专利名称：面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法
技术领域：
本发明涉及的是一种网络系统的服务质量保障(quality of service，QoS)。
背景技术：
认知网络(CognitiveNetworks, CN)受认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术启发而提出，其核心思想是使网络网络能够感知内外环境变化，实时调整网络网络的配置， 动态智能地适应外界环境变化并指导未来的自主决策，也就是在网络层面引入生物自律性质，增强其环境适应能力和认知能力。目前对认知网络研究正处于起步阶段，由于认知网络应用环境的复杂程度远超过开发者在网络设计初期所预想的程度，已经成功地在传统IP 网络层部署的综合服务Intkrv和区分服务Diffkrv等网络QoS体系结构仍不能满足以宽带、移动、IP化等为主要特征的认知网络QoS保障需求，不能适应认知网络中实时交互式流媒体业务的要求。如何建立保障通信的框架结构并提供高效的网络QoS以保证认知网络端到端性能成为认知网络的核心内容和研究热点。目前对认知网络QoS的研究大致存在两种思路。一种思路是仍沿用传统互联网络的QoS体系，例如通过对InUerv和Diff^erv的改进与融合来满足用户需求。InUerv 需要在端到端传输路径上的每个节点为每一信息流建立并维持资源预留，因而导致连接建立和连接释放阶段的额外开销激增；Diffkrv面向QoS参数加以区分应用，相比InUerv 简化了信令，但由于Diffkrv结构中网络和端网络之间缺乏信令通信，不能提供端到端的 QoS保障。认知网络QoS研究的第二种思路则是试图建立具有自适应能力的认知网络QoS 保障机制。Sheng-ffen H 等人在文献《An adaptive QoS guarantee framework for SMIL multimedia presentations with ATM ABR service》巾ildj一QoS 白勺 SMILe 自适应框架，该框架定时检测SMILe媒体对象的ATM可用流量带宽，并自适应地调整现有 SMILe对象的带宽分配以满足SMIL的实时异步需求。Gramm等人在文献《Adaptive QoS for Mobile Web Services through Cross-Layer Communication〉〉中提出一禾中基于跨层ilf言的移动Web服务自适应模型，研究服务接收终端如何利用该框架定义各种QoS标准，以及如何选择服务提供商等问题。Hsu-Yang K等人在文献《A configurable multicast multimedia framework supporting adaptive QoS》中从信息反馈和异构QoS的角度提出了一个可配置多播、多数据流和多媒体流的可配置网络，该网络使用动态反馈和定期反馈控制相结合的机制来适应异构网络实时动态的环境。辛明军等人在文献《基于多Agent的复合模型求解自适应QoS机制》中以代理技术为实现手段，提出一种复合模型协作求解的自适应QoS体系结构，以提高协同计算环境分布式问题协作求解的运行效率和服务水平。由于现有认知网络QoS保障方式本质上并没有改变传统控制模式，调节网络QoS质量的手段比较分散，缺乏一种形之有效的、网络化的、具有自适应能力的认知网络OoS保障方案，因此难以满足大规模认知网络中服务对QoS的特定需求
发明内容
本发明的目的在于提供简单、高效、无需加大系统运行中备份容错的开销的面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法。本发明的目的是这样实现的本发明面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，其特征是认知网络系统将服务迁移实例导入工作节点服务队列等待并执行，如果服务执行正常则服务迁移机制不启动；若系统检测到了系统中存在工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制，步骤如下(1)暂停该服务失效的节点上当前正在执行的服务，并获取其他服务的执行情况， 同时创建一个服务迁移实例，对于服务迁移实例的创建，均通过当前工作节点生成；(2)对步骤(1)暂停的服务进行分层重构首先，服务集M由一个有向无环图DAG来表示，定义为M {H,U), 其中H {代I/ 1,2,... }，H代表认知网络系统中的η个服务的集合， U11 {(Η^Η^Η^Η^Η, ]}，，U表示拥有e条边的有向边集合，DAG中的每一个节点代表一个服务，是服务迁移中的最小单位，服务节点Hi的权重为计算成本、记作W(Hi), Uu表示服务之间存在的时间上的依赖关系，在DAG模型中，网络节点采用空间共享机制， DAG中的每一个节点代表一个计算子服务，假设网络中存在Mi个节点，/ 0,1,...,m「l，n个子服务Η」，_/+ 0,1,..., 「1，每一个子服务均分配给一个网络节点，并采用以下三个随机变量来描述计算服务&的执行情况，即服务计算时间▽、服务开始时间”和服务结束时间巧，且满足巧 τ; J η，设计算子服务&分配给了节点Mi,设网络失效服从指数分布，即失效的发生属于随机行为，则失效发生服从泊松分布，均值为μ”偏差为入”而网络服务迁移时间则服从一般分布，所述的迁移时间指的是失效DAG子服务迁移至当前空闲工作节点并开始执行的时间，设ω为子服务负载，服务执行期间发生失效S次，则服务计算时间可由下式计算矽 iyj JT1J JT2 J...J i； J J...J 乙，其中 &⑴ i}S)为网络宕机时间，Yi⑴
i}S)表示网络恢复时间； (3)计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求，服务迁移路径计算方法如下在t = 0时刻，假设所有节点均正常，而当网络检测到处理节点Ni失效后，服务从 Ni迁移Nj的路径可表示为巧，其中K等于0或1，节点Ni的服务时间、失效时间与恢复时间分别服从参数为\, λΛ, Ah的指数分布，设Ni在t时刻失效，则Ni在后续A^1时间内停止
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步骤⑵所述对DAG服务进行分层重构，并计算每一条迁移路径下的DAG服务执行时间期望，则DAG执行时间最短的目标位置具有当前最佳迁移路径；
(4)向迁移位置发送迁移请求，迁移节点收到请求后，依据自身资源运行状态的空闲与否，作出允许或暂缓迁移应答，认知网络系统收到目前迁移工作节点发来的允许迁移应答后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务，在成功迁移后，原工作节点删除迁移服务的备份，同时释放迁移服务占用的资源，则本次服务迁移过程完成。本发明还可以包括1、所述的创建的服务迁移实例中包括需要迁移的服务标识信息和迁移路径数据。2、所述的迁移节点存在三种情况①工作节点Mi已被分配服务，但尚未开始执行； ②工作节点Mi已经执行完当前服务，并等待下一个服务开始执行；③工作节点Mi所有已分配服务已经执行完毕；只有处于第③种情况的节点才是空闲资源，可以实现服务迁移。本发明的优势在于(1)本发明的面向QoS保障的认知网络服务迁移方法的步骤符合网络系统服务迁移的一般过程，在认知网络系统运行后无需人为干预，从而降低了系统管理维护成本，为企业应用节省人力资源费用，同时还可以提高系统可用性，提供了服务不间断运行能力；(2)所采取的DAG服务分层重构方法具有坚实的理论基础，具有简单、合理、可行的特点，能够在可接受时间内获得较好的认知网络服务分布，保证了系统可用性的提高；(3)面向QoS保障的认知网络服务迁移方法采取将总体服务利用DAG图划分为相互关联的DAG服务的思路，可以避免在服务迁移过程中可能出现的待迁移服务规模过大导致系统整体崩溃的现象，具有网络应用类型多、规模弹性较大的优势，为认知网络系统不间断提供服务提供一种新的解决思路；(4)多面向QoS保障的认知网络服务迁移方法具有简单，高效特点，无需加大系统运行中备份容错的开销，能够实现基本的交互功能，这一机制是本发明公开的认知网络服务迁移方法具备实际的应用价值。由于采用面向QoS保障的认知网络服务迁移方法，使得认知网络系统能够在服务失效后通过快速迁移至正常节点继续执行，从根本上解决了网络环境下服务容错恢复开销大效果欠佳的技术难题。该方法具有成本低，副作用小以及实施简单的特点，具有较好的市场应用前景。
图1为本发明的迁移过程示意图；图2为本发明的流程图。
具体实施例方式下面结合附图举例对本发明做更详细地描述结合图1 2，认知网络系统核心节点首先根据设定好的初始服务分配方案，将不同的服务迁移实例导入不同的工作节点服务队列等待并执行，如果服务执行正常则服务迁移机制不启动；若系统检测到了系统中存在某工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制，具体步骤如下(1)当发现有工作节点产生失效无法完成服务执行时，暂停该节点上当前正在执行的服务，并获取其他各个服务的执行情况，同时创建一个服务迁移实例。对于服务迁移实例的创建，均通过当前工作节点生成，服务迁移实例中包括需要迁移的服务标识信息和迁移路径相关数据。(2)认知网络系统首先对步骤(1)暂停的服务进行分层重构。这一过程有如下步骤实现首先，服务集M由一个有向无环图DAG来表示，定义为M {H,U), 其中H 讽 1,2, j}，代表认知网络系统中的η个服务的集合， U11 {(Η^Η^Η^Η^Η, ]} ,\u\ e，表示拥有e条边的有向边集合。DAG中的每一个节点代表一个服务，是服务迁移中的最小单位，服务节点Hi的权重为计算成本，记作W(Hi)，Uij 表示服务之间存在的时间上的依赖关系。在DAG模型中，网络节点采用空间共享机制，DAG 中的每一个节点代表一个计算子服务。假设网络中存在Mi个节点，/ 0,1,...,m「l，n个子服务Hj，_/+ 0,1, 「1。为了实现合理迁移，每一个子服务均分配给一个网络节点，并采用以下三个随机变量来描述计算服务&的执行情况，即服务计算时间▽、服务开始时间”和服务结束时间巧，且满足巧 τ; J η。设计算子服务h分配给了节点Mi,根据网络可靠性理论， 假设网络失效服从指数分布，即失效的发生属于随机行为，则失效发生服从泊松分布，均值为μ”偏差为Xf，而网络服务迁移时间则服从一般分布，这里的迁移时间指的是失效DAG 子服务迁移至当前空闲工作节点并开始执行的时间。设ω为子服务负载，服务执行期间发生失效s次，则服务计算时间可有下式计算J〒 ω) xjxj.JxsJy1Jy2J ...J Fs，其 ^xi(IlilS)为网络宕机时间，Yi(l}i}S)表示网络恢复时间。为保证在迁移中能够准确刻画服务之间的此类依赖关系，将迁移DAG图转化为层次化DAG图，具体算法见图2。(3)认知网络系统计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求，服务迁移路径计算方法如下在t = 0时刻，假设所有节点均正常，而当网络检测到处理节点Ni失效后，服务从 Ni迁移Nj的路径可表示为巧 样乂飞，其中K等于0或1。节点Ni的服务时间、失效时间与恢复时间分别服从参数为的指数分布，设Ni在t时刻失效，则Ni在后续A^1时间内
停止服务，由上文分析可知共有f个服务无法继续在失效节点上执行，而 执行服务的稳
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态概率为(riV)，因此服务迁移数为4 ◎(nVXf)。当存在多个迁移目标位置满足
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可迁移标准时，利用上文算法对DAG服务进行分层重构，并计算每一条迁移路径下的DAG服务执行时间期望，则DAG执行时间最短的目标位置具有当前最佳迁移路径在计算出服务迁移路径之后，向待迁移目标节点发送迁移请求。(4)向迁移位置发送迁移请求，目标节点收到请求后，依据自身资源运行状态的空闲与否，作出允许或暂缓迁移应答。用于服务迁移的资源存在三种情况①工作节点Mi已被分配服务，但尚未开始执行；②工作节点Mi已经执行完当前服务，并等待下一个服务开始执行；③工作节点Mi所有已分配服务已经执行完毕。只有处于第三种情况的资源才是空闲资源，可以实现服务迁移。认知网络系统收到目前迁移工作节点发来的允许迁移应答后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务。在成功迁移后，原工作节点删除迁移服务的备份，同时释放迁移服务占用的资源。则本次服务迁移过程完成。本发明技术方案的基本技术原理如下(1)认知网络系统首先根据平均负载原则所设定好的服务分配方案，将不同的服务迁移实例导入不同的工作节点服务队列等待并执行；与传统的服务迁移方法不同，失效服务可迁移迁移是指在节点发生失效的情况后，指定原节点上的服务迁移路径及其时间属性，服务可迁移的目标是在不破坏节点间偏序关系且不产生死锁的情况下使得迁移后的服务执行期望时间最短。当服务被创建即处于初始态直到网络根据首次服务迁移方案为其分配一个工作节点，此时服务将在工作节点的服务队列中排队等待执行，即处于就绪态，在服务执行过程中，由于工作节点失效等原因，导致服务无法按照规定执行，则将服务迁移至其他工作节点执行，而当计算过程结束或者取消后，服务执行终止。(2)认知网络系统核心节点检查当前服务的执行状态，当发现有工作节点产生失效无法完成服务执行时，暂停当前正在执行的服务，并获取各个子服务的执行情况，同时创建一个服务迁移实例；对于服务迁移实例的创建，均通过当前工作位置生成服务说明，包括迁移实例的服务集合、流程控制逻辑和数据存储。(3)认知网络系统核心节点对服务进行分层重构，并计算迁移路径，向迁移位置发送迁移请求，目标位置受到请求后，依据自身状态，做出允许或暂缓迁移应答。其中，服务迁移路径的计算通过构建有向无环图来实现，构建方法如下可迁移服务集M可由一个有向无环图DAG来表示，定义为M (//,f/)，其中 H {Ht 11 1,2,... }，代表网络 η 个服务的集合，Ulj {(H,,Hj) | H^Hj P HJ j}，| U \ e， 表示拥有e条边的有向边集合。DAG中的每一个节点代表一个服务，是服务迁移中的最小单位，服务节点Hi的权重为计算成本，记作W(Hi)，UU表示服务之间存在的时间上的依赖关系。 大部分计算密集型应用均在计算前预装数据，相对计算开销来说通信开销可以忽略不计， 因此本文不考虑DAG执行中的通信开销问题。在本文DAG模型中，网络节点采用空间共享机制，DAG中的每一个节点代表一个计算子服务。假设网络中存在Mi个节点，/ 0,1,...,m Γ ,η 个子服务Hp _/+ 0,1,..., 「1。为了实现工作流失效可恢复的合理迁移，每一个子服务均分配给一个网络节点，并采用以下三个随机变量来描述计算服务Hj的执行情况，即服务计算时间▽、服务开始时间”和服务结束时间V，且满足巧 τ; J η。用于服务迁移的资源存在三种情况①工作节点Mi已被分配服务，但尚未开始执行；②工作节点Mi已经执行完当前服务，并等待下一个服务开始执行；③工作节点Mi所有已分配服务已经执行完毕。只有处于第三种情况的资源才是空闲资源，可以实现服务迁移。设计算子服务h分配给了节点Mi,网络失效服从指数分布，即失效的发生属于随机行为，则失效发生服从泊松分布，均值为μ”偏差为Xf，而网络服务迁移时间则服从一般分布，这里的迁移时间指的是失效DAG子服务迁移至当前空闲工作节点并开始执行的时间。设ω为子服务负载，服务执行期间发生失效S次，则服务计算时间可有下式计算
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权利要求
1.面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，其特征是认知网络系统将服务迁移实例导入工作节点服务队列等待并执行，如果服务执行正常则服务迁移机制不启动；若系统检测到了系统中存在工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制，步骤如下(1)暂停该服务失效的节点上当前正在执行的服务，并获取其他服务的执行情况，同时创建一个服务迁移实例，对于服务迁移实例的创建，均通过当前工作节点生成；(2)对步骤(1)暂停的服务进行分层重构首先，服务集M由一个有向无环图DAG来表示，定义为M= (H，U)，其中H= IHi i =1,2, ... η}，H代表认知网络系统中的η个服务的集合，Uij = {( , Hj) Hi, Hj e H，i <j}，|U| = e，U表示拥有e条边的有向边集合，DAG中的每一个节点代表一个服务，是服务迁移中的最小单位，服务节点Hi的权重为计算成本、记作W(Hi), Uu表示服务之间存在的时间上的依赖关系，在DAG模型中，网络节点采用空间共享机制，DAG中的每一个节点代表一个计算子服务，假设网络中存在Mi个节点，i = 0，1，...，m-1，η个子服务Hj, j = 0，1，. . .，n-1，每一个子服务均分配给一个网络节点，并采用以下三个随机变量来描述计算服务&的执行情况，即服务计算时间▽、服务开始时间f和服务结束时间巧，且满足巧=τ; +η，设计算子服务h分配给了节点Mi,设网络失效服从指数分布，即失效的发生属于随机行为，则失效发生服从泊松分布，均值为μ”偏差为入”而网络服务迁移时间则服从一般分布，所述的迁移时间指的是失效DAG子服务迁移至当前空闲工作节点并开始执行的时间，设ω为子服务负载，服务执行期间发生失效S次，则服务计算时间可由下式计算巧= +不++乙，其中&(1彡i彡S)为网络宕机时间，Y“1彡i彡S)表示网络恢复时间；(3)计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求，服务迁移路径计算方法如下 在t = 0时刻，假设所有节点均正常，而当网络检测到处理节点Ni失效后，服务从Ni迁移 的路径可表示为Pu = [KN』，其中K等于0或1，节点Ni的服务时间、失效时间与恢复时间分别服从参数为的指数分布，设Ni在t时刻失效，则Ni在后续时间内停止λ,A服务，共有f个服务无法继续在失效节点上执行，而 执行服务的稳态概率为(v^V)，π λΓ Xd因此服务迀移数为4=(^^)(^)，当存在多个迀移目标位置满足可迀移标准时，利用fj O ri步骤( 所述对DAG服务进行分层重构，并计算每一条迁移路径下的DAG服务执行时间期望，则DAG执行时间最短的目标位置具有当前最佳迁移路径；(4)向迁移位置发送迁移请求，迁移节点收到请求后，依据自身资源运行状态的空闲与否，作出允许或暂缓迁移应答，认知网络系统收到目前迁移工作节点发来的允许迁移应答后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务，在成功迁移后，原工作节点删除迁移服务的备份，同时释放迁移服务占用的资源，则本次服务迁移过程完成。
2.根据权利要求1所述的面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，其特征是所述的创建的服务迁移实例中包括需要迁移的服务标识信息和迁移路径数据。
3.根据权利要求1或2所述的面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，其特征是 所述的迁移节点存在三种情况①工作节点Mi已被分配服务，但尚未开始执行；②工作节点Mi已经执行完当前服务，并等待下一个服务开始执行；③工作节点Mi所有已分配服务已经执行完毕；只有处于第③种情况的节点才是空闲资源，可以实现服务迁移。
全文摘要
本发明的目的在于提供面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，若认知网络系统检测到了系统中存在工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制暂停服务失效的节点上当前正在执行的服务，同时创建一个服务迁移实例；对暂停的服务进行分层重构；计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求；迁移节点收到请求后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务，原工作节点删除迁移服务的备份，本次服务迁移过程完成。本发明从根本上解决了网络环境下服务容错恢复开销大效果欠佳的技术难题，具有成本低，副作用小以及实施简单的特点，具有较好的市场应用前景。
文档编号H04W40/02GK102196503SQ201110176809
公开日2011年9月21日 申请日期2011年6月28日 优先权日2011年6月28日
发明者冯光升, 卢旭, 吕宏武, 徐俊波, 李冰洋, 林俊宇, 王慧强 申请人:哈尔滨工程大学