CN112087329A - 一种网络服务功能链部署方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种网络服务功能链部署方法，步骤为：1)读取服务功能链请求；2)计算底层网络每个节点的全局资源容量值；3)建立图卷积神经网络；4)选出候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}；5)按照值函数最大的候选部署子集Bk对物理网络进行部署，更新底层网络信息。本发明使用了节点排序算法概率性生成获选部署集合来减少时间复杂度，采用时序差分算法来更新候选值函数，使用图卷积神经网络动态捕获网络拓扑和剩余资源，并根据最优值函数对网络功能服务请求进行实时到达的在线部署决策。

Description

一种网络服务功能链部署方法
技术领域
本发明涉及网络服务功能链领域，具体是一种网络服务功能链部署方法。
背景技术
在传统网络中，服务提供者依靠中间盒来实现网络地址转换、入侵防御系统、防火墙和负载均衡器等网络功能。然而，这些网络功能被直接连接到专用硬件中，导致了服务部署中的可伸缩性不足、不灵活和管理成本高的问题。为了解决这些问题，网络功能虚拟化(Network Function Virtualization，NFV)将网络功能从专用硬件转换为软件中间盒。NFV技术以虚拟网络功能(Virtual Network Function，VNFs)的形式部署网络服务或应用程序，实现了灵活、可伸缩的部署和管理。为了组成复杂的服务，网络流量通常需要按照业务逻辑所需的特定顺序通过一组VNFs，这种链被称为服务功能链(Service Function Chain，SFC)。网络的效率在很大程度上取决于部署位置和数据传输链路的选择，这是网络服务功能链部署问题的研究重点。
现有方法有基于数学的部署算法，仿真结果显示该算法能够解决SFC的离线部署，但是需要消耗很大的计算能力，另外，在真实的场景中SFC到达时间与请求的资源是未知的，因此SFC部署应该是一个在线的部署问题，还有基于启发式和元启发式的部署方法，这些方法虽然能够解决上述问题，但是它们可能会陷入局部最优解，还有一些研究基于强化学习的部署算法来解决上述问题，但是这些方法要么有很大的搜索空间，不适合进行实时部署决策，要么依赖于手动选择特性学习算法影响其有效性。
发明内容
本发明的目的是提供一种网络服务功能链部署方法，包括以下步骤：
1)读取当前物理网络信息和服务功能链请求。
所述物理网络信息包括物理网络拓扑A和剩余资源容量状态sk，其中sk包含剩余节点容量和剩余链路带宽。
所述服务功能链请求记为SFCs＝{SFC1，SFC2，SFC3，…，SFCn}。n为所述服务功能链请求的数量。
2)基于物理网络信息计算底层网络每个节点的全局资源容量值。
其中，节点u的全局资源容量值r(u)如下所示：
Figure BDA0002653788370000021
式中，d为常数。d∈(0，1)。
Figure BDA0002653788370000022
表示归一化之后的节点u容量。N(u)表示与节点u相邻的节点集合。b(u,v)表示节点u和节点v之间链路带宽。v、x为与节点u相邻的节点。b(x,v)表示节点x和节点v之间链路带宽。r(v)为节点v的全局资源容量值。
3)建立图卷积神经网络，将物理网络信息sk输入到图卷积神经网络中，预测出部署前的状态值函数V(sk)。所述图卷积神经网络包括输入层、隐含层和输出层。其中，图卷积神经网络的输入为部署前的物理网络状态sk，输出为物理网络状态值函数V(sk)。
其中，物理网络状态值函数V(sk)如下所示：
Figure BDA0002653788370000023
式中，f(*)代表激活函数。
Figure BDA0002653788370000024
代表的是的无向邻接矩阵。IN为单位矩阵，矩阵
Figure BDA0002653788370000025
w1和w2为图卷积神经网络的参数。
4)根据底层网络每个节点的全局资源容量值选出服务功能链请求SFCi的候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}。i初始值为1。i＝1，2，…，n。N为候选部署子集总数。
根据全局资源容量值选出候选部署集合的步骤如下：
4.1)根据全局资源容量值概率性随机选择请求的候选节点，方法为：将满足节点容量资源限制条件的节点设为候选节点，对每个候选节点设定概率值，并根据概率值大小对候选节点进行随机选择，并将候选节点写入候选部署子集Bk中。k初始值为1。
其中，节点容量资源限制条件为请求的节点容量资源小于等于映射的物理节点容量。
4.2)根据Dijkstra最短路径算法计算满足链路带宽限制条件的候选节点之间的路径，并将候选节点和候选节点之间的路径写入候选部署子集Bk中。k初始值为1。
其中，链路带宽限制条件为请求的链路带宽小于等于映射的物理链路带宽。
4.3)判断k>N是否成立，若是，则输出候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}，若否，则令k＝k+1，并返回步骤1)。
5)初始化最大状态值函数Vmax＝-∞。
6)按照候选部署子集Bk对当前物理网络进行模拟部署，并判断是否模拟部署成功。k＝1，2，…，N表示候选部署子集序号。k初始值为1。
若是，则将模拟之后的物理网络信息输入到图卷积神经网络中，并进入步骤7)，否则，转入步骤8)。模拟之后的物理网络信息包括模拟之后的物理网络拓扑A和模拟之后的剩余资源容量状态s'k+1。
7)图卷积神经网络根据输入的物理网络信息预测出模拟部署后的状态值函数V(s'k+1)，如果V(s'k+1)>Vmax，更新最大状态值函数Vmax＝V(s'k+1)。
8)判断k>N是否成立，若是，则进入步骤9)，否则令k＝k+1，并返回步骤6)。
9)判断最大值函数Vmax>0是否成立，若是则接受虚拟网络功能请求SFCi，并按照最大值函数的部署方案Bk对物理网络进行真实部署，更新底层网络信息，更新部署后的状态值函数V(sk+1)＝Vmax，若否，则拒绝虚拟网络功能请求SFCi，进入步骤10)。
10)计算奖励值reward和当前网络状态sk+1。
其中，奖励值reward如下所示：
Figure BDA0002653788370000031
式中，η代表节点资源容量的成本。β代表链路资源容量的成本，cv代表节点v的容量。be代表链路e的带宽。E为链路集合。V为节点集合。
11)根据部署前的状态值函数V(sk)，奖励值reward、部署后的状态值函数V(sk+1)，基于时序差分算法更新图卷积神经网络。
其中，图卷积神经网络参数更新如下：
Figure BDA0002653788370000032
式中，
Figure BDA0002653788370000033
代表图卷积神经网络的参数向量，α代表学习率，γ代表折扣因子。
Figure BDA0002653788370000034
代表更新后的参数向量。
Figure BDA0002653788370000035
代表矢量微分符号。
更新图卷积神经网络的步骤如下：
11.1)将部署前的物理网络状态sk、奖励值reward和部署后的网络状态sk+1写入数据子集中，并将数据子集写入神经网络的训练数据集中。
11.2)从训练数据集中随机选出M个数据子集，用以对图卷积神经网络的参数进行更新，得到更新后的图卷积神经网络。M表示批量更新的大小。
12)判断i>n是否成立，若是，则输出网络服务功能链的部署结果，否则，令i＝i+1，并返回步骤4)。
本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明解决了功能服务链在动态场景下的实时部署问题，降低了部署时间的复杂度。
本发明将网络服务功能链部署问题建模为一个马尔可夫决策过程，目的是最大化长期收益，保证了用强化学习解决服务功能链部署的有效性。
本发明利用图卷积神经网络来逼近价值函数，预测未来长期收入的潜力，图卷积神经网络动态捕获网络拓扑和剩余资源，提高了预测性能。
本发明使用了节点排序算法概率性生成候选部署集合来减少时间复杂度，采用时序差分算法来更新候选值函数，并根据最优值函数对网络功能服务请求进行实时到达的在线部署决策。
附图说明
图1为一种网络服务功能链部署方法的部署示例图；
图2为一种网络服务功能链部署方法的总算法流程图；
图3为一种网络服务功能链部署方法的候选集选择流程图；
图4为一种网络服务功能部署方法的部署过程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
实施例1：
参见图1至图4，一种网络服务功能链部署方法，包括以下步骤：
1)读取当前物理网络信息和服务功能链请求。
所述物理网络信息包括物理网络拓扑A和剩余资源容量状态sk，其中sk包含剩余节点容量和剩余链路带宽。
所述服务功能链请求记为SFCs＝{SFC1，SFC2，SFC3，…，SFCn}。n为所述服务功能链请求的数量。
2)基于物理网络信息计算底层网络每个节点的全局资源容量值。
其中，节点u的全局资源容量值r(u)如下所示：
Figure BDA0002653788370000051
式中，d为常数。d∈(0，1)。
Figure BDA0002653788370000052
表示归一化之后的节点u容量。N(u)表示与节点u相邻的节点集合。b(u，v)表示节点u和节点v之间链路带宽。v、x为与节点u相邻的节点。b(x，v)表示节点x和节点v之间链路带宽。r(v)为节点v的全局资源容量值。
3)建立图卷积神经网络，将物理网络信息sk输入到图卷积神经网络中，预测出部署前的状态值函数V(sk)。所述图卷积神经网络包括输入层、隐含层和输出层。其中，图卷积神经网络的输入为部署前的物理网络状态sk，输出为物理网络状态值函数V(sk)。
其中，物理网络状态值函数V(sk)如下所示：
Figure BDA0002653788370000053
式中，f(*)代表激活函数。
Figure BDA0002653788370000054
代表的是的无向邻接矩阵。IN为单位矩阵，矩阵
Figure BDA0002653788370000055
w1和w2为图卷积神经网络的参数。A为矩阵形式的网络拓扑，用于表示节点连接情况。
4)根据底层网络每个节点的全局资源容量值选出服务链功能请求SFCi的候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}。i初始值为1。i＝1，2，…，n。N为候选部署子集总数。
每个虚拟网络请求包含多个虚拟网络功能，需要按照排列顺序对其进行部署。服务链功能请求包括多个虚拟网络功能VNFi和虚拟链路。
根据全局资源容量值选出候选部署集合的步骤如下：
4.1)将满足节点容量资源限制条件的节点设为候选节点，根据全局资源容量值(GRC)概率性随机选择请求的候选节点，并将候选节点写入候选部署子集Bk中。k初始值为1。概率性随机：每个候选节点有一个概率值，选择节点时，是按照概率值的大小随机进行选择，概率值大的被选择的可能性更高。比如三个节点的概率为0.5，0.2，0.3。0.5被选择的可能性最大，但是并不是一定选择0.5的这个节点。
其中，节点容量资源限制条件为请求的节点容量资源小于等于映射的物理节点容量。
4.2)根据Dijkstra最短路径算法计算满足链路带宽限制条件的候选节点之间的路径，并将候选节点和候选节点之间的路径写入候选部署子集Bk中。k初始值为1。
其中，链路带宽限制条件为请求的链路带宽小于等于映射的物理链路带宽。
4.3)判断k>N是否成立，若是，则输出候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}，若否，则令k＝k+1，并返回步骤1)。
5)初始化最大状态值函数Vmax＝-∞。
6)按照候选部署子集Bk对当前物理网络进行模拟部署，并判断是否模拟部署成功。k＝1，2，…，N表示候选部署子集序号。k初始值为1。
若是，则将模拟之后的物理网络信息输入到图卷积神经网络中，并进入步骤7)，否则，转入步骤8)。模拟之后的物理网络信息包括模拟之后的物理网络拓扑A和模拟之后的剩余资源容量状态s'k+1。
7)图卷积神经网络根据输入的物理网络信息预测出模拟部署后的状态值函数V(s'k+1)，如果V(s'k+1)>Vmax，更新最大状态值函数Vmax＝V(s'k+1)。
8)判断k>N是否成立，若是，则进入步骤9)，否则令k＝k+1，并返回步骤6)。
9)判断最大值函数Vmax>0是否成立，若是则接受虚拟网络功能请求SFCi，并按照最大值函数的部署方案Bk对物理网络进行真实部署，更新底层网络信息，更新部署后的状态值函数V(sk+1)＝Vmax，若否，则拒绝虚拟网络功能请求SFCi，进入步骤10)。
10)计算奖励值reward和当前网络状态sk+1。
其中，奖励值reward如下所示：
Figure BDA0002653788370000061
式中，η代表节点资源容量的成本。β代表链路资源容量的成本，cv代表节点v的容量。be代表链路e的带宽。E为链路集合。V为节点集合。
11)根据部署前的状态值函数V(sk)，奖励值reward、部署后的状态值函数V(sk+1)，基于时序差分算法更新图卷积神经网络。
其中，时序差分算法公式为：
Figure BDA0002653788370000062
式中，
Figure BDA0002653788370000071
代表图卷积神经网络的参数向量，α代表学习率，γ代表折扣因子。
Figure BDA0002653788370000072
代表更新后的参数向量。
Figure BDA0002653788370000073
代表矢量微分符号。
更新图卷积神经网络(GCN)的步骤如下：
11.1)将部署前的物理网络状态sk、奖励值reward和部署后的网络状态sk+1写入数据子集中，并将数据子集写入神经网络的训练数据集中。
11.2)从训练数据集中随机选出M个输入数据子集，用以对图卷积神经网络的参数进行更新，得到更新后的图卷积神经网络。M表示批量更新的大小。
12)判断i>n是否成立，若是，则输出网络服务功能链的部署结果，否则，令i＝i+1，并返回步骤4)。
实施例2：
一种网络服务功能链部署方法的应用实验，包括以下步骤：
1)读取当前物理网络信息和服务功能链请求。
服务功能请求包含了四种虚拟网络功能{VNF1，VNF2，VNF3，VNF4}，虚拟网络功能之间的数值表示所需带宽资源，虚拟网络功能上方的数值表示所需节点容量，物理网络包含了5个服务器，服务器之间的数值表示剩余带宽资源，服务器上方或下方的数值代表剩余节点容量，服务功能请求的虚拟网络功能被部署到4个服务器上，服务功能请求的虚拟链路被部署到4条物理链路。
2)当一个新的服务功能链请求SFCk到达时，环境模拟部署它，并将状态s′k+1和奖励r′k分别反馈给GCN和TD算法。其中s′k+1和r′k分别表示部署模拟之后的状态和奖励，GCN将预测的值函数传递给TD算法用来更新值函数，代理根据最优值函数的策略反馈给环境一个动作ak。
3)最后环境执行动作ak并将部署前的状态sk、奖励rk和当前状态sk+1传递给内存用来更新图卷积神经网络的参数。

Claims (4)

1.一种网络服务功能链部署方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)读取当前物理网络信息和所述服务功能链请求。
所述物理网络信息包括物理网络拓扑A和剩余资源容量状态sk，其中，剩余资源容量状态sk包含剩余节点容量和剩余链路带宽；
所述服务功能链请求记为SFCs＝{SFC1，SFC2，SFC3，...，SFCn}；n为所述服务功能链请求的数量；
2)基于物理网络信息计算底层网络每个节点的全局资源容量值；其中，节点u的全局资源容量值r(u)如下所示：
Figure FDA0002653788360000011
式中，d为常数；d∈(0，1)；
Figure FDA0002653788360000012
表示归一化之后的节点u容量；N(u)表示与节点u相邻的节点集合；b(u，v)表示节点u和节点v之间链路带宽；v、x为与节点u相邻的节点；b(x，v)表示节点x和节点v之间链路带宽；r(v)为节点v的全局资源容量值；
3)建立图卷积神经网络，将物理网络信息sk输入到图卷积神经网络中，预测出部署前的状态值函数V(sk)；
4)根据底层网络每个节点的全局资源容量值选出服务功能链请求SFCi的候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}；i初始值为1；i＝1，2，…，n；N为候选部署子集总数；
5)初始化最大状态值函数Vmax＝-∞；
6)按照候选部署子集Bk对当前物理网络进行模拟部署，并判断是否模拟部署成功；k＝1，2，…，N表示候选部署子集序号；k初始值为1；
若模拟部署成功，则将模拟之后的物理网络信息输入到图卷积神经网络中，并进入步骤7)，否则，转入步骤8)；模拟之后的物理网络信息包括模拟之后的物理网络拓扑A和模拟之后的剩余资源容量状态s′k+1；
7)图卷积神经网络根据输入的物理网络信息预测出模拟部署后的状态值函数V(s′k+1)，若状态值函数V(s′k+1)＞Vmax，则更新最大状态值函数Vmax＝V(s′k+1)；
8)判断k＞N是否成立，若是，则进入步骤9)，否则令k＝k+1，并返回步骤6)；
9)判断最大值函数Vmax＞0是否成立，若是，则接受服务功能链请求SFCi，并按照最大值函数的部署方案Bk对物理网络进行真实部署，更新底层网络信息，更新部署后的状态值函数V(sk+1)＝Vmax，若否，则拒绝虚拟网络功能请求SFCi，进入步骤10)；
10)计算奖励值reward；
其中，奖励值reward如下所示：
Figure FDA0002653788360000021
式中，η代表节点资源容量的成本；β代表链路资源容量的成本，cv代表节点v的容量；be代表链路e的带宽；E为链路集合；V为节点集合；
11)根据部署前的状态值函数V(sk)、奖励值reward、部署后的状态值函数V(sk+1)，基于时序差分算法更新图卷积神经网络；
其中，图卷积神经网络参数更新如下：
Figure FDA0002653788360000022
式中，
Figure FDA0002653788360000023
代表图卷积神经网络的参数向量，α代表学习率，γ代表折扣因子；
Figure FDA0002653788360000024
代表更新后的参数向量；
Figure FDA0002653788360000025
代表矢量微分符号；
12)判断i＞n是否成立，若是，则输出网络服务功能链的部署结果，否则，令i＝i+1，并返回步骤4)。
2.根据权利要求1所述的一种网络服务功能链部署方法，其特在于，选出服务功能链请求SFCi的候选部署集的步骤如下：
1)根据全局资源容量值概率性随机选择请求的候选节点，方法为：将满足节点容量资源限制条件的节点设为候选节点，对每个候选节点设定概率值，并根据概率值大小对候选节点进行随机选择，并将候选节点写入候选部署子集Bk中；k初始值为1；
其中，节点容量资源限制条件为请求的节点容量资源小于等于映射的物理节点容量；
2)根据Dijkstra最短路径算法计算满足链路带宽限制条件的候选节点之间的路径，并将候选节点和候选节点之间的路径写入候选部署子集Bk中；k初始值为1；
其中，链路带宽限制条件为请求的链路带宽小于等于映射的物理链路带宽；
3)判断k＞N是否成立，若是，则输出候选部署集B＝{B1，B2，…，BN}，若否，则令k＝k+1，并返回步骤1)。
3.根据权利要求1或3所述的一种网络服务功能链部署方法，其特征在于：所述图卷积神经网络包括输入层、隐含层和输出层；其中，图卷积神经网络的输入为物理网络状态sk，输出为物理网络状态值函数V(sk)。
其中，物理网络状态值函数V(sk)如下所示：
Figure FDA0002653788360000031
式中，f(*)代表激活函数；
Figure FDA0002653788360000032
代表的是的无向邻接矩阵；IN为单位矩阵；矩阵
Figure FDA0002653788360000033
w1和w2为图卷积神经网络的参数。
4.根据权利要求1所述的一种网络服务功能链部署方法，其特征在于：更新图卷积神经网络的步骤如下：
1)将部署前的物理网络状态sk、奖励值reward和部署后的网络状态sk+1写入数据子集中，并将数据子集写入神经网络的训练数据集中；
2)从训练数据集中随机选出M个数据子集，用以对图卷积神经网络的参数进行更新，得到更新后的图卷积神经网络；M表示批量更新的大小。
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