本发明属于移动通信
技术领域：
：，尤其涉及一种基于内存页改写概率预测的载波迁移方法。
背景技术：
：：随着移动通信无线接入网的发展，无线接入设备正经历着从传统的一体化基站向分布式基站再到基站资源池的演进过程。分布式基站通过将射频单元从基站中分离，分布式基站和远端的天线放在一起，成为远端射频单元(RemoteRadioUnit，RRU)，而原来的基站机柜只留下基带单元(BasebandUnit，BBU)。一方面，RRU与天线放在一起，降低了天馈线的衰减，可以降低基站的发射功率；另一方面，剥离RRU后的BBU机柜体积可以大幅度减小，且安放于天面的RRU依靠自然条件恒温，不再需要专门的空调设备，进一步降低了能耗。基站资源池的概念是在分布式基站的基础上提出的，通过将一定范围内的BBU互联，将各BBU的基带处理能力共享，形成按需分配、统一调度的基带资源池。通过合理的规划，可以使得基站资源池内的基站不在同一时间处于最大业务量状态，基带资源池的载波处理资源就可以不按所有的最大需求总和来配备，从而降低了运营商的投资成本和网络整体的能耗，提高了载波处理资源的整体利用率。由于云计算技术的高速发展，虚拟化技术以及虚拟机迁移技术逐步被引入至基站资源池中。结合虚拟化技术，基站资源池中的载波处理资源可以被抽象成虚拟机的形式，并按需抽取基带池处理资源，构成相应的虚拟基站以处理载波的基带信号，提高了资源的利用率，且能够以更加细腻粒度更方便的进行不同载波的弹性分配和统一调度。结合虚拟机迁移技术，可以将处理载波基带信号的虚拟基站从一台物理服务器迁移到另一台物理服务器，从而实现载波迁移；在载波处理资源不足的情况下，通过载波迁移，缓解载波处理资源不足的情况，提高通信业务质量；通过载波迁移，将某一物理服务器上所有载波迁移到其他物理服务器上，就能对该物理服务器进行检修或升级等维护操作，或者将其关电以达到节能减排的目的。目前，针对虚拟机迁移的研究大都是面向传统互联网业务的。电信业务与传统互联网业务有较大的差异性，尤其是语音相关的电信业务，对可靠性和实时性的要求很高，是一种高QoS保证的业务。同时，载波基带信号具有接口速率高、数据带宽大的特性，导致虚拟基站内部的数据变化速度相当快，因此虚拟基站的内存读写非常快。所以目前的虚拟机迁移技术应用于载波迁移时，并不能提供很好的迁移性能，主要表现为停机迁移时间太长、总迁移时间太长和总传输数据量太大，甚至会出现载波迁移不收敛而失败的情况。技术实现要素：本发明的目的在于提供一种基于内存页改写概率预测的载波迁移方法，旨在解决目前的虚拟机迁移技术应用于载波迁移时存在停机迁移时间太长、总迁移时间太长和总传输数据量太大的问题。本发明是这样实现的，一种基于内存页改写概率预测的载波迁移方法，所述基于内存页改写概率预测的载波迁移方法包括以下步骤：步骤一，收到载波迁移信号，进入预迁移阶段，收集载波对应的虚拟基站中所有内存页的最近N次内存状态变化信息；步骤二，进入迭代迁移阶段，首轮迭代，则更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息，然后将虚拟基站的全部内存页发送到目的端，转入步骤五，不是首轮迭代，则更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息，以及待传输内存页信息，转入步骤三；步骤三，预测所有待传输内存页的内存页改写概率；步骤四，将内存页改写概率超过改写概率门限值的待传输内存页放到停机迁移阶段进行传输，将内存页改写概率不超过改写概率门限值的待传输内存页放到本轮迭代进行传输；步骤五，判断是否满足停机迁移条件，不满足，转入步骤二，满足，进入停机迁移阶段，完成载波迁移。进一步，所述收集载波的虚拟基站中所有内存页的最近N次内存页状态变化信息具体包括：第一步，收到载波迁移信号，生成一个行数为N、列数为载波的虚拟基站内存页数M的内存页状态信息表state_table；第二步，以内存页状态采集周期Tc统计被改写的内存页信息，从state_table的第一行开始，根据统计的被改写内存页信息，内存页h被改写，则将state_table中第一行、第h列的数置为1，内存页h未被改写，则将state_table中第一行、第h列的数置为0；再根据下一次统计的被改写内存页的信息，将所有内存页的变化状态信息存入state_table的第二行，依次进行，直到其第N行被存入虚拟基站中所有内存页的变化状态信息，内存页变化状态信息收集完毕。进一步，所述更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息具体包括：第一步，用state_table的第2行的数据去更新替换第1行的数据，用state_table的第3行的数据去更新替换第2行的数据，依次类推，直到将其第N行数据更新替换第N-1行数据；第二步，是首轮迭代，则将state_table中第N行的所有数更新为1；不是首轮迭代，则统计上一轮迭代迭代迁移过程中被改写内存页的信息，然后更新state_table的第N行，内存页h被改写，则将state_table中第N行、第h列的数置为1，内存页h未被改写，则将state_table中第N行、第h列的数置为0。进一步，所述更新待传输内存页信息，待传输内存页包括：(1)上一轮迭代迁移过程中被改写的内存页；(2)放到停机迁移阶段进行传输的内存页。进一步，所述对所有待传输内存页进行内存页改写概率预测具体包括：(1)根据待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的时间内存页改写概率Pit；(2)根据待传输内存页i的相邻内存页的最近一次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的空间内存页改写概率Pis；(3)根据Pit和Pis，计算待传输内存页i的内存页改写概率Pi：Pi＝ωtPit+ωsPis；其中ωt是时间内存页改写概率权重值，ωs是空间内存页改写概率权重值，ωs+ωt＝1；(4)遍历所有待传输内存页，计算出所有待传输内存页的内存页改写概率。进一步，所述根据待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的时间内存页改写概率Pit具体包括：(1)从state_table中获取待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，构成待传输内存页i的内存状态变化信息向量Ai＝(a1i，a2i，...,aNi)T，Ai等于state_table的第i列；(2)Ai≠(1,1,...,1)T1×N且Ai≠(0,0,...,0)T1×N，通过Ai计算不同预测步长的权重值，预测步长k的权重值为：其中是待传输内存页i的内存状态变化信息向量的平均值，j为最大预测步长；(3)将不同预测步长的权重值进行规范化，得到不同预测步长的权重系数，预测步长k的权重系数为：(4)Ai＝(1,1,...,1)1×N或Ai＝(0,0,...,0)1×N，则直接计算出不同预测步长的权重系数，预测步长k的权重系数为：(5)通过Ai计算不同预测步长的转移概率矩阵，预测步长k的转移概率矩阵为:其中m＝0或1，n＝0或1，(6)通过不同预测步长的权重系数、不同预测步长的转移概率矩阵和待传输内存页i的最近j次内存状态变化信息计算出时间的内存页状态预测向量Pitv：(7)Pit＝Pitv(2)，Pitv(2)表示Pitv的第二个元素。进一步，所述根据待传输内存页i的相邻内存页的最近一次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的空间内存页改写概率Pis具体包括：(1)从state_table中获取待传输内存页i的相邻内存页i-2、相邻内存页i-1、相邻内存页i+1、相邻内存页i+2的最近一次内存状态变化信息aN(i-2)、aN(i-1)、aN(i+1)、aN(i+2)，aN(i-2)等于state_table的第N行、第i-2列，aN(i-1)等于state_table的第N行、第i-1列，aN(i+1)等于state_table的第N行、第i+1列，aN(i+2)等于state_table的第N行、第i+2列；(2)根据aN(i-2)、aN(i-1)、aN(i+1)、aN(i+2)，计算出Pis:Pis＝αi-2aN(i-2)+αi-1aN(i-1)+αi+1aN(i+1)+αi+2aN(i+2)；其中αi-2为内存页i-2的权重系数，αi-1为内存页i-1的权重系数、αi+1为内存页i+1的权重系数、αi+2为内存页i+2的权重系数，αi-1＝αi+1，αi-2＝αi+2，αi-1＝2αi-2，αi-2+αi-1+αi+1+αi+2＝1；(3)对于待传输内存页i是边缘内存页的情况，Pis的计算参数进行如下处理：当i＝1的时候，aN(i-2)＝0，aN(i-1)＝0，αi-2＝0，αi-1＝0，αi+1＝2αi+2，αi+1+αi+2＝1；当i＝2的时候，aN(i-2)＝0，αi-2＝0，αi-1＝αi+1，αi+1＝2αi+2，αi-1+αi+1+αi+2＝1；当i＝M-1的时候，aN(i+2)＝0，αi+2＝0，αi-1＝αi+1，αi-1＝2αi-2，αi-1+αi+1+αi+2＝1；当i＝M的时候，aN(i+2)＝0，aN(i+1)＝0，αi+2＝0，αi+1＝0，αi-1＝2αi-2，αi-1+αi-2＝1。进一步，所述停机迁移条件包括：(1)迭代迁移次数超过30次；(2)放到停机迁移阶段传输的内存页数和本轮迭代迁移过程中被改写的内存页数之和不超过50页。进一步，所述进入停机迁移阶段，完成载波迁移具体包括：(1)关闭源虚拟基站；(2)将最后一轮迭代迁移过程中被改写的内存页和放到停机阶段传输的内存页传送到目的虚拟基站，同时将CPU状态传送到目的虚拟基站；(3)启动目的虚拟基站，载波迁移完成。本发明提供的基于内存页改写概率预测的载波迁移方法，优化了载波迁移过程中虚拟基站内存页的冗余迭代拷贝，相比传统预拷贝迭代的载波迁移方法，其最多能减少约90％的总迁移时间和传输数据量，最多能减少约80％的停机迁移时间，提高了载波迁移的迁移性能。附图说明图1是本发明实施例提供的基于内存页改写概率预测的载波迁移方法流程图。图2是本发明实施例提供的时间内存页改写概率的计算流程图。图3是本发明实施例提供的空间内存页改写概率的计算流程图。图4是本发明实施例提供的基于内存页改写概率预测的载波迁移方法与传统预拷贝迭代载波迁移方法在不同用户业务数情况下载波迁移的总迁移时间示意图。图5是本发明实施例提供的基于内存页改写概率预测的载波迁移方法与传统预拷贝迭代载波迁移方法在不同用户业务数情况下载波迁移的停机迁移时间示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。如图1所示，本发明实施例的基于内存页改写概率预测的载波迁移方法包括以下步骤：S101：收到载波迁移信号，进入预迁移阶段，收集载波对应的虚拟基站中所有内存页的最近N次内存状态变化信息；S102：进入迭代迁移阶段，如果是首轮迭代，则更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息，然后将虚拟基站的全部内存页发送到目的端，转入步骤S105，如果不是首轮迭代，更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息，以及待传输内存页信息，转入步骤S103；S103：预测所有待传输内存页的内存页改写概率；S104：将内存页改写概率超过改写概率门限值的待传输内存页放到停机迁移阶段进行传输，将内存页改写概率不超过改写概率门限值的待传输内存页放到本轮迭代进行传输；S105：判断是否满足停机迁移条件，如果不满足，转入步骤S102，如果满足，进入停机迁移阶段，完成载波迁移。步骤S101中，收集载波的虚拟基站中所有内存页的最近N次内存页状态变化信息，具体按以下步骤执行：(1)收到载波迁移信号，生成一个行数为N、列数为载波的虚拟基站内存页数M的内存页状态信息表state_table；(2)以内存页状态采集周期Tc统计被改写的内存页信息，从state_table的第一行开始，根据统计的被改写内存页的信息，若内存页h被改写，则将state_table中第一行、第h列的数置为1，若内存页h未被改写，则将state_table中第一行、第h列的数置为0，然后再根据下一次统计的被改写内存页的信息，将所有内存页的变化状态信息存入state_table的第二行，依次进行，直到其第N行被存入虚拟基站中所有内存页的变化状态信息，内存页变化状态信息收集完毕；步骤S102中，更新所有内存页的最近N次内存状态变化信息，具体按以下步骤执行：(1)用state_table的第2行的数据去更新替换第1行的数据，用state_table的第3行的数据去更新替换第2行的数据，依次类推，直到将其第N行数据更新替换第N-1行数据；(2)如果是首轮迭代，则将state_table中第N行的所有数更新为1，如果不是首轮迭代，则统计上一轮迭代迭代迁移过程中被改写内存页的信息，然后据此更新state_table的第N行，若内存页h被改写，则将state_table中第N行、第h列的数置为1，若内存页h未被改写，则将state_table中第N行、第h列的数置为0。步骤S102中，更新待传输内存页信息，待传输内存页包括：(1)上一轮迭代迁移过程中被改写的内存页；(2)放到停机迁移阶段进行传输的内存页。步骤S103中，对所有待传输内存页进行内存页改写概率预测，具体按以下步骤进行：(1)根据待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的时间内存页改写概率Pit；(2)根据待传输内存页i的相邻内存页的最近一次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的空间内存页改写概率Pis；(3)根据Pit和Pis，计算待传输内存页i的内存页改写概率Pi：Pi＝ωtPit+ωsPis；其中ωt是时间内存页改写概率权重值，ωs是空间内存页改写概率权重值，ωs+ωt＝1；(4)遍历所有待传输内存页，计算出所有待传输内存页的内存页改写概率。如图2所示，根据待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的时间内存页改写概率Pit，具体按以下步骤进行：(1)从state_table中获取待传输内存页i的最近N次内存状态变化信息，构成待传输内存页i的内存状态变化信息向量Ai＝(a1i，a2i，...,aNi)T，Ai等于state_table的第i列；(2)若Ai≠(1,1,...,1)T1×N且Ai≠(0,0,...,0)T1×N，通过Ai计算不同预测步长的权重值，预测步长k的权重值为：其中是待传输内存页i的内存状态变化信息向量的平均值，j为最大预测步长；(3)将不同预测步长的权重值进行规范化，得到不同预测步长的权重系数，预测步长k的权重系数为：(4)若Ai＝(1,1,...,1)1×N或Ai＝(0,0,...,0)1×N，则直接计算出不同预测步长的权重系数，预测步长k的权重系数为：(5)通过Ai计算不同预测步长的转移概率矩阵，预测步长k的转移概率矩阵为:其中m＝0或1，n＝0或1，(6)通过不同预测步长的权重系数、不同预测步长的转移概率矩阵和待传输内存页i的最近j次内存状态变化信息计算出时间的内存页状态预测向量Pitv：(7)Pit＝Pitv(2)，Pitv(2)表示Pitv的第二个元素。如图3所示，根据待传输内存页i的相邻内存页的最近一次内存状态变化信息，计算待传输内存页i的空间内存页改写概率Pis，具体按以下步骤进行：(1)从state_table中获取待传输内存页i的相邻内存页i-2、相邻内存页i-1、相邻内存页i+1、相邻内存页i+2的最近一次内存状态变化信息aN(i-2)、aN(i-1)、aN(i+1)、aN(i+2)，aN(i-2)等于state_table的第N行、第i-2列，aN(i-1)等于state_table的第N行、第i-1列，aN(i+1)等于state_table的第N行、第i+1列，aN(i+2)等于state_table的第N行、第i+2列；(2)根据aN(i-2)、aN(i-1)、aN(i+1)、aN(i+2)，计算出Pis:Pis＝αi-2aN(i-2)+αi-1aN(i-1)+αi+1aN(i+1)+αi+2aN(i+2)；其中αi-2为内存页i-2的权重系数，αi-1为内存页i-1的权重系数、αi+1为内存页i+1的权重系数、αi+2为内存页i+2的权重系数，αi-1＝αi+1，αi-2＝αi+2，αi-1＝2αi-2，αi-2+αi-1+αi+1+αi+2＝1；(3)对于待传输内存页i是边缘内存页的情况，Pis的计算参数进行如下处理：当i＝1的时候，aN(i-2)＝0，aN(i-1)＝0，αi-2＝0，αi-1＝0，αi+1＝2αi+2，αi+1+αi+2＝1；当i＝2的时候，aN(i-2)＝0，αi-2＝0，αi-1＝αi+1，αi+1＝2αi+2，αi-1+αi+1+αi+2＝1；当i＝M-1的时候，aN(i+2)＝0，αi+2＝0，αi-1＝αi+1，αi-1＝2αi-2，αi-1+αi+1+αi+2＝1；当i＝M的时候，aN(i+2)＝0，aN(i+1)＝0，αi+2＝0，αi+1＝0，αi-1＝2αi-2，αi-1+αi-2＝1。步骤S105中的停机迁移条件，具体为:满足下列的其中一项：(1)迭代迁移次数超过30次。(2)放到停机迁移阶段传输的内存页数和本轮迭代迁移过程中被改写的内存页数之和不超过50页。进入停机迁移阶段，完成载波迁移，具体按以下步骤执行：(1)关闭源虚拟基站。(2)将最后一轮迭代迁移过程中被改写的内存页和放到停机阶段传输的内存页传送到目的虚拟基站，同时将CPU状态传送到目的虚拟基站。(3)启动目的虚拟基站，载波迁移完成。下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。为了测试本发明的迁移性能，参数设置如下：载波的虚拟基站内存大小为2048MB；迁移带宽为1000Mb/s；采集周期为2s；改写概率门限值为0.7；N＝20；最大预测步长为4；时间内存页改写概率权重值为0.5；空间内存页改写概率权重值为0.5。选用传统预拷贝迭代的载波迁移方法作为对比方法，进行30次蒙特卡洛实验仿真，得到如图4所示的载波迁移的总迁移时间和如图5所示的载波迁移的停机迁移时间。由图4和图5可知，本发明最多能减少约90％的总迁移时间和传输数据量，最多能减少约80％的停机迁移时间，提高了载波迁移的迁移性能。以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页1 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