基于FA-SVNR算法的安全虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)研究

王蒙娟

摘要：本文對(duì)一種網(wǎng)絡(luò)資源碎片度量法進(jìn)行了定義，此算法借助于對(duì)物理網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的碎片度進(jìn)行周期性地考量，將待遷移虛擬節(jié)點(diǎn)的集合予以找出;接著借助于對(duì)物理網(wǎng)絡(luò)的碎片度減小量以及虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射開銷減少量進(jìn)行綜合性考量，將最優(yōu)的虛擬節(jié)點(diǎn)遷移方案選擇出來。

關(guān)鍵詞：碎片感知;虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu);虛擬網(wǎng)絡(luò)映射

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2020）01-0106-02

0 引言

最近兩年，國(guó)內(nèi)外的打兩年研究者紛紛致力于研究在下內(nèi)虛擬網(wǎng)絡(luò)映射算法。但是，就本質(zhì)而言，動(dòng)態(tài)分配資源問題是在線虛擬網(wǎng)絡(luò)映射問題的實(shí)質(zhì)，當(dāng)不斷到達(dá)與離開虛擬網(wǎng)絡(luò)映射請(qǐng)求時(shí)，一方面可能會(huì)有大量的碎片資源出現(xiàn)于物理網(wǎng)絡(luò)中，另一方面，既有的映射方案的優(yōu)良水平可能會(huì)降低，而這回使得后續(xù)的虛擬網(wǎng)絡(luò)映射對(duì)于底層物理網(wǎng)絡(luò)資源的利用率以及請(qǐng)求接受率降低[1]。

1 安全虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)映射數(shù)學(xué)模型

本文對(duì)以下的多目標(biāo)安全虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)映射數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了創(chuàng)建，主要映射目標(biāo)如下：

其中，式子（1）內(nèi)有一個(gè)二元變量f（ni），如果物理節(jié)點(diǎn)nii比門限值FDth還大的碎片度，那么其具有1的值，否則，其具有零的值。在式子（2）中，在進(jìn)行重構(gòu)以前虛擬網(wǎng)絡(luò)Gmv的映射開銷用C（Gmv，rb）進(jìn)行表示，在進(jìn)行重構(gòu)以后虛擬網(wǎng)絡(luò)Gmv的映射開銷用C（Gmv，ra）進(jìn)行表示。節(jié)點(diǎn)的約束條件具體可見式子3、4、5。鏈路的約束條件具體可見式子6與式子7。安全性約束條件具體可見式子8。其中，物理節(jié)點(diǎn)ni中承載的虛擬節(jié)點(diǎn)集合用來表示。變量的取值范圍通過式子9、10進(jìn)行表示。

2 FA-SVNR算法設(shè)計(jì)

為了將此問題予以解決，本文將啟發(fā)式的FA-SVNR算法予以設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。下面將對(duì)此算法的詳細(xì)流程進(jìn)行介紹。

步驟1對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法的啟動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行判斷;

步驟2對(duì)所需進(jìn)行重新配置的物理節(jié)點(diǎn)集合Sp進(jìn)行創(chuàng)建。

其中，p的取值范圍為大于零小于1，以對(duì)節(jié)點(diǎn)碎片度臨界值中節(jié)點(diǎn)碎片度的最大值與平均值所占比重進(jìn)行調(diào)節(jié)。

步驟3對(duì)需要遷移的虛擬節(jié)點(diǎn)集合Sv進(jìn)行創(chuàng)建。就虛擬節(jié)點(diǎn)nv而言，我們通過下式來對(duì)其虛擬節(jié)點(diǎn)以及相鄰鏈路的開銷收益比進(jìn)行定義：就Sp內(nèi)的每個(gè)物理節(jié)點(diǎn)而言，我們假設(shè)有L個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)存在于其中，那么我們需要通過以下流程來對(duì)重構(gòu)的虛擬節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇：

（1）以虛擬節(jié)點(diǎn)CR（nv）的值為基礎(chǔ)來排列虛擬節(jié)點(diǎn);（2）基于遷移的虛擬節(jié)點(diǎn)最小化的原則。

步驟4排列Sv中的虛擬節(jié)點(diǎn);

步驟5對(duì)候選目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)結(jié)合Tp進(jìn)行創(chuàng)建。我們應(yīng)當(dāng)以式子3、4、5、8、9為基礎(chǔ)來對(duì)Sv中的第k個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)的候選物理節(jié)點(diǎn)集合進(jìn)行選用;

步驟6對(duì)虛擬節(jié)點(diǎn)遷移方案進(jìn)行選用;在對(duì)虛擬節(jié)點(diǎn)的遷移方案進(jìn)行選用的過程中，首先需要將物理網(wǎng)絡(luò)的碎片度予以降低，其次應(yīng)當(dāng)盡可能將物理網(wǎng)絡(luò)的資源消耗予以降低，基于此，我們對(duì)虛擬節(jié)點(diǎn)遷移方案的選用原則進(jìn)行了規(guī)定，主要包含以下內(nèi)容：

（1）資源碎片度的減少量應(yīng)當(dāng)是一個(gè)正數(shù)，即FD的值大于零;（2）盡可能將消耗的物理網(wǎng)絡(luò)資源降低，即C的值大于等于零;（3）當(dāng)遷移方案滿足上述兩個(gè)條件之后，通過歸一化的方式處理這些方案，接著相加這些歸一化處理后的值，我們最終選用的遷移方案就是其中值最大的一項(xiàng)。

如果有遷移方案滿足上述三個(gè)條件，那么可以直接遷移虛擬節(jié)點(diǎn)，同時(shí)更新物理網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài);否則，直接進(jìn)入步驟7;

步驟7如果沒有將遷移全部虛擬節(jié)點(diǎn)的任務(wù)完成，那么回到步驟5中重新開始。

3 仿真環(huán)境設(shè)置于結(jié)果分析

3.1 物理網(wǎng)絡(luò)負(fù)載情況對(duì)比

如表1所示可以獲悉：

（1）FA-SVNR+NR-SVNE算法對(duì)應(yīng)了最大的物理節(jié)點(diǎn)負(fù)載強(qiáng)度平均值;（2）FA-SVNR+NR-SVNE算法對(duì)物理節(jié)點(diǎn)負(fù)載強(qiáng)度的平均水平進(jìn)行了優(yōu)化;（3）FA-SVNR+NR-SVNE算法具有最小的對(duì)應(yīng)物理鏈路負(fù)載強(qiáng)度平均值;（4）FA-SVNR+NR-SVNE算法對(duì)物理鏈路的負(fù)載強(qiáng)度均衡水平進(jìn)行了優(yōu)化。

3.2 請(qǐng)求接受率對(duì)比

本文所提出的重構(gòu)算法將虛擬網(wǎng)絡(luò)的請(qǐng)求接受率予以提升，并且比目前既有的虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法效果更佳[2]。如果具有兩萬個(gè)時(shí)間單元的仿真時(shí)間時(shí)，F(xiàn)A-SVNR+NR-SVNE算法具有約百分之七十二的請(qǐng)求接受率，分別對(duì)比NR-SVNE算法與TA-SVNR+ NR-SVNE算法后，其接受率分別增加了9.33個(gè)百分點(diǎn)和6.36個(gè)百分點(diǎn)。如果虛擬網(wǎng)絡(luò)的到達(dá)強(qiáng)度變化值在4-16之間，重構(gòu)算法使得其請(qǐng)求接受率普遍提升，但是本文所提出的重構(gòu)算法具有更加明顯的效果。如果繼續(xù)增加虛擬網(wǎng)絡(luò)的到達(dá)強(qiáng)度，那么會(huì)降低全部算法的請(qǐng)求接受率。

3.3 收益開銷比對(duì)比

如果虛擬網(wǎng)絡(luò)具有10的到達(dá)強(qiáng)度，重構(gòu)算法將物理網(wǎng)絡(luò)的收益開銷比予以提升，并且比目前既有的虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)算法效果更佳。如果具有兩萬個(gè)時(shí)間單元的仿真時(shí)間時(shí)，F(xiàn)A-SVNR+NR-SVNE算法具有約百分之四十九的收益開銷比，分別對(duì)比NR-SVNE算法與TA-SVNR+NR-SVNE算法后，其收益開銷比分別增加了16.68個(gè)百分點(diǎn)和9.45個(gè)百分點(diǎn)。相較于其余算法而言，F(xiàn)A-SVNR+NR-SVNE算法借助于重構(gòu)的方式，在將物理網(wǎng)絡(luò)的平均應(yīng)收收益予以提升的同時(shí)，還將物理的平均映射開銷予以降低，所以其收益開銷比是最高的。

4 結(jié)語

在完成仿真實(shí)驗(yàn)后獲悉，如果虛擬網(wǎng)絡(luò)具有4-16之間變化的到達(dá)強(qiáng)度，那么相較于既有的TA-SVNR+NR-SVNE重構(gòu)算法而言，F(xiàn)A-SVNR+NR-SVNE算法具有更高的收益開銷比與請(qǐng)求接受率，分別增加了10.1個(gè)百分點(diǎn)與3.6個(gè)百分點(diǎn)，與NR-SVNE基礎(chǔ)算法相較來說提升更大，分別增加了19.1個(gè)百分點(diǎn)與6.3個(gè)百分點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊琛.虛擬專用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在中職學(xué)校網(wǎng)絡(luò)信息安全中的應(yīng)用[J].科學(xué)咨詢（科技·管理），2019（09）：105.

[2] 黃騰飛.虛擬技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（17）：204-205.