一种资源预部署方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种资源预部署方法、装置、电子设备及可读存储介质。所述方法包括：获取待部署的虚拟网络功能VNF的资源需求信息以及虚拟基础架构管理器VIM的可用资源信息；根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息，利用禁忌搜索算法获得资源分配结果；将所述资源分配结果发送至所述VIM。本发明专利技术的实施例，NFVO向VNFM获取当前时间节点需要部署的所有VNF的资源需求信息，同时查询VIM当前时刻的可用资源信息，通过禁忌搜索算法得到资源分配结果，从而得到每一个虚拟机应该部署的准确位置，后续只需要根据资源分配结果中虚拟机部署位置直接部署，进行全局调配，能够确保资源最优部署。能够确保资源最优部署。能够确保资源最优部署。

【技术实现步骤摘要】
一种资源预部署方法、装置、电子设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别是指一种资源预部署方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]网络功能虚拟化(Network Functions Virtualization，NFV)，是利用虚拟化技术，将传统的CT业务部署到云平台上，从而实现软硬件间耦合。虚拟网络功能(Virtualised Network Function，VNF)正常实例化部署过程中，虚拟机属于单个创建，在创建虚拟机过程中，虚拟基础架构管理器(Virtuan Infrastructure Manager，VIM)中的调度机制参考已经部署的虚拟机资源来决策下一个虚拟机部署的位置，单个VNF实例化能够保证最优部署，但是在VNF批量实例化的时候，从全局来看并非是最优部署。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种资源预部署方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决资源部署过程中的资源分配问题。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种资源预部署方法，包括：
[0005]获取待部署的虚拟网络功能VNF的资源需求信息以及虚拟基础架构管理器VIM的可用资源信息；
[0006]根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息，利用禁忌搜索算法获得资源分配结果；
[0007]将所述资源分配结果发送至所述VIM。
[0008]可选地，所述根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息，利用禁忌搜索算法获得资源分配结果，包括：
[0009]根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息生成初始解；
[0010]通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动，产生第一解集；
[0011]对所述第一解集中的解进行评价，获得所述第一解集中每个解对应的目标值；
[0012]根据所述目标值确定第一目标解；
[0013]对所述第一目标解进行禁忌和藐视判断；
[0014]在所述第一目标解满足禁忌规则和藐视规则的情况下，输出所述第一目标解；
[0015]在所述禁忌搜索算法满足终止条件的情况下，确定所述第一目标解为所述资源分配结果。
[0016]可选地，所述通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动，产生第一解集，包括：
[0017]通过柯西分布产生的集中化邻域对所述初始解中的第一目标位数进行扰动，获得第一解；
[0018]通过柯西分布产生的多样化邻域对所述初始解中的第二目标位数进行扰动，获得
第二解；
[0019]所述第一解和所述第二解构成所述第一解集，所述第一目标位数小于所述第二目标位数。
[0020]可选地，通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动的公式为：
[0021][0022]其中，x表示所述初始解，f(x；x0；γ)表示与所述初始解对应的扰动后的解，x0表示所述初始解的偏移，γ表示柯西分布的尺度参数。
[0023]可选地，所述对所述第一解集中的解进行评价，获得所述第一解集中每个解对应的目标值，包括：
[0024]通过目标函数计算所述第一解集中每个解对应的目标值，其中，所述第一解集中至少两个解并行计算所述目标值；
[0025]所述目标函数为：
[0026][0027]其中，f(k)为所述目标值，k为所述第一解集中的解，表示一个可能的分配结果；ω
CPU
为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)的目标权重值，ω
MEM
为内存MEM(Memory)的目标权重值，ω
Load
为负载均衡指数的目标权重值；J为从虚拟基础架构管理器VIM获取到的可用资源列表集合，J＝{1,2,
…
j}，j为集合J中的一个节点；P为集合J中相邻两个节点组成的集合，p为集合P中的一个节点对；
[0028]U(CPU
j
(k))表示CPU
j
(k)的目标函数，U(MEM
j
(k))表示MEM
j
(k)的目标函数，U(ΔLoad
p
(k))表示ΔLoad
p
的目标函数，ΔLoad
p
表示相邻两个节点之间的负载差值；
[0029]其中，所述目标函数的约束条件为：g(k)≤0，g(k)＝Used(k)-Available，Used(k)表示解k使用的总资源，Available表示VIM的可用资源的总值。
[0030]可选地，目标函数U(CPU
j
(k))的定义为：
[0031][0032]目标函数U(MEM
j
(k))的定义为：
[0033][0034]目标函数U(ΔLoad
p
(k))的定义为：
[0035][0036]其中，TH
CPU
表示CPU的目标值的门限值，TH
MEM
表示MEM的目标值的门限值，TH
Load
表示负载Load的目标值的门限值。
[0037]可选地，所述对所述第一目标解进行禁忌和藐视判断，包括：
[0038]判断所述第一目标解是否被禁忌；
[0039]若所述第一目标解未被禁忌，则将所述第一目标解加入禁忌表；
[0040]若所述第一目标解被禁忌，则判断所述第一目标解是否被藐视；
[0041]若所述第一目标解被藐视，则输出所述第一目标解；
[0042]若所述第一目标解未被藐视，则选择第二目标解执行禁忌和藐视判断。
[0043]可选地，所述终止条件包括以下其中一项：
[0044]所述目标值达到预设门限；
[0045]所述禁忌搜索算法的迭代次数达到预设迭代次数；
[0046]所述禁忌搜索算法的搜索时间达到预设时间；
[0047]在迭代计算过程中，所述禁忌搜索算法得到的历史最优解达到预设次数未更新。
[0048]可选地，在获取待部署的虚拟网络功能VNF的资源需求信息以及虚拟基础架构管理器VIM的可用资源信息之前，所述方法还包括：
[0049]在网络功能虚拟化编排器(Network Function Virtualization Orchestrator，NFVO)中，确定待部署的VNF。
[0050]可选地，在将所述资源分配结果发送至虚拟基础架构管理器VIM之后，所述方法还包括：
[0051]根据所述资源分配结果，通过VIM、网络功能虚拟化编排器NFVO以及虚拟网络功能模块管理器(Virtualised Network Function Manager，VNFM)进行虚拟网络功能VNF实例化。
[0052]为达到上述目的，本专利技术的实施例提供一种资源预部署装置，包括：
[0053]第一获取模块，用于获取待部署的虚拟网络功能VNF的资源需求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源预部署方法，其特征在于，包括：获取待部署的虚拟网络功能VNF的资源需求信息以及虚拟基础架构管理器VIM的可用资源信息；根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息，利用禁忌搜索算法获得资源分配结果；将所述资源分配结果发送至所述VIM。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息，利用禁忌搜索算法获得资源分配结果，包括：根据所述资源需求信息以及所述可用资源信息生成初始解；通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动，产生第一解集；对所述第一解集中的解进行评价，获得所述第一解集中每个解对应的目标值；根据所述目标值确定第一目标解；对所述第一目标解进行禁忌和藐视判断；在所述第一目标解满足禁忌规则和藐视规则的情况下，输出所述第一目标解；在所述禁忌搜索算法满足终止条件的情况下，确定所述第一目标解为所述资源分配结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动，产生第一解集，包括：通过柯西分布产生的集中化邻域对所述初始解中的第一目标位数进行扰动，获得第一解；通过柯西分布产生的多样化邻域对所述初始解中的第二目标位数进行扰动，获得第二解；所述第一解和所述第二解构成所述第一解集，所述第一目标位数小于所述第二目标位数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过柯西分布产生的邻域结构对所述初始解进行扰动的公式为：其中，x表示所述初始解，f(x；x0；γ)表示与所述初始解对应的扰动后的解，x0表示所述初始解的偏移，γ表示柯西分布的尺度参数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一解集中的解进行评价，获得所述第一解集中每个解对应的目标值，包括：通过目标函数计算所述第一解集中每个解对应的目标值，其中，所述第一解集中至少两个解并行计算所述目标值；所述目标函数为：
其中，f(k)为所述目标值，k为所述第一解集中的解，表示一个可能的分配结果；ω
CPU
为中央处理器CPU的目标权重值，ω
MEM
为内存MEM的目标权重值，ω
Load
为负载均衡指数的目标权重值；J为从虚拟基础架构管理器VIM获取到的可用资源列表集合，J＝{1，2，
…
j}，j为集合J中的一个节点；P为集合J中相邻两个节点组成的集合，p为集合P中的一个节点对；U(CPU
j
(k))表示CPU
j
(k)的目标函数，U(MEM
j
(k))表示MEM
j
(k)的目标函数，U(ΔLoad
p
(k))表示ΔLoad
p
的目标函数，ΔLoad
p
表示相邻两个节点之间的负载差值；其中，所述目标函数的约束条件为：g(k)≤0，g(k)＝Used(k)-Available，Used(k)表...

【专利技术属性】
技术研发人员：党莹莹，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：