[发明专利]一种面向成本和QoS的NFV服务链映射方法

权利要求书

1.一种面向成本和QoS的NFV服务链映射方法，其特征在于，其包括如下步骤：

首先，建立面向服务质量保证和成本优化的服务链映射模型，所述服务链映射模型以服务质量需求和资源需求为限制条件，设立服务链映射模型的综合优化目标；

然后利用贪心算法GA+LCB求解服务链映射模型，GA即遗传算法Genetic Algorithm，LCB即基于成本的备份算法Least Cost Backup，其中首先采用K最短路径算法为服务请求选取满足时延要求的路径集合，并在可用路径上采用基于遗传算法的VNF放置算法求解VNF的放置方案，最后在服务链的可靠性不满足要求的情况下，采用基于成本的备份算法对VNF进行冗余备份，使可靠性达到要求；

所述综合优化目标为部署总收益；

面向服务质量保证和成本优化的服务链映射模型为多目标优化的服务链映射模型，其建立方法如下：

将物理网络用加权无向图G＝(N，L)表示；N表示物理节点的集合，其中每个节点n_p上具有计算资源，计算资源总量为CT_p，剩余量为CR_p；每个节点具有可靠性A_p，0＜A_p＜1，能承载多种虚拟网络功能V_p；L是连接节点的物理链路的集合，其中每条链路l_q上具有带宽资源，带宽资源总量为BT_q，剩余量为BR_q，每条链路也有传输延迟D_q，

用户的服务请求的集合则用S表示；每一个服务请求s_i具有时延要求d_i、带宽需求b_i和可靠性要求R_i，在底层网络中有选定的入口节点o_i和出口节点t_i，o_i∈N，t_i∈N；服务请求的服务功能链由若干数量、一定顺序的VNF组成，每一个VNF f_i，j能实现一种特定类型的网络功能v_i，j，运行功能需要消耗计算资源r_i，j，其实例化后的可靠性为a_i，j；服务请求在接收成功后能获得收入INC_i，并且用户请求需要的服务质量越高，需求的网络资源越多，则INC_i越高；

其中基于遗传算法的VNF放置算法详述如下：

在服务链在网络中入口节点和出口节点间的初始最短路径给定的情况下，VNF放置算法需要在路径上的多个节点中高效、合理的放置每一个VNF，以使节点上的资源能够得到合理利用；

指标E用以评估放置方案的性能：

a+b+c＝1    (2)

其中a、b和c是比例系数；nor表示无量纲处理，RA_i表示服务链的实际可靠性，N_R是节点的集合，所述N_R中的节点是未产生资源碎片的节点，即剩余计算资源大于等于各VNF所需资源的最小值且链接的可用链路数目大于零的节点，CR_k是节点n_k的计算资源剩余量，lbr是一个能够衡量负载均衡程度的指标，该指标越小越好，所述负载均衡是基于节点重要性的负载均衡，lba是衡量各VNF可靠性分布的合理性的指标，该指标越低越好；

基于遗传算法的VNF放置算法的优化目标为：

max E       (3)

遗传算法中的每条染色体代表一种放置方案；遗传算法用适应度函数来评估个体的优劣程度，其基于适应度函数进行选择复制，适应度更高的个体有更高几率进入下一代，其中使用E作为适应度函数；

基于成本的备份算法详述如下：

备份算法的目标是，在使服务链可靠性达到要求的同时，减少备份的资源开销；备份算法综合考虑单路径路由和多路径路由的优点，其中，单路径路由是延伸或更改主路径的部分链路，在更改或延伸的部分上完成备份VNF的放置；多路径路由则是在特定节点间额外映射一条路径，在分支路径上进行备份的放置，即备份所在的节点和原节点在流量上呈并行关系。