[发明专利]基于层次分析法的计算网络选择方法及平台

说明书

本发明公开了一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台，该方法包括：构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。本发明能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。

技术领域

本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台。

背景技术

容器和虚拟机均摆脱了对物理硬件的需求，使得用户可以更为高效地使用计算资源。虚拟机依赖于hypervisor(虚拟机管理器)，当hypervisor被安装完成，hypervisor即可从系统可用计算资源当中分配虚拟机实例，每台虚拟机都能够获得唯一的操作系统和应用程序。对于容器来说，当容器层安装完成后即可从系统可用计算资源中分配容器实例，每个容器化应用都共享相同的操作系统。相较虚拟机而言，容器具有更为出色的轻量化特征。

基于虚拟机和容器的不同特性，虚拟机网络和容器网络可作为互补计算网络在同一个数据中心中共存。综上，在同一个数据中心中，如何根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择最佳计算网络成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种基于层次分析法的计算网络选择方法及平台，能够根据流量特性从虚拟机网络和容器网络中选择出最佳计算网络。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于层次分析法的计算网络选择方法，包括：

构建计算网络选择模型，所述计算网络选择模型包括目标层、准则层和方案层，所述目标层为最佳计算网络方案，所述准则层包括隔离性、基础设施可变性和镜像大小三个因素，所述方案层包括虚拟机网络和容器网络两个因素；

根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵，所述方案层判断矩阵为多个；

根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络。

可选地，所述根据所述准则层判断矩阵和所述方案层判断矩阵生成最佳计算网络包括：

生成所述准则层判断矩阵的最大特征值对应的第一特征向量；

生成多个所述方案层判断矩阵的最大特征值对应的多个第二特征向量；

根据所述第一特征向量和多个第二特征向量生成方案层对目标层的影响权重向量，所述影响权重向量包括虚拟机网络对目标层的影响权重和容器网络对目标层的影响权重；

判断所述虚拟机网络对目标层的影响权重是否大于容器网络对目标层的影响权重，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重大于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为虚拟机网络，若判断出所述虚拟机网络对目标层的影响权重小于或等于容器网络对目标层的影响权重，生成的最佳计算网络为容器网络。

可选地，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：

通过公式生成所述准则层判断矩阵，其中，A_o表示准则层判断矩阵，x₁表示准则层中第1个元素隔离性对目标层的影响权重，x₂表示准则层中第2个元素基础设施可变性对目标层的影响权重，x₃表示准则层中第3个元素镜像大小对目标层的影响权重。

可选地，所述根据所述计算网络选择模型生成准则层判断矩阵和方案层判断矩阵包括：