[发明专利]一种延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法及系统

权利要求书

1.一种延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，包括：

收集NFV云平台的网络配置信息、租户配置信息和运行日志；

根据收集的NFV云平台的网络配置信息、租户配置信息和运行日志，利用对数线性泊松自回归模型预测每个租户下一时间段的数据包平均到达速率以进行流量预测，并基于每个租户下一时间段的数据包平均到达速率，使用分类杰克逊排队网络模型分析每条服务链的数据包平均处理延迟；

根据流量预测结果以及每条服务链的数据包平均处理延迟，进行NFV云平台的动态扩缩容决策，决策信息包括各类虚拟网络功能实例的部署数量和部署位置，以及流量转发规则；

将所述决策信息翻译为指令并分别发送给NFV云平台的SDN控制器与管控器，来执行扩缩容操作。

2.如权利要求1所述的延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，所述网络配置信息包括流量转发路径；所述租户配置信息包括服务链种类和数据包处理延迟要求；所述运行日志包括NFV云平台网关上的单位时间租户数据包数量以及NFV云平台中的虚拟网络功能实例部署种类及数量、部署位置和运行时间。

3.如权利要求1所述的延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，利用对数线性泊松自回归模型预测每个租户下一时间段的数据包平均到达速率的步骤包括：

1)根据所述运行日志中的NFV云平台网关上的单位时间租户数据包数量的历史数据以及流量的周期性规律，选取参考历史数据，所述参考历史数据包括所选取的历史时段内的数据包到达数量；

2)将所述参考历史数据带入初始对数线性泊松自回归模型，利用最大似然法估计出每个所述参考历史数据所对应的参数，从而建立起用于预测每个租户下一时间段的数据包平均到达速率的对数线性泊松自回归模型；

3)利用步骤2)建立的模型预测每个租户下一时段的数据包平均到达速率。

4.如权利要求3所述的延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，利用最大似然法估计出每个所述参考历史数据所对应的参数包括：

首先，所采用的对数线性泊松自回归模型为

其中，λ_t表示时间段t内的数据包平均到达速率，其取决于过去各个时间段的数据包数量A_t-i以及自身的历史值λ_t-j；g(·)为对数关联函数；i表示选择的历史数据包数量的记录数目，j表示选择的历史数据包平均到达速率的记录数目；需要估计的参数为θ'＝(α₀,α₁,…,α_p,β₁,…,β_q)，并且需为参数设置如下约束条件：

然后，采用最大似然法来估计参数θ'，似然函数为θ'为θ的转置，根据泊松分布的概率质量函数，可得：通过最大化该似然函数，即可估计出参数θ'。

5.如权利要求1所述的延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，基于每个租户下一时间段的数据包平均到达速率，使用分类杰克逊排队网络模型分析每条服务链的数据包平均处理延迟的步骤包括：

1)使用逻辑矩阵F表示NFV云平台中每个租户的服务链上的虚拟网络功能实例种类；其中，逻辑矩阵F有m行n列，m表示租户数量，n表示虚拟网络功能实例种类数目，并且若租户i的服务链上用到了第j种虚拟网络功能实例，则逻辑矩阵F上对应的元素F[i][j]为1，否则为0；

2)依据租户流量和虚拟网络功能实例的使用情况，分别计算NFV云平台中每类虚拟网络功能实例的数据包平均处理时长，并记录于向量d中；

3)计算矩阵乘积F·d，得出的向量即为m个租户的服务链的数据包平均处理延迟。

6.如权利要求1所述的延迟保证的NFV云平台动态扩缩容方法，其特征在于，采用EIMA算法，根据流量预测结果并将每条服务链的数据包平均处理延迟作为约束条件，来求解下一时段需要部署的各类虚拟网络功能实例的数量。