基于VNF間性能干擾的服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度策略

郭 勝，史久根，孫 立，謝熠君

(合肥工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，安徽 合肥 230601)

0 引 言

網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(network function virtual，NFV)技術(shù)的特點(diǎn)在于實(shí)現(xiàn)硬件與軟件的分離，通過網(wǎng)絡(luò)功能的虛擬化，將虛擬網(wǎng)絡(luò)功能(virtual network function，VNF)運(yùn)行在通用硬件之上，不需要專用硬件，減少成本支出[1]。虛擬網(wǎng)絡(luò)功能可以放置在虛擬機(jī)(virtual machine，VM)節(jié)點(diǎn)提供特定的網(wǎng)絡(luò)功能[2]。通過VM遷移，VNF可以部署在網(wǎng)絡(luò)中任意一個(gè)商用服務(wù)器中，同時(shí)這種新的模式也帶來了一些挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)包需要經(jīng)過一組VNF，即服務(wù)功能鏈[3](service function chain，SFC)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商會(huì)考慮如何將VNF部署在候選服務(wù)器中以減少端到端延時(shí)。例如，Zhang等人[4]以最大化平均資源利用率和最小化請(qǐng)求平均響應(yīng)延時(shí)為目標(biāo)，提出了綜合考慮VNF服務(wù)鏈放置及服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度的問題。其次，要提高資源利用率，VNF布局根據(jù)流量變化動(dòng)態(tài)調(diào)整VNF實(shí)例的數(shù)量。例如，Eramo等人[5]提出VNF遷移策略，使得網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商得知VNF最佳的遷移的時(shí)間和地點(diǎn)，以節(jié)約資源。最后，現(xiàn)有的VNF實(shí)例可能需要合并到另一臺(tái)服務(wù)器以釋放和關(guān)閉一些服務(wù)器來節(jié)省資源?，F(xiàn)有研究致力于研究應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)并提供高效的VNF放置方法。例如，Li等人[6]考慮不同VNF，在同一時(shí)隙對(duì)硬件計(jì)算量的需求不同，故將時(shí)變負(fù)載相關(guān)度最小的VNF放置在同一節(jié)點(diǎn)，達(dá)到計(jì)算資源互補(bǔ)，并采用多租戶策略共享VNF，從而減少物理機(jī)的使用量來減少資源消耗。

然而現(xiàn)有的VNF放置方法大都沒有將VNF同位間的性能干擾問題考慮在內(nèi)。雖然虛擬化技術(shù)在VM之間提供了一定程度的性能隔離[7]，但VNF在一個(gè)共享的硬件基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行時(shí)仍存在明顯的性能干擾[8]。當(dāng)流量監(jiān)視器與入侵檢測(cè)系統(tǒng)同時(shí)運(yùn)行時(shí)，流量監(jiān)控器的吞吐量下降了38.47%[9]。但是，為了最大化資源利用率和降低功耗，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商傾向于將VNF實(shí)例放在同一物理上的服務(wù)器盡可能多，導(dǎo)致資源匱乏競(jìng)爭(zhēng)和嚴(yán)重的性能干擾。同時(shí)，在數(shù)據(jù)流增大的時(shí)候干擾也隨之增強(qiáng)。由于數(shù)據(jù)流的增大，VNF處理任務(wù)增加，所需的資源也隨之增加，導(dǎo)致基本硬件資源的競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。

針對(duì)上述問題，該文根據(jù)不同類型的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的工作特性，通過在虛擬機(jī)中運(yùn)行工作特性相似的應(yīng)用以及文獻(xiàn)[9]的分析，得出不同的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能對(duì)CPU、Memory、Cache等資源的依賴程度，設(shè)計(jì)一個(gè)CAPA算法解出VNF之間的最佳組合，使得整體干擾度最小，并進(jìn)行放置。其次，根據(jù)不同VNF對(duì)數(shù)據(jù)流量的處理特性，使用TAA算法進(jìn)行服務(wù)請(qǐng)求的調(diào)度，從而進(jìn)一步減小虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的干擾程度。仿真結(jié)果表明，該方案緩解了VNF間的干擾，提升了網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

1 問題描述

該模型需要解決的問題是，根據(jù)不同虛擬網(wǎng)絡(luò)功能間干擾程度不同，對(duì)每個(gè)VNF進(jìn)行組合，要設(shè)法使其雙方的干擾度都盡可能小，并對(duì)服務(wù)鏈請(qǐng)求進(jìn)行合理的調(diào)度，使得整體網(wǎng)絡(luò)中的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能受到的干擾最小。

1.1 同位間虛擬網(wǎng)絡(luò)功能干擾

同位間虛擬網(wǎng)絡(luò)功能干擾是指，同一個(gè)物理中VNF會(huì)產(chǎn)生一定的性能干擾，使得彼此間性能下降。由于VNF對(duì)各種硬件資源的需求不盡相同，若多個(gè)同種資源需求密集型VNF放置在同一服務(wù)節(jié)點(diǎn)，會(huì)引起服務(wù)節(jié)點(diǎn)底層的某一資源過度占用，從而使得服務(wù)節(jié)點(diǎn)整體處理性能下降。在圖1中(a)表示當(dāng)VNF1與VNF2獨(dú)立運(yùn)行在服務(wù)器時(shí)的處理能力，(b)表示新增的VNF3分別放置在先前的服務(wù)器中，使得三個(gè)VNF處理能力都有不同程度的下降。由于各VNF，對(duì)不同的資源需求的比重不盡相同，可以通過資源互補(bǔ)的形式進(jìn)行合理組合。如圖2所示，左邊部分表示三種VNF對(duì)不同資源的需求(每個(gè)顏色的柱型代表一種資源)，右上側(cè)VNF1+VNF2表示VNF1與VNF2進(jìn)行組合，右下側(cè)VNF1+VNF3表示VNF1與VNF3匹配，故合理的組合可以達(dá)到較優(yōu)的效果。

圖1 VNF間性能干擾示例

圖2 VNF匹配方案示例

1.2 修改數(shù)據(jù)流的大小

VNF會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析，根據(jù)特殊的業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)包添加包頭，或者對(duì)數(shù)據(jù)包進(jìn)行優(yōu)化壓縮，使得數(shù)據(jù)包的字節(jié)數(shù)及數(shù)據(jù)流的大小都被改變[10]。目前VNF的總數(shù)很多，與路由器的數(shù)量相當(dāng)[11]，其中很大一部分的VNF有改變數(shù)據(jù)流大小的性質(zhì)。如圖3所示，網(wǎng)絡(luò)功能F1可將數(shù)據(jù)流修改為原來的兩倍，F(xiàn)2則將數(shù)據(jù)流修改為原來的一半，所以數(shù)據(jù)流先經(jīng)過F2時(shí)，可減緩F1的處理負(fù)擔(dān)，而VNF的流經(jīng)順序是部分可調(diào)的[12-13]。

圖3 VNF修改數(shù)據(jù)流示例

數(shù)據(jù)流的減小和增大直接影響VNF工作時(shí)對(duì)資源的競(jìng)爭(zhēng)程度。因此合理的調(diào)度方案可以進(jìn)一步減小干擾。

2 系統(tǒng)模型

圖G(E,V)表示交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，節(jié)點(diǎn)v∈V都有一個(gè)物理機(jī)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中的物理機(jī)是統(tǒng)一的，每個(gè)物理機(jī)有資源R(u)(r1,r2,…,rn)，ri表示各項(xiàng)分資源。(u,v)∈E表示連接節(jié)點(diǎn)u與v的鏈路傳播時(shí)延為De(u,v)。網(wǎng)絡(luò)為具有全局拓?fù)湟晥D的SDN網(wǎng)絡(luò)[14]，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)中的交換機(jī)，連接高容量光鏈路，因此每條鏈路的帶寬容量不做約束[15]。

定義(干擾度)：假設(shè)兩個(gè)向量a(x1,x2,…,xn)和b(y1,y2,…,yn)之間的夾角為θ，a、b向量的長度分別是‖a‖和‖b‖，θ所對(duì)的邊的邊長為‖a-b‖。根據(jù)余弦定理：

‖a-b‖2=‖a‖2+‖b‖2-

(1)

a·b=‖a‖·‖b‖cosθ

(2)

根據(jù)上述公式可以得到：

(3)

cosθ就是余弦相似度，兩個(gè)向量之間的夾角越小，其夾角余弦越大(越相似)。因此可用余弦相似度來度量?jī)蓚€(gè)VNF對(duì)資源的需求相似度。向量a(x1,x2,…,xn)對(duì)應(yīng)VNF對(duì)各種資源的占有率X(X1,X2,…,Xn)，由于不同VNF對(duì)每種資源的依賴程度不一，故定義λ(λ1,λ2,…,λn)，λi表示VNF對(duì)某一種資源依賴程度的權(quán)值。VNF間的干擾度定義如下：

(4)

其物理概念為同一服務(wù)節(jié)點(diǎn)中的一個(gè)VNF的資源的占有率與另一個(gè)VNF對(duì)資源的實(shí)際需求率的一個(gè)契合程度。網(wǎng)絡(luò)吞吐量與網(wǎng)絡(luò)中VNF間的干擾程度呈反比例關(guān)系，定義反比例系數(shù)β，吞吐量P(m)與干擾度存在下述關(guān)系：

P(m)=βcosXY

(5)

決策變量的定義：用F表示所有流的集合，用Z表示網(wǎng)絡(luò)中VNF個(gè)數(shù)。任意一條流f∈F由三元組(srcf,dstf,Mf)表示其屬性，其中srcf表示流f的源節(jié)點(diǎn)，dstf表示流f的目的主機(jī)，Mf表示流f需要經(jīng)過的VNF集合。ratio(m)表示VNFm的流改變因子。用符號(hào)→來定義VNF的依賴關(guān)系，若m→n則n依賴于m，即業(yè)務(wù)流需先經(jīng)過m再經(jīng)過n。

首先定義VNF處理順序的傳遞性，例如m→n，n→k，那么m→k。用二進(jìn)制變量d(m,n)來描述這種關(guān)系：

(6)

(7)

(8)

流f在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過的是一條多跳路徑，用i表示跳數(shù)，若共有N跳，那么1≤i≤N。用f(u,i)表示第i跳所在的位置：

(9)

同一節(jié)點(diǎn)允許部署一條流的多個(gè)VNF實(shí)體，對(duì)于流f來說有以下情況：

?u,i≠j:f(u,i)=1&f(u,j)=1

(10)

約束條件：tin(f,u)和tout(f,u)分別表示流f進(jìn)入節(jié)點(diǎn)u和流出節(jié)點(diǎn)u的流量數(shù)據(jù)率。對(duì)于流f來說，如果它在節(jié)點(diǎn)u經(jīng)過了VNF的處理，那么tin(f,u)和tout(f,u)滿足如下關(guān)系：

(11)

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中的物理節(jié)點(diǎn)來說，所有服務(wù)請(qǐng)求的VNF集合實(shí)例化到該點(diǎn)上所需的資源總和必須不超過該物理節(jié)點(diǎn)u所能提供的節(jié)點(diǎn)容量，R(u)與式(4)中的Xi以(Yi)對(duì)應(yīng)，約束如下：

(12)

構(gòu)成一條路徑的所有中間鏈路De(u,v)之和要小于所設(shè)定的時(shí)延容限MDe。約束如下：

(13)

如果VNFn依賴于VNFm，那么流f將先經(jīng)過VNFm，即有以下約束：

f(v,k)×i]×d(m,n)>0

(14)

用下式表示鏈路中的流守恒：

tout(f,u)=tin(f,u+1)

(15)

最后文中目標(biāo)是最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量，T表示參數(shù)因子，T與tin(f,u)呈反比。

(16)

3 算法分析

該文所要完成的目標(biāo)，在式(11)～式(15)的約束下求解是一個(gè)NP-難問題。因?yàn)樵谒o定的節(jié)點(diǎn)容量約束下，不考慮資源種類和各VNF對(duì)不同資源的需求權(quán)重時(shí)，問題將轉(zhuǎn)換成裝箱問題，裝箱問題是常見的NP-難問題[16]。完成該目標(biāo)需要兩個(gè)算法實(shí)現(xiàn)，首先通過自主設(shè)計(jì)的基于貪心的CAPA算法得到VNF間的最佳組合，并進(jìn)行放置。然后通過TAA算法進(jìn)行流服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度，使得數(shù)據(jù)流經(jīng)過各個(gè)節(jié)點(diǎn)的累加值最小，進(jìn)一步減小VNF間性能干擾。所以通過該文提出的兩步調(diào)整策略可完成目標(biāo)。

3.1 算法描述

算法1：MIMP算法。

輸入：虛擬網(wǎng)絡(luò)功能集合L，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銰(E,V)，拓?fù)渲行墓?jié)點(diǎn)c；

輸出：組合放置集合L'。

1.構(gòu)建優(yōu)先矩陣ψ

2.鏡像復(fù)制

3.延時(shí)接受算法匹配

4.重復(fù)項(xiàng)刪除

5.干擾度求和排序

6.if原∑P(m)>重組∑P(m) do

7.拆分重組Return to step 5

8.else 構(gòu)建組合集ξ

9.Dijkstra算法選點(diǎn)

10.組合集映射到節(jié)點(diǎn)集

11.得到組合放置集合L'

12.結(jié)束

算法1：

(1)輸入數(shù)據(jù)處理：首先輸入所有VNF資源需求集合L，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銰(E,V)和給定的拓?fù)渲行墓?jié)點(diǎn)c，通過式(4)進(jìn)行干擾度計(jì)算，生成VNF間的干擾度矩陣W。然后將矩陣的每一行元素按照干擾程度大小進(jìn)行升序排列得到優(yōu)先列表矩陣ψ，越靠前則最優(yōu)。復(fù)制列表矩陣，一份做原優(yōu)先列表矩陣，另一份為鏡像ψ'。鏡像處理使得原先無法進(jìn)行匹配的單列元素可以進(jìn)行匹配處理。

(3)節(jié)點(diǎn)映射：由于模型的設(shè)定，物理機(jī)類型統(tǒng)一，故將VNF組合向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲行目繑n，方便后續(xù)的服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度，故以延時(shí)De為權(quán)值，使用Dijkstra算法計(jì)算給定節(jié)點(diǎn)c到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲衅渌?jié)點(diǎn)延時(shí)的大小，得到權(quán)值集合τ。將得到的組合集合ξ中的元素映射到權(quán)值較小的集合τ中的節(jié)點(diǎn)元素，最終輸出最佳組合放置集合L'。

算法2：TAA算法。

輸入：服務(wù)請(qǐng)求的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能集合Ω,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銰(E,V)，組合放置集合L'

輸出：服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度集合S

1.while Ω≠? do

2.讀取所需VNF信息構(gòu)建初步順序

3.if 無依賴關(guān)系的VNF個(gè)數(shù)≠0 do

4.if NVF ratio(m)<1 do

5. 序列頭部升序排列 end if

6.if NVFratio(m)>1 do

7. 序列尾部升序排列 end if

8. end if return VNF order

9.得到必經(jīng)點(diǎn)及順序約束

10.Dijkstra算法

11.if ∑De(u,v)

12.else丟棄此請(qǐng)求

13.輸出最終服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度集合S

14.結(jié)束

算法2：

(1)順序建立：請(qǐng)求集合Ω不為空，對(duì)每條服務(wù)請(qǐng)求中的VNF的流修改因子ratio(m)進(jìn)行讀取，判斷服務(wù)請(qǐng)求中的VNF是否存在依賴關(guān)系的VNF，確立具有依賴關(guān)系的VNF的流經(jīng)順序。然后判斷服務(wù)請(qǐng)求中的VNF是否存在沒有依賴關(guān)系的VNF，若有，且VNF的流修改因子小于1，則將其在調(diào)度列表中頭部進(jìn)行升序排列，若VNF的流修改因子大于1，則將其在調(diào)度列表中尾部進(jìn)行升序排列，從而確立了此條服務(wù)請(qǐng)求中VNF的所有流經(jīng)順序。

(2)路徑選擇：對(duì)于每條服務(wù)請(qǐng)求讀取其源節(jié)點(diǎn)以及目的節(jié)點(diǎn)，并將其值分別賦予k1，k2根據(jù)服務(wù)請(qǐng)求所需的VNF所在的物理節(jié)點(diǎn)，建立必經(jīng)點(diǎn)的路徑約束，再根據(jù)上述處理提供的VNF流經(jīng)順序，建立順序約束。最后通過雙約束的Dijkstra算法以鏈路延時(shí)為權(quán)值，進(jìn)行路徑選擇，若總傳播時(shí)延超過給定的時(shí)延閾值則丟棄此條服務(wù)請(qǐng)求，若滿足約束則加入到最優(yōu)路徑集，最終為請(qǐng)求集合中的每條服務(wù)規(guī)劃出一條路徑，得到服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度集合S。

3.2 算法復(fù)雜度分析

用ω表示VNF的個(gè)數(shù)，在算法1中構(gòu)建干擾度矩陣所需循環(huán)次數(shù)為O(ω2)，構(gòu)建優(yōu)先列表矩陣所需循環(huán)次數(shù)為O(ω2)，匹配過程中最大循環(huán)次數(shù)為O(ω2)，重組調(diào)整過程中的最大循環(huán)次數(shù)O(ω2-2ω)。Dijkstra算法時(shí)間復(fù)雜度為O(v2)，v表示物理節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，故算法1的整體復(fù)雜度為O(v2+ω2)。

在算法2中VNF的順序處理的復(fù)雜度取決于服務(wù)鏈的長度，以及無順序約束的VNF個(gè)數(shù)，定義平均服務(wù)鏈長度為ε最終順序建立的平均復(fù)雜度為O((ε/2)2)。Dijkstra算法的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)，其中n表示節(jié)點(diǎn)跳數(shù)，由于約束條件的存在，算法中使用的Dijkstra算法的復(fù)雜度為O(ε2)，故其整體復(fù)雜度為O(ε2+n2)。

3.3 算法近似比分析

CAPA算法所要解決的是一個(gè)NP-難問題，故對(duì)此進(jìn)行近似比分析。將物理機(jī)假設(shè)為單位容量為C的箱子，VNF假設(shè)為大小為s的物品，設(shè)si<1,i=1,2,…,n。設(shè)OPT(I)為最優(yōu)解所用箱子數(shù)目的一個(gè)上界，CAPA(I)為CAPA算法的解。由算法描述中CAPA算法的拆分重組規(guī)則可知，所有箱子中至多有一個(gè)非空箱子，所裝的物體體積小于1/2。

現(xiàn)在設(shè)εi為第i個(gè)箱子中的空余容量，δi為物品占用第i個(gè)箱子的容量εi+δi=C。那么有：

對(duì)于第k個(gè)箱子有兩種情況：

(1)εk<δk；

(2)εk>δk。

對(duì)于情況2，有：εk-1<δk，εk<δk-1，所以：

εk-1+εk<δk-1+δk。

最優(yōu)解的一個(gè)上界為所有箱子恰好裝入全部物體，即：

故CAPA算法近似比為：

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

4.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境參數(shù)

硬件環(huán)境為Inter Core i5-7200U CPU 2.71 GHz RAM 4 GB的Windos10家庭版操作系統(tǒng)；該文選擇的仿真平臺(tái)是matlab2017a。實(shí)驗(yàn)采用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錇檎鎸?shí)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銲nternet2(Internet OS3E)[17]。實(shí)驗(yàn)設(shè)定VNF個(gè)數(shù)Z=32，實(shí)驗(yàn)考慮多種不同資源R(u)(r1,r2,…,rn)，每個(gè)VNF對(duì)多種不同資源都有不同的權(quán)λ(λ1,λ2,…,λn)，每個(gè)VNF都有一個(gè)固有的流修改因子ratio(m)。

4.2 性能分析

4.2.1 CAPA算法的性能分析

圖4表示不同算法情況下，網(wǎng)絡(luò)中分別部署4,8,16,32個(gè)VNF時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的整體標(biāo)準(zhǔn)化吞吐量變化情況(利用式(5)計(jì)算，并做標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化處理最終為兩個(gè)結(jié)果的比值)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖中發(fā)現(xiàn)，在VNF數(shù)量較少的情況下，CAPA算法與First-fit算法[18]差異不是特別明顯。這是因?yàn)楫?dāng)VNF數(shù)量較少時(shí)，組合的方式很少，當(dāng)VNF數(shù)量增加使差異不斷增加是因?yàn)镕irst-fit算法在尋找組合對(duì)象時(shí)只考慮選擇對(duì)象對(duì)自己的干擾程度，沒有考慮自身對(duì)選擇對(duì)象的干擾程度，使得單方面最優(yōu)，達(dá)不到雙方最優(yōu)。圖中random表示不考慮干擾因素以隨機(jī)的方式組合，其代表的柱型起伏不定的原因是由于VNF數(shù)量少時(shí)偶然性因素較大。

圖4 不同VNF個(gè)數(shù)下的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化吞吐量情況

4.2.2 TAA算法的性能分析

圖5表示在Internet OS3E網(wǎng)絡(luò)中，設(shè)定服務(wù)鏈總長度為10，當(dāng)平均無依賴關(guān)系的VNF占服務(wù)請(qǐng)求鏈的百分比增加時(shí)，兩種算法情況的對(duì)比?？v坐標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處網(wǎng)絡(luò)吞吐量，可由式(16)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理得到。從圖中可以看出，當(dāng)服務(wù)鏈請(qǐng)求中的無依賴關(guān)系的VNF占總體服務(wù)鏈請(qǐng)求所需的VNF比重越小，TAA算法性能會(huì)越接近于Dijkstra算法[19]，這是因?yàn)楫?dāng)具有先后依賴關(guān)系的VNF占服務(wù)鏈請(qǐng)求所需的VNF比重越大，TAA算法所能調(diào)整的范圍就會(huì)越小，在服務(wù)鏈請(qǐng)求中的VNF全部相互依賴的情況下，TAA接近普通算法。在實(shí)際情況中服務(wù)鏈請(qǐng)求中的VNF是有相當(dāng)一部分可以調(diào)整的。

圖5 無依賴關(guān)系的VNF比例與性能間關(guān)系

4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)化傳播時(shí)延分析

圖6表示在不同的無依賴關(guān)系的VNF比例下，兩種VNF放置方法與網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化傳播時(shí)延的關(guān)系，其中服務(wù)鏈總長度設(shè)定為10，用TAA算法進(jìn)行調(diào)度。圖中可以看到隨著流經(jīng)順序可調(diào)的VNF比例的增加，兩種放置方法對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)中標(biāo)準(zhǔn)化傳播延時(shí)都在減小，這是因?yàn)榉?wù)請(qǐng)求調(diào)度的順序約束減少了。而中心化放置方式對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)化傳播時(shí)延，始終較小的原因是由于隨機(jī)放置，會(huì)使得某些VNF被放置在網(wǎng)絡(luò)邊緣，流服務(wù)請(qǐng)求必須達(dá)到網(wǎng)絡(luò)邊緣獲取相應(yīng)的處理，仿真結(jié)果中隨機(jī)放置情況下TAA算法所得平均端到端延時(shí)為0.55 ms。而中心化放置使得VNF集中于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲行母浇?wù)請(qǐng)求在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲行母浇憧色@取所需的處理，實(shí)驗(yàn)分析表明CAPA算法中將VNF放置在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲行母浇?，能夠在一定程度上減小服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度過程中的網(wǎng)絡(luò)傳播時(shí)延。

圖6 標(biāo)準(zhǔn)化傳輸時(shí)延無依賴關(guān)系VNF比例間關(guān)系

4.2.4 算法整體性能分析

圖7中，考慮干擾方案表示在Internet2(Internet OS3E)網(wǎng)絡(luò)中，將VNF通過算法1進(jìn)行組合放置在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?，設(shè)定服務(wù)鏈總長度為10，服務(wù)鏈請(qǐng)求中具有依賴關(guān)系VNF的比例為60%，并使用TAA算法進(jìn)行服務(wù)請(qǐng)求調(diào)度。未考慮干擾方案表示在Internet2(Internet OS3E)網(wǎng)絡(luò)中，通過First-fit算法進(jìn)行組合放置，并使用Dijkstra算法進(jìn)行請(qǐng)求調(diào)度。從實(shí)驗(yàn)生成圖中可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)流不斷增加時(shí)，兩種方案下的標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)絡(luò)吞吐量都有所下降，但是考慮干擾方案下的網(wǎng)絡(luò)吞吐量始終比未考慮干擾方案下的標(biāo)準(zhǔn)化網(wǎng)絡(luò)吞吐量?jī)?yōu)。

圖7 標(biāo)準(zhǔn)化處理能力隨數(shù)據(jù)流大小變化示意圖

5 結(jié)束語

提出了一種考慮VNF間性能干擾的組合放置問題，并根據(jù)VNF的修改數(shù)據(jù)流大小的特性設(shè)計(jì)了服務(wù)鏈請(qǐng)求調(diào)度算法，從而減小了VNF間性能干擾，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量。理論分析以及仿真結(jié)果表明，該策略較忽視干擾因素的一般策略可將網(wǎng)絡(luò)吞吐量提升1.3倍。今后將研究在干擾情況下的動(dòng)態(tài)部署VNF以及如何權(quán)衡成本開銷與網(wǎng)絡(luò)性能間的關(guān)系問題，并將在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。