[发明专利]一种基于多种相关属性的业务重要性确定与资源分配方法

摘要

本发明属于网络资源分配技术领域，尤其涉及一种基于多种相关属性的业务重要性确定与资源分配方法。本发明方法为服务器节点对业务重要性计算所涉及的三个因素分别进行配置，确定所述三个因素各自涉及的属性，并分别计算属性值，建立模糊一致判断矩阵，计算权重值，生成三维业务重要性表，用户终端节点确定任务类型、用户类型和业务类型的取值，并向服务器节点发送携带所述三个因素取值的查询请求信息，服务器节点接收查询请求，并根据三个因素的取值在业务重要性表中查找对应的业务重要性规范值，并分配与业务重要性规范值相匹配的资源，同时将查询结果和分配信息返回用户节点。本发明综合性强，类型及数量可调整，属性侧重可调整，计算方法简单。

主权项

1.一种基于多种相关属性的业务重要性确定与资源分配方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、服务器节点对业务重要性计算所涉及的三个因素分别进行配置，其中，所述三个因素为：任务类型、用户类型和业务类型，用标识符i对任务类型进行标记，用标识符j对用户类型进行标记，用标识符k对业务类型进行标记；S2、服务器节点基于当前业务信息，确定S1所述三个因素各自涉及的属性，并分别对业务重要性中所需的任务属性值、用户属性值和业务属性值进行计算，具体为：S21、根据任务类型，确定任务类型涉及的属性，计算任务属性值，构建任务属性参数决策矩阵A＝(a_il)_N×L，对任务属性值进行去量纲化，即将参数值归一化到[0，1]的范围内，得到规范化的决策矩阵R＝(r_il)_N×L，服务器节点根据需求对任务的各属性给予不同权重，使用加权求和计算得到任务属性值，所述任务类型表明业务所执行任务的类型，用集合S_i表示，S_i＝{1,2，…,N}，其中，所述任务类型涉及的属性包括：带宽需求、可靠性、响应时间和任务级别，所述决策矩阵A表示N个不同任务类型在L个决策属性下的取值，l＝1,2.3,...,L；所述任务属性参数决策矩阵A规范化为R的过程为：步骤A、首先将任务相关的L个属性分为效益型属性和成本型属性两种，所述效益型属性的属性值的大小与多属性决策评估结果成正比，所述成本型属性的属性值的大小与多属性决策结果成反比；步骤B、任务相关的带宽需求和任务可靠性等作为效益型属性，用进行规范化处理；步骤C、任务级别和响应时间等属性作为成本型属性，用进行规范化处理，得到规范化的决策矩阵R后，服务器节点根据需求对任务的各属性给予不同权重，使用加权求和计算得到任务属性值，其中，i对应于任务类型，i＝1,2,…,N，I_i为对应于任务类型i的任务属性值，L为属性个数，ω_l为第l项属性的权重值，且S22、根据用户类型，确定用户类型涉及的属性，计算用户属性值，用户类型表明业务终端使用者的等级，用集合S_j表示，S_j＝{1,2,…,U}，U为用户等级个数，用户属性值通过公式获得，其中，所述用户类型涉及的属性包括用户服务等级和用户安全策略，I_j为对应于用户类型j的用户属性值，β_j表示用户级别，γ_j表示用户的安全策略等级；S23、根据业务类型，确定业务类型涉及的多种属性，计算业务属性值，所述业务类型表明业务终端产生的网络业务流的类型，用集合S_k表示，S_k＝{1,2，…,T}，将T种业务类型划分为实时业务和非实时业务，对所述实时业务，按照确定实时业务属性值，对所述非实时业务，令非实时业务属性值为I_k,nrt＝q，所述q为业务优先级属性值，分别以1至3的整数来标识，数值越小代表优先级越高，分别计算得到I_k,rt，I_k,nrt之后，计算业务属性值I_k，利用归一化计算得到业务属性值，其中，I_k,rt对应于实时业务类型k的业务属性值，δ_k为丢包率，η_k和T_k分别为实时业务的抖动和最大容忍时延，λ_rt和λ_nrt分别为实时和非实时业务调整权重值，I_k为对应于业务类型k的业务属性值，其中，所述业务类型的属性包括业务类型划分为会话类、流类、交互类和背景类，所述会话类和流类属于实时业务，所述交互类和背景类为非实时业务，进行业务重要性计算时主要考虑业务优先级属性；S3、服务器节点根据任务类型、用户类型和业务类型3个影响因素的相对重要程度，建立模糊一致判断矩阵，并计算第s项属性的权重值ω_s，具体为：S31、将任务类型、用户类型和业务类型3个影响因素的重要程度作两两比较，采用0.1‑0.9标度的方式来标识各影响因素两两之间的重要程度，构建模糊互补判断矩阵其中，n表示影响因素数量，f_st表示第s个因素相对第t个因素具有模糊关系“…比…重要得多”的隶属度，所述F中元素满足f_st>0,f_st+f_ts＝1(s≠t),f_ss＝0.5，s,t＝1,2,…,n；S32、对S31所述模糊互补矩阵F＝(f_st)_n×n按行求并做数学变换得到模糊一致矩阵S33、对S32所述模糊一致矩阵采用行和归一化计算得到影响因素的权重向量ω中的各元素其中，ω_s为第s项属性的权重值，s＝1,2,…,n；S4、根据S21所述I_i、S22所述I_j、S23所述I_k和S3所述ω_s，通过加权求和I_v＝I_i*ω₁+I_j*ω₂+I_k*ω₃计算各个业务重要性值I_v，规范化业务重要性值I_v，生成三维业务重要性表；所述生成三维业务重要性表具体步骤如下：S41、根据S21所述I_i、S22所述I_j、S23所述I_k和S3所述ω_s，通过加权求和I_v＝I_i*ω₁+I_j*ω₂+I_k*ω₃计算各个业务重要性值I_v；S42、申请大小为|S_i|·|S_j|·|S_k|的整型数组C，其中，符号|·|表示求取集合的元素总个数，S_i、S_j、S_k分别表示任务类型、用户类型和业务类型的划分集合；S43、遍历三个因素在i、j、k不同取值所对应的所有业务重要性值I_v，存入所述整型数组C中，并对整型数组C的元素值从小到大进行排序；S44、取整型数组C中元素的所在位置为所述元素的业务重要性规范值；S45、由三个因素的不同i、j、k取值与对应的业务重要性程度值映射表构成三维业务重要性表；S5、用户终端节点确定任务类型、用户类型和业务类型的取值，并向服务器节点发送携带所述三个因素i、j、k的取值的查询请求信息；S6、服务器节点接收查询请求，并根据所述三个因素i、j、k的取值在业务重要性表中查找对应的业务重要性规范值，并分配与业务重要性规范值相匹配的资源，同时将查询结果和分配信息返回用户节点。