[发明专利]网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法

说明书

本发明公开了一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法，包括如下步骤：构建包括底层网络和虚拟网络的虚拟网资源分配模型，采用主动探测法对底层网络进行探测建立备选探测集合，基于向量扩张基理论对备选探测集合进行筛选获取最优备选探测集合；根据最优备选探测集合确定备选底层节点集合，计算每个备选底层节点的相邻距离，根据相邻距离为虚拟节点分配CPU资源；最优备选探测集合中的每个探测利用主动探测法对底层网络进行探测，获取探测所经过的每条底层链路的带宽资源，依据分流策略分别为虚拟网络中的各条虚拟链路分配带宽资源。本发明基于主动探测法探知底层网络的状态后再进行资源分配，有效提升了虚拟网获得资源的可靠性。

技术领域

本发明涉及电力通信网的资源管理领域，特别是涉及一种网络切片下基于主动探测的虚拟网资源分配方法。

背景技术

网络切片下，基础网络被划分为虚拟网络和底层网络。底层网络构建底层节点和底层链路资源，提供给虚拟网使用。虚拟网承载各种虚拟网服务，为最终用户提供个性化业务。虚拟网的资源分配是网络切片环境下的重要研究内容。为提升底层网络资源利用率，文献[Mijumbi R,Serrat J,Gorricho J L,et al.A path generation approach toembedding of virtual networks[J].IEEE Transactions on Network and ServiceManagement,2015,12(3):334-348.]针对链路资源的共享特性，提出链路资源共享的虚拟网资源分配算法。为提升虚拟网资源的可靠性，文献[Zheng X,Tian J,Xiao X,et al.Aheuristic survivable virtual network mapping algorithm[J].Soft Computing,2019,23(5):1453-1463.]将底层网络资源分为在用资源和备用资源，可以有效提升虚拟网获得资源的可靠性。为进一步提升资源分配算法的智能性，文献[Jahani A,Khanli L M,Hagh M T,et al.Green virtual network embedding with supervised self-organizing map[J].Neurocomputing,2019,351:60-76.]分析了资源分配算法的动态因素，提出了基于神经网络的自适应资源分配算法。文献[Zhang P,Yao H,Li M,etal.Virtual network embedding based on modified genetic algorithm[J].Peer-to-Peer Networking and Applications,2019,12(2):481-492.]采用遗传算法对问题进行求解。文献[Dolati M,Hassanpour S B,Ghaderi M,et al.DeepViNE:Virtual networkembedding with deep reinforcement learning[C]//IEEE INFOCOM 2019-IEEEConference on Computer Communications Workshops(INFOCOM WKSHPS).IEEE,2019:879-885.]将深度学习算法与虚拟网资源分配问题进行建模，用于解决虚拟网资源分配问题。在网络虚拟化应用的具体网络环境方面，文献[M.R.Raza,M.Fiorani,A.Rostami,etal.Dynamic slicing approach for multi-tenant 5G transport networks[J].IEEE/OSA Journal of Optical Communications and Networking,2018,10(1):77-90.]以5G网络的资源分配为研究对象，提出基于网络切片技术的资源分配算法。

已有研究主要以底层资源利用率最大化为目标，从静态的底层网络环境下，采用最短路径算法进行资源分配。但是，由于网络中存在动态路由、数据分流等情况，采用最短路径算法不能有效避免不可用的网络节点，也不能高效率的实现数据分流，导致资源分配算法的效率较低。

发明内容