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

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

1.
空军工程大学研究生院西安 710077
2.
空军工程大学信息与导航学院西安 710077

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: TN915; TP393
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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
- 刊出日期: 2020-10-13

Service Function Chain Deployment Method for Delay and Reliability Optimization

1.
Graduate School, Aire Force Engineering University, Xi’an 710077, China
2.
Information and Navigation College, Aire Force Engineering University, Xi’an 710077, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China (61871313, 61901509), The Natural Science Foundation of Shaanxi Province (2018JQ6042)

摘要

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。
- 网络功能虚拟化 /
- 服务功能链 /
- 虚拟网络功能部署 /
- 可靠性 /
- 时延
Abstract: For the high reliability and low delay service requirements of 5G network, a Delay and Reliability Optimization of Service Function Chain (SFC) Deployment (DROSD) method is proposed. Without reservation of redundant resources, firstly, the function mutually exclusive constraints are used to determine whether the adjacent Virtual Network Function (VNF) in SFC can be combined; Secondly, functional constraints and resource constraints are used to select combinatorial physical node set to achieve load balancing and improve the reliability of SFC; Thirdly, the end-to-end delay of SFC is reduced by hop number constraints, and finally the VNF is deployed by the physical node with the maximum value, which is arranged in descending order through the available resources, node degree and hops from the original node. The routing of SFC adopts K-shortest path algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm improves the request acceptance rate and the long-term average ratio of revenue to cost, enhances the reliability of SFC, reduces the end-to-end delay, and reduces the average bandwidth cost.
- Network function virtualization /
- Service Function Chain (SFC) /
- Virtual Network Function (VNF) deployment /
- Reliability /
- Delay

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图 1 系统场景

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图 2 聚合与未聚合状态对比

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图 3 请求接受率

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图 4 长期平均收益开销比

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图 5 平均可靠性

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图 6 平均时延

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图 7 平均带宽开销

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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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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 4 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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参考文献(15)

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