[发明专利]一种基于优化开销收益比的虚拟网络映射方法有效
申请号: | 201710587014.1 | 申请日: | 2017-07-18 |
公开(公告)号: | CN107360031B | 公开(公告)日: | 2020-04-14 |
发明(设计)人: | 张伟哲;王德胜;李雄;何慧;刘亚维 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;G06F9/455;G06F9/54 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 杨立超 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 优化 开销 收益 虚拟 网络 映射 方法 | ||
一种基于优化开销收益比的虚拟网络映射方法,本发明涉及虚拟网络映射方法。本发明为了解决现有技术不能在有限的物理资源内保证高的映射成功率,以及现有技术大多是从单个虚拟节点到单个物理节点的映射的问题。本发明是在现有的虚拟网络映射问题中扩大虚拟网络的规模,使其大于底层物理网络的规模,也就是虚拟网络的节点规模数大于物理网络的节点规模。本发明主要目的是在映射所有的虚拟网络请求的情况下,尽可能的减少底层物理资源的使用,提高本发明方法映射的成功率以及算法收益。比较传统Node‑Opt算法,本发明在映射收益上高出将近30%,在不同的虚拟网络请求规模下普遍将映射成功率提高了50%以上。本发明用于虚拟网络映射领域。
技术领域
本发明涉及虚拟网络映射领域,具体涉及基于优化开销收益比的大规模虚拟网络映射方法。
背景技术
随着现代互联网,存储技术以及网络规模的高速发展,计算资源变得更加廉价、强大、更无处不在的可获取性。这种潮流导致了新型计算模型云计算的高速发展,这种计算模型的计算资源(cpu,存储)分散在各个数据中心,并且直接向用户按需提供服务,主要是以VM的方式,用户使用这些资源更像一种使用一种普通的配件。网络虚拟化的定义就是提出一种潜在的解决方案,把未来的网络架构分解为独立的一个个虚拟网络,这些网络独自承担这各种客户的网络服务,这些虚拟网络又同时共享一个底层的物理网络。虚拟网络映射问题或者叫做虚拟网络嵌入问题都是在网络虚拟化中一个主要的资源分配挑战。也是网络虚拟化过程中必须解决的一个先决条件,这是之后各种工作的基础。给定一些特定的虚拟网络请求,每一个请求都是一个虚拟网络拓扑,都有着自己的节点和链路资源需求。把这些资源请求用底层物理网络中的节点和链路来满足就是虚拟网络映射问题的关键。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术不能在有限的物理资源内保证高的映射成功率,以及现有技术大多是从单个虚拟节点到单个物理节点的映射的缺点,而提出一种基于优化开销收益比的虚拟网络映射方法。
一种基于优化开销收益比的虚拟网络映射方法包括以下步骤:
步骤一:将虚拟网络和物理网络初始化,创建物理网络排序数组PGAR[]和虚拟网络排序数组VGR[],PGAR[]和VGR[]分别表示物理网络中的物理节点数组和虚拟网络中的虚拟节点数组;
步骤二:计算PGAR[]中的物理节点的剩余资源量,并从大到小进行排序;
步骤三:计算VGR[]中的虚拟节点的资源请求量,并从大到小进行排序;
步骤四:计算虚拟中心的初始数量MergeCenterNum,并把VGR[]前MergeCenterNum个虚拟节点作为虚拟中心映射到PGAR[]的前MergeCenterNum个物理节点上;
步骤五:对于虚拟网络拓扑图中的所有非虚拟中心节点,计算当前每个非虚拟中心节点与被映射的物理节点集合的关联度值,依次把非虚拟中心节点、与非虚拟中心节点对应的最大关联度中心以及最大关联度值打包放入优先队列中,按关联度从大到小排序;非虚拟中心节点是指未映射的虚拟节点;所述当前每个非虚拟中心节点与被映射的物理节点集合的关联度值是指非虚拟中心节点与已经被映射到被映射的物理节点中的虚拟节点的链路带宽之和;最大关联度中心是指与该非虚拟中心节点有最大关联度值的物理节点;
步骤六:从优先队列中取出队首元素,即关联度最大的虚拟节点;
步骤七:若队首元素的最大关联度值为0或者最大关联度中心剩余资源量小于该虚拟节点的资源请求量,则将该虚拟节点映射到新的物理节点;否则,则将该虚拟节点映射到其最大关联度中心;
步骤八:删除优先队列中被映射的虚拟节点,并更新优先队列中剩余非虚拟中心的最大关联度中心和最大关联度值;
步骤九:迭代执行步骤六至步骤八,直至优先队列中没有剩余非虚拟中心节点。
本发明的有益效果为:
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