面向相似性能需求的聚合流量傳輸方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種面向相似性能需求的聚合流量傳輸方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著用戶規(guī)模的增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)多樣化發(fā)展，尤其是部署于全球的大規(guī)模數(shù)據(jù)中屯、骨 干網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，使得IP網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)流在數(shù)據(jù)傳輸需求(如時(shí)延、吞吐量、丟包率)上呈現(xiàn)出 明顯的匯聚性。網(wǎng)絡(luò)中的流量在數(shù)據(jù)傳輸性能指標(biāo)上呈現(xiàn)相同或相似的需求，據(jù)此可對(duì)網(wǎng) 絡(luò)流量進(jìn)行聚類(lèi)、劃分，然后對(duì)匯聚流提供統(tǒng)一的傳輸性能保障策略，如路徑選取、帶寬分 配、傳輸速率分配等。
[0003] 目前，面向相似性能需求的聚合流量傳輸技術(shù)主要針對(duì)現(xiàn)有IP/MPLS網(wǎng)絡(luò)，采用完 全分布式的技術(shù)方法實(shí)現(xiàn)。運(yùn)類(lèi)方法收斂速度慢，而且造成網(wǎng)絡(luò)管理難度大、網(wǎng)絡(luò)無(wú)法適應(yīng) 新興業(yè)務(wù)、擴(kuò)展性較差等一系列問(wèn)題，嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)。與此同時(shí)，控制平 面與數(shù)據(jù)平面分離成為網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的大趨勢(shì)，尤其是SDN技術(shù)的飛速發(fā)展，為破解完全分布式 相似性能流量傳輸技術(shù)的弊端提供了新的思路?？刂破矫媾c數(shù)據(jù)平面分離，極大的方便了 網(wǎng)絡(luò)管理者集中式的實(shí)施流量的分類(lèi)管理，滿足不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸需求，亟需一種控制 平面和數(shù)據(jù)平面分離情況下面向相似性能需求的聚合流傳輸技術(shù)，來(lái)滿足網(wǎng)絡(luò)中各種業(yè)務(wù) 需求，進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)效用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明提供一種面向相似性能需求的聚合流量傳輸方 法，為具有相似傳輸性能需求的聚合流在聚合帶寬分配、路徑選取、傳輸速率分配等方面提 供聯(lián)合保障，提高網(wǎng)絡(luò)的效用。
[000引按照本發(fā)明所提供的設(shè)計(jì)方案，一種面向相似性能需求的聚合流量傳輸方法，具 體包含如下步驟：
[0006] 步驟1.根據(jù)流量傳輸性能需求進(jìn)行流量分類(lèi)、聚合，并建立基于網(wǎng)絡(luò)效用最大化 分類(lèi)流量傳輸模型；
[0007] 步驟2.根據(jù)流量聚合類(lèi)別，將網(wǎng)絡(luò)效用最大化分類(lèi)流量傳輸模型分解為主優(yōu)化模 型和多個(gè)子優(yōu)化模型，形成優(yōu)化模型求解的半分布式多級(jí)管理結(jié)構(gòu)；
[0008] 步驟3.針對(duì)分解得到的主優(yōu)化模型和多個(gè)子優(yōu)化模型，采用子梯度下降算法迭代 求解，更新并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)效用，直至網(wǎng)絡(luò)效用最大化。
[0009] 上述的，步驟1中基于網(wǎng)絡(luò)效用最大化分類(lèi)流量傳輸模型具體為： 其中盧=玄￡讀巧為采用關(guān)于傳
柄又:托滬、 輸性能指標(biāo)的凹函數(shù)的效用函數(shù)，S S 為聚合流量?jī)?nèi)部帶寬約束， 怯聲、貨巖P I>f tV'y/為物理帶寬約束，網(wǎng)絡(luò)的邊集合為￡，可用路徑集合為P，聚合流量類(lèi)別集合 較裝 K，第k類(lèi)聚合流量包含的流集合為表示在路徑P上業(yè)務(wù)類(lèi)別k中的流S的發(fā)送速率， 是鏈路1上分配給業(yè)務(wù)類(lèi)另化的帶寬，Cl是鏈路1的總帶寬，A =峰]|,:;w是鏈路-路徑關(guān)聯(lián) 矩陣，用于刻畫(huà)鏈路1和路徑P的映射關(guān)系，若鏈路1存在于路徑P ,Aip= 1，否則Aip = O， R = [<]iTMfi是路徑-流關(guān)聯(lián)矩陣，用于刻畫(huà)路徑P和隸屬于類(lèi)別k的流S的映射關(guān)系，若隸屬 于業(yè)務(wù)類(lèi)別k的流S選擇路徑P傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，媒=1,否則《9=0。 maxmi?義"-之(》聲） k
[00川上述的，主優(yōu)化模型具體為：洗bj娩化別多個(gè)子優(yōu)化模型具體為： 朵么:載 variables >-f>0,V7,A^ , maxmbe u ~ ^ (*) 、;片革, S峭說(shuō)Ito S4;冷4《托y/ variables 聾,> 0,々、;e 戶.，戶
[0012] 上述的，半分布式多級(jí)管理結(jié)構(gòu)包含鏈路協(xié)調(diào)模塊、聚合流量分配模塊、離散分布 的數(shù)據(jù)中屯、，鏈路協(xié)調(diào)模塊在每條鏈路上為各個(gè)聚合流量計(jì)算帶寬，將聚合帶寬發(fā)送給聚 合流量分配模塊，并從各個(gè)聚合流量分配模塊處接收最優(yōu)拉格朗日乘子，對(duì)聚合帶寬進(jìn)行 優(yōu)化;聚合流量分配模塊保存聚合流的效用函數(shù)、各流的權(quán)重及聚合流與路徑的映射關(guān)系， 每個(gè)聚合流量均對(duì)應(yīng)有聚合流量分配模塊，并從鏈路協(xié)調(diào)模塊接收聚合帶寬，確定聚合流 量?jī)?nèi)部各流在路徑上的發(fā)送速率，該發(fā)送速率通過(guò)求解子優(yōu)化模型得到，并將各個(gè)聚合流 量在各個(gè)路徑的發(fā)送速率傳輸至數(shù)據(jù)中屯、。
[0013] 上述的，采用子梯度下降算法迭代求解包含如下步驟:步驟3.1、鏈路協(xié)調(diào)模塊下 發(fā)聚合帶寬分配信息至聚合流量分配模塊;步驟3.2、聚合流量分配模塊計(jì)算鏈路發(fā)送速 率，并向鏈路協(xié)調(diào)模塊發(fā)送子梯度信息;步驟3.3、鏈路協(xié)調(diào)模塊根據(jù)子梯度信息，更新聚合 帶寬，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)效用;步驟3.4、判斷網(wǎng)絡(luò)效用是否已經(jīng)最大化，若是，則結(jié)束，否則返回步驟 3.1。
[0014] 本發(fā)明的有益效果：
[0015] 本發(fā)明在流量聚合的基礎(chǔ)上，建立基于網(wǎng)絡(luò)效用最大化的分類(lèi)流量傳輸模型，將 原始問(wèn)題依據(jù)聚合流量類(lèi)別分解成多個(gè)子問(wèn)題，利用子梯度下降方法求解各個(gè)子問(wèn)題，為 具有相似傳輸性能需求的聚合流在聚合帶寬分配、路徑選取、傳輸速率分配等方面提供聯(lián) 合保障，滿足各類(lèi)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸性能需求，提高網(wǎng)絡(luò)的效用;本發(fā)明方法的操作對(duì)象是W 傳輸性能分類(lèi)的聚合流，不因業(yè)務(wù)除傳輸性能W外的其他屬性而改變，因此該方法對(duì)各類(lèi) 業(yè)務(wù)具有普遍適應(yīng)性，方法的可擴(kuò)展性強(qiáng)，同時(shí)半集中式的架構(gòu)允許網(wǎng)絡(luò)管理的快速部署 和更新，為網(wǎng)絡(luò)管理者提供了極大便利。
【附圖說(shuō)明】：
[0016 ]圖1為本發(fā)明的流程示意圖之一；
[0017] 圖2為本發(fā)明的流程示意圖之二；
[0018] 圖3為本發(fā)明的基于網(wǎng)絡(luò)效用最大化的分類(lèi)流量傳輸模型；
[0019] 圖4為本發(fā)明的模型分解示意圖；
[0020] 圖5為本發(fā)明的模型分解結(jié)果示意圖；
[0021 ]圖6為本發(fā)明的半分布式多級(jí)管理結(jié)構(gòu)示意圖；
[0022] 圖7為圖6所示的各個(gè)模塊層級(jí)間消息交互示意圖。
【具體實(shí)施方式】：
[0023] 下面結(jié)合附圖和技術(shù)方案對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明，并通過(guò)W下的實(shí)施例詳 細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不限于此。
[0024] 實(shí)施例一，參見(jiàn)圖1所示，一種面向相似性能需求的聚合流量傳輸方法，具體包含 如下步驟：
[0025] 步驟1.根據(jù)流量傳輸性能需求進(jìn)行流量分類(lèi)、聚合，并建立基于網(wǎng)絡(luò)效用最大化 分類(lèi)流量傳輸模型；
[0026] 步驟2.根據(jù)流量聚合類(lèi)別，將網(wǎng)絡(luò)效用最大化分類(lèi)流量傳輸模型分解為主優(yōu)化模 型和多個(gè)子優(yōu)化模型，形成優(yōu)化模型求解的半分布式多級(jí)管理結(jié)構(gòu)；
[0027] 步驟3.針對(duì)分解得到的主優(yōu)化模型和多個(gè)子優(yōu)化模型，采用子梯度下降算法迭代 求解，更新并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)效用，直至網(wǎng)絡(luò)效用最大化。
[0028] 實(shí)施例二，參見(jiàn)圖2~7所示，與實(shí)施例一基本相同，不同之處在于:步驟1中基于網(wǎng) 絡(luò)效用最大化分類(lèi)流量傳輸模型具體為： 其中，W=Z S @識(shí):巧為采用關(guān)于傳
權(quán)技巧::蘆' 輸性能指標(biāo)的凹函數(shù)的效用函數(shù)，S !??''^/^^^;^^>'/'"^<4，/為聚合流量?jī)?nèi)部帶寬約束， 巧并'、井色P ^ >f S Cf，Vi為物理帶寬約束，網(wǎng)絡(luò)的邊集合為￡，可用路徑集合為'P，聚合流量類(lèi)別集合 k巧K K，第k類(lèi)聚合流量包含的流集合為錄示在路徑P上業(yè)務(wù)類(lèi)別k中的