[发明专利]一种业务流聚合方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种业务流聚合方法及装置，方法包括：针对预设时间段内到达的同源同目标的业务流，计算每个业务流的预设属性值和业务量；将预设属性值相似的业务流分为一组，得到预分业务流组，其中，预设属性值相似是指预设属性值符合预定相似条件；分别对得到的每个预分业务流组进行业务流聚合，得到待向控制器请求转发路径的目标业务流组。在本发明实施例所提供的业务流聚合过程中，由于每个预分业务流组内业务流的预设属性值相似，所以目标业务流组中的业务流的预设属性值也相似。同时目标业务流组内业务流的业务量总和不大于预设阈值。因此，便于后续有效地为目标业务流组分配合适的路径，相比于现有技术提高了聚合的有效性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种业务流聚合方法及装置。

背景技术

SDN网络(Software Defined Network，软件定义网络)是一种新型网络创新架构，可以实现网络流量的灵活控制。在基于SDN的无线mesh(网状)网络中转发到达交换机的业务流时，交换机会向控制器去请求转发路径，交换机根据控制器返回的转发路径来转发业务流。但是，当业务流的请求较多时，会导致两个问题，一是会导致控制器的控制开销增大甚至停止工作；二是针对每个业务流分配转发路径，并根据分配的路径转发业务流，会增加网络的转发负担。为了解决上述问题，现有技术中，通常是将到达的同源同目的业务流通过聚合方法进行聚合分类，得到业务流组，然后，向控制器请求业务流组的转发路径，再通过控制器所分配的转发路径转发业务流组，从而实现业务流的转发。其中，业务流聚合方法如分层聚合方法、模糊聚合方法、贪婪聚合方法、k-means聚合方法。

具体的，分层聚合方法主要针对预设时间段内到达的同源同目的业务流，计算每个业务流的时延和丢包率等属性值；将属性值相似的业务流分成一组，并将每组内的所有业务流聚合成一个业务流组。模糊聚合方法同样是根据时延和丢包率等属性值的相似性进行聚合的。通过这两种方法获得业务流组，组内业务流的时延和丢包率等属性值相似，后续容易为业务流组找到符合组内每个业务流的时延和丢包率等属性值要求的路径。但是，业务流组内所有业务流的业务量总和可能会很大，容易造成无法为业务流组找到符合带宽要求的路径。

参照图1，图1为现有技术中k-means聚合方法的流程示意图，k-means聚合方法包括以下步骤：

S101、针对预设时间段内到达的同源同目的业务流，计算每个业务流的业务量；

S102、将任意预设数量个业务流的业务量，一一对应地确定为预设数量个簇心对应的业务量；

S103、根据每个业务流的业务量，以及每个簇心对应的业务量，计算每个业务流到达每个簇心的距离；

S104、确定每个业务流对应的最小距离，将最小距离对应同一簇心的业务流聚合成一个过渡业务流组；

S105、计算每个过渡业务流组中所有业务流的业务量的平均值，将每个簇心对应的业务量对应更新为业务量的平均值，返回S103，直至每个簇心对应的业务量收敛；

S106、在确定每个簇心对应的业务量收敛后，针对每个过渡业务流组，将该过渡业务流组内所有业务流聚合成一个业务流组。

通过k-means聚合方法聚合得到的业务流组，组内的业务流业务量相似，但是，组内的所有业务流的业务量总和可能很大，造成无法为业务流组找到符合带宽要求的路径。

贪婪聚合方法：首先计算业务流的业务量，并按照业务量从大到小排序，再依次将业务量总和接近且小于预设阈值的业务流聚合成一个业务流组。通过贪婪聚合方法聚合得到的业务流组，组内的所有业务流的业务量总和都小于预设阈值，使得后续容易为业务流组找到符合带宽要求的路径。但是，组内的业务流的时延或丢包率可能不相似，后续难以为业务流组找到满足组内每个业务流的时延或丢包率等属性值要求的路径。