CN110730096B - 分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法 - Google Patents

分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法 Download PDF

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Abstract

提出分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法：①分布式系统中所有节点周期性向拓扑机器人发送邻居链路状态信息，机器人构建全网拓扑图，计算所有节点的重要度；②机器人获取网络分裂影响度不为0的节点数量n1；③机器人对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点A；④找出节点重要度最小的机器人B；⑤假设机器人B移动至节点A附近，机器人B更新网络拓扑图，计算所有节点的重要度；⑥机器人B获取网络分裂影响度不为0的节点数量n2；⑦机器人B对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点C；⑧决策是否执行“机器人B移动至节点A附近”的拓扑优化操作。该方法能实现增强分布式系统网络连通性，提高网络的抗毁能力和健壮性。

Description

分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法
技术领域
本发明涉及拓扑优化技术，具体涉及分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法。
背景技术
网络拓扑优化，指通过调整节点部署位置、控制电台发送功率等方法，以实现增强网络连通性、提高网络抗毁能力的过程。其中基于调整节点部署位置的网络拓扑优化过程，需要首先对网络的抗毁性进行度量，找到连通薄弱点，一般用节点的重要度进行衡量。现有系统主要采用两种方法来衡量节点的重要度，一是度值评价法，二是介数法。
对于分布式系统，各种计算、存储、应用等资源分散在不同的节点上，节点之间通过分布式协同以完成分配的任务。在分布式系统中，节点一旦脱网，能够发挥的效能将非常有限甚至失效，也就是说，网络分裂(包括节点脱网)对分布式系统的影响非常大。
传统的度值评价法和介数法不能准确反应分布式系统中节点的重要程度，尤其不能体现网络分裂对分布式系统的影响程度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提出一种分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法，具体如下：
定义为网络分裂影响度、邻居断链影响度和路径中断影响度等指标构成的三维向量，即Q(i)＝{Qi1，Qi2，Qi3}，其中i为节点序号，网内不重复；Q(i)为节点i的重要度，Qi1为节点i的网络分裂影响度，表征节点i失效造成的网络分裂程度，如果节点i失效后网络未分裂，则Qi1取值为0，如果节点i失效后网络分裂为2个以上的子网，则Qi1取值为全网节点数量与规模最大子网的节点数量差值；Qi2为邻居断链影响度，表征节点i失效造成的邻居链路中断程度，取值为节点i的邻居节点数量；Qi3为路径中断影响度，表征节点i失效造成的最短路径中断程度，定义为
Figure BSA0000191815020000021
其中φmn(i)指节点m经过节点i到节点n的最短路径数目，φmn指节点m到节点n的全部最短路径数目；
设节点i和节点j的重要度分别为Q(i)和Q(j)，则有：
第一，若节点i的网络分裂影响度Qi1大于节点j的网络分裂影响度Qj1，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第二，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1，且节点i的邻居断链影响度Qi2大于节点j的邻居断链影响度Qj2，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第三，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1、节点i的邻居断链影响度Qi2等于节点j的邻居断链影响度Qj2，且节点i的路径中断影响度Qi3大于节点j的路径中断影响度Qj3，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
Q(i)和Q(j)的比较公式为
Figure BSA0000191815020000022
其中MAX(Q(i)，Q(j))指Q(i)与Q(j)中的最大值；
所述分布式系统中基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法，具体包括下列步骤：
①分布式系统中所有节点周期性向拓扑机器人发送邻居链路状态信息，拓扑机器人利用该信息构建全网拓扑图，并基于构建的拓扑图计算所有节点的重要度；
②利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人获取网络分裂影响度不为0的节点数量n1；
③利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点A，记节点A的重要度为Q(A)＝{QA1，QA2，QA3}；
④利用步骤③对节点重要度的比较结果，找出节点重要度最小的拓扑机器人B；
⑤假设拓扑机器人B移动至节点A附近，拓扑机器人B更新网络拓扑图，并根据新的网络拓扑图计算所有节点的重要度；
⑥利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人B获取网络分裂影响度不为0的节点数量n2；
⑦利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人B对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点C，记节点C的重要度为Q(C)＝{QC1，QC2，QC3}；
⑧利用步骤②、③、⑥、⑦的结果，决策是否执行“拓扑机器人B移动至节点A附近”的拓扑优化操作。
在本发明的一个实施例中，步骤⑧中进行决策的具体判断准则为：
第一，当n1＞n2时，执行拓扑优化操作；
第二，当n1＝＝n2，且QA1＞QC1时，执行拓扑优化操作；
第三，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1，且QA2＞QC2时，执行拓扑优化操作；
第四，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1、QA2＝＝QC2，且QA3＞QC3时，执行拓扑优化操作；
第五，当不满足以上任意一条时，不执行拓扑优化操作。
本发明方法的优点在于：首先，提出由网络分裂影响度、邻居断链影响度和路径中断影响度三维向量构成的节点重要度概念，以及节点重要度的度量和比较方法；其次，提出一种基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法，通过对节点重要度的度量和比较，查找网络中的连通薄弱点和对网络连通性影响最小的拓扑机器人，再预估拓扑机器人调整位置后对网络连通性的增量，最后决策是否执行拓扑优化操作。总体来说，节点重要度的度量值能够准确反应分布式系统的节点重要程度，以节点重要度为理论判断依据、以拓扑机器人部署位置调整为途径的网络拓扑优化方法，能够实现增强分布式系统网络连通性，提高网络的抗毁能力和健壮性。
附图说明
图1示出分布式系统网络拓扑示意图；
图2示出基于节点重要度的拓扑优化基本思路。
具体实施方式
1.分布式系统概述
在本发明中，分布式系统由两类节点组成，分别为普通节点和拓扑机器人节点，网络拓扑示意如图1所示。其中普通节点指具有一定计算、存储和通信资源的任务节点，用于执行用户分配的各种任务；拓扑机器人节点指具有一定通信资源、仅用于辅助网络拓扑优化的节点，用户不对其分配任务。
2.节点重要度度量
为分布式系统引入节点重要度的概念，定义为网络分裂影响度、邻居断链影响度和路径中断影响度等指标构成的三维向量，即Q(i)＝{Qi1，Qi2，Qi3}，其中i为节点序号，网内不重复；Q(i)为节点i的重要度，Qi1为节点i的网络分裂影响度，表征节点i失效造成的网络分裂程度，如果节点i失效后网络未分裂，则Qi1取值为0，如果节点i失效后网络分裂为2个以上的子网，则Qi1取值为全网节点数量与规模最大子网的节点数量差值；Qi2为邻居断链影响度，表征节点i失效造成的邻居链路中断程度，取值为节点i的邻居节点数量；Qi3为路径中断影响度，表征节点i失效造成的最短路径中断程度，定义为
Figure BSA0000191815020000041
其中φmn(i)指节点m经过节点i到节点n的最短路径数目，φmn指节点m到节点n的全部最短路径数目。
3.节点重要度比较
设节点i和节点j的重要度分别为Q(i)和Q(j)，则有：
第一，若节点i的网络分裂影响度Qi1大于节点j的网络分裂影响度Qj1，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第二，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1，且节点i的邻居断链影响度Qi2大于节点j的邻居断链影响度Qj2，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第三，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1、节点i的邻居断链影响度Qi2等于节点j的邻居断链影响度Qj2，且节点i的路径中断影响度Qi3大于节点j的路径中断影响度Qj3，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)。
Q(i)和Q(j)的比较公式为
Figure BSA0000191815020000051
其中MAX(Q(i)，Q(j))指Q(i)与Q(j)中的最大值。
4.拓扑优化基本流程
基于节点重要度的拓扑优化基本思路如图2所示，通过对节点重要度的度量和比较，按照“查找网络中的连通薄弱点→查找对网络连通性影响最小的拓扑机器人→预估拓扑机器人调整位置后对网络连通性的增量→决策是否执行拓扑优化操作”的顺序进行拓扑优化。
基于节点重要度的拓扑优化主要步骤为：
①分布式系统中所有节点周期性向拓扑机器人发送邻居链路状态信息，拓扑机器人利用该信息构建全网拓扑图，并基于构建的拓扑图计算所有节点的重要度；
②利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人获取网络分裂影响度不为0的节点数量n1；
③利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点A，记节点A的重要度为Q(A)＝{QA1，QA2，QA3}；
④利用步骤③对节点重要度的比较结果，找出节点重要度最小的拓扑机器人B；
⑤假设拓扑机器人B移动至节点A附近，拓扑机器人B更新网络拓扑图，并根据新的网络拓扑图计算所有节点的重要度；
⑥利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人B获取网络分裂影响度不为0的节点数量n2；
⑦利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人B对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点C，记节点C的重要度为Q(C)＝{QC1，QC2，QC3}；
⑧利用步骤②、③、⑥、⑦的结果，决策是否执行“拓扑机器人B移动至节点A附近”的拓扑优化操作，具体判断准则为：
第一，当n1＞n2时，执行拓扑优化操作；
第二，当n1＝＝n2，且QA1＞QC1时，执行拓扑优化操作；
第三，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1，且QA2＞QC2时，执行拓扑优化操作；
第四，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1、QA2＝＝QC2，且QA3＞QC3时，执行拓扑优化操作；
第五，当不满足以上任意一条时，不执行拓扑优化操作。
本发明首先提出由网络分裂影响度、邻居断链影响度和路径中断影响度三维向量构成的节点重要度概念，以及节点重要度的度量和比较方法；其次提出一种基于拓扑机器人的网络拓扑优化方法，通过对节点重要度的度量和比较，查找网络中的连通薄弱点和对网络连通性影响最小的拓扑机器人，再预估拓扑机器人调整位置后对网络连通性的增量，最后决策是否执行拓扑优化操作。总体来说，节点重要度的度量值能够准确反应分布式系统的节点重要程度，以节点重要度为理论判断依据、以拓扑机器人部署位置调整为途径的网络拓扑优化方法，能够实现增强分布式系统网络连通性，提高网络的抗毁能力和健壮性。

Claims (2)

1.一种分布式系统中基于拓扑机器人节点的网络拓扑优化方法，拓扑机器人节点是指具有一定通信资源、仅用于辅助网络拓扑优化的节点，用户不对其分配任务，其特征在于，
将节点重要度定义为网络分裂影响度、邻居断链影响度和路径中断影响度指标构成的三维向量，即Q(i)＝{Qi1，Qi2，Qi3}，其中i为节点序号，网内不重复；Q(i)为节点i的重要度，Qi1为节点i的网络分裂影响度，表征节点i失效造成的网络分裂程度，如果节点i失效后网络未分裂，则Qi1取值为0，如果节点i失效后网络分裂为2个以上的子网，则Qi1取值为全网节点数量与规模最大子网的节点数量差值；Qi2为邻居断链影响度，表征节点i失效造成的邻居链路中断程度，取值为节点i的邻居节点数量；Qi3为路径中断影响度，表征节点i失效造成的最短路径中断程度，定义为
Figure FSB0000198216980000011
其中φmn(i)指节点m经过节点i到节点n的最短路径数目，φmn指节点m到节点n的全部最短路径数目；
设节点i和节点j的重要度分别为Q(i)和Q(j)，则有：
第一，若节点i的网络分裂影响度Qi1大于节点j的网络分裂影响度Qj1，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第二，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1，且节点i的邻居断链影响度Qi2大于节点j的邻居断链影响度Qj2，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
第三，若节点i的网络分裂影响度Qi1等于节点j的网络分裂影响度Qj1、节点i的邻居断链影响度Qi2等于节点j的邻居断链影响度Qj2，且节点i的路径中断影响度Qi3大于节点j的路径中断影响度Qj3，则节点i的重要度大于节点j的重要度，即Q(i)＞Q(j)；
Q(i)和Q(j)的比较公式为
Figure FSB0000198216980000021
其中MAX(Q(i)，Q(j))指Q(i)与Q(j)中的最大值；
所述分布式系统中基于拓扑机器人节点的网络拓扑优化方法，具体包括下列步骤：
①分布式系统中所有节点周期性向拓扑机器人节点发送邻居链路状态信息，拓扑机器人节点利用该信息构建全网拓扑图，并基于构建的拓扑图计算所有节点的重要度；
②利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人节点获取网络分裂影响度不为0的节点数量n1；
③利用步骤①计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人节点对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点A，记节点A的重要度为Q(A)＝{QA1，QA2，QA3}；
④利用步骤③对节点重要度的比较结果，找出节点重要度最小的拓扑机器人节点B；
⑤假设拓扑机器人节点B移动至节点A附近，拓扑机器人节点B更新网络拓扑图，并根据新的网络拓扑图计算所有节点的重要度；
⑥利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人节点B获取网络分裂影响度不为0的节点数量n2；
⑦利用步骤⑤计算的所有节点重要度度量值，拓扑机器人节点B对所有节点的重要度进行比较，找出重要度度量值最大的节点C，记节点C的重要度为Q(C)＝{QC1，QC2，QC3}；
⑧利用步骤②、③、⑥、⑦的结果，决策是否执行“拓扑机器人节点B移动至节点A附近”的拓扑优化操作。
2.如权利要求1所述的网络拓扑优化方法，其特征在于，步骤⑧中进行决策的具体判断准则为：
第一，当n1＞n2时，执行拓扑优化操作；
第二，当n1＝＝n2，且QA1＞QC1时，执行拓扑优化操作；
第三，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1，且QA2＞QC2时，执行拓扑优化操作；
第四，当n1＝＝n2、QA1＝＝QC1、QA2＝＝QC2，且QA3＞QC3时，执行拓扑优化操作；
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