[发明专利]面向云服务的聚合流的接纳控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及网络管理技术领域，尤其涉及面向云服务的网络QoS保障与接纳控制技术。

背景技术

随着云计算的发展，云服务数量和种类爆炸式增长，用户想要接受云中的服务，必须经过传统的网络，这使得有限资源（如带宽、缓冲区长度等）的传统网络面临着随时可能发生拥塞而引起云服务质量（Quality of Service，QoS）下降的威胁。加上目前用户对服务质量要求越来越高，网络传统“尽力而为”的服务已不能满足用户的QoS需求。而接纳控制作为一种有效的预防性流量控制手段，是避免网络拥塞、实现网络服务质量（QoS）保障的重要技术。实施接纳控制的网络，要求用户在请求接入网络时将自己的通信量传输特征和要求的服务质量告诉网络，网络根据用户的通信量特征和网络现存的资源情况，决定是否接纳用户的连接请求。

近年来，随着云计算的兴起，面向云服务的QoS保障的接纳控制方法已成为研究的热点。传统的接纳控制方法常常基于预知或简化的应用流量模型,如把所有应用流的到达都视为泊松过程并假设它们服从独立同分布，事实上，大部分应用流,如视频、云服务的业务流等都具有长程相关性，因此传统的接纳控制方法并不适用。同时，由于网络上各种应用流到达的随机性，多种流汇聚后的流量特征也难以描述，传统的方法难以构造其流量模型。网络微积分是一种新的有效的网络性能定量的数学分析工具，与传统统计理论相比，其最大优点在于它能给网络性能提供确定性边界分析，利用网络微积分可以计算出异构流聚合后的流量模型，也能分析长程相关性流的特征。目前主要的研究有陈艳平采用在线测量的方法计算业务流的统计特性估计其突发水平以便选择合适的业务流模型，不同于传统的接纳控制方法只采取一种业务流模型，基于选定的业务流模型，通过有效带宽和有效包络的转换定理，获得多分形和自相似业务流的有效包络。然后，采用统计网络演算获得QoS参数进行接纳控制决策，并且通过选择接纳时机减小接纳控制本身对QoS的影响，实验结果表明基于此方法的接纳控制算法获得了较高的接纳能力，但她并没有考虑聚合流的特征，以及对聚合流的接纳控制方法。LE Boudec J-Y教授提出了利用业务流的数据量描述与参数描述来估计流的资源需求的方法，给出了流复用后聚合流的基于时延约束的有效带宽（effective bandwidth,EB）与基于缓冲区长度的等效容量（equivalent capacity,EC）的定义，并提出可以利用它们来执行接纳控制。但针对多种类型的云服务，他没有给出聚合流的EB与EC的模型，以及分析它们的特征与基于EB和EC的接纳控制的性能。

发明内容

针对以上现有技术中的不足，本发明的目的在于提供一种提高了网络的吞吐量、保证云服务QoS的面向云服务的聚合流的接纳控制方法。本发明的技术方案如下：

一种面向云服务的聚合流的接纳控制方法,其中云服务的网络模型包括整形器、网络域及云服务域，所述整形器与用户端相连接，网络域包括入口路由器节点及出口路由器节点，整形器与网络域的入口路由器节点相连接，网络域的出口路由器节点与云服务域相连接，面向云服务的聚合流的接纳控制包括以下步骤：

101、当用户端发起接入云服务的请求时，则将该请求的业务流通过整形器整形得到整形业务流，若干整形业务流在网络域的入口路由器节点汇聚，并经过复用器的复用产生聚合流，其中复用器设置于入口路由器节点中，此处入口路由器节点也称为复用器节点；

102、采用网络微积分法对步骤101中聚合流的有效带宽EB或/和等效容量EC进行计算；

103、当用户端给定时延约束D且当有效带宽EB≤C时，则用户发起接入云服务的请求被接纳，允许进入网络域，否则拒绝请求，其中C为入口路由器节点的恒定输出速率；

当网络端给定缓冲区长度约束B且当等效容量EC≤C时，则用户发起接入云服务的请求被接纳，允许进入网络域，其中C为入口路由器节点的恒定输出速率,否则拒绝请求；

当用户端给定时延约束D与网络端给定缓冲区长度约束B时，有效带宽EB≤C且等效容量EC≤C时，用户发起接入云服务的请求被接纳，允许进入网络域，否则拒绝请求。

进一步的，步骤102中得到数据量时间图，则聚合流的有效带宽EB值为在时间time=-D处向聚合的到达曲线作切线的斜率；

聚合流的等效容量EC值为在数据data=B处向聚合的到达曲线作切线的斜率。

进一步的，步骤101中采用漏桶整形器对业务流进行整形。