CN111935748B - 一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法 - Google Patents

一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法 Download PDF

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CN111935748B CN202010832108.2A CN202010832108A CN111935748B CN 111935748 B CN111935748 B CN 111935748B CN 202010832108 A CN202010832108 A CN 202010832108A CN 111935748 B CN111935748 B CN 111935748B
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Abstract

本发明公开了一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，包括vEPC和网络链路，所述vEPC将基础硬件设备虚拟为通用的网络资源，所述资源分配方法令通用的网络资源中的基础硬件资源为底层网络，并将底层网络承载的虚拟业务称为虚拟网，本发明先将通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络划分为社团并进行优化，然后将底层网络和虚拟网进行排序，最后为虚拟网分配资源，包括为虚拟节点分配资源和为虚拟链路分配资源两个过程，其中在为虚拟节点分配资源时保证了负载均衡和可靠性，在为虚拟链路分配资源时保证了虚拟网的带宽需求，有效的解决了5G核心网的大规模虚拟网资源分配问题。

Description

一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法
技术领域
本发明涉及网络资源管理领域，特别是一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法。
背景技术
随着5G网络的快速建设和应用，基于5G的智慧生活、智慧工厂、无人驾驶等新兴业务逐渐开始落地，为了保证各种新兴业务的服务质量，5G网络的核心网建设显得尤为重要。当前，虚拟化演进分组核心网(virtualized Evolved Packet Core，vEPC)已成为5G核心网的基本架构。vEPC技术通过引入虚拟化技术，实现了5G核心网的切片功能，有效提升了网络资源利用率和可靠性。利用vEPC技术将原来的基础网络被划分为底层网络和虚拟网络。底层网络负责创建底层节点和底层链路资源，为虚拟网提供网络资源。虚拟网络通过租用底层网络的资源搭建虚拟网，来承载各种网络业务。故如何将底层网络资源分配给虚拟网络已成为一个重要的研究内容。
已有研究分析将资源分配算法的目标分为提高资源利用率和提高虚拟网络可靠性两个方面：在提高资源利用率方面，文献[Jahani A,Khanli L M,Hagh M T,et al.Greenvirtual network embedding with supervised self-organizing map[J].Neurocomputing,2019,351:60-76.]采用神经网络理论提出了自组织映射算法；文献[Dolati M,Hassanpour S B,Ghaderi M,et al.DeepViNE:Virtual network embeddingwith deep reinforcement learning[C]//IEEE INFOCOM 2019-IEEE Conference onComputer Communications Workshops(INFOCOM WKSHPS).IEEE,2019:879-885.]采用深度学习理论，将虚拟网映射建模为图像识别问题，进一步提升了算法的自组织能力；文献[Zhang P,Yao H,Li M,et al.Virtual network embedding based on modified geneticalgorithm[J].Peer-to-Peer Networking and Applications,2019,12(2):481-492.]采用遗传算法理论提高了虚拟网映射的成功率；文献[Dehury C K,Sahoo P K.DYVINE:fitness-based dynamic virtual network embedding in cloud computing[J].IEEEJournal on Selected Areas in Communications,2019,37(5):1029-1045.]采用动态规划理论提高了动态环境下映射的成功率；而在提高虚拟网络可靠性方面，主要采用资源备份和故障恢复两种技术提升虚拟网络的可靠性：在资源备份方面，文献[Yousaf F Z,Loureiro P,Zdarsky F,et al.Cost analysis of initial deployment strategies forvirtualized mobile core network functions[J].IEEE Communications Magazine,2015,53(12):60-66.]提出了单区域内进行资源备份优化策略，提升了单区域故障环境下的网络可靠性；文献[Mijumbi R,Serrat J,Gorricho J L,et al.Design and evaluationof algorithms for mapping and scheduling of virtual network functions[C]//Proceedings of the 2015 1st IEEE Conference on Network Softwarization(NetSoft).IEEE,2015:1-9.]采用分布式的自适应资源分配算法，有效提升了资源的可生存性；在故障恢复方面，文献[Peng M,Li Y,Jiang J,et al.Heterogeneous cloud radioaccess networks:A new perspective for enhancing spectral and energyefficiencies[J].IEEE Wireless Communications,2014,21(6):126-135.]采用网络编码技术，可以解决瞬间且故障点较少类型故障的恢复问题；文献[Hawilo H,Shami A,Mirahmadi M,et al.NFV:state of the art,challenges,and implementation in nextgeneration mobile networks(vEPC)[J].IEEE Network,2014,28(6):18-26.]基于vEPC具有的快速迁移技术特点，提出了基于内部节点迁移的单链路故障恢复机制，提升了虚拟网的可靠性。
综上所述，虚拟网资源分配的研究已经取得了较多成果。但是，当前研究主要集中在解决小规模环境下的虚拟网资源分配，没有提出如何解决大规模的资源应如何分配，而在5G网络加速建设和运行的背景下，5G核心网的规模会快速增加。所以，如何解决大规模的5G核心网的虚拟网资源分配问题，已成为一个急需解决的关键问题。
因此本发明提供一种的新的方案来解决此问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，有效的解决了大规模的5G核心网的虚拟网资源分配问题。
其解决的技术方案是，一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，包括vEPC和网络链路，所述vEPC将基础硬件设备虚拟为通用的网络资源，所述资源分配方法令通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络承载的虚拟业务称为虚拟网，具体包括以下步骤：
S1、将底层网络划分为社团，包括社团的初始划分、社团划分优化两个子过程，其中社团的初始划分具体步骤为：
X1、对底层节点
Figure BDA0002638370090000031
的资源权重/>
Figure BDA0002638370090000032
采用公式/>
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进行计算，其中/>
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表示与底层节点/>
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直连的链路集合，/>
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的集合
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X3、依次取出节点集合
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中的底层节点/>
Figure BDA00026383700900000313
及其邻居节点/>
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X4、判断邻居节点
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是否已放入其它社团，若无则将其放入包含底层节点/>
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的社团；
其中社团的划分优化具体步骤为：
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Y2、取出节点
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并将不在社团的邻居节点/>
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中的节点逐个放入底层节点/>
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所在的社团，利用公式
Figure BDA00026383700900000324
计算社团的内聚特征CCk，其中，/>
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用于评价底层节点/>
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社团k后的内聚特征CCk的改变量ΔCCk值大于指定阈值Γ时，将其放入底层节点/>
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所在的社团；
S2、将底层网络和虚拟网进行排序，将已划分为社团的底层网络按照社团k中包含的节点数量降序排列，将虚拟网请求按照节点数量降序排列，其中虚拟网请求指请求为底层网络为虚拟网分配资源的请求；
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分配资源、为虚拟链路/>
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分配资源两个子过程，其中为虚拟节点分配资源的具体步骤如下：
Z1、从底层社团中，选择节点数量最多的且当前未给虚拟网请求分配资源的社团；
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最大的底层节点/>
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上；
Z3、逐个为虚拟节点选择满足其CPU需求的底层节点
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并且满足其底层节点/>
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的负载均衡系数/>
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负载均衡阈值，若两者都满足，转至步骤Z1；
Z4、计算聚类社团k周边社团的可靠性
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其中relk表示社团k的全部外连链路构成的链路集合，|relk|表示链路集合relk中的链路数量，M表示社团k的数量；
Z5、选择可靠性REL(k)最大的社团k，返回步骤Z1；
其中为虚拟链路
Figure BDA0002638370090000046
分配资源的具体步骤如下：
W1、使用最短路径算法，为每条虚拟链路
Figure BDA0002638370090000047
查找底层链路/>
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资源；
W2、判断为虚拟链路
Figure BDA0002638370090000049
分配的资源是否满足虚拟网的带宽需求，以及是否满足底层链路/>
Figure BDA00026383700900000410
的负载均衡系数/>
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若两者都满足，返回W1；
W3、为当前虚拟链路
Figure BDA00026383700900000412
寻找次优最短路径，返回步骤W2。
由于以上技术方案的采用，本发明与现有技术相比具有如下优点：
本发明先将通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络划分为社团并进行优化，然后将底层网络和虚拟网进行排序，最后为虚拟网分配资源，包括为虚拟节点分配资源和为虚拟链路分配资源两个过程，其中在为虚拟节点分配资源时保证了负载均衡和可靠性，在为虚拟链路分配资源时保证了虚拟网的带宽需求，有效的解决了大规模的5G核心网的虚拟网资源分配问题。
附图说明
图1为本发明提供的资源分配方法的流程图。
图2为5G核心网架构示意图。
图3为虚拟网映射成功率比较示意图。
图4为底层节点资源利用率比较示意图。
图5为底层链路资源利用率比较示意图。
具体实施方式
为有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图1-5对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。
下面将参照附图描述本发明的各示例性的实施例。
一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，包括vEPC和网络链路，所述vEPC将基础硬件设备虚拟为通用的网络资源，其特征在于，所述资源分配方法令通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络承载的虚拟业务称为虚拟网，具体包括以下步骤：
S1、将底层网络划分为社团，包括社团的初始划分、社团划分优化两个子过程，其中社团的初始划分具体步骤为：
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S2、将底层网络和虚拟网进行排序，将已划分为社团的底层网络按照社团k中包含的节点数量降序排列，将虚拟网请求按照节点数量降序排列，从而将范围较大的虚拟网映射到大范围的社团中，从而提升社团的可靠性，其中虚拟网请求指请求为底层网络为虚拟网分配资源的请求；
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Z5、选择可靠性REL(k)最大的社团k，返回步骤Z1；
其中为虚拟链路
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分配资源的具体步骤如下：
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所述在步骤S1之前先将底层网络建模为无向带权图GS＝(NS,ES)，其中NS表示底层节点集合、ES表示底层链路集合，且使用
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所述虚拟网的生命周期
Figure BDA0002638370090000071
是指每个虚拟网从获得资源到释放资源的过程，现底层网络为虚拟网分配资源的过程称为虚拟网映射，使用MN:(NV→NS,EV→PS)表示，即虚拟网从底层网络获得资源，其中PS表示虚拟网的虚拟链路/>
Figure BDA0002638370090000072
所映射的底层路径，底层路径PS包括至少一条底层链路；
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Figure BDA0002638370090000073
的带宽资源/>
Figure BDA0002638370090000074
利用公式(6)计算：
Figure BDA0002638370090000075
根据底层网络的规模、网络节点之间的关联分析底层网络紧密程度将底层网络划分为多个社团，根据底层节点
Figure BDA0002638370090000076
与邻居节点/>
Figure BDA0002638370090000077
之间路径包含的链路/>
Figure BDA0002638370090000078
利用公式(7)计算底层节点/>
Figure BDA0002638370090000079
与邻居节点/>
Figure BDA00026383700900000710
之间路径包含的带宽资源/>
Figure BDA00026383700900000711
Figure BDA00026383700900000712
利用公式(8)计算底层网络的任意两个底层节点
Figure BDA00026383700900000713
与邻居节点/>
Figure BDA00026383700900000714
之间路径包含的带宽资源/>
Figure BDA00026383700900000715
与底层节点/>
Figure BDA00026383700900000716
与底层网络中所有底层节点之间路径包含的链路/>
Figure BDA00026383700900000717
之间的关系：
Figure BDA00026383700900000718
所述步骤S1中的内聚特征CCk的取值为社团k内的链路带宽与底层网络中所有链路带宽之和的比值，当划分的社团k的内聚特征CCk的值越大，则表明社团内的节点之间具有较多的链路带宽资源，内聚特性越好；
所述步骤S3中在为虚拟节点
Figure BDA00026383700900000719
分配资源时，定义底层链路/>
Figure BDA00026383700900000720
负载均衡阈值为BM，当底层网络为虚拟网分配资源后，底层节点/>
Figure BDA00026383700900000721
负载均衡系数/>
Figure BDA00026383700900000722
或底层链路负载均衡系数
Figure BDA00026383700900000723
大于负载均衡阈值BN、BM时，则重新进行资源分配，利用公式(9)计算底层网络中剩余的资源量最大的底层节点/>
Figure BDA00026383700900000724
负载均衡系数/>
Figure BDA00026383700900000725
利用公式(10)计算底层网络中剩余的资源量最小的底层节点/>
Figure BDA00026383700900000726
负载均衡系数/>
Figure BDA00026383700900000727
利用公式(11)计算底层网络中剩余的资源量最大的底层链路/>
Figure BDA00026383700900000728
负载均衡系数/>
Figure BDA00026383700900000729
利用公式(12)计算底层网络中剩余的资源量最小的底层链路/>
Figure BDA00026383700900000730
负载均衡系数/>
Figure BDA00026383700900000731
Figure BDA0002638370090000081
Figure BDA0002638370090000082
Figure BDA0002638370090000083
Figure BDA0002638370090000084
其中
Figure BDA0002638370090000085
表示底层节点/>
Figure BDA0002638370090000086
的初始计算资源，/>
Figure BDA0002638370090000087
和/>
Figure BDA0002638370090000088
分别表示剩余资源量最大的底层节点/>
Figure BDA0002638370090000089
资源量、剩余资源量最小的底层节点/>
Figure BDA00026383700900000810
资源量，/>
Figure BDA00026383700900000811
表示底层链路/>
Figure BDA00026383700900000812
的初始计算资源，/>
Figure BDA00026383700900000813
和/>
Figure BDA00026383700900000814
分别表示剩余资源量最大的底层链路/>
Figure BDA00026383700900000815
资源量、剩余资源量最小的底层链路/>
Figure BDA00026383700900000816
资源量；
所述步骤S3在为虚拟网资源分配时，首先在单个社团中为虚拟网分配资源，但当单个社团的资源不够时，需要调用其它社团的资源进行分配，而社团的可靠性与其具有链路数量相关，当某个社团连接到其它社团的底层链路
Figure BDA00026383700900000817
数量越多时，则链路可靠性越高；
所述步骤S3中的社团x的可靠性REL(k)的取值为社团x的外连的链路数量在全部社团外连的链路数量中的占比，当REL(k)的取值越大，则表明社团k的外链数量越多，社团k的可靠性越高。
本发明在进行具体使用的时候，使用GT-ITM工具[Zegura E W,Calvert K L,Bhattacharjee S.How to model an internetwork[C]//Proceedings of IEEE INFOCOM'96.Conference on Computer Communications.IEEE,1996,2:594-602.]生成仿真环境，仿真环境包括底层网络和虚拟网络，将每个虚拟网的生命周期为10个时间单位、虚拟网请求数量设置为1000个，底层网络模拟了底层节点从100个增加到500个的不同网络规模，虚拟网络的节点服从[5,10]的均匀分布，底层链路使用任意两个底层节点以0.5的概率相连接生成，虚拟链路使用任意两个虚拟节点以0.5的概率相连接生成。底层节点和底层链路的资源量都服从[50,100]的均匀分布。虚拟节点和虚拟链路的资源量都服从[4,10]的均匀分布；
从虚拟网映射成功率、底层节点资源利用率、底层链路资源利用率三个方面为验证本资源分配方法的性能，将本资源分配方法与基于高可靠性的虚拟网资源分配算法VNRAoHR(Virtual network resource allocation based on high reliability)、基于负载均衡的虚拟网资源分配算法VNRAoLB(Virtual network resource allocation basedon load balancing)一同进行模拟，其中算法VNRAoHR模拟是以高可靠性为目标的资源分配算法，算法VNRAoLB模拟是以负载均衡为目标的资源分配算法。
如图3所示为虚拟网映射成功率比较结果，X轴表示底层节点数量从100个增加到500个，Y轴表示虚拟网的映射成功率，随着底层网络规模增加，三种算法下的虚拟网络映射成功率都在增加，并趋于稳定，这是因为为虚拟网提供的资源数量随着网络规模的增加而增加，但是虚拟网请求数量较多时，可以快速将底层网络资源用完，从三种算法性能分析可知本资源分配方法的的映射成功率最高，说明本资源分配方法通过负载均衡机制为虚拟网分配了较好的资源；
如图4所示为底层节点资源利用率比较结果，X轴表示底层节点数量从100个增加到500个，Y轴表示底层节点资源利用率，随着底层节点数量的增加，底层节点平均利用率指标缓慢增加并趋于稳定说明网络规模对三种算法的性能影响较小，且本资源分配方法下的底层节点资源利用率最高说明本资源分配方法为虚拟节点分配了比较合适的底层节点资源；
如图5所示为底层链路资源利用率比较结果，X轴表示底层节点数量从100个增加到500个，Y轴表示底层链路资源利用率，底层链路资源利用率的结果表本资源分配方法较好的提升了底层链路资源的利用率；
综上，本资源分配方法在虚拟网映射成功率、底层节点资源利用率、底层链路资源利用率三个方面都有较好的表现，有效的解决了大规模的5G核心网的虚拟网资源分配的问题。

Claims (7)

1.一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，包括vEPC和网络链路，所述vEPC将基础硬件设备虚拟为通用的网络资源，其特征在于，所述资源分配方法令通用的网络资源中的基础硬件资源作为底层网络，并将底层网络承载的虚拟业务称为虚拟网，具体包括以下步骤：
S1、将底层网络划分为社团，包括社团的初始划分、社团划分优化两个子过程，其中社团的初始划分具体步骤为：
X1、对底层节点
Figure QLYQS_1
的资源权重/>
Figure QLYQS_2
采用公式/>
Figure QLYQS_3
进行计算，其中/>
Figure QLYQS_4
表示与底层节点/>
Figure QLYQS_5
直连的链路集合，/>
Figure QLYQS_6
表示底层节点/>
Figure QLYQS_7
的度数；
X2、根据资源权重
Figure QLYQS_8
对底层节点/>
Figure QLYQS_9
进行降序排列，放入底层节点/>
Figure QLYQS_10
的集合/>
Figure QLYQS_11
X3、依次取出节点集合
Figure QLYQS_12
中的底层节点/>
Figure QLYQS_13
及其邻居节点/>
Figure QLYQS_14
X4、判断邻居节点
Figure QLYQS_15
是否已放入其它社团，若无则将其放入包含底层节点/>
Figure QLYQS_16
的社团；
其中社团的划分优化具体步骤为：
Y1、对每个社团k，逐个取出底层节点
Figure QLYQS_17
Y2、取出节点
Figure QLYQS_18
的邻居节点/>
Figure QLYQS_19
并将不在社团的邻居节点/>
Figure QLYQS_20
加入集合/>
Figure QLYQS_21
Y3、将集合
Figure QLYQS_24
中的节点逐个放入底层节点/>
Figure QLYQS_27
所在的社团，利用公式
Figure QLYQS_29
计算社团的内聚特征CCk，其中，
Figure QLYQS_23
用于评价底层节点/>
Figure QLYQS_26
与邻居节点/>
Figure QLYQS_28
是否在同一个社团，取值为0和1，当
Figure QLYQS_30
时，底层节点/>
Figure QLYQS_22
与邻居节点/>
Figure QLYQS_25
在同一个社团，否则，不在同一社团；
Y4、当邻居节点
Figure QLYQS_31
放入底层节点/>
Figure QLYQS_32
社团k后的内聚特征CCk的改变量ΔCCk值大于指定阈值Γ时，将其放入底层节点/>
Figure QLYQS_33
所在的社团；
所述步骤S1中底层节点
Figure QLYQS_34
的带宽资源/>
Figure QLYQS_35
利用公式(6)计算：
Figure QLYQS_36
根据底层网络的规模、网络节点之间的关联分析底层网络紧密程度将底层网络划分为多个社团，根据底层节点
Figure QLYQS_37
与邻居节点/>
Figure QLYQS_38
之间路径包含的链路/>
Figure QLYQS_39
利用公式(7)计算底层节点/>
Figure QLYQS_40
与邻居节点/>
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之间路径包含的带宽资源/>
Figure QLYQS_42
Figure QLYQS_43
利用公式(8)计算底层网络的任意两个底层节点
Figure QLYQS_44
与邻居节点/>
Figure QLYQS_45
之间路径包含的带宽资源/>
Figure QLYQS_46
与底层节点/>
Figure QLYQS_47
与底层网络中所有底层节点之间路径包含的链路/>
Figure QLYQS_48
之间的关系：
Figure QLYQS_49
S2、将底层网络和虚拟网进行排序，将已划分为社团的底层网络按照社团k中包含的节点数量降序排列，将虚拟网请求按照节点数量降序排列，其中虚拟网请求指请求为底层网络为虚拟网分配资源的请求；
S3、逐个为虚拟网分配资源，包括为虚拟节点
Figure QLYQS_50
分配资源、为虚拟链路/>
Figure QLYQS_51
分配资源两个子过程，其中为虚拟节点分配资源的具体步骤如下：
Z1、从底层社团中，选择节点数量最多的且当前未给虚拟网请求分配资源的社团；
Z2、选择虚拟网中资源需求量和度数之和最大的节点，将该虚拟节点映射到资源权重
Figure QLYQS_52
最大的底层节点/>
Figure QLYQS_53
上；
Z3、逐个为虚拟节点选择满足其CPU需求的底层节点
Figure QLYQS_55
并且满足其底层节点/>
Figure QLYQS_57
的负载均衡系数/>
Figure QLYQS_59
其中/>
Figure QLYQS_56
为底层网络中剩余的资源量最大的底层节点/>
Figure QLYQS_58
负载均衡系数，/>
Figure QLYQS_60
为底层网络中剩余的资源量最小的底层节点/>
Figure QLYQS_61
负载均衡系数，BN为底层节点/>
Figure QLYQS_54
负载均衡阈值，若两者都满足，返回步骤Z1；
Z4、计算聚类社团k周边社团的可靠性
Figure QLYQS_62
其中relk表示社团k的全部外连链路构成的链路集合，|relk|表示链路集合relk中的链路数量，M表示社团k的数量；
Z5、选择可靠性REL(k)最大的社团k，返回步骤Z1；
其中为虚拟链路
Figure QLYQS_63
分配资源的具体步骤如下：
W1、使用最短路径算法，为每条虚拟链路
Figure QLYQS_64
查找底层链路/>
Figure QLYQS_65
资源；
W2、判断为虚拟链路
Figure QLYQS_66
分配的资源是否满足虚拟网的带宽需求，以及是否满足底层链路/>
Figure QLYQS_67
的负载均衡系数/>
Figure QLYQS_68
若两者都满足，返回步骤W1；
W3、为当前虚拟链路
Figure QLYQS_69
寻找次优最短路径，返回步骤W2。
2.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，在所述步骤S1之前先将底层网络建模为无向带权图GS＝(NS,ES)，其中NS表示底层节点集合、ES表示底层链路集合，且使用
Figure QLYQS_72
表示每个底层节点/>
Figure QLYQS_76
的属性集合，包括节点位置
Figure QLYQS_80
节点计算资源/>
Figure QLYQS_73
两个属性，每个底层链路/>
Figure QLYQS_74
的属性为链路带宽/>
Figure QLYQS_78
将虚拟网建模为无向带权图GV＝(NV,EV)，其中NV表示虚拟节点集合，EV表示虚拟链路/>
Figure QLYQS_81
集合，每个虚拟节点/>
Figure QLYQS_70
的属性集合使用/>
Figure QLYQS_75
表示，包括节点位置/>
Figure QLYQS_79
节点计算资源/>
Figure QLYQS_82
两个属性，每个虚拟链路/>
Figure QLYQS_71
的属性为链路带宽/>
Figure QLYQS_77
3.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，所述虚拟网的生命周期
Figure QLYQS_83
是指每个虚拟网从获得资源到释放资源的过程，现底层网络为虚拟网分配资源的过程称为虚拟网映射，使用MN:(NV→NS,EV→PS)表示，即虚拟网从底层网络获得资源，其中PS表示虚拟网的虚拟链路/>
Figure QLYQS_84
所映射的底层路径，底层路径PS包括至少一条底层链路。
4.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，所述步骤S1中的内聚特征CCk的取值为社团k内的链路带宽与底层网络中所有链路带宽之和的比值，当划分的社团k的内聚特征CCk的值越大，则表明社团内的节点之间具有较多的链路带宽资源，内聚特性越好。
5.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3中在为虚拟节点
Figure QLYQS_88
分配资源时，定义底层链路/>
Figure QLYQS_90
负载均衡阈值为BM，当底层网络为虚拟网分配资源后，底层节点/>
Figure QLYQS_94
负载均衡系数/>
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或底层链路负载均衡系数/>
Figure QLYQS_91
大于负载均衡阈值BN、BM时，则重新进行资源分配，利用公式(9)计算底层网络中剩余的资源量最大的底层节点/>
Figure QLYQS_93
负载均衡系数/>
Figure QLYQS_96
利用公式(10)计算底层网络中剩余的资源量最小的底层节点/>
Figure QLYQS_85
负载均衡系数/>
Figure QLYQS_89
利用公式(11)计算底层网络中剩余的资源量最大的底层链路/>
Figure QLYQS_95
负载均衡系数/>
Figure QLYQS_97
利用公式(12)计算底层网络中剩余的资源量最小的底层链路/>
Figure QLYQS_86
负载均衡系数/>
Figure QLYQS_92
Figure QLYQS_98
Figure QLYQS_99
Figure QLYQS_100
Figure QLYQS_101
其中
Figure QLYQS_105
表示底层节点/>
Figure QLYQS_106
的初始计算资源，/>
Figure QLYQS_109
和/>
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分别表示剩余资源量最大的底层节点/>
Figure QLYQS_107
资源量、剩余资源量最小的底层节点/>
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资源量，/>
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表示底层链路
Figure QLYQS_102
的初始计算资源，/>
Figure QLYQS_108
和/>
Figure QLYQS_111
分别表示剩余资源量最大的底层链路/>
Figure QLYQS_113
资源量、剩余资源量最小的底层链路/>
Figure QLYQS_104
资源量。
6.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3在为虚拟网资源分配时，首先在单个社团中为虚拟网分配资源，但当单个社团的资源不够时，需要调用其它社团的资源进行分配，而社团的可靠性与其具有链路数量相关，当某个社团连接到其它社团的底层链路
Figure QLYQS_114
数量越多时，则链路可靠性越高。
7.如权利要求1所述的一种可靠性高和负载均衡的虚拟网资源分配方法，其特征在于，所述步骤S3中的社团x的可靠性REL(k)的取值为社团x的外连的链路数量在全部社团外连的链路数量中的占比，当REL(k)的取值越大，则表明社团k的外链数量越多，社团k的可靠性越高。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112636961B (zh) * 2020-12-15 2022-11-08 国网河南省电力公司信息通信公司 网络切片下基于可靠性和分流策略的虚拟网资源分配方法
CN113163498B (zh) * 2021-05-26 2022-09-30 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 5g网络切片下基于遗传算法的虚拟网资源分配方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101383748A (zh) * 2008-10-24 2009-03-11 北京航空航天大学 一种复杂网络中的社区划分方法
CN103067524A (zh) * 2013-01-18 2013-04-24 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配方法
CN103761271A (zh) * 2014-01-07 2014-04-30 南京信息工程大学 基于局部稠密度的社团划分算法
CN106780058A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 北京邮电大学 动态网络的社团划分方法及装置
CN108076486A (zh) * 2017-12-28 2018-05-25 中国电力技术装备有限公司郑州电力设计院 一种基于负载均衡的动态无线资源分配算法
CN110363364A (zh) * 2018-03-26 2019-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源的分配方法、装置及其设备
CN111146815A (zh) * 2018-11-05 2020-05-12 西交利物浦大学 一种智能配电网分布式发电规划配置方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100058232A1 (en) * 2008-08-26 2010-03-04 Cisco Technology, Inc. Virtual network join protocol
TWI592805B (zh) * 2010-10-01 2017-07-21 傅冠彰 網路儲存與計算資源分享系統與方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101383748A (zh) * 2008-10-24 2009-03-11 北京航空航天大学 一种复杂网络中的社区划分方法
CN103067524A (zh) * 2013-01-18 2013-04-24 浪潮电子信息产业股份有限公司 一种基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配方法
CN103761271A (zh) * 2014-01-07 2014-04-30 南京信息工程大学 基于局部稠密度的社团划分算法
CN106780058A (zh) * 2016-11-29 2017-05-31 北京邮电大学 动态网络的社团划分方法及装置
CN108076486A (zh) * 2017-12-28 2018-05-25 中国电力技术装备有限公司郑州电力设计院 一种基于负载均衡的动态无线资源分配算法
CN110363364A (zh) * 2018-03-26 2019-10-22 阿里巴巴集团控股有限公司 一种资源的分配方法、装置及其设备
CN111146815A (zh) * 2018-11-05 2020-05-12 西交利物浦大学 一种智能配电网分布式发电规划配置方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A generalized resource allocation framework in support of multi-layer virtual network embedding based on SDN;Huu Thanh Nguyen;《ELSEVIER》;全文 *
A Survey on the Placement of Virtual Resources and Virtual Network Functions;Abdelquoddouss Laghrissi;《IEEE》;全文 *
NFV：state of the art,challenges,and implementation in next generation mobile networks(vEPC);Hassan Hawilo;《IEEE》;全文 *
一种面向电力无线专网的虚拟资源优化分配机制;郭少勇;《电子与信息学报》;全文 *
基于复杂网络的云制造资源配置方法研究;席海洋;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;全文 *
基于拓扑控制与信道分配的无线传感网性能优化算法研究;李曦达;《中国博士学位论文全文数据库》;全文 *

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