面向任务的服务功能聚合方法技术

本申请提供了一种面向任务的服务功能聚合方法，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取预设时间段内的至少一个任务；对各任务进行任务分解，得到各任务分别包含的虚拟网络功能；计算各虚拟网络功能计算各任务之间的任务相似度，基于任务相似度对至少一个任务进行分类。本申请实施例从任务角度出发，根据任务相似度对任务进行分类，在同一类内根据底层物理资源的限制进行功能聚合。提高了聚合效率，降低了实例化成本，提高了物理资源利用率；此外在类内聚合时本申请从底层物理资源的约束下进行聚合，考虑了底层物理资源限制，提高了映射时请求接受率和降低了物理资源碎片化。射时请求接受率和降低了物理资源碎片化。射时请求接受率和降低了物理资源碎片化。

【技术实现步骤摘要】
面向任务的服务功能聚合方法


[0001]本申请涉及计算机
，具体而言，本申请涉及一种面向任务的服务功能聚合方法。

技术介绍

[0002]在部署SFC(服务功能链)的过程中，为高效利用物理资源降低VNF(虚拟网络功能)重复实例化带来的实例化成本开销，采用功能聚合的方式，通过尽可能减少VNF实例化数量，来降低实例化成本。
[0003]现有技术都是将相同端节点的服务链组成一个簇,簇中功能相同的2个(或2个以上)节点聚合为一个资源相加的大节点，达到降低虚拟网络功能实例化成本的目的，但现有功能聚合方式效率低下，实例化成本仍然过高、物理资源利用率低，未考虑底层物理资源限制，在映射时导致请求接受率降低和物理资源碎片化。

技术实现思路

[0004]本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有功能聚合方式效率低下，实例化成本仍然过高、物理资源利用率低，未考虑底层物理资源限制，在映射时导致请求接受率降低和物理资源碎片化的技术缺陷。
[0005]第一方面，提供了一种面向任务的服务功能聚合方法，该方法包括：
[0006]获取预设时间段内的至少一个任务；
[0007]对各所述任务进行任务分解，得到各所述任务分别包含的虚拟网络功能；
[0008]根据所述各虚拟网络功能计算各所述任务之间的任务相似度，基于所述任务相似度对所述至少一个任务进行分类。
[0009]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述获取预设时间段内的至少一个任务，包括：
[0010]获取上一任务处理时刻后预设时间段内的至少一个任务。
[0011]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述对各所述任务进行任务分解，得到各所述任务分别包含的虚拟网络功能，包括：
[0012]确定各所述任务中虚拟网络功能的数量；
[0013]确定各所述虚拟网络功能的类别；
[0014]确定各所述虚拟网络功能的计算需求；
[0015]确定各所述虚拟网络功能间的依赖关系；
[0016]确定各所述虚拟网络功能间的通信带宽需求。
[0017]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述根据所述各虚拟网络功能计算各所述任务之间的任务相似度，包括：
[0018]基于各所述任务中类别相同的虚拟网络功能的数量计算各所述任务之间的任务相似度。
[0019]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于各所述任务中类别相同的虚拟网络功能的数量计算各所述任务之间的任务相似度，包括：
[0020]在计算两个任务之间的任务相似度时，采用如下公式进行计算：
[0021]m＝typequal(r
i
r
j
)；i,j∈n
[0022][0023][0024][0025]其中，η2为r
j、
r
j
两个任务的相似度，m为任务r
i、
r
j
包含相同虚拟网络功能的个数，totaltype(r
i
)为请求r
i
中总的虚拟网络功能个数，precent
i
为任务r
i
中相同虚拟网络功能个数占总的虚拟网络功能的比例；
[0026]在计算超过两个任务之间的任务相似度时，采用如下公式进行计算：
[0027][0028]其中，t表示任务个数，表示第种组合的任务之间的任务相似度，η
t
表示t个任务之间的任务相似度。
[0029]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述任务相似度对所述至少一个任务进行分类之后，还包括：
[0030]计算各类中任务共用链路的最大带宽，
[0031]基于所述最大带宽对所述各类中的任务进行聚合，以使所述最大带宽小于物理链路中的最大带宽。
[0032]作为本申请一种可能的实施方式，在该实施方式中，所述基于所述任务相似度对所述至少一个任务进行分类之后，还包括：
[0033]计算各类中任务所需计算能力；
[0034]基于所述计算能力对所述各类中的任务进行聚合，以使所述计算能力小于物理节点的最大计算能力。
[0035]第二方面，提供了一种面向任务的服务功能聚合装置，该装置包括：
[0036]任务获取模块，用于获取预设时间段内的至少一个任务；
[0037]任务分解模块，用于对各所述任务进行任务分解，得到各所述任务分别包含的虚拟网络功能；
[0038]分类模块，用于根据所述各虚拟网络功能计算各所述任务之间的任务相似度，基于所述任务相似度对所述至少一个任务进行分类。
[0039]第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述的面向任务的服务功能聚合方法。
[0040]第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述的面向任务的服务功能聚合方法。
[0041]本申请实施例从任务角度出发，根据任务相似度对任务进行分类，在同一类内根据底层物理资源的限制进行功能聚合。本申请有效的解决了现有聚合方式效率低下导致实例化开销过大以及聚合时未考虑底层物理资源限制导致映射接受率低的问题。和基于具有相同源节点和目的节点的聚合方式比较，本申请从任务本身出发，提高了聚合效率，降低了实例化成本，提高了物理资源利用率；此外在类内聚合时本申请从底层物理资源的约束下进行聚合，考虑了底层物理资源限制，提高了映射时请求接受率和降低了物理资源碎片化。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0043]图1为本申请实施例提供的一种面向任务的服务功能聚合方法的流程示意图；
[0044]图2为本申请实施例提供的一种分解任务的方法的流程示意图；
[0045]图3为本申请实施例提供的一种面向任务的服务功能聚合装置的结构示意图；
[0046]图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
[0047]结合附图并参考以下具体实施方式，本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
具体实施方式
[0048]下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例，然而应当理解的是，本申请可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是，本申请的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向任务的服务功能聚合方法，其特征在于，包括：获取预设时间段内的至少一个任务；对各所述任务进行任务分解，得到各所述任务分别包含的虚拟网络功能；根据所述各虚拟网络功能计算各所述任务之间的任务相似度，基于所述任务相似度对所述至少一个任务进行分类。2.根据权利要求1所述的面向任务的服务功能聚合方法，其特征在于，所述获取预设时间段内的至少一个任务，包括：获取上一任务处理时刻后预设时间段内的至少一个任务。3.根据权利要求1所述的面向任务的服务功能聚合方法，其特征在于，所述对各所述任务进行任务分解，得到各所述任务分别包含的虚拟网络功能，包括：确定各所述任务中虚拟网络功能的数量；确定各所述虚拟网络功能的类别；确定各所述虚拟网络功能的计算需求；确定各所述虚拟网络功能间的依赖关系；确定各所述虚拟网络功能间的通信带宽需求。4.根据权利要求3所述的面向任务的服务功能聚合方法，其特征在于，所述根据各虚拟网络功能计算各所述任务之间的任务相似度，包括：基于各所述任务中类别相同的虚拟网络功能的数量计算各所述任务之间的任务相似度。5.根据权利要求4所述的面向任务的服务功能聚合方法，其特征在于，所述基于各所述任务中类别相同的虚拟网络功能的数量计算各所述任务之间的任务相似度，包括：在计算两个任务之间的任务相似度时，采用如下公式进行计算：m＝typequal(r
i
r
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓欢，陈明凤，陈倩，唐欣，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：