CN113329053A - 一种基于电力业务特征的5g网络虚拟映射方法及装置 - Google Patents

一种基于电力业务特征的5g网络虚拟映射方法及装置 Download PDF

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CN113329053A CN202110457046.6A CN202110457046A CN113329053A CN 113329053 A CN113329053 A CN 113329053A CN 202110457046 A CN202110457046 A CN 202110457046A CN 113329053 A CN113329053 A CN 113329053A
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Abstract

本发明公开了一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法及装置，其中，该方法包括：接收业务请求，所述业务请求携带有业务特征信息，所述业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序；获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络。本发明从电力业务的业务需求出发，考虑到业务的特征信息的差异，在映射业务请求时考虑业务请求的资源需求信息和请求时间信息，缩短了虚拟网络请求的等待时间，提高了虚拟网络请求率，同时保证了业务接入点的接入公平。

Description

一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法及装置
技术领域
本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法及装置。
背景技术
近年来，随着5G无线通信技术的发展，网络虚拟化成为了克服互联网僵化的最重要技术之一，在智能电网的虚拟网络映射中，如何保证智能电网业务差异化的服务质量要求，提高资源利用率，是5G虚拟网络映射在电力系统中应用发展的重要基础。
相关技术中的虚拟网络映射仅仅根据业务请求的资源需求进行映射，但是业务请求本身也存在差异，例如，业务请求传输时间不同，而忽略业务本身的差异可能会使得业务请求等待时间较长导致映射失败，业务请求接受率低。故亟待提出一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法以在5G确定性网络的背景下，保证电网中各类业务对时延和可靠性等的高要求。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的网络虚拟映射方案仅仅根据业务请求的资源进行映射而导致业务请求接受率低的缺陷，从而提供一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法及装置。
根据第一方面，本发明公开了一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法，包括如下步骤：接收业务请求，所述业务请求携带有业务特征信息，所述业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序；获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络。
可选地，所述根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序，包括：根据所述业务请求的资源需求信息确定每一个所述业务请求的总资源需求信息；根据所述总资源需求信息以及所述请求时间信息确定每一个所述业务请求的优先级信息；根据所述优先级信息对所述业务请求进行排序。
可选地，所述根据所述总资源需求信息以及所述请求时间信息确定每一个所述业务请求的优先级信息，包括：
Figure BDA0003040475780000021
其中，P(GV)表示业务请求的优先级信息；R(GV)表示业务请求的总资源需求信息；
Figure BDA0003040475780000022
cpu(ni)表示业务请求的计算能力需求；
Figure BDA0003040475780000023
表示剩余链路带宽；Tc表示业务请求持续时间；
Figure BDA0003040475780000024
tw表示业务请求等待时间；Tw表示业务请求最长等待时长，业务请求最长等待时长根据电力系统的时延敏感度确定，时延敏感度越高，业务请求最长等待时长越短，而时延敏感度根据具体业务规范确定；η是一个二分值，定义为：
Figure BDA0003040475780000025
可选地，在所述获取目标网络每一个节点的属性信息之后，所述方法还包括：根据所述每一个节点的节点属性信息确定所述每一个节点的节点属性值；根据所述每一个节点的节点属性值和所述每一个节点的邻居节点的节点属性值确定所述每一个节点的全局属性值；根据所述每一个节点的全局属性值对所述目标网络每一个节点进行排序。
可选地，所述根据所述每一个节点的节点属性值和所述每一个节点的邻居节点的节点属性值确定所述每一个节点的全局属性值，包括：
Figure BDA0003040475780000026
其中，SV(mi)表示节点的全局属性值；ρ定义为相邻节点重要性，表示邻居节点的带宽资源占总带宽资源的比例，
Figure BDA0003040475780000027
k表示其中的一个邻居节点；
Figure BDA0003040475780000031
其中，Rv(mi)表示节点mi的节点属性值；Strength(mi)表示节点mi的节点强度；
Figure BDA0003040475780000034
B(lij)表示节点的邻居节点的链路总带宽资源的总和；Ratio(mi)表示节点负载率，定义为：
Figure BDA0003040475780000032
其中，CPUmax(mi)表示节点的最大计算资源；CPUremain(mi)表示节点的剩余计算资源，CPUremain(mi)＝CPU′(mi)-CPU(mi)，CPU′(mi)表示映射业务请求后的CPU计算能力；CPU(mi)表示业务请求需要的CPU计算能力。
可选地，所述根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络，包括：根据所述业务请求排序结果确定每一个所述业务请求在所述目标网络的映射节点集；根据节点排序结果从所述映射节点集中确定每一个所述业务请求的映射节点。
可选地，所述根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络，包括：根据所述每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的惩罚函数；根据所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定每一个所述业务请求的映射链路。
可选地，所述根据所述每一条链路的属性信息确定每一条链路的惩罚函数，包括：根据所述每一条链路的链路属性信息确定所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延；根据所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定所述每一条链路的惩罚函数。
可选地，所述根据所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定所述每一条链路的惩罚函数，包括：
Figure BDA0003040475780000033
其中，Penalty()表示惩罚函数；α和β均为权重值；Delays表示链路时延；
Figure BDA0003040475780000041
Var-ratio(Ls)表示链路负载比方差；
Figure BDA0003040475780000042
其中，Dfixed表示固定时延，其取值为1.57mm；Dq表示排队时延，
Figure BDA0003040475780000043
λr表示平均流量达到速率；μr表示传输速率；Dcd表示不对称时延，Dcd＝|Td1-Td2|，Td1表示业务节点向主站发送方向通道的时延；Td2表示主站向业务节点发送方向通道的时延；δ(ly)是一个二分值，表示映射指标变量，其定义为：
Figure BDA0003040475780000044
ratio(Ly)表示链路负载率，
Figure BDA0003040475780000045
Figure BDA0003040475780000046
表示每条链路的总带宽资源；B(Ly)表示每条链路的剩余带宽资源。
可选地，所述根据所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定每一个所述业务请求的映射链路，包括：基于预设算法，根据预设约束条件、所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定所述每一个所述业务请求的映射链路。
根据第二方面，本发明还公开了一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置，包括：接收模块，用于接收业务请求，所述业务请求携带有业务特征信息，所述业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；第一排序模块，用于根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序；获取模块，用于获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；映射模块，用于根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络。
根据第三方面，本发明还公开了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法的步骤。
根据第四方面，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一可选实施方式所述的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法的步骤。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法及装置，通过接收业务请求，业务请求携带有业务特征信息，业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息，根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序，获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息，根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。本发明从电力业务的业务需求出发，考虑到业务的特征信息的差异，在映射业务请求时考虑业务请求的资源需求信息和请求时间信息，缩短了虚拟网络请求的等待时间，提高了虚拟网络请求率，同时保证了业务接入点的接入公平。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中虚拟网络映射模型的一个具体实施例；
图2为本发明实施例中业务请求层到虚拟网络提供层的虚拟网络映射的一个具体示例图；
图3为本发明实施例中基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法的一个具体示例的流程图；
图4为本发明实施例中基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置的一个具体示例的原理框图；
图5为本发明实施例中计算机设备的一个具体示例图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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做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。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
如图1所示，5G虚拟网络映射模型包括三层，分别为：业务请求层、虚拟网络(VN)提供层和基础设施层。其中，基础设施层用于提供底层基础设施资源，包括：基站、频谱、传输链路等资源；业务请求层包括多个业务节点，多个业务节点用于发出业务请求，根据业务的不同，这些业务请求的优先级也会有所不同；虚拟网络提供层是网络虚拟化映射的核心，其可以根据业务请求层发送的业务请求的服务质量(Quality of Service，QoS)需求实现基础设施层的物理资源的抽象、分配和调度，通过该层实现了网络资源的共享。
图2所示为业务请求层向虚拟网络提供层的映射过程，业务请求层发出业务请求，E是业务请求的集合，e表示这个集合中的一个业务请求。在本发明实施例中，将虚拟网络提供层的网络建模成一个加权图GV＝(NV，LV)，其中，NV表示虚拟节点ni的集合，LV表示链路lx的集合，虚拟节点的计算能力需求为cpu(ni)，链路的带宽资源需求为BV(lx)。同时将基础设施层的物理网络建模成一个加权无向图GS＝(NS，LS)，其中，NS表示物理节点mi的集合，LS表示物理链路ly的集合，每一条物理链路都有一个总带宽容量
Figure BDA0003040475780000071
(ly)和剩余带宽容量BS(ly)。图中的五边形节点表示业务请求层的业务请求，圆形节点表示虚拟网络提供层的虚拟节点，矩形框表示业务请求的计算能力需求cpu(ni)，椭圆框表示业务请求中链路请求的带宽能力BV(lx)，三角形框表示虚拟网络提供层的节点剩余计算能力CPUremain(mi)，直号表示虚拟提供层的链路带宽剩余容量BS(ly)。为了实现负载均衡，将业务请求层的业务请求节点
Figure BDA0003040475780000072
分别映射到虚拟网络提供层的节点中。
因此，本发明实施例公开了一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法，应用于虚拟网络映射层的处理器，如图3所示，包括如下步骤：
S11：接收业务请求，业务请求携带有业务特征信息，业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息。
示例性地，该业务请求是业务请求层的业务节点通过无线网络或者有线网络的方式发送的，业务节点可以是终端设备，也可以为服务器。本发明实施例对该业务节点以及业务请求的发送方法不作具体限定，本领域技术人员可以根据实际情况确定。
该业务请求中携带有业务特征信息，该业务特征信息可以包括：资源需求信息和请求时间信息。其中，资源需求信息可以包括：每一个业务节点的计算资源需求信息以及链路的带宽资源需求信息等，请求时间信息可以包括：业务请求等待时间、业务请求持续时间、业务请求最长等待时长等。本发明实施例对该业务特征信息、请求时间信息和资源需求信息均不作具体限定，本领域技术人员可以根据实际情况确定。
S12：根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序。
示例性地，根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序具体可以为：
首先，根据业务请求的资源需求信息确定每一个业务请求的总资源需求信息。
示例性地，该总资源需求信息可以为：
Figure BDA0003040475780000081
其中，R(GV)表示业务请求的总资源需求信息；cpu(ni)表示业务请求的计算能力需求；
Figure BDA0003040475780000082
表示剩余链路带宽。
其次，根据总资源需求信息以及请求时间信息确定每一个业务请求的优先级信息。
示例性地，该优先级信息的计算方法具体如下：
Figure BDA0003040475780000083
其中，P(GV)表示业务请求的优先级信息，P(GV)值越大，优先级信息越大；Tc表示业务请求持续时间；
Figure BDA0003040475780000084
tw表示业务请求等待时间；Tw表示业务请求最长等待时长，业务请求最长等待时长根据电力系统的时延敏感度确定，时延敏感度越高，业务请求最长等待时长越短，而时延敏感度可以根据具体业务规范确定；η是一个二分值，定义为：
Figure BDA0003040475780000091
再次，根据优先级信息对业务请求进行排序。
示例性地，根据优先级信息对业务请求进行排序具体可以为：当优先级信息P(GV)为0(即η＝0)，业务请求等待时间超过业务请求最长等待时长)时，将该优先级信息对应的业务请求的优先级设置为最高，然后根据优先级信息值的大小对剩余的业务请求进行排序。下面进行业务请求处理时，始终先处理优先级信息为0的业务请求。
本发明实施例通过将业务请求资源信息、业务请求持续时间、业务请求等待时间作为虚拟网络请求的业务特征参数进行业务请求排序，缩短了虚拟网络的业务请求的等待时间并提高了虚拟网络请求接受率，同时保证了一定的公平性。
S13：获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息。
示例性地，该目标网络指的是虚拟网络，节点指的是虚拟提供层的节点，而链路指的是基础设施层的物理链路。在本发明实施例中，该节点属性信息可以包括：节点强度、节点计算资源、节点存储资源等。其中，节点强度指的是该节点的相邻链路的权重之和，剩余链路带宽表示链路的权值。本发明实施例对该节点属性信息不作具体限定，本领域技术人员可以根据实际情况确定。在本发明实施例中，链路属性信息可以包括：链路带宽总资源以及链路带宽剩余资源。节点属性信息和链路属性信息可以直接通过无线网络的方法获取。
S14：根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。
示例性地，根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络可以包括将节点映射和链路映射。具体地，可以根据业务请求排序结果确定业务请求的映射顺序，然后根据目标网络中每一个节点的节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。
本发明提供的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法，通过接收业务请求，业务请求携带有业务特征信息，业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息，根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序，获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息，根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。本发明从电力业务的业务需求出发，考虑到业务的特征信息的差异，在映射业务请求时考虑业务请求的资源需求信息和请求时间信息，缩短了虚拟网络请求的等待时间，提高了虚拟网络请求率，同时保证了业务接入点的接入公平。
作为本发明实施例一个可选实施方式，在上述步骤S13之后，该基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法还包括：
首先，根据每一个节点的节点属性信息确定每一个节点的节点属性值。
示例性地，根据每一个节点的节点属性信息确定每一个节点的节点属性值具体可以为：
Figure BDA0003040475780000101
其中，Rv(mi)表示节点mi的节点属性值；Strength(mi)表示节点mi的节点强度；
Figure BDA0003040475780000103
B(lij)表示节点的邻居节点的链路总带宽资源的总和；Ratio(mi)表示节点负载率，定义为：
Figure BDA0003040475780000102
其中，CPUmax(mi)表示节点的最大计算资源；CPUremain(mi)表示节点的剩余计算资源，CPUremain(mi)＝CPU′(mi)-CPU(mi)，CPU′(mi)表示映射业务请求后的CPU计算能力；CPU(mi)表示业务请求需要的CPU计算能力。
其次，根据每一个节点的节点属性值和每一个节点的邻居节点的节点属性值确定每一个节点的全局属性值。
示例性地，为了考虑相邻节点对节点属性值的影响，在本发明实施例中，根据每一个节点的节点属性值和每一个节点的邻居节点的节点属性值确定每一个节点的全局属性值，具体地：
Figure BDA0003040475780000111
其中，SV(mi)表示节点的全局属性值；ρ定义为相邻节点重要性，表示邻居节点的带宽资源占总带宽资源的比例，
Figure BDA0003040475780000112
k表示其中的一个邻居节点。
再次，根据每一个节点的全局属性值对目标网络每一个节点进行排序。
示例性地，根据每一个节点的全局属性值对目标网络每一个节点进行排序可以根据节点的全局属性值按照从大到小的顺序进行排序，也可以根据节点的全局属性值按照从小到大的顺序进行排序。本发明实施例对该排序方法不作具体限定，本领域技术人员可以根据实际情况确定。
本发明实施例通过考虑网络拓扑属性和相邻节点重要性，对节点进行排序，避免了业务请求映射后链路负载不均衡的情况。
作为本发明实施例一个可选实施方式，在对虚拟网络提供层的节点进行排序后，上述步骤S14可以根据业务请求排序结果和节点排序结果将每一个业务请求映射到目标网络中，具体地：
首先，根据业务请求排序结果确定每一个业务请求在目标网络的映射节点集。
示例性地，根据业务请求排序结果确定业务请求的映射顺序，然后确定每一个业务请求的映射节点集，将与业务请求的请求计算能力匹配的节点确定为映射节点集。
其次，根据节点排序结果从映射节点集中确定每一个业务请求的映射节点。
示例性地，根据节点排序结果从映射节点集中确定每一个业务请求的映射节点具体可以为根据节点排序结果从映射节点集中选择节点全局属性值最大的节点作为该业务请求的映射节点。
作为本发明实施例一个可选实施方式，电力系统的业务在链路传输过程中包括：处理时延、排队时延、网络时延和不对称时延等，在5G确定性网络的背景下，时延敏感类业务对时延有着极高的要求。为了满足智能电网业务对时延和可靠性的确定性需求，可以构建链路的可靠性惩罚函数，建立多条件约束的链路映射模型，求解最优链路，以保障业务的时延，提高业务的可靠性和资源利用率，具体地：
首先，根据每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的惩罚函数。
示例性地，根据每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的惩罚函数可以先根据每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的链路负载比方差和链路时延，具体地：
Figure BDA0003040475780000121
其中，Delays表示链路时延；Dfixed表示固定时延，其取值一般为1.57mm；Dq表示排队时延，
Figure BDA0003040475780000122
λr表示平均流量达到速率；μr表示传输速率；Dcd表示不对称时延，Dcd＝|Td1-Td2|，Td1表示业务节点向主站发送方向通道的时延；Td2表示主站向业务节点发送方向通道的时延；Var-ratio(Ls)表示链路负载比方差；δ(ly)是一个二分值，表示映射指标变量，在本发明实施例中，可以将其定义为：
Figure BDA0003040475780000123
ratio(Ly)表示链路负载率，C2：
Figure BDA0003040475780000124
Figure BDA0003040475780000125
表示每条链路的总带宽资源；B(Ly)表示每条链路的剩余带宽资源。
然后根据每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定每一条链路的惩罚函数，具体地：
Figure BDA0003040475780000131
其中，α和β均为权重值，本发明实施例对该权重值不作具体限定，可以根据实际情况确定。
其次，基于预设算法，根据预设约束条件、业务请求排序结果和每一条链路的惩罚函数确定每一个业务请求的映射链路。
示例性地，该预设约束条件可以包括：C3：
Figure BDA0003040475780000132
以及C4：
Figure BDA0003040475780000133
其中，ΔTd表示发送时延和接收时延不等造成的同步调整时间误差，
Figure BDA0003040475780000134
h表示制动系数；ω表示角频率，单位为弧度/秒(rad/s)；
Figure BDA0003040475780000135
表示业务映射指标变量，在本发明实施例中，可以将其定义为：
Figure BDA0003040475780000136
由此，该链路映射模型可以表述为：min：Penalty()s.t.C1，C2，C3，C4。
该预设算法可以为启发式算法，本发明实施例采用启发式算法中的遗传算法，该遗传算法具有很好的随机性、高并发性和高扩展性的特点。
遗传算法的过程如下：首先，采用自然数编码，自然数在0到n之间排序，不同的排序方式表示不同的路径选择。每条染色体都是一个染色体链图。其中，为了使初始种群在整个解空间中均匀分布，采用部分随机方法生成初始种群。在适应度函数方面，染色体的适应度越大，其性能越好。因此，将目标函数转化为适应度函数如下：
Figure BDA0003040475780000137
其中，fp为染色体p的适应度，Zp为染色体p的目标函数，表示染色体p的负荷比方差，popsize为种群长度。本发明实施例采用轮盘赌的方式选择染色体，采用部分匹配交叉算子和反转变异算子得到新的链路映射方案。终止条件是达到最大迭代次数，本发明实施例对该最大迭代次数不作具体限定，可以根据实际情况确定。
本发明实施例还公开了一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置，如图4所示，包括：
接收模块21，用于接收业务请求，业务请求携带有业务特征信息，业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；具体实现方式见上述实施例中步骤S11的相关描述，在此不再赘述。
第一排序模块22，用于根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序；具体实现方式见上述实施例中步骤S12的相关描述，在此不再赘述。
获取模块23，用于获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；具体实现方式见上述实施例中步骤S13的相关描述，在此不再赘述。
映射模块24，用于根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。具体实现方式见上述实施例中步骤S14的相关描述，在此不再赘述。
本发明提供的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置，通过接收业务请求，业务请求携带有业务特征信息，业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息，根据资源需求信息和请求时间信息对业务请求进行排序，获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息，根据业务请求排序结果、节点属性信息和链路属性信息将每一个业务请求映射到目标网络。本发明从电力业务的业务需求出发，考虑到业务的特征信息的差异，在映射业务请求时考虑业务请求的资源需求信息和请求时间信息，缩短了虚拟网络请求的等待时间，提高了虚拟网络请求率，同时保证了业务接入点的接入公平。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述第一排序模块22包括：
第一确定模块，用于根据业务请求的资源需求信息确定每一个业务请求的总资源需求信息；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
第二确定模块，用于根据总资源需求信息以及请求时间信息确定每一个业务请求的优先级信息；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
第一排序子模块，用于根据优先级信息对业务请求进行排序。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，第二确定模块包括：
Figure BDA0003040475780000151
其中，P(GV)表示业务请求的优先级信息；R(GV)表示业务请求的总资源需求信息；
Figure BDA0003040475780000152
cpu(ni)表示业务请求的计算能力需求；
Figure BDA0003040475780000153
表示剩余链路带宽；Tc表示业务请求持续时间；
Figure BDA0003040475780000154
tw表示业务请求等待时间；Tw表示业务请求最长等待时长，业务请求最长等待时长根据电力系统的时延敏感度确定，时延敏感度越高，业务请求最长等待时长越短，而时延敏感度根据具体业务规范确定；η是一个二分值，定义为：
Figure BDA0003040475780000155
具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，该基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置还包括：
第三确定模块，用于根据每一个节点的节点属性信息确定每一个节点的节点属性值；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
第四确定模块，用于根据每一个节点的节点属性值和每一个节点的邻居节点的节点属性值确定每一个节点的全局属性值；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
第二排序模块，用于根据每一个节点的全局属性值对目标网络每一个节点进行排序。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述第四确定模块包括：
Figure BDA0003040475780000161
其中，SV(mi)表示节点的全局属性值；ρ定义为相邻节点重要性，表示邻居节点的带宽资源占总带宽资源的比例，
Figure BDA0003040475780000162
k表示其中的一个邻居节点；
Figure BDA0003040475780000163
其中，Rv(mi)表示节点mi的节点属性值；Strength(mi)表示节点mi的节点强度；
Figure BDA0003040475780000165
B(lij)表示节点的邻居节点的链路总带宽资源的总和；Ratio(mi)表示节点负载率，定义为：
Figure BDA0003040475780000164
其中，CPUmax(mi)表示节点的最大计算资源；CPUremain(mi)表示节点的剩余计算资源，CPUremain(mi)＝CPU′(mi)-CPU(mi)，CPU′(mi)表示映射业务请求后的CPU计算能力；CPU(mi)表示业务请求需要的CPU计算能力。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述映射模块24包括：
第五确定模块，用于根据业务请求排序结果确定每一个业务请求在目标网络的映射节点集；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
映射节点确定模块，用于根据节点排序结果从映射节点集中确定每一个业务请求的映射节点。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述映射模块24包括：
第六确定模块，用于根据每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的惩罚函数；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
映射链路确定模块，用于根据业务请求排序结果和每一条链路的惩罚函数确定每一个业务请求的映射链路。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述第五确定模块包括：
第六确定子模块，用于根据每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的链路负载比方差和链路时延；具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
惩罚函数确定模块，用于根据每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定每一条链路的惩罚函数。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述惩罚函数确定模块包括：
Figure BDA0003040475780000171
其中，Penalty()表示惩罚函数；α和β均为权重值；Delays表示链路时延；
Figure BDA0003040475780000172
Var-ratio(Ls)表示链路负载比方差；
Figure BDA0003040475780000173
其中，Dfixed表示固定时延，其取值为1.57mm；Dq表示排队时延，
Figure BDA0003040475780000174
λr表示平均流量达到速率；μr表示传输速率；Dcd表示不对称时延，Dcd＝|Td1-Td2|，Td1表示业务节点向主站发送方向通道的时延；Td2表示主站向业务节点发送方向通道的时延；δ(ly)是一个二分值，表示映射指标变量，其定义为：
Figure BDA0003040475780000175
ratio(Ly)表示链路负载率，
Figure BDA0003040475780000176
Figure BDA0003040475780000177
表示每条链路的总带宽资源；B(Ly)表示每条链路的剩余带宽资源。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
作为本发明实施例一个可选实施方式，上述映射链路确定模块包括：
映射链路确定子模块，用于基于预设算法，根据预设约束条件、业务请求排序结果和每一条链路的惩罚函数确定每一个业务请求的映射链路。具体实现方式见上述实施例中对应的步骤的相关描述，在此不再赘述。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，如图5所示，该计算机设备可以包括处理器31和存储器32，其中处理器31和存储器32可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
处理器31可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器31还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器32作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法对应的程序指令/模块(例如，图4所示的接收模块21、第一排序模块22、获取模块23和映射模块24)。处理器31通过运行存储在存储器32中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法。
存储器32可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器31所创建的数据等。此外，存储器32可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器32可选包括相对于处理器31远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器31。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器32中，当被处理器31执行时，执行如图3所示实施例中的基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法。
上述计算机设备具体细节可以对应参阅图3所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read－Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid－StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (13)

1.一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收业务请求，所述业务请求携带有业务特征信息，所述业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；
根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序；
获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；
根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序，包括：
根据所述业务请求的资源需求信息确定每一个所述业务请求的总资源需求信息；
根据所述总资源需求信息以及所述请求时间信息确定每一个所述业务请求的优先级信息；
根据所述优先级信息对所述业务请求进行排序。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述总资源需求信息以及所述请求时间信息确定每一个所述业务请求的优先级信息，包括：
Figure FDA0003040475770000011
其中，P(GV)表示业务请求的优先级信息；R(GV)表示业务请求的总资源需求信息；
Figure FDA0003040475770000012
cpu(ni)表示业务请求的计算能力需求；
Figure FDA0003040475770000013
表示剩余链路带宽；Tc表示业务请求持续时间；
Figure FDA0003040475770000014
tw表示业务请求等待时间；Tw表示业务请求最长等待时长，业务请求最长等待时长根据电力系统的时延敏感度确定，时延敏感度越高，业务请求最长等待时长越短，而时延敏感度根据具体业务规范确定；η是一个二分值，定义为：
Figure FDA0003040475770000021
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标网络每一个节点的属性信息之后，所述方法还包括：
根据所述每一个节点的节点属性信息确定所述每一个节点的节点属性值；
根据所述每一个节点的节点属性值和所述每一个节点的邻居节点的节点属性值确定所述每一个节点的全局属性值；
根据所述每一个节点的全局属性值对所述目标网络每一个节点进行排序。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一个节点的节点属性值和所述每一个节点的邻居节点的节点属性值确定所述每一个节点的全局属性值，包括：
Figure FDA0003040475770000022
其中，SV(mi)表示节点的全局属性值；ρ定义为相邻节点重要性，表示邻居节点的带宽资源占总带宽资源的比例，
Figure FDA0003040475770000023
k表示其中的一个邻居节点；
Figure FDA0003040475770000024
其中，Rv(mi)表示节点mi的节点属性值；Strength(mi)表示节点mi的节点强度；
Figure FDA0003040475770000025
表示节点的邻居节点的链路总带宽资源的总和；Ratio(mi)表示节点负载率，定义为：
Figure FDA0003040475770000026
其中，CPUmax(mi)表示节点的最大计算资源；CPUremain(mi)表示节点的剩余计算资源，CPUremain(mi)＝CPU′(mi)-CPU(mi)，CPU′(mi)表示映射业务请求后的CPU计算能力；CPU(mi)表示业务请求需要的CPU计算能力。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络，包括：
根据所述业务请求排序结果确定每一个所述业务请求在所述目标网络的映射节点集；
根据节点排序结果从所述映射节点集中确定每一个所述业务请求的映射节点。
7.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络，包括：
根据所述每一条链路的链路属性信息确定每一条链路的惩罚函数；
根据所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定每一个所述业务请求的映射链路。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一条链路的属性信息确定每一条链路的惩罚函数，包括：
根据所述每一条链路的链路属性信息确定所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延；
根据所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定所述每一条链路的惩罚函数。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一条链路的链路负载比方差和链路时延确定所述每一条链路的惩罚函数，包括：
Figure FDA0003040475770000031
其中，Penalty()表示惩罚函数；α和β均为权重值；Delays表示链路时延；
Figure FDA0003040475770000032
Var-ratio(Ls)表示链路负载比方差；
Figure FDA0003040475770000033
其中，Dfixed表示固定时延，其取值为1.57mm；Dq表示排队时延，
Figure FDA0003040475770000034
λr表示平均流量达到速率；μr表示传输速率；Dcd表示不对称时延，Dcd＝|Td1-Td2|，Td1表示业务节点向主站发送方向通道的时延；Td2表示主站向业务节点发送方向通道的时延；δ(ly)是一个二分值，表示映射指标变量，其定义为：
Figure FDA0003040475770000041
ratio(Ly)表示链路负载率，
Figure FDA0003040475770000042
Figure FDA0003040475770000043
表示每条链路的总带宽资源；B(Ly)表示每条链路的剩余带宽资源。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定每一个所述业务请求的映射链路，包括：
基于预设算法，根据预设约束条件、所述业务请求排序结果和所述每一条链路的惩罚函数确定所述每一个所述业务请求的映射链路。
11.一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收业务请求，所述业务请求携带有业务特征信息，所述业务特征信息包括：资源需求信息和请求时间信息；
第一排序模块，用于根据所述资源需求信息和请求时间信息对所述业务请求进行排序；
获取模块，用于获取目标网络中的每一个节点的节点属性信息和每一条链路的链路属性信息；
映射模块，用于根据业务请求排序结果、所述节点属性信息和所述链路属性信息将每一个所述业务请求映射到所述目标网络。
12.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-10任一所述的一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法的步骤。
13.一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1-10中任一项所述的一种基于电力业务特征的5G网络虚拟映射方法的步骤。
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