分别计算待选服务器集中每个服务器节点作为唯一副本服务器时所属子网络的独有总耗费，即待选副本服务器集合中的每个服务器节点对应一个独有总耗费，在所有独有总耗费中选取最少的独有总耗费，确定最少独有总耗费对应作为唯一副本服务器的服务器节点为预设顺序中的第N个服务器节点，此时将子网络中未确定为预设顺序中服务器节点的所有服务器节点作为待选服务器集合，将N加1；N设置为整数，且设置N的初始值为1，重复上述预设顺序中第N个服务器节点确定方式，直到将子网络中的所有服务器节点按顺序排序，即得到预设顺序。
需要说明的是，为了在计算子网络的常规总耗费和独有总耗费时使得用户节点一定可以得到满足，可假设在子网络的常规总耗费和子网络的独有总耗费中，若作为副本服务器的服务器节点无法满足所有用户节点的需求时，设定子网络的常规总消耗和子网络的独有总耗费为无穷大。
步骤S104，按预设方式将所有副本服务器部署完成的子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑。
具体地，将所有副本服务器部署完成的子网络进行直接合并，得到初步合并网络拓扑，选取初步合并网络拓扑中同时处于两个子网络中的连边作为待优化连边，将待优化连边两端的节点作为待优化节点对，由于在合并时很可能存在多条同时处于不同子网络中的连边，进而存在多个待优化节点对，将多个待优化节点对形成的集合作为配对节点集合。之后逐一对配对节点集合中的待优化节点对进行副本服务器优化。
具体对待优化节点对进行副本服务器优化的方式为：
依次选取配对节点集合中的一个待优化节点对为第一判断节点对；判断第一判断节点对中的两个服务器是否均部署了副本服务器，若是则比较第一判断节点对中两个服务器节点均部署副本服务器时待配置网络拓扑的总耗费和依次取消第一判断节点对中一个节点服务器上部署的副本服务器后待配置网络拓扑的总耗费，选取待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为第一判断节点对副本服务器部署方式，若不是则将第一判断节点设置为第二判断节点；判断第二判断节点对中是否仅有一个服务器节点部署了副本服务器，若是则比较第二判断节点对中仅一个服务器节点上部署副本服务器时待配置网络拓扑的总耗费和第二判断节点对中仅另一个服务器节点上部署副本服务器时待配置网络拓扑的总耗费，选取待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为第二判断节点对副本服务器部署方式，若不是则依次选取配对节点集合中的下一对待优化节点对为第一判断节点。直到将配对节点集合中的所有待优化节点对进行副本服务器优化完成，此时形成的网络拓扑即为副本服务器配置完成的网络拓扑。
为了更好地对本实施例网络拓扑副本服务器配置方法中步骤的优劣，本实施例基于实际情况进行了如下验证。
首先，本实施例提出网络拓扑划分算法的好坏判断标准。
具体定义待部署网络的理想划分。首先建立服务器节点的集合其理想划分是指将网络划分成
Figure BDA0002248555980000092
块，假设每个非服务器节点均与流入到该节点最大流量的服务器节点为同一个块。在副本服务器配置中为了求得更优解，既要理想划分与按预设计算方式计算出的划分尽可能的相同。因此，本实施例使用如下评价指标：
Figure BDA0002248555980000093
其中，
Figure BDA0002248555980000094
为理想拓扑划分，D为需要进行对比的一种拓扑划分，f(xp,xq)为标示节点xp和节点xq在拓扑划分中是否属于同一划分的布尔函数：
Figure BDA0002248555980000095
评价指标
Figure BDA0002248555980000096
其值越接近1，代表网络拓扑划分结果越好。
其次，为了验证本实施例方法中连边权重计算算法的优劣，本实施例将其与使用连边花费、连边容量和连边花费除以连边容量作为连边权重作进行对比。分别使用k-medoids算法、谱聚类算法、变色龙算法、流体算法、Girvan–Newman算法和Kernighan-Lin算法进行网络拓扑划分。本实施例生成了10000个随机网络进行仿真，其中每个随机网络的节点数均为300；首先利用最优化方法生成网络的最优解，得到网络的理想划分，然后分别用不同的连边权重进行网络拓扑划分并与理想划分进行对比。图3-图8分别示出了使用k-medoids算法、谱聚类算法、变色龙算法、流体算法、Girvan–Newman算法和Kernighan-Lin算法对随机网络拓扑进行划分的仿真结果示意图；参考图3-图8所示，相比于使用连边花费作为连边权重、使用连边容量作为连边权重以及使用连边花费除以连边容量作为连边权重进行网络划分，本实施例所使用的连边划分方式网络拓扑划分评价指标均得到了明显的提升。
需要说明的是，上述图3-图8并不是为了比较上述6种算法对网络拓扑划分的影响，在实际运用过程中用户可需求实际情况选取符合要求的预设算法度网络拓扑进行划分。
再者，为了验证本实施例方法中对每个字网络进行副本服务器的部署方式的优劣，本实施例还对10000个随机网络，每个随机网络节点均为300个的网络进行了仿真，具体在这些随机网络上分别通过度中心性、接近中心性、介数中心性、模拟退火算法、遗传算法以及本实施方法中的贪婪算法进行副本服务器部署，其相对性能如表1所示：
表1
Figure BDA0002248555980000101
从表1可以看出本实施例发明选取的贪婪算法为相对性能最高的副本服务器部署策略。
最后，对本实施例网络拓扑副本服务器配置方法的配置效果进行验证。
具体仿真实验在节点数为300、600、900和1200的网络中进行，且设定每种节点数量的网络均100个。使用本实施例网络拓扑副本服务器配置方法进行求解，且将网络分割成2-7个子网络，图9-12分别表示了节点数量为300、600、900和1200的仿真网络的相对性能结果显示图。图9-12中的横轴坐标均表示网络拓扑划分的数量，其中1代表不进行网络拓扑划分；纵坐标表示求解的相对性能；竖线的两端分别表示相对性能的最小值和最大值，横向点则表示相对性能的平均值。由此图9-12可以看出，随着节点数量的增加，取得最优解的网络拓扑划分数量在逐渐增加，甚至会出现超过不进行网络拓扑划分的情况。
应用本发明实施例提供的网络拓扑副本服务器配置方法，通过提供的连边权重计算方法更好地衡量连边两端节点的关联程度，同时本发明实施例通过将网络拓扑分割成数个子网络，再分别求解每个子网络以部署每个子网络的副本服务器，最后按预设方式将各个子网络合并形成副本服务器配置完成的网络拓扑。本发明方法在控制成本的同时提高了服务性能的最佳副本服务器放置，解决了网络规模的不断扩大造成的副本服务器部署困难的问题。
实施例二
为解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施例还提供了一种网络拓扑副本服务器配置装置。
图13示出了本发明实施例二网络拓扑副本服务器配置装置结构示意图；参考图13所示，本发明实施例网络拓扑副本服务器配置装置，包括系统模型构建模块、网络拓扑划分模块、子网络副本服务器部署模块和子网络合并模块。
系统模型构建模块用于基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型；
网络拓扑划分模块用于基于所述待配置网络拓扑的系统模型计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有所述权重和预设算法将所述待配置网络拓扑划分为多个子网络；
子网络副本服务器部署模块用于在每个所述子网络中完成部分副本服务器的部署；
子网络合并模块用于将所有所述子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑，其中，网络拓扑划分模块包括连边权重计算模块，
连边计算模块用于将所述待配置网络拓扑中的所有服务器节点依次与所有用户节点一一进行组合，并计算每种组合下所述待配置服务器的总耗费最少时每条连边上的流量网络；将每条连边不同组合下所有所述流量网络进行叠加得到每条连边的权重。
应用本发明实施例提供的网络拓扑副本服务器配置装置，通过提供的连边权重计算方法更好地衡量连边两端节点的关联程度，同时本发明实施例通过将网络拓扑分割成数个子网络，再分别求解每个子网络以部署每个子网络的副本服务器，最后按预设方式将各个子网络合并形成副本服务器配置完成的网络拓扑。本发明方法在控制成本的同时提高了服务性能的最佳副本服务器放置，解决了网络规模的不断扩大造成的副本服务器部署困难的问题。
实施例三
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种存储介质，其存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可实现实施例一中网络拓扑副本服务器配置方法中的所有步骤。
网络拓扑副本服务器配置方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的可读存储介质获取的有益效果均与实施例一相同，在此不在对其进行赘述。
需要说明的是：存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例四
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种终端。
图14示出了本发明实施例四终端结构示意图，参照图14，本实施例终端包括相互连接的处理器及存储器；存储器用于存储计算机程序，处理器用于执行存储器存储的计算机程序，以使终端执行时可实现实施例一中网络拓扑副本服务器配置方法中的所有步骤。
网络拓扑副本服务器配置方法的具体步骤以及应用本发明实施例提供的终端获取的有益效果均与实施例一相同，在此不在对其进行赘述。
需要说明的是，存储器可能包含随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。同理处理器也可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种网络拓扑副本服务器配置方法，包括：
基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型；
基于所述待配置网络拓扑的系统模型计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有所述权重和预设算法将所述待配置网络拓扑划分为多个子网络；
对所有所述子网络中进行副本服务器部署；
按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑，
其中，计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重包括：
分别将所述待配置网络拓扑中的所有服务器节点和所有用户节点一一进行组合，计算每种组合状态下所述待配置服务器的总耗费最少时每条连边上的流量网络；
将每条连边不同组合状态下的所有所述流量网络进行叠加得到每条连边的权重。
2.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，对单个所述子网络中进行副本服务器部署包括：
按预设顺序将所述子网络中的所有服务器节点依次添加作为副本服务器，并在每添加一个副本服务器后计算所属子网络的常规总耗费；
选取所有所述常规总耗费中耗费最少的常规总耗费对应的所述子网络所处状态为副本服务器部署最优状态，并在处于副本服务器部署最优状态下的子网络中作为副本服务器的服务器节点上部署副本服务器。
3.根据权利要求2所述的配置方法，其特征在于，所述预设顺序获取方式为：
将所述子网络中所有服务器节点作为待选副本服务器集合；
依次将所述待选服务器集中的每个服务器节点作为所述待选副本服务器集合中唯一的副本服务器，并分别计算所述待选服务器集中每个所述服务器节点作为其中唯一副本服务器时所属子网络的独有总耗费，选出所有所述独有总耗费中最少的独有总消耗，确定最少所述独有总耗费对应作为所述待选服务器集中唯一副本服务器的所述服务器节点为所述预设顺序中的第N个服务器节点；
将所述子网络中不属于所述预设顺序中的所有所述服务器节点作为待选服务器集合，N加1，重新确定所述预设顺序中的第N个服务器节点；
其中，N的初始值为1。
4.根据权利要求3所述的配置方法，其特征在于，所述子网络的常规总耗费和所述子网络的独有总耗费中，若作为副本服务器的服务器节点无法满足所有所述用户节点需求时，设定此时所述子网络的常规总消耗和子网络的独有总耗费为无穷大。
5.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并包括：
将所有所述子网络进行直接合并，得到初步合并网络拓扑；
选取初步合并网络拓扑中同时处于两个子网络中的连边作为待优化连边，将所有所述待优化连边两端的节点对集合为配对节点集合
对所述配对节点集合中的所有节点对进行副本服务器优化。
6.根据权利要求5所述的配置方法，其特征在于，对所述配对节点集合中的所有节点对进行副本服务器优化步骤包括：
依次选取所述配对节点集合中的一个节点对为第一判断节点对；
判断所述第一判断节点对中的两个服务器是否均部署了副本服务器，若是则比较所述第一判断节点对中两个服务器节点均部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费和依次取消所述第一判断节点对中一个节点服务器上部署的副本服务器后所述待配置网络拓扑的总耗费，选取所述待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为所述第一判断节点对副本服务器部署方式，若不是则将所述第一判断节点设置为第二判断节点；
判断所述第二判断节点对中是否仅有一个服务器节点部署了副本服务器，若是则比较所述第二判断节点对中仅一个服务器节点上部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费和所述第二判断节点对中仅另一个服务器节点上部署副本服务器时所述待配置网络拓扑的总耗费，选取所述待配置网络拓扑总耗费最少的副本服务器部署方式为所述第二判断节点对副本服务器部署方式，若不是则依次选取配对节点集合中的下一对所述节点对为第一判断节点。
7.根据权利要求1所述的配置方法，其特征在于，所述预设算法为k-medoids算法、谱聚类算法、变色龙算法、流体算法、Girvan–Newman算法或Kernighan-Lin算法。
8.一种网络拓扑副本服务器配置装置，其特征在于，包括：
系统模型构建模块，用于基于待配置网络拓扑的基本参数构建所述待配置网络拓扑的系统模型；
网络拓扑划分模块，用于基于所述待配置网络拓扑的系统模型计算所述待配置网络拓扑中所有连边的权重，并基于所有所述权重和预设算法将所述待配置网络拓扑划分为多个子网络；
子网络副本服务器部署模块，用于对所有所述子网络中进行副本服务器部署；
子网络合并模块，用于按预设方式对所有副本服务器部署完成的所述子网络进行合并，得到副本服务器配置完成的网络拓扑，
其中，所述网络拓扑划分模块包括连边权重计算模块，
所述连边计算模块，用于分别将所述待配置网络拓扑中的所有服务器节点和所有用户节点一一进行组合，计算每种组合状态下所述待配置服务器的总耗费最少时每条连边上的流量网络；将每条连边不同组合状态下的所有所述流量网络进行叠加得到每条连边的权重。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项网络拓扑副本服务器配置方法。
10.一种终端，其特征在于，包括：处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至7中任一项网络拓扑副本服务器配置方法。
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