CN109714795A - 一种基于sdn网络切片的资源管理方法、资源管理***以及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于SDN网络切片的资源管理方法，该方法包括以下步骤：监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，并分别计算带宽资源利用率，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai，对应的带宽资源利用率Ui；根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。本发明能够提供和需要带宽资源的切片，对带宽资源重新分配，在分配资源过程中，设计评价函数，利用粒子群优化算法求出最优解，从而达到最优的资源利用率，提高网络的灵活性，提高带宽资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于SDN网络切片的资源管理方法、资源管理***以及装置。
背景技术
在5G时代，互联网服务对象和应用场景变得多样化，然而为每一个服务建设一个专用的物理网络并不现实也不高效。网络切片应运而生，不同切片通过的数据量是不相同的，如果带宽资源是固定的，可能会出现某些切片拥塞，另一些切片利用率很低。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于SDN网络切片的资源管理方法，该方法可以解决带宽资源的利用率低的问题，另外本发明还提供一种基于SDN网络切片的资源管理***以及装置。
技术方案：本发明所述的基于SDN网络切片的资源管理方法，该方法包括以下步骤：
(1)监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，并分别计算带宽资源利用率，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai，对应的带宽资源利用率Ui；
(2)根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
(3)对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
(4)利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
优选的，所述步骤(1)中，带宽资源利用率
优选的，所述步骤(2)中，若带宽资源利用率Ui≤Aα，标记为资源提供者，若Ui≥Aβ，则标记为资源需求者，其中，A为分配给第i个租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，0<α≤β<1。
优选的，所述步骤(3)中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
优选的，所述步骤(4)中，利用粒子群优化算法求出最佳的资源利用率具体包括：
(41)通过迭代粒子群优化算法的评价函数找到最优解，所述评价函数为其中，Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率；
(42)不断迭代直到满足预设的约束条件，所述约束条件为其中A'为调整后的带宽。
(43)迭代过程中，粒子采用如下公式更新自己的速度和新的位置，
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子。
另一方面，本发明还提供一种基于SDN网络切片的资源管理***，包括：
网络监控模块，用于监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai；
部署分析模块，用于对监测到的数据进行分析，计算所有租户的带宽资源利用率，第i个租户对应的带宽资源利用率Ui，并根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
宽带资源调整模块，用于对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
最佳资源利用率生成模块，用于利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
优选的，所述部署分析模块中，若第i个租户对应的带宽资源利用率Ui≤Aα，标记为资源提供者，若Ui≥Aβ，则标记为资源需求者，其中，A为分配给第i个租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，0<α≤β<1。
优选的，所述宽带资源调整模块中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
优选的，所述最佳资源利用率生成模块中，利用粒子群优化算法求出最佳的资源利用率具体包括：
S1通过迭代粒子群优化算法的评价函数找到最优解，所述评价函数为其中，Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率；
S2不断迭代直到满足预设的约束条件，所述约束条件为其中A'为调整后的带宽。
S3迭代过程中，粒子采用如下公式更新自己的速度和新的位置，
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子
另一方面，本发明还提供一种基于SDN网络切片的资源管理装置，包括多个租户、若干交换机、若干控制器、远程控制器以及服务器，所述交换机对租户网络切片中的吞吐量以及分配的带宽进行监控，并将监控数据发送给控制器，控制器判断是否对租户的带宽进行调整，如果需要调整，则利用粒子群优化算法得到最佳带宽，将带宽数据发送给远程控制器，并通知服务器更新分配给每个租户切片的宽度，所述远程控制器对带宽资源进行调整。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：本发明是基于SDN网络结构的，通过检测网络每一个切片中的吞吐量，并计算带宽资源的利用率，确定能够提供和需要带宽资源的切片，对带宽资源重新分配，在分配资源过程中，设计评价函数，利用粒子群优化算法求出最优解，从而达到最优的资源利用率，提高网络的灵活性，提高带宽资源利用率。
附图说明
图1为本发明所述的资源管理方法流程图；
图2为本发明所述的带宽资源状态示意图；
图3为本发明所述的粒子群优化算法流程示意图；
图4为本发明所述的资源管理装置的仿真拓扑图；
图5为发明所述的最优个体适应度的仿真示意图；
图6为本发明所述的重新调整分配后的带宽和最佳的资源利用率仿真图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示，本发明所提出的基于SDN网络切片的资源管理方法，具有效率高、计算复杂度低等特点。首先对资源利用率进行判定并只对拥塞或存在浪费资源的切片进行调整，不需要对所有切片进行调整，减少了因调整带来的延时，结合了粒子群优化算法对利用率进行优化，该方法包括以下步骤：
(1)监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，并分别计算带宽资源利用率，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai，对应的带宽资源利用率Ui；其中，
(2)根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
如图2所示，如果Ui≤Aα则说明存在资源浪费，标记为资源提供者。如果Ui≥Aβ，则说明存在拥塞情况，标记为资源需求者。A为分配给租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，其中0<α≤β<1。
(3)对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
宽带资源调整模块中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
(4)利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
如图3所示，利用粒子群优化算法通过迭代找到最优解。评价函数为其中Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率，算法需要满足约束条件为其中A'为调整后的带宽。
粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置。
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子。
另一方面，本发明还提供一种基于SDN网络切片的资源管理***，包括：
网络监控模块，用于监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai；
部署分析模块，用于对监测到的数据进行分析，计算所有租户的带宽资源利用率，第i个租户对应的带宽资源利用率Ui，并根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
宽带资源调整模块，用于对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
最佳资源利用率生成模块，用于利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
在其中一个实施例中，所述部署分析模块中，若第i个租户对应的带宽资源利用率Ui≤Aα，标记为资源提供者，若Ui≥Aβ，则标记为资源需求者，其中，A为分配给第i个租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，0<α≤β<1。
在其中一个实施例中，所述宽带资源调整模块中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
在其中一个实施例中，所述最佳资源利用率生成模块中，利用粒子群优化算法求出最佳的资源利用率具体包括：
S1通过迭代粒子群优化算法的评价函数找到最优解，所述评价函数为其中，Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率；
S2不断迭代直到满足预设的约束条件，所述约束条件为其中A'为调整后的带宽。
S3迭代过程中，粒子采用如下公式更新自己的速度和新的位置，
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子。
此外，本发明还提供一种基于SDN网络切片的资源管理装置，包括多个租户，根据线路选择若干交换机，优选Openflow交换机、若干控制器和一台远程控制器，优选FlowVisor远程控制器，以及服务器，所述交换机对租户网络切片中的吞吐量以及分配的带宽进行监控，并将监控数据发送给控制器，控制器的数量根据租户多少适当选择，并且控制器之间并行工作，控制器判断是否对租户的带宽进行调整，如果需要调整，则利用粒子群优化算法得到最佳带宽，将带宽数据发送给远程控制器，并通知服务器更新分配给每个租户切片的宽度，所述远程控制器对带宽资源进行调整。
为了验证本发明的有效性，做出仿真实验，假设有三个租户，采用三个控制器和三个交换机，如图4所示，每个租户分配带宽为30Mbps，吞吐量为10Mbps，20Mbps，21Mbps，α和β分别为0.4和0.6，粒子群算法仿真结果如图5和图6。由仿真可知优化后的带宽分别为16.6667Mbps，33.3652Mbps，39.9681Mbps。通过计算可得利用率分别为0.5999988，0.5994269487，0.5254190217，满足提高带宽资源利用率的要求。
Claims (10)
1.一种基于SDN网络切片的资源管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，并分别计算带宽资源利用率，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai，对应的带宽资源利用率Ui；
(2)根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
(3)对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
(4)利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
2.根据权利要求1所述的基于SDN网络切片的资源管理方法，其特征在于，所述步骤(1)中，带宽资源利用率
3.根据权利要求1或2所述的基于SDN网络切片的资源管理方法，其特征在于，所述步骤(2)中，若带宽资源利用率Ui≤Aα，标记为资源提供者，若Ui≥Aβ，则标记为资源需求者，其中，A为分配给第i个租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，0<α≤β<1。
4.根据权利要求3所述的基于SDN网络切片的资源管理方法，其特征在于，所述步骤(3)中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
5.根据权利要求4所述的基于SDN网络切片的资源管理方法，其特征在于，所述步骤(4)中，利用粒子群优化算法求出最佳的资源利用率具体包括：
(41)通过迭代粒子群优化算法的评价函数找到最优解，所述评价函数为其中，Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率；
(42)不断迭代直到满足预设的约束条件，所述约束条件为其中A'为调整后的带宽；
(43)迭代过程中，粒子采用如下公式更新自己的速度和新的位置，
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子。
6.一种基于SDN网络切片的资源管理***，其特征在于，包括：
网络监控模块，用于监测所有租户网络切片中的吞吐量及分配的带宽，其中第i个租户对应的吞吐量记为Ti，分配的带宽记为Ai；
部署分析模块，用于对监测到的数据进行分析，计算所有租户的带宽资源利用率，第i个租户对应的带宽资源利用率Ui，并根据所述带宽资源利用率Ui判断对应的带宽资源的状态，并对所有租户的网络切片进行标记；
宽带资源调整模块，用于对标记后的网络切片进行带宽资源的调整；
最佳资源利用率生成模块，用于利用粒子群优化算法得到最佳的资源利用率，并对带宽资源进行分配。
7.根据权利要求6所述的基于SDN网络切片的资源管理***，其特征在于，所述部署分析模块中，若第i个租户对应的带宽资源利用率Ui≤Aα，标记为资源提供者，若Ui≥Aβ，则标记为资源需求者，其中，A为分配给第i个租户网络切片的带宽，α和β为当前分配带宽的两个百分比，0<α≤β<1。
8.根据权利要求7所述的基于SDN网络切片的资源管理***，其特征在于，所述宽带资源调整模块中，若所有租户均为资源需求者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若所有租户均为资源提供者，则不对所述分配的带宽进行调整；
否则，若部分租户为资源需求者，另一部分为资源提供者，则通过约束条件对分配的带宽进行调整，所述约束条件为其中m为资源提供者的租户数，n为资源需求者的租户数，Ak为第k个租户的分配带宽，1≤k≤m+n，A'j为第j个租户的调整后的带宽，1≤j≤m+n。
9.根据权利要求8所述的基于SDN网络切片的资源管理***，其特征在于，所述最佳资源利用率生成模块中，利用粒子群优化算法求出最佳的资源利用率具体包括：
S1通过迭代粒子群优化算法的评价函数找到最优解，所述评价函数为其中，Ut为这m+n个切片的平均带宽资源利用率；
S2不断迭代直到满足预设的约束条件，所述约束条件为其中A'为调整后的带宽；
S3迭代过程中，粒子采用如下公式更新自己的速度和新的位置，
其中，v[]是粒子的速度，w是惯性权重，present[]是当前粒子的位置，pbest[]是个体极值，gbest[]是全局极值，rand()是在0到1之间的随机数，c1和c2是学习因子。
10.一种基于SDN网络切片的资源管理装置，其特征在于，包括多个租户、若干交换机、若干控制器、远程控制器以及服务器，所述交换机对租户网络切片中的吞吐量以及分配的带宽进行监控，并将监控数据发送给控制器，控制器判断是否对租户的带宽进行调整，如果需要调整，则利用粒子群优化算法得到最佳带宽，将带宽数据发送给远程控制器，并通知服务器更新分配给每个租户切片的宽度，所述远程控制器对带宽资源进行调整。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190503 |
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