一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法技术

本发明专利技术涉及一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法，包括：采集底层物理网络的数据，得到底层物理网络中的节点或链路在多个相邻时间点的关于实时剩余资源的数据；对所采集的数据做降维处理，得到底层物理网络中的节点或链路的二维关系分布图；根据二维关系分布图对底层物理网络中的节点或链路进行聚类；根据聚类结果，在下一时间阶段对虚拟网络重新进行映射，在重新映射的过程中，优先选择底层物理网络中利用率低的节点簇或链路簇来进行虚拟资源的映射；在运行一定时间后重新执行之前步骤，直至虚拟资源分配的过程结束。本发明专利技术能够有效提高映射算法的执行效率，提高资源利用率，实现负载均衡。

【技术实现步骤摘要】
一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法
本专利技术涉及网络传输领域，特别涉及一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法。
技术介绍
互联网在过去的20年取得了巨大的发展，同时也面临着一系列的问题，包括可扩展性、安全性等，而网络虚拟化被认为是解决当前互联网安全性、移动性、可扩展性等问题的重要技术手段。在云计算与数据中心网络环境中，网络虚拟化能够帮助网络实现资源的高效利用、动态调度、有效隔离。网络虚拟化通过抽象、分配、隔离机制，选择性的进行资源分配与调度，实现在相同的物理网络上同时运行多个虚拟网络，从而提高物理资源利用率和服务质量、降低网络的能耗开销和运营成本。在网络虚拟化中，虚拟资源如何有效的分配到物理网络，即虚拟网如何映射到底层网络是一个具有挑战性的问题。虚拟网映射的过程就是根据虚拟网请求，在底层网络上寻找合适的物理资源，创建满足请求的虚拟网络的过程。虚拟资源的有效分配，需要同时考虑物理资源的CPU能力限制、带宽限制、降低能耗、负载均衡、提高底层网络收益以及地理位置信息等众多约束。目前，相关研究工作已经提出了一些虚拟资源分配方法，如基于贪婪算法的虚拟资源分配方法。基于贪婪算法的虚拟资源分配方法将虚拟网映射问题抽象成图论问题，假设网络资源是无限的，提出了无重配置的虚拟网络映射算法（VNA-I）和带有重配置的虚拟网络映射算法（VNA-II）。无重配置的虚拟网分配是指在整个虚拟网生命周期内虚拟网分配固定，其基本思想是将虚拟节点映射到负载较轻、并且离已被映射的虚拟节点较近的底层节点上，当映射完所有虚拟节点后，使用最短路径算法映射虚拟链路。随着虚拟网络请求的到达与离开，底层网络资源状况会发生改变，这会导致底层网络负载不均衡，资源利用率下降等问题。为此，进一步提出了带有重配置的虚拟网络映射算法（VNA-II），该算法周期性地检查底层节点和链路负载状况，当节点或链路的负载超越预先定义的阈值后，将对映射于该节点或链路上的所有虚拟网络进行重映射，以消除资源热点问题。现有技术中的虚拟资源分配方法初步解决了网络虚拟资源分配的初始分配问题，即采用一定的策略将虚拟网络的资源请求映射到物理网络上。然而，这些方法在虚拟资源分配过程中采用相同的分配策略，即将高效利用底层网络资源作为首先问题，而相关的映射算法也都是基于有限的底层网络资源条件下，接受更多的虚拟网络请求，提高底层网络的长期平均运营利益为目标。这使得现有技术方案存在以下问题：一方面，现有的虚拟资源分配方法属于静态分配，在映射过程的不同阶段采用相同的映射策略；这样会导致虚拟资源分配方法不能根据网络中资源利用情况的变化进行动态的调整，由于底层物理资源和拓扑结构等因素的影响，网络中会存在资源利用率过高的节点或节点簇，影响整个网络的资源利用和负载均衡情况，从而造成路径拥塞、瓶颈节点等状况。同时虚拟网络请求到达的时间是动态的、随机的，其占用物理网络的时间也可能是任意长的，随着虚拟网络的不断映射和陆续结束，底层物理网络的资源会慢慢地碎片化，导致虚拟网络请求得不到满足，使得虚拟网络请求处于等待或者被拒绝的状态，这使得整个虚拟网络的资源使用率低。另一方面，现有的以贪婪算法为基础的资源分配方法在进行节点选择时，没有很好地考虑节点之间的距离位置关系。这些方法选择的节点大多以节点的自身资源（例如CPU、链路的带宽等）为量度进行排序，没有考虑节点之间距离不同而带来的相互影响。这也影响了资源分配效率，容易导致底层物理网络中的节点存在资源分配“过热”或者“过低”的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有的网络虚拟资源分配方法容易造成底层物理网络中的节点或链路资源分配不均，整体资源利用率低的缺陷，从而提供一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法。为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法，包括：步骤1）、采集底层物理网络的数据，得到所述底层物理网络中的节点或链路在多个相邻时间点的关于实时剩余资源的数据；步骤2）、对步骤1）所采集的数据做降维处理，得到所述底层物理网络中的节点或链路的二维关系分布图；步骤3）、根据步骤2）所得到的二维关系分布图对所述底层物理网络中的节点或链路进行聚类；步骤4）、根据步骤3）的聚类结果，在下一时间阶段对虚拟网络重新进行映射，在重新映射的过程中，优先选择所述底层物理网络中利用率低的节点簇或链路簇来进行虚拟资源的映射；步骤5）、在运行一定时间后重新执行步骤1），直至虚拟资源分配的过程结束。上述技术方案中，在所述的步骤2）中，采用等距映射法对步骤1）所采集的数据做降维处理，包括：步骤2-1）、计算所述底层物理网络中所有节点或所有链路之间的欧氏距离，根据计算得到的欧式距离确定所述所有节点或链路的邻居关系，将所述所有节点或链路的邻居关系用一带有权重的无向图加以表示，该无向图中的节点表示所述底层物理网络中的节点或链路，该无向图中的权重表示所述底层物理网络中的节点与节点间或链路与链路间的测地线距离；其中，所述测地线距离采用两点之间的最短距离近似；步骤2-2）、根据步骤2-1）确定的无向图，计算无向图内节点之间的最短路径，然后据此估算无向图内所有节点之间的测地线距离；步骤2-3）、根据所有节点之间的测地线距离，利用MDS多维标度法对数据进行降维，得到二维关系分布图。上述技术方案中，在所述的步骤3）中，根据二维关系分布图上节点之间的距离关系和分布，将节点划为不同的簇，从而实现对所述底层物理网络中的节点或链路的聚类。本专利技术的优点在于：本专利技术的方法改变了当前静态分配方法的不足之处，引入了动态自适应调整机制，使得在虚拟网络的生命周期内，利用非线性降维来进行信息的发掘和分析，在进行虚拟网映射时，能够有效提高映射算法的执行效率，提高资源利用率，实现负载均衡。附图说明图1是虚拟网络资源分配的示意图；图2是本专利技术的虚拟资源动态自适应调节方法的流程图；图3是一个范例中，100个节点的二维关系分布图；图4是图3所示的二维关系分布图经过聚类后的示意图。具体实施方式现结合附图对本专利技术作进一步的描述。在对本专利技术的方法做详细说明之前，为了便于理解，首先对虚拟网络资源的分配进行说明。网络虚拟化环境下虚拟资源的分配问题可被抽象为一个图论问题，虚拟网络的拓扑和物理网络的拓扑都用图的形式来进行描述。通常底层物理网络可以描述为带权重的无向图，标记为GS=(NS,ES)，其中，NS为底层节点的集合，Es为底层链路的集合。虚拟网也可以表示为带权重的无向图，描述为GV=(NV,EV)，包括虚拟节点NV与虚拟链路的集合EV。虚拟网的映射过程，就是寻找合适的满足需求的底层资源，将虚拟网络的拓扑匹配到物理网络拓扑的过程。虚拟网络的映射，需要将节点需求与链路需求都映射到底层的物理资源上，一般包括节点映射与链路映射两个阶段。节点映射主要考虑节点CPU能力的限制，链路映射考虑链路上的可用带宽。图1展示了虚拟网络向底层网络的映射示意，虚拟网1与虚拟网2分别被映射到物理网络上，该图中，各个节点上的数字标记表示了所对应的节点的CPU处理能力，而链路上的数字标记则表示了所对应的链路的带宽。在该图所示的范例中，虚拟网1中的虚拟节点a被分配到物理网络中的物理节点A，虚拟节点b被分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法，包括：步骤1）、采集底层物理网络的数据，得到所述底层物理网络中的节点或链路在多个相邻时间点的关于实时剩余资源的数据；步骤2）、对步骤1）所采集的数据做降维处理，得到所述底层物理网络中的节点或链路的二维关系分布图；步骤3）、根据步骤2）所得到的二维关系分布图对所述底层物理网络中的节点或链路进行聚类；步骤4）、根据步骤3）的聚类结果，在下一时间阶段对虚拟网络重新进行映射，在重新映射的过程中，优先选择所述底层物理网络中利用率低的节点簇或链路簇来进行虚拟资源的映射；步骤5）、在运行一定时间后重新执行步骤1），直至虚拟资源分配的过程结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于非线性降维的虚拟网络资源动态自适应调节方法，包括：步骤1)、采集底层物理网络的数据，得到所述底层物理网络中的节点或链路在多个相邻时间点的关于实时剩余资源的数据；步骤2)、对步骤1)所采集的数据做降维处理，得到所述底层物理网络中的节点或链路的二维关系分布图；其中，在所述的步骤2)中，采用等距映射法对步骤1)所采集的数据做降维处理，包括：步骤2-1)、计算所述底层物理网络中所有节点或所有链路之间的欧氏距离，根据计算得到的欧式距离确定所述所有节点或链路的邻居关系，将所述所有节点或链路的邻居关系用一带有权重的无向图加以表示，该无向图中的节点表示所述底层物理网络中的节点或链路，该无向图中的权重表示所述底层物理网络中的节点与节点间或链路与链路间的测地线距离；其中，所述测地线距离采用两点之间的最短距离近似；步骤2-2)、根据步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子厚，韩言妮，林涛，唐晖，慈松，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11