CN113938930A - 适应5g网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法，涉及虚拟网络功能技术领域，用于构建虚拟网络功能转发图以保障各类业务场景的服务请求，本发明中首先从NSD文件中读取出时间、连接点、VNFD等参数信息，判别所匹配的VNF‑FG设计方法。本发明将场景需求分为四类，基于此分别提出四种VNF‑FG的设计方法：1）自由型VNF‑FG所适用的场景强调资源优化效率，如带宽消耗最少、计算资源使用率最高等；2）有向型VNF‑FG所适用场景强调功能处理间的严格先后顺序；3）确定型VNF‑FG所适用场景不但要求功能处理的先后关系，还要求服务能够及时、准时以及协同完成；4）混合型VNF‑FG包括以上多种或全部特性。

Description

适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法

技术领域

本发明涉及虚拟网络功能技术领域，具体涉及适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法。

背景技术

移动通信网络迎来第五代通信***时代，利用虚拟化(NFV)和软件定义网络技术(SDN)，可对传统网络设备进行功能重构，为到来的网络服务(NS)提供具有保障的网络能力，将移动通信服务从移动电话，移动宽带和大规模机器类型通信扩展到对通信服务有特殊要求的垂直领域，为即将到来的智能化社会提供技术依托。

网络服务是由一系列串联起来的虚拟网络功能(VNF)组成的，VNF可以动态创建与删除，灵活性高并且可扩展，不仅部署更方便，资源利用也更加高效，降低了运营成本和资本性支出。网络服务的构建与部署主要考虑虚拟网络功能的数目、网络功能在服务功能链中的顺序和在虚拟化基础设施(NFVI)中整个服务功能链的资源分配情况，包含多个服务链结构的逻辑拓扑可以用虚拟网络功能转发图(VNF-FG)表示，因此服务请求的保障可通过虚拟功能转发图来实现。

目前网络服务部署中一般将VNF-FG作为已知输入量，研究转发图与底层基础设施资源间的映射与调度问题，已有提出的VNF-FG的设计过程，其针对的场景多为单一的电信网络或数据中心网络，而5G网络中业务场景多样化，其特征与需求也各不相同，如工业网络是5G垂直行业数字化转型的重要领域，工业应用小规模且具有确定性特征，而数据中心场景强调资源利用率最优化，单一的VNF-FG设计方法难以支撑5G网络多场景下的业务需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法，所构建的虚拟网络功能转发图包括自由型VNF-FG、有向型VNF-FG、确定型VNF-FG以及混合型VNF-FG，分别适应四种不同的5G网络业务场景。

为了解决上述技术问题，适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法，采用如下步骤：

S1、***配置模块中获取设备模板提供的资源能力，解析业务自身给出的业务需求描述文件，并从中提取业务参数，将所提取的业务参数映射为通信网络服务请求的引用的VNFD、内外部连接点CP以及虚链路描述符VLD，并存储到网络服务描述文件即NSD文件中，其中VNFD为引用的虚拟网络功能VNF描述符。

S2、设备模板在云化5G网络中虚拟化为VNF模板，设备配置模块根据***配置模块下发的设备模板能力与参数需求，预配置一个VNF节点并实例化返回设备实例给***配置模块中，在云化5G网络中，***配置模块将设备模板的参数需求映射到VNFD中，实例化为VNF实例。

S3、解析NSD文件，根据网络服务请求设计虚拟网络功能转发图VNF-FG，将虚拟网络功能转发图VNF-FG中的VNF实例和虚拟链路映射到虚拟化基础设施NFVI上，即将多个VNF-FG映射到物理服务器或宿主机中，在底层上物理服务器或宿主机上分配资源，启动虚拟机完成VNF的部署。

根据业务场景的不同，构建不同的虚拟网络功能转发图VNF-FG。

其中当业务场景为电信业务或云数据中心场景时，构建自由型VNF-FG。

当业务场景为工业互联网时，构建有向型VNF-FG。

当业务场景为需要确保业务全流程服务的完成时间或业务间完成的顺序的场景时，构建确定型VNF-FG，确定型VNF-FG的应用场景包括及时类业务场景、准时类业务场景以及协同类业务场景。

当业务场景为多种场景组合时，构建混合型VNF-FG，混合型VNF-FG，同时具备多个拓扑区域，分别用于构建自由型VNF-FG、有向型VNF-FG以及确定型VNF-FG。

进一步地，针对自由型VNF-FG，采用如下步骤构建：

Step101）计算所涉及到的各类VNF节点的流量压扩比；流量压扩比指流经VNF节点前后的流速率之比。

Step102）根据各类VNF节点的流量压扩比，采用快速排序对VNF节点从小到大排列。

Step103）初始化一个空优先级队列M。

Step104）将排列后的节点依次入队Ｍ，入队时同一类型的VNF节点选择负载率最低者。

Step105）针对队列M，以先入先出的顺序将VNF节点出队并进行串联，直至队列为空，构建为一个自由型VNF-FG。

进一步地，针对多个VNF-FG映射到物理服务器或宿主机中时，为将各个VNF-FG中的VNF负载之间波峰与波谷错开，在时间维度上均衡资源利用率，具体步骤如下：

Step201）单个VNF-FG的负载是其所拥有的所有VNF节点的线性叠加，第i个VNF-FG中，对其一个周期内的负载进行采样并建立负载矩阵M _i ：

式中第一行至第三行分别代表CPU、内存以及带宽的负载采样向量，β为一个周期内的采样次数；其中第i个VNF-FG中，c _i ⁰ ~ c _i ^β-1 为周期内CPU在第0~β-1次采样的负载采样值；m _i ⁰ ~m _i ^β-1 为周期内内存在第0~β-1次采样的负载采样值；b _i ⁰ ~b _i ^β-1 为周期内带宽在第0~β-1次采样的负载采样值。

Step202）若此时为运行初始阶段，则将各个物理服务器或宿主机设定为空。

Step203）采用Pearson相关系数度量CPU、内存以及带宽的负载采样向量之间的相关性。

Step204）计算VNF-FG之间的相关性，其中第i个VNF-FG和第j个VNF-FG之间的相关性为μ _i,j ：

μ _i,j =Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )+Pearson _ij (M _i ¹ ,M _j ¹ )+Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )

式中i代表第i个VNF-FG，j代表第j个VNF-FG，M _i ⁰ ,M _j ⁰ 分别为第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )表示第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ¹ ,M _j ¹ 分别为第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ¹ , M _j ¹ )表示第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ² ,M _j ² 分别为第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )表示第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量的Pearson相关系数。

Step205）遍历所有待映射的VNF-FG，对于其中一个物理服务器或宿主机，将其中所有VNF-FG负载与待映射的VNF-FG组合，计算组合中两两间相关系数并相加得到当前物理服务器或宿主机的相关系数和，在每一次映射中选择相关系数和最小的物理服务器或宿主机，将待映射的VNF-FG进行映射。

进一步地，有向型VNF-FG采用如下步骤构建：

Step301）将网络中VNF作为顶点，连接的虚链路作为边，根据业务处理功能的顺序连接VNF节点，从而构造出一个图论中的有向无环图。

Step302）初始化一个数组A，并将上述VNF节点存放到该数组中。

Step303）初始化一个空链表M。

Step304）将入度数为0的VNF放入链表M中，入度数为0表明没有其他VNF依赖于该节点，并将与该节点相连接的其他节点的入度数减1。

Step305）同一类型的VNF存在多个实例，在VNF放入链表M时调度底层基础设施以提供相应资源。

Step306）若当前数组A不为空，则跳转到Step304，反之进入Step307。

Step307）依次从头连接链表M中的节点元素，从而就可以获得转发图的拓扑序列，构建出有向型的VNF-FG。

进一步地，确定型VNF-FG采用如下步骤构建：

Step401）采用有向型VNF-FG设计方法初始化拓扑图。

Step402）获取业务时间、时序约束，不同业务类型的约束条件不相同，基于上述三类业务限定业务的时间约束条件。

Step403）建立循环转发队列来规划并控制业务在各个节点中的等待时间，循环转发队列为大小相同的两个队列，在奇偶时间槽内交替接收与发送业务，单个队列的周期大小Q，根据稳态准初始化Q。

服务的完成时间由虚链路的传输时间与各节点中总等待时间共同决定，单节点的等待时间受业务在节点内的循环转发队列中的等待次数决定，链路的传输时间通过测距方式获得，计算各VNF节点中的等待时间

计算公式与服务的完成时间T的计算公式如下：

D _i =Q×k _i ；

式中k _i 为VNF节点i中的等待次数，t为可测量的虚链路传输时间和，∆t为链路传输时的总时延抖动，n为VNF-FG中所包含的节点数。

Step404）逐次增加队列中的总等待次数，将服务完成的时间从小到大存储到数组B中。

Step405）若业务为及时类业务，在数组B中采用二分搜索查找最坏服务完成时间，选择最坏服务完成时间前的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

若业务为准时类业务，在数组B中采用二分搜索查找符合的时间区间，选择符合的时间区间内的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

若业务为协同类业务，按照协同类业务到达的顺序在数组B中依次选取服务完成时间，将所选取的服务完成时间对应的总等待次数平均分配给各VNF节点，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

有益效果：

1、本发明提供了构建虚拟网络功能转发图以保障各类业务场景的服务请求，提供一种适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的设计方法。本发明将场景需求分为四类，基于此分别提出四种VNF-FG的设计方法：1）自由型VNF-FG所适用的场景强调资源优化效率，如带宽消耗最少、计算资源使用率最高等；2）有向型VNF-FG所适用场景强调功能处理间的严格先后顺序；3）确定型VNF-FG所适用场景不但要求功能处理的先后关系，还要求服务能够及时、准时以及协同完成；4）混合型VNF-FG包括以上多种或全部特性。

2、本发明中首先从NSD文件中读取出时间、连接点、VNFD等参数信息，判别所匹配的VNF-FG设计方法。1）自由型VNF-FG对于时间、连接点等参数无要求，因此根据节点的流量压扩比比进行VNF间的连接，从而构成自由型VNF-FG，流量的压扩比影响节点的计算资源与虚链路的带宽资源的消耗。

3、本发明构建的有向型VNF-FG对于连接点参数有明确要求，在逻辑拓扑上应为图论中的有向图，前一VNF节点中的VNFD描述符中指定相邻的连接点以及属性，因此根据节点的入度数放入到优先队列中，节点的入度数为图论中的概念，对应节点的接入数，当某一节点放置到优先队列中，将其相邻的后一个节点的入度数减一，此时该值应为零并放置到队列中，重复上述步骤直至所有节点存放到队列当中，再以先入先出的顺序弹出VNF节点并串联，从而构建成有向型VNF-FG。

4、本发明构建的确定型VNF-FG对于连接点、时间等参数有明确要求，不单逻辑拓扑上为有向图，服务完成的时间也需要在设计VNF-FG时进行保障。由于虚链路的时间可测量、统计或预知，因此本发明中将时间的需求细化分解到各个VNF节点的计算处理过程中，在业务流到达各个VNF节点时，利用循环转发队列直接控制其等待处理的时间，给与有向图中各个VNF节点时间性约束，从而构建出确定型VNF-FG。

附图说明

图1为网络服务部署结构图；

图2为自由型VNF-FG设计流程图；

图3为有向型VNF-FG设计流程图；

图4为确定型业务场景分类示意图；

图5为确定型VNF-FG设计流程图；

图6为AMI业务部署示意图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的设计方法，具体方法为：

S1、***配置模块中获取设备模板提供的资源能力，解析业务自身给出的XML描述文件，并从中提取时间、质量参数、逻辑节点类型、处理功能四种参数，映射为对于通信网络服务请求引用的VNFD、内外部连接点CP以及虚链路描述符，并存储到的相关参数并存储到网络服务描述文件NSD文件中，包括引用的VNF的描述符VNFD、内外部连接点CP以及虚链路描述符VLD。

S2、设备模板在云化网络中虚拟化为VNF模板，设备配置模块根据***配置模块下发的设备模板能力与参数需求，预配置VNF并实例化返回设备实例，***配置模块收到设备实例之后，在云化5G网络中，设备的参数需求映射到VNFD中，实例化为VNF实例。设备的参数包括设备所需要的计算、存储和网络资源参数。

S3、解析NSD文件，根据网络服务请求设计VNF-FG，将VNF-FG中的VNF实例和虚拟链路映射到NFVI上，在底层物理服务器或宿主机上分配资源，启动虚拟机完成VNF的部署，如图1所示。

需要强调的是，由于业务场景的不同，VNF-FG的设计方式也各不相同，可分为自由型VNF-FG、有向型VNF-FG、确定型VNF-FG以及混合型VNF-FG。

针对自由型VNF-FG，其使用场景多为电信业务或云数据中心场景，如IMS业务、GI-LAN业务，只需考虑虚拟网络功能节点VNF何时接入、下发策略以及节点的可靠性等问题，无需关注节点间的先后依赖关系，因此自由型的VNF-FG网络拓扑不唯一，设计强调资源的最优化。

流量压扩比指流经VNF节点前后的流速率之比，其影响VNF处理能力与链路带宽消耗。由于工作性质不同，不同网络功能的VNF的流量压扩比有所差异，如防火墙由于丢弃机制，其流量压扩比小于1；视频转码器则可能会因为格式不同，导致流的出速率大于流入速率；VPN代理为数据报文新增IPsec头部开销，从而使流量的带宽增大。基于此，提出了一种自由型VNF-FG的设计方法，如图2所示。所属具体方法为：

Step101）计算所涉及到的各类VNF节点的流量压扩比；

Step102）根据各类VNF节点的流量压扩比，采用快速排序对VNF节点从小到大排列；

Step103）初始化一个空优先级队列M；

Step104）将排列后的节点依次入队，入队时同一类型的VNF节点选择负载率较低的；

Step105）针对队列M，以先入先出的顺序将VNF节点出队并进行串联，直至队列为空，构建为一个VNF-FG；（现有方法没有考虑流量压扩比）

进一步的，针对多个VNF-FG映射到物理服务器或宿主机中时，为将各个VNF-FG中的VNF负载之间波峰与波谷错开，在时间维度上均衡资源利用率，所属具体步骤如下：

Step201）单个VNF-FG的负载是它所拥有的所有VNF节点的线性叠加，第i个VNF-FG中，对其一个周期内的负载进行采样并建立负载矩阵M _i ：

式中第一行至第三行分别代表CPU、内存以及带宽的负载采样向量，β为一个周期内的采样次数；其中第i个VNF-FG中，c _i ⁰ ~ c _i ^β-1 为周期内CPU在第0~β-1次采样的负载采样值；m _i ⁰ ~m _i ^β-1 为周期内内存在第0~β-1次采样的负载采样值；b _i ⁰ ~b _i ^β-1 为周期内带宽在第0~β-1次采样的负载采样值。

Step202）若此时为运行初始阶段，则将各个物理服务器或宿主机设定为空；

Step203）采用Pearson相关系数度量各个负载向量之间的相关性，X，Y分别为两个向量，向量间的相关性越大，则Pearson _xy 值越大：

Step204）计算VNF-FG之间的相关性，其中第i个VNF-FG和第j个VNF-FG之间的相关性为μ _i,j ：

μ _i,j =Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )+Pearson _ij (M _i ¹ ,M _j ¹ )+Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )

式中i代表第i个VNF-FG，j代表第j个VNF-FG，M _i ⁰ ,M _j ⁰ 分别为第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )表示第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ¹ ,M _j ¹ 分别为第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ¹ , M _j ¹ )表示第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ² ,M _j ² 分别为第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )表示第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量的Pearson相关系数。

Step205）遍历所有待映射的VNF-FG，对于其中一个物理服务器或宿主机，将其中所有VNF-FG负载与待映射的VNF-FG组合，计算组合中两两间相关系数并相加得到当前物理服务器或宿主机的相关系数和，在每一次映射中选择相关系数和最小的物理服务器或宿主机，将待映射的VNF-FG进行映射。

图2示出了自由型VNF-FG设计流程图。

针对有向型VNF-FG，其使用场景多为工业互联网，遍历虚拟网络功能节点时具有严格的顺序逻辑关系，如电力采集业务，首先根据计量主站的业务应用，Web服务器向采集服务器发起业务请求，采集服务器利用采集规约编码功能将业务需求翻译成网络需求指标，将其发送到前置机服务器，前置机服务器对报文进行编码，使其适应不同技术体制的承载格式，并经过防火墙功能接入负责不同的传输通道进入异构公网，包括对网络状态的监测、协同切换等功能，最后业务报文下发到采集终端，由采集终端解析采集需求后执行用电量信息的采集动作，至此单向的用电信息采集业务需求下发流程结束。上述功能虚拟化为VNF节点后，需按照功能处理的先后顺序执行。基于此，提出了一种有向型VNF-FG的设计方法，如图3所示。所属具体方法为：

Step301）将网络中VNF视为图中的顶点，连接的虚链路视为图中的边，根据业务处理功能的顺序连接VNF节点，从而构造出一个图论中的有向无环图；

Step302）初始化一个数组A，并将上述VNF节点存放到该数组中；

Step303）初始化一个空链表M；

Step304）将入度数为0的VNF放入链表M中，入度数为0表明没有其他VNF依赖于该节点，并将与该节点相连接的其他节点的入度数减一；

Step305）同一类型的VNF可存在多个实例，在VNF放入时调度底层基础设施以提供相应资源，假定对于虚拟网络功能资源需求列表的第k个网络功能单元VNF-C _k ，其需要d _C ^K 单位的节点计算资源。对于功能链SFC上相邻的两个网络功能单元C _k 和C _K+1，其要求分配d _C ^K,K+1 单位的链路通信资源；

Step306）若当前数组A不为空，则跳转到Step304，反之进入Step307；

Step307）依次从头连接链表M中的节点元素，从而就可以获得转发图的拓扑序列，构建出有向型的VNF-FG。

图3示出了有向型VNF-FG设计流程图。

针对确定型VNF-FG，要求遍历虚拟网络功能节点具有严格的逻辑关系的同时，仍需要确保业务全流程服务的完成时间或业务间完成的顺序，如工业应用的闭环控制、实时云端驾驶控制、远程手术以及开关控制类业务等，本发明中将上述业务归类为三类，分别为及时类业务场景、准时类业务场景以及协同类业务场景，如图4所示。

1）及时类业务需要保证完成服务的时间小，即业务需要尽快到达；

2）准时类业务需要保证完成服务的时间抖动小，即不仅需要业务来的快，还要来得准时；

3）协同类业务需要保证不同并发业务间的到达时间，即业务间完成服务的时间需要有顺序关系。

图4示出了确定型业务场景分类示意图。

基于此，提出了一种确定型VNF-FG的设计方法，采用有向型VNF-FG设计方法初始化拓扑图，后赋予各节点时间约束，如图5所示。所属具体方法为：

Step401）采用有向型VNF-FG设计方法初始化拓扑图；

Step402）获取业务时间、时序约束，不同业务类型的约束条件不相同，基于上述三类业务限定业务的时间约束条件：

式中J={1,2,3}为不同业务类型集合，x,y为相邻的VNF节点，二进制变量X _x,y ^j =1时表明业务流J流经虚链路<x，y>与节点x,y，反之X _x,y ^j =0。J _int 及时类业务，需保障时延下界

； j _ont 准时类业务，需保障时延上下界

与

；j _co 为协同类业务，需保障业务到达间的时序逻辑，d _x,y 为相邻节点间的传输时间，

为业务的入网时间。

Step403）建立循环转发队列来规划并控制业务在各个节点中的等待时间，循环转发队列为大小相同的两个队列，在奇偶时间槽内交替接收与发送业务，单个队列的周期大小Q，根据稳态准则初始化Q；

d _ave =Q/8(1-2q)+x ²/2q(1-x)-0.65(Q/q ²)^1/3 x ^9/2

式中d _ave 为业务流平均时延，q为VNF节点实际吞吐量，x为吞吐量饱和度，即实际吞吐量与最大吞吐量之比。服务的完成时间由虚链路的传输时间与各节点中总等待时间共同决定，进一步的，单节点的等待时间受业务在节点内的循环转发队列中的等待次数决定，链路的传输时间通过测距等方式获得，而各VNF节点中的等待时间D _i 计算公式与服务的完成时间T的计算公式如下：

D _i =Q×k _i ；

式中k _i 为节点i中的等待次数，t为可测量的虚链路传输时间和，∆t为链路传输时的总时延抖动，n为VNF-FG中所包含的节点数。

Step404）逐次增加队列中的总等待次数，将服务完成的时间从小到大存储到数组B中；数组B的长度设置为等待次数k _i +2。

Step405）若业务为及时类业务，在数组中采用二分搜索查找最坏服务完成时间，选择该时间前的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

若业务为准时类业务，在数组B中采用二分搜索查找符合的时间区间，选择该时间区间内的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

若业务为协同类业务，按照协同类业务到达的顺序在数组B中依次选取服务完成时间，将所选取的服务完成时间对应的总等待次数平均分配给各VNF节点，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

针对混合型VNF-FG，其可同时具备自由型、有向型以及混合型中的多种或全部特性，在相应类型的拓扑区域分别采用上述方式进行设计。

图5示出了确定型VNF-FG设计流程图。

实施例1

首先针对自由型VNF-FG设计方法，假定网络中存在三种VNF，分别为防火墙、IDS以及视频转码器，为方便描述，本实施例中采用功能类型VNF-A、VNF-B、VNF-C表示。三种VNF在功能执行上无严格的顺序处理关系，功能类型A的流量压扩比为0.5，处理能力为10，功能类型B的流量压扩比为1，处理能力为8，功能类型C的流量压扩比为2，处理能力为15，设定用户的初始流量速率为10。

采用自由型VNF-FG设计方法中的步骤，根据流量压扩比进行升序排列并组成VNF-FG，其逻辑连接为功能类型A、功能类型B、功能类型C，验证该方法的有效性与优越性，分别计算不同设计方案中对于VNF处理能力与对带宽消耗的影响。

根据初始流量、流量压扩比以及各功能节点的处理能力计算VNF自身资源的消耗情况：

1）自由型VNF-FG设计方法求解出的逻辑连接为功能类型A、功能类型B、功能类型C，初始流量速率为10，功能类型A的处理能力为10，不需要启动额外的VM来承载，流量到达功能类型B后速率改变为5，功能类型B的处理能力为8，不需要启动额外的VM来承载，同理流量到达功能类型C后速率改变为5，不需要额外启动VM；

2）逻辑链接为功能类型A、功能类型C、功能类型B时，首先流量到达功能类型A处时的速率为10，不需要额外启动VM，流量到达功能类型C时的速率为20，需要启动2个VM进行承载，流量到达功能类型B时的速率为20，需要启动3个VM进行承载；

3）逻辑链接为功能类型B、功能类型A、功能类型C时，首先流量到达功能类型B处时的速率为10，需要启动2个VM进行承载，流量到达功能类型A时的速率为10，不需要额外启动，流量到达功能类型C时的速率为5，不需要额外启动VM承载；

4）逻辑链接为功能类型B、功能类型C、功能类型A时，首先流量到达功能类型B处时的速率为10，需要启动2个VM进行承载，流量到达功能类型C时的速率为10，不需要额外启动，流量到达功能类型A时的速率为，需要启动2个VM进行承载；

5）逻辑链接为功能类型C、功能类型A、功能类型B时，首先流量到达功能类型C处时的速率为10，不需要额外VM，流量到达功能类型A时的速率为20，需要启动2个VM进行承载，流量到达功能类型B时的速率为10，需要启动2个VM进行承载；

6）逻辑链接为功能类型C、功能类型B、功能类型A时，首先流量到达功能类型C处时的速率为10，不需要额外VM，流量到达功能类型B时的速率为20，需要启动3个VM进行承载，流量到达功能类型A时的速率为20，需要启动2个VM进行承载；

根据初始流量、流量压扩比计算链路带宽资源的消耗情况，逻辑连接方式如上，采用B1~B6分别代替：

B1=10+5+5=20

B2=10+5+10=25

B3=10+10+5=25

B4=10+10+20=40

B5=10+20+10=40

B6=10+20+20=50

由此比较，本发明所提出的自由型VNF-FG设计方法带宽消耗与启动的VM数相对最少，资源利用效率最高。

针对遍历型VNF-FG设计方法，本实施例中以电力高级计量***（AdvancedMetering Infrastruture，AMI）为例描述，AMI业务部署过程如图6所示，其功能的执行具有严格的顺序逻辑。的遍历型VNF-FG的设计方法具体如下：

1）将计量、采集、关口、前置机、数据库、应用展示功能分别虚拟化为vCPE、MEC、PSA、UDM、DN虚拟网络节点，规划出有向无环图，并初始化一个数组A，并将上述VNF节点存放到该数组中；

2）初始化一个空链表M；

3）将入度数为0的vCPE放入链表M中，并相连接的MEC节点的入度数为0，其余节点不变；

4）当前数组A不为空，跳转到步骤3），将MEC节点放入到链表中，PSA节点入度数为0，剩余节点不变；

5）重复操作，直至数组A为空，表明所有节点已经全部放置到链表当中；

6）由于链表具有遍历型，依次从头连接链表M中的节点元素，构建出遍历型的VNF-FG。

针对确定型VNF-FG设计方法，其初始拓扑基于遍历型VNF-FG。本实施例中以协同类业务为例，假定存在开关业务A、B、C、D、E，要求遍历虚拟网络功能节点具有严格的逻辑关系的同时，仍需要确保开关A-E业务间的按字母表升序到达目的端，的遍历型VNF-FG的设计方法具体如下：

1）采用遍历型VNF-FG设计方法初始化拓扑图；

2）从NSD中获取业务时序约束，业务间的正确到达顺序应为开关业务A、开关业务B、开关业务C、开关业务D、开关业务E；

3）建立循环转发队列来规划并控制业务在各个节点中的等待时间，设定初始的循环队列的周期大小为1ms，t为可测量的虚链路传输时间和，设定为10ms，∆t为链路传输时的总时延抖动，设定为±0.3ms；

4）逐次增加队列中的总等待次数，将服务完成的时间从小到大存储到数组中，截取数组前20位进行展示：11.2878、11.9633、12.7667、13.8548、14.9452、16.0569、16.8573、18.0617、19.1267、20.6661、21.5409、22.7560、23.7825、24.9090、26.0094、26.5026、27.7150、29.3612、30.1526、32.7719

5）在数组中依次选取5个时间，如11.2878、12.7667、14.9452、16.8573、18.0617，分别对应1、3、5、7、8次总等待次数，根据节点负载情况分配到各节点中，最终能有效保障开关A-E业务间的按字母表升序正确的到达目的端。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.适应5G网络多业务场景的虚拟网络功能转发图的构建方法，其特征在于，采用如下步骤：

S1、***配置模块中获取设备模板提供的资源能力，解析业务自身给出的业务需求描述文件，并从中提取业务参数，将所提取的业务参数映射为通信网络服务请求的引用的VNFD、内外部连接点CP以及虚链路描述符VLD，并存储到网络服务描述文件即NSD文件中，其中VNFD为引用的虚拟网络功能VNF描述符；

S2、设备模板在云化5G网络中虚拟化为VNF模板，设备配置模块根据***配置模块下发的设备模板能力与参数需求，预配置一个VNF节点并实例化返回设备实例给所述***配置模块中，在云化5G网络中，***配置模块将设备模板的参数需求映射到VNFD中，实例化为VNF实例；

S3、解析NSD文件，根据网络服务请求设计虚拟网络功能转发图VNF-FG，将虚拟网络功能转发图VNF-FG中的VNF实例和虚拟链路映射到虚拟化基础设施NFVI上，即将多个VNF-FG映射到物理服务器或宿主机中，在底层上物理服务器或宿主机上分配资源，启动虚拟机完成VNF的部署；

根据业务场景的不同，构建不同的虚拟网络功能转发图VNF-FG；

其中当业务场景为电信业务或云数据中心场景时，构建自由型VNF-FG；

当业务场景为工业互联网时，构建有向型VNF-FG；

当业务场景为需要确保业务全流程服务的完成时间或业务间完成的顺序的场景时，构建确定型VNF-FG，确定型VNF-FG的应用场景包括及时类业务场景、准时类业务场景以及协同类业务场景；

当业务场景为多种场景组合时，构建混合型VNF-FG，所述混合型VNF-FG，同时具备多个拓扑区域，分别用于构建自由型VNF-FG、有向型VNF-FG以及确定型VNF-FG。

2.如权利要求1所述的虚拟网络功能转发图的构建方法，其特征在于，针对自由型VNF-FG，采用如下步骤构建：

Step101）计算所涉及到的各类VNF节点的流量压扩比；所述流量压扩比指流经VNF节点前后的流速率之比；

Step102）根据各类VNF节点的流量压扩比，采用快速排序对VNF节点从小到大排列；

Step103）初始化一个空优先级队列M；

Step104）将排列后的节点依次入队Ｍ，入队时同一类型的VNF节点选择负载率最低者；

Step105）针对队列M，以先入先出的顺序将VNF节点出队并进行串联，直至队列为空，构建为一个自由型VNF-FG。

3.如权利要求2所述的虚拟网络功能转发图的构建方法，其特征在于，针对多个VNF-FG映射到物理服务器或宿主机中时，为将各个VNF-FG中的VNF负载之间波峰与波谷错开，在时间维度上均衡资源利用率，具体步骤如下：

Step201）单个VNF-FG的负载是其所拥有的所有VNF节点的线性叠加，第i个VNF-FG中，对其一个周期内的负载进行采样并建立负载矩阵M _i ：

式中第一行至第三行分别代表CPU、内存以及带宽的负载采样向量，β为一个周期内的采样次数；其中第i个VNF-FG中，c _i ⁰ ~ c _i ^β-1 为周期内CPU在第0~β-1次采样的负载采样值；m _i ⁰ ~ m _i ^β-1 为周期内内存在第0~β-1次采样的负载采样值；b _i ⁰ ~b _i ^β-1 为周期内带宽在第0~β-1次采样的负载采样值；

Step202）若此时为运行初始阶段，则将各个物理服务器或宿主机设定为空；

Step203）采用Pearson相关系数度量CPU、内存以及带宽的负载采样向量之间的相关性；

Step204）计算VNF-FG之间的相关性，其中第i个VNF-FG和第j个VNF-FG之间的相关性为μ _i,j ：μ _i,j =Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )+Pearson _ij (M _i ¹ ,M _j ¹ )+Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )

式中i代表第i个VNF-FG，j代表第j个VNF-FG，M _i ⁰ ,M _j ⁰ 分别为第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ⁰ ,M _j ⁰ )表示第i、j个VNF-FG对应CPU的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ¹ ,M _j ¹ 分别为第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ¹ ,M _j ¹ )表示第i、j个VNF-FG对应内存的负载采样向量的Pearson相关系数，M _i ² ,M _j ² 分别为第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量，Pearson _ij (M _i ² ,M _j ² )表示第i、j个VNF-FG对应带宽的负载采样向量的Pearson相关系数；

Step205）遍历所有待映射的VNF-FG，对于其中一个物理服务器或宿主机，将其中所有VNF-FG负载与待映射的VNF-FG组合，计算组合中两两间相关系数并相加得到当前物理服务器或宿主机的相关系数和，在每一次映射中选择相关系数和最小的物理服务器或宿主机，将待映射的VNF-FG进行映射。

4.如权利要求3所述的虚拟网络功能转发图的构建方法，其特征在于，有向型VNF-FG采用如下步骤构建：

Step301）将网络中VNF作为顶点，连接的虚链路作为边，根据业务处理功能的顺序连接VNF节点，从而构造出一个图论中的有向无环图；

Step302）初始化一个数组A，并将上述VNF节点存放到该数组中；

Step303）初始化一个空链表M；

Step304）将入度数为0的VNF放入链表M中，入度数为0表明没有其他VNF依赖于该节点，并将与该节点相连接的其他节点的入度数减1；

Step305）同一类型的VNF存在多个实例，在VNF放入链表M时调度底层基础设施以提供相应资源；

Step306）若当前数组A不为空，则跳转到步骤Step304，反之进入步骤Step307；

Step307）依次从头连接链表M中的节点元素，从而就可以获得转发图的拓扑序列，构建出有向型的VNF-FG。

5.如权利要求4所述的虚拟网络功能转发图的构建方法，其特征在于，确定型VNF-FG采用如下步骤构建：

Step401）采用有向型VNF-FG构建方法初始化拓扑图；

Step402）获取业务时间、时序约束，不同业务类型的约束条件不相同，基于上述三类业务限定业务的时间约束条件：

Step403）建立循环转发队列来规划并控制业务在各个节点中的等待时间，循环转发队列为大小相同的两个队列，在奇偶时间槽内交替接收与发送业务，单个队列的周期大小Q，根据稳态准初始化Q；

服务的完成时间由虚链路的传输时间与各节点中总等待时间共同决定，单节点的等待时间受业务在节点内的循环转发队列中的等待次数决定，链路的传输时间通过测距方式获得，计算各VNF节点中的等待时间D _i 计算公式与服务的完成时间T的计算公式如下：

D _i =Q×k _i ；

式中k _i 为VNF节点i中的等待次数，t为可测量的虚链路传输时间和，∆t为链路传输时的总时延抖动，n为VNF-FG中所包含的节点数；

Step404）逐次增加队列中的总等待次数，将服务完成的时间从小到大存储到数组B中；

Step405）若业务为及时类业务，在数组B中采用二分搜索查找最坏服务完成时间，选择最坏服务完成时间前的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束；

若业务为准时类业务，在数组B中采用二分搜索查找符合的时间区间，选择所述符合的时间区间内的服务完成时间所对应的总等待次数方案，并在各个节点中均匀分配等待次数，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束；

若业务为协同类业务，按照协同类业务到达的顺序在数组B中依次选取服务完成时间，将所选取的服务完成时间对应的总等待次数平均分配给各VNF节点，从而在拓扑图上实现对各VNF节点的时间约束。

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