CN104320276A - 一种基于割集的虚拟网络映射方法及其*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于割集的虚拟网络映射方法及其***，先基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算虚拟网络的割集，再基于广度优先搜索树进行虚拟网络中虚拟节点映射，且每完成一个虚拟节点的映射便进行与其相连接的虚拟链路的映射；在进行虚拟链路的映射时，先判定是否存在一个包含虚拟链路的割集，如果不存在，则将虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果存在，则判断割集中除虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，如果是，则将虚拟链路映射到除与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。本发明满足了虚拟网络轻量级可靠需求，提高了物理网络的长期平均运营收益。

Description

一种基于割集的虚拟网络映射方法及其***

技术领域

本发明涉及计算机网络领域中的网络虚拟化技术领域，尤其涉及一种基于割集的虚拟网络映射方法及其***。

背景技术

网络虚拟化技术可以有效解决互联网的“僵化”问题。在网络虚拟化环境下，传统的Internet服务运营商被分为两个角色，即底层网络运营商和服务提供商。底层网络运营商负责管理和维护物理网络资源；服务提供商向底层基础设施运营商租用物理网络资源创建虚拟网络，并向用户提供端到端的网络服务。

虚拟网络映射是网络虚拟化研究的关键问题之一，受到了国内外学者的广泛关注。每个虚拟网络可看作底层物理网络的一份资源切片，包含虚拟节点和虚拟链路。

物理网络拓扑标记为带权无向图其中N_s表示物理节点的集合，E_s表示物理链路的集合，表示物理节点的计算能力，表示物理链路带宽。请参照图1，图1描绘了一个虚拟网络映射物理网络实例，其中矩形框里的数字分别表示各个节点的可用计算资源，链路附近的数字表示该链路的可用带宽资源。

与底层物理网络类似，虚拟网络拓扑也可被标记为带权无向图其中N_v为虚拟网络节点的集合，E_v为虚拟网络链路的集合。表示虚拟节点能力需求，表示虚拟链路带宽资源需求。当第i个虚拟网络请求到达后，物理网络需要为其分配满足其节点与链路资源需求的相应资源。当物理网络资源不足时，应该拒绝或延迟映射该虚拟网络请求。

虚拟网络映射问题被定义为映射：M:G_v(N_v,E_v)→G_s(N_s,E_s)，包括节点和链路映射两个方面。在图1所示的虚拟网络映射中，节点映射方案为{a→A,b→B,c→F},链路映射方案为{(a,b)→(A,B),(a,c)→(A,F),(b,c)→(B,A,F)}。

因为每个底层链路的带宽资源可被多条虚拟链路所共享，所以两个或更多的虚拟链路可能被映射到同一条底层链路上。当一个底层单节点失效时，其周围相连的链路也随即失效，这会导致映射到这些底层链路上的虚拟网络中的多条虚拟链路同时失效，进而导致已经映射的虚拟网络不再连通、虚拟网络服务不可用。在图1中，如果物理节点A失效，与其相连的物理链路(A,B)和(A,F)随即失效，则映射在其上的虚拟链路(a,b),(a,c),(b,c)均失效，导致虚拟网络拓扑不再连通。

在现实中，由于黑客攻击或硬软件错误，底层物理网络的部分节点和链路可能会失效。然而，在网络虚拟化环境中大量的虚拟网络共存于同一底层网络之上，即使单个底层节点或单条底层链路失效就会导致大量的虚拟网络不可用。如果基础设施提供商不采取措施应对底层节点或链路故障，将会使租用虚拟网络的网络服务提供商蒙受巨大经济损失，并对基础设施提供商所提供的虚拟网络服务丧失信心。

为了解决上述问题，近年来对虚拟网络可靠性问题的研究逐渐增多，提出基于先验式恢复机制，在底层节点和链路失效时将其替换为预留保护资源，该类方法实现简单，但需要消耗额外的底层物理计算资源和网络带宽资源，底层资源利用效用不高，同时会增加用户的使用成本。此外，还对在未分配底层网络保护资源的情况下，底层单链路失效后如何保持虚拟网拓扑连通的映射方法进行了研究，但该方法无法解决底层单节点失效问题。

发明内容

本发明的特征和优点在下文的描述中部分地陈述，或者可从该描述显而易见，或者可通过实践本发明而学习。

为克服现有技术的问题，本发明提供一种基于割集的虚拟网络映射方法及其***，利用割集进行虚拟链路的映射，当物理网络中发生单一物理节点故障时，受到影响的虚拟网络需仍能够最大限度保持拓扑连通性，且每当一个虚拟网络节点映射成功后，便映射与其相连接的虚拟链路，降低虚拟网络映射引入的底层网络资源开销。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案如下：

根据本发明的一个方面，提供一种基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，包括步骤：

S1、基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算该虚拟网络的割集；

S2、基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射，且每完成一个该虚拟节点的映射便进行与其相连接的虚拟链路的映射；

在进行该虚拟链路的映射时，包括步骤：

B1、判定是否存在一个包含该虚拟链路的割集，如果该割集不存在，则将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果该割集存在，则进入步骤B2；

B2、判断该割集中除该虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，如果是，则将该虚拟链路映射到除该与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。

根据本发明的一个实施例，在该步骤S1中还包括：计算该物理网络中物理节点的计算能力和该虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且该广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列。

根据本发明的一个实施例，该步骤S2中在基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射时，包括步骤：

A1、判断该虚拟节点是否为该虚拟网络的根结点，如果是，则将其映射到该物理网络中具有最大计算能力的物理节点上，否则进入步骤A2；

A2：设置该物理节点之间的距离参数上限k，并设置当前距离参数h＝1；

A3：为该虚拟节点搜索满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点，如果存在，则进行映射；否则进入步骤A4；

A4：如果h<k，将该当前距离参数h的值设为h+1，执行该步骤A3，否则返回映射失败。

根据本发明的一个实施例，在该步骤S2中，如果虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么在虚拟链路映射时，虚拟链路(u，v)将被映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

根据本发明的一个实施例，在该步骤S2中，该虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于该割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。

根据本发明的另一个方面，提供一种基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，包括步骤：

计算单元，用于基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算该虚拟网络的割集；

映射单元，包括节点映射子单元，用于基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射；链路映射子单元，用于在每完成一个该虚拟节点的映射时进行与其相连接的虚拟链路的映射；

该链路映射子单元，包括：

割集判定模块，用于判定是否存在一个包含该虚拟链路的割集，如果该割集存在，则进一步判断该割集中除该虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上；

链路映射模块，与该割集判定模块相连，用于根据该割集判定模块的判定结果，将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果该割集存在，或将该虚拟链路映射到除该与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。

根据本发明的一个实施例，在该计算单元还用于计算该物理网络中物理节点的计算能力和该虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且该广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列。

根据本发明的一个实施例，该节点映射子单元包括：

根节点判断模块，用于判断该虚拟节点是否为该虚拟网络的根结点；

距离参数设置模块，用于设置该虚拟节点之间的距离参数上限k，以及设置当前距离参数h＝1；

节点搜索模块，用于为该虚拟节点搜索满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点，若未搜索到，则将该当前距离参数h的值设为h+1后继续搜索，直至h＝k；

节点映射模块，用于根据该根节点判断模块的判定结果，将该虚拟节点映射到该物理网络中具有最大计算能力的物理节点上；或根据该节点搜索模块的搜索结果，将该虚拟节点映射到满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点上。

根据本发明的一个实施例，该节点映射子单元如果用于将虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么该链路映射子单元用于将虚拟链路(u，v)映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

根据本发明的一个实施例，该割集判定模块在判定时，该虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于该割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。

通过阅读说明书，本领域普通技术人员将更好地了解这些技术方案的特征和内容。

附图说明

下面通过参考附图并结合实例具体地描述本发明，本发明的优点和实现方式将会更加明显，其中附图所示内容仅用于对本发明的解释说明，而不构成对本发明的任何意义上的限制，在附图中：

图1为现有技术中的虚拟网络映射物理网络实例的示意图。

图2为本发明实施例的基于割集的虚拟网络映射方法的流程示意图。

图3为本发明实施例的基于割集的虚拟网络映射***的结构示意图。

图4为本发明实施例的物理网络长期运行平均收益的示意图。

图5为本发明实施例的虚拟网络请求接受率的示意图。

图6为本发明实施例的底层网络长期收益开销比的示意图。

具体实施方式

如图2所示，本发明提供一种基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，包括步骤：

S1、基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算该虚拟网络的割集；

S2、基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射，且每完成一个该虚拟节点的映射便进行与其相连接的虚拟链路的映射。

其中，在步骤S1中还包括：计算物理网络中物理节点的计算能力和虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且将该广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列。在进行虚拟节点映射时，虚拟节点的需求能力值越大，则其被映射的优先级越高。

步骤S2中基于广度优先搜索方式映射虚拟节点，目的是方便节点映射回溯处理；而每当一个虚拟网络节点映射成功后，便映射与其相连接的虚拟链路，则是为了尽可能地避免虚拟网络链路被映射到一条物理长路径上，从而降低虚拟网络映射引入的物理网络资源开销。

在步骤S2中，在基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射时，包括步骤：

A1、判断该虚拟节点是否为虚拟网络的根结点，如果是，则将其映射到物理网络中具有最大计算能力的物理节点上，否则进入步骤A2；

A2：设置物理节点之间的距离参数上限k，并设置当前距离参数h＝1；

A3：为该虚拟节点搜索满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点，如果存在，则进行映射；否则进入步骤A4；

A4：如果h<k，将该当前距离参数h的值设为h+1，执行该步骤A3，否则返回映射失败。

上述距离参数具体表现为两个节点之间的跳数，在上述步骤中，本发明引入了节点之间的距离参数，如果超过了设置的上限值K就停止该次映射并进行回溯，重新映射上一节点。

为了满足在物理节点失效后维持虚拟拓扑最大化连通，本发明在进行该虚拟链路的映射时，包括步骤：

B1、判定是否存在一个包含该虚拟链路的割集，如果该割集不存在，则将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果该割集存在，则进入步骤B2；

B2、判断该割集中除该虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，如果是，则将该虚拟链路映射到除与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上；否则，将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上。

上述同一个物理节点是指在成功将虚拟节点u的映射到物理节点i，即完成虚拟节点u的映射后，在进行与虚拟节点u相连的虚拟链路的映射时，物理节点i就是步骤B2中的同一个物理节点。此外，步骤B1、B2中负载最小的物理链路均是指满足链路映射条件的物理链路资源中的负载最小的物理链路。

此外，在进行该虚拟链路的映射时，该虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于该割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。

在本实施例中，基于连续性的约束条件，如果虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么在虚拟链路映射时，虚拟链路(u，v)将被映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

上述基于割集的虚拟网络映射方法从数学意义上来说，是本发明设计的一种启发式算法CCA-RVNM来解决较大规模虚拟网络映射的整数线性规划问题。其目标如下：给定一个虚拟网络请求和物理网络资源，虚拟网络映射方案首先应该满足虚拟网络轻量级可靠需求(底层单节点失效后最大化虚拟拓扑连通)，其次虚拟网络映射消耗的底层网络资源应该尽可能小。

本发明以降低虚拟网络映射开销为目标，提出的面向节点失效的虚拟网络映射问题的整数线性规划模型如下：

变量：

二进制变量。在映射过程中，如果物理链路(i，j)承载了虚拟链路(u，v)，该变量取值1，否则取值0。

二进制变量。在映射过程中，如果虚拟节点u被映射到物理节点i上，该变量取值为1，否则取值为0。

目标函数: $\mathrm{Minimize}\underset{{(u,v)\&Element;L}_v}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{{(i,j)\&Element;L}_s}{\mathrm{\&Sigma;}}{f}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{uv}}\&times;\mathrm{BW}\left(l_{\mathrm{uv}}\right)---\left(1\right)$

资源约束：

$\&ForAll;u\&Element;N_v,\&ForAll;i\&Element;N_s,x_i^u\&times;\mathrm{CPU}\left(u\right)\&le;\mathrm{CPU}\left(i\right)---\left(2\right)$

$\&ForAll;(i,j)\&Element;L_s,\&ForAll;(u,v)\&Element;L_v,f_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{uv}}\&times;\mathrm{BW}\left(l_{\mathrm{uv}}\right)\&le;\mathrm{BW}\left(l_{\mathrm{ij}}\right)---\left(3\right)$

连接性约束：

${\&ForAll;}_i\&Element;N_s,\&ForAll;(u,v)\&Element;L_v,\underset{(i,j)\&Element;L_s}{\mathrm{\&Sigma;}}{f}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{uv}}-\underset{(j,i)\&Element;L_s}{\mathrm{\&Sigma;}}{f}_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{uv}}=\begin{array}{}\end{array}\left\{\begin{array}{cc}1& \mathrm{if}{x}_i^u=1\\ -1& \mathrm{if}{x}_i^v=1\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}---\left(4\right)\right.$

节点可靠性约束：

$\&ForAll;(i,j)\&Element;L_s,\&ForAll;M_v\&Subset;N_v,\underset{(u,v\&Element;\mathrm{CS}(M_v,N_v-M_v))}{\mathrm{\&Sigma;}}{f}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{uv}}+f_{\mathrm{ji}}^{\mathrm{uv}}<\left|\mathrm{CS}(M_v,N_v-M_v)\right|---\left(5\right)$

变量约束：

$\begin{array}{c}\&ForAll;i\&Element;N_s,\underset{u\&Element;N_v}{\mathrm{\&Sigma;}}{x}_i^u=1\\ \&ForAll;u\&Element;N_v,\underset{i\&Element;N_s}{\mathrm{\&Sigma;}}{x}_i^u=1\end{array}---\left(6\right)$

$\begin{array}{c}\&ForAll;i\&Element;N_s,\&ForAll;u\&Element;N_v,x_i^u\&Element;\left\{\mathrm{0,1}\right\}\\ \&ForAll;(i,j)\&Element;L_s,\&ForAll;(u,v)\&Element;L_v,f_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{uv}}\&Element;\left\{\mathrm{0,1}\right\}\end{array}---\left(7\right)$

式(1)为虚拟网络映射的整数规划模型的目标函数，该目标函数只包含了物理链路的带宽资源开销。这是因为不同映射方案的物理节点计算资源开销是恒定的，而物理链路带宽资源开销是不同的。

式(2)和(3)给出了节点和链路的资源约束条件。在节点资源约束方面，物理节点的CPU能力(即计算能力)必须能够满足虚拟网络节点的CPU能力需求(即需求能力值)。在链路资源约束方面，物理链路的带宽能力必须满足虚拟链路的带宽能力需求。

式(4)是连接性约束条件。如果在虚拟节点映射阶段，虚拟节点u和v分别映射到物理节点i和j，那么在虚拟链路映射阶段，虚拟链路(u，v)将被映射到从节点i到节点j的一条物理路径P上。在源点i上，流出的流量为1，流入的流量为0，所以在汇点j上，流出的流量为0，流入的流量为1，所以而在路径P其它节点上，流出的和流入的流量均为1，所以

式(5)是面向节点失效的虚拟网络的可靠性约束，它表示虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于割集中虚拟链路的总数。这表明属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。其中，CS(M_v,N_v-M_v)表示虚拟网络的一个割集，M_v和表示被该割集划分的两个不相交的虚拟节点集合。

|CS(M_v,N_v-M_v)|表示割集中虚拟链路的总数。

式(6)表示对于同一个虚拟网络请求，一个物理节点只能承载一个虚拟节点，一个虚拟节点也只能映射到一个物理节点上。

式(7)表示变量和的二进制约束。

由于解决整数线性规划问题的复杂性是NP难的，因此获得最优的虚拟网络映射方案也是NP难的。目前解决该问题的方法从大的方面分为两类：精确算法和启发式算法，分支限界或割平面等传统解决整数规划的方法在解决小规模问题时可得到最优的性能。但当求解问题规模较大时，计算量巨大，无法在合理的时间给出解，而本发明提出的CCA-RVNM算法为一阶段算法，即映射节点和映射链路在同一阶段进行。且在链路映射时更提出了一种割集和拥塞感知的虚拟链路映射策略，其具体实现方法图上述步骤B1、B2所示，该割集感知是基于前节整数线性规划模型中公式(5)的约束条件，目的是保证虚拟网络拓扑在物理节点失效后最大化连通，而拥塞感知是用来平衡链路负载，降低链路失效所带来风险的。

本发明提供的新的面向底层单节点失效的轻量级可靠虚拟网络映射方法，可不预留底层保护资源，在底层物理单节点失效后，虚拟网络拓扑除失效节点外仍保持连通，从而尽可能降低服务运营商的损失。

请参照图3，本发明还提供一种基于割集的虚拟网络映射***，包括：计算单元10，用于基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算该虚拟网络的割集；该计算单元10还用于计算该物理网络中物理节点的计算能力和该虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且该广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列；映射单元20，包括节点映射子单元50，用于基于该广度优先搜索树进行该虚拟网络中虚拟节点映射；链路映射子单元60，用于在每完成一个该虚拟节点的映射时进行与其相连接的虚拟链路的映射。

该节点映射子单元50包括：根节点判断模块51，用于判断该虚拟节点是否为虚拟网络的根结点；距离参数设置模块52，用于设置该虚拟节点之间的距离参数上限k，以及设置当前距离参数h＝1；节点搜索模块53，用于为该虚拟节点搜索满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点，若未搜索到，则将该当前距离参数h的值设为h+1后继续搜索，直至h＝k；节点映射模块54，用于根据该根节点判断模块的判定结果，将该虚拟节点映射到该物理网络中具有最大计算能力的物理节点上；或根据该节点搜索模块的搜索结果，将该虚拟节点映射到满足该虚拟节点的需求能力值以及距离小于该当前距离参数h的物理节点上。具体来说，当根节点判断模块51判断该虚拟节点是虚拟网络的根结点时，节点映射模块54将该虚拟节点映射到物理网络中具有最大计算能力的物理节点上；当节点搜索模块53搜索到满足条件的物理节点时，将该虚拟节点映射搜索到的物理节点上，否则，映射不成功。

该链路映射子单元60包括：割集判定模块61，用于判定是否存在一个包含该虚拟链路的割集，如果该割集存在，则进一步判断该割集中除该虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上；链路映射模块62，与该割集判定模块61相连，用于根据该割集判定模块的判定结果，将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，或将该虚拟链路映射到除该与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。具体来说，如果包含该虚拟链路的割集不存在，或该割集中除该虚拟链路外的其他虚拟链路均没有被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，则将该虚拟链路映射到负载最小的物理链路上；若该割集中除该虚拟链路外的还有其他虚拟链路被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，则将该虚拟链路映射到除该与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。

在本实施例，该割集判定模块61在判定时，该虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于该割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。

该节点映射子单元50如果用于将虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么该链路映射子单元60用于将虚拟链路(u，v)映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

以图1中的虚拟网络与物理网络为例，当采用本发明提供的基于割集的虚拟网络映射方法或***时，计算单元10对虚拟网节点按照能力需求大小进行排序并构建广度优先搜索树，在本实施例中，虚拟节点a为根节点，而b、c为叶子节点。然后映射单元20进行虚拟节点与虚拟链路的映射，在进行虚拟节点映射时，可以先映射根节点a，然后映射b、c，距离参数上限k设置为3。在初步映射完虚拟节点a,b后应用步骤B1、B2对虚拟链路ab的割集包含关系和物理网络中可映射链路的拥塞状态进行判断，确定虚拟链路映射方案为{AB}。然后同理映射节点c和链路ac，bc。最终的节点映射方案为a→A,b→B,c→F},链路映射方案为{(a,b)→(A,B),(a,c)→(A,F),(b,c)→(B,C,F)}，这样在物理网络单节点(A或B或F)失效后，虚拟网络拓扑除失效节点外仍保持连通。

可见，本发明可以应用于支持网络虚拟化技术的骨干网络或数据中心网络环境中，在满足虚拟网络轻量级可靠需求的前提下，能最大限度提高物理网络的资源利用效率，从而为网络服务的提供商获取更多的运营收益。

为了更好地说明本发明提供的基于割集的虚拟网络映射方法(即CCA-RVNM算法)的上述优点，本发明将CCA-RVNM与现有技术中的Hybrid-SVNE算法和DP-VNE，从底层物理网络长期平均运营收益、虚拟网络请求接受率三个方面进行了比较。

上述Hybrid-SVNE算法是预先分配保护路径的虚拟网络映射算法的改进算法，使其可以应用于底层节点失效保护；DP-VNE算法是将每个虚拟链路映射到不交叉的底层物理链路上，以保证虚拟网络的可靠性。

上述底层物理网络长期平均运营收益是指一段时间内物理网络承载虚拟网络所获收益的平均值；虚拟网络请求接受率为成功映射的虚拟网络个数/所有虚拟网络请求个数；底层网络长期平均收益开销比为一段时间内底层网络承载虚拟网络所获收益/承载虚拟网络资源开销。

实验的设置如下：底层物理网络拓扑由GT-ITM工具随机产生，其中包含120个节点和600条链路，与一个中型规模的ISP运营商类似。物理网络节点计算资源与链路带宽资源服从30-80的均匀分布。虚拟网络节点的度为2-5，节点个数随机产生且服从3-10的均匀分布，每一对虚拟网络节点以0.5的概率相连。虚拟网络节点计算资源需求服从0-15的均匀分布，链路带宽资源需求服从0-30的均匀分布。我们假设在每100个时间单元内虚拟网络请求的到达服从均值为5的泊松分布，每一个虚拟网络的生存时间服从指数分布，其平均生存时间为600个时间单元。实验中设置节点失效的间隔时间为20000个时间单位，并假设在下一次失效到来前上一次的失效节点已被修复。每次模拟实验运行50000个时间单元，大约包含2500个虚拟网络请求。算法1中使用的距离约束k，我们将其设置为3。

通过上述模拟实验能得出以下结果：

(1)CCA-RVNM算法的长期运行平均收益和虚拟网络请求接受率高于Hybrid-SVNE和DP-VNE算法。

如图4和图5所示,算法CCA-RVNM的物理网络长期运行平均收益相比于Hybrid-SVN平均高出7.7％，相比于DP-VNE平均高出15.6％。这是因为CCA-RVNM的节点映射策略在虚拟网络映射成功率方面优于Hybrid-SVNE中采用的映射策略，且CCA-RVNM不用预留底层保护资源，使物理网络资源能用来映射更多的虚拟网络，提高了虚拟网络的接受率，从而获得了较高的收益。而DP-VNE算法在链路映射阶段很难为所有的虚拟网络链路找到底层不相交的路径，从而导致较低的虚拟网络接受率和长期平均收益。

(2)CCA-RVNM算法的长期收益开销比高于Hybrid-SVNE和DP-VNE算法。

如图6所示，从长期收益开销比来看，CCA-RVNM高于其它两种算法，主要是因为Hybrid-SVNE预先分配了保护资源，使底层可用于映射虚拟链路的资源减少，从而降低了资源利用率。而DP-VNE算法为了找到不相交的两条路径，不得不映射到较长的物理链路上，从而增加了映射开销。

以上参照附图说明了本发明的优选实施例，本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明。举例而言，作为一个实施例的部分示出或描述的特征可用于另一实施例以得到又一实施例。以上仅为本发明较佳可行的实施例而已，并非因此局限本发明的权利范围，凡运用本发明说明书及附图内容所作的等效变化，均包含于本发明的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，包括步骤：

S1、基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算所述虚拟网络的割集；

S2、基于所述广度优先搜索树进行所述虚拟网络中虚拟节点映射，且每完成一个所述虚拟节点的映射便进行与其相连接的虚拟链路的映射；

在进行所述虚拟链路的映射时，包括步骤：

B1、判定是否存在一个包含所述虚拟链路的割集，如果所述割集不存在，则将所述虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果所述割集存在，则进入步骤B2；

B2、判断所述割集中除所述虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上，如果是，则将所述虚拟链路映射到除所述与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。

2.根据权利要求1所述基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，在所述步骤S1中还包括：计算所述物理网络中物理节点的计算能力和所述虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且所述广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列。

3.根据权利要求1或2所述基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤S2中在基于所述广度优先搜索树进行所述虚拟网络中虚拟节点映射时，包括步骤：

A1、判断所述虚拟节点是否为所述虚拟网络的根结点，如果是，则将其映射到所述物理网络中具有最大计算能力的物理节点上，否则进入步骤A2；

A2：设置所述物理节点之间的距离参数上限k，并设置当前距离参数h＝1；

A3：为所述虚拟节点搜索满足所述虚拟节点的需求能力值以及距离小于所述当前距离参数h的物理节点，如果存在，则进行映射；否则进入步骤A4；

A4：如果h<k，将所述当前距离参数h的值设为h+1，执行所述步骤A3，否则返回映射失败。

4.根据权利要求1或2所述基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，在所述步骤S2中，如果虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么在虚拟链路映射时，虚拟链路(u，v)将被映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

5.根据权利要求1或2所述基于割集的虚拟网络映射方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于所述割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。

6.一种基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，包括步骤：

计算单元，用于基于虚拟网络的网络拓扑构建广度优先搜索树，并计算所述虚拟网络的割集；

映射单元，包括节点映射子单元，用于基于所述广度优先搜索树进行所述虚拟网络中虚拟节点映射；链路映射子单元，用于在每完成一个所述虚拟节点的映射时进行与其相连接的虚拟链路的映射；

所述链路映射子单元，包括：

割集判定模块，用于判定是否存在一个包含所述虚拟链路的割集，如果所述割集存在，则进一步判断所述割集中除所述虚拟链路外的其他虚拟链路是否已经被映射到与同一个物理节点直接相连的物理链路上；

链路映射模块，与所述割集判定模块相连，用于根据所述割集判定模块的判定结果，将所述虚拟链路映射到负载最小的物理链路上，如果所述割集存在，或将所述虚拟链路映射到除所述与同一个物理节点直接相连的物理链路外的负载最小的物理链路上。

7.根据权利要求6所述基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，在所述计算单元还用于计算所述物理网络中物理节点的计算能力和所述虚拟网络中虚拟节点的需求能力值，且所述广度优先搜索树中每一层虚拟节点按照其需求能力值降序排列。

8.根据权利要求6所述基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，所述节点映射子单元包括：

根节点判断模块，用于判断所述虚拟节点是否为所述虚拟网络的根结点；

距离参数设置模块，用于设置所述虚拟节点之间的距离参数上限k，以及设置当前距离参数h＝1；

节点搜索模块，用于为所述虚拟节点搜索满足所述虚拟节点的需求能力值以及距离小于所述当前距离参数h的物理节点，若未搜索到，则将所述当前距离参数h的值设为h+1后继续搜索，直至h＝k；

节点映射模块，用于根据所述根节点判断模块的判定结果，将所述虚拟节点映射到所述物理网络中具有最大计算能力的物理节点上；或根据所述节点搜索模块的搜索结果，将所述虚拟节点映射到满足所述虚拟节点的需求能力值以及距离小于所述当前距离参数h的物理节点上。

9.根据权利要求6所述基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，所述节点映射子单元如果用于将虚拟节点u和v分别映射到底层节点i和j，那么所述链路映射子单元用于将虚拟链路(u，v)映射到从节点i到节点j的一条物理链路上。

10.根据权利要求6所述基于割集的虚拟网络映射***，其特征在于，所述割集判定模块在判定时，所述虚拟网络的每一个割集中的所有虚拟链路被映射到同一个条物理链路上的数量要小于所述割集中的虚拟链路的总数；属于同一割集的虚拟链路不会被映射到同一条物理链路上。