CN108923961B - 一种多入口网络服务功能链优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明一种多入口网络服务功能链优化方法，其根据各个接入节点在一个足够短的时间内的服务请求类型数量进行链路分配，之后动态回溯链路再分配，通过统计服务请求类型与频率，并根据统计结果分配不同服务请求的权重值，优先部署权重高的服务请求，并根据能耗要求合并其中的某些服务以达到时延与能耗的权衡与优化，减少网络计算资源开销。

Description

一种多入口网络服务功能链优化方法
技术领域
本发明属于网络优化技术领域，具体涉及一种多入口网络服务功能链优化方法。
背景技术
随着SDN/NFV技术的推进，传统的静态网络服务模型已经不能满足应用的需求。因其构架中服务与专用硬件设备之间紧耦合的关系，造成了网络资源不能共享、新业务难以融合等弊端。当网络拓展的时候需要投入更多成本来部署新业务。服务功能链由一个或多个虚拟网络功能组成，旨在为网络提供完整的端到端服务。服务功能链具有降低网络建设与运维成本、提高网络资源利用率、提升网络与业务部署速度等优势。
当前对于服务功能链的研究主要集中在单一入口单一出口且无分支的服务链部署问题上，还没有考虑多入口服务链部署带来的服务节点共用与冲突问题。因此，面向多接入点发送请求，单一服务提供商提供响应的网络，如移动社交网络，移动通信网络的EPC部分等，就需要针对用户的需求设计更高效，时延与能耗更低的服务功能链部署算法。同时，多入口服务功能链算法能够更好地契合现实世界的网络环境，因此相比传统的算法更具有应用价值。
服务功能链(Service Function Chain,SFC)是一种用于网络服务部署的网络管理方案，它允许网络运营商将网络功能分配到通用型服务器上。并且，SFC允许动态组合虚拟网络功能，并根据预先定义的目标将它们以虚拟机(VirtualMachine，VM)的形式部署到网络中任意位置的服务器上，组成一组有序的服务功能链序列链。网络功能诸如防火墙、负载均衡器和深度包检测***可以放在网络中最合适的位置以满足用户，服务质量以及管理的需求。相较于传统网络，基于NFV的服务功能链能够很大程度上摆脱了对具体物理网络拓扑的依赖，降低了与网络设备的耦合程度。当数据流量经过服务链时，服务与服务之间的上下文可共享信息。在端到端服务中，服务链只需要一次分类即可，从而使得整个过程更加便捷高效。
当前服务链部署方案缺少多入口的端到端服务可见性。单一入口单一出口的网络趋于简单，并不具有代表性。在多入口网络中，因网络环境更复杂，一旦网络出现问题。网络故障的排除将会变得复杂，涉及到更多的网络与服务部分的专业知识。当服务功能链跨越多个数据中心或者管理边界的时候，该问题会变得更加严峻。
在部署服务功能链的时候，服务功能链的拓扑依赖关系直接决定了网络的复杂性，当前服务链解决方案中主要考虑理想环境中的服务功能链部署问题，而未考虑服务节点失效等网络突发因素。在服务功能链中更改服务功能顺序之类的简单操作，就需要更改逻辑或物理拓扑。在一些对可靠性要求较高的网络如工业互联网中这一类的问题就显得尤为突出。当需要在生产环境中部署服务时，一旦出现错误配置则会导致设备停机，给生产部门带来巨大损失。
发明内容
本发明的发明目的是：为了解决现有技术中存在的以上问题，本发明提出了一种多入口网络服务功能链优化方法。
本发明的技术方案是：一种多入口网络服务功能链优化方法，包括以下步骤：
A、初始化网络环境，获取物理网络、多入口网络的接入点AP、内容提供商CP，并设定时间段τ内的服务请求类型的集合及对应的请求频率向量；
B、判断是否存在网络请求；若有，则将时间段τ内的服务请求按照入口编号与服务请求类型进行分类，建立入口集合与服务请求类型集合；若否，则进行步骤E；
C、对步骤A中各类服务请求按照权重向量进行排序，得到按数值递增的有序集合，并输出服务请求策略类型顺序向量；
D、采用Parallels-merge算法进行服务功能部署和能耗优化处理；
E、判断是否存在未部署的虚拟网络功能；若是，则返回步骤B；若否，则操作结束。
进一步地，步骤C中权重向量表示为：
Wk＝pk×fk
其中，Wk为权重向量，pk为时间段τ内的服务请求类型集合中第k个元素，fk为请求频率向量中第k个元素。
进一步地，步骤D采用Parallels-merge算法进行服务功能部署和能耗优化处理，具体包括以下分步骤：
D1、判断当前是否存在服务请求需要部署；若是，则进行步骤D2；若否，则操作结束；
D2、获取每个入口请求数量、服务请求类型集合、入口集合、及服务请求策略类型顺序向量；
D3、根据服务请求策略类型顺序向量提供的服务请求的先后顺序，采用基于Dijkstra算法的K最短路算法将步骤B中的有序向量映射到物理网络中，得到多条最短路集合P；
D4、判断最短路集合P是否为空集；若是，则输出网络容量已满的错误信息；若否，则进行步骤D5；
D5、判断最短路集合P上包含的节点数是否大于当前服务请求类型所需要的虚拟服务个数；若是，则进行步骤D6；若否，则返回步骤D3；
D6、采用回溯法通过合并相同虚拟服务类型来合并最短路集合中的最短路，并计算合并后接入口内容提供商的最短路，及接入口到内容提供商的时延、能耗，存入Dvec和Evec矩阵；
D7、判断Dvec和Evec矩阵是否均为空集；若是，则操作结束；若否，进行步骤D8；
D8、判断增加的时延是否小于减小的能耗；若是，则合并虚拟服务功能；若否，则返回步骤D7；
D9、更新网络拓扑边权矩阵，并判断网络可靠性是否大于可靠性阈值；若是，则操作结束；若否，则返回步骤D7。
进一步地，步骤D6中计算合并后接入口内容提供商的最短路，表示为：
d(AP,CP)＝d(AP,vi)+d(vi,CP)
其中，d(AP,CP)表示接入点AP到内容提供商CP间的最短距离，d(AP,vi)表示从AP到放置了某个虚拟服务功能的节点vi的距离，d(vi,CP)表示放置了某个虚拟服务功能的节点vi到CP的距离。
进一步地，步骤D6还包括将d(AP,vi)与d(AP,vj)+l(ei,j)进行对比：
当d(AP,vi)＝d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)；
当d(AP,vi)＞d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+d(AP,vj)-d(AP,vi)+l(ei,j)；
当d(AP,vi)＜d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+2l(ei,j)；
其中，In(·)为时延增量，l(ei,j)为当前服务链编排策略带环路。
本发明的有益效果是：本发明可以针对不同能耗与时延的权重值对网络进行优化，快速处理与协调多入口网络时延与能耗优化问题，有效降低报文在服务链***中的计算资源占用，降低长时间运行过程中的端到端时延，从而提高服务链***稳定性，优化用户服务体验。
附图说明
图1是本发明的多入口网络服务功能链优化方法的流程示意图。
图2是本发明实施例中Parallels-merge算法的流程示意图。
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，以下结合附图及实施例，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用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，为本发明的多入口网络服务功能链优化方法的流程示意图。一种多入口网络服务功能链优化方法，包括以下步骤：
A、初始化网络环境，获取物理网络、多入口网络的接入点AP、内容提供商CP，并设定时间段τ内的服务请求类型的集合及对应的请求频率向量；
B、判断是否存在网络请求；若有，则将时间段τ内的服务请求按照入口编号与服务请求类型进行分类，建立入口集合与服务请求类型集合；若否，则进行步骤E；
C、对步骤A中各类服务请求按照权重向量进行排序，得到按数值递增的有序集合，并输出服务请求策略类型顺序向量；
D、采用Parallels-merge算法进行服务功能部署和能耗优化处理；
E、判断是否存在未部署的虚拟网络功能；若是，则返回步骤B；若否，则操作结束。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤A获取物理网络G＝(N,L)，多入口网络的接入点AP(Access_Point)及内容提供商CP(Content_Provider)，设定满足用户QoS的时延权重α，能耗权重β，时间段τ内的服务请求类型的集合Policy＝{p1,p2,p3...pn}及对应的请求频率向量F＝{f1,f2,f3...fn}，可靠性要求R∈(0,1)。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤B遍历网络中的所有入口编号与服务请求类型，并按照入口编号与服务请求类型进行分类，建立入口集合与服务请求类型集合。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤C对时间段τ内的各类服务请求进行分类和加权排序处理，对每类服务请求p按权重排序，计算各类服务请求的权重向量，表示为：
Wk＝pk×fk
其中，Wk为权重向量，pk为时间段τ内的服务请求类型集合Policy中第k个元素，fk为请求频率向量中第k个元素。
再对各类服务请求的权重向量Wk进行排序，得到按数值递增的有序集合，并输出服务请求策略类型顺序向量。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D采用Parallels-merge算法进行服务功能部署和能耗优化处理，如图2所示，为本发明实施例中Parallels-merge算法的流程示意图，具体包括以下分步骤：
D1、判断当前是否存在服务请求需要部署；若是，则进行步骤D2；若否，则操作结束；
D2、获取每个入口请求数量、服务请求类型集合、入口集合、及服务请求策略类型顺序向量；
D3、根据服务请求策略类型顺序向量提供的服务请求的先后顺序，采用基于Dijkstra算法的K最短路算法将步骤B中的有序向量映射到物理网络中，得到多条最短路集合P；
D4、判断最短路集合P是否为空集；若是，则输出网络容量已满的错误信息；若否，则进行步骤D5；
D5、判断最短路集合P上包含的节点数是否大于当前服务请求类型所需要的虚拟服务个数；若是，则进行步骤D6；若否，则返回步骤D3；
D6、采用回溯法通过合并相同虚拟服务类型来合并最短路集合中的最短路，并计算合并后接入口内容提供商的最短路，及接入口到内容提供商的时延、能耗，存入Dvec和Evec矩阵；
D7、判断Dvec和Evec矩阵是否均为空集；若是，则操作结束；若否，进行步骤D8；
D8、判断增加的时延是否小于减小的能耗；若是，则合并虚拟服务功能；若否，则返回步骤D7；
D9、更新网络拓扑边权矩阵，并判断网络可靠性是否大于可靠性阈值；若是，则操作结束；若否，则返回步骤D7。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D2获取多入口网络的接入点及每个接入点的服务请求类型，根据步骤C中有序向量Vector Wk优先部署高权重服务。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D3采用最短路径算法得到从接入口到内容提供商CP的最短路径p0,k＝1,Di＝d，记录pathi；
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D4判断从接入点发起的服务请求到内容提供商所经过的路径Pathk是否为空；若是，则说明当前网络不能部署该类型的服务功能链，输出网络容量已满的错误信息；若否，则进行步骤D5；
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D5判断最短路集合P上包含的节点数是否大于当前服务请求类型policy所需要的虚拟服务个数，由于服务功能链必须满足端到端服务的可靠，如果路径满足节点个数大于虚拟服务的个数，即通过获取最短路径上剩余可提供服务的节点数，判断节点数是否大于虚拟服务个数，若是则执行步骤D6；若链路上的节点数小于虚拟服务个数则回到步骤D3计算新的最短路。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D6采用回溯法求解从接入口到内容提供商CP的最短路径的第k最短路径，并计算接入口到内容提供商的最短路径上一个点vi及其相邻节点vj增加的时延；表示为：
d(AP,CP)＝d(AP,vi)+d(vi,CP)
其中，d(AP,CP)表示接入点AP到内容提供商CP间的最短距离，d(AP,vi)表示从AP到放置了某个虚拟服务功能的节点vi的距离，d(vi,CP)表示放置了某个虚拟服务功能的节点vi到CP的距离；
根据图论理论将d(AP,vi)与d(AP,vj)+l(ei,j)进行对比：
当d(AP,vi)＝d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi),k＝k+1；
当d(AP,vi)＞d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+d(AP,vj)-d(AP,vi)+l(ei,j)；
当d(AP,vi)＜d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+2l(ei,j)；
其中，l(ei,vi)为节点vi与节点vj之间的最小时延，In(·)为时延增量，l(ei,j)为当前服务链编排策略带环路。
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D8判断αΔD是否小于βΔE，ΔD为增加的时延值，ΔE为能耗的减少值；若是，则合并虚拟服务功能，从最远的路径的最后一个服务开始向最短路循环合并；若否，则进行步骤D7；
本发明从多入口网络的接入点获取时间段τ内的服务请求类型集合Policy，对每个类型的服务请求集合统计所有多入口网络的接入点AP中该服务请求类型的服务数量，直至部署到最后一个服务请求policy-k，每次部署完成服务请求k就将其移出，得到服务请求类型集合Policy对应服务在物理网络G中的物理位置网络总时延∑D和物理网络总能耗直到P为空集。
Figure GDA0002335428590000062
表示使用fn类型服务，以及部署在nk物理节点上，k表示第k个入口节点，i表示第i类服务请求，j1表示该服务请求的第j1个服务；
Figure GDA0002335428590000063
表示所占用的带宽bi，以及部署在lk物理链路上；j2表示该服务请求占用的第j2个物理链路；
在本发明的一个可选实施例中，上述步骤D9更新网络拓扑边权矩阵，并判断网络可靠性是否大于可靠性阈值；若是，则操作结束；若否，则返回步骤D7，根据设定的可靠性要求和可靠性阈值在网络中补齐不可靠的服务，直至1-∏(1-r)≥R；其中r是每一类服务的可靠性系数，连乘所有服务的不可靠系数r，直至满足可靠性系数R。
本发明基于动态规划与统计学原理，根据各个接入节点在一个足够短的时间内的服务请求类型数量进行链路分配，之后动态回溯链路再分配，并根据当前网络能耗要求在保证端到端服务的前提下，判断是否需要通过牺牲一定的网络时延换取网络的稳定与节能；解决了多入口网络下服务功能链动态部署的时延与能耗综合优化问题，通过SDN交换机获取当前网络的拓扑信息并存为邻接矩阵/邻接表，假设网络在规定的极短时间τ内有多个接入点AP同时发出多条网络服务请求，通过统计服务请求类型与频率，并根据统计结果分配不同服务请求的权重值，优先部署权重高的服务请求，并根据能耗要求合并其中的某些服务以达到时延与能耗的权衡与优化，减少网络计算资源开销。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种多入口网络服务功能链优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、初始化网络环境，获取物理网络、多入口网络的接入点AP、内容提供商CP，并设定时间段τ内的服务请求类型的集合及对应的请求频率向量；
B、判断是否存在网络请求；若有，则将时间段τ内的服务请求按照入口编号与服务请求类型进行分类，建立入口集合与服务请求类型集合；若否，则进行步骤E；
C、对步骤A中各类服务请求按照权重向量进行排序，得到按数值递增的有序集合，并输出服务请求策略类型顺序向量；
D、采用Parallels-merge算法进行服务功能部署和能耗优化处理；具体包括以下分步骤：
D1、判断当前是否存在服务请求需要部署；若是，则进行步骤D2；若否，则操作结束；
D2、获取每个入口请求数量、服务请求类型集合、入口集合、及服务请求策略类型顺序向量；
D3、根据服务请求策略类型顺序向量提供的服务请求的先后顺序，采用基于Dijkstra算法的K最短路算法将步骤B中的有序向量映射到物理网络中，得到多条最短路集合P；
D4、判断最短路集合P是否为空集；若是，则输出网络容量已满的错误信息；若否，则进行步骤D5；
D5、判断最短路集合P上包含的节点数是否大于当前服务请求类型所需要的虚拟服务个数；若是，则进行步骤D6；若否，则返回步骤D3；
D6、采用回溯法通过合并相同虚拟服务类型来合并最短路集合中的最短路，并计算合并后接入口内容提供商的最短路，及接入口到内容提供商的时延、能耗，存入Dvec和Evec矩阵；
D7、判断Dvec和Evec矩阵是否均为空集；若是，则操作结束；若否，进行步骤D8；
D8、判断增加的时延是否小于减小的能耗；若是，则合并虚拟服务功能；若否，则返回步骤D7；
D9、更新网络拓扑边权矩阵，并判断网络可靠性是否大于可靠性阈值；若是，则操作结束；若否，则返回步骤D7；
E、判断是否存在未部署的虚拟网络功能；若是，则返回步骤B；若否，则操作结束。
2.如权利要求1所述的多入口网络服务功能链优化方法，其特征在于，步骤C中权重向量表示为：
Wk＝pk×fk
其中，Wk为权重向量，pk为时间段τ内的服务请求类型集合中第k个元素，fk为请求频率向量中第k个元素。
3.如权利要求2所述的多入口网络服务功能链优化方法，其特征在于，步骤D6中计算合并后接入口内容提供商的最短路，表示为：
d(AP,CP)＝d(AP,vi)+d(vi,CP)
其中，d(AP,CP)表示接入点AP到内容提供商CP间的最短距离，d(AP,vi)表示从AP到放置了某个虚拟服务功能的节点vi的距离，d(vi,CP)表示放置了某个虚拟服务功能的节点vi到CP的距离。
4.如权利要求3所述的多入口网络服务功能链优化方法，其特征在于，步骤D6还包括将d(AP,vi)与d(AP,vj)+l(ei,j)进行对比：
当d(AP,vi)＝d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)；
当d(AP,vi)＞d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+d(AP,vj)-d(AP,vi)+l(ei,j)；
当d(AP,vi)＜d(AP,vj)+l(ei,j)时，In(vj)＝In(vi)+2l(ei,j)；
其中，d(AP,vj)表示从AP到放置了某个虚拟服务功能的节点vj的距离，
In(·)为时延增量，l(ei,j)为当前服务链编排策略带环路。
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