[发明专利]一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法

说明书

本发明属于边缘计算与物联网领域，具体涉及一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法，该方法包括：实时监测边缘服务器节点的信息，根据该信息生成节点列表；采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选，得到3个候选节点；构建马尔科夫决策，根据马尔科夫决策对3个候选进行策略选择；在进行策略选择过程中，采用深度Q学习训练构建最优选择策略模型，输出最优选择结果；本发明采用空闲资源和负载阈值机制通过对数据分析和负载预测，筛选出3个候选节点，降低了问题复杂度。

技术领域

本发明属于边缘计算与物联网领域，具体涉及一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，网络应用更新换代速度加剧。而传统网络中网络功能大都基于专有硬件，部署和升级都要对硬件设施进行更改，一定程度上增加了运营商的开销。通过网络功能虚拟化技术能够实现网络功能的软件化，降低成本、提高网络的灵活性和扩展性。近年来，边缘计算、物联网等技术的发展，大量智能终端、网络实时业务以及应用涌现，运营商也逐渐尝试在网络边缘部署各种虚拟网络功能(Virtual Network Function，VNF)，以期许提高网络服务质量，降低业务时延和成本。

然而，在NFV环境的网络中，由于服务功能链(Service Function Chain，SFC)请求的到达时间与生存周期的差异性，随着时间的推移，部分物理节点将部署大量虚拟网络功能，其资源占用率达到瓶颈后，服务质量(Quality of Service，QoS)急剧下降。特别是在网络边缘，面对突发性强、波动性大的用户请求，单个节点部署的不同虚拟网络功能负载，很难满足用户的需求时，通过将部分VNF迁移或复制到周围具有空闲资源的服务器节点上，能够实现负载均衡，提升服务质量。

目前多数研究聚焦在迁移的时机、待迁移的VNF、目标节点选择以及路径选择问题上。目前业内已经有结合SDN实现VNF迁移的案例，但是由于VNF迁移带来的服务降级问题，仍然是一个很大的挑战，目前结合VNF的复制协同，权衡成本与时延的研究较少。

发明内容

为解决以上现有技术存在的问题，本发明提出了一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法，该方法包括：

S1：当虚拟网络功能VNF需要进行迁移时，向控制器发送信号；

S2：控制器接收信号后，控实时监测边缘服务器节点的信息，根据该信息生成节点列表；边缘服务器节点的信息包括该节点的空闲资源和负载状态；

S3：采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选，得到候选节点；

S4：构建马尔科夫决策，根据马尔科夫决策对候选节点进行策略选择；

S5：在进行策略选择过程中，采用深度Q学习训练构建最优选择策略模型，输出最优选择结果；

S6：根据选出的最优结果进行VNF迁移。

优选的，采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选的过程包括：

S31：当VNF需要复制副本时，估计待复制VNF所需的资源E_need，将该资源作为第一级阈值；

S32：依次判断当前服务器节点周围的服务器列表N_near中是否满足条件若不满足条件，则将该节点删除，其余节点继续进行判断；若满足条件，则执行步骤S33；

S33：依次计算服务器节点列表中的负载状态，并将负载状态与设置的第二级阈值进行比较，若负载状态大于设置的第二阈值，则将该负载节点移除节点列表中；否则进行下一轮判断；

S34：节点短期内的资源、链路使用的历史数据，将历史数据输入到支持向量回归模型SVR中，预测未来节点的负载状态；