一种容器化网络架构及网络功能部署方法技术

本发明专利技术提供一种容器化网络架构及网络功能部署方法，采用一种联合优化的方式同时解决网络性能问题和资源部署问题，具体而言，本发明专利技术以容器化网络中服务功能的排队网络模型构建为前提，通过引入马尔可夫决策过程来描述动态的网络资源状态转换过程，设计深度强化学习算法来智能高效地解决部署问题。将综合考虑电信网络对低时延、高吞吐、高可靠的要求以及三者之间相互竞争资源的矛盾性，合理设置分段多维奖励函数，以期获得最佳的容器化网络功能联合多目标优化部署策略，取得吞吐量和可靠性以及通信时延（端到端时延）联合最优。及通信时延（端到端时延）联合最优。及通信时延（端到端时延）联合最优。

【技术实现步骤摘要】
一种容器化网络架构及网络功能部署方法


[0001]本专利技术涉及网络功能部署领域，更具体地，涉及一种容器化网络架构及网络功能部署方法。

技术介绍

[0002]第五代移动通信技术（5G）作为最新一代的信息通信技术，可有效满足增强型移动宽带、大规模物联网和超高可靠低时延通信三大应用场景的信息传输需求。在当今的通讯网络中，数据的消耗呈指数增长，这种不可逆转的趋势是由终端用户的增加和新移动设备（智能手机、可穿戴设备、传感器等）的广泛渗透推动的。大多数物联网设备其实并不需要连续的、长时间的网络服务，导致了海量且高并发的网络服务请求，加剧网络的波动。由于传统的基于虚拟机的虚拟网络功能存在启动慢、损耗大以及不易扩展等问题，难以承担变化如此大的动态网络，所以使得虚拟网络功能在电信云中落地进展较慢。容器化虚拟网络功能受益于容器的轻量化以及容器化网络功能架构，可以快捷地部署和销毁，实现更细粒度的创建和分配，将会为万物互联时代提供高效、动态、细粒度的网络服务。
[0003]目前没有相关工作对容器化网络的网络功能实例部署的详细研究。部分研究工作考虑粗粒度的资源本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种容器化网络架构，其特征在于，所述容器化网络架构包括若干个物理网络拓扑，每个物理网络拓扑被称为一层，相邻层之间通过层间节点和层间链路连接，同一层中的链路被称为层内链路，相邻两层间用来连接功能节点的链路和节点分别被称为层间链路和层间节点；多种容器化网络功能部署在物理网络拓扑层中的多核处理器上，不同容器化网络功能的组合构成具有不同功能的用户请求链，每个容器化网络功能具有多个实例，每一类用户请求对应一种用户请求链；基于深度强化学习的容器化网络功能部署策略，得到最优容器化网络功能部署方案，所述容器化网络功能部署策略包括确定在容器化网络的多核处理器上部署的容器化网络功能实例的具体数目以及各个容器化网络功能实例在多核处理器上的部署位置。2.一种基于容器化网络架构的网络功能部署方法，其特征在于，包括：基于深度强化学习的容器化网络功能部署策略，得到最优容器化网络功能部署方案，所述容器化网络功能部署策略包括确定在容器化网络的多核处理器上部署的容器化网络功能实例的具体数目以及各个容器化网络功能实例在多核处理器上的部署位置。3.根据权利要求2所述的网络功能部署方法，其特征在于，所述基于深度强化学习的容器化网络功能部署策略，得到最优容器化网络功能部署方案，包括：将整个容器化网络划分为多个网络域，每个网络域包含本域中的网络节点、链路以及部署的容器化网络功能实例；根据初始容器化网络功能部署矩阵P和用户请求集合，确定各用户请求的路由路径；根据每一个网络域的网络资源状态和各容器化网络功能节点的服务强度，定义状态空间S；定义动作空间A，所述动作空间A包括多个动作a，每一个动作a表示在相应网络域内的容器化网络功能节点进行容器化网络功能的优化部署；在所述状态空间S中选择当前状态S
t
，以及从所述动作空间A中选择当前动作a
t
，更新容器化网络功能部署矩阵P和路由路径，计算当前动作a
t
的奖励R
t
，以及执行当前动作a
t
对应的下一个状态S
t+1
；根据当前状态S
t
、当前动作a
t
、奖励R
t
和下一个状态S
t+1
，基于双深度Q网络获取最优动作，所述最优动作即最优容器化网络功能部署方案。4.根据权利要求3所述的容器化网络功能部署方法，其特征在于，所述根据每一个网络域的网络资源状态和各容器化网络功能节点的服务强度，定义状态空间S，包括：用向量形式表示状态空间S：；其中，分别表示第n个网络域中带宽、缓存和多核处理器的平均可用率,表示第n个网络域中第p类容器化网络功能的平均CPU可用率, 表示第n个网络域中第p类容器化网络功能节点的平均服务强度；其中：；
；；；；其中，n=1，2，....，N表示第个网络域；表示第n个网络域中的物理链路集合；表示第n个网络域中的物理节点集合；表示第n个网络域中的容器化网络功能集合；表示第n个网...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐博，彭凯，王良源，徐晓慧，邓天平，陆通，彭聪，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：