一种电力数据通信网中基于预测的服务降级方法与流程

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种电力数据通信网中基于预测的服务降级方法。

背景技术：

光网络的高容量及高可靠性等优势与数据中心的高性能计算等特性相结合，构建出电力数据通信网。然而，用户数量的增加使电力数据通信网资源供应容易紧张，而现有电力数据通信网资源分配机制已无法解决此瓶颈，亟需更有效的资源分配方式来缓解这一现状。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明提出一种电力数据通信网中基于预测的服务降级方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种电力数据通信网中基于预测的服务降级方法，该电力数据通信的网络拓扑包括N个节点和E条链路，电力数据通信网拓扑内的节点为光交叉连接器或数据中心，电力数据通信网拓扑内的链路为支持波分复用技术的光纤；

该方法包括以下步骤：

步骤1：获取历史数据，其中包括电力数据通信网络拓扑内的每一个节点在历史时段内所接纳的业务请求类型、计算资源大小、计算资源降级比率、带宽资源请求大小、带宽降级比率和业务请求的服务持续时间；

步骤2：以历史数据为依据进行业务预测和业务优先级别划分。根据改进的插值预测方法得到控制周期内业务请求的相关数据；

所述改进的插值预测方法对业务请求的到达和所需资源进行预测：c型业务请求的带宽资源预测值为：

其中，

这里f_n是针对传统插值预测方法准确度不高的问题而提出的修正系数，它的计算公式为

由于电力数据通信网由光网络与数据中心相结合，在该网络系统中带宽资源和计算资源具有一定的关系：r＝α×b，这里r代表计算资源，b代表带宽资源，α为恒定常数。因此可根据该公式和带宽资源预测量便可得出计算资源的预测量；

步骤3：将步骤2中的预测数据按照优先级从高到低的顺序排列并依次进入电力数据通信网中，判断当前网络拓扑中是否存在满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点，若是，执行步骤6，否则，执行步骤4；

步骤4：将当前业务请求之前比当前业务请求类型优先级别低的业务按照优先级顺序排列，选择可接受资源降级的优先级类型最低的所有业务请求进行计算资源降级；

步骤5：判断当前电力数据通信网络拓扑中是否存在满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点，若是，执行步骤6，否则，执行步骤7；

步骤6：将当前业务请求作为源节点，满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点作为目的节点，根据当前业务请求的服务持续时间更新电力数据通信网络拓扑中资源剩余的情况且执行步骤8；

步骤7：选择比之前接受资源降级的优先级类型再低一级的所有业务请求进行资源降级，若仍没有满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点或不存在此类业务，拒绝该业务请求；

步骤8：判断当前业务请求的源节点到目的节点之间路径中所有链路的可用带宽的最小值是否满足当前业务请求的带宽资源请求大小，若是，执行步骤11，否则，执行步骤9；

步骤9：将当前业务请求之前比当前业务请求类型优先级别低的业务按照优先级顺序排列，选择可接受资源降级的优先级类型最低的所有业务请求进行带宽资源降级；

步骤10：判断当前业务请求的源节点到目的节点之间路径中所有链路的可用带宽的最小值是否满足当前业务请求的带宽资源请求大小，若是，执行步骤11，否则，执行步骤12；

步骤11：在当前业务请求的源节点和目的节点的多条备选路径中选择跳数最少的路径作为该业务请求的传输路径；

步骤12：选择比之前接受资源降级的优先级类型再低一级的所有业务请求进行带宽资源降级，若仍没有满足当前业务请求带宽资源大小要求的数据中心节点或不存在此类业务，拒绝该业务请求；

步骤13：为当前业务请求分配相应的计算资源和带宽资源；

步骤14：重复步骤3-步骤14，为所有业务请求分配相应的计算资源和宽带资源。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明提出电力数据通信网中基于预测的服务降级方法，本发明方法包括对业务请求的改进插值预测方法，提高了预测精度，为网络规划提供了更可靠的依据。而在网络优化方面，当网络发生过载的时候，对已经分配资源的服务请求进行计算资源降级和带宽降级，在用户可接受的范围内，由此可以释放部分资源给新的业务请求，降低了业务阻塞率，减少了用户支付的费用，同时可以提高云运营商的整体收益。

附图说明

图1为本发明具体实施方式中电力数据通信网拓扑的示意图；

图2为本发明具体实施方式中电力数据通信网中基于预测的服务降级方法的流程图；

图3为本发明方法与传统的插值预测方法(IPM)以及真实值(AB)之间带宽资源对比图；

图4本发明方法与传统的插值预测方法(IPM)关于预测相对误差百分比对比图；

图5为本发明方法与传统周期性服务降级的方法(P-SDA)在服务器数量为14时的收益与阻塞率对比图；

其中，(a)为本发明方法与P-SDA方法的收益对比图；

(b)为本发明方法与P-SDA方法的阻塞率对比图；

图6为本发明方法与传统周期性服务降级的方法(P-SDA)在波长数量为6时的收益与阻塞率对比图；

其中，(a)为本发明方法与P-SDA方法的收益对比图；

(b)为本发明方法与P-SDA方法的阻塞率对比图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明提供的具体实施方式进行详细说明。

一种电力数据通信网拓扑如图1所示，包括N个节点和E条链路，其中，N＝16，E＝26，电力数据通信网络拓扑内的节点为光交叉连接器或数据中心，图中，4个数据中心分别分布在矩形节点1、4、10、14，电力数据通信网拓扑内的链路为支持波分复用技术的光纤，每根光纤所使用的波长容量是OC-48，每个数据中心服务器的计算资源为32个单位。

一种电力数据通信网中基于预测的服务降级方法，如图2所示，包括以下步骤：

步骤1：获取历史数据，其中包括电力数据通信网络拓扑内的每一个节点在历史时段内所接纳的业务请求类型、计算资源大小、计算资源降级比率、带宽资源请求大小、带宽降级比率和业务请求的服务持续时间。

步骤2：以历史数据为依据进行业务预测和业务优先级别划分。根据改进的插值预测方法得到控制周期内业务请求的相关数据。

本实施方式中，业务请求共有三种类型，每种类型有100个业务请求。

类型1业务请求的优先级别最高，计算资源降级比率为0.25，宽带资源请求大小为OC-12。

类型2业务请求的优先级别介于类型1与类型2之间，计算资源降级比率为0.5，宽带资源请求大小为OC-12。

类型3业务请求的优先级别最低，计算资源降级比率为1，即不接受降级处理，宽带资源请求大小为OC-12。

在本实施方式中c型业务请求的带宽资源预测值为：

这里f_n是针对传统插值预测方法准确度不高的问题而提出的修正系数，它的计算公式为由于电力数据通信网由光网络与数据中心相结合，在该网络系统中带宽资源和计算资源具有一定的关系：r＝α×b，这里r代表计算资源，b代表带宽资源，α为恒定常数。因此可根据该公式和带宽资源预测量便可得出计算资源的预测量。

步骤3：将步骤2中的预测数据按照优先级从高到低的顺序排列并依次进入电力数据通信网中，判断当前网络拓扑中是否存在满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点，若是，执行步骤6，否则，执行步骤4。

步骤4：将当前业务请求之前比当前业务请求类型优先级别低的业务按照优先级顺序排列，选择可接受资源降级的优先级类型最低的所有业务请求进行计算资源降级。

步骤5：判断当前电力数据通信网络拓扑中是否存在满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点，若是，执行步骤6，否则，执行步骤7。

步骤6：将当前业务请求作为源节点，满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点作为目的节点，根据当前业务请求的服务持续时间更新电力数据通信网络拓扑中资源剩余的情况且执行步骤8。

步骤7：选择比之前接受资源降级的优先级类型再低一级的所有业务请求进行资源降级，若仍没有满足当前业务请求计算资源大小要求的数据中心节点或不存在此类业务，拒绝该业务请求。

步骤8：判断当前业务请求的源节点到目的节点之间路径中所有链路的可用带宽的最小值是否满足当前业务请求的带宽资源请求大小，若是，执行步骤11，否则，执行步骤9。

步骤9：将当前业务请求之前比当前业务请求类型优先级别低的业务按照优先级顺序排列，选择可接受资源降级的优先级类型最低的所有业务请求进行带宽资源降级。

步骤10：判断当前业务请求的源节点到目的节点之间路径中所有链路的可用带宽的最小值是否满足当前业务请求的带宽资源请求大小，若是，执行步骤11，否则，执行步骤12。

步骤11：在当前业务请求的源节点和目的节点的多条备选路径中选择跳数最少的路径作为该业务请求的传输路径。

步骤12：选择比之前接受资源降级的优先级类型再低一级的所有业务请求进行带宽资源降级，若仍没有满足当前业务请求带宽资源大小要求的数据中心节点或不存在此类业务，拒绝该业务请求。

步骤13：为当前业务请求分配相应的计算资源和带宽资源。

步骤14：重复步骤3-步骤14，为所有业务请求分配相应的计算资源和宽带资源。

本实施方式中，将插值预测阶数设置为4，选取电力数据通信网络中一个节点中的一种业务作为研究对象，将其在控制周期内的带宽资源范围设置为[8,10]，进行10组数据的仿真测试，得到本发明方法与传统的插值预测方法(IPM)以及真实值(AB)之间带宽资源对比图如图3所示，由图3可知，本发明得到的预测值与真实值更加接近，预测精度更高，为了进一步说明本发明的准确性，有了本发明方法与IPM方法关于预测相对误差百分比的对比图如图4所示，由图4可知，本发明的相对误差百分比远远小于IPM方法的，且平均相对误差绝对值也仅仅才有5.07％。

本实施方式中，将服务器数量设置为14，电力数据通信网拓扑中每条链路的波长数量范围为[5,10]进行仿真测试，得到本发明方法与传统的周期性服务降级方法(P-SDA)在服务器数量为14时的收益与阻塞率对比图如图5所示，其中，(a)为本发明方法与P-SDA方法的收益对比图，(b)为本发明方法与P-SDA方法的阻塞率对比图，由图5可知，虽然前几个数据点钟本发明方法阻塞率高于P-SDA方法，但这只是在网络容量较小的情况下，综合实际网络，这种情况几乎不存在，所以本发明的方法在网络容量较大时在阻塞率方面是要高于P-SDA方法，本发明方法运营商的收益高于P-SDA方法，且灵活性上也优于P-SDA方法。

本实施方式中，将电力数据通信网拓扑中每条链路的波长数量设置为6，将服务器数量的变化范围为[9-14]进行仿真测试，得到本发明方法与周期性服务降级方法(P-SDA)在波长数量为6时的收益与阻塞率对比图如图6所示，其中，(a)为本发明方法与P-SDA方法的收益对比图，(b)为本发明方法与P-SDA方法的阻塞率对比图，由图4可知，本发明方法阻塞率低于P-SDA方法，本发明方法运营商的收益高于P-SDA方法。

以上实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于上述的实施例。上述实施例中所用方法如无特别说明均为常规方法。