云边缘协同服务链部署方法及装置

本技术涉及服务链部署，尤其涉及云边缘协同服务链部署方法及装置。

背景技术：

1、根据用户的需求将一定数量的虚拟网络功能(vnf，virtual network function)组合在一起即构成服务链(sfc，service function chain)，因其能够解决运营商提供网络服务成本高、部署困难的问题，因此非常适用于当前流量急剧增多的物联网(iot，internetof the things)场景。物联网的很多场景往往对端到端时延有很高的要求。例如，自动驾驶对网络的时延需求为小于10ms，由此来保证汽车能够及时的进行操作。ar或vr设备等对网络的时延需求为小于20ms，由此来保证人的动作与画面的同步。因此需要通过优化服务链部署来为物联网设备的端到端时延提供一个严格的保障。

2、目前，若仅在云端部署服务链，虽然资源充足，但云端和边缘的链路时延高，无法保证实时性要求高的场景；若仅在边缘环境部署服务链，虽然能够免去云端和边缘的链路时延，但边缘环境的资源受限，无法保证服务链部署的可靠性。一类现有服务链部署方式可以采用假定虚拟网络功能时延固定不变的服务链部署算法，但该方式会对服务链的端到端时延的计算带来较大的误差；另一类现有服务链部署方式可以采用基于排队论的服务链部署算法，但由于基于排队论所计算出来的时延为数据包的平均时延，因此无法保证每一个数据包都能够在计算出来的时延中完成传输，并不适用于自动驾驶这类时延敏感的物联网场景；还有一类现有服务链部署方式可以采用云边缘环境下的服务链部署算法，但该类算法对于时延的考虑并不精确，产生的误差较大，不适用于物联网场景。也就是说，现有的服务链部署方式无法同时满足服务链部署资源要求和应用场景的高时延要求。

3、因此，如何在高时延要求且资源受限的前提下实现在云和边缘环境下的服务链部署是当前亟需解决的问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本技术实施例提供了云边缘协同服务链部署方法及装置，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

2、本技术的一个方面提供了一种云边缘协同服务链部署方法，包括：

3、应用基于网络演算的云端算法判断云中心网络当前是否满足服务链请求对应的时延需求，若是，则调用最优路径算法获取该服务链请求在所述云中心网络中的第一目标部署路径并基于该第一目标部署路径在所述云中心网络中部署所述服务链请求；

4、若所述服务链请求未部署在所述云中心网络中，且若基于边缘算法获知边缘系统当前满足所述服务链请求对应的资源需求，则判断所述边缘系统当前是否满足所述时延需求，若不满足，且若根据所述最优路径算法和所述时延需求生成该服务链请求在所述边缘系统中的第二目标部署路径，则基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求。

5、在本技术的一些实施例中，所述应用基于网络演算的云端算法判断云中心网络当前是否满足服务链请求对应的时延需求，若是，则调用最优路径算法获取该服务链请求在所述云中心网络中的第一目标部署路径并基于该第一目标部署路径在所述云中心网络中部署所述服务链请求，包括：

6、接收服务链请求，并获取该服务链请求对应的时延需求值；

7、基于网络演算方式确定该服务链请求部署在所述云中心网络的时延上限值；

8、判断所述云中心网络的时延上限值是否小于或等于所述时延需求值，若是，则将该服务链请求存储至一预设的云端服务链集合中；

9、针对所述云端服务链集合中的服务链请求，调用最优路径算法获取该服务链请求在所述云中心网络中的目标部署路径，将该目标部署路径确定为第一目标部署路径，并将基于该第一目标部署路径在所述云中心网络中部署所述服务链请求。

10、在本技术的一些实施例中，还包括：

11、若经判断获知所述云中心网络当前的时延上限值大于所述服务链请求的时延需求值，则将所述服务链请求存储至一预设的边缘服务链集合中。

12、在本技术的一些实施例中，所述若所述服务链请求未部署在所述云中心网络中，且若基于边缘算法获知边缘系统当前满足所述服务链请求对应的资源需求，则判断所述边缘系统当前是否满足所述时延需求，若不满足，且若根据所述最优路径算法和所述时延需求生成该服务链请求在所述边缘系统中的第二目标部署路径，则基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求，包括：

13、获取所述服务链请求的服务链资源需求值以及属于所述服务链请求中的各个虚拟网络功能vnf的vnf资源需求值；

14、根据所述服务链资源需求值、vnf资源需求值和所述边缘系统中各个边缘节点当前的可用资源值，生成所述服务链请求在所述边缘系统中的初始部署方案；

15、判断所述服务链资源需求值是否小于或等于所述边缘系统当前的可用资源值，若是，则基于网络演算方式确定该服务链请求部署在所述边缘系统的第一时延上限值；

16、判断所述第一时延上限值是否小于或等于所述时延需求值，若否，则调取所述最优路径算法生成该服务链请求在所述边缘系统中的目标部署路径；

17、基于网络演算方式，应用所述部署路径重新确定所述服务链请求部署在所述边缘系统的第二时延上限值；

18、判断所述第二时延上限值是否小于或等于所述时延需求值，若是，则将所述服务链请求在所述边缘系统中的目标部署路径确认为第二目标部署路径，并基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求。

19、在本技术的一些实施例中，还包括：

20、若经判断获知所述第一时延上限值小于或等于所述时延需求值，则将所述初始部署方案作为第二目标部署路径，并基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求。

21、在本技术的一些实施例中，还包括：

22、若经判断获知所述服务链资源需求值大于所述边缘系统当前的可用资源值，或者，若经判断获知所述第二时延上限值仍然大于所述时延需求值则拒绝执行该服务链请求，则拒绝执行该服务链请求。

23、在本技术的一些实施例中，所述最优路径算法包括：

24、获取所述服务链请求在当前目标环境中的部署路径，其中，所述目标环境包括：所述云中心网络或所述边缘系统；

25、判断所述部署路径中的各个服务节点是否均满足所述服务链请求对应的资源需求，若是，则将该部署路径确定为最优路径；

26、若所述部署路径中的各个服务节点中存在不满足所述服务链请求对应的资源需求的服务节点，则在所述部署路径中将该不满足所述资源需求的服务节点删除，再将该部署路径确定为最优路径；

27、判断所述最优路径中的各个服务节点是否均满足预审的带宽限制，若是，则将该最优路径确定为目标部署路径。

28、本技术的另一个方面提供了一种云边缘协同服务链部署装置，包括：

29、云端部署模块，用于基于云端算法判断云中心网络当前是否满足服务链请求对应的时延需求，若是，则调用最优路径算法获取该服务链请求在所述云中心网络中的第一目标部署路径并基于该第一目标部署路径在所述云中心网络中部署所述服务链请求；

30、边缘部署模块，用于若所述服务链请求未部署在所述云中心网络中，且若基于边缘算法获知边缘系统当前满足所述服务链请求对应的资源需求，则判断所述边缘系统当前是否满足所述时延需求，若不满足，且若根据所述最优路径算法和所述时延需求生成该服务链请求在所述边缘系统中的第二目标部署路径，则基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求。

31、本技术的另一个方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的云边缘协同服务链部署方法。

32、本技术的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的云边缘协同服务链部署方法。

33、本技术提供的云边缘协同服务链部署方法，应用基于网络演算的云端算法判断云中心网络当前是否满足服务链请求对应的时延需求，若是，则调用最优路径算法获取该服务链请求在所述云中心网络中的第一目标部署路径并基于该第一目标部署路径在所述云中心网络中部署所述服务链请求；若所述服务链请求未部署在所述云中心网络中，且若基于边缘算法获知边缘系统当前满足所述服务链请求对应的资源需求，则判断所述边缘系统当前是否满足所述时延需求，若不满足，且若根据所述最优路径算法和所述时延需求生成该服务链请求在所述边缘系统中的第二目标部署路径，则基于该第二目标部署路径在所述边缘系统中部署所述服务链请求。通过将网络演算理论应用到云边缘协同的服务链部署中，如果满足服务链的时延需求，那么优先部署在云端以此来节约边缘的资源。而如果部署在云端的时延上限大于服务链的时延需求，那么将服务链部署在边缘节点上；能够保证所提供的确定时延的网络服务的可靠性，并能够在资源受限的情况下部署时延上限确定的服务链，能够有效提高服务链部署的时延精度；进而能够在高时延要求且资源受限的前提下实现在云端和边缘环境下的服务链的动态协同部署，能够为部署的服务链提供一个端到端时延的保障，并能够提高服务链在云端和边缘系统中的协同部署的有效性及可靠性，有效降低误差，提高服务链部署的有效性及可靠性，尤其适用于时延要求高的物联网场景。

34、本技术的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本技术的实践而获知。本技术的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

35、本领域技术人员将会理解的是，能够用本技术实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本技术能够实现的上述和其他目的。