一种虚拟网络映射方法
【技术领域】
[0001 ]本发明涉及通信领域，特别涉及一种虚拟网络映射方法。
【背景技术】
[0002] 现有的互联网"尽力而为"的传输理念不能满足未来网络业务的多样化传输需求； 现有的网络结构僵化，难以实现快速升级改造。针对以上问题，研究人员提出的网络虚拟化 是解决未来网络僵局的方法之一。
[0003] 参考文献 I "Cheng X，Su S，Zhang Z，et al · Virtual Network Embedding Through Topology-Aware Node Ranking[J].Acm Sigcomm Computer Communication RevieW，2011，41(2) :38-47."利用马尔科夫随机游走模型来评估各个节点的资源可用性。 该模型不但考虑节点CPU能力及其相连的带宽能力，而且考虑了周围节点能力对节点的影 响。最后分别提出基于最大匹配的映射算法和基于回溯的映射算法。
[0004] 参考文献 2"Wang Z，Han Y，Lin T，et al. Virtual network embedding by exploiting topological information[C]//IEEE Global Communications Conference. IEEE，2012: 2603-2608提出将紧密中心性特征用于评估虚拟网络映射问题 中节点的重要性，为从全网的角度进行节点选择提供了很好的依据。该文献忽略了对映射 链路的选择。
[0005] 现阶段已经提出了许多利用网络拓扑结构的虚拟网映射算法，但大多只是考虑到 节点在全局网络中的重要性，而忽略了节点局部链路的连通性和带宽情况。
【发明内容】
[0006] 针对以上现有技术的不足，提出了一种方法。本发明的技术方案如下:一种虚拟网 络映射方法，其包括以下步骤：
[0007] 101、获取虚拟网络中每个节点的可用的CPU处理能力CPUi、m节点到相邻节点nj之 间的可用带宽b(i，j)计算虚拟网络中的节点簇系数权重和物理网中的节点簇系数权重；
[0008] 102、根据步骤101计算得到的虚拟网节点簇系数权重生成广度优先搜索树；
[0009 ] 103、将步骤102广度优先搜索树中的虚拟节点依次映射到物理网中的物理节点；
[0010] 104、将虚拟网络中的虚拟链路依次映射到物理网络的物理链路。
[0011] 进一步的，步骤101所述簇系数权重的计算公式为：
[0012]
[0013]其中c(ru)表示节点ni的簇系数权重，CPUi为节点m的可用处理能力，b(i，j)为节 点m，nj之间的链路带宽，b(j，k)表示节点nj，nk之间的链路带宽，b(i，k)表示点m，nk之间的 链路带宽，aij表示连接标志，aij e [ 0，1 ]，当ru，nj之间有连接时，aij = 1，反之aij = 0。
[0014]进一步的，所述步骤102具体为：
[0015] 步骤a-1)、根据步骤101)计算得到的虚拟网络中各个节点的簇系数权重，并将其 按降序排列；
[0016] 步骤a-2)、将簇系数权重最大的点作为根节点；
[0017] 步骤a-3)、连接根结点的虚拟节点按簇系数权重值从大到小排列形成第二层子结 点，第三层子结点按照第二层子结点的转化方式形成，形成树结构过程中已转化节点不重 复参与排列，以此类推最终形成虚拟映射树。
[0018] 进一步的，所述步骤103将步骤102广度优先搜索树中的虚拟节点依次映射
[0019] 到物理网中的物理节点具体为：
[0020] 步骤301)、将根据步骤101)得到的物理节点簇系数权重按降序排列；
[0021 ]步骤302)、将广度优先搜索树的根节点对簇系数权重值最大的尚未映射的物理节 点进行映射，判断所选择的虚拟节点是否能够映射到所选择的物理节点，若满足映射条件， 则实现所选择的虚拟节点到所选择的物理节点的映射，若不能满足映射条件，选择簇系数 权重次大节点，重复执行本步骤直到根节点映射完成，若无法映射，则虚拟网映射失败，其 中，所述的映射条件包括所选择的物理节点的CPU能力能否满足虚拟节点对CPU处理能力的 需求；
[0022] 步骤303)、对广度优先搜索树中次层节点进行映射，选择映射的节点为已被上层 节点映射物理节点的相邻未被映射物理节点，簇系数权重大的节点优先进行匹配，若满足 映射条件，实现所选择的虚拟节点到所选择的物理节点的映射，否则选择簇系数权重次大 节点，重复执行本步骤，若所选择的虚拟节点在所选择的社区中无法实现映射，则映射到距 离上层节点跳数为2的未被映射物理节点，物理节点不满足条件，则映射失败；
[0023] 步骤304)、判断所要映射的虚拟网络中是否存在尚未被映射的节点，若存在，重新 执行，否则，执行后续的将虚拟网络中的节点依次映射到整个物理网络中的节点的步骤。
[0024] 进一步的，在所述的步骤104)中，采用K短路径算法实现虚拟网络中的虚拟链路到 物理网络的物理链路的映射，虚拟网映完成后，更新整个网络资源信息。
[0025] 进一步的，所述 [0026] K短路径算法具体包括：
[0027]用paths数组存放路径类型指针变量，其大小设为N，用来存放经过排序的结果，用 CutEdgeSet数组存放以边为元素的集合变量，对应含义为：
[0028]
在原图 上切割然后恢复CutEdgeSet中的边。
[0029] 算法进行N次循环，第i次循环确定第i最短路径，循环中先选择第i-Ι条最短路径 (即Paths[ i_l ])，根据CutEdgeSet[ i-Ι ]和Paths[ i-Ι ]中的边产生若干子图，求取其上第1 最短路径作为后补路径存入Paths[k]中k=i，. . .，N。每次存入新候选路径时采用排序算法 插入到正确位置，这样Paths数组中元素始终保持按路径长度值大小进行存放，Paths [ i ]在 循环结束时就指向第i最短路径。
[0030] 本发明的优点及有益效果如下：
[0031] 本发明引入簇系数理论，从网络拓扑的角度对网络进行分析，对节点周围链路拓 扑结构分析提升明显，能够降低虚拟链路平均映射长度，进而提高虚拟网络收益开销比，并 且提高了虚拟网络请求接受率。
【附图说明】
[0032] 图1是本发明提供优选实施例虚拟网络映射方法的流程示意图；
[0033] 图2是本发明优选实施例的具体流程图。
【具体实施方式】
[0034] 以下结合附图，对本发明作进一步说明：
[0035] 如图1所示，参考图2，在一个实施例中，本发明的虚拟网络映射方法包括：
[0036]步骤Al:计算物理网中各节点簇系数权重。
[0037] 簇系数概念由watts-strogatz于1998年提出。其反映了与节点i相邻的节点之间 的可达件。Barrat在此基础h定义了加权簇系数：
[0038]
[0039]其中aij表示连接标志，aijE [0, 1]，当i，j之间有连接时，aij = l，反之aijiCLajk, aik同上。Wij表示节点i，j之间边的权重：
。簇系数越大，说明节点i周围链路的富 裕程度越高。
[0040] 本申请人将复杂网络中簇系数理论引入网络拓扑中，描述节点的影响力和网络拓 扑特性。在这里对每个节点考虑两个属性，即每个节点的可用的CPU处理能力、本节点到与 其相邻的节点以及相邻节点之间的可用带宽。簇系数权重的计算如下：
[0041]
[0042]其中C(ru)表示节点m的簇系数权重，CPUi为节点m的可用处理能力，b(i，j)为节 点m，nj之间的链路带宽。aij表示连接标志，aij e [ 0，1 ]，当m，nj之间有连接时，aij = 1，反之 aiJ = 0。从上述公式中可以看出，节点的簇系数权重既能体现虚拟网映射问题中节点和链路 的属性信息，又能反映节点周围链路的富裕程度。
[0043]步骤Al:计算物理网各节点的簇系数权重。
[0044] 步骤A2:计算虚拟网各节点的簇系数权重。
[0045] 步骤A3:将虚拟网节点映射到物理网节点。
[0046] 所述的步