一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法技术

本发明专利技术涉及通信领域，更具体地，涉及一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法。包括以下步骤：S1.查询系统缓存，判断是否存在当前类型的SFC请求的部署结果，若有，转到步骤S4；若没有，转到步骤S2；S2.结合遗传算法的计算步骤，为该服务链中的VNF有序选择应放置的物理节点与实例；S3.根据S2步骤求得的VNF放置的情况，对SFC的虚拟链路进行映射，引导数据流量有序传输；S4.根据部署结果，为SFC分配所请求的物理资源。本发明专利技术中阐明了部署的VNF实例与实际运行的VNF之间的资源关系，限制了VNF实例化的次数以模拟虚拟网络运营商拥有的有限资源；用尽可能少的VNF实例实现了对SFC请求的处理，促进了整个网络底层物理资源的合理利用，节省了开支。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法
本专利技术涉及通信领域，更具体地，涉及一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法。
技术介绍
现有网络功能虚拟化(NFV，NetworkFunctionsVirtualization)是一种重要的新型网络技术。该技术是以虚拟化技术为基础，将网络服务功能从专用物理设备上解耦，以软件的形式灵活地部署在商业通用设备上，从而动态地处理用户的服务请求。这些虚拟化后的网络功能就被称为虚拟网络功能(VirtualNetworkFunctions)。由于在NFV网络的设计范式下，一个确定的网络服务的实现方式为服务功能链(ServiceFunctionChains)。它是由一系列的VNF有序组成的，处理用户的服务请求也就意味着在网络中实现对SFC高效合理的部署。因此，为了实现NFV的经济效益最大化，VNF的放置问题首先必须被解决。然而，使用默认的VNF放置方案会导致底层物理资源出现过度负载或过度空闲的情况，严重影响了网络的性能。因此需要设计合适的算法实现对VNF的放置与SFC的编排，重点是要确定哪些网络功能放在哪些底层物理设备(服务器)上，从而确保底层资源的有效利用，并保持链路端到端时延在一定范围内可控。高效灵活的VNF放置方案主要取决于组成SFC的各个VNF放置的网络节点的位置及其相互之间的路由选择。因此，在一个给定的NFV架构网络中，如何实现对VNF的有效放置，成为了提高物理底层资源利用率与保持链路端到端时延可控的关键问题。该问题称为VNF放置问题。已有的许多文献从不同角度对该问题进行了建模，并尽可能提供了实用有效的SFC编排与部署方法。对已有的文献进行检索、比较和分析，筛选出如下与本专利技术相关度比较高的技术信息：文献方案1：《VNF-P:AModelforEfficientPlacementofVirtualizedNetworkFunctions》展示并评估了一个在NFV架构下的有关虚拟网络功能资源分配的形式化模型，称为VNF放置模型。该模型最先将VNF的放置与资源分配请求问题抽象化，并在一个小型服务提供商的网络环境下对两种类型的服务链进行研究。文献方案2：《Virtualnetworkfunctionscheduling:Conceptandchallenges》总结了VNF调度的概念与当前面临的挑战，并提出了几个重要的研究方向。同时，作者所建立的数学模型涉及到了一些重要的参数，而且为此提出了相关的评价指标。文献方案3:《DesignandEvaluationofAlgorithmsforMappingandSchedulingofVirtualNetworkFunctions》解决的是在线情形的VNF映射与调度问题。作者研究该问题的一个前提是已知SFC请求的类型与数目，根据其资源、时延需求，对这些服务请求进行合理的编排与调度。为此，作者提出了三个贪婪算法和一个禁忌搜索算法解决该问题。文献方案4：《PiecingTogethertheNFVProvisioningPuzzle:EfficientPlacementandChainingofVirtualNetworkFunctions》将VNF放置与链接问题模型抽象为整数线性规划问题，并定义了VNF实例与实际运行的VNF的资源占用情况。同时为了能够在大型的底层网络上解决这个问题，作者提出了一个启发式算法来解决这个问题，并保证资源配置的高效。作者提出的启发式算法以逐步逼近的方式，实现VNF实例放置的数量最小化。文献方:5：《ExperimentalResultsontheuseofGeneticAlgorithmsforScalingVirtualizedNetworkFunctions》为解决VNF的放置问题，提出了一种基于遗传算法的VNF放置算法。作者在不同结构的数据中心里对算法进行验证，证实了其算法可以有效地在数据中心网络中部署，并减少开销。同时，该算法除了能降低服务器和链路利用率外，还可以减少服务器及链接配置的更改次数。上述文献方案1在把这个问题形式化的同时，并没有考虑到VNF也具有其他优先约束的事实，只是将该问题视为与虚拟网络嵌入类似的映射问题。上述文献方案2只是对问题进行了总结，没有提出相应的解决方法。所建立的模型假设了可部署的节点具有无限的缓存空间来存储网络功能。这使得在服务请求在等待转发到下一个节点时会产生一定的问题。上述文献方案3与一般的部署问题不同的是，作者先是实现对虚拟网络的映射，然后才将VNF放置到虚拟网络上。这使得在部署VNF之前就已知哪些VNF实例预装载在哪些网络节点上，更加侧重于对SFC的调度。即将所有待部署的SFC请求以合适的顺序，放置在合适的网络节点上。上述文献方案1-3考虑的都是离线的处理情形，即所有的服务请求都是事先已知的。上述文献方案4提出的启发式算法由于是先进行服务链的路径选择，再进行VNF的放置。这会造成链路使用率过高。同时，SFC的部署源节点与目的节点被限制在固定的域中，不利于其灵活编排。上述文献方案5提出的以遗传算法为基础的解决方案高度依赖于实验的网络架构。因此，其评价指标及其权重的设置比较适用于数据中心形式的网络环境。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法，能够有效地在NFV架构的网络环境中对SFC部署问题进行求解，在物理网络上使用尽可能少的VNF实例，实现对用户的SFC请求的处理。该方案能够在降低网络的资源开销与满足底层物理资源的高效利用的同时，保持端到端时延的可控。为解决上述问题，本专利技术提供的技术方案为：一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法，包括以下步骤：S1.查询系统缓存，判断是否存在当前类型的SFC请求的部署结果，若有，转到步骤S4；若没有，转到步骤S2；S2.结合遗传算法的计算步骤，为该服务链中的VNF有序选择应放置的物理节点与实例；S3.根据S2步骤求得的VNF放置的情况，对SFC的虚拟链路进行映射，引导数据流量有序传输；S4.根据部署结果，为SFC分配所请求的物理资源。在本专利技术中，首先要对问题进行合适的建模，将VNF部署问题归结为与选点与选路相关的多源、多路径的问题。然后基于该问题的实际情形，对遗传算法的适应性函数评价指标与其他重要参数进行设置。最后依据遗传算法进行搜索，得出放置结果。然后结合网络资源的使用情况，得出SFC部署的最终方案。在本专利技术中阐明了部署的VNF实例与实际运行的VNF之间的资源关系，并限制了VNF实例化的次数以模拟虚拟网络运营商拥有的有限资源；用尽可能少的VNF实例实现了对SFC请求的处理，促进了整个网络底层物理资源的合理利用，节省了开支；在放置的VNF的节点之间使用最短路径算法，以最小的代价保证了链路端到端时延的可控。进一步地，在S2步骤利用遗传算法进行计算中，一个染色体代表一个部署方案，而在本专利技术提出的方案中，它是由一个有序的节点序列组成的，如(1,2,3,4)；染色体中的每一个数字代表的是物理节点的编号，即某一条SFC中VNF所要部署的物理节点编号；所述的S2步骤的遗传算法具体包括以下步骤：S201.得到初始种群：通过随机生成一定数量的染色体个数，得到一个初始种群，种群本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.查询系统缓存，判断是否存在当前类型的SFC请求的部署结果，若有，转到步骤S4；若没有，转到步骤S2；S2.结合遗传算法的计算步骤，为该服务链中的VNF有序选择应放置的物理节点与实例；S3.根据S2步骤求得的VNF放置的情况，对SFC的虚拟链路进行映射，引导数据流量有序传输；S4.根据部署结果，为SFC分配所请求的物理资源。

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.查询系统缓存，判断是否存在当前类型的SFC请求的部署结果，若有，转到步骤S4；若没有，转到步骤S2；S2.结合遗传算法的计算步骤，为该服务链中的VNF有序选择应放置的物理节点与实例；S3.根据S2步骤求得的VNF放置的情况，对SFC的虚拟链路进行映射，引导数据流量有序传输；S4.根据部署结果，为SFC分配所请求的物理资源。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的虚拟网络功能的放置方法，其特征在于，在S2步骤利用遗传算法进行计算中，一个染色体代表一个部署方案，染色体中的每一个数字代表的是物理节点的编号，所述的S2步骤的遗传算法具体包括以下步骤：S201.得到初始种群：通过随机生成一定数量的染色体个数，得到一个初始种群，种群中的每一个个体即是一个染色体，每一个染色体都是潜在的可行解，为一个有序的节点组合；S202.对种群中的每一个染色体都计算各自的适应度；S203.根据S202步骤计算出的适应度，选择出合适的染色体；S204.对种群进行遗传算子的操作；S205.检查算法终止条件，设置算法的迭代次数，达到迭代次数，则算法终止。3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾瑛，施展，李溢杰，亢中苗，李星南，苏卓，蔺鹏，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，北京万可信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44