CN111371681B - 一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及网络结构的技术领域，特别是涉及一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，该算法在资源利用率相对较高时不再以节能地集中映射为主；包括以下步骤：步骤A1：初始化程序，读取当前底层网络拓扑和服务功能链请求；步骤A2：顺序取出服务链中的待映射的服务节点；步骤A3：权重判定算法得到能耗代价和资源负载均衡代价的权重；步骤A4：根据步骤A3计算出的权重和节点代价判定算法为所有可用物理节点计算其代价值，代价值最小的物理节点作为当前待映射服务节点的映射对象；步骤A5：取出两端顶点为已映射服务节点或起始或结束端点的虚拟链路；步骤A6：为该虚拟链路在底层网络选择最短路径；步骤A7：拒绝服务请求，结束映射方法程序。

Description

一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法

技术领域

本发明涉及网络结构的技术领域，特别是涉及一种资源和能耗感 知的网络服务功能链映射方法。

背景技术

众所周知，传统的网络结构较为“僵化”，需要部署多种专用的 硬件设备以提供各种服务，改变服务类型可能需要更换硬件设备。网 络功能虚拟化使用通用的硬件设备来部署多种功能软件，这种提供服 务功能的模式解耦了硬件和软件，从而实现灵活的功能部署。其中， 虚拟网络功能是特定网络功能在共享的通用硬件资源上的软件实现。

目前，虚拟网络功能的放置和路由算法中，大多从某一个方面(比 如代价、能耗、请求接受率等)进行优化。在以节能为目标的映射算 法中，若不考虑请求接受率，将降低请求接受率,而同时以节能和提 高请求接受率作为映射目标，大都设计较为复杂的算法以牺牲效率的 方式来实现双重目标的优化。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种资源和能耗感知的网络服 务功能链映射方法,从请求接受率和能耗两个方面考虑来设计两目标 的优化算法,该算法在资源利用率相对较高时不再以节能的集中映射 为主，而是以负载均衡地扩张映射为主，并未增加算法的复杂度，并 能在节能映射的同时，降低对请求接受率的影响,同时，在选择映射 的服务节点时，从最大资源利用率的增长量、路径代价、功耗等多个 角度，综合评价可用服务节点的优劣，选择评价值最优的作为服务节 点的映射对象。

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，包括 以下步骤：

步骤A1：初始化程序，读取当前底层网络拓扑和服务功能链请 求；

步骤A2：顺序取出服务链中的待映射的服务节点，若不存在未 映射的节点，跳转至步骤A5；

步骤A3：根据权重判定算法得到节能地集中映射和负载均衡地 扩张映射的权重；

步骤A4：根据步骤A3计算出的权重和节点代价判定算法为所有 可用节点计算其代价值，选择计算结果最优的(代价值最小的)物理 节点来映射，若能找到可映射节点，记录新的网络拓扑，继续步骤 A5；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A5：取出两端顶点为已映射服务节点或起始或结束端点的 虚拟链路，若不存在未映射的链路，接受服务请求，更新网络拓扑， 结束映射方法程序；

步骤A6：使用Dijkstra算法，为已映射两端顶点的链路在底层 网络上选择最短路径，若能找到可映射的路径，记录新的网络拓扑， 返回步骤A2；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A7：拒绝服务请求，结束映射方法程序。

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，所述 步骤A3中的“权重判定算法”具体方法包括如下步骤：

步骤B1：初始化程序，读取当前网络拓扑和服务请求，得到当 前要映射节点的所有已开启的N₀个可用物理节点和所有未开启的N₁个可用物理节点；

步骤B2：若可用的已开启节点数为0，设置能耗的权重为d₀＝α， 资源使用的权重为d₁＝1-α，跳转至步骤B9；若可用的未开启节点数 为0，设置能耗的权重为d₀＝β，资源使用的权重为d₁＝1-β，其中， α和β是常系数，跳转至步骤B9；

步骤B3：为已开启的各个可用物理节点i，计算资源剩余量b_i和 虚拟节点的资源请求量a_i，求出比值

对所有已开启节点的比 值计算算数平均值

其中，N₀是可用的已开启节点个数；

步骤B4：为已开启的各个可用物理节点i，计算两条路径的跳数 l_i,last和l_i,next，其中，l_i,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节点 i的物理路径跳数；l_i,next为物理节点i到服务请求的末节点 destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点 i计算两条路径的跳数和l_i＝l_i,last+l_i,next；否则，路径跳数和设置为 l_i＝INFINITY，不将该节点的路径和纳入后面平均值的计算；

步骤B5：为未开启的各个可用物理节点j，计算两条路径的跳数 l_j,last和l_j,next，其中，l_j,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节 点j的物理路径跳数；l_j,next为物理节点j到服务请求的末节点 destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点 j计算两条路径的跳数和l_j＝l_j,last+l_j,next；否则，路径跳数和设置为 l_i＝INFINITY，不将该节点的路径跳数和纳入后面平均值的计算；

步骤B6：根据步骤B4为每个已开启的可用物理节点计算的路径 跳数和求平均值

根据步骤B5为每个未开启的可用物理节 点计算的路径跳数和求平均值

计算两个平均值的比值

步骤B7：将l变换为l'，令

步骤B8：设置能耗的权重为d₀＝α·(W₀·(1-c)+(1-W₀)·l')，资源使用 的权重为d₁＝1-d₀，其中，α和W₀是常系数；

步骤B9：返回能耗权重d₀和资源使用的权重d₁。

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，所述 步骤A4中“节点代价判定算法”的具体方法包括如下步骤：

步骤C1：初始化程序，得到当前要映射服务节点的所有可用物 理节点；

步骤C2：计算每个节点i的功耗增量

最大资源利用率的增量

(若当前节点不会增加最大资源利用率， 则该值为零)和节点i与上一映射至的物理节点(或起始顶点)间的 最短物理路径的跳数l_i,last，在该集合中使用公式

(其中，最大和最小值的取得范围是所有的可用物理节点集合)，将 以上三个量归一化，分别得到

和

步骤C3：对步骤C2计算的归一化量加权和，分别乘以能耗的权 重d₀和资源使用的权重d₁，得到所有节点的代价值

与现有技术相比本发明的有益效果为：1.抑制资源利用率的增长 速度，均衡资源的使用；

2.已开启节点的资源利用率相对较高的时刻以扩张(即开启新节 点以降低最大资源利用率的增速)为主，减少了节能映射对请求接受 率的影响。

具体实施方式

下面结合实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。 以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

实施例

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，包括 以下步骤：

步骤A1：初始化程序，读取当前底层网络拓扑和服务功能链请 求；

步骤A2：顺序取出服务链中的待映射的服务节点，若不存在未 映射的节点，跳转至步骤A5；

步骤A3：根据权重判定算法得到能耗代价和资源使用代价的权 重；

步骤A4：根据步骤A3计算出的权重和节点代价判定算法为所有 可用节点计算其代价值，选择计算结果最优的(代价值最小的)物理 节点来映射，若能找到可映射节点，记录新的网络拓扑，继续步骤 A5；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A5：取出两端顶点为已映射服务节点或起始或结束端点的 虚拟链路，若不存在未映射的链路，接受服务请求，更新网络拓扑， 结束映射方法程序；

步骤A6：使用Dijkstra算法，为已映射两端顶点的链路在底层 网络上选择最短路径，若能找到可映射的路径，记录新的网络拓扑， 返回步骤A2；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A7：拒绝服务请求，结束映射方法程序。

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，所述 步骤A3中的“权重判定算法”具体方法包括如下步骤：

步骤B1：初始化程序，读取当前网络拓扑和服务请求，得到当 前要映射节点的所有已开启的N₀个可用物理节点和所有未开启的N₁个可用物理节点；

步骤B2：若可用的已开启节点数为0，设置能耗的权重为d₀＝α， 资源使用的权重为d₁＝1-α，跳转至步骤B9；若可用的未开启节点数 为0，设置能耗的权重为d₀＝β，资源使用的权重为d₁＝1-β，其中， α和β是常系数，跳转至步骤B9；

步骤B3：为已开启的各个可用物理节点i，计算资源剩余量b_i和 虚拟节点的资源请求量a_i，求出比值

对所有已开启节点的比 值计算算数平均值

其中，N₀是可用的已开启节点个数；

步骤B4：为已开启的各个可用物理节点i，计算两条路径的跳数 l_i,last和l_i,next，其中，l_i,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节点 i的物理路径跳数；l_i,next为物理节点i到服务请求的末节点 destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点 i计算两条路径的跳数和l_i＝l_i,last+l_i,next；否则，路径跳数和设置为 l_i＝INFINITY，不将该节点的路径和纳入后面平均值的计算；

步骤B5：为未开启的各个可用物理节点j，计算两条路径的跳数 l_j,last和l_j,next，其中，l_j,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节 点j的物理路径跳数；l_j,next为物理节点j到服务请求的末节点 destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点 j计算两条路径的跳数和l_j＝l_j,last+l_j,next；否则，路径跳数和设置为 l_i＝INFINITY，不将该节点的路径跳数和纳入后面平均值的计算；

步骤B6：根据步骤B4为每个已开启的可用物理节点计算的路径 跳数和求平均值

根据步骤B5为每个未开启的可用物理节 点计算的路径跳数和求平均值

计算两个平均值的比值

步骤B7：将l变换为l'，令

步骤B8：设置能耗的权重为d₀＝α·(W₀·(1-c)+(1-W₀)·l')，资源使用 的权重为d₁＝1-d₀，其中，α和W₀是常系数；

步骤B9：返回能耗权重d₀和资源使用的权重d₁。

本发明的一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，所述 步骤A4中“节点代价判定算法”的具体方法包括如下步骤：

步骤C1：初始化程序，得到当前要映射服务节点的所有可用物 理节点；

步骤C2：在所有可用的物理节点集合中，计算每个节点i的功耗 增量

最大资源利用率的增量

(若当前节点不会增加最大资源利用率， 则该值为零)和节点i与上一映射至的物理节点(或起始顶点)间的 最短物理路径的跳数l_i,last，在该集合中使用公式

(其中，最大和最小值的取得范围是所有可用的节点集合)，将以上 三个量归一化，分别得到

和

步骤C3：对步骤C2计算的归一化量求加权和，得到所有可用物 理节点的代价值

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领 域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以 做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种资源和能耗感知的网络服务功能链映射方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A1：初始化程序，读取当前底层网络拓扑和服务功能链请求；

步骤A2：顺序取出服务链中的待映射的服务节点，若不存在未映射的节点，跳转至步骤A5；

步骤A3：使用权重判定算法得到能耗代价和资源使用代价的权重；

步骤A4：根据步骤A3计算出的权重和节点代价判定算法为所有可用节点计算其代价值，选择计算结果中代价值最小的物理节点来映射，若能找到可映射节点，记录新的网络拓扑，继续步骤A5；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A5：取出两端顶点为已映射服务节点或起始或结束端点的虚拟链路，若不存在未映射的链路，接受服务请求，更新网络拓扑，结束映射方法程序；

步骤A6：使用Dijkstra算法，为该虚拟链路在底层网络上选择最短路径，若能找到可映射的路径，记录新的网络拓扑，返回步骤A2；若不能，跳转至步骤A7；

步骤A7：拒绝服务请求，结束映射方法程序；

所述步骤A3中的“权重判定算法”具体方法包括如下步骤：

步骤B1：初始化程序，读取当前网络拓扑和服务请求，得到当前要映射节点的所有已开启的N₀个可用物理节点和所有未开启的N₁个可用物理节点；

步骤B2：若可用的已开启节点数为0，设置能耗的权重为d₀＝α，资源使用的权重为d₁＝1-α，跳转至步骤B9；若可用的未开启节点数为0，设置能耗的权重为d₀＝β，资源使用的权重为d₁＝1-β，跳转至步骤B9，其中，α和β是常系数；

步骤B3：为已开启的各个可用物理节点i，计算资源剩余量b_i和虚拟节点的资源请求量a_i，求出比值

对所有已开启节点的比值计算算数平均值

其中，N₀是可用的已开启节点个数；

步骤B4：为已开启的各个可用物理节点i，计算两条路径的跳数l_i,last和l_i,next，其中，l_i,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节点i的物理路径跳数；l_i,next为物理节点i到服务请求的末节点destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点i计算两条路径的跳数和l_i＝l_i,last+l_i,next；否则，路径跳数和设置为，l_i＝INFINITY不将该节点的路径和纳入后面平均值的计算；

步骤B5：为未开启的各个可用物理节点j，计算两条路径的跳数l_j,last和l_j,next，其中，l_j,last为上一个映射到的物理节点lastnode与物理节点j的物理路径跳数；l_j,next为物理节点j到服务请求的末节点destinationnode的物理路径跳数，若两个物理路径都存在，为物理节点j计算两条路径的跳数和l_j＝l_j,last+l_j,next；否则，路径跳数和设置为l_i＝INFINITY，不将该节点的路径跳数和纳入后面平均值的计算；

步骤B6：根据步骤B4为每个已开启的可用物理节点计算的路径跳数和求平均值

根据步骤B5为每个未开启的可用物理节点计算的路径跳数和求平均值

计算两个平均值的比值

步骤B7：将l变换为l'，令

步骤B8：设置能耗的权重为d₀＝α·(W₀·(1-c)+(1-W₀)·l')，资源使用的权重为d₁＝1-d₀，其中，α和W₀是常系数；

步骤B9：返回能耗权重d₀和资源使用的权重d₁。