CN114143186B - 一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 - Google Patents
一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114143186B CN114143186B CN202111236838.7A CN202111236838A CN114143186B CN 114143186 B CN114143186 B CN 114143186B CN 202111236838 A CN202111236838 A CN 202111236838A CN 114143186 B CN114143186 B CN 114143186B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- network
- intention
- nodes
- node
- service
- 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.)
- Active
Links
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
- H04L41/0803—Configuration setting
-
- 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
- H04L41/12—Discovery or management of network topologies
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明属于通信网络技术领域,公开了一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法,包括:业务应用层、意图使能层、自组网设施层、意图北向接口、意图南向接口。本发明针对自组织网络中存在的问题,提出意图驱动网络和自组织网络相结合的组网方式,解决了自组织网络中存在的问题,为自组织网络的灵活部署添加了能力,可以更加快速地进行大规模组网,进一步扩大自组织网络的优势。通过“自上而下的自优化闭环”和“自下而上的反馈闭环”保障用户业务的实现。本发明面向自组织网络中的多意图需求,采用控制器选择技术、控制器故障监测技术、状态感知技术和异常检测技术,保障业务意图的实现。
Description
技术领域
本发明属于通信网络技术领域,尤其涉及一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法。
背景技术
目前,随着无人装备的不断改进与发展,无人装备趋向于小型化和协同化,多无人装备通过协同工作,完成任务。由于无人装备的应用,相应的使得移动自组织网络应用研究迅猛发展,同时移动自组织网络的研究成果,也推动了自组网设备的发展,产业界和学术界相互促进。
自组织网络是一种没有中心、结构简单灵活、无需基础设施和中心管理即可实现自组织、自管理的网络,具有节点移动随机、拓扑动态、独立性强、带宽有限等特征。由军事需求开发而来的自组网,经过多年的发展,已广泛地应用于娱乐、救灾、探测和战争等多元化场景。
在自组织网络中,网络需要适应节点的动态变化和拓扑的频繁更改。由于节点的移动性,网络拓扑处于随时变化状态。同时网络连接由于拓扑的改变会时常处于非稳定状态,造成链路间隙性中断。节点移动性、间断性链路、有限的网络资源和不同的QoS要求,使得自组织网络中的路由成为一项具有挑战性的研究工作。
自组织网络采用分布式组网方式,存在节点位置快速变化和拓扑的频繁更改等问题。随着自组织网络应用场景复杂化,网络用户业务量逐渐增加,对业务质量的需求逐渐多样化。要求构建的自组织网络能在不同的任务场景中,对上层业务能进行差异化服务,根据业务的需求提供不同的QoS服务,在源节点和目的节点之间根据网络资源信息选择出最佳路由。
当前自组织网络规模迅速增大,节点数量多,动态性强,环境变化快,节点不能保证时时刻刻正常工作。网络业务变得复杂多样,高动态的拓扑不能保证每一个数据包都正确的发送到目的节点,如果采用应答机制,将会对网络造成巨大的压力。
网络流量呈现出爆炸式的增长,网络状态感知朝着远程化、实时化和精细化发展。在复杂多变的自组织网络环境下,保证网络可靠正常的运行是一个核心问题。保证网络可靠运行的前提是能够实时监测网络的状态信息并且发现网络中的异常情况。
意图驱动网络作为一种新型网络,为解决上述问题提供了新的方法。意图驱动网络通过将用户意图转译为清晰的性能指标,控制层自适应的制定管理配置策略,通过自优化闭环及反馈闭环,保障业务的顺利进行。它是一种集应用意图深度挖掘能力、网络状态全局感知能力、网络配置实时优化能力、网络资源精准调度能力为一身的可编程可定制的自动化网络。
通用的意图驱动网络可以分为五层,分别是业务应用层、北向接口、意图使能层、南向接口和基础设施层。业务应用层下达不同的意图,通过北向接口表征意图,下达给意图使能层;意图使能层将表征后的意图映射成配置策略,并结合来自基础设施层的信息反馈对策略进行验证,形成一个自优化闭环;配置策略经由南向接口下发至基础设施层完成网络配置;基础设施层中部署的网络数据分析中心负责实时采集网元状态信息,反馈给意图使能层形成反馈闭环;所配置的网络为用户交付对应的服务,形成完整闭环。因此,可以认为意图驱动网络可以解决传统自组织网络中的各种弊端和待解决的问题。
现有技术1软件定义自组织网络节点构建方法及节点数据转发方法和节点架构。该技术包括:(1)解析应用程序并提取用户业务特征,将用户业务特征表示为元协议泛化形式;(2)依据用户业务请求构建用于实例化元协议的动态协议栈,并随节点资源变化通过调整动态协议栈来调整实例化元协议参数。该技术存在的不足之处是:该技术基于用户业务请求和节点资源变化调整元协议实例参数,但并未提及如何监测网络资源变化情况,对收集到的信息如何处理,不能及时地感知到网络的资源状态变化。
现有技术2一种无线通信系统的业务保障优化方法及装置。该技术包括:(1)根据用户业务对时延、带宽的不同需求将无线信道划分为多个逻辑子信道;(2)系统根据在网所有用户的业务需求,对未使用的广播组播业务进行裁剪,实时调整QoS参数并将所述QoS参数发送给静态时序;(3)静态时序解析上行数据包,根据QoS参数选择逻辑子信道,并将数据包放到逻辑子信道中进行传输。该技术存在的不足之处是:该技术通过多个逻辑子信道的不同QoS参数来提供差异化的服务,但未在业务需求的实现过程中进行监测,保障该业务的顺利实现。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:
(1)自组织网络在不同的任务场景中,对所有上层业务提供的服务与业务需求无关。
(2)自组织网络作为动态网络,主动收集网络信息会带来较大的额外开销和测量延迟,被动收集网络信息只能获得节点本地的状态信息,无法获得网络全局信息。
(3)自组织网络规模庞大,协议复杂度较高,通过感知技术获得的网络信息量巨大,有很多冗余的干扰信息,通过人工验证策略是否正常实施有一定的困难。
解决以上问题及缺陷的难度为:
(1)场景多业务策略管理的非差异性,需要对业务意图进行深度挖掘,得到清晰的QoS指标。
(2)网络状态全息感知和利用的不完备性,需要实时监测网络的状态信息。
(3)策略自动化与验证技术的非智能性,需要实时韧性的策略自主生成。
解决以上问题及缺陷的意义为:通过研究意图驱动自组织网络业务保障系统,使得FANET网络在有限的网络资源下可以满足不同QoS需求,并且可以根据业务意图以及网络态势进行自适应的网络管理和网络配置,降低了人工参与,提高了系统的智能性与自动化程度。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法。
本发明是这样实现的,一种意图驱动自组织网络业务保障系统,所述意图驱动自组织网络业务保障系统包括:
业务应用层、意图使能层、自组网设施层、意图北向接口、意图南向接口;
该系统架构包含以上五层,可以实现完成用户意图到策略,再下发到自组网基础设施的整个生命周期,每一层都具有特定的功能。
业务应用层,由用户意图中具体服务所对应的应用程序构成;
意图使能层,用于利用控制器自适应的制定管理配置策略,将统一格式的意图转换为各设备节点可执行的策略,通过自优化闭环及其反馈闭环,保障业务的顺利进行;
自组网设施层,由自组织网络节点、时频空域资源及其他资源组成;
意图北向接口,位于业务应用层和意图使能层之间,用于网络应用通过使用意图北向接口与控制器通信,表达网络所期望的行为,定义标准形式的意图表达;
意图南向接口,用于利用OpenFlow协议进行控制器和网络设备之间的通信连接;同时用于感知、获取并维护转发设备的状态,集中管控自组网设备层的各类资源,再通过链路发现协议,获取转发设备之间的连接情况,以流表的形式将转发规则下发到对应的转发设备中。
进一步,所述意图使能层包括:
意图转译模块,用于将模糊的用户需求补全为清晰的QoS指标;
策略管理模块,用于根据清晰的QoS指标要求制定契合的FCAPS策略,并下发给自组网设备;
态势感知模块,用于通过实时监测网络状态信息,收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息;
策略监测模块,用于分析网络运行状态,策略执行状态,进行故障监测以及异常定位。
进一步,所述自优化闭环及其反馈闭环包括:
自优化闭环即自上而下的策略制定闭环:业务意图通过意图转译输入策略管理模块,策略管理模块生成配置管理策略,协调网络资源实现用户意图,并通过策略验证形成自优化闭环;
自优化闭环的反馈闭环即自下而上的业务保障闭环:态势感知模块不断收集底层监测信息,向策略验证模块发送异常检测信息,策略验证模块可以根据监测信息提前发现异常,进而影响策略管理模块的策略制定,达到规避异常的效果。
本发明的另一目的在于提供一种应用于所述意图驱动自组织网络业务保障系统的意图驱动自组织网络业务保障方法,所述意图驱动自组织网络业务保障方法包括:
利用意图转译模块将用户输入的意图中的模糊的用户需求补全为清晰的QoS需求;策略管理模块根据QoS需求得到FCAPS策略,并下发给自组网设施;态势感知模块收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息以及异常监测信息;策略监测模块分析网络运行状态、策略执行状态,进行故障监测并进行异常定位。
进一步,所述意图驱动自组织网络业务保障方法包括以下步骤:
步骤一,进行网络初始化,并从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点,将数据平面节点所组成的转发域覆盖到网络中的全部节点,并利用数据平面节点向控制器节点上传局部的拓扑信息并进行业务报文的转发;数据平面节点的选择是该方法的第一步。通过数据平面节点选择算法可以限制上报控制信息的节点数量,降低拓扑发现的控制开销。
步骤二,从数据平面节点集合中选择得到控制器节点,利用控制器节点进行网络拓扑信息收集与学习,收集网络资源信息并进行策略制定,同时基于带宽约束的QoS路由策略为业务数据选择合适的通路,并加入了控制器故障监测技术,提高网络的抗毁性;控制器选择算法和控制器失效监测机制可以保障网络的可靠性,降低网络开销。
步骤三,网络中的节点自主构建二跳邻居信息表并将其作为基础的路由转发表,进行两跳内业务的传输;控制器采用带宽约束路由算法进行路由计算;针对控制节点高通信负载,研究带宽约束的混合路由算法可以有效地降低业务传输的端到端时延。
步骤四,控制器节点根据网络中的业务路径、业务类型、遥测要求,使用带内遥测技术,将网络状态感知信息和数据包封装在同一个数据包内传输,基于路径生成算法生成网络遥测路径,实时感知网络状态信息;使用遥测技术,可以提高数据包利用率,减少数据包头的开销;路径生成算法可以避免相同路径的重复遥测,减轻监控节点的压力,减少网络中的控制信息。
步骤五,针对网络中出现的不可预知异常,使用布隆滤波器生成占用小的标签数据,通过对比业务传输过程中收集到的状态信息和业务转发过程中反馈的信息,发现异常和定位异常,进行异常检测。异常检测技术可以发现实施过程的异常信息并对异常进行定位,为控制器和网络恢复提供有力的帮助。
进一步,步骤一中,所述从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点包括:
将意图驱动自组织网络拓扑抽象为一个无向图模型G=(V,E),无人机节点抽象为图中的顶点集合V,通信链路为边集合E,N是一跳邻居节点集,N2是本节点可访问的两跳邻居集;
将网络G的数据平面集合DS置为空,不包含任何节点,计算并选择部分节点作为数据平面节点;
节点从邻居节点中选择配置为可作为数据平面的节点,分别计算其连接度,选择本节点到达某些两跳邻居节点必须经过的一跳邻居节点作为数据平面节点,将节点加入到DS中,同时从两跳邻居集N2中移除通过数据平面可到达的两跳邻居节点;
如果此时N2集合中还存在没有被数据平面集合DS覆盖的节点,则分别对不在DS中的节点计算覆盖度,选择具有数据平面能力且覆盖度最大的节点,若满足的条件有多个,选择连接度最高的节点,将其加入到DS,将能够通过DS到达的两跳邻居节点从N2集合中移除。
进一步,步骤二中,所述从数据平面节点集合中选择得到控制器节点包括:
将节点连通度和节点带宽作为选择依据,从数据平面节点集合中选择出控制器节点。
进一步,所述控制器节点设置有控制器的故障监测机制,当控制器节点失效时,自动进行控制器的重选。
本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质,所存储的计算机程序使电子设备执行所述意图驱动自组织网络业务保障方法的步骤。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述意图驱动自组织网络业务保障方法的步骤。
结合上述的所有技术方案,本发明所具备的优点及积极效果为:
本发明与现有技术的对比如下表所示:
本发明针对自组织网络中存在的问题,提出意图驱动网络和自组织网络相结合的组网方式,解决了自组织网络中存在的问题,为自组织网络的灵活部署添加了能力,可以更加快速地进行大规模组网,进一步扩大自组织网络的优势。通过“自上而下的自优化闭环”和“自下而上的反馈闭环”保障用户业务的实现。
本发明面向自组织网络中的多意图需求,采用控制器选择技术、控制器故障监测技术、状态感知技术和异常检测技术,保障业务意图的实现。
附图说明
图1是本发明实例提供的意图驱动自组织网络业务保障系统的结构示意图。
图2是本发明实例提供的自上而下的策略制定闭环示意图。
图3是本发明实例提供的自下而上的业务保障闭环示意图。
图4是本发明实例提供的意图驱动自组织网络业务保障方法原理图。
图5是本发明实例提供的意图驱动自组织网络业务保障方法的流程图。
图6是本发明实例提供的意图驱动自组织网络组成示意图。
图7是本发明实例提供的数据平面节点选择示例图。
图8是本发明实例提供的控制器故障监测流程图。
图9是本发明实例提供的带宽约束的集中路由框架示意图。
图10是本发明实例提供的遥测过程数据包处理流程图。
图11是本发明实例提供的异常检测架构示意图。
图12是本发明实例提供的异常检测流程图。
图13是本发明实例提供的OPNET仿真结构图。
图14是本发明实例提供的不同网络规模,网络运行期间的平均控制开销图。
图15是本发明实例提供的不同节点数目的网络规模下,网络运行过程中的数据包交付率图。
图16是本发明实例提供的数据包经过的跳数和数据包利用率变化情况图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的意图驱动自组织网络业务保障系统包括:
业务应用层1、意图使能层2、自组网设施层3、意图北向接口4、意图南向接口5;
业务应用层1,由用户意图中具体服务所对应的应用程序构成;
意图使能层2,用于利用控制器自适应的制定管理配置策略,将统一格式的意图转换为各设备节点可执行的策略,通过自优化闭环及其反馈闭环,保障业务的顺利进行;
自组网设施层3,由自组织网络节点、时频空域资源及其他资源组成;
意图北向接口4,位于业务应用层和意图使能层之间,用于网络应用通过使用意图北向接口与控制器通信,表达网络所期望的行为,定义标准形式的意图表达;
意图南向接口5,用于利用OpenFlow协议进行控制器和网络设备之间的通信连接;同时用于感知、获取并维护转发设备的状态,集中管控自组网设备层的各类资源,再通过链路发现协议,获取转发设备之间的连接情况,以流表的形式将转发规则下发到对应的转发设备中。
本发明实施例提供的意图使能层包括:
意图转译模块,用于将模糊的用户需求补全为清晰的QoS指标;
策略管理模块,用于根据清晰的QoS指标要求制定契合的FCAPS策略,并下发给自组网设备;
态势感知模块,用于通过实时监测网络状态信息,收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息;
策略监测模块,用于分析网络运行状态,策略执行状态,进行故障监测以及异常定位。
如图2-图3所示,本发明实施例提供的自优化闭环及其反馈闭环包括:
自优化闭环即自上而下的策略制定闭环:业务意图通过意图转译输入策略管理模块,策略管理模块生成配置管理策略,协调网络资源实现用户意图,并通过策略验证形成自优化闭环;
自优化闭环的反馈闭环即自下而上的业务保障闭环:态势感知模块不断收集底层监测信息,向策略验证模块发送异常检测信息,策略验证模块可以根据监测信息提前发现异常,进而影响策略管理模块的策略制定,达到规避异常的效果。
如图4所示,本发明实施例提供的意图驱动自组织网络业务保障方法包括:
利用意图转译模块将用户输入的意图中的模糊的用户需求补全为清晰的QoS需求;策略管理模块根据QoS需求得到FCAPS策略,并下发给自组网设施;态势感知模块收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息以及异常监测信息;策略监测模块分析网络运行状态、策略执行状态,进行故障监测并进行异常定位。
如图5所示,本发明实施例提供的意图驱动自组织网络业务保障方法包括以下步骤:
S101,进行网络初始化,并从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点,将数据平面节点所组成的转发域覆盖到网络中的全部节点,并利用数据平面节点向控制器节点上传局部的拓扑信息并进行业务报文的转发;
S102,从数据平面节点集合中选择得到控制器节点,利用控制器节点进行网络拓扑信息收集与学习,收集网络资源信息并进行策略制定,同时基于带宽约束的QoS路由策略为业务数据选择合适的通路;
S103,网络中的节点自主构建二跳邻居信息表并将其作为基础的路由转发表,进行两跳内业务的传输;控制器采用带宽约束路由算法进行路由计算;
S104,控制器节点根据网络中的业务路径、业务类型、遥测要求,使用带内遥测技术,将网络状态感知信息和数据包封装在同一个数据包内传输,基于路径生成算法生成网络遥测路径,实时感知网络状态信息;
S105,针对网络中出现的不可预知异常,使用布隆滤波器生成占用小的标签数据,通过对比业务传输过程中收集到的状态信息和业务转发过程中反馈的信息,发现异常和定位异常,进行异常检测。
本发明实施例提供的从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点包括:
将意图驱动自组织网络拓扑抽象为一个无向图模型G=(V,E),无人机节点抽象为图中的顶点集合V,通信链路为边集合E,N是一跳邻居节点集,N2是本节点可访问的两跳邻居集;
将网络G的数据平面集合DS置为空,不包含任何节点,计算并选择部分节点作为数据平面节点;
节点从邻居节点中选择配置为可作为数据平面的节点,分别计算其连接度,选择本节点到达某些两跳邻居节点必须经过的一跳邻居节点作为数据平面节点,将节点加入到DS中,同时从两跳邻居集N2中移除通过数据平面可到达的两跳邻居节点;
如果此时N2集合中还存在没有被数据平面集合DS覆盖的节点,则分别对不在DS中的节点计算覆盖度,选择具有数据平面能力且覆盖度最大的节点,若满足的条件有多个,选择连接度最高的节点,将其加入到DS,将能够通过DS到达的两跳邻居节点从N2集合中移除。
本发明实施例提供的从数据平面节点集合中选择得到控制器节点包括:
将节点连通度和节点带宽作为选择依据,从数据平面节点集合中选择出控制器节点。
本发明实施例提供的控制器节点设置有控制器的故障监测机制,当控制器节点失效时,自动进行控制器的重选。
下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明。
实施例1:
本发明实施例提供的意图驱动自组织网络系统包括:业务应用层、意图使能层、自组网设施层、意图北向接口、意图南向接口。
业务应用层,由用户意图中具体服务所对应的应用程序构成,支持可视化界面;
意图使能层,控制器自适应的制定管理配置策略,将统一格式的意图转换为各设备节点可执行的策略,通过自优化闭环及其反馈闭环,保障业务的顺利进行;
自组网设施层,由自组织网络节点、时频空域资源等资源组成;
意图北向接口,位于业务应用层和意图使能层之间,网络应用通过使用意图北向接口与控制器通信,表达网络所期望的行为,定义配置要求以及程序转发需求。意图北向接口隐藏网络对象和服务的底层细节,使得运营商可以以声明性的方式而不是命令性的方式来表达他们的意图。
意图南向接口,用来定义控制器和网络设备之间的通信协议。OpenFlow作为成熟的南向接口在控制器和网络设备之间建立连接,感知、获取并维护转发设备的状态,再通过链路发现协议,获取转发设备之间的连接情况,以流表的形式将转发规则下发到对应的转发设备中。
自上而下的策略制定闭环的实现流程如下:
业务意图通过意图转译输出清晰的QoS指标,输入至策略管理模块;策略管理模块生成相应的FCAPS管理策略,协调网络资源实现用户意图;生成的FCAPS策略通过策略验证模块,确保策略的可实施性,最终形成自优化闭环。
自下而上的业务保障闭环的实现流程如下:
态势感知模块不断收集底层监测信息,向策略验证模块发送异常检测信息;策略验证模块可以根据监测信息提前发现异常,将验证信息发送至策略管理模块;验证信息进而影响策略管理模块的策略制定,达到规避异常的效果。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的业务保障方法包括以下步骤:
步骤一,数据平面节点选取技术
网络初始化之后,首先,进行数据平面节点选择,从自组织网络中选择一部分合适的节点,这些节点之间相互连通并且具备转发的功能,可以为相邻节点提供数据转发服务。
数据平面节点负责向控制器节点上传局部的拓扑信息,从而使控制器节点能够基于收集到的信息构建出本网络完整的拓扑图。
步骤二,控制器节点选取技术
在自组织网络中,控制器对网络中节点进行集中控制。从数据平面节点集合中选择出控制器节点,控制器节点能够完成网络拓扑信息收集与学习,收集网络资源信息并进行策略制定。
步骤三,控制器故障监测技术
在网络运行期间,控制器节点存在损毁和离开网络的风险。当控制器节点失效时,网络需要保持一定的可用性。
通过加入控制器的失效监测机制,保证控制器节点在失效时,网络能够快速恢复。通过重新选择控制节点,提高网络抗毁性。
步骤四,带宽约束的混合式路由策略制定
网络中的节点自主构建二跳邻居信息表并将其作为基础的路由转发表,完成两跳内业务的传输,降低控制器路由请求负载。
控制器采用带宽约束路由算法进行路由计算,该算法基于业务带宽需求与网络的带宽利用率进行路径选择,能有效降低业务传输的端到端时延。
步骤五,状态感知技术
使用带内网络遥测技术,将网络状态感知信息和数据包封装在同一个数据包内传输,提高数据包利用率,减少数据包头的开销。
在有多个业务的情况下,使用路径生成算法生成带内网络遥测的监控路径,避免相同路径的重复遥测,避免生成数量过多的遥测路径,减轻监控节点的压力,减少网络中的控制信息。
步骤六,异常检测技术
使用布隆滤波器生成占用小的标签数据,通过标签数据对比判断网络中是否出现异常,并对异常发生的位置进行定位。
本发明实例提供的意图驱动自组织网络组成,包括数据平面节点,控制器节点,控制报文和业务报文。
从普通无人机节点中选出数据平面节点,从数据平面节点中选出控制器节点。
数据平面节点可以进行网络拓扑发现与更新,实现业务转发策略接收和业务数据转发。
控制器节点可以对网络拓扑信息进行收集与学习,同时收集网络资源信息并进行策略制定。
利用启发式贪心思想求解连通支配集,从而进行数据平面节点选择。其实现过程包括以下步骤:
第一步,将意图驱动自组织网络拓扑抽象为一个无向图模型G=(V,E),无人机节点抽象为图中的顶点集合V,通信链路为边集合E,N是一跳邻居节点集,N2是本节点可访问的两跳邻居集;
第二步,首先将网络G的数据平面集合DS置为空,不包含任何节点,计算并选择部分节点作为数据平面节点;
第三步,节点从邻居节点中选择配置为可作为数据平面的节点,分别计算其连接度,选择本节点到达某些两跳邻居节点必须经过的一跳邻居节点作为数据平面节点,将节点加入到DS中,同时从两跳邻居集N2中移除通过数据平面可到达的两跳邻居节点;
第四步,如果此时N2集合中还存在没有被数据平面集合DS覆盖的节点,则重复以下步骤,使数据平面中的节点能够使网络相互连通:
(a)分别对不在DS中的节点计算覆盖度,覆盖度是指N2集合中未被DS集合节点覆盖的节点数目。
(b)选择具有数据平面能力且覆盖度最大的节点,若满足的条件有多个,选择连接度最高的节点,将其加入到DS,然后将这些能够通过DS到达的两跳邻居节点从N2集合中移除。
经过以上步骤,能够为每一个节点从一跳邻居N中选择一组数据平面节点,网络中所有数据平面节点可以构成一个连通支配集。
控制器节点选择具体步骤如下:
在意图驱动自组织网络中与控制器直接连接的数据平面节点越多,控制信息中断的可能性就越小。由于控制器需要接收网络中大量的控制信息,对控制器信息接收处理能力要求较高。因此选择节点连通度与节点带宽作为控制器节点选择时的依据。
当控制器节点与数据平面节点之间的连接数目越多,连接越稳定,网络的连通性越强,网络弹性越强。节点i的连通度L(i)表示如下:
ei,j表示节点i与节点j是否连接,若ei,j=1,表示节点i经过一跳可达节点j,否则表示节点i不能经过一跳达到节点j。σ为节点i和节点j之间链路的权重因子,链路越稳定,σ值越大。
节点的带宽越高对控制信息与业务信息的处理能力越强,网络中节点的带宽能力描述为W(i),i∈V。
综合考虑节点的连通度、带宽以及节点能力优先级因素在数据平面中选择综合能力最好的节点i作为控制器节点c,cp(i)为节点i的控制因子,PRI为每个节点的优先级,α、β、γ为权重值。控制节点的选择表示如下:
c=i
s.t.i∈maxcp(i)
cp(i)=αL(i)+βW(i)+γPRI
α+β+γ=1
i∈V,c∈DS
在具体实现过程中,数据转发平面节点的连通度、带宽以及优先级等信息被存储在TC(Topology Control,拓扑控制)消息中。节点的标号作为UID字段进行存储,节点能力优先级信息被存储在PRI字段,带宽信息存储在U_W字段,节点的连通度存储在N_LID字段中。
数据平面内的节点相互转发TC消息,在完成拓扑信息交互的同时,通过对上述字段信息的获取,完成控制器节点选择所需要决策因子的收集。数据平面内的节点在收到TC消息后,将节点的节点标号UID、优先级PRI信息、带宽信息U_W以及节点的连通度信息N_LID进行存储,计算出UID节点的控制因子cp并将其存储在本地数组cp_array中。
通过比较本地数组cp_array中的控制因子,在数据平面节点中选择出一个节点controller_node作为控制器,负责该网络系统中控制器的功能。
本发明实例提供的控制器故障监测流程图包括以下步骤:
controllerIsAlive:控制器状态,若正常设置为true;controller_time:控制器寿命,也就是接受到的TC信息数量。
控制器节点周期生成TC消息并广播时,数据平面节点若接收到controller_node的TC消息,则激活控制器保活因子controllerIsAlive,将其设置为true,并对接收到TC消息数目,即控制器的寿命controller_time进行线性慢增长操作。
若在多个时间周期未接收到以控制器节点controller_node为源节点的TC消息,则将controller_time进行线性快衰落操作,当其递减到零时,认为控制器节点失效,更新控制器保活因子controllerIsAlive为false,并开始进行控制器的重新选择过程。
本发明实例提供的带宽约束的集中路由框架,包括报文处理模块、路由请求模块、路由计算模块和路由应答模块。
报文处理模块,负责对接收到的数据包进行流表的匹配,流表项的更新以及报文的处理。
路由请求模块,负责在数据包不能匹配到流表项时,向控制平面节点请求数据传输的路径信息。
路由计算模块,在全局拓扑视图下根据节点的剩余带宽信息为业务计算传输路径,并将计算后的路由信息填充在路由应答包中。
路由应答模块,完成数据平面节点与控制平面节点之间路由信息的同步与更新。
根据业务的带宽需求对网络进行裁剪,能有效降低路由计算时路径搜索的复杂度,为业务数据的传输提供更好的网络环境。使用深度优先搜索算法,在路径搜索时,通过对搜索深度的限制能进一步降低路由计算的复杂度。
本发明实例提供的遥测过程数据包处理流程图,具体实现包括以下步骤:
控制器节点根据网络中的业务路径、业务类型、遥测要求和当前网络中的遥测路径,生成新的遥测路径;
新的遥测路径跟随traffic_flow消息一同下发给节点,节点根据traffic_flow中的和INT相关的消息,进行业务数据包中的遥测信息的提取;
同时根据traffic_flow中给出的信息决定将跟随业务数据包传输的INT数据包插入到哪个业务数据包内,转发给哪个节点。
数据包到达之后,解封装数据包,查看数据的data_INT_metadata字段,看该字段是否插入了INT指令,如果该字段没有指令,则表明上层认为该数据包业务不需要遥测,直接进行相关业务的传输即可;
INT数据根据数据业务的产生而生成,跟随数据包业务穿过网络,到达目的节点后,将INT信息发送到监控节点。使用深度优先算法生成不重叠的遥测路径,然后结合欧拉算法对生成的路径进行改进,减小路径开销;
当整个业务路径都被INT遥测覆盖,得到的INT路径通过traffic_flow包发送给节点,节点收到控制数据包之后,根据traffic_flow下发的流表进行网络遥测。
本发明实例提供的异常检测架构,主要过程如下所示:
该架构主要由网络中的监控节点和每个交换节点的通信链路构成。
监控节点拦截控制器和交换节点之间交换的双向流表信息,采集流表进行流表重建,并对重建的流表标签化,并对标签化之后的数据进行保存。
异常检测实现两个功能:
(1)发现异常,对比两边收集到的信息,如果两边的数据不一致,则很可能发生了异常。
(2)定位异常,通过分析两边的数据,定位发生异常的交换节点,为下一步自动化的异常恢复提供信息。
本发明实例提供的异常检测流程图,主要过程如下所示:
对比INT_source_node和source_traffic_id字段和异常检测数据中的source_id和traff_id。
若没有找到相应表项,则向控制器上报异常信息;若找到相应的表项,则进行tag标签对比。
将两个标签按位异或操作,若结果为0,则表明正常;若结果为1,则发生异常,进行异常定位。
通过控制器获取源节点为source_id业务为traff_id值的业务的流表信息,将流表配置信息转换为tag信息。
对比转换后的tag信息和INT获得的tag信息,看1位是否匹配。不匹配则上一跳就是异常节点。
下面结合仿真对本发明的技术效果作详细的描述。
本仿真采用OPNET仿真软件,基于无线节点构成的自组网来实现上述算法。如图13所示是仿真结构图。
如图14统计了不同网络规模下,网络运行期间的平均控制开销。随着网络规模增大,集中式网络与本专利方法构建的意图驱动自组织网络的平均控制开销都在大量增加,但本专利构建的系统能在网络规模增加的条件下,平均控制开销始终低于集中式的开销。由于本专利相较于集中式网络进行了数据平面节点的选择,减少了网络中传输控制开销报文节点的数目。
如图15展示了在不同节点数目的网络规模下,网络运行过程中的数据包交付率。随着网络中节点数目的增加,混合式路由控制网络的数据包交付率高于集中式路由控制网络的数据包交付率,说明基于带宽约束的QoS路由算法选择出的路径具有更好的业务传输条件。
图16显示了数据包经过的跳数和数据包利用率变化情况,随着跳数增加,数据包利用率变小,是因为每一跳增加一部分的遥测信息到数据包中,数据包的利用率就会降低。并且使用布隆滤波器比未使用布隆滤波器拥有更高的数据包利用率,有效提升了数据包的利用率。
应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种意图驱动自组织网络业务保障系统,其特征在于,所述意图驱动自组织网络业务保障系统包括:
业务应用层、意图使能层、自组网设施层、意图北向接口、意图南向接口;
业务应用层,由用户意图中具体服务所对应的应用程序构成;
意图使能层,用于利用控制器自适应的制定管理配置策略,将统一格式的意图转换为各设备节点可执行的策略,通过自优化闭环及其反馈闭环,保障业务的顺利进行;
自组网设施层,由自组织网络节点、时频空域资源组成;
意图北向接口,位于业务应用层和意图使能层之间,用于网络应用通过使用意图北向接口与控制器通信,表达网络所期望的行为,定义标准形式的意图表达;
意图南向接口,用于利用OpenFlow协议进行控制器和网络设备之间的通信连接;同时用于感知、获取并维护转发设备的状态,集中管控自组网设备层的各类资源,再通过链路发现协议,获取转发设备之间的连接情况,以流表的形式将转发规则下发到对应的转发设备中;
所述意图驱动自组织网络业务保障系统执行以下步骤:
步骤一,进行网络初始化,并从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点,将数据平面节点所组成的转发域覆盖到网络中的全部节点,并利用数据平面节点向控制器节点上传局部的拓扑信息并进行业务报文的转发;
步骤二,从数据平面节点集合中选择得到控制器节点,利用控制器节点进行网络拓扑信息收集与学习,收集网络资源信息并进行策略制定,同时基于带宽约束的QoS路由策略为业务数据选择合适的通路;
步骤三,网络中的节点自主构建二跳邻居信息表并将其作为基础的路由转发表,进行两跳内业务的传输;控制器采用带宽约束路由算法进行路由计算;
步骤四,控制器节点根据网络中的业务路径、业务类型、遥测要求,使用带内遥测技术,将网络状态感知信息和数据包封装在同一个数据包内传输,基于路径生成算法生成网络遥测路径,实时感知网络状态信息;
步骤五,针对网络中出现的不可预知异常,使用布隆滤波器生成占用小的标签数据,通过对比业务传输过程中收集到的状态信息和业务转发过程中反馈的信息,发现异常和定位异常,进行异常检测。
2.如权利要求1所述意图驱动自组织网络业务保障系统,其特征在于,所述意图使能层包括:
意图转译模块,用于将模糊的用户需求补全为清晰的QoS指标;
策略管理模块,用于根据清晰的QoS指标要求制定契合的FCAPS策略,并下发给自组网设备;
态势感知模块,用于通过实时监测网络状态信息,收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息;
策略监测模块,用于分析网络运行状态,策略执行状态,进行故障监测以及异常定位。
3.如权利要求1所述意图驱动自组织网络业务保障系统,其特征在于,所述自优化闭环及其反馈闭环包括:
自优化闭环即自上而下的策略制定闭环:业务意图通过意图转译输入策略管理模块,策略管理模块生成配置管理策略,协调网络资源实现用户意图,并通过策略验证形成自优化闭环;
反馈闭环即自下而上的业务保障闭环:态势感知模块不断收集底层监测信息,向策略验证模块发送异常检测信息,策略验证模块可以根据监测信息提前发现异常,进而影响策略管理模块的策略制定,达到规避异常的效果。
4.一种运行如权利要求1-3任意一项所述意图驱动自组织网络业务保障系统的意图驱动自组织网络业务保障方法,其特征在于,所述意图驱动自组织网络业务保障方法包括:
利用意图转译模块将用户输入的意图中的模糊的用户需求补全为清晰的QoS需求;策略管理模块根据QoS需求得到FCAPS策略,并下发给自组网设施;态势感知模块收集并处理自组网设施层上传的网络态势信息以及异常监测信息;策略监测模块分析网络运行状态、策略执行状态,进行故障监测并进行异常定位;
所述意图驱动自组织网络业务保障方法包括以下步骤:
步骤一,进行网络初始化,并从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点,将数据平面节点所组成的转发域覆盖到网络中的全部节点,并利用数据平面节点向控制器节点上传局部的拓扑信息并进行业务报文的转发;
步骤二,从数据平面节点集合中选择得到控制器节点,利用控制器节点进行网络拓扑信息收集与学习,收集网络资源信息并进行策略制定,同时基于带宽约束的QoS路由策略为业务数据选择合适的通路;
步骤三,网络中的节点自主构建二跳邻居信息表并将其作为基础的路由转发表,进行两跳内业务的传输;控制器采用带宽约束路由算法进行路由计算;
步骤四,控制器节点根据网络中的业务路径、业务类型、遥测要求,使用带内遥测技术,将网络状态感知信息和数据包封装在同一个数据包内传输,基于路径生成算法生成网络遥测路径,实时感知网络状态信息;
步骤五,针对网络中出现的不可预知异常,使用布隆滤波器生成占用小的标签数据,通过对比业务传输过程中收集到的状态信息和业务转发过程中反馈的信息,发现异常和定位异常,进行异常检测。
5.如权利要求4所述意图驱动自组织网络业务保障方法,其特征在于,步骤一中,所述从自组织网络中选择一部分相互连通并且具备转发的功能的节点作为数据平面节点包括:
将意图驱动自组织网络拓扑抽象为一个无向图模型G=(V,E),无人机节点抽象为图中的顶点集合V,通信链路为边集合E,N是一跳邻居节点集,N2是两跳邻居节点集;
将网络G的数据平面节点集合DS置为空,不包含任何节点,计算并选择部分节点作为数据平面节点;
网络中节点从邻居节点中选择配置为可作为数据平面的节点,分别计算邻居节点连接度,选择本节点到达某些两跳邻居节点必须经过的一跳邻居节点作为数据平面节点,将数据平面节点加入到DS中,同时从两跳邻居集N2中移除通过数据平面可到达的两跳邻居节点;
如果此时N2集合中还存在没有被数据平面节点集合DS覆盖的节点,则分别对不在DS中的节点计算覆盖度,选择具有数据平面能力且覆盖度最大的节点,若满足的条件有多个,选择连接度最高的节点,将其加入到DS,将能够通过DS到达的两跳邻居节点从N2集合中移除。
6.如权利要求4所述意图驱动自组织网络业务保障方法,其特征在于,步骤二中,所述从数据平面节点集合中选择得到控制器节点包括:
将节点连通度和节点带宽作为选择依据,从数据平面节点集合中选择出控制器节点。
7.如权利要求4所述意图驱动自组织网络业务保障方法,其特征在于,所述控制器节点设置有控制器的故障监测机制,当控制器节点失效时,自动进行控制器的重选。
8.一种接收用户输入程序存储介质,所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求4-7任意一项所述意图驱动自组织网络业务保障方法的步骤。
9.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求4-7任意一项所述意图驱动自组织网络业务保障方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111236838.7A CN114143186B (zh) | 2021-10-23 | 2021-10-23 | 一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111236838.7A CN114143186B (zh) | 2021-10-23 | 2021-10-23 | 一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114143186A CN114143186A (zh) | 2022-03-04 |
CN114143186B true CN114143186B (zh) | 2022-12-30 |
Family
ID=80394696
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111236838.7A Active CN114143186B (zh) | 2021-10-23 | 2021-10-23 | 一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114143186B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115941800B (zh) * | 2022-11-07 | 2024-09-13 | 中国电子科技集团公司第五十二研究所 | 一种基于意图的数据包结构、数据传输方法和系统 |
CN115499282B (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-24 | 北京连星科技有限公司 | 基于原生IPv6构建柔性组网联动管理的方法及系统 |
CN116137609B (zh) * | 2023-02-27 | 2024-04-16 | 西安电子科技大学 | 意图驱动的跨域数据链网络分级路由方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112507730A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安电子科技大学 | 信息通信网络的意图转译方法、系统、介质及交互接口 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20210224109A1 (en) * | 2020-01-16 | 2021-07-22 | Cisco Technology, Inc. | Systems and methods for orchestrating cloud resources |
CN112631856B (zh) * | 2020-12-17 | 2022-04-29 | 西安电子科技大学 | 一种意图驱动6g网络智能运维方法、系统、设备及应用 |
-
2021
- 2021-10-23 CN CN202111236838.7A patent/CN114143186B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112507730A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-16 | 西安电子科技大学 | 信息通信网络的意图转译方法、系统、介质及交互接口 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于流分类的iTrace技术;张婵等;《计算机应用》;20060610(第06期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114143186A (zh) | 2022-03-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114143186B (zh) | 一种意图驱动自组织网络业务保障系统及方法 | |
Khan et al. | URLLC and eMBB in 5G industrial IoT: A survey | |
Fu et al. | Artificial intelligence to manage network traffic of 5G wireless networks | |
Athreya et al. | Network self-organization in the Internet of Things | |
Qin et al. | Modeling and analysis of data aggregation from convergecast in mobile sensor networks for industrial IoT | |
Li et al. | Slime mold inspired routing protocols for wireless sensor networks | |
US10433191B2 (en) | Channel management in a virtual access point (VAP) | |
CN102158294B (zh) | 认知无线网络系统及其认知流的传输方法 | |
Hasan et al. | Optimization of sensor deployment for industrial internet of things using a multiswarm algorithm | |
US20230171575A1 (en) | Mobile node awareness of virtual access points | |
US11811636B2 (en) | Increasing throughput for multi-PHY networks | |
Saafi et al. | Cellular connectivity and wearable technology enablers for industrial mid-end applications | |
Si et al. | Joint resource management in cognitive radio and edge computing based industrial wireless networks | |
Cao Minh et al. | DISON: a self-organizing network management framework for wireless sensor networks | |
Kapoor et al. | Orchestrating resilient communication topology for smart connected cities | |
Bhajantri et al. | Cognitive agent based fault tolerance in ubiquitous networks: a machine learning approach | |
EP4315930A1 (en) | Improving sidelink communication | |
Li et al. | Ubiquitous and Robust UxV Networks: Overviews, Solutions, Challenges, and Opportunities | |
Lin et al. | Placement of UAVs to Reconnect Lost Subnetworks in Wireless Sensor Networks | |
Nikodem et al. | Multi-hop and directed routing based on neighborhood cooperation in WSN | |
Anjum et al. | Theoretical Landscape of LPWANs | |
CN113660688B (zh) | 战场远距离大规模密集组网半实物仿真平台 | |
Sharfeen et al. | URLLC and eMBB in 5G Industrial IoT: A Survey | |
Kulkarni | Performance Evaluation of Controllers in Low-power IoT Networks | |
Simbaña et al. | Intelligent algorithms for the auto-configuration of Ad Hoc wireless networks based on quality of service parameters |
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 |