一种基于多立方体映射的网络功能虚拟化资源分配方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于多立方体映射的网络功能虚拟化资源分配方法，用于实现网 络功能虚拟化中资源的合理分配，属于虚拟化技术领域。
【背景技术】
[0002] 网络功能虚拟化（NFV，NetworkFunctionVirtualization)，是为了解决现有网 络设备建设周期长、业务上线时间长和缺乏灵活性的不足而产生的，采用标准的IT虚拟化 技术，将传统网络设备的软件功能与硬件解耦。硬件不再采用传统专有设备，而是统一到工 业化标准的高性能、大容量的服务器、交换机和存储平台上；软件功能以虚拟机的形式存在 于数据中心的服务器之上，共享计算资源、网络资源、存储资源。NFV的核心思想是将传统网 络设备的软件功能与硬件解耦和，以达到降低成本，提升管理、维护效率，增强系统灵活性 的目的。
[0003] 由全球领先的7家电信网络运营商发起成立的ETSI网络功能虚拟化行业规范工 作组从2012年起陆续公布了NFV的相关白皮书与技术文档，其中对NFV体系架构做了详细 的描述。NFV体系架构由3个核心工作域组成：
[0004] 虚拟网络功能（VNFs)域：由运行在NFVI之上，实现指定网络功能的软件组成。
[0005]NFV基础设施（NFVI)域：由硬件资源以及相应虚拟化后的资源组成，为VNFs提供 所需的计算、存储、网络资源。
[0006]NFV管理和业务编排（NFVManagementandOrchestration)域：由NFVO(Network functionVirtualOrchestrator)、VNFM(VirtualNetworkFunctionManagement)和 VIM(VirtualInfrastructureManagement)组成。其中NFVO实现统一的资源管理与调度， VNFM实现对虚拟网元的生命周期管理，包括虚拟网元的生成、变更、删除等，V頂实现对虚 拟化资源、硬件资源的统一管理。
[0007] 网络运营商通过维护统一的数据中心平台，将用户提出的虚拟机请求映射到服务 器中，向用户提供虚拟网络功能。网络功能的添加与升级体现为新虚拟机的导入与虚拟机 中软件版本的升级。在将用户端的虚拟机请求映射到数据中心服务器的过程中，如何在满 足虚拟机资源请求以保证业务Qos的同时，提高服务器资源利用率，并且从能耗的角度实 现节能减排，是网络运营商必须要考虑的问题。
【发明内容】
[0008] 技术问题：本发明设计出一种网络功能虚拟化中的资源分配方法。该方法以向量 表征资源量，以多立方体模型对资源进行抽象，提出了基于多立方体资源模型的虚拟机映 射算法，应用于网络功能虚拟化中的资源分配。
[0009] 技术方案：本发明以数据中心作为网络功能虚拟化的实现方式，以数学向量理论 为主要研究工具，以向量表征资源量，以虚拟机映射为主线，基于多立方体资源模型，采用 启发式算法，旨在提高网络功能虚拟化中资源利用率的同时降低服务器能耗。
[0010] 本发明以最少服务器使用量为目标，优化模型如图1。优化过程包括以下几个流 程：
[0011] 1 :多立方体资源模型的建立：用于对资源向量按模值进行归类；
[0012] 2 :六边形投影：用于对资源向量按不均衡度进行归类；
[0013] 3:向量映射：向量到多立方体模型的映射；
[0014] 4:向量投影：向量到六边形的投影；
[0015] 5:确定目标服务器集；
[0016] 6 :确定最佳服务器；
[0017] 7:虚拟机迀移；
[0018] 所述多立方体资源模型的建立为：以多立方体模型对资源进行抽象。考虑CPU、 Memory、10三个资源维度，分别对其进行归一化并二等分得到一个八立方体模型，如图2所 示。以剩余资源向量RCV(RemainingCapacityVector)表征服务器在三个维度上的剩余 资源量；以资源使用向量RUV(ResourceUtilizationVector)表征服务器在三个维度上的 资源使用量；以资源请求向量RRV(ResourceRequirementVector)表征新虚拟机在三个维 度上的请求资源量，服务器中新虚拟机的导入可视为RUV与RRV的矢量叠加；以资源不均衡 度向量RIV(ResourceImbalanceVector)表征服务器在三个资源维度上的使用量不均衡 度。该模型对三个维度的资源按大小进行了划分，定义了资源模型大小约束条件。
[0019] 所述六边形投影为：以六边形对资源不均衡度进行抽象。对于资源使用向量RUV =(a，b，c)，其不均衡度可表示如下：
[0020]
[0021] 将多立方体资源模型向垂直主对角线的平面投影，得到一个平面六边形，并对六 边形内部三角形分别进行编号，具有相同编号的三角形满足相同的约束条件，如图3所示。 为了建立多立方体资源模型与平面六边形的联系，描述映射到各个小立方体中向量的资源 不均衡度，将八个小立方体分别投影到同一个平面上，如图4所示。
[0022] 所述向量映射为：将RCV和RRV映射到多立方体资源模型中的某一个小立方体中， 其中映射到相同小立方体的RCV与RRV满足相同的资源模值大小约束条件。
[0023] 所述向量投影为：将RCV和RRV分别投影到平面六边形中。其中投影到相同三角 形内的RCV与RRV满足相同的资源不均衡度约束条件。
[0024] 所述确定目标服务器集为：根据RCV与RRV的向量映射与向量投影，采用最佳适配 方法，确定适合RRV映射的目标服务器集。为了提高服务器资源利用率，降低三个维度的资 源利用不均衡度，将首先适配虚拟机资源请求向量并且负载较高的服务器加入到目标服务 器集。算法流程如图5所示。
[0025] 所述确定最佳服务器为：从目标服务器集之中，依据最小资源利用不均衡度准则 选择适合当前虚拟机映射的最佳服务器。算法流程如图6所示。
[0026] 所述虚拟机迀移为：根据服务器负载等级，对低负载等级服务器上的虚拟机逐个 进行迀移。本发明根据服务器在三个资源维度上的负载量对其进行负载等级划分。若以向 量R= (a，b，c)表征服务器资源使用向量，则其负载等级定义如下：
[0027]
[0028] 其中，取a〇. 3a2= 〇. 7。服务器负载等级越高，意味着当前服务器某一个 或某几个维度的资源利用率越高。服务器负载等级的定义同时考虑三个维度的资源负载， 图7从二个维度对服务器负载等级进行了说明。
[0029] 有益效果：本发明基于数据中心的视角，利用数学向量基本原理与方法，建立了多 立方体资源模型，考虑服务器能耗，提出了基于多立方体资源模型的虚拟机映射算法，实现 了最少化服务器使用量的目标，完成了网络功能虚拟化中的资源分配，在提高服务器资源 利用率的同时降低了服务器能耗。
【附图说明】：
[0030] 图1是系统优化模型图。
[0031] 图2是多立方体资源模型图。
[0032] 图3是六边形投影图。
[0033] 图4是多立方体资源模型的投影图。
[0034] 图5是目标服务器集的确定流程图。
[0035] 图6是最佳服务器的确定流程图。
[0036] 图7是服务器负载等级定义图。
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