多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法

郭 俊

(泉州信息工程學(xué)院 軟件學(xué)院，福建 泉州 362000)

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，為獲取更多的吞吐量，達(dá)到網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡的目的，往往需要二階段的控制策略完成網(wǎng)絡(luò)資源管理，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡[1-2].在網(wǎng)絡(luò)的集成系統(tǒng)中，如果負(fù)載均衡算法設(shè)計得不好，會造成整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載失衡[3].針對以上問題，提出基于多源信息融合下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法.

為了解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方面存在的一系列問題，有關(guān)學(xué)者給出了一些相關(guān)的研究成果.例如文獻(xiàn)[4]提出基于POMDP的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方法，該方法首先對用戶在感知期內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，準(zhǔn)確獲取下一周期的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡狀態(tài).然后通過負(fù)載感知結(jié)果將偏置值進(jìn)行調(diào)整，以實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡.最后通過啟發(fā)式方法進(jìn)行求解，獲取次優(yōu)解，實現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡.該方法的計算過程較為復(fù)雜，導(dǎo)致整個方法的負(fù)載成本較高.文獻(xiàn)[5]提出基于SDN的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方法.通過各個服務(wù)器的匹配度函數(shù)進(jìn)行線性組合，并將優(yōu)化后的權(quán)值進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡.該方法具有較強(qiáng)的適用性，但是在用戶數(shù)量不斷增加的情況下，該方法的用戶速率偏低.

針對上述方法存在的一系列問題，提出基于多源信息融合下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法.

1 多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法

1.1 負(fù)載均衡目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計

在子幀τ上，用戶k會接收小區(qū)i的第l個PRB上的瞬時信噪比[6]SINRi,k,l(T)，則有：

(1)

上式中，gi,k,l(T)代表在T時間段內(nèi)用戶k在小區(qū)i上的瞬時信道增益；pi,l(T)代表在T時間段內(nèi)基站i的傳輸功率；N0代表噪聲功率[7].全部用戶占小區(qū)總資源的比率：

(2)

其中，|N|代表整個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的小區(qū)數(shù)量；ε(t)的取值范圍為[1/|N|,1]，ε(t)的值越大，則小區(qū)間的負(fù)載分布越均衡.

t時間段內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)平均負(fù)載均衡目標(biāo)函數(shù)為：

(3)

針對GBR用戶進(jìn)行負(fù)載均衡時，如果只考慮ε(t)，為了能夠?qū)ⅵ?t)最大化，會有一些侵略性的行為發(fā)生，導(dǎo)致小區(qū)內(nèi)的用戶接收到的信號質(zhì)量十分差[8].經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)切換后，為了保證整個網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率需求，則需要為該小區(qū)分配大量的資源.但是會導(dǎo)致該小區(qū)的網(wǎng)絡(luò)阻塞率提高，且網(wǎng)絡(luò)資源不能夠得到充分的利用.

1.2 目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化

通過先驗知識可知，單個服務(wù)器的最大能力主要由五個不同的指標(biāo)組成，但是這五大指標(biāo)并沒有寫入目標(biāo)函數(shù)的約束條件里，不同的指標(biāo)對于服務(wù)器的最大處理能力也是不同的，所以對其進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)：

(4)

其中，k1，k2，k3，k4分別代表不同指標(biāo)最大處理能力的影響系數(shù)；C代表最大處理能力；μ代表CPU數(shù)量；f代表CPU頻率；M代表內(nèi)存容量；D代表磁盤速率；N代表網(wǎng)絡(luò)吞吐量.

(LD1(t),LD2(t),…,LDn(t))=

(5)

其中，cD(t)代表在t時間段內(nèi)的頁面訪問數(shù)量；Gi代表第i個服務(wù)器中的性能常數(shù)；wi(kT)代表在第k個周期內(nèi)服務(wù)器訪問頁面的權(quán)重值.

為得到準(zhǔn)確的頁面訪問權(quán)值，需要計算在t時間段內(nèi)服務(wù)器所消耗的資源[10]，利用各個服務(wù)器的最大處理能力，計算在t時間段內(nèi)服務(wù)器所承受的最大負(fù)載能量：

(6)

為了使各個服務(wù)器的負(fù)載量達(dá)到均衡的狀態(tài)，需要調(diào)整各個服務(wù)器的負(fù)載率，使該值相接近.如果各個服務(wù)器的訪問類型、數(shù)量以及文件的存儲方式都是事先設(shè)定的，則能夠?qū)Ω鱾€服務(wù)器的單位時間進(jìn)行處理.針對任務(wù)的分配情況，需要將分配權(quán)重值以及負(fù)載均衡量進(jìn)行調(diào)整，頁面訪問存在一定的局限性以及隨機(jī)性.如果將ηi(t)描述為一個隨機(jī)的信息處理過程，通過時間序列預(yù)測算法能夠計算各個服務(wù)器的負(fù)載率分布情況，得到分配后的權(quán)重值，即：

αηi((k-1)T+(1-α)ηi(k-1)T)

(7)

在上述基礎(chǔ)上，對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，實現(xiàn)多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡：

(8)

2 實驗結(jié)果與分析

為了驗證所提基于多源信息融合下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法的綜合有效性，需要進(jìn)行仿真實驗.實驗環(huán)境為：Matlab 2013與Microsoft Visual Studio 2010，用于仿真實驗的網(wǎng)絡(luò)模型是由包括WLAN和WiMax在內(nèi)的n網(wǎng)絡(luò)經(jīng)覆蓋所構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，n=10.

為增強(qiáng)實驗結(jié)果的有效性，將所提的多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法與文獻(xiàn)[4]基于POMDP的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方法、文獻(xiàn)[5]基于SDN的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡方法進(jìn)行對比，提供對比結(jié)果驗證所提方法的性能.主要從異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中各網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載率、負(fù)載成本、網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)阻塞率、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源利用率、網(wǎng)絡(luò)用戶體驗速率五個角度進(jìn)行驗證.

2.1 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載率檢驗

不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載率如圖1所示.

圖1 不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載率

分析圖1可知，文獻(xiàn)[4]方法下的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載率曲線浮動范圍較大，而所提的多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法網(wǎng)絡(luò)負(fù)載率曲線浮動范圍相對較小，且負(fù)載率已相對較小，證明所提的多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法能夠?qū)崿F(xiàn)對多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)載均衡.

2.2 負(fù)載成本檢驗

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量為100個時，檢驗不同負(fù)載均衡方法的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載成本隨時間的變化情況，具體結(jié)果如表1所示：

表1 不同負(fù)載均衡方法的負(fù)載成本比較

分析表1可知，隨著時間的變化，不同方法的負(fù)載成本也在不斷發(fā)生變化.而所提方法的負(fù)載成本始終小于文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法.當(dāng)網(wǎng)絡(luò)總效達(dá)到最大時，所提方法的負(fù)載成本為最小，且此時網(wǎng)絡(luò)沒有擁堵的情況發(fā)生，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的帶寬足夠分給當(dāng)前存在的用戶.

2.3 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)阻塞率檢驗

負(fù)載均衡的目標(biāo)是優(yōu)化為網(wǎng)絡(luò)用戶服務(wù)的質(zhì)量，而影響網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的一個重要因素是網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)阻塞率.如圖2 所示，為不同負(fù)載均衡方法下網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)平均阻塞率對比結(jié)果.

圖2 不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均阻塞率

當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)量較少時，不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)幾乎不存在阻塞，但隨著業(yè)務(wù)數(shù)量的不斷增多，文獻(xiàn)[4]方法下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)平均阻塞率增加速度較為穩(wěn)定. 當(dāng)業(yè)務(wù)數(shù)量達(dá)到60萬后，文獻(xiàn)[5]方法下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)平均阻塞急劇上升，這主要是因為文獻(xiàn)[5]方法僅將負(fù)載率作為網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣的評估條件，沒有考慮到網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量，在網(wǎng)絡(luò)性能評估時出現(xiàn)偏差，致使網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)服務(wù)阻塞，并且在阻塞的同時，文獻(xiàn)[5]方法未采取合適的負(fù)載轉(zhuǎn)移方法，加重了阻塞狀況.而所提方法下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)平均阻塞率始終小于文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法，最大也沒有達(dá)到0.05，網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量非常好.

2.4 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源利用率檢驗

為檢驗異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量，對不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源利用率進(jìn)行檢驗，結(jié)果如圖3所示.

圖3 不同負(fù)載均衡方法下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均資源利用率

分析圖3可知，隨著平均網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)到達(dá)率的不斷增多，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均資源利用率也在隨之增加，而所提方法的平均資源利用率較高.隨著業(yè)務(wù)的增加，文獻(xiàn)[5]方法的資源利用率最大值約為94%，文獻(xiàn)[4]方法的資源利用率最大值約為96%.造成這種數(shù)值差的原因是由于文獻(xiàn)[5]方法未對負(fù)載進(jìn)行轉(zhuǎn)移，網(wǎng)絡(luò)陷入重載后無法高效地利用無線資源，而文獻(xiàn)[4]方法通過負(fù)載轉(zhuǎn)移使得平均資源利用率有所提高，但因其轉(zhuǎn)移量不夠合理，影響了網(wǎng)絡(luò)資源的利用率.而所提方法在資源利用率方面優(yōu)于另外兩種方法.采用所提方法后，能有效防止網(wǎng)絡(luò)陷入重載，優(yōu)化了整個異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源利用情況.

2.5 網(wǎng)絡(luò)用戶體驗速率檢驗

以下對比不同負(fù)載均衡方法下網(wǎng)絡(luò)用戶體驗速率(Mbps)，對比結(jié)果如表2所示.

表2 使用不同負(fù)載均衡方法的用戶的速率比較結(jié)果

通過對比表2的實驗數(shù)據(jù)可知，用戶數(shù)量的增加會對用戶速率產(chǎn)生一定的影響.所提方法的用戶速率維持在相對穩(wěn)定的狀態(tài)，說明所提方法受到的影響較小，且相比傳統(tǒng)方法，用戶速率有了一定程度的提高.

綜上所述，所提的多源信息融合下異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法的負(fù)載率較平穩(wěn)，負(fù)載成本和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)阻塞率較低，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源利用率及網(wǎng)絡(luò)用戶體驗速率較高，能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)用戶使用速率，性能較優(yōu).

3 結(jié)束語

針對傳統(tǒng)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法存在的一系列問題，提出基于多源信息融合下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負(fù)載均衡方法.實驗結(jié)果表明，所提方法能夠有效降低負(fù)載成本，提高用戶的使用速率.未來階段，將會對網(wǎng)絡(luò)吞吐量、帶寬利用率等方面展開深入研究.