流量重定向方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种流量重定向方法及装置，该方法包括：获取流经交换机中的数据流信息和链路信息；根据数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中；根据每个数据流的源地址和目的地址，将每个数据流的流动策略解析为一个服务链；对多个服务链按照优先级进行排序，得到路由结果；根据理由结果，发出用于对数据流进行重定向的流指令。本发明专利技术可以实现数据流的重定向，提高了网络的整体响应速度。提高了网络的整体响应速度。提高了网络的整体响应速度。

【技术实现步骤摘要】
流量重定向方法及装置


[0001]本专利技术涉及通信领域，尤其涉及一种流量重定向方法及装置。

技术介绍

[0002]随着信息技术的高度发展，人们积累的数据量日益增长，丰富的应用服务使数据中心的规模不断扩大。复杂的数据处理业务和基于集群通信的通信方式给数据中心内部服务器的处理能力和网络传输能力带来了极大的挑战。传统的云计算网络架构可以提供以资源为中心的远程服务，但当数据服务量急剧增加时，它无法满足对独立、低延迟、密集的网络访问和服务的要求。因此，如何有效利用分散的计算资源，在网络边缘执行数据处理任务，将成为物联网发展的关键挑战。边缘计算就是为了满足这种计算需求而提出的，它能有效降低云数据中心的网络带宽和计算负载，将云计算服务资源延伸到网络边缘，解决云计算移动性差、地理信息感知能力弱、延迟大等问题。
[0003]当前，网络协议种类繁多、网络结构复杂、维护困难等问题仍然是传统边缘计算网络的局限性。在基于边缘计算的网络汇总，边缘服务器需要面向终端提供多种类的服务，为了提高边缘计算的服务能力，通常边缘服务器采用通用设备，而将服务以功能模块的形式加载和运行在服务器中。在边缘计算网络中不仅要考虑网络负载的问题，同时还要多网络功能服务进行有效的组合和优化，这就需要对边缘计算网络中的流量进行重定向，但是，现有技术并没有相关方法，从而无法提高网络的整体响应速度。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种流量重定向方法，用以完成对流量的重定向，提高网络的整体响应速度，该方法包括：
[0005]获取流经交换机中的数据流信息和链路信息；
[0006]根据所述数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中；
[0007]根据每个数据流的源地址和目的地址，将每个数据流的流动策略解析为一个服务链；
[0008]对多个服务链按照优先级进行排序，得到由结果；
[0009]根据所述路由结果，发出用于对数据流进行重定向的流指令。
[0010]本专利技术实施例还提供一种流量重定向装置，用以完成对流量的重定向，提高网络的整体响应速度，该装置包括：
[0011]信息获取模块，用于获取流经交换机中的数据流信息和链路信息；
[0012]数据流调度模块，用于根据所述数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中；
[0013]服务链解析模块，用于根据每个数据流的源地址和目的地址，将每个数据流的流
动策略解析为一个服务链；
[0014]排序模块，用于对多个服务链按照优先级进行排序，得到路由结果；
[0015]重定向模块，用于根据所述路由结果，发出用于对数据流进行重定向的流指令。
[0016]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
[0017]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
[0018]本专利技术实施例中，通过获取流经交换机中的数据流信息和链路信息，根据所述数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中，再根据每个数据流的源地址和目的地址，将每个数据流的流动策略解析为一个服务链，对多个服务链按照优先级进行排序，得到路由结果，根据所述路由结果，即可发出重定向的流指令，完成对流量的重定向，提高了网络的整体响应速度。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0020]图1为本专利技术实施例中流量重定向方法的流程图；
[0021]图2为本专利技术实施例中流量重定向装置的结构示意图；
[0022]图3为本专利技术实施例中边缘计算网络模型示意图；
[0023]图4为本专利技术实施例中边缘计算网络中流量的分配模型示意图；
[0024]图5为本专利技术实施例中重路由前后链路上的吞吐量变化示意图；
[0025]图6为本专利技术实施例中不同服务链组合方案下的服务器CPU利用率对比示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0027]随着信息技术的高度发展，人们积累的数据量日益增长，丰富的应用服务使数据中心的规模不断扩大。复杂的数据处理业务和基于集群通信的通信方式给数据中心内部服务器的处理能力和网络传输能力带来了极大的挑战。传统的云计算网络架构可以提供以资源为中心的远程服务，但当数据服务量急剧增加时，它无法满足对独立、低延迟、密集的网络访问和服务的要求。因此，如何有效利用分散的计算资源，在网络边缘执行数据处理任务，将成为物联网发展的关键挑战。边缘计算就是为了满足这种计算需求而提出的，它能有效降低云数据中心的网络带宽和计算负载，将云计算服务资源延伸到网络边缘，解决云计算移动性差、地理信息感知能力弱、延迟大等问题。
[0028]图1为本专利技术实施例提供的流量重定向方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
[0029]步骤101、获取流经交换机中的数据流信息和链路信息。
[0030]在实施例中，可以采用SDN网络架构，网络中的设备包括交换机、控制器和服务器等。具体实施时，可以利用网络中的控制器获取流经交换机中的数据流信息和链路信息。其中，交换机和控制器可以为基于OpenFlow协议的交换机和控制器。
[0031]步骤102、根据所述数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中。
[0032]具体实施时，当一个新的数据流进入到OpenFlow交换机中，OpenFlow交换机向OpenFlow控制器发送一个PacketIn消息，OpenFlow控制器解析PacketIn信息并对数据流进行路径规划，然后OpenFlow控制器向OpenFlow交换机下发和安装包含流处理指令的流表项。OpenFlow控制器读取OpenFlow交换机中流表和端口的计数器获得链路和数据流的相关统计信息，通过计算获得数据流的速率以及链路吞吐量等信息，再结合链路传输的总带宽计算出链路的利用率。OpenFlow控制器对数据流的统计信息进行分析和识别，获得数据流的相关信息，如源
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种流量重定向方法，其特征在于，包括：获取流经交换机中的数据流信息和链路信息；根据所述数据流信息和链路信息计算当前链路的利用率和目标链路的利用率，并根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中；根据每个数据流的源地址和目的地址，将每个数据流的流动策略解析为一个服务链；对多个服务链按照优先级进行排序，得到路由结果；根据所述路由结果，发出用于对数据流进行重定向的流指令。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据当前链路的利用率和目标链路的利用率将当前链路中的数据流调度到目标链路中之后，所述方法还包括：根据预先采集的网络中的设备状态信息，以及所述数据流的调度情况建立网络拓扑图，所述网络拓扑图表示为：G＝f(E,S,H,D)其中，E是连接到交换机的边缘集，S是交换机集，H是主机集，D是虚拟设备集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预先采集的网络中的设备状态信息，以及所述数据流的调度情况建立网络拓扑图之后，所述方法还包括：计算网络中服务器内虚拟机的内存利用率和中央处理器CPU的空闲度，若所述内存利用率和中央处理器CPU的空闲度小于零，则初始化新的虚拟机，并将新的虚拟机连接到服务器中的服务链网络中。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述虚拟机的内存利用率表示为：所述CPU的空闲度表示为：其中，和分别表示当前利用率和利用率阈值，阈值由可承载的服务对象数量来确定。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器中服务链的时延包括：链路传输时延和服务节点处理时延；所述链路传输时延表示为：其中，t为随机测量次数，Delay表示链路的平...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢宁哲，刘川，金燊，纪雨彤，郭少勇，张宁，张素香，刘世栋，陶静，喻鹏，王颖，马睿，
申请(专利权)人：全球能源互联网研究院有限公司北京邮电大学国家电网有限公司信息通信分公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：