一种静态NFV应用资源优化调度方法

技术领域

本发明属于网络通信和计算领域，具体地说是提出了在网络功能虚拟化(NFV)系统中既能保证静态NFV应用的QoS，也能使NFV系统具有较高性价比的资源优化调度方法。

背景技术

NFV技术已经在电信运营商网络、数据中心、移动网络和企业网等场景中得到大量应用，保证这些基于NFV的服务或应用具有必要的服务质量(QoS)并使系统具有较高的性能价格比都是必须的。当某虚拟网络功能(VNF)软件放置在虚拟机或容器中形成提供特定网络功能的实体后，再将这些实体形成具有特定顺序的服务功能链，该服务功能链就能提供特定的NFV应用。NFV应用与基于专用硬件与软件构成的传统网络应用相比，它们具有相同的网络架构，运行相同的协议，提供类似的网络功能，不同之处在于前者是由运行在通用服务器集群之上的软件模块集合构成，而后者是由专用硬件与软件构成。显然，随着NFV应用规模增大、数量变多，相关软件将消耗大量的服务器资源。若服务器不能供给充足资源的话，就无法保证NFV应用的QoS，用户也无法得到稳定可靠的网络服务。因此，根据NFV应用的需求合理地调度分配服务器集群资源，既能保证NFV应用的QoS，也能降低服务器集群的成本，这是优化设计NFV系统的关键。

目前国际上有关NFV体系结构的规范没有包括保证NFV应用的QoS的规范，并且国内外对于如何优化分配与调度NVF应用资源，如何管理运行NVF应用系统以维持必要的QoS，还缺乏切实可行的解决方案，这种现状严重制约了NFV技术的发展与应用。本发明的意义和重要性在于，提出了对静态NFV应用进行资源分配与调度的系统与方法，使得既能保证NFV应用QoS也能使系统具有高性价比。所谓静态NFV应用是指某NFV应用的资源需求在应用运行过程一直保持不变。

发明内容

[发明目的]：

针对目前NFV系统无法保证静态NFV应用服务质量，并且使系统具有高性价比等问题，本发明提出了一种对静态NFV应用进行资源优化调度的系统与方法，使得相关NFV应用具有良好的运行性能并使系统具有较高的性价比。

[技术方案]：

本发明的技术方案是：

1、一种支持静态NFV应用进行资源分配与调度的NFV系统，其特征在于它包括：

A.该系统遵从如图1所示的NFV体系结构，自下而上是包括服务器硬件和虚拟化资源的网络功能虚拟化基础设施层、包括虚拟机或容器的虚拟网络功能层以及包括各种NFV应用的运营支撑系统层；在这些层次右侧是NFV管理与编排功能，本专利提出的方法就包括在NFV管理与编排部分的范畴。

B.为了支持多个静态NFV应用A

C.该系统具有资源分配机制，当A

2、一种用于小型静态NFV应用的资源优化调度方法，其特征在于它包括：

A.当小型静态NFV应用A

Minimum p

B.求解式(2)可采用适合的贪婪算法或启发式算法，并考虑到NFV系统的资源调度需要持续在线进行的特点。当A

C.当A

3、一种用于大型静态NFV应用的资源优化调度方法，其特征在于它包括：

A.当一个大型静态NFV应用A

B.为划分大型NFV应用，需要采取下列步骤：1)使用资源表示方法将一个A

C.对A

4、一种用于批量小型与大型静态NFV应用的资源优化调度方法，其特征在于它包括：

A.各个NFV应用按“先到先服务”的规则进行资源调度；

B.若是小型静态NFV应用到达，则按“一种用于小型静态NFV应用的资源调度方法”，在尚有剩余资源的首台服务器进行资源调度；

C.若是大型静态NFV应用到达，则按“一种用于大型静态NFV应用的资源调度方法”，在首台空闲服务器开始以及后继空闲服务器上进行资源调度；

D.系统中设置专门的数据结构来记录、跟踪服务器额定资源、服务器剩余资源、静态NFV应用和静态NFV应用部署等信息及其变化，以支持批量小型与大型静态NFV应用的资源优化调度方法运行。

[有益效果]：本发明的意义在于提出一种用于网络功能虚拟化(NFV)系统中为静态NFV应用分配调度资源的优化方法，该方法既能保证NFV应用的服务质量，也能使系统具有较高性价比。

[附图说明]：

图1 NFV体系结构

图2原型系统的组成

图3运行批量小型应用的服务器资源使用情况

图4批量小型应用使用2台服务器资源的情况

图5运行小型应用和大型应用时的服务器资源情况

[具体实施方式]：

以下结合附图和具体实例具体介绍本发明的应用。

1、构建原型系统

原型系统的物理构成如图2所示。其中，原型系统共使用了3台服务器(使用的次序为Server1、Server2、Server3)，服务器的型号为Lenovo ThinkServer RD550，其CPU为Intel Xeon E5-2620 v3@2.40GHz(24cores)，内存为32G，存储器共4T。服务器上运行的操作系统版本Ubuntu Server 18.04，具有网络功能的VNF运行在使用容器LXD 2.0中并形成NFV，通过链接而形成NFV应用。在服务器上，使用Golang编程语言基于静态NFV应用的资源调度方法设计实现了资源调度编排器。

2、批量小型静态NFV应用到达试验

当批量小型NFV应用到达系统时，系统基于算法1对该NFV应用所需的资源进行了调度。

1.小NFV应用数量较少时

试验的小型NFV应用共有30个，资源耗费多少不等。为了使试验具有一般性，每个应用的到达时间和持续运行时间都是独立的且与泊松过程同分布。具体而言，这些应用的到达率满足λ＝30的泊松分布，而运行持续时间(秒)满足λ＝45的泊松分布，每次试验的持续时间为10800秒，记录每一次应用部署和释放时服务器CPU的使用率。该试验过程重复10次试验，用每次试验得到的CPU利用率的平均值作为结果。

图3图示了运行批量小型应用过程中CPU利用率平均值和应用并发数量。其中，图3(a)的纵轴表示了并发调度小型NFV应用的数量，而横轴表示试验持续时间(单位秒)。图3(b)左侧纵轴表示了服务器的CPU利用率(单位％)。从图3(a)可见，测试程序按照先到先服务的规则为每个应用分配资源，当该应用结束时系统回收资源供其他应用使用，且当系统资源不足时会拒绝新应用的部署请求。事实上，试验发现在系统先后调度30个小型NFV应用时，有9个小型NFV应用因资源不足而被资源调度程序拒绝。根据程序调度日志，如在813s时，服务器上已经部署了4个小型NFV应用(资源需求分别为183U、303U、33U、333U)，这时一个需求为较大的应用达到时，若此时小型NFV应用资源需求总和大于服务器资源供给，故资源调度程序拒绝了该部署请求。图3(b)也显示应用数量与资源消耗的正相关性，CPU利用率与内存使用量的正相关性。

2.小型静态NFV应用使用2台服务器

保持上述试验的基本条件不发生变化，仅将应用数量提高到40个，应用资源耗费大小不等，此时同时使用2台服务器提供资源。图4展示了批量小型应用使用2台服务器资源的情况，试验过程中Server1和Server2的CPU利用率平均值和应用并发数量。其中，图4(a)和(b)的纵轴分别表示了两服务器上并发调度小型静态NFV应用的数量，而横轴表示试验持续时间(单位秒)。图4(b)和(d)左侧纵轴分别表示了两台服务器的CPU利用率(单位％)，右侧纵轴分别表示了内存使用(单位GB)。在试验中部署的40个小型NFV应用中，所有的小型NFV应用都被系统资源调度程序接受。

由图4可见，当服务器资源充足时，资源调度程序能够有效地支持大量应用的到达、运行和退出。从图4可见，1)调度程序会优先将新到达的小型静态NFV应用分配到排序靠前的服务器(如服务器1)，除非分类服务器的资源已经不够。因此，通常序号排前的服务器的资源消耗量通常较大。2)一旦小型静态NFV应用被接受，即使它们在服务器上长时间运行，其CPU利用率保持在高位阈值之下。这表明该调度策略能够保证这些NFV应用的QoS。此外，对于3台服务器的试验，也有得到了类似上面的结果。

可见，算法1能够有效调度多个小NFV应用使用多台服务器的资源，并能保证这些NFV应用的QoS。

3.大型和小型静态NFV应用的综合试验

在此试验中，假定一个大型NFV应用和批量小型NFV应用同时到达，其中大型NFV应用的资源需求量，小型NFV应用同于试验1中“小型NFV应用数量较少时”的情况，3台服务器为运行这些应用提供所需要的资源。系统采用算法3进行资源调度。

首先，优先为大型NFV应用调度资源。为使系统运行具有较小成本，根据应用迁移定理，大型应用采用算法2分割成若干较小NFV应用集合时，使得每台服务器的CPU利用率都不超过中位阈值。试验表明，采用算法2调度，大型NFV应用被划分为3块，它们分别部署在3台服务器(分别标记为Server 1、Server 2、Server 3)上。表1给出了这3台服务器在1小时内的平均CPU利用率。

表1大型NFV应用的调度情况

其次，系统再根据到达顺序调度小型NFV应用。由于此时大型NFV应用已经以不超过中位阈值部署在3台服务器上，随后的Sapp按Server1、Server2、Server3的顺序利用剩余的资源部署小型NFV应用。图5显示了运行小型应用和大型应用时的服务器资源使用情况，包括CPU利用率均值和应用数量变化。

从图5可见，首先，资源调度程序先调用算法2来分割大应用，然后将分割的3个子集分别部署在3台服务器上；其次，再根据算法1调度批量小应用。测试表明资源调度程序的算法3具有下列特点：1)每台服务器都没有超过阈值，使所有服务的QoS能够得到满足。2)有序调度小型NFV应用和大型NFV应用的批量时的系统资源，使得应用的到达、运行和释放过程有序进行。3)使用的服务器数量较少。

可见，“4、一种用于批量小型与大型静态NFV应用的资源调度方法”能够有序调度小NFV应用和大NFV应用的批量时的系统资源，保证系统中的所有NFV应用的QoS；并且使用服务器的数量较少。

综上，本发明提出了对静态NFV应用进行资源优化调度的系统与方法，使得相关NFV应用具有良好的运行性能，并使系统具有较高的性价比。