一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法组成比例

一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，将采集的网络实时业务流数据进行数据预处理，选取有标签的样本作为训练集送入分类器进行训练，并并计算分类器中每一类型实时业务的虚拟等价带宽值；采用定义的虚拟带宽计算公式，计算每一类型实时业务的等价带宽值，根据e值与阈值的比较选择不同的按需资源预留分配方式。本发明专利技术对于工业SDN的实时业务进行流细粒度划分，可以进行有效的资源分配，避免多个实时业务流同时竞争有限带宽资源，同时在节省成本的同时提高带宽资源利用率，因此能够达到对实时业务资源优化的作用。

An Industrial SDN Resource Allocation Method Based on Real-time Service Configuration

【技术实现步骤摘要】
一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法
本专利技术属于网络信息领域，涉及一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法。
技术介绍
近年来，工业互联网逐步成为工业领域最受关注的热点问题，随着计算机、通信以及控制技术的快速发展，工业互联网的快速发展对于网络架构的要求越来越高，SDN架构以其开放的可编程和灵活的特征使得工业互联网有着更简洁的操作。实时业务的资源分配方法作为增强工业SDN可控性的基础技术之一，不仅可以帮助网络运营商提供更好的服务，而且能够对网络进行有效的监督管理，确保网络实时性和动态性。同时，也能够对带宽资源进行更高的优化，提高资源利用率。目前有各种技术处理以上问题。(1)基于云网融合的资源分配方法实时业务具有固定的传输时间限制，超过时延期限将失去时效性。对于传统的工业SDN架构本身不具备充足的计算资源支持合理的资源分配算法，故构建一个智能中心，通过SDN控制器收集整个网络的状态信息，并且为控制器需要的智能算法提供弹性的路径计算资源，通过对底层网络状态的泛在感知，并根据需要将网络状态信息上传到云智能中心的数据库中进行缓存，该体系架构采用VDC(VirtualDataCenter)Manager集中管理链路带宽，从而实现了对业务间通信带宽的保障，但是该方法并没有对业务进行细粒度划分和带宽保障，这样会导致VDCManager巨大的负担。(2)基于机器学习的资源分配方法目前研究的热点主要在人工智能的资源分配方法，使用机器学习智能SDN构建决策的模型，用以学习相关启发式算法选路能力，同时为了更好的学习实时网络状态特征，将业务特征提取出来并用算法来训练建立学习模型，然后对计算好的路径进行匹配。但是该方法的模型复杂度极高，现有的模型并不支持多路径的选择，并且对于不稳定的网络拓扑检测和可变的网络环境资源，尤其在工业网络流量实时性要求极高的情况下，模型的性能有所下降，准确率不确定。(3)基于时钟同步的资源分配方法为了避免网络中不同节点发送数据而引起的碰撞，因此提出了将网络节点进行高精度的时钟同步，编写同步协议利用控制器接口设计调度规则，并基于统一的时间基准规划各个节点的发送时间片的大小，有效避免节点竞争发送数据状况的发送，基于时钟同步终端对话进行合理的资源分配。虽然基于时钟方法避免了节点竞争所带来的问题，但是其自身也存在一定的限制：它只能基于IEEE1588协议，需要将uClinux操作系统移植到NIOSII开发板上，并基于uClinux操作系统编写时钟同步应用的发送和接收程序，而且时钟同步是属于调度策略并非更好的满足工业业务资源分配需求。
技术实现思路
针对上述已有方法存在的问题，本专利技术的目的是提供了一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法。为实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，包括以下步骤：第一步，对于实时业务进行分类；第二步，对分类后的实时业务进行资源分配；根据虚拟等价带宽的计算公式，计算每一类型实时业务的虚拟等价带宽e值，根据虚拟等价带宽e值与阈值的大小，选择不同的按需资源预留分配方式；第三步，判断是否已经进行资源承载预留，若是已经进行资源承载预留则不进行资源分配，若是没有进行资源承载预留，则判断是否允许资源预留，若允许资源预留，则进行步骤四，若不允许资源预留，则舍弃；第四步，控制器对资源进行解析，发现是资源预留包，判断是否已经存在资源预留连接，若存在资源预留连接，则拒绝为资源建立资源预留连接，若不存在资源预留连接，则建立资源预留连接，并反馈资源内容承载的位置给控制器，控制器根据反馈调整承载的预留请求。本专利技术进一步的改进在于，第一步的具体过程如下：将采集的网络业务流进行数据预处理，然后针对实时业务选取带宽需求、传输时间特征、业务流速率、数据包大小信息墒作为维度特征，将4维向量V＝(V1，V2，V3，V4)，送入分类器进行训练；选取有标签的样本作为训练集构造分类器进行训练，标签分别为大宽带实时业务流内容为0，小宽带实时业务流内容为1，并计算分类器中每一类型实时业务的阈值；当下一条待检测实时业务流进入时，分类器根据自身存储的训练集要求对其进行分类判断，重复以上步骤，根据机器学习的自我学习能力习得带有标记类别的业务流集合的输出最终输出标记类别的业务流集合；其中，V1表示实时业务选取带宽需求，V2表示传输时间特征，V3表示业务流速率，V4表示数据包大小信息墒。本专利技术进一步的改进在于，步骤一还包括以下过程：通过计算误差与门限值对比，若误差超过门限值，则进行权重重置，w＝1/n，w为权重值，n为样本数量的集合。本专利技术进一步的改进在于，步骤一中，误差的计算过程如下：其中：A为分类误差的准确率；n为样本数量的集合，p为业务流数据的离散抽样概率，w为权重值。本专利技术进一步的改进在于，第二步中的虚拟等价带宽的计算公式是：其中，b是业务流最大数据包长度，S是最大数据包长度，L是传输速率，r是可支持传输速率，D为任意大小的确定性延时。本专利技术进一步的改进在于，若虚拟等价带宽e值大于阈值，则进行动态资源预承载，若虚拟等价带宽e值小于阈值，则进行静态资源预承载。本专利技术进一步的改进在于，进行动态资源预承载的具体过程为：假设终端2有两种同类型对内容1申请进行资源预留，终端1的实时业务流内容1发送预留资源请求，基站将该资源请求转发至服务器进行查询，控制器对资源请求进行解析发现是资源预留包，判断是否已经存在资源预留连接，若存在资源预留连接，则拒绝为资源请求建立资源预留连接，若不存在资源预留连接，则建立资源预留连接，并反馈资源内容承载的位置给控制器，控制器根据反馈调整承载的预留请求。本专利技术进一步的改进在于，若缓存的数据超过门限值，则根据反馈的资源承载信息调整承载的预留请求。本专利技术进一步的改进在于，进行静态资源预承载的具体过程为：假设终端1申请进行资源预留，终端1的实时业务流内容1发送预留资源请求，基站将该资源请求转发至服务器进行查询，控制器对资源请求进行解析发现是资源预留包，判断是否已经存在资源预留连接，若存在资源预留连接，则拒绝为资源请求建立资源预留连接，若不存在资源预留连接，则建立资源预留连接，并反馈资源内容承载的位置给控制器，控制器根据反馈调整承载的预留请求。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：本专利技术以实时业务的配置和资源预承载的概念，针对工业SDN网络的实时业务类型的特点以及动态性需求，提出了基于实时业务配置的资源分配方法。该方法另一方面可以满足实时业务在工业互联网中的传输时延为目标的资源优化，另一方面避免多个实时业务流同时竞争数量有限的带宽资源。本专利技术的基于机器学习的细粒度实时业务分类和按需资源预留方法，提高了业务配置的准确性，此分类能够更加灵活的应对工业互联网架构对高实时性的要求，节省成本，合理的规划带宽资源分配。进一步的，由于工业SDN对于实时业务的配置有着很高的要求，如果直接用资源预留的方式，实验效果表现一般，并且会使得资源利用率相对较低，带来很大的折扣。按需资源预留方法，根据大、小宽带实时业务内容的更细粒度划分，尤其在资源需求峰值阶段，能带来资源利用率的很大提升。附图说明图1为分类器训练示意图。图2为实时业务细粒度分类图。图3为按需资源预承载示意图。图4为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，对于实时业务进行分类；第二步，对分类后的实时业务进行资源分配；根据虚拟等价带宽的计算公式，计算每一类型实时业务的虚拟等价带宽e值，根据虚拟等价带宽e值与阈值的大小，选择不同的按需资源预留分配方式；第三步，判断是否已经进行资源承载预留，若是已经进行资源承载预留则不进行资源分配，若是没有进行资源承载预留，则判断是否允许资源预留，若允许资源预留，则进行步骤四，若不允许资源预留，则舍弃；第四步，控制器对资源进行解析，发现是资源预留包，判断是否已经存在资源预留连接，若存在资源预留连接，则拒绝为资源建立资源预留连接，若不存在资源预留连接，则建立资源预留连接，并反馈资源内容承载的位置给控制器，控制器根据反馈调整承载的预留请求。

【技术特征摘要】
1.一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，对于实时业务进行分类；第二步，对分类后的实时业务进行资源分配；根据虚拟等价带宽的计算公式，计算每一类型实时业务的虚拟等价带宽e值，根据虚拟等价带宽e值与阈值的大小，选择不同的按需资源预留分配方式；第三步，判断是否已经进行资源承载预留，若是已经进行资源承载预留则不进行资源分配，若是没有进行资源承载预留，则判断是否允许资源预留，若允许资源预留，则进行步骤四，若不允许资源预留，则舍弃；第四步，控制器对资源进行解析，发现是资源预留包，判断是否已经存在资源预留连接，若存在资源预留连接，则拒绝为资源建立资源预留连接，若不存在资源预留连接，则建立资源预留连接，并反馈资源内容承载的位置给控制器，控制器根据反馈调整承载的预留请求。2.根据权利要求1所述的一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，其特征在于，第一步的具体过程如下：将采集的网络业务流进行数据预处理，然后针对实时业务选取带宽需求、传输时间特征、业务流速率、数据包大小信息墒作为维度特征，将4维向量V＝(V1，V2，V3，V4)，送入分类器进行训练；选取有标签的样本作为训练集构造分类器进行训练，标签分别为大宽带实时业务流内容为0，小宽带实时业务流内容为1，并计算分类器中每一类型实时业务的阈值；当下一条待检测实时业务流进入时，分类器根据自身存储的训练集要求对其进行分类判断，重复以上步骤，根据机器学习的自我学习能力习得带有标记类别的业务流集合的输出最终输出标记类别的业务流集合；其中，V1表示实时业务选取带宽需求，V2表示传输时间特征，V3表示业务流速率，V4表示数据包大小信息墒。3.根据权利要求2所述的一种基于实时业务配置的工业SDN资源分配方法，其特征在于，步骤一还包括以下过程：通过计算误差与门限值对比，若误差超过门限值，则进行权重重置，w＝1/n，w为权重值，n为样本数量的集合。4.根据权利要求3所述的一种基于实...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲桦，赵季红，王娇，杜水婷，李明霞，石亚娟，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61