核心网切片端到端的时延优化方法、系统与存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种核心网切片的端到端时延优化方法，包括在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化方案并将链路拥塞因子作为端到端平均时延的评价指标；提出最小化最大链路拥塞因子，有效降低链路拥塞因子，大大优化端到端传输延迟。

【技术实现步骤摘要】
核心网切片端到端的时延优化方法、系统与存储介质
本专利技术涉及电力通信的服务性能指标优化领域，尤其涉及一种核心网切片端到端的时延优化方法、系统与存储介质。
技术介绍
智能电网作为典型的垂直行业，多样化的电力业务所需的QoS要求也不同。智能电网中一些时间关键的机器对机器通信业务需要超高可靠性与低延迟的网络，实时控制类与动态过程自动化调度等业务需要这种时延能力极致的通信网络。我们可以将这些业务称为电网中的关键任务通信。例如，面向低时延需求的配电自动化，通过检测配电网线路或设备状态信息，可快速实现配网线路区段或配网设备的故障判断及准确定位，这在电力通信中起着举足轻重的作用，其可靠性要求达到99.999％，同时需要高精度的时间同步需求以及低时延需求，通信端到端传输时延要求小于10ms。网络切片可以通过将物理网络基础设施动态划分为逻辑网络，来严格保证物联网设备通信的QoS端到端服务交付。端到端网络切片可以包括无线接入(RAN)部分与核心网络(CN)部分。在CN侧，使用软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)，可以使每个划分出的逻辑隔离的CN切片共享底层网络基础设施(如路由、交换机与有线链路等)。同时，核心网络中，VNFs(虚拟化网络功能)可以被灵活地放置在网络中，并且可以通过切片动态地请求和释放相应的资源。一组VNFs与连接他们的虚拟链路构成逻辑VNF链，称为服务功能链(SFC)，表示业务流需要遍历以进行E2E服务供应的特定网络功能序列。服务于关键任务业务流的SFC构成相应的网络切片，面对不同种类的关键任务将划分出不同的关键任务切片。对于关键任务切片来讲，历经SFC的延迟敏感业务流的E2E分组延迟是指示切片性能的主要度量。因此如何承接E2E不同服务需求时，最大限度的将端到端时延降低到最小，是极为关键的。
技术实现思路
本专利技术提供一种智能电网中核心网切片的端到端时延优化方法，用以解决现有技术中所存在的需要构建一种分析模型来评估业务流历经SFC时的平均分组延迟，以实现SFC构成的时延感知的关键任务切片的问题本专利技术一方面提供一种核心网切片端到端的时延优化方法，包括：在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化方案。优选的，在网络切片模型定义之前，采用SDN或NFV技术在底层网络上的NFV节点上创建虚拟网络功能VNFs实例。在上述任意一项是实施例中优选的，所述网络切片模型采用下述集合定义：其中，Gs表示切片s的资源，表示切片s使用的节点子集，εs表示切片使用的链路子集，表示划分给切片s的由若干接点和链路构成的虚拟路径，vs表示分配给切片s内在NFV节点上部署的VNFs实例的处理容量，cs表示分配给切片s的链路容量。在上述任意一项是实施例中优选的，所述流量模型按照如下公式建立：其中，表示切片s服务于需求量为的需求d在虚拟路径p上的流量，hd(d＝1,2,...,D)表示获取的业务流量需求。在上述任意一项是实施例中优选的，所述链路拥塞因子目标函数按照如下公式表示：其中，表示路径-链路的指示记号，来表征切片s内虚拟路径p上的流变量占总需求量的比例，ce表示每条链路的容量，表示链路拥塞因子。在上述任意一项是实施例中优选的，所述约束条件通过下列公式表示：其中，为虚拟路径p上的流变量占总需求量的比例，为虚拟路径是否开通的指示变量，a表示链路e上总共开通路径数的变量，ε为常量，表示路径上流变量的门限值。在上述任意一项是实施例中优选的，在链路拥塞因子目标函数求解时，采用GBD算法进行求解。在上述任意一项是实施例中优选的，，在进行求解时，对GBD算法的收敛性进行评价，根据评价结果对约束条件进行修正。本专利技术还提供一种核心网切片端到端的时延优化系统，包括数据获取模块，用于在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；目标函数创建模块，用于将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；数据处理模块，用于在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化方案。本专利技术还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述优化方法的步骤。本专利技术的提供的一种核心网切片的端到端时延优化方法、系统及存储介质，将网络端到端的延时问题，转化为解决最小化最大链路拥塞因子的问题，通过定义网络切片和业务流量模型，综合考虑到大规模的制约因素，采用广义Benders分解(GBD)算法；实现了对最小化最大链路拥塞因子问题的求解，通过对算法的性能进行了评价，其收敛性和数值结果表明，该算法对所提出的问题可行有效，能够有效地降低链路拥塞因子，大大优化了端到端传输延迟。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术的智能电网中核心网切片的端到端时延优化方法的流程示意图。图2为本专利技术的智能电网中核心网切片的端到端时延优化方法的GBD算法的收敛性的数据图。图3为本专利技术的智能电网中核心网切片的端到端时延优化方法的链路e的链路拥塞因子的数据图。图4为本专利技术的智能电网中核心网切片的端到端时延优化方法的链路e标记的虚拟路径数目的数据图。图5为本专利技术实例中所述方法的流程图。具体实施方式下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本专利技术提供进一步的详细说明。除非另有指明，本专利技术所采用的所有技术术语与本专利技术所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本专利技术所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如图5所示，本专利技术一方面的实施例提供了一种核心网切片端到端的时延优化方法，包括：S1、在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；S2、将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；S3、在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种核心网切片端到端的时延优化方法，其特征在于，包括：/n在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；/n将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；/n在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种核心网切片端到端的时延优化方法，其特征在于，包括：
在软件定义网络SDN或网络功能虚拟化NFV支持的软件化的网络上，获取业务流量需求和每条链路的容量；根据获取的业务流量需求，构建流量模型；
将定义的网络切片模型、构建的流量模型和获取的每条链路的容量，输入链路拥塞因子目标函数中，对所述链路拥塞因子目标函数建立约束条件；
在约束条件下对目标函数进行求解，求解得出优化方案。


2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，在网络切片模型定义之前，先采用SDN或NFV技术在底层网络上的NFV节点上创建虚拟网络功能VNFs实例。


3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述网络切片模型采用下述集合定义：



其中，Gs表示切片s的资源，表示切片s使用的节点子集，εs表示切片使用的链路子集，表示划分给切片s的由若干接点和链路构成的虚拟路径，vs表示分配给切片s内在NFV节点上部署的VNFs实例的处理容量，cs表示分配给切片s的链路容量。


4.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，所述流量模型按照如下公式建立：



其中，表示切片s服务于需求量为的需求d在虚拟路径p上的流量，hd(d＝1,2,...,D)表示获取的业务流量需求。


5.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，所述链路拥塞因子目标函数按照如下公式表示：



其中，表示路径-链路的指示记号，来表征切片s内虚拟路径p上的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟萨出拉，刘明月，王智慧，孙丽丽，吴赛，杨德龙，李哲，滕玲，翟洪婷，张庆锐，翟启，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国网山东省电力公司信息通信公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11