CN105357080B - 一种应用于软件定义网络的流量工程方法 - Google Patents

一种应用于软件定义网络的流量工程方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用于软件定义网络的流量工程方法，其步骤主要为：获取网络拓扑、链路容量、业务流集合和近似参数；初始化链路长度、第一流变量和第二流变量；将源节点相同的业务流分为一类；依次对每类业务流进行带宽分配；输出最终带宽分配方案。本发明虽然基于近似算法，但得到的近似解非常接近利用线性规划所求得的最优解，同时，本发明提出的近似算法对近似率参数并不敏感，与近似算法相比，即使采用较大近似参数求得的目标函数值与采用较小的近似参数求得的目标函数值非常接近，由于本发明提出的算法与近似算法在计算复杂度上一样，因此，选择较大的近似参数可显著地提升算法的计算效率，而这对大规模网络的流量工程是非常有意义的。

Description

一种应用于软件定义网络的流量工程方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种应用于软件定义网络的流量工程方法。
背景技术
传统网络架构中的控制逻辑和数据转发功能是结合在一起的，即控制平面与数据平面是 耦合的。随着用户需求的持续增长，网络需承载的业务类型越来越多，大量复杂的网络功能 需要加入到移动网络中。这种情况下，运营商需要对每一台网络设备单独地进行配置、管理 和功能更新，带来了极大的操作困难和开销。一种新的网络架构——软件定义网络(SDN) 提出将网络的控制平面和数据平面分离，并将各种网络节点的控制和管理功能逻辑上集中至 一个站点，从而简化了网络的控制和管理。同时，SDN以业务流为控制粒度，利用全局的网 络和业务信息，可以精确的控制业务行为和分配网络资源，使网络能够更加高效地运行。
流量工程将业务需求映射到网络拓扑上，包括为业务寻找可行的传输路径和为其分配网 络带宽资源，以避免网络出现拥塞和保证用户获得一定的服务质量。在传统网络架构中，网 络资源管理主要基于路由协议实现。Internet的路由协议如RIP，OSPF，基于分布式的最短路 径算法为业务流寻找路径，并没有面向业务流的网络资源分配机制。各个业务流互相竞争网 络资源，容易使网络出现负载不均衡，造成网络拥塞并浪费网络资源。将流量工程与传统有 线网络路由协议结合，如OSPF-TE通过调整网络中链路的权重来改变路由路径，等代价多路 径(ECMP)同时使用多条等价路径来分散业务负载，减少了网络拥塞的发生，提高网络性 能。在SDN网络架构下，流量工程能够发挥更大作用，更加灵活地位业务分配资源。由于 SDN的具有全局的网络和业务信息，因此流量工程机制可以利用这些信息进行全局优化，得 到多路径路由机制，从而优化网络资源利用率。虽然基于多路径路由的流量工程机制为了网 络资源分配带来了极大的灵活性，但是，其对应的数学问题(线性规划)在中等或大规模网 络下难以有效地实时求解，造成基于多路径路由的流量工程机制不能有效地应用到已有网络 中。如果不追求准确解，采取近似解法，则通常要求较高的近似精度才能满足实际应用需求， 而较高的近似精度反之又提高了近似解法的计算复杂度，使之难以实际应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种应用于软件定义网络的流量工程方法， 在获得近似最优网络资源分配方案的同时保证计算时间在可接受的范围内。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种应用于软件定义网络的流量工程方法， 包括以下步骤：
S1.获取网络拓扑信息，网络拓扑信息包括：网络拓扑其中代表节点集合， 节点数量为n，代表链路集合，链路总数为m；链路e的链路容量业务流集 合其中业务流k的带宽需求为d(k)；近似参数w；
S2.定义链路e的链路长度为l(e)，将链路长度l(e)初始化为δ/c(e)，其中式中，ε为中间参数；
为链路e关联第一流变量fk(e)和第二流变量并将第一流变量fk(e)和第二流变量 初始化为0；
S3.根据源节点对业务流进行分类，将源节点相同的业务流分为一类，得到S类业务流， S≥1，业务流k待分配的带宽需求初始化为dk＝d(k)；
S4.对于第j类业务流，1≤j≤S，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径，第j类业 务流中的所有的业务流的最短路径构成最短路径树t；
S5.为第j类业务流中每条业务流对应的最短路径分配带宽资源，直到最短路径树t上的一 条链路的带宽耗尽或第j类业务流中所有业务流的带宽需求都得到满足；
记录业务流k分配到的带宽fk、最短路径树t上链路e通过的业务量f(e)；然后，更新 链路e关联的第一流变量fk(e)；更新业务流k剩余所需分配的带宽d'k，更新链路e的链路长 度l(e)，从第j类业务流中移除带宽需求得到满足的业务流；
S6.判断迭代条件D(l)＜1是否满足：
若D(l)＜1且当前类业务流仍有带宽需求时，则跳转步骤S4；
若D(l)＜1且当前类业务流没有带宽需求时，则进行下一类业务流的带宽分配，跳转步骤 S4；
若D(l)≥1时，则跳转步骤S7；
S7.当S类业务流均完成带宽分配时，若D(l)＜1，则记录下中间结果，即令跳转步骤S3；若D(l)≥1，则跳转步骤S8；
S8.判断最后一轮迭代中所有类业务流的带宽需求是否完全得到满足：
当所有类业务流的带宽需求没有完全得到满足时，令g为对 所有链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将放大倍， 放大后的即作为最终的带宽分配方案输出；
当所有类业务流的带宽需求完全得到满足时，令g为对所有 链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将fk(e)放大倍，放大 后的fk(e)即作为最终的带宽分配方案输出。
步骤S4中，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径采用Dijkstra算法。
步骤S5中更新各链路的链路长度的方式为：
其中，l'(e)为链路e更新后的链路长度，l(e)为链路e更新前的链路长度，p k为业务流k 的最短路径，c(e)为链路e的链路容量，fk为业务流k分配到的带宽。
步骤S5中更新每条业务流剩余所需分配的带宽的方式为：
d'k＝dk-fk
其中，d'k为业务流k更新后的待分配的带宽，dk为业务流k更新前的待分配的带宽，fk为业务流k分配到的带宽。
本发明的有益效果是：本发明虽然基于近似算法FPTAS(后续描述以FPTAS表示近似算 法)，但得到的近似解非常接近利用线性规划所求得的最优解。同时，本发明提出的近似算法 对近似率参数并不敏感，与FPTAS相比，即使采用较大近似参数w(后续描述以w表示近 似参数)求得的目标函数值与采用较小的w求得的目标函数值非常接近。由于本文提出的算 法与FPTAS在计算复杂度上一样，近似地与w-2成正比，因此，选择较大的w可显著地提升 算法的计算效率，而这对大规模网络的流量工程是非常有意义的。
附图说明
图1为本发明一种应用于软件定义网络的流量工程方法的流程示意图；
图2为NSFNET网络拓扑示意图；
图3为CERNET网络拓扑示意图；
图4为采用胖树交换网络的数据中心的网络拓扑示意图；
图5为用于评估的随机核心网拓扑的一个实施例的示意图；
图6为FPTAS和i-FPTAS在不同近似参数下的RMLU值变化图；
图7为线性规划和不同近似参数的i-FPTAS的运行时间图；
图8为NSFNET网络拓扑中FPTAS和i-FPTAS在不同业务矩阵下的RMLU值变化图；
图9为CERNET网络拓扑中FPTAS和i-FPTAS在不同业务矩阵下的RMLU值变化图；
图10为采用胖树交换网络的数据中心的网络拓扑中FPTAS和i-FPTAS在不同业务矩阵 下的RMLU值变化图；
图11为随机核心网拓扑网络拓扑中FPTAS和i-FPTAS在不同业务矩阵下的RMLU值变 化图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所 述。
如图1所示，一种应用于软件定义网络的流量工程方法，包括以下步骤：
S1.获取网络拓扑信息，网络拓扑信息包括：网络拓扑其中代表节点集合， 节点数量为n，代表链路集合，链路总数为m；链路e的链路容量业务流集 合其中业务流k的带宽需求为d(k)；近似参数w。
S2.定义链路e的链路长度为l(e)，将链路长度l(e)初始化为δ/c(e)，其中式中，ε为中间参数；
为链路e关联第一流变量fk(e)和第二流变量并将第一流变量fk(e)和第二流变量 初始化为0。第一流变量fk(e)和第二流变量表示业务流在链路e上通过的流量， 相对于第一流变量fk(e)来说，第二流变量是中间结果。
S3.根据源节点对业务流进行分类，将源节点相同的业务流分为一类，得到S类业务流， S≥1，业务流k待分配的带宽需求初始化为dk＝d(k)。
S4.对于第j类业务流，1≤j≤S，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径，第j类业 务流中的所有的业务流的最短路径构成最短路径树t。
步骤S4中，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径采用Dijkstra算法。
S5.为第j类业务流中每条业务流对应的最短路径分配带宽资源，直到最短路径树t上的一 条链路的带宽耗尽或第j类业务流中所有业务流的带宽需求都得到满足；
记录业务流k分配到的带宽fk、最短路径树t上链路e通过的业务量f(e)；然后，更新 链路e关联的第一流变量fk(e)；更新业务流k剩余所需分配的带宽d'k，更新链路e的链路长 度l(e)，从第j类业务流中移除带宽需求得到满足的业务流。
步骤S5中更新各链路的链路长度的方式为：
其中，l'(e)为链路e更新后的链路长度，l(e)为链路e更新前的链路长度，pk为业务流k 的最短路径，c(e)为链路e的链路容量，fk为业务流k分配到的带宽。
步骤S5中更新每条业务流剩余所需分配的带宽的方式为：
d'k＝dk-fk
其中，d'k为业务流k更新后的待分配的带宽，dk为业务流k更新前的待分配的带宽，fk为业务流k分配到的带宽。
S6.判断迭代条件D(l)＜1是否满足：
若D(l)＜1且当前类业务流仍有带宽需求时，则跳转步骤S4；
若D(l)＜1且当前类业务流没有带宽需求时，则进行下一类业务流的带宽分配，跳转步骤 S4；
若D(l)≥1时，则跳转步骤S7。
S7.当S类业务流均完成带宽分配时，若D(l)＜1，则记录下中间结果，即令跳转步骤S3；若D(l)≥1，则跳转步骤S8。
S8.判断最后一轮迭代(步骤S3～S7)中所有类业务流的带宽需求是否完全得到满足：
当所有类业务流的带宽需求没有完全得到满足时，令g为对 所有链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将放大倍， 放大后的即作为最终的带宽分配方案输出；
当所有类业务流的带宽需求完全得到满足时，令g为对所有 链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将fk(e)放大倍，放大 后的fk(e)即作为最终的带宽分配方案输出。
实施例一：
本实施例使用著名的骨干网拓扑包括NSFNET和CERNET，数据中心网络和平均度数为3 的随机核心网拓扑。如图2所示，NSFNET具有13个节点和21条无向链路，如图3所示，CERNET 具有36个节点和54条无线链路。本实施例采用fat tree作为数据中心网络的拓扑，如图4 所示。图5为用于评估随机核心网拓扑中的一个实例。
业务矩阵随机生成，随机业务的参数列在表Ⅰ中。网络的每条链路容量预先配置。我们 首先运行线性规划以决定每条链路至少需要多少容量，使得所有测试业务都能被接纳。该过 程类似于网络规划阶段的内容。然后，每条链路的容量加倍，从而使网络容许业务波动和提 供冗余链路资源以防链路故障。
表I随机业务参数
首先在节点数目在20～120之间的随机核心网络拓扑中评估本发明提出的改进的完全多 项式时间近似算法i-FPTAS(improved Fully Polynomial Time ApproximationScheme，后续描 述以i-FPTAS表示改进的完全多项式时间近似算法)的近似性能。每个计算实例中包含一个 随机网络拓扑和10个业务矩阵。为了显示i-FPTAS相对FPTAS在近似性能上的提升，定义 相对最大链路利用率(relative maximum link utilization,RMLU，后续描述以RMLU表示最 大链路利用率)为
RMLU＝θapprox/θopt
式中，θapprox-近似解的目标函数，θopt-最优解的目标函数值。
θopt通过求解线性规划可得，但线性规划在大规模网络中会导致极高的计算开销。显然 RMLU总是大于1的，且越接近于1，则表示近似性能越好。
图6比较了FPTAS和i-FPTAS在不同近似参数下(w＝1,5,10)的RMLU值；图6中带矩形的虚线表示FPTAS在近似参数为1时的RMLU值，带三角形的虚线表示FPTAS在近似参 数为5时的RMLU值，带圆形的虚线表示FPTAS在近似参数为10时的RMLU值；带星形的 实线表示i-FPTAS在近似参数为1时的RMLU值，带三角形的实线表示i-FPTAS在近似参数 为1时的RMLU值，带圆形的实线表示i-FPTAS在近似参数为1时的RMLU值。可以发现， i-FPTAS的目标函数值非常接近与1。相比之下，FPTAS的函数值则与最优值有一段距离， 而表Ⅱ也说明了同样的问题。因此，我们提出的i-FPTAS可以显著地提升近似性能，尤其在w 较大时。另外，不同近似参数配置的FPTAS得到的RMLU值相差巨大，而i-FPTAS则不明显。 因此i-FPTAS对近似率不敏感，而这说明我们可以以较低的计算复杂度获得近似最优的解(在 算法中使用较大的w)。
表II FPTAS和i-FPTAS的RMLU值比较
然后验证i-FPTAS的计算效率。表Ⅲ列出了FPTAS和i-FPTAS在网络节点数从20到200 的情况下的运行时间。结果表明i-FPTAS和FPTAS的计算复杂度非常接近，因为在运行时间 上只有细微差别。图7将不同近似率的i-FPTAS与最优的线性规划(LP)的运行时间表示为 网络规模的函数，图7中带圆形的虚线表示线性规划的运行时间，带三角形的虚线表示 i-FPTAS在近似参数为1时的RMLU值，带矩形的实线表示i-FPTAS在近似参数为5时的RMLU值，带三角形的实线表示i-FPTAS在近似参数为10时的RMLU值。正如预料一样， 较小的近似率(更接近于最优解)的i-FPTAS导致较长的运行时间。对于较小规模的网络， 例如少于40个节点，i-FPTAS的运行时间可能还会大于LP。然而，LP的运行时间随网络规 模增长而增长得极快，并且很快就超过了i-FPTAS的运行时间。例如120节点的网络，LP的 运行时间超出i-FPTAS一个数量级。事实上，LP在求解大规模甚至是中等规模的TE问题是 不可行的，那是因为其计算复杂度是流变量数量的多项式函数，而i-FPTAS的复杂度是变数 的多项式。
表III FPTAS和i-FPTAS的运行时间(秒)比较
为了进一步说明i-FPTAS的近似性能，我们验证了在w＝5的配置下i-FPTAS与FPTAS的健壮性。我们在著名的骨干网NSFNET、CERNET，数据中心网络(size＝4)和具有50个节 点的随机网络中分别测试了30组不同的业务矩阵。图8至图11显示在四个网络拓扑下，i-FPTAS的RMLU总是明显低于FPTAS，图中带圆形的线表示FPTAS在近似参数为5时的 RMLU值，带星形的线表示i-FPTAS在近似参数为5时的RMLU值。特别地，我们发现FPTAS 在不同业务矩阵下得到的RMLU具有显著的振荡，而i-FPTAS则维持稳定的RMLU输出。
由以上结果可知，要获取非常接近最优解，一个相对较大的近似率对于i-FPTAS来说已 经足够，而不用像FPTAS一样，必须采用极高的计算复杂度换取近似最优解。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式， 不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述 构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动 和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种应用于软件定义网络的流量工程方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.获取网络拓扑信息，网络拓扑信息包括：网络拓扑其中代表节点集合，节点数量为n，代表链路集合，链路总数为m；链路e的链路容量业务流集合其中业务流k的带宽需求为d(k)；近似参数w；
S2.定义链路e的链路长度为l(e)，将链路长度l(e)初始化为δ/c(e)，其中ε≤1-(1+w)-1/3，式中，ε为中间参数；
为链路e关联第一流变量fk(e)和第二流变量并将第一流变量fk(e)和第二流变量初始化为0；
S3.根据源节点对业务流进行分类，将源节点相同的业务流分为一类，得到S类业务流，S≥1，业务流k待分配的带宽需求初始化为dk＝d(k)；
S4.对于第j类业务流，1≤j≤S，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径，第j类业务流中的所有的业务流的最短路径构成最短路径树t；
S5.为第j类业务流中每条业务流对应的最短路径分配带宽资源，直到最短路径树t上的一条链路的带宽耗尽或第j类业务流中所有业务流的带宽需求都得到满足；
记录业务流k分配到的带宽fk、最短路径树t上链路e通过的业务量f(e)；然后，更新链路e关联的第一流变量fk(e)；更新业务流k剩余所需分配的带宽d'k，更新链路e的链路长度l(e)，从第j类业务流中移除带宽需求得到满足的业务流；
S6.判断迭代条件D(l)＜1是否满足：
若D(l)＜1且当前类业务流仍有带宽需求时，则跳转步骤S4；
若D(l)＜1且当前类业务流没有带宽需求时，则进行下一类业务流的带宽分配，跳转步骤S4；
若D(l)≥1时，则跳转步骤S7；
S7.当S类业务流均完成带宽分配时，若D(l)＜1，则记录下中间结果，即令跳转步骤S3；若D(l)≥1，则跳转步骤S8；
S8.判断最后一轮迭代中所有类业务流的带宽需求是否完全得到满足：
当所有类业务流的带宽需求没有完全得到满足时，令g为对所有链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将放大倍，放大后的即作为最终的带宽分配方案输出；
当所有类业务流的带宽需求完全得到满足时，令g为对所有链路求得的链路容量与链路上通过的流量之比的最小值，将fk(e)放大倍，放大后的fk(e)即作为最终的带宽分配方案输出。
2.根据权利要求1所述的一种应用于软件定义网络的流量工程方法，其特征在于：步骤S4中，为第j类业务流中的业务流找到其最短路径采用Dijkstra算法。
3.根据权利要求1所述的一种应用于软件定义网络的流量工程方法，其特征在于：步骤S5中更新各链路的链路长度的方式为：
其中，l'(e)为链路e更新后的链路长度，l(e)为链路e更新前的链路长度，p k为业务流k的最短路径，c(e)为链路e的链路容量，fk为业务流k分配到的带宽。
4.根据权利要求1所述的一种应用于软件定义网络的流量工程方法，其特征在于：步骤S5中更新每条业务流剩余所需分配的带宽的方式为：
d'k＝dk-fk
其中，d'k为业务流k更新后的待分配的带宽，dk为业务流k更新前的待分配的带宽，fk为业务流k分配到的带宽。
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