CN112636958B - 意图驱动网络中的策略自动化验证方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种意图驱动网络中的策略自动化验证技术,针对策略在实现时出现的各种问题提出对应的解决方案,首先,针对用户意图中的意图指标、性能参数可能在转译后与用户意图相违背的情况,设计了基于形式化验证的方法来验证意图转译带来的策略不一致性问题。其次针对策略在下发时与网络中现有的策略发生冲突的情况,设计了基于流规则的策略冲突验证的方法。最后针对底层网络资源不够无法满足用户需求,从而导致策略的实现与用户意图违背的情况,设计了基于实时数据库的资源可用性验证的方法。本发明通过对意图转译的策略进行验证,能够有效保证策略实现的正确性。
Description
技术领域
本发明属于网络通信技术领域,本发明基于形式化验证的策略一致性验证的设计,基于流规则的策略冲突验证的设计,以及基于实时数据库的资源可用性验证的设计,提出了一种在意图驱动网络中对下发的策略自动化验证技术。
背景技术
意图驱动网络是一种新型的网络架构,旨在解决网络配置复杂、易错的特点,促进网络自动化的快速发展。在意图驱动网络中,用户只需要声明想要网络达到的状态,而不用描述如何实现这个状态,那么整个网络将会自动实现这个状态。其中意图驱动网络的实现为一个闭环,包括意图获取、意图转译、策略验证、意图下发与执行、实时反馈及优化。
关于形式化验证,其定义是通过构建复杂系统的数学模型,设计人员不仅可以更彻底地验证系统的属性(而不是通过经验测试),还可以使用数学证明作为系统测试的补充,以确保系统行为的正确。形式化方法曾被广泛应用于硬件和软件的验证工作,近些年被引入到网络验证领域并成为研究热点。目前的形式化验证的方法主要有模型检查、定理证明、符号执行以及SAT/SMT求解器这4种。可以把策略通过形式化建模语言(如datalog,alloy等)建模为形式化模型,之后,把模型和相关条件限制带入到相应的求解器(如Z3求解器等)中,就可以判断策略是否可以正确实现。
发明内容
为解决意图驱动网络中意图转译得到的策略可能会出现的各种问题,本发明设计了一种策略自动化验证技术。
本发明采用的技术方案如下:
一种意图驱动网络中的策略自动化验证技术,该技术包括基于形式化验证的策略一致性验证方法,基于流规则的策略冲突检测及策略冲突方法,以及基于实时数据库的策略资源可用性验证方法;
主要步骤包括:
步骤1:首先对策略一致性进行验证,对策略需求以及参数进行解析并对底层网络约束进行形式化建模,并使用z3求解器并验证求解;
步骤2:其次对策略冲突检测和策略冲突消解,对策略的匹配域以及动作进行分析,判断策略是否与网络中已有的策略发生冲突,对于发生冲突的策略需要进行进一步的消解;
步骤3:最后对实时数据库资源可用性验证,构建网络实时数据库,存储网络信息,供策略查询网络资源使用情况。
所述步骤1基于形式化验证的策略一致性验证方法的具体步骤包括:
步骤1.1对策略的可达性进行约束建模,如下所示,其中r表示某个策略, paths表示同一策略下,同源同目的所有简单路径集合,p表示同源同目的某一条路径,LinkReach表示链路可达,PolicyReach表示策略可达,此处策略表示网络配置的转发规则,如ACL规则控制流量转发与丢弃。意图转译得到的策略的可达性CanReach为真等价于存在某条路径p使LinkReach和PolicyReach同时为真。
步骤1.2对策略的带宽可满足性进行约束建模,如下所示,p和paths含义同上,意图转译得到的策略带宽可达性BWReach为真等价于存在某条路径p使可达性CanReach和带宽约束编码BandWidth同时为真。
步骤1.3对策略的时延可满足性进行约束建模,如下所示,p和paths含义同上,意图转译得到的策略延迟可达性DelayReach为真等价于存在某条路径p 使可达性BWReach和时延约束编码Delay同时为真。
步骤1.4为防止形式化验证出现“状态空间”爆炸的问题,使用智能优化算法对验证方法进行优化,提供验证的速度。
所述步骤2基于流规则的策略冲突验证及消解方法的具体步骤包括:
步骤2.1维护一个当前已实现的网络策略的状态表,并对这个状态表进行实时更新;
步骤2.2在策略下发之前,对策略状态表以轮训方式进行查询,检查要下发的策略与策略状态表中的匹配域是否有重叠,包含或者相交的关系;
步骤2.3如果出现以上关系,我们要对动作集进行匹配,检查动作的一致性,如果动作一致,说明没有冲突的出现,我们仅需要对匹配域进行更新;否则需要对策略冲突进行消解;
步骤2.4如果出现策略冲突,则根据策略优先级对冲突进行消解,目的是确保高优先级策略不会被低优先级策略所替换或修改,而为了顺利安装高优先级策略,可以修改甚至直接删除与之冲突的低优先级策略。
步骤2.5如果同时下发多条策略可以对多条策略进行组合,然后再进行验证,从而提高策略冲突验证的速度。
所述步骤3基于实时数据库的策略资源可用性验证方法的具体步骤包括:
步骤3.1构建实时网络信息数据库,存储并更新网络资源使用情况;
步骤3.2对网络策略进行分析提取所需要的网络策略的资源并将资源进行量化,得到所需资源的具体数量;
步骤3.3查询网络信息数据库,如果网络中的资源满足策略的需求,那么返回验证正确的结果;如果网络的资源不满足策略的需求,那么返回哪些资源不满足,并申请重新编排网络策略。
本发明的优点是:
本发明可以准确、自动化地完成策略的验证,确保策略在不影响网络正常运转的情况下符合用户的意图。
附图说明
图1为策略自动化验证框架。
图2为策略一致性验证流程图。
图3为策略冲突验证流程图。
图4为资源可用性验证框架。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明进一步详细说明。
1整体框架,为了避免网络配置复杂、易错的特点,促进网络自动化的发展,意图驱动网络应运而生。策略自动化验证技术是其中必不可少的一部分,一方面是确保用户意图可以正确实现,另一方面可以确保用户意图不会影响网络的正常运行。
策略自动化验证技术的整体框架如图1所示。该框架将整个策略自动化验证技术分为三个子验证部分,分别为策略一致性验证、策略冲突验证及消解和策略资源可用性验证。其中对于策略一致性验证使用基于形式化验证的方法将策略需求、参数以及底层网络约束进行形式化建模,并通过z3求解器验证结果,确保策略满足用户的意图需求;对于策略冲突验证主要对策略的匹配域进行匹配并根据策略的动作判断是否出现冲突的规则并对冲突进行消解,确保策略不会影响网络的正常运行;对于策略资源可用性验证则主要维护一个实时的网络信息存储数据库,通过查询网络的资源情况来判断策略所需的资源是否满足。最后通过对三方验证结果的交集来得到最后的验证结果,并返回给用户。
策略一致性验证实现方案的设计
2.1验证接口的设计
要想能够快速准确地对用户策略进行验证,首先需要设计合适的验证接口。本发明以Flask框架为基础,用python语言编写了Restful风格的验证接口,其他模块通过http/https均可以快速地请求验证服务,只需要将策略以json文档的格式携带即可。
验证模块的返回接口可以为请求服务的模块返回两种验证结果:一种状态码为200,表示验证结果为真,策略可以正确实现;另一种状态码为400,表示验证结果为假策略不可以正确实现,并且会携带错误发生的原因以及定位。
2.2策略约束的形式化建模
在获取到待验证策略以及相关网络信息后,考虑策略的性能需求,便可以分别对策略可达性、带宽需求、时延需求进行形式化约束编码,之后由z3约束求解器判定可满足性。
首先是可达性验证,如公式1所示,针对每条待验证策略,网络可达性包含两个部分,策略网络间可达以及策略在每个子网中入节点和出节点可达,按照可达性不同又可以分为链接可达和策略可达,链接可达指两节点间物理链路可达,策略可达指根据转发的策略判断两节点可达。策略的可达性等价于链接可达约束编码和策略可达约束编码同时为真,编码后由求解器可判定其可满足,若满足则策略满足可达性,否则不满足。其中r表示某个策略,paths表示同一策略下,同源同目的所有简单路径集合,p表示同源同目的某一条路径,LinkReach表示链路可达,PolicyReach表示策略可达,此处策略表示网络配置的转发规则,如 ACL规则控制流量转发与丢弃。意图转译得到的策略的可达性CanReach为真等价于存在某条路径p使LinkReach和PolicyReach同时为真。
其次是带宽可满足性,策略的带宽需求的可满足性的前提是可达性可满足,只有策略可达性得到满足,带宽可达性才能得到满足,公式2所示,带宽可满足等价于策略的可达性和策略中带宽约束编码同时为真。p和paths含义同上,意图转译得到的策略带宽可达性BWReach为真等价于存在某条路径p使可达性 CanReach和带宽约束编码BandWidth同时为真。
最后是时延可满足性,策略的时延可满足性的前提是策略可达性可满足、带宽可满足,公式3所示,时延可满足等价于策略带宽可满足和时延约束编码同时为真。p和paths含义同上,意图转译得到的策略延迟可达性DelayReach为真等价于存在某条路径p使可达性BWReach和时延约束编码Delay同时为真。
2.3形式化验证的优化
虽然形式化验证方法可解决策略一致性的验证问题,但是它却有着自身的缺陷,将网络策略进行形式化建模并根据网络约束限制条件进行一致性分析的本质是将策略一致性验证问题转化为SMT可满足问题。然而,随着网络规模扩大,网络策略复杂性加剧,将策略一致性验证问题转化为SMT约束求解时,由于搜索空间过大导致求解速度不理想,难以应用于实际的网络环境,甚至出现状态空间爆炸无法求解的情况。因此,本发明引入智能算法求策略一致性验证中的SMT 问题。1)将SMT问题转换为约束满足(CSP)问题,并采用蚁群算法、人工蜂群算法、演化算法等智能算法对其进行求解;在采用智能算法进行求解时,将智能算法与完备的求解算法相结合,先通过智能算法快速获得一组可行解,再通过完备算法进行进一步的优化求解,提升解的质量或求解最终的最优解。2)在求解过程中,为满足实际应用的时效性需求,先用智能算法在短时间内提供可行解。在提供可行解后,算法可在系统运行的同时,继续对SMT问题进行求解。3)为适应复杂的网络变化,本发明引入深度学习算法,通过对网络运行参数进行学习,预测网络的变化情况,并对预期的网络变化情况进行预先建模和SMT求解,从而在网络发生变化时令系统具有快速响应的能力。4)在SMT优化过程中,本发明结合了快速可行解求解、智能算法最优解求解、预测求解等方法,并通过不同阶段网络性能的反馈,建立SMT求解的反馈闭环机制。下面给出SMT优化的解决方案,针对本发明的SMT问题,先对其进行预处理,将SMT约束转换为最小化优化目标,假设SMT问题有n个约束,如此一来对SMT问题的求解就可以转换为在n维空间中求解一个最优n维向量,该问题可以通过智能算法进行求解。首先初始化一个具有m个随机向量的种群,接下来对于种群中的每一个个体,算法都采用进化策略利用该个体的信息生成一个新的候选解,将种群中的个体与候选解个体汇总,则构成了一个候选解集合。对于候选解集中的每一个候选解,如果其在某一维度上的取值超出了取值范围,则将该维度上的取值规定为与该值最邻近的定义域边界值。随后本算法采用由SMT约束转换的最优化目标对候选解进行评价和排序,并按照从前向后的顺序从候选解集合中选择m个候选解构成新的种群。算法迭代该构造候选解和选择的过程,直至达到中止条件时算法停止,并输出种群中质量最高的个体,将其作为SMT问题的可行解。从而解决了随着网络规模扩大可能会遇到的“状态空间爆炸”问题。
2.4工作流程
本发明的业务流程如图2所示,首先,策略转译模块发送相应验证请求,接下来策略验证系统的请求接口层监听相应请求,解析对应的策略,将策略的JSON 格式形式转换为验证系统可接受的形式,同时获得策略涉及到网络的相关信息,接下来调用查询网络状态的接口,获得对应网络的实时信息,接下来结合两方面信息,对可达性、带宽、时延进行SMT的约束编码,由SMT求解器判定可满足行,若满足,则请求接口返回验证成功信息,否则返回相应的错误信息。
3策略冲突验证实现方案的设计
除了需要对策略的一致性进行验证外,还需要对策略是否与网络中已有的策略发生冲突进行检验,策略的冲突通常指不同的策略对于同一个数据包的转发行为产生不一样的控制,例如一个网络P1对数据包B执行丢弃动作,而另一个策略P2对数据包B执行转发动作;对于数据包B来说,两个策略分别产生不一样的动作,那么将无法决定执行哪一个,因此可能会导致网络出现异常的状况,甚至网络停止正常工作。
3.1基于流规则的策略冲突验证
策略冲突验证的工作需要维护一个当前已实现的网络策略的状态表,在策略下发之前,本发明对策略状态表以轮训方式进行查询,检查要下发的策略与策略状态表中的匹配域是否有重叠,包含或者相交的关系。如果出现以上关系,我们要对动作集进行匹配,检查动作的一致性,如果动作一致,说明没有冲突的出现,我们仅需要对匹配域进行更新;如果动作不一致,说明可能会出现冲突操作,我们需要对冲突进行消解。策略冲突验证的具体的工作流程如图3所示,其中P 表示即将下发的策略;M表示策略状态表维护的匹配域集;A表示策略状态表中维护的动作集。其中对于动作集的一致性有以下定义:1)均为隐式Drop;2) 从同一端口转发数据包;3)修改数据包中相同的匹配字段并从同一端口将数据包转发出去,或指向同一组表项进行后续操作,或指向同一下级流表并继续匹配流程。以上情形为动作一致性;其余的动作集均为不一致。
此外,如果由多条策略同时下发,为了提高效率可以将多条策略合并为同一条策略然后下发。策略复合的实现依赖于策略中的服务功能中间件,多条策略组合的过程中可能出现服务功能中间件的组合问题;例如一个策略的服务功能组件 A的输出是另一个策略的服务功能组件B的输入,这时首先可以确定依赖关系 A->B,之后如果A的输出操作和B的输入不兼容,那么可能就会产生策略冲突。对于组件的依赖性问题,由于最后的组件排列顺序不能违反依赖性关系,本发明通过分析每一个策略的输入、输出关系,得到依赖关系,产生策略依赖图;因此可以对比AOV网的结构,并使用拓扑排序的方法,确定最后策略的实现次序。最后得到了一个复合策略,这个复合策略经过策略冲突验证后便可下发到实际的数据平面中。
3.2策略冲突消解
当发现了策略冲突后,本发明设计了冲突消解的算法。策略冲突消解的依据为策略优先级,目的是确保高优先级策略不会被低优先级策略所替换或修改,而为了顺利安装高优先级策略,可以修改甚至直接删除与之冲突的低优先级策略。策略优先级由策略优先级和下发该策略时的用户的信誉值共同决定,即高优先级策略通常来自于优先级较高且具有良好信誉的应用,这样的策略被认为是重要的,可以更多地操纵较为核心的网络资源,同时几乎不会出现越权行为。其具体步骤如下:
(1)对策略冲突类型进行判断,如果策略ri与rd构成重叠冲突,则直接删除ri即可。
(2)如果冲突类型为包含冲突,且包含关系为ri包含rd,即满足vi包含 vd,则修改ri匹配域后重新安装ri;如果冲突类型为包含冲突但包含关系为rd 包含ri,即满足vi包含于vd,则直接删除ri即可。
(3)否则,对于策略相交冲突,同样需要修改ri匹配域后重新安装ri。
其算法实现过程如下:
资源可用性验证实现方案的设计,资源可用性验证相比于策略一致性验证和策略的冲突验证来说是一个简单的验证方法,但是它对策略的正确下发起着重要的作用。资源的可用性验证是指一个网络策略可能有多少网络资源的需求,例如带宽、交换机数量等需求,如果一个网络中的资源不足以满足策略需求,那么即使策略通过了上述两种验证也无法在实际数据平面实现。因此需要在策略下发之前对策略所需资源的可用性进行验证。资源可用性验证过程如图4所示。首先,需要对网络策略进行分析提取所需要的网络策略的资源并将资源进行量化,得到所需资源的具体数量。其次,由于可以获得全局的网络视图,可以根据网络策略的需求向实际的资源下发查询请求,相应的资源会向控制器返回查询结果。最后把网络策略的需求和网络资源的使用情况输入到资源可用性验证模块中进行验证;并把验证结果反馈到上一层,供策略下发使用。资源可用性验证的算法实现比较简单,其核心思想是比较策略所需资源的数量与网络中实际资源的数量;如果网络中的资源满足策略的需求,那么返回验证正确的结果;如果网络的资源不满足策略的需求,那么返回哪些资源不满足,并申请重新编排网络策略。
Claims (3)
1.一种意图驱动网络中的策略自动化验证方法,其特征在于,包括:
步骤1,基于形式化验证的策略一致性验证:对策略需求以及参数进行解析并对底层网络约束进行形式化建模,并使用z3求解器求解并返回验证结果;
步骤2,基于流规则的策略冲突检测及策略冲突消解:对策略的匹配域以及动作进行分析,判断策略是否与网络中已有的策略发生冲突,对于发生冲突的策略需要进行进一步的消解;
步骤3,基于实时数据库的策略资源可用性验证:构建网络实时数据库,存储网络信息,供策略查询网络资源使用情况;
所述步骤1基于形式化验证的策略一致性验证具体包括:
步骤1.1对策略的可达性进行约束建模,如表达式(1)所示,
其中r表示某个策略,paths表示同一策略下,同源同目的所有简单路径集合,p表示同源同目的某一条路径,LinkReach表示链路可达,PolicyReach表示策略可达,策略表示网络配置的转发规则;意图转译得到的策略的可达性CanReach为真等价于存在某条路径p使LinkReach和PolicyReach同时为真;
步骤1.2对策略的带宽可满足性进行约束建模,如表达式(2)所示,
p和paths含义同上,意图转译得到的策略带宽可达性BWReach为真等价于存在某条路径p使可达性CanReach和带宽约束编码BandWidth同时为真;
步骤1.3对策略的时延可满足性进行约束建模,如表达式(3)所示,
p和paths含义同上,意图转译得到的策略延迟可达性DelayReach为真等价于存在某条路径p使可达性BWReach和时延约束编码Delay同时为真;
步骤1.4为防止形式化验证出现状态空间爆炸的问题,使用智能优化算法对基于形式化验证的策略一致性验证进行优化。
2.根据权利要求1所述的意图驱动网络中的策略自动化验证方法,其特征在于,所述步骤2基于流规则的策略冲突检测及策略冲突消解具体包括:
步骤2.1维护一个当前已实现的网络策略的状态表,并对这个状态表进行实时更新;
步骤2.2在策略下发之前,对策略状态表以轮询方式进行查询,检查要下发的策略与策略状态表中的匹配域是否有重叠,包含或者相交的关系;
步骤2.3如果出现所述重叠,包含或相交的关系,要对动作集进行匹配,检查动作的一致性,如果动作一致,说明没有冲突的出现,仅需要对匹配域进行更新;否则需要对策略冲突进行消解;
步骤2.4如果出现策略冲突,则根据策略优先级对冲突进行消解,以确保高优先级策略不会被低优先级策略所替换或修改,为了确保高优先级策略,修改、或删除与高优先级策略冲突的低优先级策略;
步骤2.5如果同时下发多条策略则对多条策略进行组合,然后再进行策略冲突检测及策略冲突消解,从而提高策略冲突检测及策略冲突消解的速度。
3.根据权利要求1所述的意图驱动网络中的策略自动化验证方法,其特征在于,所述步骤3基于实时数据库的策略资源可用性验证具体包括:
步骤3.1构建网络实时数据库,存储并更新网络资源使用情况;
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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