異構(gòu)網(wǎng)中資源屬性差異化的自適應(yīng)虛擬映射算法設(shè)計

余 庚

（福建船政交通職業(yè)學(xué)院汽車學(xué)院，福建 福州 350007）

網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的延伸，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的諸多應(yīng)用做出了良好貢獻。該技術(shù)核心優(yōu)勢是可在維持現(xiàn)有投資規(guī)模的基礎(chǔ)上增加客戶QoS而贏得商業(yè)優(yōu)勢。此優(yōu)勢引發(fā)了運營商和學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，并紛紛研究該技術(shù)部署在LTE蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。以文獻[1]為例，其闡述了基于隨機請求的遞歸映射策略。該策略可針對隨機突發(fā)特征的映射請求，適配出鏈路和節(jié)點的雙重映射方案。倘若生成的映射方案不及此前既定的映射方案效率，則遞歸先前的映射方案開展部署。然而，實踐表明，該方案僅在特定規(guī)模的拓撲環(huán)境中凸顯部署成效,不具普適性。相比之下,文獻[2]提倡的基于物理架構(gòu)級的虛擬映射方案具有較好的可行性。該方案綜合考慮了物理網(wǎng)元在受理虛擬計算請求時的實際韌度，從而科學(xué)地適配出基于資源級的映射機制。此方案有助于優(yōu)化LTE映射成效，同時提升網(wǎng)元載荷均衡度，但卻忽略了LTE系統(tǒng)在實際部署中的異構(gòu)特征。為此，文獻[3]提出基于異構(gòu)的多元啟發(fā)式映射算法。該算法主張根據(jù)異構(gòu)LTE網(wǎng)元和鏈路的韌度，組建出一個基于虛擬請求的物理節(jié)點集合和物理鏈路集合，從而隨機生成映射方案。部署表明，該算法在應(yīng)對大規(guī)模的虛擬計算請求時，由于缺乏異構(gòu)物理資源的均衡性管控，導(dǎo)致映射成效無法持續(xù)走高。究其原因，是缺乏對物理節(jié)點的韌度屬性排序管理，導(dǎo)致映射資源失衡。

可見，當(dāng)前主流研究針對異構(gòu)LTE虛擬映射的問題討論依然存在一定的空間。因此，本文根據(jù)異構(gòu)LTE物理資源的韌度屬性特征，從科學(xué)管控虛擬計算資源和異構(gòu)物理資源屬性的角度出發(fā)，規(guī)劃一個對異構(gòu)物理資源進行屬性區(qū)分的非線性虛擬映射算法，旨在進一步提升異構(gòu)LTE映射的普適性。

1.算法方案

為便于說明LTE異構(gòu)特性，AVMD算法中的無線接入點，即物理接入點(Phycical Node，PN) 部署在異構(gòu)LTE網(wǎng)絡(luò)所覆蓋的區(qū)域內(nèi)，且PN歸屬的無線區(qū)域網(wǎng)絡(luò)彼此之間所涉及的頻段相對獨立。異構(gòu)LTE全網(wǎng)允許多個MS向LTE網(wǎng)絡(luò)發(fā)起虛擬資源計算請求。每當(dāng)MS發(fā)起請求，LTE全網(wǎng)異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施將受理此計算請求，并將該請求映射至異構(gòu)LTE的虛擬網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)LTE全網(wǎng)中的每個子頻帶都視作一個相對獨立的帶寬資源，這些帶寬資源構(gòu)成了異構(gòu)LTE全網(wǎng)接入帶寬。

針對虛擬網(wǎng)絡(luò)的映射，出于算法時間復(fù)雜度的考慮，現(xiàn)階段多數(shù)采用隨機映射方案將虛擬節(jié)點(Virtue Net，VN) 映射至PN，并從物理網(wǎng)絡(luò)中任意鎖定一個能應(yīng)對該虛擬資源計算請求的PN部署映射作業(yè)。不可否認，此舉在映射效率方面表現(xiàn)突出，但異構(gòu)LTE全網(wǎng)卻為此付出了均衡性代價。相對于小規(guī)模的移動虛擬計算而言，大規(guī)模的MS接入請求勢必引發(fā)LTE各方計算資源的博弈。在此環(huán)境下，異構(gòu)LTE虛擬資源和物理資源的均衡程度將直接決定移動應(yīng)用業(yè)務(wù)響應(yīng)的QoS[4]。而科學(xué)高效的虛擬映射應(yīng)同時著眼于鏈路和節(jié)點。具體而言，LTE因其自身異構(gòu)特征，使其在實施鏈路映射時，不僅需顧及虛擬鏈路(Virtue Link,VL)的預(yù)置資源、VL的鄰接鏈路帶寬資源，對于PN節(jié)點的映射應(yīng)對強度評估，還需全面地考慮到PN的規(guī)模、收發(fā)窗口、可用線程數(shù)量、載荷度等異構(gòu)物理基礎(chǔ)設(shè)施的客觀性能。此外，對于PN的映射約束前提也是衡量映射成效科學(xué)與否的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

基于上述思路，AVMD算法作出如下方案部署：首先，假定將異構(gòu)LTE配置的窗口帶寬資源視為VL應(yīng)對虛擬映射計算請求的韌度屬性。再設(shè)計PN和物理鏈路（Phycical Link，PL）評估模型，獲取PN和PL的韌度值T，從而求得該VN的后備物理單元。然后，根據(jù)所求得的后備物理單元規(guī)模，按照優(yōu)先級[5]排隊選出最適合作為受理映射的PN組的選項。最后，根據(jù)經(jīng)典Dijkstra算法，提出一個具有動態(tài)調(diào)度能力的評估函數(shù)模型，計算出映射代價最小的PN和PL，進而科學(xué)地完成一個具有全局自適應(yīng)的資源級映射全過程。

2.算法設(shè)計

根據(jù)AVMD算法方案思想，韌度屬性是科學(xué)考察異構(gòu)LTE網(wǎng)絡(luò)資源應(yīng)對虛擬計算請求的重要指標(biāo)。此處，令異構(gòu)LTE網(wǎng)絡(luò)中的第個虛擬網(wǎng)絡(luò)里面共含個VL，其子集記作。異構(gòu)LTE物理網(wǎng)絡(luò)中受理映射的PL規(guī)模為，該物理網(wǎng)絡(luò)中的PL總規(guī)模為 。

同樣，要科學(xué)評估PN韌度也需考慮底層物理資源所對應(yīng)的設(shè)備處理單元載荷度L、數(shù)量Q、窗口C、可用存儲空間M和接入設(shè)備規(guī)模S。首先，引入判斷機制[6]，分析第個虛擬網(wǎng)絡(luò)中的第個VN當(dāng)下是否工作于第個接入點設(shè)備中。將該判斷因子記作若該VN當(dāng)前正工作于接入點設(shè)備上，則置1；反之置0。同時，將第個虛擬網(wǎng)絡(luò)中VN的規(guī)模記作為全方位地考察異構(gòu)LTE中PN的可用性，本處將第個接入點設(shè)備的韌度評估為：此處,為一個調(diào)節(jié)參量，用于規(guī)避分母趨于零的情形。顯然，借助該韌度評估函數(shù)的測算可精確地考察出異構(gòu)LTE中的PN是否在響應(yīng)虛擬資源計算時具有良好的虛擬計算應(yīng)對能力。

為了更客觀地從異構(gòu)LTE中篩選出具有資源全局均衡性且能快速響應(yīng)虛擬計算的PN，AVMD算法需為每個VN提請的虛擬計算請求篩選出一定規(guī)模供映射的備用PN，篩選期間不再受限于參數(shù)Q、C、M。倘若部署異構(gòu)LTE系統(tǒng)時，給定的PN符合函數(shù)的約束，則要求擴大相應(yīng)的備用PN規(guī)模。照此思路，為所有VP羅列出相應(yīng)規(guī)模的備用PN后，再對該備用PN按照優(yōu)先權(quán)的高低開展排序。如果某個VN對應(yīng)的PN規(guī)模最少，則具有更高的優(yōu)先權(quán)去部署映射。隨后，運用Dijkstra算法，為備用PN網(wǎng)元A評估出和其相鄰VN的其余備用PN網(wǎng)元B之間的距離。由于每一個VN都對應(yīng)了一定數(shù)量的備用PN，因此,有必要為網(wǎng)元A引入一個基于高度線性化的映射目標(biāo)評估函數(shù)用于定位映射的備用PN。其中,高度線性化旨在最大程度確保異構(gòu)LTE全網(wǎng)映射資源的自適應(yīng)均衡[7]，從異構(gòu)LTE全網(wǎng)的角度優(yōu)化映射效率。假設(shè)網(wǎng)元A和B之間的局向代價為,VN的所有備用PN規(guī)模為,并定義為備用網(wǎng)元A的韌度屬性，為相鄰VN的備用PN規(guī)模，于是可得該映射目標(biāo)評估函數(shù)為：。經(jīng)由該函數(shù)可評估出的每一個備用PN的目標(biāo)值，再從中篩選出最小目標(biāo)值的備用PN開展映射。經(jīng)由該函數(shù)確定了備用PN映射目標(biāo)后，其映射的最優(yōu)VL也將同步確定。

由于虛擬映射包含鏈路和節(jié)點的映射，因此，考察AVMD算法的非線性[8]評估函數(shù)能否在一次映射中使節(jié)點和鏈路的雙映射值兼具全局普適性，可通過鏈路和節(jié)點的韌度比來考量方案的科學(xué)性。將異構(gòu)LTE系統(tǒng)中的PN的規(guī)模定義為，VN在映射時，從中篩選出備用PN的數(shù)量為，進而得出鏈路的韌度比和節(jié)點的韌度比為：和。此韌度比值在理想映射條件下恒滿足。然而，隨著MS的持續(xù)接入，在實際部署映射時，異構(gòu)LTE中將生成越來越多的虛擬網(wǎng)絡(luò)，這將使得和不再恒守于1。這是由于在接入的MS規(guī)模較小時，映射粒度[9]較大，調(diào)配韌度較低的PN和PL等異構(gòu)資源的復(fù)雜度較小。反之，當(dāng)接入異構(gòu)LTE的MS規(guī)模劇增時，調(diào)配韌度較高的異構(gòu)物理資源來應(yīng)對虛擬映射計算的時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度都顯著增加。

3.算法測試

算法在測試時，首先在Matlab平臺上生成一個由200個PN構(gòu)成的無線網(wǎng)。該無線網(wǎng)共有20個MS接入，接入帶寬為20 Mb/s。PN的載頻窗口在4 GHz至10 GHz之間變化，處理器規(guī)模在4個至10個之間隨機變化，存儲空間在4 GB至8 GB之間變化。映射實驗涉及的VN有80個。為了客觀考察AVMD算法引入待虛擬映射PN排序策略的科學(xué)性，本次試驗將文獻[3]主張的無排序機制的多元啟發(fā)式映射算法作為對比，統(tǒng)計出異構(gòu)LTE可用虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和韌度來凸顯AVMD算法的成效。兩個對比方法的區(qū)別在于，前者多元映射在初始階段采用隨機映射策略，后者AVMD算法則是在對VN的備用PN開展優(yōu)先權(quán)計算排隊后才開始部署虛擬映射。試驗在80次測試后開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計對比。

圖1所示曲線描述的是兩種算法方案隨著VN規(guī)模的變化所生成的可用于映射的虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。從曲線走勢不難看出，在初始階段VN規(guī)模不多的情形下，兩種算法方案生成的虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較為接近。但隨著VN規(guī)模持續(xù)增加，兩種方案下的虛擬網(wǎng)絡(luò)生成量總體均呈現(xiàn)下滑趨勢。這是由于VN節(jié)點的增加在一定程度上增加了算法部署的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，加之節(jié)點規(guī)模的擴大將持續(xù)地增加節(jié)點在存儲空間、處理器頻率等資源方面的約束[10]程度，這更加弱化算法方案的部署效率。即便如此，相對于多元映射算法，AVMD算法仍因其引入備用PN節(jié)點排序機制而表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。

圖1 不同算法方案的虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模

為考察PN規(guī)模的變化對生成虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，試驗將接入MS規(guī)模降至10個，同時將處理器規(guī)模參數(shù)做減半調(diào)整。調(diào)整參數(shù)后，兩個算法方案所生成的虛擬網(wǎng)絡(luò)數(shù)量統(tǒng)計情況如圖2所示。從曲線走勢可以看出，統(tǒng)計結(jié)果和圖1曲線統(tǒng)計結(jié)果相當(dāng)?？梢姡搮?shù)的變化對于算法成效的影響微乎其微。但相對多元映射算法而言，AVMD算法仍略顯優(yōu)勢。

圖2 PN規(guī)模變化對算法成效的影響

為考察PL規(guī)模的變化對生成虛擬網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，試驗將接入帶寬增至40 Mb/s。調(diào)整參數(shù)后，兩個算法方案所生成的虛擬網(wǎng)絡(luò)數(shù)量統(tǒng)計情況如圖3所示。圖中曲線數(shù)據(jù)表明，這樣的參數(shù)調(diào)整方式能夠顯著地促進兩種算法生成更多的虛擬網(wǎng)絡(luò)，尤其對于AVMD算法而言，提升的幅度較為顯著，和PL規(guī)模的變化呈現(xiàn)出線性關(guān)系，這完全得益于AVMD算法引入了備用PN節(jié)點排序機制。由此可知，異構(gòu)LTE中PL規(guī)模的增加對于物理網(wǎng)絡(luò)實施映射才具有決定性意義。

圖3 PL規(guī)模變化對算法成效的影響

圖4所示曲線描述了兩種算法方案下的網(wǎng)元韌度比。圖中可見兩種算法的比值均隨著VN規(guī)模的增加逐漸呈現(xiàn)下滑趨勢。究其原因，增加VN必然導(dǎo)致PN應(yīng)對虛擬映射的韌性值提高。由韌度比的表達式不難看出，韌性值和韌度比成反比，這與曲線走勢體現(xiàn)的含義一致。雖然兩種算法下的曲線較為接近，但相比之下，多元映射算法計算出的韌度比值更加偏離理想值1。此現(xiàn)象說明了為備用PN引入優(yōu)先權(quán)排列的思想有助于均衡LTE網(wǎng)元載荷度。換言之,AVMD算法下的PN具備更高的QoS。

圖4 不同算法方案的網(wǎng)元韌度比

4.總結(jié)

AVMD算法針對異構(gòu)LTE中資源屬性差異化的特征，提出一種資源級的非線性虛擬映射機制，并將該機制部署在異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中，用于為接入MS和物理設(shè)施科學(xué)地匹配出映射目標(biāo)鏈路和目標(biāo)網(wǎng)元。測試表明，AVMD算法在實施資源級虛擬映射時，不僅提升了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的映射成效，同時對異構(gòu)資源所部署的均衡管控策略也將隨著虛擬網(wǎng)絡(luò)的增加而表現(xiàn)出可持續(xù)性的全網(wǎng)優(yōu)化成效。