CN117857466A - 网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN117857466A
CN117857466A CN202410038298.9A CN202410038298A CN117857466A CN 117857466 A CN117857466 A CN 117857466A CN 202410038298 A CN202410038298 A CN 202410038298A CN 117857466 A CN117857466 A CN 117857466A
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王常玲
杨海明
胡帅
徐存良
李广聚
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China United Network Communications Group Co Ltd
Unicom Digital Technology Co Ltd
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Abstract

本申请提供一种网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取当前网络的网络结构、待编排的所有高优先级业务流量；获取网络参数、高优先级业务流量的指标参数；根据网络参数和指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合；针对可行路径集合，构建混合整数规划模型并求解，得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，确定为目标路径；根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。避免投入大量的时间和人工成本，并且实现了对网络资源的合理利用和管理，避免资源浪费和拥堵现象的发生，提高了网络管理的效率。

Description

网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
目前，在同步网络中，流量调度可以通过贪心算法或动态规划等方法来实现，这些方法可以根据时间戳对流量进行精确的调度。然而，在异步网络中，由于存在时间抖动和时钟偏差等问题，无法实现与同步网络相同的精确调度算法编排。因此，需要设计交换机的转发规则并进行下发，以适应异步网络的特点。
现有技术中，对于异步网络下流量业务的确定性编排来说，主要都是通过预留资源的方式保障高优先级流量的确定性时延，即计算得出确定性路径分配的传输路径和分配的网络资源，从而实现确定性业务数据包的转发和操作。
然而，现有技术中，通过预留资源的方式保障高优先级流量的确定性时延的方式，需要全局控制器控制子节点交换机在特定时间内进行交换操作，在繁杂交换机网络下，需要对每个交换机进行单独的配置和管理，需要投入大量和时间和精力，降低了网络管理的效率。
发明内容
本申请提供一种网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中当在繁杂交换机网络中进行传输时候，需要对每个交换机进行单独的配置和管理，时间和精力花费较大，网络管理效率低下的问题。
第一方面，本申请提供一种网络流量的确定性编排处理方法，包括：
获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量；
获取所述网络结构的网络参数，以及所述高优先级业务流量的指标参数；
根据所述网络结构的网络参数和所述高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合；
针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型；
求解所述混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将所述路由选择集合确定为一条目标路径；
根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
在一种可能的设计中，所述混合整数规划模型包括以路由选择为变量、以所有的高优先级业务流量的编排率最大为目标的目标函数；以及根据所述网络参数构建的所述网络结构的资源约束函数；以及构建选择函数，其中所述选择函数用于约束每条高优先级业务流量仅能编排出一条路径；相应地，所述求解所述混合整数规划模型，包括：以所述资源约束函数和所述选择函数为约束条件、以所述目标函数的编排率最大为目标、以路由选择为变量，求解所述混合整数规划模型。
在一种可能的设计中，所述求解所述混合整数规划模型，包括：采用列生成算法或启发式算法，求解所述混合整数规划模型。
在一种可能的设计中，所述获取待编排的所有高优先级业务流量，包括：获取所述网络结构中接收端反馈的所述高优先级业务流量的接收情况；根据所述接收情况，将高优先级业务流量分为已编排业务流量和未编排业务流量；根据所述未编排业务流量的指标参数和所述网络结构的网络参数，判断所述未编排业务流量是否可编排；若所述未编排业务流量可编排，则将所述未编排业务流量确定为待编排的所有高优先级业务流量。
在一种可能的设计中，所述判断所述未编排业务流量是否可编排之后，还包括：若所述未编排业务流量不可编排，则反馈不可编排的业务流量信息至用户端或降低所述未编排业务流量的优先级。
在一种可能的设计中，所述根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排，包括：将所述目标路径上各路由节点转发业务流量所用的时间分为多个等长的时间段，其中，每个时间段对应一个队列，任一队列只有在对应时间段内才会打开进行业务流量的转发，任务队列接收业务流量不受时间段的限制；根据所述高优先级业务流量的指标参数，将任一高优先级业务流量分配至对应的所述目标路径上第一个路由节点的任务队列中；所述任务队列在对应时间段将所述任一高优先级业务流量转发至下一个路由节点的任务队列中，直至所述任一高优先级业务流量发送至接收端中，以完成所述任一高优先级业务流量的确定性编排。
在一种可能的设计中，所述获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量之前，还包括：获取当前网络中所有业务流量的累计数据量；判断所述累计数据量是否超过数据阈值，若超过数据阈值执行所述“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤；或；监控当前网络中所有业务流量的等待编排时长；判断所述等待编排时长是否超过时长阈值，若超过时长阈值执行所述“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
第二方面，本申请提供一种网络流量的确定性编排处理装置，包括：
第一获取模块：用于获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量；
第二获取模块：用于获取所述网络结构的网络参数，以及所述高优先级业务流量的指标参数；
第一确定模块：用于根据所述网络结构的网络参数和所述高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合；
模型构建模块：用于针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型；
模型求解模块：用于求解所述混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将所述路由选择集合确定为一条目标路径；
第二确定模块：用于根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
第三方面，本申请提供一种编排服务设备，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的网络流量的确定性编排处理方法。
第四方面，本申请提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的网络流量的确定性编排处理方法。
本申请提供的网络流量的确定性编排处理方法、装置、设备及存储介质，首先获取当前网络的网络结构及其网络参数，获取待编排的所有高优先级业务流量及其指标参数，再通过网络参数和指标参数确定出每条高优先级业务流量的可行路径集合，并根据可行路径集合构建混合整数规划模型；求解该模型以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将路由选择集合确定为一条目标路径，最后根据门控队列调度机制确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。通过构建混合整数规划模型，将影响流量传输的诸多因素都考虑在内，无需对每个交换机进行单独的配置和管理，从而避免了投入大量的时间和人工成本；并且通过门控队列调度机制，可以实现对网络资源的合理利用和管理，避免资源浪费和拥堵现象的发生，提高了网络管理的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的网络流量的确定性编排处理方法的应用场景示意图；
图2为本申请一个实施例提供的一种网络流量的确定性编排处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的在门控调度机制下，多队列的传输机制说明图；
图4为本申请实施例提供的网络流量的确定性编排处理装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的编排服务设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
在计算机网络中，流量调度是一种重要的技术，它决定了数据包在网络中的传输顺序和速率。同步网络和异步网络是两种常见的网络类型。同步网络中的所有设备都由同一个主时钟控制，因此可以精确地知道每个数据包的到达时间，从而进行精确的流量调度。然而，在异步网络中，由于存在时间抖动和时钟偏差等问题，无法实现与同步网络相同的精确调度算法编排。这就需要设计交换机的转发规则并进行下发，以适应异步网络的特点。然而，现有技术中，对于异步网络下流量业务的确定性编排来说，主要都是通过预留资源的方式保障高优先级流量的确定性时延，即计算得出确定性路径分配的传输路径和分配的网络资源，但是这种方式需要全局控制器控制子节点交换机在特定时间内进行交换操作，在繁杂交换机网络下，需要对每个交换机进行单独的配置和管理，需要投入大量和时间和精力，降低了网络管理的效率。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提出以下技术构思：发明人想到可以根据当前网络的网络结构和待编排的所有高优先级业务流量，构建混合整数规划模型，再利用混合整数规划模型来确定出每条高优先级业务流量的目标路径，最后利用门控队列调度机制，完成每条高优先级业务流量的确定性编排。下面采用详细的实施例进行详细说明。
图1为本申请实施例提供的网络流量的确定性编排处理方法的应用场景示意图。如图1所示，该应用场景包括：编排服务设备101，发送端102和接收端103，以及发送端102和接收端103之间的由多个路由作为节点组成的待编排的网络104。
其中，编排服务设备101，可以是一台服务器，也是多台服务器组成的集群。
发送端102和，接收端103，可以是网络设备，其中网络设备可以包括交换机、路由器、防火墙和网桥中的一种。
这里，编排服务设备101对每条高优先级业务流量的进行确定性编排处理。发送端102和接收端103可以通过待编排的网络104对已编排的业务流量进行传输。
基于图1的应用场景，本申请实施例提供一种网络流量的确定性编排处理方法，执行主题可以为图1所示的编排服务设备，本实施例此处不做特别限制。图2为本申请一个实施例提供的一种网络流量的确定性编排处理方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：
S201：获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量。
其中，当前网络的网络结构可以是星型结构、环型结构、总线结构、树型结构、网状结构、蜂窝状结构和混合型结构中的任意一种。
其中，待编排的所有高优先级业务流量是指在当前网络中，已经识别出来但还未被处理的高优先级的业务流量。这些流量的优先级高，需要优先处理，以确保它们准时、准确无误地传输。
S202：获取网络结构的网络参数，以及高优先级业务流量的指标参数。
其中，网络参数包括：网络的拓扑结构和网络中可行路径的基本参数信息，其中网络中可行路径的基本参数信息具体包括：路径编号p、路径e的剩余路径带宽容量Ce、队列转发周期T、路径e传播时延de，第e条路径上完全接受数据到开始发送数据对应周期的等待时间τe和路径e上每一跳时延le＝de+τe+T。
其中，高优先级业务流量的指标参数包括：流量编号f、流量的传输速率rf、流量的冲突大小bf、流量的整形参数bf’、流量的端到端最大时延Df、最坏整形时延Dshaping、最好排队时延Dbest、最坏排队时延Dworst和流量的资源需求量。
S203：根据网络结构的网络参数和高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合。
具体地，先确定任一高优先级业务流量的起点和终点，通过图的遍历算法，从起点开始，探索所有可能到达终点的路径，最终确定出该高优先级业务流量的可行路径集合。
S204：针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型。
其中，混合整数规划模型是一种优化模型，它包括连续变量和整数变量。在建立这种模型时，首先需要明确模型的目标函数和约束条件，目标函数是由常数组成的列向量，而约束条件则可能包括线性约束和非线性约束。
S205：求解混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将路由选择集合确定为一条目标路径。
具体地，S205求解混合整数规划模型，具体包括：其中混合整数规划模型包括以路由选择为变量、以所有的高优先级业务流量的编排率最大为目标的目标函数；以及根据网络参数构建的网络结构的资源约束函数；以及构建选择函数，其中选择函数用于约束每条高优先级业务流量仅能编排出一条路径。
相应地，求解混合整数规划模型，包括：
以资源约束函数和选择函数为约束条件、以目标函数的编排率最大为目标、以路由选择为变量，求解混合整数规划模型。
其中，资源约束函数和选择函数用于限制变量的取值范围，以确保模型的可行性；目标函数为希望优化的目标，即最大化编排率；路由选择则是需要优化的变量之一，它决定了高优先级业务流量在网络中的传输路径。
其中，求解混合整数规划模型，包括：采用列生成算法或启发式算法，求解混合整数规划模型。
S206：根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
其中，门控队列调度机制是一种流量管理策略，主要应用于以太网中，它可以有效地解决网络拥塞问题，并提高网络的传输效率。这种机制的核心思想是根据流量的优先级和队列的状态动态地控制流量的转发。
具体地，可以设定两个队列，通过门控配合调度，当这两个队列同时“开门”，且都有待调度流量时，由于其中一个队列的优先级更高，系统会先调度这个队列的流量，直到该队列排空或门控状态切换。
综上可知，首先获取当前网络的网络结构及其网络参数，获取待编排的所有高优先级业务流量及其指标参数，再通过网络参数和指标参数确定出每条高优先级业务流量的可行路径集合，并根据可行路径集合构建混合整数规划模型；求解该模型以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将路由选择集合确定为一条目标路径，最后根据门控队列调度机制确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。通过构建混合整数规划模型，将影响流量传输的诸多因素都考虑在内，无需对每个交换机进行单独的配置和管理，从而避免了投入大量的时间和人工成本；并且通过门控队列调度机制，可以实现对网络资源的合理利用和管理，避免资源浪费和拥堵现象的发生，提高了网络管理的效率。
在上述实施例的基础上，本实施例中重点描述获取待编排的所有高优先级业务流量的过程，详述如下：
S301：获取网络结构中接收端反馈的高优先级业务流量的接收情况。
其中，可以采取接收端回传完整接收信息的方式，将流量传输情况考虑为动态的状态值，若任一路径的接收端接收到完整的信息时，则说明流量已经完整传输；若任一路径的接收端在最大路径传播时延内还未接收到完整的信息，则说明网络的设备层面出现了问题，流量未完整传输。
S302：根据接收情况，将高优先级业务流量分为已编排业务流量和未编排业务流量。
S303：根据未编排业务流量的指标参数和网络结构的网络参数，判断未编排业务流量是否可编排。
其中，统计未编排业务流量的流量个数，若流量个数未超过个数阈值，则未编排业务流量可以进行编排；若流量个数未超过个数阈值，则未编排业务流量不可以进行编排，需要等待未编排业务流量的流量个数大于等于个数阈值时，再对未编排业务流量进行编排。
其中，若任一未编排业务流量的端到端最大时延未超过时延阈值时，则该任一未编排业务流量可以进行编排；若任一未编排业务流量的端到端最大时延超过时延阈值时，则该任一未编排业务流量不可以进行编排。
S304：若未编排业务流量可编排，则将未编排业务流量确定为待编排的所有高优先级业务流量。
S305：若未编排业务流量不可编排，则反馈不可编排的业务流量信息至用户端或降低未编排业务流量的优先级。
其中，若未编排业务流量不可编排，则可以将该未编排业务流量的优先级将降低为中优先级或者低优先级。
综上可知，先根据网络结构中接收端反馈的高优先级业务流量的接收情况，将高优先级业务流量分为已编排业务流量和未编排业务流量，再判断未编排业务流量是否可以进行编排，若未编排业务流量可以编排，则将未编排业务流量确定为待编排的所有高优先级业务流量；若未编排业务流量不可以编排，则将不可编排的业务流量信息反馈至用户端或降低未编排业务流量的优先级。实现了对高优先级业务流量的灵活编排，满足了不同用户的需求，并且对于不可编排的业务流量及时的提供了反馈，避免了用户无理由长时间等待的问题，提高了系统的响应速度和用户信任度。
在上述实施例的基础上，本实施例重点描述，根据门控队列调度机制完成每条高优先级业务流量的确定性编排的过程，详述如下：
S401：将目标路径上各路由节点转发业务流量所用的时间分为多个等长的时间段，其中，每个时间段对应一个队列，任一队列只有在对应时间段内才会打开进行业务流量的转发，任务队列接收业务流量不受时间段的限制。
其中，每个时间段对应的队列为高优先的门控队列。
其中，如图3所示，图3为本申请实施例提供的在门控调度机制下，多队列的传输机制说明图。
S402：根据高优先级业务流量的指标参数，将任一高优先级业务流量分配至对应的目标路径上第一个路由节点的任务队列中。
S403：任务队列在对应时间段将任一高优先级业务流量转发至下一个路由节点的任务队列中，直至任一高优先级业务流量发送至接收端中，以完成任一高优先级业务流量的确定性编排。
其中，除了高优先级业务流量以外的其余中/低优先级业务流量，可以通过门控调度机制下的中/低优先级的门控队列进行传输，但是传输过程中无法保证服务质量。
其中，在任一高优先级业务流量发送至接收端后，将传输该高优先级业务流量所使用的网络资源进行释放，为后续高优先级业务流量的传输提供基础。
综上可知，利用门控队列调度机制完成每条高优先级业务流量的确定性编排，可以保证业务流量在传输过程中，队列之间互不干扰，并且在传输期间任一队列仅需考虑该队列的业务流量需要使用的资源量，无需考虑其他队列的资源需求量，从而减少了资源的管理和调度，提高了系统的性能。
在上述实施例的基础上，本实施例中重点描述业务流量在满足何种条件下才能够进行编排，详述如下：
S501：获取当前网络中所有业务流量的累计数据量。
S502：判断累计数据量是否超过数据阈值，若超过数据阈值执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
其中，在累计数据量超出数据阈值尽可能小的情况下，就立刻执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
其中，在累计数据量未超出数据阈值的情况下，为了避免资源浪费，在积累一定量的业务流量后再执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
或。
S503：监控当前网络中所有业务流量的等待编排时长。
S504：判断等待编排时长是否超过时长阈值，若超过时长阈值执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
综上可知，通过对当前网络中所有业务流量的累计数据量的统计，实现了在数据量小的时候不编排业务流量，从而避免了资源浪费；在数据量大的时候，及时对业流量进行编排，避免了因未编排业务流量过多而导致的网络冲突。此外，还通过对当前网络中所有业务流量的等待编排时长的监控，提高了网络的吞吐量和响应速度，减少了高优先级业务流量所在的任务超时的情况。
还需要说明的是：
在业务流量在网络的路由节点中进行传输时，当上游路由节点的队列在其转发周期的末尾向下游路由节点的队列中只传输了部分的业务流量信息，且此时上游路由节点的队列的下一个转发周期还未开始，则在这种情况下，部分的业务流量信息需要在下游路由节点的队列中等待预设时间，才能继续继续向下一个路由节点转发，这种情况为最差的情况。
在业务流量在网络的路由节点中进行传输时，当上游路由节点的队列在其转发周期的末尾向下游路由节点的队列中传输了完整的业务流量信息，则该完整的业务流量信息无需在下游路由节点的队列中等待，可以直接转发至下一个路由节点队列中，这种情况为最好的情况。
其中，路径传播时延在时间敏感的业务流量传输场景下占比较小，可以忽略不计，此时，最好情况下的最好排队时延可以为：最坏情况下的最坏排队时延可以为：/>
图4为本申请实施例提供的网络流量的确定性编排处理装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：第一获取模块601、第二获取模块602、第一确定模块603、模型构建模块604、模型求解模块605和第二确定模块606。
第一获取模块601：用于获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量。
第二获取模块602：用于获取网络结构的网络参数，以及高优先级业务流量的指标参数。
第一确定模块603：用于根据网络结构的网络参数和高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合。
模型构建模块604：用于针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型。
模型求解模块605：用于求解混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将路由选择集合确定为一条目标路径。
第二确定模块606：用于根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
在一种可能的设计中，其中混合整数规划模型包括以路由选择为变量、以所有的高优先级业务流量的编排率最大为目标的目标函数；以及根据网络参数构建的网络结构的资源约束函数；以及构建选择函数，其中选择函数用于约束每条高优先级业务流量仅能编排出一条路径；模型求解模块605，具体用于：以资源约束函数和选择函数为约束条件、以目标函数的编排率最大为目标、以路由选择为变量，求解混合整数规划模型。
在一种可能的设计中，模型求解模块605，具体用于：采用列生成算法或启发式算法，求解混合整数规划模型。
在一种可能的设计中，第一获取模块601，具体用于：获取网络结构中接收端反馈的高优先级业务流量的接收情况；根据接收情况，将高优先级业务流量分为已编排业务流量和未编排业务流量；根据未编排业务流量的指标参数和网络结构的网络参数，判断未编排业务流量是否可编排；若未编排业务流量可编排，则将未编排业务流量确定为待编排的所有高优先级业务流量。
在一种可能的设计中，上述装置，还包括：反馈模块607：用于若未编排业务流量不可编排，则反馈不可编排的业务流量信息至用户端或降低未编排业务流量的优先级。
在一种可能的设计中，第二确定模块606，具体用于：将目标路径上各路由节点转发业务流量所用的时间分为多个等长的时间段，其中，每个时间段对应一个队列，任一队列只有在对应时间段内才会打开进行业务流量的转发，任务队列接收业务流量不受时间段的限制；根据高优先级业务流量的指标参数，将任一高优先级业务流量分配至对应的目标路径上第一个路由节点的任务队列中；任务队列在对应时间段将任一高优先级业务流量转发至下一个路由节点的任务队列中，直至任一高优先级业务流量发送至接收端中，以完成任一高优先级业务流量的确定性编排。
在一种可能的设计中，上述装置，还包括：
第三获取模块608：用于获取当前网络中所有业务流量的累计数据量。
第一判断模块609：用于判断累计数据量是否超过数据阈值，若超过数据阈值执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
或。
监控模块610：用于监控当前网络中所有业务流量的等待编排时长。
第二判断模块611：用于判断等待编排时长是否超过时长阈值，若超过时长阈值执行“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
图5为本申请实施例提供的编排服务设备的硬件结构示意图。如图5所示，该编排服务设备包括：至少一个处理器701和存储器702；存储器存储计算机执行指令；至少一个处理器执行存储器存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器执行如上的网络流量的确定性编排处理方法。
可选地，存储器702既可以是独立的，也可以跟处理器701集成在一起。
当存储器702独立设置时，该编排服务设备还包括总线703，用于连接存储器702和处理器701。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现如上的网络流量的确定性编排处理方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上的网络流量的确定性编排处理方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
上述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例上述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种网络流量的确定性编排处理方法，其特征在于，应用于编排服务设备，包括：
获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量；
获取所述网络结构的网络参数，以及所述高优先级业务流量的指标参数；
根据所述网络结构的网络参数和所述高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合；
针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型；
求解所述混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将所述路由选择集合确定为一条目标路径；
根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述混合整数规划模型包括以路由选择为变量、以所有的高优先级业务流量的编排率最大为目标的目标函数；以及根据所述网络参数构建的所述网络结构的资源约束函数；以及构建选择函数，其中所述选择函数用于约束每条高优先级业务流量仅能编排出一条路径；
相应地，所述求解所述混合整数规划模型，包括：
以所述资源约束函数和所述选择函数为约束条件、以所述目标函数的编排率最大为目标、以路由选择为变量，求解所述混合整数规划模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解所述混合整数规划模型，包括：
采用列生成算法或启发式算法，求解所述混合整数规划模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待编排的所有高优先级业务流量，包括：
获取所述网络结构中接收端反馈的所述高优先级业务流量的接收情况；
根据所述接收情况，将高优先级业务流量分为已编排业务流量和未编排业务流量；
根据所述未编排业务流量的指标参数和所述网络结构的网络参数，判断所述未编排业务流量是否可编排；
若所述未编排业务流量可编排，则将所述未编排业务流量确定为待编排的所有高优先级业务流量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述判断所述未编排业务流量是否可编排之后，还包括：
若所述未编排业务流量不可编排，则反馈不可编排的业务流量信息至用户端或降低所述未编排业务流量的优先级。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排，包括：
将所述目标路径上各路由节点转发业务流量所用的时间分为多个等长的时间段，其中，每个时间段对应一个队列，任一队列只有在对应时间段内才会打开进行业务流量的转发，任务队列接收业务流量不受时间段的限制；
根据所述高优先级业务流量的指标参数，将任一高优先级业务流量分配至对应的所述目标路径上第一个路由节点的任务队列中；
所述任务队列在对应时间段将所述任一高优先级业务流量转发至下一个路由节点的任务队列中，直至所述任一高优先级业务流量发送至接收端中，以完成所述任一高优先级业务流量的确定性编排。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量之前，还包括：
获取当前网络中所有业务流量的累计数据量；
判断所述累计数据量是否超过数据阈值，若超过数据阈值执行所述“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤；
或；
监控当前网络中所有业务流量的等待编排时长；
判断所述等待编排时长是否超过时长阈值，若超过时长阈值执行所述“获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量”的步骤。
8.一种网络流量的确定性编排处理装置，其特征在于，应用于编排服务设备，包括：
第一获取模块：用于获取当前网络的网络结构，以及待编排的所有高优先级业务流量；
第二获取模块：用于获取所述网络结构的网络参数，以及所述高优先级业务流量的指标参数；
第一确定模块：用于根据所述网络结构的网络参数和所述高优先级业务流量的指标参数，确定每条高优先级业务流量的可行路径集合，其中每条可行路径是一个路由选择集合；
模型构建模块：用于针对各高优先级业务流量的可行路径集合，构建混合整数规划模型；
模型求解模块：用于求解所述混合整数规划模型，以得到每条高优先级业务流量的一个路由选择集合，并将所述路由选择集合确定为一条目标路径；
第二确定模块：用于根据门控队列调度机制，确定出每条高优先级业务流量在目标路径上各路由节点处转发流程的编排结果，以完成每条高优先级业务流量的确定性编排。
9.一种编排服务设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至7任一项所述的网络流量的确定性编排处理方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的网络流量的确定性编排处理方法。
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