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一种针对端到端时延性能优化的网络服务跨域编排方法

摘要

本发明公开一种针对端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排方法,包括:S1高级编排器响应用户或网络管理员的服务请求,并将服务请求描述为带权重的服务图;S2高级编排器将服务图分割为若干个带权重的子服务图,并分配给相应的子网络域;S3子网络域中的低级编排器对接收到的子服务图进行域内编排映射,并将域内编排映射结果发送给高级编排器;S4高级编排器接收域内编排映射结果并判断子服务图是否映射成功,若成功则结束,若失败则重新执行S2。本发明服务功能链跨域编排方法可以充分利用跨域网络丰富的可用资源来满足网络服务的资源需求,同时能够使网络服务在跨域网络中的端到端时延最小,从而有效提高终端用户的服务体验。

著录项

  • 公开/公告号CN108600101A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京交通大学;

    申请/专利号CN201810235629.2

  • 申请日2018-03-21

  • 分类号H04L12/715(20130101);H04L12/727(20130101);H04L12/721(20130101);

  • 代理机构11257 北京正理专利代理有限公司;

  • 代理人付生辉

  • 地址 100044 北京市海淀区上园村3号

  • 入库时间 2023-06-19 06:38:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-03-07

    未缴年费专利权终止 IPC(主分类):H04L12/715 专利号:ZL2018102356292 申请日:20180321 授权公告日:20200807

    专利权的终止

  • 2020-08-07

    授权

    授权

  • 2018-10-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L12/715 申请日:20180321

    实质审查的生效

  • 2018-09-28

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及网络服务跨域部署领域。更具体地,涉及一种针对端到端时延性能优化的网络服务跨域编排方法。

背景技术

在过去几年中,通信技术的演进及其在整个社会日常生活中所扮演的角色已经对社会和经济发展产生了巨大影响。通常,网络用户在获取网络应用时,业务流量在获得正常的网络连接性之外还需要获得额外的网络服务,比如性能增强和安全服务等,以保障该业务的正常工作。在如今的网络中,网络运营商在数据中心网络、接入网、骨干网等网络域都部署了大量的服务功能设备。典型的服务功能有防火墙、网络地址转换、入侵包检测等。不同的网络服务由若干个服务功能组成,这种服务功能序列称作服务功能链(ServiceFunction Chaining,SFC)。

传统的服务功能链依赖服务提供商制定相应的路由策略,使得业务流量以一定的顺序经过若干服务功能,以提供所需的网络服务。这种方式存在许多缺陷:为了使流量经过服务功能,路由策略配置复杂易出错;难以引入新的网络服务,涉及复杂的网络配置修改;为了满足流量高峰时期的用户需求,不得不部署大量冗余的服务功能硬件设备,等等。近年来,随着软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和网络功能虚拟化(NetworkFunction Virtualization,NFV)的快速发展,基于SDN/NFV的服务功能链得到了越来越多的关注。一方面,NFV利用虚拟化技术切断了服务功能与支持它们的转有硬件设备之间的强大耦合关系,将服务功能迁移到标准的高容量服务器、交换机中,软件化实现虚拟服务功能。另一方面,SDN解耦网络转发设备(例如交换机和路由器)的控制平面与数据平面,能够操纵流量按照要求的逻辑顺序经过服务功能序列,降低了引入新网络服务时修改网络配置的复杂性,有助于实现动态灵活地服务功能链。

但是,这又带来新的挑战,需要设计合理的服务链编排方法,以选择合适的网络位置部署服务功能以及选择合适的网络链路部署服务功能之间的服务链路,这对于由服务功能链组成的网络服务的性能是至关重要的。目前,已有大量学者在研究基于SDN/NFV的服务功能链编排方法。然而,尚未见到在多域网络环境中,针对端到端时延性能的服务功能链编排方法。一方面,考虑到今后云数据中心(例如公有云、移动边缘计算)的广泛应用,通过多个云数据中心实现基于SDN/NFV的服务功能链必是大势所趋。另一方面,业务流量穿过多个云数据中心必然会产生额外的网络时延。

因此,需要提供一种针对端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排方法,在利用多域网络丰富的网络资源实现网络服务的同时,最小化网络服务的端到端时延性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种针对端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排方法,在多域网络中选择合适的位置部署服务功能,使得服务功能路径的端到端时延性能最优,从而提高终端用户的服务体验。

为达到上述目的,本发明采用下述技术方案:

本发明提供了一种针对端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排方法,包括以下步骤:

S1、高级编排器响应用户或网络管理员的服务请求,并将服务请求描述为带权重的服务图;

S2、高级编排器将服务图分割为若干个带权重的子服务图,并分配给相应的子网络域;

S3、子网络域中的低级编排器对接收到的子服务图进行域内编排映射,并将域内编排映射结果发送给高级编排器;

S4、高级编排器接收域内编排映射结果并判断子服务图是否映射成功,若成功则结束,若失败则重新执行S2。

进一步,所述步骤S1中服务请求包含服务功能类型、服务功能顺序、服务功能所需的计算资源和服务链路所需的带宽资源等,服务请求描述为包含服务功能和服务功能之间的服务链路的资源需求的服务图。

进一步,所述步骤S2包括:

S2.1、高级编排器将当前域间网络的可用资源、服务图中的资源需求作为约束条件,建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,并利用GLPK数据工具求解该最优化模型,为服务图中服务功能选择合适的子网络域,同时为服务功能之间的服务链路选择时延最短的域间链路,获得跨域编排映射结果;

S2.2、高级编排器根据跨域编排映射结果,将带权重的服务图分割为若干个带权重的子服务图,每个子服务图包含部分所需的部分服务功能及其服务链路;

S2.3、高级编排器根据子服务图在服务图中的先后顺序,依次分配给相应的子网络域。

进一步,所述步骤S3包括:

S3.1、子网络域中的低级编排器接收子服务图;

S3.2、低级编排器将当前子网络域的可用资源和子服务图中的资源需求作为约束条件,建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,利用GLPK数据工具求解该最优化模型,若能为子服务图中的服务功能和服务链路选择合适的子网络域中的物理节点和物理链路,则映射成功,若不能,则映射失败,并将该域内编排映射结果发送给高级编排器。

进一步,所述步骤S4包括:

S4.1、高级编排器接收低级编排器返回的域内编排映射结果;

S4.2、高级编排器根据域内编排映射结果进行判断:若所有的子服务图均映射成功,则结束编排;若存在映射失败的子服务图,则从当前子网络域的可用资源中排除映射失败的子网络域,然后重新执行S2。

本发明的有益效果如下:

本发明为网络服务在跨域网络中的部署提供了一种端到端时延性能优化的编排方法,结合端到端时延最优的整数线性规划模型和GLPK数学工具,通过高级编排器的服务图分割与低级编排器的子服务图映射,可以充分利用跨域网络丰富的可用资源来满足网络服务的资源需求,同时能够使网络服务在跨域网络中的端到端时延最小,从而有效提高终端用户的服务体验。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。

图1示出本发明的一个实施例的网络服务跨域编排流程。

图2示出本发明的一个实施例的高级编排器和低级编排器。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明,下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解,下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的,不应以此限制本发明的保护范围。

本发明一种针对端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排方法,如图1所示,包括以下步骤:

S1、高级编排器响应用户或网络管理员的服务请求,并将服务请求描述为带权重的服务图;

其中,所述步骤S1中服务请求包含服务功能类型、服务功能顺序、服务功能所需的计算资源和服务链路所需的带宽资源等,服务请求描述为包含服务功能和服务功能之间的服务链路的资源需求的服务图。

S2、高级编排器将服务图分割为若干个带权重的子服务图,并分配给相应的子网络域;具体包括:

S2.1、高级编排器将当前域间网络的可用资源、服务图中的资源需求作为约束条件,建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,并利用GLPK数据工具求解该最优化模型,为服务图中服务功能选择合适的子网络域,同时为服务功能之间的服务链路选择时延最短的域间链路,获得跨域编排映射结果;

S2.2、高级编排器根据服务图在域间网络上的跨域编排映射结果,将带权重的服务图分割为若干个带权重的子服务图,每个子服务图包含部分所需的部分服务功能及其服务链路;

S2.3、高级编排器根据子服务图在服务图中的先后顺序,依次分配给相应的子网络域。

S3、子网络域中的低级编排器对接收到的子服务图进行域内编排映射,并将域内编排映射结果发送给高级编排器;具体包括:

S3.1、子网络域中的低级编排器接收子服务图;

S3.2、将当前子网络域的可用资源和子服务图中的资源需求作为约束条件,建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,并利用GLPK数据工具求解该最优化模型,若能为子服务图中的服务功能和服务链路选择合适的子网络域中的物理节点和物理链路,则映射成功,若不能,则映射失败,并将该域内编排映射结果发送给高级编排器。

S4、高级编排器接收域内编排映射结果并判断子服务图是否映射成功,若成功则结束,若失败则重新执行S2;具体包括:

S4.1、高级编排器接收低级编排器返回的域内编排映射结果;

S4.2、高级编排器根据域内编排映射结果进行判断:若所有的子服务图均映射成功,则结束编排;若存在映射失败的子服务图,则从当前子网络域的可用资源中排除映射失败的子网络域,然后重新执行S2。

在本发明中,如图2所示,高级编排器响应于用户或网络管理员的服务请求,通过XML建模语言将服务请求描述为带权重的服务图,然后根据当前的网络资源情况,将服务图分割为若干个带权重的子服务图,并分配给相应的子网络域;子网络域中的低级编排器接收到来自高级编排器的子服务图,根据当前子网络域的网络资源情况,选择合适的子网络域中的物理节点和物理链路部署子服务图中的服务功能与服务链路。

以一个具体示例说明本发明:

用户想要访问个人网上银行获取金融服务,需要网络服务提供商为其定制网络安全服务。

网络管理员向高级编排器提供用户所需的安全服务请求,其中包含了网络用户源地址、金融服务器目的地址、所需的带宽资源、所需的安全服务功能资源及其序列。

高级编排器接收到该安全服务请求之后,通过XML建模语言将服务请求描述为带权重的服务图,服务图中的节点代表所需的服务功能,边代表服务功能之间的服务链路,节点和边的权重分别代表服务功能和服务链路所需的资源。高级编排器将当前域间网络的可用资源和服务图中的资源需求作为约束条件,建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,并利用GLPK数据工具求解该最优化模型,为服务图中服务功能分配合适的子网络域,同时为服务功能之间的服务链路分配时延最短的域间链路,获得跨域编排映射结果;根据跨域编排映射结果实现服务图的分割,将服务图分割为若干子服务图,并分配给相应的子网络域。

之后,子网络域中的低级编排器根据所接收到的子服务图中的资源需求和当前子网络域的可用资源,也建立目标函数为端到端时延最优的整数线性规划模型,并利用GLPK数据工具求解该最优化模型,为子服务图中的服务功能和服务链路选择合适物理节点和物理链路,从而完成子服务图映射。在此过程中,倘若某一低级编排器由于可用资源不足或发生故障而无法完成子服务图映射,将向高级编排器返回映射失败的响应。

高级编排器在网络服务编排的过程接收到低级编排器返回的映射成功则结束端到端时延性能优化的服务功能链跨域编排;高级编排器在网络服务编排的过程接收到低级编排器返回的失败响应,将撤销当前该网络服务的编排进程,并标记失效的子网络域,然后重新进行子服务分割过程,直到网络服务编排成功或者网络中的所有子网络域都无法部署时网络服务为止。

显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定,对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动,这里无法对所有的实施方式予以穷举,凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

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