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    基于深度學(xué)習(xí)的核心網(wǎng)流量預(yù)測(cè)和負(fù)載均衡方法研究

    2023-01-27 11:50:40孫轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)
    廣東通信技術(shù) 2022年12期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)流量核心網(wǎng)鏈路

    [孫轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)]

    1 引言

    負(fù)載均衡是一個(gè)任務(wù)調(diào)度和資源分配的問(wèn)題,核心網(wǎng)的負(fù)載均衡是根據(jù)核心網(wǎng)聯(lián)路使用情況以及聯(lián)路負(fù)載均衡情況,動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)流的傳輸路徑,從而確保核心網(wǎng)聯(lián)路利用率的均衡,從而避免核心網(wǎng)聯(lián)路擁塞的問(wèn)題,提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率[1~3]。核心網(wǎng)的負(fù)載均衡問(wèn)題出現(xiàn)了較多的解決方案,包括:采用交換機(jī)捕獲局部擁塞熱點(diǎn),通過(guò)動(dòng)態(tài)路由實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)鏈路利用率的負(fù)載均衡[4~6];采用服務(wù)器完成數(shù)據(jù)流的路由工作,試探性基于流的調(diào)度來(lái)確保每一條鏈路傳輸?shù)牧鲾?shù)量均衡[7~9];采用集中控制器完成數(shù)據(jù)流的工作,通過(guò)SDN 的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)面和控制面的分離,保障網(wǎng)絡(luò)性能和資源利用最大化[10~12]。

    基于SDN 負(fù)載均衡方案具有快速部署、靈活處理的特點(diǎn),在大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中得到廣泛推廣,但該方法不具備網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的未來(lái)流量和鏈路負(fù)載的預(yù)見(jiàn)性,因此無(wú)法有效保證數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的負(fù)載均衡。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的核心網(wǎng)流量預(yù)測(cè)和負(fù)載均衡方法研究,該方法在提取網(wǎng)絡(luò)鏈路的時(shí)空特征后,采用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)流量的預(yù)測(cè),并以最大化網(wǎng)絡(luò)鏈路利用率為目標(biāo),結(jié)合業(yè)務(wù)QoS 為約束,實(shí)現(xiàn)鏈路的有效分配。

    2 負(fù)載均衡技術(shù)

    傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡技術(shù)一般采用等價(jià)多路徑技術(shù)[14~16](Equal CostMultipath Routing,ECMP)實(shí)現(xiàn)局部網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡,該方法以隨機(jī)化的方式均衡端到端流量,將流量分配到不同的傳輸路徑上。由于該方法沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)流量的當(dāng)前狀態(tài),也沒(méi)有考慮網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的需求(不同類型的流量對(duì)時(shí)延要求是不同的),因此,僅僅掌握網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜途W(wǎng)絡(luò)流量分布信息的ECMP 方法不滿足現(xiàn)有的核心網(wǎng)負(fù)載均衡要求。

    相比于ECMP 方法,基于SDN 的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡技術(shù)通過(guò)集中控制器獲取網(wǎng)絡(luò)全局拓?fù)浜途W(wǎng)絡(luò)流量分布信息外,還能根據(jù)特定的負(fù)載均衡策略向交換機(jī)下發(fā)流表來(lái)控制流量的分發(fā),從而能夠更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸路徑的規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)更佳的網(wǎng)絡(luò)鏈路負(fù)載均衡的效果。目前基于SDN 的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡算法包括靜態(tài)負(fù)載均衡算法[17]和動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法[18]。靜態(tài)負(fù)載均衡算法通常采用固定路由策略確定數(shù)據(jù)傳輸路徑,無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流對(duì)傳輸路徑進(jìn)行調(diào)整;而動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法具有可擴(kuò)展、動(dòng)態(tài)調(diào)整的特征,因此能夠較好應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)變化。

    動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡方法由于沒(méi)有對(duì)未來(lái)流量和鏈路負(fù)載進(jìn)行有效的預(yù)測(cè),因此無(wú)法有效解決網(wǎng)絡(luò)流量震蕩的問(wèn)題。為此,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的核心網(wǎng)流量預(yù)測(cè)方法,該方法采用壓縮感知法預(yù)測(cè)短期的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈路流量后,以最大化鏈路利用率為目標(biāo),結(jié)合業(yè)務(wù)QoS 約束,實(shí)現(xiàn)流鏈路量的預(yù)見(jiàn)性調(diào)度目標(biāo),有效應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的震蕩問(wèn)題。

    3 鏈路流量時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型

    本文考慮到核心網(wǎng)鏈路流量具有忙時(shí)和閑時(shí)的相似性和周期性等時(shí)間特征以及鏈路在空間上的相關(guān)性以及局部相似性等空間特征,在獲取流量時(shí)間序列的時(shí)空特征基礎(chǔ)上,采用基于壓縮感知的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)鏈路流量的預(yù)測(cè)?;趬嚎s感知的網(wǎng)絡(luò)流量建模方法如圖1 所示。

    圖1 基于數(shù)據(jù)壓縮的網(wǎng)絡(luò)流量建模方法

    3.1 基于壓縮感知的時(shí)空特征變換

    3.2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量模型訓(xùn)練

    本文采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)未來(lái)某個(gè)時(shí)間間隔整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的鏈路流量矩陣。圖2 展示了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的鏈路流量矩陣預(yù)測(cè)示意圖。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層和輸出層。輸入層對(duì)應(yīng)輸入的信息,在隱含層中,每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)接收輸入層的不同權(quán)重,并通過(guò)控制權(quán)重的方法形成模式識(shí)別偏向,輸出層負(fù)責(zé)輸出結(jié)果,輸出層的神經(jīng)元根據(jù)隱含層的特征與權(quán)重的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)后,會(huì)得出最后的識(shí)別結(jié)果。

    圖2 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鏈路流量矩陣預(yù)測(cè)方法

    3.3 基于殘差反饋的參數(shù)優(yōu)化方法

    經(jīng)過(guò)上述BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到某個(gè)時(shí)間間隔整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的鏈路流量矩陣。將鏈路流量預(yù)測(cè)值和鏈路流量實(shí)際值做對(duì)比得到殘差,基于殘差優(yōu)化整個(gè)模型參數(shù)。通過(guò)多個(gè)時(shí)間間隔鏈路流量的迭代循環(huán),不斷修正、優(yōu)化BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù),直到誤差滿足某一個(gè)誤差條件。通過(guò)殘差反饋優(yōu)化模型參數(shù)的過(guò)程如圖3 所示。

    圖3 基于殘差反饋的參數(shù)優(yōu)化方法

    通過(guò)參數(shù)不斷迭代,實(shí)現(xiàn)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。最后將實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)現(xiàn)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)流量矩陣的預(yù)測(cè)。

    4 基于動(dòng)態(tài)流量預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡算法

    在SDN 中,控制器決策轉(zhuǎn)發(fā)路由規(guī)則并安裝到OpenFlow 交換機(jī)中,以此來(lái)實(shí)現(xiàn)基于SDN 的網(wǎng)絡(luò)流量負(fù)載均衡。然而,這種轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則的規(guī)則安裝過(guò)程需要花費(fèi)時(shí)間并有可能產(chǎn)生流量傳輸?shù)难舆t。除此之外,大量的新流匯聚到某一個(gè)交換機(jī)處,控制面和數(shù)據(jù)面會(huì)產(chǎn)生大量的顯著開銷。當(dāng)前,簡(jiǎn)單的負(fù)載策略如ECMP 算法固然能夠減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,但是無(wú)法滿足5G 網(wǎng)絡(luò)性能和網(wǎng)絡(luò)時(shí)延上的需求。但是過(guò)于復(fù)雜的路由策略由于計(jì)算量過(guò)大,不僅不能滿足網(wǎng)絡(luò)性能,還有可能增加業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)的時(shí)延。因此,我們通過(guò)衡量網(wǎng)絡(luò)性能與路由算法負(fù)載性,以最大化鏈路利用率為目標(biāo),結(jié)合業(yè)務(wù)QoS 約束,實(shí)現(xiàn)流鏈路量的預(yù)見(jiàn)性調(diào)度目標(biāo)。

    4.1 基于鏈路可用率最大化的負(fù)載均衡模型

    通過(guò)流量預(yù)測(cè)值評(píng)估未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)核心網(wǎng)所有數(shù)據(jù)的流量。在預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)鏈路流量矩陣的基礎(chǔ)上,得到服務(wù)器節(jié)點(diǎn)到交換機(jī)鏈路j 流量為ej。鏈路利用率通常定義為鏈路平均負(fù)載與鏈路建設(shè)時(shí)的帶寬之比:

    本文借鑒相關(guān)研究者[19]的成果,核心網(wǎng)中,引入一個(gè)系數(shù)β(取值為0~1)來(lái)衡量鏈路最大負(fù)載,鏈路的最大帶寬定義為:

    由此可知,鏈路ej剩余帶寬則表示為鏈路的最大帶寬減去現(xiàn)有占用的帶寬。鏈路ej剩余帶寬可以表示為:

    整個(gè)網(wǎng)絡(luò)鏈路平均可用率F(ej)則表示為:

    其中,N 表示鏈路的總數(shù)量。在核心網(wǎng)交換機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)時(shí),綜合業(yè)務(wù)傳輸時(shí)延、帶寬性能等QoS 等指標(biāo)要求,可根據(jù)預(yù)測(cè)的整個(gè)鏈路流量將數(shù)據(jù)流合理分配到可用率較大的路徑中,從而解決路徑擁塞的問(wèn)題。因此,目標(biāo)函數(shù)可以表示為:

    其中,ti表示新增業(yè)務(wù)的傳輸時(shí)延;tmax表示該業(yè)務(wù)傳輸時(shí)延的最大容忍值;b(ej)表示已有業(yè)務(wù)在任意鏈路ej上已占用的帶寬,b(ej)表示新增業(yè)務(wù)所需要的鏈路帶寬。

    5 實(shí)驗(yàn)分析

    針對(duì)SDN 網(wǎng)絡(luò)中流量傳輸?shù)呢?fù)載均衡問(wèn)題,本文采用仿真實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)驗(yàn)證本文方案與鏈路隨機(jī)分配在網(wǎng)絡(luò)均衡性方面的有效性。本文使用24 臺(tái)裸機(jī)搭建集群,每臺(tái)裸機(jī)包含20 個(gè)CPU 核、256GB 的內(nèi)存、1TB 硬盤以及10GB 的網(wǎng)卡。該集群包括500 臺(tái)虛擬機(jī),能夠運(yùn)行至少1 000 個(gè)任務(wù)。為了更加有效模擬真實(shí)環(huán)境,本文將實(shí)驗(yàn)分為4 組,每組實(shí)驗(yàn)大概包含250 個(gè)作業(yè)并遵循泊松分布原理,作業(yè)平均到達(dá)時(shí)間設(shè)為2 秒。每組實(shí)驗(yàn)運(yùn)行5 次,選取指標(biāo)平均值進(jìn)行分析。

    本文在流量預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上采用鏈路可用率最大化的負(fù)載均衡策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸鏈路的分配。而鏈路隨機(jī)分配則直接對(duì)現(xiàn)有的作業(yè)請(qǐng)求進(jìn)行鏈路分配,不考慮流量預(yù)測(cè)情況。圖4 顯示了全網(wǎng)均衡因子,均衡因子的計(jì)算方式可參照文獻(xiàn)[20]。由圖4 可知,由于作業(yè)的請(qǐng)求量服從泊松分布,不可避免遇到網(wǎng)絡(luò)流量震蕩的現(xiàn)象。本文在獲取流量變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,采用鏈路平均利用率最大化策略實(shí)現(xiàn)鏈路分配。本文分配策略由于具備未來(lái)流量和鏈路負(fù)載的預(yù)見(jiàn)性,相比鏈路隨機(jī)分配策略更有效避免網(wǎng)絡(luò)流量震蕩所帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)均衡因子的大幅度變化。因此可知,本文提出的最大鏈路平均利用率的數(shù)據(jù)傳輸策略顯然優(yōu)于鏈路隨機(jī)分配傳輸策略。

    圖4 全網(wǎng)均衡因子對(duì)比圖

    6 結(jié)束語(yǔ)

    本文針對(duì)分布式SDN 網(wǎng)絡(luò)中鏈路負(fù)載均衡的問(wèn)題建立基于流量預(yù)測(cè)的負(fù)載均衡模型,提出基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量預(yù)測(cè)模型和基于鏈路可用率最大化的負(fù)載均衡模型。流量預(yù)測(cè)模型將網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)空特征兩個(gè)重要因素納入考慮,采用壓縮感知實(shí)現(xiàn)流量時(shí)空特征變換后,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)流量的有效預(yù)測(cè);然后,采用基于鏈路可用率最大化的負(fù)載均衡策略來(lái)實(shí)現(xiàn)傳輸鏈路的分配。仿真表明,本文的方法能避免網(wǎng)絡(luò)流量震蕩的現(xiàn)象,從而有效提升全網(wǎng)均衡性。

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