【技术实现步骤摘要】
一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法
本专利技术涉及互联网通信
，尤其是一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法。
技术介绍
由于WAN始终依赖于容易出现故障的基础传输网络，因此它通常很昂贵且难以管理。为了降低网络故障的可能性，通常会过度配置WAN。SDN具有两个显着特征，包括将控制平面与数据平面分离以及为网络应用程序开发提供可编程性。因此，SDN的定位是提供更有效的配置，更好的性能和更大的灵活性，以适应创新的网络设计。SD-WAN可以促进工作负载的智能分配，动态变化需求的资源分配以及从网络故障中更快地恢复。SD-WAN有助于解决WAN过度配置的问题，这就是为什么它引起了网络工作者更多关注的原因。随着SDN技术的不断发展，Microsoft和Google都在数据中心之间的WAN环境中使用SDN技术。微软提出的SWAN解决了分散TE技术(与MPLS-TE和ECMP路由相结合)的问题。Google提出的B4实现了更高的链路利用率，并且是标准(分布式MPLS)技术的两倍或更高的效率。基于应用的...
【技术保护点】
1.一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，该映射方法将传统的VNE算法适配到SD-WAN场景中，所述映射方法包括以下步骤：/n步骤一，建立WAN中物理网络模型，建立SD-WAN中虚拟网络模型，建立互联网时延模型和带宽敏感模型；/n步骤二，针对虚拟服务请求，引入时延权重和高带宽敏感度权重，建立基于时延高带宽的多目标虚拟网络映射问题的模型；/n步骤三，采用遗传算法求取所述多目标虚拟网络映射问题的模型的解，得到虚拟节点映射方案；/n步骤四，基于优化后的虚拟节点映射方案，得到最终的虚拟网络映射方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，该映射方法将传统的VNE算法适配到SD-WAN场景中，所述映射方法包括以下步骤：
步骤一，建立WAN中物理网络模型，建立SD-WAN中虚拟网络模型，建立互联网时延模型和带宽敏感模型；
步骤二，针对虚拟服务请求，引入时延权重和高带宽敏感度权重，建立基于时延高带宽的多目标虚拟网络映射问题的模型；
步骤三，采用遗传算法求取所述多目标虚拟网络映射问题的模型的解，得到虚拟节点映射方案；
步骤四，基于优化后的虚拟节点映射方案，得到最终的虚拟网络映射方案。
2.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤一中物理网络模型为：
Gs＝(Ns，Ls)，其中Ns代表广域网中的节点集合，而Ls代表广域网中的物理链路集合；物理节点属性包含CPU，物理链路属性包含带宽和时延；
虚拟网络模型为：
Gr＝(Nr，Lr)代表，其中Nr和Lr分别表示SD-WAN虚拟网络中的节点集合和链路集合，虚拟节点属性包含CPU，虚拟链路属性包含带宽；
互联网时延模型为：
互联网时延模型为平均端到端时延，其中包含传播时延和排队时延：
其中pprop表示传播时延。pque表示排队时延；
带宽敏感模型为：
其中表示物理链路ls的利用率，L表示承载虚拟服务的物理路径的长度，公式表示承载服务的物理路径的平均可用带宽，q是高带宽敏感性中链路带宽和链路利用率优化的权重。
3.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤二中建立的基于时延高带宽的多目标优化问题的模型为：
满足约束：
其中，分别是虚拟链路lr的时延敏感权重和高带宽敏感度权重，并且
4.根据权利要求1所述的一种SD-WAN场景下的动态多目标虚拟网络映射方法，其特征在于，所述步骤三具体为：
步骤3.1，染色体编码，将每个虚拟节点映射解决方案编码为一条染色体，虚拟网络请求包含N个虚拟节点，则将染色体编码为N维向量，其中每个维都是一个整数，该整数值用于指示对应的虚拟节点映射到的物理节点编号；
步骤3.2，染色体初始化，使用标志数组来记录虚拟节点映射到的物理节点编号，避免一个物理节点多个虚拟节点的情况，生成初始虚拟节点映射方案，即初代染色体；
步骤3.3，交叉函数问题，将虚拟节点映射数组的部分元素进行交叉运算；
步骤3.4，变异函数问题，一个虚拟节点映射方案变异后返回两种虚拟节点映射方案，随机产生两个突变位，然后原始虚拟节点映射方案根据相应的突变位置进行突变；
步骤3.5，遗传算法...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘江，王颖，黄韬，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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