CN114244713A - 一种电力5g网络切片的资源备份方法及装置 - Google Patents

一种电力5g网络切片的资源备份方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种电力5G网络切片的资源备份方法及装置，其中方法包括：基于电力5G网络拓扑结构模型，对电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序；根据各个物理节点的安全级别的排序结果，确定安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；按照预设优化约束算法，对备份节点进行电力业务特性约束；按照预设优化决策算法，从经过电力业务特性约束的备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；按照物理链路满足预设要求的优化节点，进行电力5G网络切片的资源备份。本发明不仅可以提高安全性，而且降低了时延，资源利用率较高。

Description

一种电力5G网络切片的资源备份方法及装置
技术领域
本发明涉及电力通信网络的资源管理技术领域，具体涉及一种电力 5G网络切片的资源备份方法及装置。
背景技术
网络切片(Network Slice,简称NS)是一种按需组网的方式，可以让运 营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端的网络。网络切片是5G 时代的理想网络结构，通过网络功能虚拟化(Network Function Virtuallization, 简称NFV)技术，实现对NS的集中管理和快速部署。在电力业务NFV的 资源备份配置中，其应用在超可靠低时延场景下，当物理节点受到恶意攻 击时，所对应的NFV会受到严重的威胁，容易导致网络服务中断，另外， 当物理节点受到网络切片节点攻击时，还会导致物理节点资源不足而拒绝 其它网络业务的请求。因此，有必要对网络切片内高安全VFN的资源备份 配置。
相关技术中，为了实现网络切片的安全隔离和降低端到端的时延，进 而提高网络切片的性能，其所采用的备份策略主要是为需要备份的物理节 点进行专门备份，所谓专门备份指的是这些备份节点仅仅用来作为备选方 案，而在没有故障的情况下，该备份节点不会对任何网络业务起作用。虽 然当源节点出现故障时，该备份节点在第一时间启用备选方案，保证了安 全性；但是，当没有出现故障时，显然，备份节点不会对任何网络业务的 作用，只会增加资源的消耗，即资源利用率较低，并且利用备份节点对网 络业务进行一一备份，时延相对较高。
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利用备份节点 对网络业务进行一一备份，时延相对较高，且会增加资源的消耗，资源利 用率较低的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供一种电力5G网络切片的资源备份方 法，包括如下步骤：
基于电力5G网络拓扑结构模型，对所述电力5G网络拓扑结构模型中 各个物理节点的安全级别进行排序；
根据所述各个物理节点的安全级别的排序结果，确定所述安全级别大 于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；
按照预设优化约束算法，对所述备份节点进行电力业务特性约束；
按照预设优化决策算法，从经过所述电力业务特性约束的所述备份节 点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；
按照所述物理链路满足预设要求的优化节点，进行电力5G网络切片的 资源备份。
在一种实施方式中，对所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点 的安全级别进行排序的步骤包括：
预先确定所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的决策矩阵；
按照第一预设优化算法，对所述决策矩阵进行优化处理得到所述电力 5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标；
根据所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标， 按照从小至大的顺序依次排列所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理 节点。
在一种实施方式中，所述按照预设优化约束算法，对所述备份节点进 行电力业务特性约束的步骤包括：
按照第二预设优化算法，计算所述备份节点的可靠性；
按照第三预设优化算法，计算所述备份节点的时延性。
在一种实施方式中，所述按照预设优化决策算法，从经过所述电力业 务特性约束的所述备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点的步 骤包括：
初始化处理经过所述电力业务特性约束的所述备份节点；
迭代更新经过所述电力业务特性约束的所述备份节点的当前奖励值及 当前状态值；
按照贪婪算法确定所述物理链路满足预设要求的优化节点。
在一种实施方式中，所述电力5G网络拓扑结构模型通过如下步骤创建：
确定5G网络切片承载的电力业务结构；
根据所述5G网络切片的电力业务结构，创建电力5G网络拓扑无向图；
标定所述电力5G网络拓扑无向图中各个物理节点的网络属性；
在电网环境下，计算用于约束5G网络业务资源备份的目标函数；
按照所述目标函数约束所述电力5G网络拓扑无向图。
根据第二方面，本发明实施例还提供一种电力5G网络切片的资源备份 装置，包括如下模块：
安全级别模块，用于基于电力5G网络拓扑结构模型，对所述电力5G 网络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序；
备份节点确定模块，用于根据所述各个物理节点的安全级别的排序结 果，确定所述安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；
优化约束模块，用于按照预设优化约束算法，对所述备份节点进行电 力业务特性约束；
优化节点确定模块，用于按照预设优化决策算法，从经过所述电力业 务特性约束的所述备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；
资源备份模块，用于按照所述物理链路满足预设要求的优化节点，进 行5G网络切片的资源备份。
在一种实施方式中，所述备份节点确定模块包括：
决策矩阵确定子模块，用于预先确定所述电力5G网络拓扑结构模型中 各个物理节点的决策矩阵；
优化处理子模块，用于按照第一预设优化算法，对所述决策矩阵进行 优化处理得到所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评 指标；
节点排序子模块，用于根据所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理 节点对应的测评指标，按照从小至大的顺序依次排列所述电力5G网络拓扑 结构模型中各个物理节点。
在一种实施方式中，所述优化节点确定模块包括：
可靠性优化计算子模块，用于按照第二预设优化算法，计算所述备份 节点的可靠性；
时延性优化计算子模块，用于按照第三预设优化算法，计算所述备份 节点的时延性。
根据第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计 算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机 执行第一方面或第一方面中任一实施方式中所述的所述的资源备份方法。
根据第四方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器和 处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储 有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面 或第一方面中任一实施方式中所述的所述的资源备份方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明实施例提供一种电力5G网络切片的资源备份方法及装置，其中 方法包括：基于电力5G网络拓扑结构模型，对电力5G网络拓扑结构模型 中各个物理节点的安全级别进行排序；根据各个物理节点的安全级别的排 序结果，确定安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；按 照预设优化约束算法，对备份节点进行电力业务特性约束；按照预设优化 决策算法，从经过电电力业务特性约束的备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；按照物理链路满足预设要求的优化节点，进行电力5G 网络切片的资源备份。当原物理节点正常工作时，备份物理节点可以服务 于其它业务请求。当原备份节点出现故障时，该备份节点会终止当前的服 务并迅速切换为备份状态。本发明不仅可以提高安全性，而且降低了时延， 资源利用率较高。
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为本发明实施例中电力5G网络切片的资源备份方法的第一流程 图；
图2为本发明实施例中电力5G网络切片的资源备份方法的第二流程 图；
图3为本发明实施例中5G网络切片的电网业务结构示意图；
图4为本发明实施例中电力5G网络切片的资源备份方法的第三流程 图；
图5为本发明实施例中虚拟节点的备份节点示意图；
图6为本发明实施例中使用预设优化决策算法学习时延性的示意图；
图7为本发明实施例中使用预设优化决策算法学习可靠性的示意图；
图8为本发明实施例中电力5G网络切片的资源备份装置结构框图；
图9为本发明实施例中电子设备的示意图。
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。
网络切片(Network Slice,简称NS)是一种按需组网的方式，可以让运 营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端的网络。网络切片是5G 时代的理想网络结构，通过网络功能虚拟化技术，实现对NS的集中管理和 快速部署。
对于当前5G三大应用场景(即增强型移动宽带(eMBB)、大规模机器 类型通信(mMTC、超可靠和低时延通信(uRLLC))的安全需求，有针对 性地给出安全防护对策，包括虚拟化基础可信运行及资源隔离、网络安全 功能服务化和按需重构、虚拟化网络切片的安全保障等。由于攻击者可以 发现5G核心网中服务器的漏洞，使得底层网络受到感染和病毒的威胁，直 接导致基础设施层物理节点失效，从而影响网络切片的性能。
目前，为了实现网络切片的安全隔离和降低端到端的时延，进而提高 网络切片的性能，其所采用的备份策略主要是为需要备份的物理节点进行 专门备份，所谓专门备份指的是这些备份节点仅仅用来作为备选方案，虽 然当源节点出现故障时，该备份节点在第一时间启用备选方案，保证了安 全性；但是，当没有出现故障时，显然，备份节点不会对任何网络业务起 作用，只会增加资源的消耗，即资源利用率较低，并且利用备份节点对网 络业务进行一一备份，时延相对较高。
有鉴于此，本发明实施例提供一种5G网络切片业务的资源备份方法， 应用在电网业务场景下，如图1所示，包括如下步骤：
步骤S11：基于电力5G网络拓扑结构模型，对电力5G网络拓扑结构 模型中各个物理节点的安全级别进行排序。
当前的网络功能虚拟化节点，Virtualized Network Function，简称VNF 的部署问题，主要在互联网或演进分组核心网等网络场景和架构下，根据 不同优化目标设计VNF部署策略以降低VNF部署成本，提高资源利用率 和平衡网络拓扑负载等作为优化目标进行设计。通过安全分级别的排序， 对高安全级别的VNF进行备份配置，一方面不仅可以确保高安全级别VNF 的相对安全性；另一方面，备份映射不需要太多的时间，从而降低了网络 切片配置时间。
在一种实施方式中，如图2所示，上述电力5G网络拓扑结构模型通过 如下步骤创建：
步骤S21：确定5G网络切片承载的电力业务结构。
此处的5G网络切片的电力业务结构如图3所示，其分别包括：电力基 础设施层、电力业务切片提供商、5G网络切片业务租户，其中，电力基础 设施层可以为交换机或路由器或中继器等。
步骤S22：根据5G网络切片的电力业务结构，创建电力5G网络拓扑 无向图。
此处主要针对5G网络切片的电力业务结构中的基础设施层，创建电网 拓扑无向图。具体地，例如：GF＝(VF,EF)，其中，VF是基础设施节点集， EF是基础设施之间的链路集。每一个物理节点u∈VF的计算容量是c(vu)， 安全需求为sr(vu)，需要的安全等级为sl(vu)，物理节点的剩余容量为ru，物 理节点u和v之间的链路用uv表示，其剩余可用带宽容量为ruv。电网拓扑 无向图由GS＝(VS,ES)表示，其中VS是切片节点，ES是切片节点之间的链路 集。每一个切片节点vi∈VS所需要的计算容量是c(vi)，安全需求为sr(vS)， 需要的安全等级为sl(vs)，切片节点所需要的计算容量为ni，切片节点i和j 之间的逻辑链路为ij，其需要的链路带宽容量为b(eij)。
步骤S23：标定电力5G网络拓扑无向图中各个物理节点的网络属性。
将电网抽象成无向拓扑网络，给网络切片中的各个物理节点定义不同 的网络属性。该网络属性分别包括以下属性：
a、紧密度中心性指标；
引入紧密度中心性指标来表示局部拓扑属性。紧密度中心性指标不仅 可以反映网络节点中各物理节点的相对重要性，还能反映出其在中心位置 的程度，具体通过如下公式(1)所示；
Figure BDA0003330012300000101
其中，N是总的物理节点数，duv是节点u与v之间的最短路径；S(vi)越 大表示其重要度越高，集中程度较大的物理节点具有更多的相邻链路，很 容易找到一条物理路径来承载与切片节点相连接的切片链路。
b、各节点的计算容量；
在电网基础设施中，其物理节点的计算能力越大，网络切片中各节点 才会有更多的物理节点选择。定义节点计算能力公式如(2)所示：
NC(vi)＝c(vi) (2)；
其中，NB(vi)表示节点容量，c(vi)是每一个切片节点的所需要的计算 容量。
c、节点凝聚度指标；
用节点凝聚度指标D(vu)表示节点全局拓扑属性。具体通过如下公式(3) 所示：
Figure BDA0003330012300000102
其中L是网络收缩前的平均最短距离和L*是网络收缩后的平均最短距 离，N是网络收缩前的节点数，N*是网络收缩后的节点数，D(vu)是节 点全局拓扑属性。
综合电网拓扑结构模型中各节点紧密度中心性指标、节点计算容量指 标和节点凝聚度指标，通过理想的折衷方式，确定高安全级别的VNF。
步骤S24：在电力业务特性环境下，计算用于约束5G网络业务资源备 份的目标函数。
此处的电力业务特性环境为上述中提及的超可靠和低时延通信 (uRLLC))动态网络环境，因此，在动态网络环境以及满足端到端可靠性 和时延约束的前提下，实现以最少的带宽和计算资源备份服务请求。该目 标函数通过如下公式(4)所示：
Figure BDA0003330012300000111
其中约束条件通过如下公式(5)所示：
Figure BDA0003330012300000112
用于优化电网拓扑无向图的目标函数是在特定的可靠性约束下，以最 小的资源消耗实现VNF的备份配置。其中，α和β为加权因子，且(α+β ＝1)，
Figure BDA0003330012300000113
表示切片节点是否备份到物理节点，如果切片节点i备份到物理节 点u上，则
Figure BDA0003330012300000114
否则为
Figure BDA0003330012300000115
c(vu)表示电网无向拓扑图中每一个物理节点 的计算容量，VS表示电网无向拓扑图中的切片节点，VF表示电网无向拓扑 图中的基础设施节点集，
Figure BDA0003330012300000116
表示备份节点i需要的节点容量，
Figure BDA0003330012300000117
表示链路uv映射到虚拟链路ij的实际带宽，ES是切片节点之间的链路集，
Figure BDA0003330012300000118
为1表示物理链路uv映射到虚拟链路ij，b(eij)表示备份所需要的带宽。sl(vu) 表示每个物理节点需要的安全等级，sl(vi)表示每个虚拟节点需要的安全 等级，ni表示切片节点所需要的计算容量，ru表示物理节点的剩余容量，ruv物理节点u和v之间剩余可用带宽容量，r2表示原配置物理节点的可靠性， r2’表示备份节点的可靠性，ψ2表示备份后的可靠性。
在本实施例中，设置安全需求取值范围为(0,0.5)，安全等级取值为(0,1)， C1保证同一网络切片的不同虚拟节点不能配置到同一物理节点上，C2和 C3保证每个物理节点只能承载来自同一切片请求的网络切片节点，C4保证 物理节点只能配置信任的切片节点，C5保证切片节点映射到其信任的物理 节点上，C6保证整个基础设施节点的剩余计算能力，C7保证链路带宽容量 可以满足新的网络切片创建请求，C8考虑备份节点的选择。其中，
Figure BDA0003330012300000121
Figure BDA0003330012300000122
步骤S25：按照目标函数约束电力5G网络拓扑无向图。
按照目标函数约束电网拓扑图，进一步使得备份后更新的服务功能链 的可靠性得到增强。
在一种实施方式中，如图4所示，上述对电网拓扑结构模型中各个物 理节点的安全级别进行排序的步骤S11包括：
步骤S111：预先确定电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的决 策矩阵。
此处的决策矩阵，假设网络切片中有N个VNF，每个VNF有M个属 性。该决策矩阵如下公式(6)所示：
Figure BDA0003330012300000131
其中，Xuv表示第v个属性对应的第u个VNF的测评值。
步骤S112：按照第一预设优化算法，对决策矩阵进行优化处理得到电 力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标。
此处的第一预设优化算法具体可通过如下公式(7)-(12)表达：
先将该决策矩阵进行标准化处理，为了消除不同节点属性维度的影响， 归一化属性值。具体通过如下公式(7)所示：
Figure BDA0003330012300000132
其中，表示第v个属性对应的第u个VNF的测评值，yuv表示归一化 后的属性值，
然后测评各个节点，确定理想决策方案，即正理想解和负理想解，正 理想解指每个属性的最大值，负理想解指每个属性最小值。对于第v个属 性的正理想解和负理想解如下公式(8)-(9)所示：
Figure BDA0003330012300000133
对于第v个属性的负理想解为
Figure BDA0003330012300000134
接着计算各个安全等级的测评指标与正理想解和负理想解的欧氏距离。 对于第u个VNF，其决策属性yuv到理想的欧氏距离
Figure BDA0003330012300000135
如下公式(10)所示：
Figure BDA0003330012300000141
对于第u个VNF，其决策属性yuv到负理想的欧氏距离
Figure BDA0003330012300000142
为
Figure BDA0003330012300000143
最后对各个VNF计算综合测评指标Q。第u个VNF的综合测评指标 Qu为如下公式(12)所示：
Figure BDA0003330012300000144
Qu表示第u个VNF的综合测评指标，
步骤S113：根据电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测 评指标，按照从小至大的顺序依次排列电力5G网络拓扑结构模型中各个物 理节点。
将计算得到的网络切片节点的Qu从小到大进行排序，Qu越大说明该 VNF的安全级别越高。
步骤S12：根据各个物理节点的安全级别的排序结果，确定安全级别大 于或等于预设级别的物理节点作为备份节点。
例如：预设级别为Qn，当前网络切片节点的测评指标为Qu，若虚拟节 点的Qu≥Qn，则说明安全级别为高，否则安全级别为低。在本实施例中只需 要定义出的高安全级别VNF进行专用备份，即将安全级别大于或等于预设 级别的物理节点作为备份节点。
步骤S13：按照预设优化约束算法，对备份节点进行电力业务特性约束。
此处的电力业务特性约束包括备份节点的可靠性约束和备份节点的时 延性约束。
上述照预设优化约束算法，对备份节点进行电网环境特性约束的步骤 S13包括如下步骤：
第一步：按照第二预设优化算法，计算备份节点的可靠性。
此处的第二预设优化算法可通过如下公式(13)-(14)表达。
具体地，可以预先部署备份节点的可靠性，假设请求服务所需要的可 靠性为Φreq，0<Φreq<1，需要的带宽为b(eij)，部署的VNF的可靠性可表述 为如下公式(13)：
Figure BDA0003330012300000151
其中，ri为预先部署备份节点的可靠性，Ti fault为故障间隔的平均时间， Ti repair为修复部署节点i对应物理节点的平均时间。
假设任何两个虚拟网络服务器不能部署在同一个物理节点上，总服务 请求可靠性可以表示为如下公式(14)所示：
Figure BDA0003330012300000152
其中，ψ为任意两个物理节点不能同时部署同一物理节点的总服务请 求可靠性，ri’为备份节点的可靠性。
与传统的VNF的备份方式不同，VNF的映射节点可能有多个入站和出 站流。因此，在考虑为备份虚拟节点选择物理节点时，需要选择备份链路 最少的节点，以减少备份带宽资源的预留，进而降低资源占用率。由于备 份的参与，工作的VNF节点的流量将不再被保存，并且不能使用流量保存 约束。在本发明实施例中将当前VNF前一个VNF所在的物理节点称为前 任节点
Figure BDA0003330012300000161
下一个VNF所在的物理节点称为后继节点
Figure BDA0003330012300000162
这些节点应该满 足以下约束，具体公式如下公式(15)-(16)所示：
Figure BDA0003330012300000163
Figure BDA0003330012300000164
其中，|Vi 1|和|Vi 2|是备份节点的流入和流出，l.head为节点流入源 头，vm是流入节点，vn是流出节点，
Figure RE-GDA0003492425090000173
为1表示链路被占用，hi＝0 为未备份节点，Qlist为5G网络切片电网拓扑结构模型中各个物理节 点的集合，Vi 2为流入的备份节点，Vi 1为流出的备份节点，
Figure RE-GDA0003492425090000174
表示节 点已备份在流入节点u上，vlist为备份节点，
Figure RE-GDA0003492425090000175
表示节点已备份在流 出节点u上，l.tail表示为节点流出尾端，
Figure RE-GDA0003492425090000176
表示备份节点的流出流量。
备份节点的可靠性约束结果，虚拟节点i最多备份一个物理节点。如图 5所示，在该服务请求外的物理节点上只部署一个备份VNF，备份后的可 靠性是：ψ2＝1-(1-r2)·(1-r2')。则可靠性需要满足以下约束，具体通过如下 公式(17)所示：
Figure RE-GDA0003449546240000167
其中，其中，r2表示部署VNF物理节点的可靠性和r2'表示部署VNF2’ 的物理节点的可靠性，ψ2表示组合的新VNF的可靠性。对于当前服务请求， 需要满足可靠性要求ψreq，部署在物理网络上的链路可靠性为ψe。备份后的 新可靠性可以用ψ'表示，Qlist表示电网无向拓扑图的各个物理节点的集合。
第二步：按照第三预设优化算法，计算备份节点的时延性。
此处的第三预设优化算法可以通过公式(18)表达，备份节点的时延 性通过如下公式(18)所示：
Figure BDA0003330012300000171
其中，
Figure BDA0003330012300000172
Δi为部署节点i的延迟，Δi'为备份节点i的延迟，VS为电网拓扑无向图 的切片节点，hi为备份节点，τ为延迟因子，
Figure BDA0003330012300000173
为前一个物理节点映射到 当前节点的最大链路延迟，
Figure BDA0003330012300000174
为当前物理节点映射到下一个节点的最大链 路延迟，t2为当前物理节点的处理延迟。
步骤S14：按照预设优化决策算法，从经过电力业务特性约束的备份节 点中确定物理链路满足预设要求的优化节点。
步骤S15：按照物理链路满足预设要求的优化节点，进行电力5G网络 切片的资源备份。
针对电网高可靠性低时延业务请求，本发明实施例考虑在资源有限的 网络中备份该业务请求。由于不同的业务请求到达的时间不同，因此，不 必同时考虑所有请求。在本发明实施例中只需要考虑该业务请求里高安全 级别的VNF备份情况。在动态网络环境以及相关约束条件下，实现以最少 的带宽和计算资源占用来备份服务请求。将上述的备份节点，即将备份过 程建模为一个马尔可夫决策过程，其中转移概率未知。备份决策者作为一个智能体，为超高可靠业务中的高安全级别的VNF选择最佳的备份候选节 点，这会提高系统的可靠性。当选择或是取消相关的节点时，不仅服务的 可靠性会发生变化，而且网络中的资源状态也发生变化。马尔可夫决策过 程表示为M＝{S，A，P，R}，其中S表示状态，A表示动作，P表示系统 中未知的转移概率，R表示奖励。具体说明如下：
智能体：制定业务请求部署决策的控制器，例如VNF的管理和协调实 体。状态S：根据该请求业务的备份节点选择状态，系统状态用每个VNF 的可靠性和网络状态表示。S表示所有的状态集合，在t时刻的状态用s(t) 表示且s(t)∈S。
动作A：当某个VNF需要备份时，根据约束条件选择网络中的某个节 点作为备份节点。定义a(t)∈A，其值为0或1，为1表示在t时刻选择对应 的物理节点作为备份节点。
转移概率P：状态转移概率的集合
Figure BDA0003330012300000181
其中执行动 作a从当前状态s到下一个状态s’的转移概率为如下公式(19)：
Figure BDA0003330012300000182
在一种实施方式中，上述按照预设优化决策算法，从经过电网环境特 性约束的备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点的步骤S14包 括如下步骤：
第一步：初始化处理经过电网环境特性约束的备份节点。
例如：初始化Q＝0，状态值s∈S，决策动作a∈A，学习率α，折扣因 子ε。
第二步：迭代更新经过电网环境特性约束的备份节点的当前奖励值及 当前状态值。
奖励R：当执行动作A(t)时，将获得相应的奖励。在定义奖励函数时， 需要考虑许多因素。首先，采取行动后的状态应满足相关的约束条件。如 果满足所有的约束条件，R(s,a)表示为对应的约束，否则为-ω，其中ω为惩 罚函数。由于我们的性能是由可靠性、延迟和资源占用率共同决定的，因 此我们将奖励函数定义为如下公式(20)所示：
R(s,a)＝R1(s,a)×R2(s,a)×R3(s,a) (20)；
其中R1(s,a)为t时刻的可靠性奖励函数，如果备份节点可靠性满足要求 则R1(s,a)为1。R2(s,a)是时延奖励函数，具体如下公式(21)所示：
Figure BDA0003330012300000191
η表示平均映射延迟，δ表示容忍因子。当备份链路为了能够满足超可靠和低时延通信要求却增加了很多时延，其备份无效。R3(s,a)是资源消耗奖励函数：
Figure BDA0003330012300000192
其中，θ和μ代表权重值，且μ+θ＝1,B 是物理链路所有计算资源的总和，ci是消耗的节点资源总和，li表示消耗的 链路资源总和。
第三步：按照贪婪算法确定物理链路满足预设要求的优化节点。
在任何时候都要根据状态动作矩阵Q选择相应的动作，并满足 Q(s,a)＝max{Q(s,a)}，其中Q(s,a)是在状态s和决策a下的状态决策矩阵。 当执行特定操作时，系统进入下一个状态，同时获得反馈值，并根据以下 训练函数迭代更新，具体如下公式(22)所示：
Q(s,a)＝Q(s,a)+α[R(s,a)+εmaxQ(s',a')-Q(s,a)] (22)；
在本发明实施例中预设优化决策算法是一种数值迭代算法，与环境模 型无关。其中Q(s',a')表示下一个状态决策矩阵，α是学习率。ε值越大后续 决策作用越大。智能体执行循环操作，直到达到最佳值，最佳值如贝尔曼 方程公式(23)所示：
Q*(s,a)＝E[R(s,a)+maxQ*(s',a')] (23)；
其中，Q*(s,a)表示最佳值，Q*(s’,a’)表示下一个最佳状态决策矩阵。 更新状态s＝s’，重复上述第三步的具体过程，直到达到最佳值。
在发明实施例中，当前的物理节点失效时，通过可靠的备份，高安全 级别的VNF能够迅速切换到备份节点而不需要重新映射，减少了重新配置 的时延。同时，由于网络环境是动态环境，本发明实施例提出的预设优化 决策算法能够根据实际环境状况作出最优的决策，当资源充足时，平均执 行时间相对稳定且可靠性较高。
如图6所示为平均功能执行延迟比较，如图7所示为备粉需求数量增 加时的可靠性比较。
本发明实施例中的电力5G网络切片的资源备份方法，针对物理节点攻 击失效时，提出安全分级的网络切片备份方案。当原物理节点正常工作时， 备份物理节点可以服务于其它业务请求。当原备份节点出现故障时，该备 份节点会终止当前的服务并迅速切换为备份状态。因此，本发明不仅可以 提高安全性，而且降低了时延，资源利用率较高。
基于相同构思，本发明实施例还一种电力5G网络切片的资源备份装置， 如图8所示，包括如下模块：
安全级别模块81，用于基于电力5G网络拓扑结构模型，对电力5G网 络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序。
备份节点确定模块82，用于根据各个物理节点的安全级别的排序结果， 确定安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点。
优化约束模块83，用于对备份节点进行电力业务特性约束。
优化节点确定模块84，用于按照预设优化决策算法，从经过电力业务 特性约束的备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点。
资源备份模块85，用于按照物理链路满足预设要求的优化节点，进行 电力5G网络切片的资源备份。
在一种实施方式中，本发明实施例中5G网络切片业务的资源备份装置， 备份节点确定模块82包括：
决策矩阵确定子模块，用于预先确定电网拓扑结构模型中各个物理节 点的决策矩阵。
优化处理子模块，用于按照第一预设优化算法，对决策矩阵进行优化 处理得到电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标。
节点排序子模块，用于根据电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点 对应的测评指标，按照从小至大的顺序依次排列电力5G网络拓扑结构模型 中各个物理节点。
在一种实施方式中，本发明实施例中5G网络切片业务的资源备份装置， 优化节点确定模块84包括：
可靠性优化计算子模块，用于按照第二预设优化算法，计算备份节点 的可靠性；
时延性优化计算子模块，用于按照第三预设优化算法，计算备份节点 的时延性。
在一种实施方式中，本发明实施例中5G网络切片业务的资源备份装置， 电力5G网络拓扑结构模型通过如下模块创建：
电力业务结构确定子模块，用于确定5G网络切片承载的电力业务结构；
电力拓扑图创建子模块，用于根据5G网络切片的电力业务结构，创建 电力5G网络拓扑无向图；
网络属性标定子模块，用于标定电力5G网络拓扑无向图中各个物理节 点的网络属性；
目标函数计算子模块，用于在电力业务特性环境下，计算用于约束5G 网络业务资源备份的目标函数；
目标函数约束子模块，用于按照目标函数约束电力5G网络拓扑无向图。
本发明实施例中的电力5G网络切片的资源备份装置，针对物理节点攻 击失效时，提出安全分级的网络切片备份方案。当原物理节点正常工作时， 备份物理节点可以服务于其它业务请求。当原备份节点出现故障时，该备 份节点会终止当前的服务并迅速切换为备份状态。因此，本发明不仅可以 提高安全性，而且降低了时延，资源利用率较高。
基于相同构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图9所示， 该电子设备可以包括处理器91、存储器92，其中处理器91、存储器92可 以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
处理器91可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)。处理器 91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92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。处理器91通过运行存储在存 储器92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电力5G网络切片的资源备 份方法。
存储器92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 91所创建的数据等。此外，存储器92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92可选包括相对于处理器91 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91。上述 网络的实例包括但不限于电网、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92中，当被处理器91执行时，执行 附图所示实施例中的电力5G网络切片的资源备份方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅附图中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(Random Access Memory，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。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方 式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可 以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予 以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保 护范围之中。

Claims (10)

1.一种电力5G网络切片的资源备份方法，其特征在于，包括如下步骤：
基于电力5G网络拓扑结构模型，对所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序；
根据所述各个物理节点的安全级别的排序结果，确定所述安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；
按照预设优化约束算法，对所述备份节点进行电力业务特性约束；
按照预设优化决策算法，从经过所述电力业务特性约束的所述备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；
按照所述物理链路满足预设要求的优化节点，进行电力5G网络切片的资源备份。
2.根据权利要求1所述的资源备份方法，其特征在于，对所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序的步骤包括：
预先确定所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的决策矩阵；
按照第一预设优化算法，对所述决策矩阵进行优化处理得到所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标；
根据所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标，按照从小至大的顺序依次排列所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点。
3.根据权利要求1所述的资源备份方法，其特征在于，所述按照预设优化约束算法，对所述备份节点进行电力业务特性约束的步骤包括：
按照第二预设优化算法，计算所述备份节点的可靠性；
按照第三预设优化算法，计算所述备份节点的时延性。
4.根据权利要求1所述的资源备份方法，其特征在于，所述按照预设优化决策算法，从经过所述电力业务特性约束的所述备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点的步骤包括：
初始化处理经过所述电力业务特性约束的所述备份节点；
迭代更新经过所述电力业务特性约束的所述备份节点的当前奖励值及当前状态值；
按照贪婪算法确定所述物理链路满足预设要求的优化节点。
5.根据权利要求1至4任一项所述的资源备份方法，其特征在于，所述电力5G网络拓扑结构模型通过如下步骤创建：
确定5G网络切片承载的电力业务结构；
根据所述5G网络切片的电力业务结构，创建电力5G网络拓扑无向图；
标定所述电力5G网络拓扑无向图中各个物理节点的网络属性；
在电力业务特性环境下，计算用于约束5G网络业务资源备份的目标函数；
按照所述目标函数约束所述电力5G网络拓扑无向图。
6.一种电力5G网络切片的资源备份装置，其特征在于，包括如下模块：
安全级别模块，用于基于电力5G网络拓扑结构模型，对所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的安全级别进行排序；
备份节点确定模块，用于根据所述各个物理节点的安全级别的排序结果，确定所述安全级别大于或等于预设级别的物理节点作为备份节点；
优化约束模块，用于按照预设优化约束算法，对所述备份节点进行电力业务特性约束；
优化节点确定模块，用于按照预设优化决策算法，从经过所述电力业务特性约束的所述备份节点中确定物理链路满足预设要求的优化节点；
资源备份模块，用于按照所述物理链路满足预设要求的优化节点，进行5G网络切片的资源备份。
7.根据权利要求6所述的资源备份装置，其特征在于，所述备份节点确定模块包括：
决策矩阵确定子模块，用于预先确定所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点的决策矩阵；
优化处理子模块，用于按照第一预设优化算法，对所述决策矩阵进行优化处理得到所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标；
节点排序子模块，用于根据所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点对应的测评指标，按照从小至大的顺序依次排列所述电力5G网络拓扑结构模型中各个物理节点。
8.根据权利要求6所述的资源备份装置，其特征在于，所述优化节点确定模块包括：
第一优化计算子模块，用于按照第二预设优化算法，计算所述备份节点的可靠性；
第二优化计算子模块，用于按照第三预设优化算法，计算所述备份节点的时延性。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至5中任一项所述的资源备份方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1至5中任一项所述的资源备份方法。
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