一種預測虛擬網絡資源狀態的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種預測虛擬網絡資源狀態的方法，以實現根據服務質量元素的預期目標預測出虛擬網絡元素的資源狀態數據的目的。例如，該方法可以包括：獲得歷史質量監控數據以及歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集；將服務質量元素與虛擬網絡元素定義為貝葉斯網絡節點，利用歷史數據集進行貝葉斯網絡學習，構建出貝葉斯網絡以及其中每個節點對應的條件概率表，利用貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及節點對應的條件概率表，查找出當指定服務質量元素對應的節點取值在給定質量數據的情況下，虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的取值，得到虛擬網絡元素的預測資源狀態數據。另外，本發明實施例還提供了一種預測虛擬網絡資源狀態的裝置。
【專利說明】一種預測虛擬網絡資源狀態的方法及裝置
【技術領域】
[0001] 本發明涉及虛擬網絡，尤其涉及一種預測虛擬網絡資源狀態的方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 虛擬網絡，是包含虛擬網絡鏈接的計算機網絡，其中的虛擬網絡元素包括虛擬節 點和連接虛擬節點的虛擬鏈路。基于網絡虛擬化技術，可以在物理網絡基礎上構建并承載 一個或多個虛擬網絡運行。因此，虛擬網絡為實現資源配置交付方式更靈活的未來網絡架 構奠定了基礎。
[0003] 為了利用虛擬網絡提供服務，服務提供商可以通過云計算平臺向基礎設施提供商 租用虛擬網絡資源，部署業務系統并向自己的目標客戶群提供服務。目前，為了優化網絡資 源利用率，基礎設施提供商通常基于元啟發算法以資源成本最優策略調整虛擬網絡結構。
[0004] 但是，服務質量需求隨時間動態變化，而基于元啟發算法調整虛擬網絡結構對服 務質量元素（如，某服務使用資源量、同時訪問某服務請求數量等）預期達到的目標無感， 無法根據服務質量元素的需求變化預測出虛擬網絡資源狀態，也就無法根據服務質量元素 的需求變化動態調整虛擬網絡結構。
【發明內容】
[0005] 有鑒于此，本發明提供了一種預測虛擬網絡資源狀態的方法及裝置，以實現對服 務質量元素所要達到的目標有感，及時預測出指定服務質量元素在預期目標下虛擬網絡的 資源狀態的目的。
[0006] 在本發明實施例的第一個方面，提供了一種預測虛擬網絡資源狀態的方法。例如， 該方法可以包括：獲得由不同歷史時刻下與服務質量元素對應的歷史質量監控數據以及與 虛擬網絡元素對應的歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集；將所述服務質量元素與所 述虛擬網絡元素定義為貝葉斯網絡節點，利用歷史數據集進行貝葉斯網絡學習，構建出節 點間具有有向關系的貝葉斯網絡，其中，所述貝葉斯網絡中的每個節點具有由所述歷史數 據集計算出的、對應的條件概率表；利用所述貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及節點對 應的條件概率表，查找出當指定服務質量元素對應的節點取值在給定質量數據的情況下， 所述虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的取值，該具有最大概率的取值為所述虛擬網 絡元素的預測資源狀態數據。
[0007] 在本發明實施例的第二個方面，提供了一種預測虛擬網絡資源狀態的裝置。例如， 該裝置可以包括：
[0008] 數據集獲取單元，可以用于獲得由不同歷史時刻下與服務質量元素對應的歷史質 量監控數據以及與虛擬網絡元素對應的歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集；貝葉 斯網絡構建單元，可以用于將所述服務質量元素與所述虛擬網絡元素定義為貝葉斯網絡節 點，利用歷史數據集進行貝葉斯網絡學習，構建出節點間具有有向關系的貝葉斯網絡，其 中，所述貝葉斯網絡中的每個節點具有由所述歷史數據集計算出的、對應的條件概率表；預 測數據計算單元，可以用于利用所述貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及節點對應的條件 概率表，查找出當指定服務質量元素對應的節點取值在給定質量數據的情況下，所述虛擬 網絡元素對應的節點具有最大概率的取值，該具有最大概率的取值為所述虛擬網絡元素的 預測資源狀態數據。
[0009] 本發明實施例具有以下有益效果：
[0010] 由于本發明實施例利用服務質量元素對應歷史質量監控數據，及虛擬網絡元素對 應的歷史資源狀態監控數據分析構建出了貝葉斯網絡數學模型，利用所述貝葉斯網絡中節 點間的有向關系以及概率推理的算法自動根據虛擬網絡的指定服務質量元素的預期目標 動態地預測出虛擬網絡元素的資源狀態數據，從而解決了現有技術無法根據服務質量需求 變化動態調整虛擬網絡結構所存在的問題，從而可以進一步根據服務質量需求變化動態調 整虛擬網絡結構。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0011]為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 申請中記載的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提 下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0012] 圖1為本發明實施例提供的服務質量元素、服務、虛擬網絡元素三者之間的關系 示意圖；
[0013] 圖2為本發明實施例提供的預測虛擬網絡資源狀態的方法流程示意圖；
[0014] 圖3為本發明一實施例涉及的歷史數據集示意圖；
[0015] 圖4為本發明另一實施例涉及的貝葉斯網絡結構示意圖；
[0016] 圖5為本發明又一實施例涉及的條件概率表示意圖；
[0017] 圖6為本發明實施例提供的預測虛擬網絡資源狀態的裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0018] 為了使本【技術領域】的人員更好地理解本申請中的技術方案,下面將結合本申請實 施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施 例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通 技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發明保護 的范圍。
[0019] 為了使本發明實施例更加便于理解，首先對服務質量元素、服務、虛擬網絡元素三 者之間的關系進行簡單介紹。例如，如圖1所示，一個服務（如SVC2, SVC3, SV04)可以使 用虛擬網絡中一個或多個虛擬節點（在圖1中標識為vno)或虛擬鏈路（在圖1中標識為 vnl)的資源，每個服務可以有對應的一個或多個不同的服務質量元素（例如，服務使用資 源量RRT、同時訪問該服務的請求數量CR等）。
[0020] 針對現有技術無法根據服務質量元素的需求變化預測出虛擬網絡資源狀態的問 題。為了能夠對服務質量元素的目標有感，及時預測出指定服務質量元素的預期目標下虛 擬網絡資源狀態，本發明的發明人發現，可以根據服務提供商與基礎設施提供商之間簽訂 的網絡服務等級協議（Service Level Agreement)中的網絡QoS相關服務質量目標，及歷 史運行數據分析構建貝葉斯網絡數學模型，利用所述貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及 概率推理的算法自動根據虛擬網絡的指定服務質量元素的預期目標動態地預測出虛擬網 絡的資源狀態，從而解決現有技術無法根據服務質量需求變化動態調整虛擬網絡結構所存 在的問題。
[0021] 基于上述分析，本發明實施例提供了以下預測虛擬網絡資源狀態的方法。
[0022] 例如，參見圖2,為本發明實施例提供的預測虛擬網絡資源狀態的方法流程示意 圖。如圖2所示，該方法可以包括：
[0023] S210、獲得由不同歷史時刻下與服務質量元素對應的歷史質量監控數據以及與虛 擬網絡元素對應的歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集。
[0024] 例如，一些可能的實施方式中，本發明實施例所述的歷史數據集可以為如圖3所 示的歷史數據集。
[0025] 在本發明一些可能的實施方式中，考慮到虛擬網絡元素的資源利用率可以比較準 確地反應虛擬網絡的資源狀態，根據對虛擬網絡元素的資源利用率的監控得到歷史資源狀 態監控數據。具體地，例如，可以通過以下步驟獲得不同歷史時刻下與虛擬網絡元素對應的 歷史資源狀態監控數據：
[0026] 資源數據獲取步驟一：獲得在所述不同歷史時刻采集到的與虛擬網絡元素對應的 歷史資源利用率監控數據。
[0027] 按指定頻率采集虛擬網絡中各虛擬節點以及虛擬鏈路的資源利用率。資源利用率 是指正在被使用的資源與被分配到的資源的比率。在該實施方式中，可以將不同的采集時 刻作為本發明實施例所述的不同歷史時刻。針對每一歷史時刻下的每個虛擬節點、每個虛 擬鏈路，分別計算該歷史時刻與之前上一歷史時刻之間的時間間隔內，資源利用率平均值， 得到該歷史時刻下每個虛擬節點、每個虛擬鏈路分別對應的歷史資源利用率監控數據。
[0028] 資源數據獲取步驟二：針對每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻對應的歷史資源利 用率監控數據，根據預置的、當歷史資源利用率監控數據大于資源利用率對應的上限閾值 時、當小于等于所述上限閾值且大于資源利用率對應的下限閾值時、當小于等于所述下限 閾值時，分別對應的不同歷史資源狀態監控數據，得到每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻 對應的歷史資源狀態監控數據。
[0029] 例如，在一些可能的實施方式中，歷史資源利用率監控數據大于資源利用率對應 的上限閾值、小于等于所述上限閾值且大于資源利用率對應的下限閾值、小于等于所述下 限閾值，三種情況可以分別對應{1，〇, -1}三種歷史資源狀態監控數據。在該實施方式中， 假設某一歷史時刻與其上一歷史時刻之間的時間間隔為△〖，虛擬節點或虛擬鏈路r的資 源利用率監控數據為\ μ，則可以根據公式
【權利要求】
1. 一種預測虛擬網絡資源狀態的方法，其特征在于，包括： 獲得由不同歷史時刻下與服務質量元素對應的歷史質量監控數據以及與虛擬網絡元 素對應的歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集； 將所述服務質量元素與所述虛擬網絡元素定義為貝葉斯網絡節點，利用歷史數據集進 行貝葉斯網絡學習，構建出節點間具有有向關系的貝葉斯網絡，其中，所述貝葉斯網絡中的 每個節點具有由所述歷史數據集計算出的、對應的條件概率表； 利用所述貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及節點對應的條件概率表，查找出當指定 服務質量元素對應的節點取值在給定質量數據的情況下，所述虛擬網絡元素對應的節點具 有最大概率的取值，該具有最大概率的取值為所述虛擬網絡元素的預測資源狀態數據。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括，通過以下步驟獲得不同歷史時刻 下與虛擬網絡元素對應的歷史資源狀態監控數據： 獲得在所述不同歷史時刻采集到的與虛擬網絡元素對應的歷史資源利用率監控數 據； 針對每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻對應的歷史資源利用率監控數據，根據預置 的、當歷史資源利用率監控數據大于資源利用率對應的上限閾值時、當小于等于所述上限 閾值且大于資源利用率對應的下限閾值時、當小于等于所述下限閾值時，分別對應的不同 歷史資源狀態監控數據，得到每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻對應的歷史資源狀態監控 數據。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括，通過以下步驟獲得不同歷史時刻 下與服務質量元素對應的歷史質量監控數據： 獲得不同歷史時刻采集到的與服務質量元素對應的詳細質量監控數據； 針對每個服務質量元素，通過將該服務質量元素在不同歷史時刻采集到的詳細質量監 控數據按預置的各個取值范圍進行離散化處理，確定出每個服務質量元素在不同歷史時刻 分別對應的取值范圍； 將每個服務質量元素在每個歷史時刻對應的取值范圍，作為該服務質量元素在該歷史 時刻采集到的歷史質量監控數據。
4. 根據權利要求1-3任一項所述的方法，其特征在于，所述虛擬網絡元素的預測資源 狀態數據包括：不足、滿足或超配； 且還包括：如果所述虛擬網絡元素的預測資源狀態數據為不足或超配，針對所述虛擬 網絡元素生成資源重配置請求。
5. 根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述如果虛擬網絡元素的預測資源狀態 數據為不足或超配，針對所述虛擬網絡元素生成資源重配置請求包括： 如果所述虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的資源狀態數據為不足，根據△!?(!) =(x^t-0 u+μ )R(r)計算出在t2時刻需要追加的資源量AR(r)，其中，At = 1^-ti，表示 t2時刻距之前的h時刻之間的時間間隔，\ At是在時間間隔Λ t內采樣的平均資源利用率， σ u是資源利用率對應的上限閾值，R(r)是所述虛擬網絡元素在&時刻的實際資源分配量， μ是為防止資源重配置調整幅度過小而設置的常數； 如果所述虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的資源狀態數據為超配，根據△!?(!) =計算出在t2時刻需要釋放的資源量AR(r)，其中，σ1是資源利用率 對應的下限閾值。
6. -種預測虛擬網絡資源狀態的裝置，其特征在于，包括： 數據集獲取單元，用于獲得由不同歷史時刻下與服務質量元素對應的歷史質量監控數 據以及與虛擬網絡元素對應的歷史資源狀態監控數據組成的歷史數據集； 貝葉斯網絡構建單元，用于將所述服務質量元素與所述虛擬網絡元素定義為貝葉斯 網絡節點，利用歷史數據集進行貝葉斯網絡學習，構建出節點間具有有向關系的貝葉斯網 絡，其中，所述貝葉斯網絡中的每個節點具有由所述歷史數據集計算出的、對應的條件概率 表； 預測數據計算單元，用于利用所述貝葉斯網絡中節點間的有向關系以及節點對應的條 件概率表，查找出當指定服務質量元素對應的節點取值在給定質量數據的情況下，所述虛 擬網絡元素對應的節點具有最大概率的取值，該具有最大概率的取值為所述虛擬網絡元素 的預測資源狀態數據。
7. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括： 資源數據獲取單元，用于獲得在所述不同歷史時刻采集到的與虛擬網絡元素對應的歷 史資源利用率監控數據； 資源狀態獲取單元，用于針對每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻對應的歷史資源利用 率監控數據，根據預置的、當歷史資源利用率監控數據大于資源利用率對應的上限閾值時、 當小于等于所述上限閾值且大于資源利用率對應的下限閾值時、當小于等于所述下限閾值 時，分別對應的不同歷史資源狀態監控數據，得到每個虛擬網絡元素在每個歷史時刻對應 的歷史資源狀態監控數據。
8. 根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，還包括： 詳細質量數據獲取單元，用于獲得不同歷史時刻采集到的與服務質量元素對應的詳細 質量監控數據； 離散單元，用于針對每個服務質量元素，通過將該服務質量元素在不同歷史時刻采集 到的詳細質量監控數據按預置的各個取值范圍進行離散化處理，確定出每個服務質量元素 在不同歷史時刻分別對應的取值范圍； 質量監控數據確定單元，用于將每個服務質量元素在每個歷史時刻對應的取值范圍， 作為該服務質量元素在該歷史時刻采集到的歷史質量監控數據。
9. 根據權利要求6-8任一項所述的裝置，其特征在于，所述虛擬網絡元素的預測資源 狀態數據包括：不足、滿足或超配； 且，還包括：資源重配置單元，用于如果所述虛擬網絡元素的預測資源狀態數據為不足 或超配，針對所述虛擬網絡元素生成資源重配置請求。
10. 根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述資源重配置單元包括： 資源不足重配置子單元，用于如果所述虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的資源 狀態數據為不足，根據AR(r) = 計算出在〖2時刻需要追加的資源量 AR(r)，其中，At = t2-ti，表示t2時刻距之前的、時刻之間的時間間隔，xr， At是在時間間 隔At內采樣的平均資源利用率，〇u是資源利用率對應的上限閾值，R(r)是所述虛擬網絡 元素在h時刻的實際資源分配量，μ是為防止資源重配置調整幅度過小而設置的常數； 資源超配重配置子單元，用于如果所述虛擬網絡元素對應的節點具有最大概率的資源 狀態數據為超配，根據AR(r) = (σΙ'Μ-μ)!^!·)計算出在〖2時刻需要釋放的資源量 AR(r)，其中，σ1是資源利用率對應的下限閾值。
【文檔編號】H04L12/24GK104283717SQ201410579178
【公開日】2015年1月14日 申請日期:2014年10月24日 優先權日:2014年10月24日
【發明者】許力 申請人:東軟集團股份有限公司