[发明专利]一种虚拟网络功能智能迁移方法

说明书

本发明涉及一种虚拟网络功能智能迁移方法，属于移动通信技术领域。在该方法中，在每个离散时隙上，在保证每个切片的最高平均时延约束、节点缓存资源消耗限制以及链路带宽容量限制的前提下，根据各个虚拟网络功能(Virtualized Network Function，VNF)实例的队列状态信息、节点状态信息以及链路状态信息，以最小化通用服务器平均运行能耗为目标，为切片制定最佳的VNF迁移策略并动态地调整网络内节点CPU资源的分配策略。本方法既可以充分利用CPU资源，又可以满足切片平均端到端时延的要求；实现了VNF实例的共享，在节约系统平均能耗的同时有效地保持系统的稳定性。

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种虚拟网络功能(Virtualized NetworkFunction，VNF)智能迁移方法。

背景技术

5G网络切片及NFV技术为虚拟资源的集中调度以及VNF的灵活编排带来了巨大的优势。在NFV架构下，将传统网络元件以软件的形式抽象化为独立的功能模块，并部署在通用服务器平台上；同时，将多维度的网络资源整合在统一的资源池中，根据用户对不同切片的需求，对资源池中的资源进行动态地调度和按需分配。这种模式使得SFC在基础设施中的移动性管理成为了可能，随着网络负载及基础设施中链路与节点状态的变化，动态地调整SFC的部署方式，即对VNF迁移并进行资源的重配置，可以在保证网络服务性能的同时提高基础设施中通用服务器的资源利用率。同时，VNF的灵活编排也为能耗的节约提供了有利条件，在VNF共享的机制下，将资源利用率较低的服务器上的VNF进行迁移，并关闭相应的服务器从而达到降低能耗的目的。

虽然VNF的迁移有助于对网络的运行能耗及资源的利用率进行优化，但在实际的应用场景中，迁移时机、待迁移VNF以及迁移目标的选择不当，都可能会造成迁移开销的增大、QoS下降等问题。因此，针对业务需求动态变化的5G网络切片场景，如何对VNF进行动态迁移，在保证各个切片业务性能的同时，兼顾迁移操作所带来的能耗优化，是5G网络切片中资源管理和调度机制需解决的关键问题之一。

在目前研究VNF迁移的相关文献中，大多数的工作停留在固定网络环境下瞬时指标优化的问题上，也即单时隙优化，而针对具备一定生命周期的动态切片业务场景，研究利用在线的资源管理技术优化VNF迁移在长时间尺度下的平均性能指标的工作不多。另外，针对VNF实例共享状态下，即单个VNF实例可以同时被多个切片业务调度时，若某个切片性能无法满足业务需求，目前的研究方法无法制定有效的策略实现服务功能链VNF的迁移。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种虚拟网络功能智能迁移方法，该方法能够在有效地满足各切片QoS需求以及保持系统队列稳定性的同时，降低基础设施的平均能耗。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种虚拟网络功能智能迁移方法，在该方法中，在每个离散时隙上，在保证每个切片的最高平均时延约束、节点缓存资源消耗限制以及链路带宽容量限制的前提下，根据各个虚拟网络功能(Virtualized Network Function，VNF)实例的队列状态信息、节点状态信息以及链路状态信息，以最小化通用服务器平均运行能耗为目标，为切片制定最佳的VNF迁移策略并动态地调整网络内节点CPU资源的分配策略；具体包括以下步骤：

S1：在5G网络切片场景下，针对业务流量动态变化的特征，建立VNF实例多队列的时延模型和系统能耗模型，其中所述网络切片i的VNF调度总时延由处理时延和链路传输时延两部分组成，且CPU资源的分配策略影响VNF的处理时延；所述能耗模型主要包含两部分内容：节点处于开启状态时产生的基础能耗和随着VNF实例负载变化产生的运行能耗；

S2：将VNF的迁移和CPU资源的分配建立成基于受限马尔可夫决策过程(Constrained Markov Decision Process，CMDP)的随机优化模型，该模型以最小化通用服务器平均运行能耗为目标，同时受限于各切片平均时延约束以及平均缓存、带宽资源消耗约束；