CN113079050A - 网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 - Google Patents
网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113079050A CN113079050A CN202110353276.8A CN202110353276A CN113079050A CN 113079050 A CN113079050 A CN 113079050A CN 202110353276 A CN202110353276 A CN 202110353276A CN 113079050 A CN113079050 A CN 113079050A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- virtual
- detection
- network
- resource allocation
- resources
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 144
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 49
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 38
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 30
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 16
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 6
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0893—Assignment of logical groups to network elements
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置,包括:根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。本发明通过构建主动探测矩阵模型,提出一种基于主动探测的虚拟网资源分配算法,为提升主动探测矩阵构建的效率,将向量扩张理论应用到探测选择过程,在实验中,从底层网络规模和底层网络可靠性两个方面,将本发明算法与已有典型算法研究进行比较,验证了本发明算法提升了虚拟网获得资源的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及电力通信网的资源管理技术领域,特别是涉及一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法、装置、终端设备和计算机可读存储介质。
背景技术
网络切片下,基础网络被划分为虚拟网络和底层网络。底层网络构建底层节点和底层链路资源,提供给虚拟网使用。虚拟网承载各种虚拟网服务,为最终用户提供个性化业务。虚拟网的资源分配是网络切片环境下的重要研究内容。
目前,已有研究主要以底层资源利用率最大化为目标,从静态的底层网络环境下,采用最短路径算法进行资源分配。但是,网络中存在动态路由、数据分流等情况,采用最短路径算法不能有效避免不可用的网络节点,也不能高效率的实现数据分流,算法效率低。
发明内容
本发明的目的是:提供一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,能够解决在虚拟网分配资源过程中,分配的网络资源不满足可靠性要求的问题。
为了实现上述目的,本发明提供了一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,包括:
根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
进一步地,所述根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型,采用如下公式:
进一步地,所述根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得预设条件的探测集合,具体为:
通过对探测站点选择和探测选择,构建主动探测矩阵模型,其中,所述探测站点是指具备发送探测信息的网络节点;
根据主动探测矩阵模型,获得符合预设条件的探测集合。
进一步地,所述探测选择算法具体为:
从探测站点集合N*发出所有可用探测,构成备选探测集合P*;
使用所述选探测集合P*生成探测矩阵模型D*;
进一步地,所述根据所述最优的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源,具体为:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
本发明还提供一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配装置,包括:模型构建模块、探测集合获取模块和分配模块,其中,
所述模型构建模块,用于根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
所述探测集合获取模块,用于根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
所述资源分配模块,用于根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
进一步地,所述模型构建模块,具体用于:
采用如下公式,构建虚拟网资源分配模型:
进一步地,所述探测集合获取模块,具体用于:
通过对探测站点选择和探测选择,构建主动探测矩阵模型,其中,所述探测站点是指具备发送探测信息的网络节点;
根据主动探测矩阵模型,获得符合预设条件的探测集合。
进一步地,所述资源分配模块,具体用于:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
本发明还提供一种计算机终端设备,包括:一个或多个处理器;存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
本发明一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置与现有技术相比,其有益效果在于:
本发明通过构建主动探测矩阵模型,提出一种基于主动探测的虚拟网资源分配算法。为提升主动探测矩阵构建的效率,将向量扩张理论应用到探测选择过程。在实验中,从底层网络规模和底层网络可靠性两个方面,将本发明算法与已有典型算法研究进行比较,验证了本发明算法提升了虚拟网获得资源的可靠性。
附图说明
图1为本发明某一实施例提供的一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法的流程示意图;
图2为本发明某一实施例提供的虚拟网映射举例示意图;
图3为本发明和现有技术中底层网络规模对算法性能比较示意图;
图4为本发明和现有技术中底层节点故障率对算法性能比较示意图;
图5为本发明某一实施例提供的一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述,不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解,在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
本发明第一实施例:
如图1-图4所示,本发明实施例优选的一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,至少包括如下步骤:
S101、根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
需要说明的是,网络虚拟化环境下,基础网络被划分为虚拟网络和底层网络。虚拟节点需要使用底层节点的CPU资源,使用表示虚拟节点需要申请的CPU资源。虚拟链路需要使用底层链路的带宽资源,使用表示虚拟链路需要申请的带宽资源。
底层网络GS为虚拟网络分配资源称为虚拟网映射,使用表示,包括虚拟节点映射和虚拟链路映射。虚拟节点映射到底层节点使用表示。底层节点可以为虚拟节点分配资源的必要条件是其拥有的可以分配给虚拟节点的CPU资源满足虚拟节点的CPU资源需求。虚拟链路映射到底层路径使用表示。底层路径由虚拟链路两个虚拟节点所映射的底层节点构成起始和终止节点。底层路径可以为虚拟链路分配资源的必要条件是其拥有的可以分配给虚拟链路的带宽资源满足虚拟链路的带宽资源需求。在已有研究中,底层路径一般选择最短路径进行映射。
为实现虚拟节点所映射的底层节点之间的距离最小,从而节约底层链路资源,在为虚拟节点分配底层节点时,在满足虚拟节点计算资源需求的前提下,采用节点间相邻距离最小的底层节点为其分配资源。底层节点相邻距离使用公式(1)计算。其中,表示虚拟节点的邻接节点已映射的底层节点的集合。所以,公式(1)是计算“虚拟节点的备选底层节点”到“虚拟节点的邻接节点已映射的底层节点间”距离倒数的和。该值越大,表明使用当前备选底层节点为虚拟节点分配资源时,虚拟链路获得的底层链路距离越近,从而节约底层链路资源。
S102、根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
需要说明的是,由于网络中存在动态路由、数据分流等情况,采用最短路径算法不能有效避免不可用的网络节点、也不能高效率的实现数据分流,导致资源分配算法的效率较低。为解决此问题,本发明采取主动探测技术获得网络状态后,再进行资源分配,可以有效提升虚拟网获得资源的可靠性。主动探测技术是一种主动获取网络资源状态的技术,可以快速发现网络中的网络资源状态。主动探测技术可以避免为虚拟网分配不可用的底层节点或底层链路资源,从而解决静态的网络资源分配中存在的资源可靠性低的问题。
为实现主动探测,需要实现探测站点选择、探测选择两个过程。探测站点是指具备发送探测信息的网络节点。理想情况下,所有探测站点所发送的探测能够经过所有的网络节点和网络链路。现实情况下,由于部分网络节点或网络链路不可用,容易导致探测站点发送的探测不能到达网络的局部位置。此种情况下,探测不能到达的局部位置为不可用位置,较好的避免了为虚拟网分配的底层网络节点或底层网络链路是不可用资源的情况。
探测是指一个端到端的事务,它的执行结果依赖于与探测相关的某些被测元素。因为资源分配问题要考虑底层资源的容量是否满足虚拟资源请求,所以在探测时,执行在某个主机上的一段程序发送到目标网络元素或系统组件的一个指令或请求,可以返回探测路径的可用状态、探测经过的每个节点、每条链路的资源量。基于此,通过分析探测路径的可用状态,在资源分配时,仅选择可用的路径。通过分析探测经过的每个节点、每条链路的资源量,在资源分配时,仅选择满足虚拟资源需求的底层资源。
为实现探测功能和分析探测数据,基于探测节点和探测路径的关系,构建主动探测矩阵模型为0/1矩阵。矩阵的每一列表示一个网络节点或网络链路,本发明以网络节点为研究对象。矩阵的每一行表示一个探测。当某个探测经过一个网络节点时,矩阵的元素取值为1,否则取值为0。例如,基于表1的探测示例,可以构建表2所示的探测矩阵模型。其中,Ti表示选择的探测,Ni表示底层网络中的网络节点。
表1探测示例
表2探测矩阵模型示例
为获取可用的路径、以及路径上底层网络资源的状态,本发明将探测目标设定为获得所有资源的状态以及尽可能多的可用路径。所有资源的状态可以通过全覆盖技术实现,本发明采用向量扩张理论中的基进行求解。尽可能多的可用路径方面,可以通过删除不可用的链路获得。
网络全覆盖的目标是采用最少的探测经过所有的网络节点,这个问题可以使用向量扩张理论进行求解。因为向量扩张理论可以计算向量的最小子空间。使用S表示二进制向量集合D的向量扩张。使用公式(2)进行计算。其中,表示所有可选探测构成的集合,I={1,...,h}表示每个探测的索引构成的集合。“∨”表示二进制向量之间的取最大值运算,“·”表示乘法运算。当时,可选探测构成集合D中的所有向量是独立的。其中,i∈I,I2∈I\{i}。
如果可选探测构成的集合D中的所有向量是独立的,说明集合D的向量之间不能相互线性表示。所以,将向量扩张S中只包含独立子集的集合<B>称为空间的基。从物理意义进行分析,此时集合D中的探测是可以实现网络节点全覆盖的最少的探测。
为了计算空间的基,从探测矩阵Dmax中选择部分探测,使得这些探测是探测矩阵Dmax的基。因为每个探测构成的行向量中权值较小的行向量不是权值较大的行向量的线性组合,所以,本发明在求解探测矩阵的基时,采用优先选择权值较小的行向量的过程,逐步选择探测,直到选择出的探测之间线性相关。基于向量扩张基特性的探测选择算法如表3所示,包括构造备选探测集合P*、生成探测矩阵模型D*、生成可用资源构成的探测矩阵生成排序后的探测矩阵构造探测T*五个步骤。
表3基于向量扩张基特性的探测选择算法
S103、根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
具体地,基于虚拟节点对应的底层节点,从探测路径中找到对应的映射路径并进行资源分配。在资源分配时,采用最长字符串匹配策略,存在属于单个探测、属于多个探测两种情况。下面分别进行说明。
对于单个探测的分配方法,是指在探测中找包含底层路径的两个端点的探测,采用直接匹配可以匹配至少一个探测。在带宽资源分配时,如果最短的一个探测可以满足链路带宽要求,直接分配链路带宽。否则,采用分流算法进行资源分配。分流算法是指按照最短路径排序,之后采用多个分流路径进行资源分配,直到满足虚拟网的链路请求。
对于多个探测的分配方法,是指寻找包含底层路径的两个端点的探测,将起始节点之后的探测截取组成探测段1,终止节点之前的探测截取组成探测段2,之后查找探测段1和探测段2之间的相同节点,并截取获得最终的底层链路。如存在多个,选择最短的一组。在带宽资源分配时,如果当前选择的探测可以满足带宽需求,直接分配链路带宽。否则,采用分流算法。
表4基于主动探测的虚拟链路映射算法
在本发明的某一个实施例中,所述根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型,采用如下公式:
在本发明的某一个实施例中,所述根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得预设条件的探测集合,具体为:
通过对探测站点选择和探测选择,构建主动探测矩阵模型,其中,所述探测站点是指具备发送探测信息的网络节点;
根据主动探测矩阵模型,获得符合预设条件的探测集合。
在本发明的某一个实施例中,所述根据所述最优的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源,具体为:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
本发明提供的一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法与现有技术相比,其有益效果在于:
本发明通过构建主动探测矩阵模型,提出一种基于主动探测的虚拟网资源分配算法。为提升主动探测矩阵构建的效率,将向量扩张理论应用到探测选择过程。在实验中,从底层网络规模和底层网络可靠性两个方面,将本发明算法与已有典型算法研究进行比较,验证了本发明算法提升了虚拟网获得资源的可靠性。
本发明第二实施例:
如图5所示,本发明实施例提供的一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配装置200,包括:模型构建模块201、探测集合获取模块202和分配模块203,其中,
所述模型构建模块201,用于根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
所述探测集合获取模块202,用于根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
所述资源分配模块203,用于根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
在本发明的某一个实施例中,所述模型构建模块,具体用于:
采用如下公式,构建虚拟网资源分配模型:
在本发明的某一个实施例中,所述资源分配模块,具体用于:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
本发明第三实施例:
本发明实施例还提供一种计算机终端设备,包括:一个或多个处理器;
存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上述任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
需要说明的是,所述处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor,DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等,通用处理器可以是微处理器,或者所述处理器也可以是任何常规的处理器,所述处理器是所述终端设备的控制中心,利用各种接口和线路连接所述终端设备的各个部分。
所述存储器主要包括程序存储区和数据存储区,其中,程序存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等,数据存储区可存储相关数据等。此外,所述存储器可以是高速随机存取存储器,还可以是非易失性存储器,例如插接式硬盘,智能存储卡(SmartMediaCard,SMC)、安全数字(SecureDigital,SD)卡和闪存卡(FlashCard)等,或所述存储器也可以是其他易失性固态存储器件。
需要说明的是,上述终端设备可包括,但不仅限于,处理器、存储器,本领域技术人员可以理解,上述终端设备仅仅是示例,并不构成对终端设备的限定,可以包括更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件。
本发明第四实施例:
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
需要说明的是,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元(如计算机程序、计算机程序),所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器中,并由所述处理器执行,以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述终端设备中的执行过程。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明,应当理解,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围。特别指出,对于本领域技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,其特征在于,包括:
根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
3.根据权利要求1所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,其特征在于,所述根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得预设条件的探测集合,具体为:
通过对探测站点选择和探测选择,构建主动探测矩阵模型,其中,所述探测站点是指具备发送探测信息的网络节点;
根据主动探测矩阵模型,获得预设条件的探测集合。
5.根据权利要求1所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法,其特征在于,所述根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源,具体为:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
6.一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配装置,其特征在于,包括:模型构建模块、探测集合获取模块和分配模块,其中,
所述模型构建模块,用于根据基础网络中的底层节点和底层链路的计算资源,构建虚拟网资源分配模型;
所述探测集合获取模块,用于根据向量扩张基特性的探测选择算法,获得符合预设条件的探测集合;
所述资源分配模块,用于根据所述符合预设条件的探测集合,为虚拟节点和虚拟链路分配资源。
8.根据权利要求6所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配装置,其特征在于,所述资源分配模块,具体用于:
从所述探测集合选择符合资源要求,并且节点相邻距离最小的虚拟节点,为所述虚拟节点分配资源;
对每条虚拟链路,采用基于主动探测的虚拟链路映射算法,为所述虚拟链路分配资源。
9.一种计算机终端设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,与所述处理器耦接,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至5任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110353276.8A CN113079050B (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110353276.8A CN113079050B (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113079050A true CN113079050A (zh) | 2021-07-06 |
CN113079050B CN113079050B (zh) | 2022-08-02 |
Family
ID=76614359
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110353276.8A Active CN113079050B (zh) | 2021-03-31 | 2021-03-31 | 网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113079050B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115037590A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-09-09 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种网络虚拟化体系结构以及虚拟化方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070106769A1 (en) * | 2005-11-04 | 2007-05-10 | Lei Liu | Performance management in a virtual computing environment |
CN104363159A (zh) * | 2014-07-02 | 2015-02-18 | 北京邮电大学 | 一种基于软件定义网络的开放虚拟网络构建系统和方法 |
CN106452930A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-02-22 | 北京邮电大学 | 一种基于探测的服务功能链的故障诊断方法及系统 |
CN111756654A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-10-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于可靠性的大规模虚拟网资源分配方法 |
-
2021
- 2021-03-31 CN CN202110353276.8A patent/CN113079050B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070106769A1 (en) * | 2005-11-04 | 2007-05-10 | Lei Liu | Performance management in a virtual computing environment |
CN104363159A (zh) * | 2014-07-02 | 2015-02-18 | 北京邮电大学 | 一种基于软件定义网络的开放虚拟网络构建系统和方法 |
CN106452930A (zh) * | 2016-12-16 | 2017-02-22 | 北京邮电大学 | 一种基于探测的服务功能链的故障诊断方法及系统 |
CN111756654A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-10-09 | 深圳供电局有限公司 | 一种基于可靠性的大规模虚拟网资源分配方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
练琪: "云计算环境下虚拟网映射的膜计算模型", 《福建电脑》 * |
练琪: "云计算环境下虚拟网映射的膜计算模型", 《福建电脑》, no. 10, 25 October 2014 (2014-10-25) * |
胡文建等: "基于网络内在特征的电力通信网探测站点选择算法", 《河北电力技术》, no. 01, 25 February 2020 (2020-02-25) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115037590A (zh) * | 2022-03-25 | 2022-09-09 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种网络虚拟化体系结构以及虚拟化方法 |
CN115037590B (zh) * | 2022-03-25 | 2023-08-11 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种网络虚拟化体系结构以及虚拟化方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113079050B (zh) | 2022-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2016090946A1 (zh) | 一种虚拟数据中心资源映射方法和设备 | |
US9805140B2 (en) | Striping of directed graphs and nodes with improved functionality | |
Biran et al. | A stable network-aware vm placement for cloud systems | |
WO2020258920A1 (zh) | 一种网络切片资源管理方法及设备 | |
Feng et al. | Topology-aware virtual network embedding based on multiple characteristics | |
US9465641B2 (en) | Selecting cloud computing resource based on fault tolerance and network efficiency | |
CN110753009B (zh) | 基于多QoS分组的虚拟机和网络带宽联合分配方法 | |
CN107220108B (zh) | 一种实现云数据中心负载均衡的方法和系统 | |
CN103176849A (zh) | 一种基于资源分类的虚拟机集群的部署方法 | |
Giurgiu et al. | Enabling efficient placement of virtual infrastructures in the cloud | |
CN113163498B (zh) | 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 | |
Hsu et al. | Virtual network mapping algorithm in the cloud infrastructure | |
CN109710406A (zh) | 数据分配及其模型训练方法、装置、及计算集群 | |
CN112073452A (zh) | 一种能源有效和资源受限的移动边缘计算任务分配方法 | |
CN102932271A (zh) | 负载均衡的实现方法和装置 | |
CN113079050B (zh) | 网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法及装置 | |
Di et al. | Efficient online virtual network mapping using resource evaluation | |
Bianchi et al. | A markov reward model based greedy heuristic for the virtual network embedding problem | |
CN110011858A (zh) | 一种基于负载均衡和重配置的开关优化映射方法 | |
CN105262663B (zh) | 一种混合虚拟网络的跨域映射方法 | |
Hsu et al. | Virtual network mapping through path splitting and migration | |
CN109039933A (zh) | 一种集群网络优化方法、装置、设备及介质 | |
CN110308965B (zh) | 云数据中心的基于规则的启发式虚拟机分配方法及系统 | |
CN115981843A (zh) | 云边协同电力系统中任务调度方法、装置和计算机设备 | |
CN107749805A (zh) | 一种虚拟机部署方法及装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |