虚拟光网络中NFV资源分布式调度设计

郑爱媛

（福建商学院 信息工程学院，福建 福州 350000）

信息科技时代，互联网+技术大势盛行于工业生产等各个领域。由此引发的海量大数据对传统的光网络基础设施构成信息响应度威胁。一种行之有效的方案是虚拟化光网络基础设施促进该网络为应用层提供多样化的虚拟资源响应服务。从虚拟光网络（VON）视图来看，整个网络分化为两个彼此独立的服务提供商和网络设备提供商。其中，服务提供商通过计算光网络基础设施中各类虚拟资源为应用型业务承载提供响应，网络设备提供商主要对光网络基础设施的组网管理负责。同时定义发起不同计算请求的VON子网皆可共享同一个光网络基础设施。然而即便在这样的网络功能虚拟化（NFV）[1]布局下，VON的虚拟资源映射机制依旧是一个值得深思的问题，该问题直接关系到整个应用层的服务质量。文献[2]就此问题提出了一种基于通道快速映射的NFV方案（NFV-P）。虽然该方案能够在时间约束的情形下响应计算请求但并未顾及通道相关性的若干问题，这降低了该方案的普适性。文献[3]从基础设施入手提出一种基于基础设施快速映射的NFV方案（NFV-E）。该方案虽然克服了NFV-P中所忽略的通道代价问题，但对于虚拟计算请求的跳数问题却未考虑。由此所引发的资源过载现象在一定程度上弱化了该方案的科学性。基于此，本文构思通过统筹整个VON基础设施来分布式调度各类NFV虚拟计算资源并将其映射至物理光网络。所构思的分布式调度方案（NFV-D）旨在兼顾通道代价和响应率等一系列服务质量（QoS）问题。

1 NFV分布式调度模型

在物理光网络架构中，通过嵌入NFV技术提供应用服务可理解为是VON在向物理光网络设施发起虚拟计算资源映射行为的过程。该分布式映射行为由两个步骤组成。首先，在底层物理光网络GP具有良好通道带宽的前提下由虚拟光网络VG中的虚拟通道L′向PG的物理通道L发起映射。其次，在GP具有充裕的计算资源前提下由VON中的虚拟网元E′向GP的物理网元E发起映射。NFV-D方案便是通过设计分布式调度模型为上述两个映射行为提供科学的虚拟计算资源调度算法，最大化GP中网元提请的计算请求响应度。

在调度虚拟资源期间，虽然不同的VON始终建立在同一个物理基础设施之上，但在映射期间同一对物理网元之间的频谱[4]资源不得向多个虚拟网元对之间的虚拟通道开放。对于单个VON而言，虚拟网元和物理网元之间是一对一的对应关系，故对于VON中的计算资源而言，其响应能力有限。而虚拟网元对之间的虚拟通道来源于物理网元的物理链路。当物理链路发起海量业务响应请求时将极有可能瞬间耗尽VON计算资源最终导致通道拥塞。假设虚拟网元对之间的虚拟通道途经的链路跳数为N(l′)，则该虚拟通道在某个频谱时隙需要的频谱资源可表征为

由此不难看出，在带宽资源恒定的前提下物理网络中的资源规模取决于参量N(l′)。故提高业务请求响应度降低拥塞可以考虑通过约束[5]虚拟网元对之间的虚拟通道上的频谱来实现。具体而言，为权重度最高的虚拟网元配置一个权重度最低的物理网元供其映射。两类网元的权重度描述如下：意为虚拟网元发起映射行为的重要性。

2 调度方案

首先，在VON发起映射[6]请求时根据式(3)获取该VON内虚拟网元的权重度。其次，根据权重度从高到低对所有虚拟网元节点进行排序。随后根据式(2)筛选出频谱资源损耗最小的物理网元分配给虚拟网元节点。然后，分别为非关联性虚拟网元和关联性虚拟网元部署不同的映射策略。再判断当前虚拟网元和物理网元之间是否存在可供映射的链路来决定是否分配频谱计算资源。实施映射策略要求网元及通道均应同时具备足够的开销资源，否则将无法实施映射最终导致发起的请求遭遇拥塞乃至失效。

假设网络GP由物理网元A、B、C、D组成，任意网元对之间均有6个频谱时隙。网元对AB, AC, BC, BD,CD之间可以的频谱时隙分别是4, 3, 2, 2, 3个。则VON中虚拟网元b相关联的虚拟通道有ab和bc，其对频谱的要求分别是4个和2个。故物理网元B和物理网元C不适合作为待映射的选项。故要从时效性方面改善物理网元和虚拟网元之间的映射匹配率应首先筛选出符合条件的待选物理网元而后再为虚拟网元部署具体映射方案。

3 虚拟映射方案

但凡有一个与某虚拟网元相连接的相邻网元已部署过映射机制，此处定义该虚拟网元为关联性网元。此类关联性虚拟网元在实施映射时将关联到和其建立连接的虚拟通道中的频谱计算资源。正如前文所述的网络GP中虚拟网元a便是关联性网元，因为在映射虚拟网元a时并未找到已经实施过映射行为的相邻网元。在网元a结束映射行为后开始对网元b实施映射行为。此时两个网元互为邻接，该相邻网元对之间的虚拟链路跳数将受到影响。故通过减少已部署过映射行为的网元与关联性网元之间的间距，降低虚拟链路跳数[7]将会持续地增加物理网络中各类物理资源的使用率进而规避拥塞风险。

在此基础上将关联性网元的虚拟映射方案设计为：首先为e′分配集合H并判断该集合是否为空集。若为空集则提请的计算请求将遭遇拥塞[8]；反之则执行下一步。其次统计出那些和e′邻接的同时已经实施过映射行为的虚拟网元形成一个虚拟网元集X，并根据最优桥接算法思路评估出待映射物理网元和集合X邻接网元间的跳数。然后根据式(2)按照降序排序准则为待映射物理网元评估出其到达集合X内网元间的资源损耗程度。随后锁定集合H内权重度最低的待选物理网元作为映射目标，并根据最优桥接算法来部署具体的映射方案。

倘若1e作为非关联性网元，那么整个虚拟映射方案的部署将极为简化仅考虑该网元对各类资源的需求。整个映射过程只要采用贪婪[9]法则思想便可从集合H中筛选出邻接资源最为丰富的待映射目标实施映射行为。此方法可显著改善网元对通道映射的精确度。

4 方案评估

NFV-D方案的主要思路是最小化映射网元关联的通道资源损耗代价[10]来提高虚拟网元映射的匹配率。改善物理网络应对突发计算业务的能力进而提升QoS。根据方案思路设计评估环境如下：在一个由30个节点组成的拓扑网络上来开展。模拟时先把120个目标映射至此拓扑网络网元中。为每一个节点对之间的通道均配置240个频谱时隙资源，为每个网元容量设计240个物理计算资源。每一个VON网元规模最多不超过6个且均匀分布。任意VON内的任意网元对计算资源的需求较为均匀，分布在25个到30个之间。任意VON内的任意网元跨域建立通道的概率是1/2。统一设定通道频谱资源间距规格为20 GHz，并定义网元对之间的频谱资源要求较为均匀，分布在60～120个之间。

为客观评估NFV-D方案的科学性，本次从平均通道跳数、频谱计算资源平均使用度、平均响应度等三个方面开展考察。平均通道跳数是用于评估NFV-D缩减通道跳数后的成效。表征为随机突发响应请求在被实际映射后所消耗的物理网络通道跳数和VON中通道跳数比值；频谱计算资源平均使用度用于评估NFV-D在通道资源使用程度上的收效。表征为随机突发响应请求在被实际映射后所消耗的物理网络频谱时隙资源规模和VON中频谱时隙资源规模比值；平均响应度是用于评估NFV-D中实际受理映射的响应请求和提请的所有响应请求的比值。同时，本次考察选用文献[2]NFV-P和文献[3]NFV-E作为对比，展示NFV-D的科学性。

图1所示曲线描述了三种算法在响应计算请求期间实施虚拟通道资源映射所对应的平均跳数。不难看出NFV-D方案下的虚拟通道资源在部署映射行为时所产生的虚拟通道平均跳数最少。究其原因，NFV-D方案充分考虑了关联性网元对网元对之间通道的频谱计算资源影响。该方案始终强调通过约束性缩减任意邻接网元对间的通道跳数来改善物理通道的资源占用情况。这种优势恰好是NFV-P方案和NFV-E方案所不具备的。

图1 平均映射跳数

图2所示曲线描述了不同算法方案下网元对内部通道频谱计算资源平均占用情况。从曲线走势不难看出NFV-D在部署映射行为期间所耗费的平均通道频谱资源最小。主要缘于在映射关联性网元期间最优桥接算法能够较为精确地筛选出通道跳数最低的链路来实施映射方案。相应地，所占用的链路内部频谱计算资源最低。这样的优势恰好解决了NFV-P方案和NFV-E方案因缺乏科学选路而导致映射期间频谱计算资源被非必要性的浪费问题。

图2 频谱计算资源平均使用度

图3所示曲线描述了3种映射方案下VON发起请求的平均响应度。对比可见NFV-D映射方案平均响应度最高。 这是因为NFV-D方案在部署映射行为前已事先对关联通道的链路计算资源做了最小化约束处理。这样的处理将直接降低虚拟通道的总频谱规模进而确保了VON提请的业务能够得到良好的响应。而NFV-P方案和NFV-E方案由于缺乏考虑通道跳数和关联通道的资源占用情况，导致虚拟网元对之间的链路数量较多。在响应资源有限的环境下，这样的情形就很可能使得VON上提请的请求无法得到良好的响应。

图3 平均响应度

5 结束语

本文围绕VON业务请求响应度问题提出一种分布式映射方案。该方案通过构思虚拟资源调度模型为VON提请的业务设计出一个以QoS为中心的科学的资源调度方案。并针对此调度方案进一步给出高效的映射机制从而成功地筛选出映射目标。考察结果表明，NFV-D机制下的VON在映射目标的响应下能够获得良好的QoS。