申请/专利权人：吉林大学

申请日：2022-06-02

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN114884833B

主分类号：H04L41/5003

分类号：H04L41/5003;H04L47/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2022.08.26#实质审查的生效;2022.08.09#公开

摘要：本发明属于网络功能虚拟化技术领域，具体涉及一种基于鞅理论实现统计时延QoS保障的SFC逐跳带宽分配和部署方法；抽象物理网络，用两种串联排队系统分别构建数据业务和视频电话业务的SFC，使用IBP过程建模数据业务的到达流，使用2A‑MMBP建模视频电话业务的到达流，构造IBP，2A‑MMBP，MMBP过程的到达鞅，构造服务鞅；逐跳推导每个节点处服务过程的服务概率，将每个节点的输出流拟合为IBP或MMBP过程，作为下一个节点的到达过程，完成SFC的逐跳带宽分配和部署，并在预分配服务的限制下得到SFC的最优部署方案；本发明针对多切片上异质业务的SFC部署问题，该方法实现了对SFC逐跳的带宽分配，准确的建模流量的离去过程，满足了业务的统计时延QoS要求。

主权项：1.一种基于鞅理论实现统计时延QoS保障的SFC逐跳带宽分配和部署方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一，抽象物理网络，根据请求的QoS要求实现细粒度的SFC部署，用两种串联排队系统分别构建数据业务和视频电话业务的SFC，使用IBP过程建模数据业务的到达流，使用两个MMBP的聚合过程2A-MMBP建模视频电话业务的到达流，其中两个参数不同的MMBP分别建模视频流和音频流，几何分布建模节点的服务过程；步骤二，构造IBP，2A-MMBP，MMBP过程的到达鞅，构造几何分布的服务鞅：对于SFC的第m个节点，此时m＝1、2、...、M，amn为第m个节点在时隙n时到达数据包的数目，为在第m个节点处时隙0到n内到达的数据包总数，j＝1，……n；对于构造到达过程的到达鞅为： 其中θ为衰减指数，Kam和hamamn为依赖于θ的鞅参数；对于IBP，2A-MMBP和MMBP的到达鞅，通过获得不同的Am0,n，Kam，hamamn得到；所述构造几何分布的服务鞅，具体为：对于第m个节点的服务过程，此时m＝1、2、...、M，smn为时隙n内服务数据包的数目，表示在时隙0到n内累计服务的数据包总数，对于构造服务过程的服务鞅为： 其中θ为衰减指数，Ksm和hsmsmn为依赖于θ的鞅参数；令hsmsmn＝1，Ksm计算为： 其中E表示求期望，gm为服务概率；综上，得到在SFC的所有节点处的到达过程的到达鞅，几何分布的服务鞅；步骤三，为保障请求的统计时延QoS要求，基于鞅理论逐跳推导每个节点处服务过程的服务概率；具体为：对于IBP到达的SFC的第m个节点，此时m＝1、2、...、M，积压超鞅为： 其中和Ksm为依赖于θ*的鞅参数，在第m个节点处时隙0到n内到达的数据包总数为为第m个节点处IBP过程在时隙j时到达数据包的数目；对于2A-MMBP到达的SFC的第一个节点，2A-MMBP到达的积压超鞅为： 其中和Ks1为依赖于θ*的鞅参数，第一个节点处在时隙0到n内到达的数据包总数为其中和分别为2A-MMBP中第1和第2个MMBP过程在时隙j时到达数据包的数目；对于该SFC的后续节点，此时m＝2，...，M，第m个节点处的MMBP到达的积压超鞅为： 其中和Ksm为依赖于θ*的鞅参数，第m个节点处到达的MMBP过程在时隙0到n内到达的数据包总数为其中为MMBP过程在时隙j时到达数据包的数目；令delaymn表示在时隙n时第m个节点处的时延，Dm0,n表示第m个节点从时隙0到n累积离去的数据包个数，时延的定义式为：delaymn＝min{t≥0|Am0,n-t≤Dm0,n}其中t为求delayn时的参量；进一步在积压超鞅的基础上，流量的时延违反概率为：对于IBP到达流，此时m＝1、2、...、M，第m个节点处的时延违反概率为： 其中E为求期望，对于2A-MMBP到达流，第一个节点处的时延违反概率为： 其中后续第m个节点，此时m＝2，...，M的时延违反概率为： 其中所述基于鞅理论逐跳推导每个节点处服务过程的服务概率，具体为：在指定统计时延QoS要求下，在0-1内采用二分搜索算法求得节点处服务过程的服务概率gm，具体如下：1令服务概率搜索上界upper＝1，服务概率搜索下界lower＝0，令gm＝upper为服务概率，计算IBP到达流、2A-MMBP或MMBP到达流的时延违反概率阈值m＝1、2、...、M、或2如果threshold与目标时延违反概率阈值target＝e之差的绝对值小于或等于自定义的极小数μ，则将upper值作为所求节点的服务概率gm；3否则，以mid＝upper+lower2为服务概率gm，计算IBP到达流、2A-MMBP或MMBP到达流的时延违反概率阈值或4如果步骤3计算得到的threshold与目标时延违反概率阈值target＝e之差的绝对值小于或等于自定义的极小数μ，则将mid值作为所求节点的服务概率gm；5否则，若步骤3计算得到的thresholdtarget，则将mid值赋给lower，返回到步骤3；若步骤3计算得到的thresholdtarget，则将mid值赋给upper，返回到步骤3；直至threshold与target之差的绝对值小于或等于自定义的极小数μ，将当前mid值作为所求节点的服务概率gm；步骤四，在鞅理论的指导下，在统计时延QoS的要求下采用离去拟合的方式将每个节点的输出流拟合为IBP或MMBP过程，作为下一个节点的到达过程，直至完成整个SFC逐跳带宽预分配；具体为：对于SFC的第一个节点，如果输入过程是一个IBP过程，则将该节点的离去过程拟合为另一个IBP模型，如果输入过程是一个2A-MMBP过程，则将该节点的离去过程拟合为另一个参数为的MMBP模型；其中第一个节点离去的MMBP模型中一态转移到本态和二态的状态转移概率分别为和二态转移到本态和一态的状态转移概率分别为和数据包离去概率分别为和当SFC的第一个节点到达流为2A-MMBP过程时，根据状态转移矩阵和速率转移矩阵第k个MMBP模型的表征矩阵为：其中k＝1或2，I为2*2维单位矩阵，叠加源的表征矩阵为：其中n＝0,1,2，n的最大值为聚合流中MMBP的数量，当i＝2时，为2*2维零矩阵，当i＝0且n＝2时，为2*2维零矩阵；假设K为排队系统缓冲区大小，K+1*K+1维传输概率矩阵表示为： 其中进而计算在第一个节点处队长的稳态分布π1＝π1l，其中0≤l≤K，l为队长的大小；根据队长的稳态分布π1＝π1l及到达过程的参数经参数拟合后即将此节点的离去过程拟合为一个新的参数为的MMBP模型；离去过程作为下一个节点的到达，以此类推，求解整个串联排队系统；若SFC的第一个节点到达流为IBP过程，节点的离去过程将以相同的方式被拟合为IBP模型；步骤五，基于协调分配算法CoordVNF完成SFC的逐跳带宽分配和部署，包括SFC的组成，QoS保障下的带宽分配，流量的离去拟合，并在预分配服务的限制下得到SFC的最优部署方案；将SFC嵌入到物理网络中，即为SFC部署成功，具体为：1初始化需要被嵌入的第i个请求该请求的QoS要求设定为{Dmax,e}，其中Dmax和e分别表示时延阈值和时延违反概率阈值；输入流的参数矩阵集表示为包括状态转移矩阵，速率转移矩阵，扩展的状态转移矩阵，对角速率矩阵，已经实施的节点和链路部署设置为B；2依据当前物理网络GS、指定的初始嵌入物理节点、QoS要求{Dmax,e}、输入流的矩阵集，包括IBP的扩展状态转移矩阵和对角速率矩阵、状态转移矩阵和速率转移矩阵、MMBP流的状态转移矩阵和速率转移矩阵、扩展状态转移矩阵和对角速率矩阵和已实施的部署情况B，向物理网络迭代的嵌入第i个请求在迭代中，根据目前的嵌入情况，得到尚未嵌入的VNF集合；若该集合为空，则已嵌入该请求，返回已实施的部署情况B；若该集合不为空，则在集合中获取一个VNF，记为VNFv，根据所述步骤三计算VNFv所需要的服务概率；3在当前已嵌入的物理节点处，采用广度优先搜索方式搜索下一个被部署的VNFv和链接前一个VNFw的虚拟链路w,v能够嵌入的物理节点集和关联的物理路径；所获得的节点集candidates按最短路径优先以升序排列；选取最佳候选的物理节点和对应的物理路径，并向其中嵌入VNFv和虚拟链路w,v；其中嵌入成功应满足三个条件：1虚拟节点v的节点资源需求低于候选物理节点的剩余资源；2物理节点的服务概率大于虚拟节点v所需要的服务概率；3先前嵌入的物理节点与待嵌入的物理节点之间路径的剩余带宽满足虚拟链路w,v所需要的带宽；4若嵌入成功，根据所得VNFv的服务概率和VNFv输入流的矩阵集来拟合VNFv离去流量的参数矩阵集{Matrixd}，即得到下一节点对应的输入流量的矩阵集；若嵌入不成功，则在所获得的节点集candidates中继续寻找能够嵌入的物理节点和对应的物理链路进行嵌入；如果该情况下成功嵌入VNFv之前的虚拟链路，则继续嵌入下一个待嵌入的VNF；重复步骤2，直至该条SFC嵌入成功后，部署下一个请求。

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百度查询： 吉林大学 基于鞅理论实现统计时延QoS保障的SFC逐跳带宽分配和部署方法

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