基于智能網(wǎng)絡(luò)的租戶(hù)服務(wù)質(zhì)量保證技術(shù)

陳源寶，吳禮華，黃 雙，謝 剛，陳夏爽

(1.武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所，湖北 武漢 430000；2.武漢大學(xué) 電子信息學(xué)院，湖北 武漢 430000)

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)數(shù)量的不斷增多以及網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，各種新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，對(duì)如今網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商的服務(wù)能力提出了越來(lái)越高的要求，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)無(wú)法及時(shí)滿(mǎn)足這些新業(yè)務(wù)和新需求，并逐漸暴露出一系列問(wèn)題。因此需要研究既能快速滿(mǎn)足需求，又能全面解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)遺留問(wèn)題的新技術(shù)和新手段。

在一個(gè)可編程的虛擬網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)切片都是由一些互相獨(dú)立的、服務(wù)于特定應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)功能單元構(gòu)成，并且每個(gè)租戶(hù)都擁有自己的控制器。多個(gè)切片之間存在嚴(yán)格的邏輯隔離，租戶(hù)之間的應(yīng)用流量和操作行為相互不會(huì)造成影響，即使在共享部分底層物理資源時(shí)也是如此。這種模式對(duì)于未來(lái)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商而言是非常有吸引力的，它可以極大降低網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本，提高運(yùn)營(yíng)收益。

在多租戶(hù)虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶(hù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的多樣性以及性能的穩(wěn)定性需求并不會(huì)隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和運(yùn)營(yíng)模式的升級(jí)而削弱;反而，用戶(hù)需求之間的差異性和動(dòng)態(tài)性對(duì)于不同切片間資源的分配和調(diào)度效率提出了新的挑戰(zhàn)。例如，在多租戶(hù)場(chǎng)景下，運(yùn)營(yíng)商需要為每個(gè)租戶(hù)提供有保障的差異化服務(wù)。在5G、窄帶物聯(lián)網(wǎng)[1]和機(jī)器對(duì)機(jī)器通信[2]等復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中，需要能夠?yàn)樽鈶?hù)同時(shí)提供多種QoS等級(jí)的混合服務(wù)。同時(shí)，由于租戶(hù)的需求是動(dòng)態(tài)變化的，與很多因素有關(guān)，比如能耗、應(yīng)用類(lèi)型以及使用習(xí)慣等，更進(jìn)一步增加了虛擬資源的管理難度。

針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，目前業(yè)界對(duì)于虛擬資源的動(dòng)態(tài)分配與優(yōu)化問(wèn)題的主流解決方案存在以下幾點(diǎn)不足：① 缺乏足夠高效的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)感知方法，現(xiàn)有的方法要么精確度不足，支持的特征參數(shù)比較少，要么測(cè)量成本(計(jì)算和存儲(chǔ))很高；② 缺乏能夠自動(dòng)獲取特征，在線(xiàn)解決虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入問(wèn)題的方法，現(xiàn)有方法要么只適用于求解小規(guī)模問(wèn)題，要么只適合離線(xiàn)場(chǎng)景，無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)需求的動(dòng)態(tài)性；③ 對(duì)租戶(hù)虛擬網(wǎng)絡(luò)中的局部資源優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，沒(méi)有將其與虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求聯(lián)系起來(lái)當(dāng)做一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題看待，對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性考慮不足。

本文針對(duì)多租戶(hù)虛擬網(wǎng)絡(luò)的特殊環(huán)境，將用戶(hù)流量調(diào)度與網(wǎng)絡(luò)虛擬資源分配看做一個(gè)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題，提出了面向多租戶(hù)的流量調(diào)度算法以及用于共享鏈路的動(dòng)態(tài)帶寬分配算法，該算法能夠釋放更多的物理網(wǎng)絡(luò)資源，明顯降低了租戶(hù)網(wǎng)絡(luò)的延時(shí)和擁塞。對(duì)所提算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。

1 相關(guān)工作

基于虛擬化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境給租戶(hù)QoS的保障工作帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。如何在基于SDN的虛擬網(wǎng)絡(luò)中達(dá)到與專(zhuān)用硬件所保證的服務(wù)質(zhì)量相當(dāng)?shù)乃绞且粋€(gè)必須解決的重要問(wèn)題。

目前對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，Al-Jawad等人[3]提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning,RL)的框架，其利用基于策略網(wǎng)絡(luò)管理的Q-learning算法來(lái)優(yōu)化基于多媒體應(yīng)用的SDN網(wǎng)絡(luò)中的QoS問(wèn)題。通過(guò)定義業(yè)務(wù)矩陣的方式來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，針對(duì)RL-Agent設(shè)計(jì)了4種不同的動(dòng)作：① 不做任何操作；② 降低數(shù)據(jù)速率；③ 增加數(shù)據(jù)速率；④ 重新路由。而獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)是基于用戶(hù)服務(wù)等級(jí)協(xié)議(Service Level Agreement,SLA)的要求。雖然由該方法引入了更多的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷(xiāo)，但實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于多媒體業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)方法相比，QoS保障的能力顯著提高。

文獻(xiàn)[4]提出了一種可用于SDN網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知路由引擎(Cognitive Routing Engine,CRE),主要由3個(gè)模塊組成。第一個(gè)模塊是認(rèn)知路由算法模塊(Cognitive Routing Algorithm Module,CRAM)，該模塊采用隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)尋找可使目標(biāo)函數(shù)最大化的流量路徑，以滿(mǎn)足應(yīng)用的QoS需求。該方法中流量的轉(zhuǎn)發(fā)端口可以在兩種不同的模式下進(jìn)行：① 探索模式；② 開(kāi)發(fā)模式。在探索模式中，隨機(jī)選擇輸出端口，而當(dāng)處于開(kāi)發(fā)模式時(shí)，選擇概率最大的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)作為輸出。因此，當(dāng)選擇的新路徑獲得的獎(jiǎng)勵(lì)值高于閾值時(shí)，則認(rèn)為該路徑是正確的，同時(shí)更新相應(yīng)的權(quán)重參數(shù)；反之，則表示Agent做出了錯(cuò)誤的選擇，會(huì)更新權(quán)重以允許重新選擇其他路徑。第二個(gè)模塊是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模塊，它獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息并通知CRAM。最后一個(gè)模塊是路徑轉(zhuǎn)換模塊，它將CRIM找到的路徑轉(zhuǎn)換成Openflow流規(guī)則。基于Mininet[5]和Géant網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶?shí)驗(yàn)表明，CRE達(dá)到接近最優(yōu)路徑所需要的數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)SDN方式快9.5倍。

文獻(xiàn)[6]給出了一種可為遠(yuǎn)程手術(shù)提供QoS保障的方法。該方法周期性收集網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并使用蟻群算法來(lái)計(jì)算外科醫(yī)生和患者之間的最佳路徑。這種方法改進(jìn)了平均端到端延遲、平均丟包率和峰值信噪比。類(lèi)似的研究還有文獻(xiàn)[7]中的一種結(jié)合QoS需求和能量感知的SDN路由策略，采用了基于進(jìn)化算法的多目標(biāo)進(jìn)化算法來(lái)處理兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)。

2 系統(tǒng)模型

2.1 需求分析

在網(wǎng)絡(luò)中，同時(shí)存在多個(gè)不同QoS需求的流量會(huì)對(duì)用戶(hù)的體驗(yàn)帶來(lái)以下影響：實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)會(huì)占用那些非實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的資源，而那些QoS冗余度高的業(yè)務(wù)可能在出現(xiàn)擁塞時(shí)被迫給冗余度低的業(yè)務(wù)讓路，因?yàn)樵谖醇痈深A(yù)時(shí)，實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)流量無(wú)法公平有效地分享網(wǎng)絡(luò)資源[8]。當(dāng)多業(yè)務(wù)共存時(shí)必然意味著各種類(lèi)型SLA的存在，這就進(jìn)一步增加了全局路由決策的難度[9]?，F(xiàn)有的關(guān)于SDN中流量工程的研究工作在面對(duì)不同租戶(hù)應(yīng)用的流量調(diào)度時(shí)，并沒(méi)有深入考慮過(guò)多租戶(hù)虛擬化場(chǎng)景下提供QoS一致性保障的解決方案。且傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)配置并未考慮帶寬會(huì)有動(dòng)態(tài)變化的需求，即所謂帶寬配置是剛性的，但是在多租戶(hù)虛擬網(wǎng)絡(luò)中，如果不及時(shí)進(jìn)行調(diào)整就會(huì)出現(xiàn)資源利用率降低的情況。

2.2 租戶(hù)QoS保障與優(yōu)化問(wèn)題建模

本文的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種可以將切片資源申請(qǐng)與業(yè)務(wù)流量調(diào)度聯(lián)合進(jìn)行優(yōu)化的方案，以確保在虛擬資源完全隔離的情況下，可運(yùn)行在多租戶(hù)應(yīng)用程序之間的最佳流量調(diào)度方案。

虛擬化切片和流量調(diào)度的聯(lián)合模型可用如下歸納的公式來(lái)描述。

目標(biāo)函數(shù)minGn;?n∈N ∑1≤nλnf,?(i,j)∈Efn,f∈Fn,n∈N。(10)

根據(jù)建立的目標(biāo)函數(shù)，提出一種QoS保障的動(dòng)態(tài)流量分配算法QVR，如算法1所示，它可以在保障端到端QoS的情況下調(diào)度數(shù)據(jù)流，然后，讓該流量調(diào)度算法與網(wǎng)絡(luò)hypervisor的反饋控制算法一起工作，實(shí)現(xiàn)一種自適應(yīng)控制，可為多個(gè)租戶(hù)提供一個(gè)最大化最小流到達(dá)速率的動(dòng)態(tài)解決方案。

算法1:QVR輸入:G1,G2,...,GN;鏈路容量{ci,j},QoS約束{Dmaxn,f,Jn,f,pmaxn,f},輸出:總傳輸速率λ*,流量的調(diào)度方法{Xnf,i,j}1:for 每個(gè)切片GNdo2: for 每條流f∈Fndo3: 查找{snf,dnf}之間的所有路徑4: for 每條路徑k do5: 初始化λnf,k=吠6: While 評(píng)價(jià)QoS約束Eq.(7)-(10),λnf,kdo7: λnf,k←λnf,k-18: 對(duì)于路徑k查找所有滿(mǎn)足Eq.(4)-(6)的{Xnf,i,j}9: end10: end11: λnf=maxkλnf,k12: end13: λn=minλnff∈Fn14: end15: 最終得到 λ*=∑n∈Nλn

首先，對(duì)于子網(wǎng)中每個(gè)應(yīng)用的流量而言，找出流量的“源-目的”對(duì)之間所有可用路徑，然后對(duì)于這些路徑依據(jù)上文中的約束條件進(jìn)行評(píng)估，輸出相應(yīng)的最大流量抵達(dá)速率。用算法1中步驟6中的QoS約束進(jìn)行評(píng)估，如果QoS無(wú)法滿(mǎn)足此輪中給定的到達(dá)率，則該評(píng)估結(jié)果輸出真值。在這種情況下，算法會(huì)主動(dòng)降低到達(dá)速率，并通過(guò)步驟8對(duì)路徑k進(jìn)行相應(yīng)的流量調(diào)度路徑查找，經(jīng)過(guò)多輪迭代后算法找到最優(yōu)解后退出循環(huán)。

最終算法可在所有路徑中選擇流量的最大速率作為到達(dá)速率和每個(gè)切片中的最小流速率，同時(shí)也可以相應(yīng)地獲得多個(gè)租戶(hù)的總速率。

如算法2所示，在虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求和流動(dòng)態(tài)調(diào)度算法1之間提供了一個(gè)自適應(yīng)的反饋控制，為虛擬化切片策略和路由決策的聯(lián)合控制提供支持。在執(zhí)行過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)hypervisor在接收到分配策略后，首先為多租戶(hù)將SDN基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)切分為多個(gè)虛擬切片，一旦切片完成后，動(dòng)態(tài)流量調(diào)度算法1將會(huì)輸出網(wǎng)絡(luò)吞吐量和響應(yīng)時(shí)間的最優(yōu)調(diào)度策略。正常情況下該算法可以解決QoS需求隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)問(wèn)題，然而，如果網(wǎng)絡(luò)資源的分配不能提供可行的方案(比如λ*=0)，此時(shí)算法2對(duì)網(wǎng)絡(luò)hypervisor提供反饋控制，請(qǐng)求更好的網(wǎng)絡(luò)切片來(lái)及時(shí)生成可執(zhí)行的切片策略。有了這種自適應(yīng)的反饋方案就能及時(shí)解決在保障QoS的同時(shí)，為虛擬資源的分配和流量調(diào)度的問(wèn)題尋找聯(lián)合優(yōu)化方案。

算法2:反饋控制輸入:G;{wmaxn};{ci,j};{Dmaxn,f,Jn,f,pmaxn,f}輸出:{Gn};λ*;{Xnf,i,j}1:Whileλ*==0do 請(qǐng)求網(wǎng)絡(luò)虛擬切片資源2: {Gn}←(G,{wmaxn})執(zhí)行流量調(diào)度3: (λ*;{Xnf,i,j})←算法1({Gn},·)4:end

2.3 動(dòng)態(tài)帶寬分配問(wèn)題建模

(11)

(12)

第i個(gè)資源請(qǐng)求者的資源的需求估計(jì)值r(i) 可由式(13)確定。對(duì)于資源請(qǐng)求者來(lái)說(shuō)，利用率ux可以處于上下邊界γ和β之間；p(i)表示來(lái)自第i個(gè)資源提供者的供給值，對(duì)于資源提者而言，利用率ux在邊界γ和β之間。式(14)和式(15)確定了資源需求的總量rt和資源供給的總量pt，g和h分別為資源請(qǐng)求者和提供者的數(shù)目。

(13)

(14)

(15)

本文使用帶約束條件的損失函數(shù)來(lái)獲得最優(yōu)調(diào)度策略，最優(yōu)調(diào)度策略需要保證總成本最小，損失函數(shù)如式(16)，其中，cm和xm分別為mth優(yōu)先級(jí)中每個(gè)資源單元的成本和mth優(yōu)先級(jí)中的資源數(shù)量。

(16)

為保證調(diào)整算法可行，式(17)表示優(yōu)先級(jí)m的資源總量之和，其必須小于總供應(yīng)量；為保證最小帶寬的使用，式(18)限制資源回收pm(i)，并考慮最小帶寬限制；式(19)確定由切片提供優(yōu)先級(jí)m的可用資源pm(i)的范圍；式(20)表示所需資源數(shù)量需要介于最大和最小rt之間。

(17)

pm(i)≤Ai(t)-Si，

(18)

x1,x2,…,xn≥0，

(19)

(20)

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 OpenVirteX

OpenVirteX(OVX)[10]是一個(gè)開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò)hypervisor，它可以作為交換機(jī)和SDN控制器之間的透明代理，為租戶(hù)提供端到端的虛擬化網(wǎng)絡(luò)。每一個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)可稱(chēng)為一個(gè)切片，每個(gè)切片都有屬于自己的網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源，OVX使切片之間彼此隔離，隔離機(jī)制包括帶寬隔離、拓?fù)涓綦x、CPU資源隔離和流表空間隔離。

OVX允許每個(gè)租戶(hù)在各自的切片內(nèi)選擇不同的SDN控制器，更重要的是其支持地址虛擬化。它可以為切片內(nèi)用戶(hù)任意分配虛擬地址，例如各自的虛擬IP和虛擬MAC。除此之外，OVX還提供開(kāi)放的API供開(kāi)發(fā)者使用。

3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。主要包括SDN控制器、OVX虛擬化平臺(tái)、彈性帶寬分配模塊、QoS保障模塊以及軟件交換機(jī)組成的數(shù)據(jù)平面。其中，QoS保障模塊運(yùn)行在SDN控制器中，動(dòng)態(tài)帶寬分配模塊運(yùn)行在OVX平臺(tái)上。

圖1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Experimental system structure diagram

實(shí)驗(yàn)分兩部分進(jìn)行，設(shè)置好租戶(hù)/切片的初始狀態(tài)后，先測(cè)試QoS保障的流量調(diào)度功能模塊(算法1、算法2)，然后測(cè)試動(dòng)態(tài)帶寬分配模塊的性能。

參考Sprint網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使用Mininet生成一個(gè)包含25個(gè)節(jié)點(diǎn)、53條鏈路的底層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，如圖2所示，其中標(biāo)注了鏈路延遲的典型值，單位為ms。

圖2 底層物理層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.2 The underlying physical layer network topology

圖3為租戶(hù)1～3的虛擬拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，圖4為測(cè)試鏈路拓?fù)鋱D，其中虛線(xiàn)標(biāo)注了3個(gè)租戶(hù)所共享的底層鏈路，單位均為ms?？梢钥吹竭\(yùn)行了OVX之后，按照要求創(chuàng)建了3個(gè)切片，且這3個(gè)切片擁有較少的公共鏈路，接下來(lái)將在這3個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)切片上測(cè)試前面所提到的2個(gè)應(yīng)用程序的性能。

(a) 租戶(hù)1

圖4 多租戶(hù)共享的鏈路Fig.4 Multi-tenant shared link

3.3 QoS保障的流量調(diào)度功能測(cè)試

本測(cè)試設(shè)置了2個(gè)對(duì)：OSPF算法和隨機(jī)分配算法。每次實(shí)驗(yàn)持續(xù)時(shí)間120 s，共進(jìn)行30輪，結(jié)果如圖5和圖6所示。

(a) 30次實(shí)驗(yàn)中共享鏈路數(shù)的平均值圖

(a) 30次實(shí)驗(yàn)中擁塞鏈路的平均值

首先測(cè)試了流量調(diào)度功能，由圖6(a)可以看出，在對(duì)比的3種方法中，OSPF是通過(guò)選擇對(duì)應(yīng)切片上的最短路徑來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，它的表現(xiàn)與隨機(jī)選擇路徑轉(zhuǎn)發(fā)流量的方法類(lèi)似，共享鏈路的數(shù)量快速上升，尤其是隨機(jī)路徑方法，共享鏈路數(shù)很快就達(dá)到了最大值。然而本文方法由于與OVX存在反饋機(jī)制，可以一直維持穩(wěn)定的共享鏈路數(shù)，所以各個(gè)租戶(hù)可以獲得更好更穩(wěn)定的服務(wù)。圖6(b)統(tǒng)計(jì)的是出現(xiàn)了擁塞的鏈路數(shù)，本文將延時(shí)達(dá)到最大可接受閾值(100 ms)定義為該鏈路出現(xiàn)擁塞?？梢钥吹?，QVR方法出現(xiàn)的擁塞鏈路數(shù)最少，能夠在較短時(shí)間內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定。原因在于對(duì)路由策略做出的優(yōu)化，QVR方法選擇了最優(yōu)吞吐量和延時(shí)的路徑，并拒絕了那些會(huì)引起切片資源過(guò)載的路徑，在遇到與切片資源沖突的情況，它會(huì)受到QoS保障算法的約束并及時(shí)反饋給OVX，申請(qǐng)更多的資源。本文統(tǒng)計(jì)了3個(gè)切片中租戶(hù)業(yè)務(wù)延時(shí)的情況，如圖7所示。

(a) 租戶(hù)1

由于實(shí)驗(yàn)的初始設(shè)置，租戶(hù)1運(yùn)行的是實(shí)時(shí)應(yīng)用，且引入了很多突發(fā)流量，所以要求比租戶(hù)2和租戶(hù)3擁有更低的延時(shí)保障。結(jié)果顯示OSPF和隨機(jī)路徑方式由于延遲很大而且波動(dòng)也很大，不能滿(mǎn)足租戶(hù)1的需求，而且在運(yùn)行租戶(hù)2和3的業(yè)務(wù)時(shí)也都產(chǎn)生了更大的延遲。另一方面，租戶(hù)QVR算法在3個(gè)切片上都獲得了更短、更穩(wěn)定的延時(shí)，尤其是在運(yùn)行租戶(hù)1的業(yè)務(wù)時(shí)，能夠保障延時(shí)平均值在5 ms以?xún)?nèi)。驗(yàn)證了該算法對(duì)于流量調(diào)度和QoS保障的有效性，可為多租戶(hù)在虛擬網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用提供可靠和高效的傳輸。

3.4 動(dòng)態(tài)帶寬分配功能測(cè)試

測(cè)試鏈路拓?fù)淙鐖D4所示，圖中藍(lán)色標(biāo)注的鏈路為存在租戶(hù)共享的鏈路，測(cè)試參數(shù)的初始配置如表1所示。然后對(duì)鏈路進(jìn)行帶寬初始化設(shè)置，每條物理鏈路的最小帶寬容量是75 Mbit/s。切片1的優(yōu)先級(jí)是1，意味著最高。切片1的初始最小帶寬保證是15 Mbit/s，最大上限是25 Mbit/s，其余切片的最低保障帶寬是20 Mbit/s，上限為30 Mbit/s。最大帶寬限制可以根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)的狀態(tài)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)整。

表1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置Tab.1 Experimental setup

所有切片在業(yè)務(wù)運(yùn)行時(shí)的帶寬變化情況如圖8所示。隨著切片中帶寬利用率與總體帶寬利用率關(guān)系的變化(紫色虛線(xiàn)為物理、鏈路帶寬總利用率)，各個(gè)切片的最大帶寬上限也隨之發(fā)生調(diào)整，例如在最左側(cè)的第一組窗口中，切片2的帶寬利用率一直在80%以上，而切片3此時(shí)利用率不足40%，此時(shí)切片1的利用率幾乎與總利用率相當(dāng)，所以切片2與切片3構(gòu)成互相供給關(guān)系，帶寬分配模塊中的分析子模塊會(huì)判定切片2此時(shí)的角色為資源請(qǐng)求者，切片3的角色為資源提供者，系統(tǒng)會(huì)將切片2的帶寬上限提高、切片3的帶寬上限降低，以將切片3鏈路中閑置的帶寬分享給切片2；等到達(dá)第二個(gè)窗口后，切片2的利用率開(kāi)始下降到50%以下，此時(shí)切片1的利用率上升到了85%，又構(gòu)成了供給關(guān)系，切片2由資源請(qǐng)求者變成了資源提供者，切片1由資源中立者變?yōu)橘Y源提供者，可以看到它們的帶寬上限也分別作出了調(diào)整。每個(gè)切片都在不斷切換，以保證始終較高的總體帶寬利用率。

(a) 寬帶利用率

3.5 實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)證明，本文的動(dòng)態(tài)帶寬分配方案保障了每個(gè)業(yè)務(wù)片的最小可用帶寬，且可以根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整最大帶寬限制。與單獨(dú)的OVX平臺(tái)相比，本文的動(dòng)態(tài)帶寬分配將網(wǎng)絡(luò)的總體利用率提高了25.7%，僅在控制器處理新消息的延遲方面做了很小的犧牲(增加了約8 ms的延時(shí))?？梢?jiàn)對(duì)OVX的操作增加了控制器和數(shù)據(jù)平面之間的通信開(kāi)銷(xiāo)，盡管動(dòng)態(tài)帶寬分配模塊需要利用OVX做為最終策略的執(zhí)行者，OVX增加的開(kāi)銷(xiāo)對(duì)也會(huì)其性能造成直接影響，但是共享鏈路上可用帶寬的動(dòng)態(tài)分配使得在使用虛擬化切片的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了底層資源的利用率。

4 結(jié)束語(yǔ)

在多租戶(hù)虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶(hù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的多樣性以及性能的穩(wěn)定性需求越來(lái)越高,而現(xiàn)有方法都存在很大缺陷。本文將租戶(hù)應(yīng)用的QoS保障與虛擬網(wǎng)絡(luò)中的流量調(diào)度作為一個(gè)多目標(biāo)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了QVR流量調(diào)度算法，改進(jìn)了這一問(wèn)題。通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)虛擬化和流量調(diào)度結(jié)合起來(lái)，QVR能夠針對(duì)用戶(hù)時(shí)變的QoS需求、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜土髁拷y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供一種自適應(yīng)的解決方案，為能滿(mǎn)足各租戶(hù)的業(yè)務(wù)流量計(jì)算應(yīng)用QOS需求的最佳路徑。然后討論了如何在共享的鏈路上動(dòng)態(tài)調(diào)整租戶(hù)切片帶寬容量上限的問(wèn)題，為帶寬資源供給不足的租戶(hù)激活空余鏈路資源，達(dá)到提供底層物理鏈路帶寬利用率的目的。

性能評(píng)估結(jié)果證實(shí)了QVR算法和動(dòng)態(tài)帶寬分配算法能夠保障在多租戶(hù)場(chǎng)景下，提供鏈路的利用率，并且降低了通信延時(shí)，減少了擁塞的發(fā)生。