面向節(jié)點異構(gòu)的能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法

龔水清 陳 靖 王 崴

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面向節(jié)點異構(gòu)的能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法

龔水清*①陳 靖①王 崴②

①(空軍工程大學信息與導航學院 西安 710077)②(空軍工程大學防空反導學院 西安 710051)

在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)的環(huán)境中，能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題并不是最小化工作節(jié)點和鏈路數(shù)。該文針對此問題，構(gòu)建底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和鏈路的負載能耗模型，并以能耗最優(yōu)為目標，建立虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的數(shù)學模型，提出一種能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。該算法在節(jié)點映射階段以最小化能耗和協(xié)調(diào)鏈路映射為原則，將虛擬節(jié)點映射至綜合資源能力最大的底層節(jié)點上，并采用改進的能耗感知最短路徑法進行鏈路映射。仿真結(jié)果表明，該算法顯著減少虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗，且底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)性越大，能耗優(yōu)勢更為明顯。

網(wǎng)絡(luò)虛擬化；虛擬網(wǎng)絡(luò)映射；能耗模型；資源能力

1 引言

隨著全球能源危機的出現(xiàn)，電力價格不斷上漲，能耗成本已成為互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(Internet Service Provider, ISP)最主要的運營開銷。但現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)大都采用超額資源供給以應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)突發(fā)性的峰值負載，并進行冗余設(shè)計以提高網(wǎng)絡(luò)可靠性，網(wǎng)絡(luò)資源和能源的利用率較低。且大型ISP骨干網(wǎng)的最大鏈路利用率不足40%[1]，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備大多7′24 h全速運轉(zhuǎn)，這導致網(wǎng)絡(luò)閑時大量資源和能源的浪費。因此，減少網(wǎng)絡(luò)能源消耗，降低網(wǎng)絡(luò)運維成本，構(gòu)建綠色節(jié)能的網(wǎng)絡(luò)已成為當前研究亟待解決的問題[2]。

網(wǎng)絡(luò)虛擬化[3]是近年來提出來的用于解決互聯(lián)網(wǎng)“僵化”問題[4]，促進未來網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新發(fā)展的重要技術(shù)。它通過資源抽象、聚合、隔離等機制允許多個異構(gòu)的虛擬網(wǎng)絡(luò)(Virtual Network, VN)共享同一底層物理網(wǎng)絡(luò)(Substrate Network, SN)，可實現(xiàn)對多樣化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)部署和應(yīng)用的支持。虛擬網(wǎng)絡(luò)映射[5]作為網(wǎng)絡(luò)虛擬化中的核心問題，是指為帶有節(jié)點和鏈路資源需求約束的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求分配底層物理網(wǎng)絡(luò)資源。目前，大部分虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法[5–7]主要以降低虛擬網(wǎng)絡(luò)映射成本，提高底層網(wǎng)絡(luò)映射收益為目標。然而，這些研究未考慮虛擬網(wǎng)絡(luò)映射過程中的能耗優(yōu)化，必然帶來不必要的能耗。

當前，由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和鏈路的能耗對流量負荷不敏感[8]，因此在滿足虛擬網(wǎng)絡(luò)資源請求的前提下，運營商通過讓網(wǎng)絡(luò)中空閑的節(jié)點和鏈路處于低功耗模式甚至關(guān)閉可以達到節(jié)能的目的。受到這一啟發(fā)，文獻[9]以最小化底層網(wǎng)絡(luò)工作節(jié)點和鏈路數(shù)量為目標，建立了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的混合整數(shù)規(guī)劃能耗優(yōu)化模型，通過將虛擬網(wǎng)絡(luò)集中映射至底層網(wǎng)絡(luò)工作的節(jié)點和鏈路上，并關(guān)閉空閑的節(jié)點和鏈路以減少網(wǎng)絡(luò)能耗。文獻[10]進一步考慮映射成本和負載均衡，改進了文獻[9]的算法，并針對大規(guī)模虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題提出了能耗感知重配置啟發(fā)式算法。由于節(jié)點和鏈路的能耗與其負載有關(guān)，文獻[11,12]提出了節(jié)點和鏈路的能耗模型，以最小化映射能耗開銷為目標，建立虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的整數(shù)線性規(guī)劃模型，并提出啟發(fā)式算法對該問題進行求解。文獻[13]針對不同時間不同地區(qū)的電力價格不同，以減少電力成本為目標，提出了一種跨域能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。

然而，上述虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法都假設(shè)底層網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的功耗相同，通過優(yōu)化映射過程中工作節(jié)點數(shù)并關(guān)閉空閑節(jié)點，達到節(jié)能目的。但由于底層網(wǎng)絡(luò)設(shè)備存在采購時間、使用年限和品牌等異構(gòu)性，導致功耗各不相同，此時，虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗優(yōu)化問題并不是最小化工作節(jié)點數(shù)量。因此，目前已提出的大部分節(jié)能虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法不能很好地應(yīng)用在一般網(wǎng)絡(luò)的能耗管理中。

為此，本文針對底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)的能耗優(yōu)化虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題進行研究，首先建立底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和鏈路的負載能耗模型，并以最小化映射能耗為目標，構(gòu)建虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的數(shù)學優(yōu)化模型。然后，設(shè)計能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射啟發(fā)式(Energy- Aware Virtual Network Embedding Heuristic, EA- VNEH)算法對模型進行求解。EA-VNEH算法以最小化能耗和協(xié)調(diào)鏈路映射為原則，將虛擬節(jié)點映射至綜合資源能力最大的底層節(jié)點上，并采用改進的能耗感知最短路徑算法進行鏈路映射。最后，在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點不同異構(gòu)性的環(huán)境下對該算法進行性能評估與分析。仿真結(jié)果表明，算法在能耗優(yōu)化、映射成功率和底層網(wǎng)絡(luò)收益等方面明顯優(yōu)于已有的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射方法。

2 系統(tǒng)模型與問題描述

2.1網(wǎng)絡(luò)模型

2.2能耗模型

虛擬網(wǎng)絡(luò)請求映射至底層網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的能耗主要包括節(jié)點能耗和鏈路能耗兩部分。

(1)節(jié)點能耗： 底層網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點主要指服務(wù)器，其功耗主要包括基本功耗和動態(tài)功耗兩部分。基本功耗是指服務(wù)器空載時的功耗，與負載無關(guān)，而動態(tài)功耗是指與載荷相關(guān)的功耗?，F(xiàn)有研究表明服務(wù)器節(jié)點的功耗與其CPU利用率呈近似線性關(guān)系[14]，而服務(wù)器的其他部分如內(nèi)存、存儲等功耗相對較小[15]。因此，本文用式(1)估計底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的功耗。

(2)鏈路能耗：鏈路能耗主要包括底層路徑兩端點(工作節(jié)點)收發(fā)數(shù)據(jù)包的能耗和中間節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的能耗。現(xiàn)有研究通常認為網(wǎng)絡(luò)虛擬化中部署有專用的離線引擎[16]，用于高效的數(shù)據(jù)包處理并保持低處理延時，且無論端口是空載還是滿負荷運轉(zhuǎn)，該引擎的功耗都接近于常量[17]。

2.3虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題描述

3 能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的數(shù)學模型

本節(jié)以最小化虛擬網(wǎng)絡(luò)映射總能耗為目標函數(shù)，以滿足虛擬網(wǎng)絡(luò)資源需求為約束，對能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題進行混合整數(shù)線性規(guī)劃(Mixed Integer Linear Program, MILP)建模，具體過程如下：

目標函數(shù)：

約束條件：

說明 在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗異構(gòu)的環(huán)境中，能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的目標并不是最小化工作節(jié)點數(shù)量，而是最小化總映射能耗，因此本文以式(8)作為該模型的目標函數(shù)。虛擬網(wǎng)絡(luò)映射時，需考慮滿足虛擬網(wǎng)絡(luò)請求的資源需求約束，主要包括節(jié)點約束和鏈路約束。式(9)和式(11)分別是節(jié)點的CPU資源約束和位置約束。式(10)和式(12)分別表示鏈路的帶寬資源約束和連通性約束。式(13)和式(14)表示同一虛擬網(wǎng)絡(luò)請求的虛擬節(jié)點必須映射到底層網(wǎng)絡(luò)中不同的物理節(jié)點上。式(15)和式(16)為該模型的變量范圍的約束，和需滿足整數(shù)約束條件，導致該模型成為非確定性多項式時間難問題(NP-hard)。

4 EA-VNEH算法設(shè)計

由于虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的MILP模型是一個NP-hard問題，雖然傳統(tǒng)的方法如分支定界法可以求得其最優(yōu)解，但隨著問題規(guī)模的增長，其時間復雜度較高，計算時間過長，不適用于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的映射。因此，本節(jié)設(shè)計EA-VNEH算法對能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題進行求解。

4.1 節(jié)點映射

由于資源需求高的虛擬節(jié)點映射更加困難，很可能由于底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點沒有足夠多的資源而導致映射失敗，因此，在節(jié)點映射階段，優(yōu)先選擇資源需求高的虛擬節(jié)點進行映射。節(jié)點的鄰接鏈路可用帶寬的多少直接影響后續(xù)的鏈路映射階段，為此，本節(jié)將節(jié)點的資源能力定義[6,11]為

在節(jié)點映射階段，首先按照式(17)計算虛擬網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的資源能力需求，并按照從大到小順序依次進行映射。針對節(jié)點，提出如下映射原則：

節(jié)點映射算法的主流程如表1所示。與已有節(jié)能映射算法[11,13]相比，EA-VNEH算法在節(jié)點映射過程中考慮了節(jié)點的資源能力和能耗，并以綜合資源能力CR作為節(jié)點的排序標準，將虛擬節(jié)點映射至CR最大的底層物理節(jié)點上，可有效節(jié)省能耗，提高映射成功率，進而增加底層網(wǎng)絡(luò)收益。

4.2鏈路映射

現(xiàn)有研究主要采用最短路徑法進行鏈路映射[6,11]，但此方法沒有考慮底層鏈路的能耗，導致能源利用效率不高。為此，本節(jié)綜合考慮鏈路映射的帶寬消耗和能源消耗，設(shè)計能耗優(yōu)先的最短路徑鏈路映射算法，如表2所示。

表2 EA-VNEH的鏈路映射算法

在鏈路映射階段，首先按帶寬需求對虛擬鏈路進行排序，優(yōu)先選擇資源需求高的虛擬鏈路進行映射。對于虛擬鏈路，采用最短路徑法[18]計算底層節(jié)點至的最短路徑集合，且對于任意，需滿足虛擬鏈路的帶寬資源需求。鏈路映射時，通過計算將映射至上新增的能耗，將虛擬鏈路映射到能耗最小的最短路徑上。

從表2中可以看出，EA-VNEH在鏈路映射階段兼顧鏈路帶寬消耗和能耗，優(yōu)先選擇底層網(wǎng)絡(luò)最短路徑集中能耗最低的路徑作為映射目標，可有效降低鏈路映射成本，減少鏈路映射能耗，提高映射收益。

5 性能評估與分析

ALEVIN[19]是一個用于開發(fā)、比較和分析虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法的仿真平臺。本文以此作為仿真工具，對EA-VNEH和幾種能耗優(yōu)化虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法進行仿真，并從虛擬網(wǎng)絡(luò)請求長期平均能耗、虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率、底層網(wǎng)絡(luò)長期收益開銷比和運行時間等方面討論EA-VNEH算法的性能。

5.1 實驗環(huán)境設(shè)置

網(wǎng)絡(luò)拓撲使用GT-ITM拓撲生成器產(chǎn)生，底層網(wǎng)絡(luò)設(shè)置為50個節(jié)點，節(jié)點間的連接概率為0.5，相當于一個中小型規(guī)模的ISP運營商。底層節(jié)點的可用CPU資源和底層鏈路的可用帶寬資源均服從[50,100]的均勻分布。底層節(jié)點的位置變量與均服從[0,100]的均勻分布。虛擬網(wǎng)絡(luò)請求隨機生成，每100個時間單元虛擬網(wǎng)絡(luò)請求到達的個數(shù)服從均值為4的泊松分布，其生存期服從均值為25個時間單元的指數(shù)分布。虛擬網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)目服從[2,10]的均勻分布，虛擬節(jié)點間以0.5的概率連接。虛擬節(jié)點的CPU資源需求和虛擬鏈路的帶寬資源需求均服從[0,50]的均勻分布，且假設(shè)所有節(jié)點的位置需求D取常量50。此外，設(shè)置式(17)中的權(quán)重和均為1，鏈路映射最短路徑算法中的為5。

本節(jié)分別在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗異構(gòu)性不同的兩種環(huán)境下對算法EA-VNEH, EE-VNE[9]和EA- VNE[11]進行仿真實驗。算法EE-VNE和EA-VNE均以最小化底層網(wǎng)絡(luò)工作節(jié)點和鏈路數(shù)量為目標，前者采用GLPK工具求解VNE的MILP模型，后者的節(jié)點映射階段采用貪婪算法，鏈路映射階段采用最短路徑法。為了使整個仿真的運行處于比較平穩(wěn)的狀態(tài)，設(shè)定實驗運行時間為50000個時間單位。為避免隨機因素對實驗結(jié)果產(chǎn)生擾動，仿真實驗總共進行10次，并取實驗結(jié)果的平均值作為最終仿真結(jié)果。

5.2性能分析

本文從虛擬網(wǎng)絡(luò)請求長期平均能耗、虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率、底層網(wǎng)絡(luò)長期收益開銷比和運行時間4個方面對算法進行性能比較，仿真結(jié)果表明EA- VNEH算法具有以下優(yōu)勢。

(1)顯著降低了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗，且底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)性越大，能耗減少更為明顯。

圖1表示底層網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點異構(gòu)性環(huán)境下虛擬網(wǎng)絡(luò)請求平均能耗的變化情況。圖1(a)表明在底層節(jié)點異構(gòu)性小的環(huán)境下，EA-VNEH算法的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求平均能耗穩(wěn)定在21.73 kW左右，較EE-VNE, EA-VNE分別降低了約19.61%和15.73%。圖1(b)表明在底層節(jié)點異構(gòu)性大的環(huán)境下，EA-VNEH算法的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求平均能耗穩(wěn)定在23.24 kW左右，較EE-VNE, EA-VNE分別降低了約30.14%和26.32%。主要原因是EA-VNEH算法考慮了底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能耗異構(gòu)性，在映射過程中將虛擬節(jié)點和鏈路映射到能耗更小的底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和路徑上。而EE-VNE和EA-VNE只優(yōu)先選擇工作的節(jié)點和鏈路進行VNR的映射，但在底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能耗異構(gòu)的環(huán)境下，這兩種方法并不能實現(xiàn)能耗最優(yōu)化。

圖1 虛擬網(wǎng)絡(luò)請求平均能耗

(2)提高了虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率和底層網(wǎng)絡(luò)的收益。

圖2和圖3分別表示底層網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點異構(gòu)性環(huán)境下虛網(wǎng)請求接受率和底層網(wǎng)絡(luò)長期收益開銷比的變化情況。從圖中可以看出，由于初始時段底層網(wǎng)絡(luò)可用資源較為豐富，3種算法的虛網(wǎng)請求接受率和收益開銷比都較高。隨著資源的逐步消耗，接受率和收益開銷比都逐漸下降。但由于3種算法隨著虛擬網(wǎng)絡(luò)請求的動態(tài)到達和離開而達到一個穩(wěn)態(tài)過程，所以虛網(wǎng)請求接受率和收益開銷比都趨于平穩(wěn)。圖2和圖3表明在底層網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點異構(gòu)性環(huán)境下，EA-VNEH算法的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接收率和收益開銷比明顯高于其它兩種算法。主要原因是EA- VNEH在節(jié)點映射過程中采用了協(xié)調(diào)鏈路映射的原則，使后續(xù)鏈路映射更容易成功，從而提高了虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率，進而映射收益較高。而EE-VNE和EA-VNE優(yōu)先將虛擬節(jié)點和鏈路映射至工作的節(jié)點和鏈路上，容易產(chǎn)生瓶頸節(jié)點和鏈路，降低了隨后到達的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求的映射成功率。

圖2 虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率

圖3 底層網(wǎng)絡(luò)收益開銷比

(3)降低了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的求解時間

表3表示不同算法的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的平均求解時間。從表中可看出，相較于EA-VNEH和EA-VNE算法，EE-VNE需要運行更多的時間映射虛擬網(wǎng)絡(luò)請求。主要原因是EA-VNEH和EA-VNE采用啟發(fā)式算法求解虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題，有效降低了算法的運行時間，而EE-VNE采用標準的MILP求解工具GLPK來求取虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的最優(yōu)解，其求解時間隨網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的增長呈指數(shù)增加。

表3算法運行時間

算法EE-VNEEA-VNEEA-VNEH 運行時間1.23 s41 ms52 ms

6 結(jié)束語

本文研究了底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)環(huán)境下的能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題。由于底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的能耗異構(gòu)性，虛擬網(wǎng)絡(luò)映射到底層網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的動態(tài)能耗也不同。此時，能耗優(yōu)化的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題并不是最小化工作節(jié)點和鏈路數(shù)。針對此問題，構(gòu)建了底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和鏈路的能耗模型，并將能耗感知虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題建模為MILP模型，提出了EA- VNEH映射算法。仿真實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的能耗優(yōu)化虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法相比，EA-VNEH提高了虛擬網(wǎng)絡(luò)請求接受率和底層網(wǎng)絡(luò)的收益，降低了運行時間，顯著減少了虛擬網(wǎng)絡(luò)映射的能耗，且底層網(wǎng)絡(luò)節(jié)點異構(gòu)性越大，能耗優(yōu)勢更為明顯。

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Energy-aware Virtual Network Embedding Algorithm for Heterogeneous Nodes

Gong Shui-qing①Chen Jing①Wang Wei②

①(,,,710077,)②(,,,710051,)

The energy optimized virtual network embedding problem in the substrate network with heterogeneous nodes is not to minimize the number of working nodes and links. The load-based energy consumption models of the node and link in the substrate network are built, a mathematical model of the virtual network embedding problem is modeled in order to reduce energy consumption, and an energy-aware virtual network embedding heuristic algorithm is proposed. Based on the principles of energy optimization and coordination with link mapping, the virtual node is mapped onto the substrate node with the highest comprehensive resource capacity in the node mapping phase, and the link mapping phase is based on the energy-awareshortest path algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm reduces the energy consumption significantly, and the heterogeneity of substrate network nodes is greater, reducing the energy consumption is more obvious.

Network virtualization; Virtual network embedding; Energy consumption model; Resource capacity

TP393

A

1009-5896(2015)08-2021-07

10.11999/JEIT141527

龔水清 gsq0121@126.com

2014-12-02收到，2015-03-06改回，2015-06-09網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版

國家自然科學基金(51075395)和國家863計劃項目(2013AA040604)資助課題

龔水清： 男，1987年生，博士生，研究方向為網(wǎng)絡(luò)虛擬化、下一代互聯(lián)網(wǎng).

陳 靖： 女，1963年生，博士，教授，研究方向為分布式計算、移動自組織網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等.

王 崴： 男，1974年生，博士，副教授，研究方向為云計算、網(wǎng)絡(luò)虛擬化等.