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面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法

翟东 孟相如 康巧燕 胡航 韩晓阳

翟东, 孟相如, 康巧燕, 胡航, 韩晓阳. 面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT200023
引用本文: 翟东, 孟相如, 康巧燕, 胡航, 韩晓阳. 面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法[J]. 电子与信息学报. doi: 10.11999/JEIT200023
Dong ZHAI, Xiangru MENG, Qiaoyan KANG, Hang HU, Xiaoyang HAN. Service Function Chain Deployment Method for Delay and Reliability Optimization[J]. Journal of Electronics and Information Technology. doi: 10.11999/JEIT200023
Citation: Dong ZHAI, Xiangru MENG, Qiaoyan KANG, Hang HU, Xiaoyang HAN. Service Function Chain Deployment Method for Delay and Reliability Optimization[J]. Journal of Electronics and Information Technology. doi: 10.11999/JEIT200023

面向时延与可靠性优化的服务功能链部署方法

doi: 10.11999/JEIT200023
基金项目: 国家自然科学基金(61871313, 61901509),陕西省自然科学基金青年项目(2018JQ6042)
详细信息
    作者简介:

    翟东:男,1993年生,博士生,研究方向为网络功能虚拟化

    孟相如:男,1963年生,教授,博士生导师,研究方向为下一代网络、网络安全

    康巧燕:女,1980年生,副教授,研究方向为下一代网络

    胡航:男,1989年生,讲师,研究方向为认知无线电、网络安全

    韩晓阳:男,1986年生,博士生,研究方向为下一代网络、网络功能虚拟化

    通讯作者:

    翟东 zhaidongwzwdl@163.com

  • 中图分类号: TP393

Service Function Chain Deployment Method for Delay and Reliability Optimization

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61871313, 61901509), The Natural Science Foundation of Shaanxi Province (2018JQ6042)
  • 摘要: 针对5G网络高可靠性、低时延的服务需求,该文提出一种面向时延与可靠性优化的服务功能链(SFC)部署(DROSD)方法。在不预留冗余资源的情况下,首先通过功能互斥约束来确定SFC中相邻虚拟网络功能(VNF)是否可聚合;其次通过功能性约束、资源约束选择可聚合物理节点集合,实现负载均衡,提高SFC可靠性;然后通过跳数约束进行优化,进一步筛选可聚合物理节点集合以降低SFC的端到端时延;最后通过节点可用资源、节点度以及与原节点跳数指标进行降序排列,取最大值物理节点部署VNF。SFC的路由选择,采用K-最短路径算法。仿真实验表明,该文所提算法提高了请求接受率、长期平均收益开销比,增强了SFC可靠性,降低了端到端时延,减小了平均带宽开销。
  • 图  1  系统场景

    图  2  聚合与未聚合状态对比

    图  3  请求接受率

    图  4  长期平均收益开销比

    图  5  平均可靠性

    图  6  平均时延

    图  7  平均带宽开销

    表  2  算法2:可部署物理节点选取流程

     任意 ${f_k}$, ${w_i}$
     for 未部署${\rm{SF}}{{\rm{C}}_g}$中VNF的所有物理节点$N_1^{\rm{s}}$
       选择满足功能性约束的物理节点
       if $F_n^{{f_k},{w_i}}{\rm{ = }}1$
     选择满足资源约束的物理节点,实现负载均衡。
        if $C_{n,{\rm{ava} } }^{\rm{s}} \ge C_{g,k}^{\rm{v}}{\rm{\& \& } }F_{n,{\rm{ava} } }^s \ge F_{g,k}^{\rm{v}}{\rm{\& \& } }{h_{ {S_1},n} } \le {h_0}$
           $n \in {M_1}$
     利用与目的节点的跳数约束进一步优化时延
          if ${h_{ {S_1},{D_g} } } \ge {h_{n,{D_g} } }$
            $n \in {M_2}$
           end
         end
       end
     end
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    表  3  算法3:可聚合物理节点选取流程

     任意${f_k}$, ${w_i}$和${f_{k{\rm{ + }}1}},{w_j}$
     for 未部署${\rm{SF}}{{\rm{C}}_g}$中VNF的所有物理节点$N_1^{\rm{s}}$
      对可靠性进行优化,选择满足${f_k}$,${f_{k{\rm{ + }}1}}$功能性约束的物理节点
      if $F_n^{{f_k},{w_i}}{\rm{ = }}1{\rm{\& \& }}F_n^{{f_{k{\rm{ + }}1}},{w_j}}{\rm{ = }}1$
     选择满足资源约束的物理节点,实现负载均衡。
     if $C_{n,{\rm{ava} } }^{\rm{s} } \ge (C_{g,k}^{\rm{v} } \!+\! C_{g,k{\rm{ + } }1}^{\rm{v} }){\rm{\& \& } }F_{n,{\rm{ava} } }^{\rm{s} } \ge (F_{g,k}^{\rm{v}} \!+\! F_{g,k + 1}^{\rm{v} }){\rm{\& \& } }$
     $ {h_{ {S_1},n} } \le {h_1} $
            $n \in M_1'$
        利用与目的节点的跳数约束进一步优化时延
            if ${h_{ {S_1},D} } \ge {h_{n,D} }$
             $n \in M_2'$
            end
          end
        end
      end
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    表  1  算法描述

    算法名称部署准则
    DROSD本文所提算法,VNF部署:依据功能互斥约束、功能性约束、跳数约束、资源约束,聚合VNF;路由选择:k-最短路径。
    NLRE文献[11]所提算法,VNF部署:根据节点位置、可靠性采用PageRank思想排序,进行相应部署;路由选择:k-最短路径。
    QARE文献[14]所提算法,VNF部署:根据节点队列信息排序,部署VNF;路由选择:选择可靠性最高链路。
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    表  1  算法1:DROSD算法VNF部署流程

     输入:${G^{\rm{s}}}$, $G_{\rm{v}}^g$
     输出:VNF_Embedding_List
     对于$G_{\rm{v}}^g$中的${\rm{SF}}{{\rm{C}}_g}$,
     (1) 获取${\rm{SF}}{{\rm{C}}_g}$的VNF数目K
       for k=1:K-1
       利用深度优先,对可靠性进行优化,判断相邻VNF是否满
       足功能互斥约束
       if $P_{k,k + 1}^g = 0$
        对时延进行优化,利用算法2选取可部署物理节点集合
        ${M_1}$, ${M_2}$
     (2)     if ${M_1}{\rm{ = } }\varnothing$
           部署失败
           else
           if ${M_2}{\rm{ = } }\varnothing$
            部署失败
            else
         计算节点$Im$值,取最大值节点部署${f_k}$
          end
         end
        else
     对可靠性和时延进行优化,利用算法3选取可聚合物理节点集合$M_1'$, $M_2'$
        if $M_1'{\rm{ = } }\varnothing$
         聚合失败
         返回步骤(2)
         else
         if $M_2'{\rm{ = } }\varnothing$
          聚合失败
          返回步骤(2)
          else
     计算节点$Im$值,取最大值节点部署${f_k}$, ${f_{k{\rm{ + }}1}}$
         end
        end
       end
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    出版历程
    • 收稿日期:  2020-01-06
    • 修回日期:  2020-08-23
    • 网络出版日期:  2020-09-03

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