4G/5G融合網絡下基于SDN控制器的流量動態調度策略

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0 引言

5G網絡必須支持多樣化的多媒體應用，具有更高的數據峰值、更低時延、更強的室內覆蓋和更高的能源利用效率，上述的變化將會對核心網的資源調度帶來更大挑戰。軟件定義網絡的技術為5G核心網的資源動態調度帶來機遇，其將數據平面和控制平面進行分離，并利用集中控制器采用軟件的方式來管理服務器集群的負載均衡和鏈路負載均衡，在龐大的服務器集群間提供高效的互聯互通方法，實現網絡資源的共享和靈活分配。Jin等人[1]采用一種可擴展的服務策略來實現核心網交換機流量的聚合；Basta等人[2]將NFV和SDN的技術應用到移動核心網的網關中，SDN將移動網絡控制面和數據面進行分離，NFV將網絡功能以實例的方式在數據中心上運行，提升了網絡的可擴展性和靈活性；Nguyen等人[3]將不同網絡制式進行分組并劃分成不同的控制平臺，以此提高核心網的網絡資源利用率，降低部署和運營成本。針對前面學者所提出5G核心網新架構的相關研究，后面的學者開始研究基于5G核心網架構下的切片管理、鏈路狀態和基于網絡拓撲的路由規劃資源管理方式，分別有：Guan等人[4]提出一個快速部署的端到端網絡切片模型，借助虛擬網絡功能將切片結果映射到基礎設施上；董旭[5]提出基于端到端網絡切片動態資源優化算法實現對資源的靈活管理；Devlic等人[6]提出基于一種網絡切片管理和編排的框架，旨在實現網絡切片的自動化管理和編排，該架構在多個制式核心網資源中自動實現切片的自動設計、部署、配置等生命周期管理，能夠管理多制式的核心網功能和基礎設施資源，以細粒度的方式實現網絡切片的資源配置，提高資源利用率；吳艷[7]提出一種基于流量分類的智能SDN路由優化技術，通過對流量分類模型確定業務的QoS等級后，采用強化學習的方法實現動態路由路徑規劃，能夠提升網絡吞吐量和用戶服務質量；農黃武等人[8]提出一種基于鏈路流量負載均衡的多路徑路由規劃算法，通過比較所有可以轉發流量的路徑及各路徑的瓶頸鏈路負載，選擇一條最小負載的路徑進行流量轉發；徐軍[9]采用機器學習的方法判斷數據流的特征，基于流的優先級別和網絡資源的狀態實現最優路徑的選擇；Azzouni等人[10]提出一種基于神經網絡的動態路由方法，綜合鏈路流量矩陣估計、鏈路流量矩陣預測和流量路由等數據來實現路由路徑的選擇，該方法為：基于鏈路流量分布預測下一周期鏈路流量，結合核心網每一條鏈路的負載狀態、瓶頸鏈路負載和業務的QoS指標要求，選擇路由最優路徑。

上述文章往往采用最小代價法來實現路由路徑的優化，很少考慮到業務流量對帶寬的要求，也就是很少參考整個網絡流量狀態、鏈路可用率、服務器性能可用率以及當前流量對帶寬要求來實現路由路徑的優化。鑒于此，本文在衡量網絡流量分布的基礎上，考慮網絡流量分布不均衡的特點，結合現有鏈路可用率和服務節點可用率來選取網絡可用路徑；在此基礎上，結合用戶業務QoS的指標要求，以路徑時延最小化為目標優化核心網路由選擇策略，旨在提高融合網絡的平均鏈路利用率和吞吐率降低網絡擁塞。

1 基于SDN控制器的流量動態調度策略

基于SDN控制器的流量動態調度策略是綜合考慮網絡流量、鏈路可用率和服務器節點可用率等因素后，結合業務QoS指標要求和路徑時延最小化原則實現路由策略的優化，最終實現全局范圍內的網絡負載均衡，提升網絡吞吐量和網絡拓撲的流量分布水平，達到最優的流量負載均衡，避免網絡因某個計算節點癱瘓而導致網絡擁塞。

1.1 核心網網絡環境的描述

核心網可以看作一個有向圖G=(H∪S,E)，其中H表示服務器集群的節點集合，S表示交換機集合，E表示交換機與節點之間、節點之間的鏈路集合。那么，交換機的帶寬可用b(s)來表示，鏈路的帶寬可用b(e)來表示，節點的帶寬可用b(h)來表示，其中s∈S,h∈H,e∈E。流經交換機之間、節點與交換機之間、節點之間的網絡流量組成的集合用F表示，F={f1,f2,...,fn}。某一個數據流所占用的帶寬用b(fi)表示。4G/5G融合網絡下的核心網是以功能服務鏈部署的方式在物理網絡中實例化對應網絡功能模塊。每個切片對應一條服務功能鏈，經過服務功能鏈傳輸的流量與虛擬網絡功能是完全一致的。圖1表示服務功能鏈部署的模型，每一條服務功能鏈都實例化到底層的網絡中，底層網絡在滿足資源需求和業務QoS需求的前提下實現功能服務鏈部署。

由圖1的網絡功能鏈部署可知，在流量調度的時候，不僅需要考慮鏈路上的網絡流量和鏈路狀態，還需要考慮節點的處理性能。服務功能鏈1和服務功能鏈2的網元功能一樣，但考慮到服務器的性能，需要通過不同的路徑組合實現流量轉發。

圖1 核心網的網絡服務功能鏈部署及流量路徑展示圖

1.2 基于SDN控制器的流量控制思路

基于SDN控制器的流量控制思路，是在對流量分布狀態、鏈路可用率以及服務節點可用率進行評估的基礎上，為業務選取網絡可用路徑。其中，流量分布狀態評估是基于核心網中所有數據流經鏈路的情況；鏈路可用率是核心網流經鏈路剩余流量帶寬與鏈路負載最大可用帶寬的比值，是衡量網絡資源利用率的指標之一；服務節點可用率通過節點正常工作概率和節點當前資源可用率來衡量。具體的思路如圖2所示。

圖2 基于SDN控制器的流量控制思路圖

（1）流量分布狀態分析

流量狀態評估需采集核心網所有數據流的流向，在數據流傳輸過程中實時記錄某個數據流是否流經某一個交換機節服務器節點和鏈路的情況。為表征這一概念，基于上文F={f1,f2,...,fn}和s∈S,h∈H,e∈E，構造交換機節點數據流矩陣X=F×S，服務器節點數據流矩陣Y=F×H，鏈路數據流矩陣Z=F×E。矩陣元素值x(fi,hj)∈(0,1)表示數據流fi是否流經交換機節點hj；矩陣元素值y(fi,sj)∈(0,1)表示數據流fi是否流經服務器節點sj；矩陣元素值z(fi,ej)∈(0,1)表示數據流fi是否流經節點-交換機之間的路徑ej。通過對上述三個矩陣進行協方差分析，識別當前流量分布是否均勻。如果網絡流量分布不均勻，則會存在設備或鏈路過于繁忙引致網絡癱瘓的風險；相反，在流量分散的區域，存在設備或者鏈路過于空閑會導致利用率不高的問題。

（2）鏈路可用率評估

本文將鏈路ej的鏈路關鍵度定義為鏈路平均負載與鏈路建設時的帶寬之比：

其中AVE(ej)是平均負載，表示所有流經鏈路的流量帶寬之和與數據流數量之比，如式(2)：

在核心網中，引入一個系數β（取值為0～1）來衡量鏈路最大負載，定義為：

那么鏈路ej剩余帶寬可以表示為：

鏈路可用率F(ej)則表示為：

在傳輸時可根據鏈路可用率將數據流合理分配到可用率大的路徑中，從而解決路徑擁塞的問題。

（3）服務節點可用率評估

服務節點可用率包括兩點：節點正常工作的概率和節點當前資源可用率。服務器節點正常工作的概率是衡量節點正常工作的時間與節點存在總時間之比：

服務器節點當前資源可用率采用計算資源占用情況來衡量。資源占用情況需要考慮服務節點的計算資源、存儲資源以及帶寬資源的占用情況，節點占用情況可以表達為：

其中w1+w2+w3=1，Chj、Mhj、Bhj表示服務器節點hj最大的計算資源、存儲資源以及帶寬資源。cfi、mfi、bfi表示服務器節點hj已經被占用的計算資源、存儲資源以及帶寬資源。

基于式(6-7)，服務器節點資源可用率可表示為：

在獲取鏈路可用率服務器節點資源可用率的基礎上，核心網網絡拓撲路徑權重表示為：

?(hi,hj)∈E 表示服務器節點hi和hi之間的路徑。也就是路徑的權重不僅表示鏈路之間的可用率，還要考慮鏈路兩端服務器的節點資源可用率。

1.3 結合用戶業務QoS指標的轉發路徑規劃聯合優化

流量路由單元可通過SDN控制器獲得整個網絡的網絡拓撲權重信息和流量大小，結合業務的QoS等級，輸出一條滿足業務QoS等級的轉發路徑，如果存在多條轉發路徑，選擇時延最小路徑作為最優路徑，從而實現轉發策略的轉變或更新。具體的路徑規劃優化如圖3所示。

圖3 結合用戶業務QoS指標的轉發路徑規劃聯合優化圖

具體步驟描述如下：

1）SDN控制器對網絡中每條新的業務數據包進行在線管控，結合業務數據所需要的速率、時延、帶寬需求設定數據包所需要的QoS等級。

2）SDN控制器對當前數據流大小和網絡拓撲進行流量分布分析，判定網絡流量分布的均勻性，基于當前各鏈路的可用性確定候選鏈路集；

3）評估與候選鏈路集關聯服務器節點資源的可用率，判定各服務器計算資源、存儲資源以及帶寬資源的可用性，確定轉發路徑集；

4）計算各轉發路徑的時延，選取時延最小的路徑作為最終流量轉發路徑。

從上面4個步驟可知，本文結合當前全局網絡的流量分布、各鏈路可用情況以及與其關聯的各服務器節點可用性來計算轉發路徑集合；在此基礎上，選取轉發時延最小的路徑進行轉發。由此看來，本文的流量調度算法具有動態性，能根據業務數據包的需求進行實時響應，該方法能夠靈活應對突發數據量的需求；其次，該方法不僅考慮鏈路可用性因素，還考慮與鏈路關聯服務器可用性因素，因此，它能夠在很大程度上提升了數據轉發速率，降低數據包重傳概率，提升網絡吞吐量。

2 實驗分析

2.1 實驗環境

搭建一個實驗環境進行仿真，以此驗證本文提出的算法在流量資源動態調度方面的效果。VNF部署算法使用JUNG框架，實驗運行在8個PowerEdge R740/R740XD機架式服務器，主機R740 6核6線程處理器，16G內存，2T存儲的服務器節點上，使用Windows Server 2012 R2操作系統，通過Python改寫控制器組件實現拓撲發現、鏈路檢測、節點資源檢測以及路由規劃等功能。利用Open vSwitch 模擬 OpenFlow 交換機，設置鏈路容量為10Mbps，鏈路傳輸時延為1 μs，控制器組件的檢測周期為10 s，休眠周期10 s，路徑跳數的上限為6。為了更有效對比本文算法與傳統固定指派算法的區別，實驗采用熱點通信的模式來模擬網絡流量傳輸的過程，也就是超過80%的流量從某個源服務器節點發出，而數據流量大小、發生時間和目的服務器節點是隨機產生的。

2.2 實驗結果

在對實驗結果分析之前，先介紹傳統的流量調度方法。傳統方法基于周期性檢測網絡大流量和鏈路負載情況，確定需要重新調度的大流量并估算大流量的帶寬需求，最后計算最短的傳輸路徑。

從網絡平均帶寬利用率和平均吞吐量兩方面對實驗進行對比。網絡平均帶寬利用率是傳輸數據的帶寬占總帶寬的平均占比；平均網絡吞吐量是在沒有幀丟失的情況下，網絡設備能夠接受的平均速率。

從圖4可知，本文算法比傳統算法的平均帶寬利用率高，這是因為傳統的路徑規劃方式只能按照最短路徑傳輸數據流，當最短路徑上的流量已經接近飽和時仍允許新的數據流引入，卻不會進行分流操作，而且基于周期性檢測的流量分配方法，其控制粒度過粗，所選擇的路徑并非是最優路徑，很容易導致部分鏈路過載。本文算法考慮業務本身流量大小、鏈路資源可用率以及節點資源可用率，并基于時延最小的原則選取路徑進行流量轉發，這種做法降低了鏈路過載的可能性，因此能夠大幅度提升帶寬利用率。

圖4 不同算法在平均帶寬利用率的對比情況

從圖5可知，本文算法比傳統算法的數據流平均吞吐量高，這是因為傳統算法采用大量共享鏈路來實現流量轉發，這種做法使得網絡可選鏈路范圍被縮小，因此，傳統算法的網絡數據流平均吞吐量比本文算法低。

圖5 不同算法在多個檢測周期數據流平均吞吐量對比情況

3 結束語

本文提出一種4G/5G異構網絡融合下的5G核心網流量動態調度策略。通過鏈路和服務器節點剩余資源可用率來獲取網絡拓撲路徑權重，結合業務QoS指標來選取可用路徑集合，并以時延最小的原則實現路徑選取。實驗表明，基于本文策略的轉發路徑能夠提升網絡平均帶寬利用率和平均吞吐量，降低網絡擁塞，實現流量靈活調度。