[发明专利]一种NFV环境下VNF共址干扰感知的VNF放置方法

说明书

本发明公开了一种NFV环境下VNF共址干扰感知的VNF放置方法，涉及NFV领域，包括：预处理SFC；输入VNF、所述SFC和数据中心节点图信息；将所述SFC按热值降序排序；以协同过滤推荐算法筛选节点，计算推荐路径，组成方案集；通过VNF共址干扰定量计算数学模型，升序排序干扰损失VNF热值，以此筛选出满足用户QoS的VNF热值最小损失方案；重复以上步骤直到所有的所述SFC都部署完成。所述数学模型对表示物理资源敏感情况和敏感程度的向量进行变换，得到VNF共址干扰性能下降的定量表示；本发明使用基于协同过滤推荐算法的方式选择合适的部署路径，并利用VNF共址干扰定量计算模型进行计算对比，具有将VNF共址干扰带来的损失降低至最小，从而大幅降低云服务商的部署总成本。

技术领域

本发明涉及NFV领域，尤其涉及一种NFV环境下VNF共址干扰感知的VNF放置方法。

背景技术

NFV技术，即借助虚拟化技术将传统网络功能软件化，运行在x86通用服务器的虚拟机上，无需专用服务器和专用硬件即可实现专有的网络功能，同时享有虚拟化带来的敏捷性和弹性，能灵活地部署和便捷地放缩VNF(虚拟网络功能)所分配的资源，相比传统网路服务极大提高资源利用率，同时减少成本。

近五年NFV领域优化的研究主要对应NFV的三个阶段：SFC(服务功能链)成链优化、VNF放置优化、NFV运行时调度优化。

VNF放置，即云服务商把用户的一系列SFC请求，通过特定的部署策略，部署到自己的集群服务器或数据中心。放置策略选择决定了：云服务商的服务质量(QoS)、服务容量、运营成本(OPEX)和资本支出(CAPEX)。

VNF放置优化主要分两个领域：离线(静态)部署优化和在线(动态)部署优化。前者部署后不再更改，适用于服务相对固定的场景，或动态部署的初始步骤；后者在首次静态部署后，根据用户不断变化的需求预先调整部署，放缩VNF实例。

静态部署优化相关所有研究都基于全局最优化方法，以整数线性规划(ILP)或相关混合方法，求解全局近似最优解。

然而在实际云环境中，共址VNF间会因虚拟化的物理资源共享和网络I/O带宽竞争等因素存在VNF共址干扰(Co-located VNF Interference)，VNF性能将因此显著下降。优化VNF部署以最小化运营成本的研究已有数个，但都没有考虑VNF共址干扰。共址干扰的影响显著，对云服务商服务质量和服务成本影响深远，VNF部署算法能否正确感知共址干扰显得尤为重要。

因此，本领域的技术人员致力于建立一种定量计算VNF共址干扰带来性能下降的数学模型，并基于该模型设计了VNF干扰感知的VNF放置方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是如何设计一种能感知VNF共址干扰的VNF放置方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种NFV环境下VNF共址干扰感知的VNF放置方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，顶点分割分支SFC，子母链同组；

步骤2，分别输入所述VNF、所述SFC和数据中心节点图的信息；所述数据中心节点图是连通图；

步骤3，计算所述SFC的VNF热值，将所述SFC按所述VNF热值降序排序；

步骤4，按推荐算法，逐个顶点寻路，得到推荐路径；

步骤5，根据所述步骤4的所述推荐路径，组成方案集，通过VNF共址干扰定量计算数学模型，计算干扰损失所述VNF热值，以此升序排序，选取最小损失方案，并返回结果值；