面向多服务的虚拟网络功能高可用部署方法与流程

1.本公开总体上涉及电信运营商网络运营维护领域，特别是针对5g网络中网络服务的可靠性问题。


背景技术：

2.2018年6月3gpp全会通过对sa网络架构标准的冻结，5g nr独立组功能正式确立，具备了独立部署的能力，也将全新的端到端网络架构展现在世界面前，网络重构的新要求应运而生。sdn/nfv/切片等技术需要在新的网络架构中配合新网元和接口同步使用，以满足业务灵活适配、弹性部署和能力开放的需求。
3.在新的网络架构下，网络逻辑控制功能被抽象成可以单独进行部署的网络组件，根据业务需求在合理位置上进行放置部署，以实现对网络的控制。网络功能虚拟化将原有专用硬件上的网络功能通过部署在通用服务器上的软件实现，将网络功能与专用硬件进行解耦的同时也带来了一些挑战，例如网络服务可靠性的降低等，因此需要针对虚拟网络功能的高可用提出相应的解决方法，保证部署在通用服务器上的业务能够满足服务需求。


技术实现要素：

4.在下文中给出了关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的一些方面的基本理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图用来确定本公开的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出关于本公开的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。
5.本公开的目的之一是提供一种功能多样性的网络功能高可用部署方法。
6.根据本公开的一个方面，提供一种面向多服务的虚拟网络功能高可用部署方法，包含步骤：
7.将原始的虚拟网络功能(vnf)用等效vnf代替，等效vnf为包含n个子实例的多样化子实例集subvnf1,subvnf2,
……
，subvnfn，其中，n是大于或等于2的多样化系数，所述n个子实例中的每个子实例包含一个或多个由微服务提供的子功能；
8.根据针对各微服务定义的增益系数、各微服务的可用性和各微服务的资源需求，计算等效vnf增益；
9.在约束条件下，求解多样化系数n，以最大化等效vnf增益，并且得到vnf子实例最大颗粒度；
10.根据vnf子实例最大颗粒度设置单个备份实例的资源需求，并且设置取决于业务需求的一个或多个备份实例；以及
11.通过分布式部署，将等效vnf中的n个子实例部署于不同的物理节点上。
12.以下通过本发明的优选的实施方式的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
13.构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
14.参照附图，根据下面的详细描述，可以更清楚地理解本公开，其中：
15.图1示出了根据本发明的面向多服务的虚拟网络功能高可用部署方法的流程图。
16.图2例示了将原始的虚拟网络功能(vnf)用等效vnf代替的一个例子。
17.图3例示了本发明的一个具体实施例。
18.图4示意性地例示了能够实现根据本公开的实施例的计算设备的示例性配置。
具体实施方式
19.参考附图进行以下详细描述，并且提供以下详细描述以帮助全面理解本公开的各种示例性实施例。以下描述包括各种细节以帮助理解，但是这些细节仅被认为是示例，而不是为了限制本公开，本公开是由随附权利要求及其等同内容限定的。在以下描述中使用的词语和短语仅用于能够清楚一致地理解本公开。另外，为了清楚和简洁起见，可能省略了对公知的结构、功能和配置的描述。本领域普通技术人员将认识到，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对本文描述的示例进行各种改变和修改。
20.以下结合附图示例性地详细描述vnf多样化子实例集部署方法。
21.图1示出了根据本发明的面向多服务的虚拟网络功能高可用部署方法的流程图。
22.首先，如步骤s101所示，将原始的虚拟网络功能(vnf)用等效vnf代替，等效vnf为包含n个子实例的多样化子实例集(subvnf1,subvnf2,
……
，subvnfn)，其中，n是大于或等于2的多样化系数，所述n个子实例中的每个子实例包含一个或多个由微服务提供的子功能。
23.更具体而言，一个vnf实例由多个微服务组成，可以具有多种功能。根据每个微服务所需资源和承载的业务，可以得到资源和业务的比例关系，根据这种比例关系，将微服务进行资源细化，可以拆分成若干个独立的单元，每个单元都可以完成该微服务处理相同的业务。可以通过对不同微服务子单元的组合，得到可以满足不同业务模型的等效多样性vnf子实例集{subvnf1,subvnf2,
……
}。子实例的业务能力之和足以匹配原始vnf。保证预定全部业务不受影响。
24.作为具体的例子，图2具体例示了将原始的虚拟网络功能(vnf)用等效vnf代替的一个例子。
25.例如，虚拟网络功能(vnf)包含微服务1和微服务2，微服务1包含子功能1和子功能2，微服务2包含子功能3。通过对不同微服务子单元的组合，得到如图所示的能够满足不同业务模型的等效多样性vnf子实例集。
26.然后，如步骤s102所示，根据针对各微服务定义的增益系数、各微服务的可用性和各微服务的资源需求，计算等效vnf增益。
27.作为实施上述步骤的具体例示，详细例举如下非限制性的例子。本领域技术人员可以理解，本发明不限于以下详细例举的非限制性的例子，特别是不限于具体例举的针对各微服务定义增益系数的具体方式、表示各微服务的可用性的具体方式、表示各微服务的资源需求的具体方式、以及计算等效vnf增益的具体方式。
28.例如，在原始vnf包含微服务s1、s2、
…
、sn的情况下，可以通过如下矩阵表示原始vnf的可用性。
[0029][0030]
其中，a(vnf)表示原始vnf的可用性，a(s1)表示微服务s1的可用性，a(s2)表示微服务s2的可用性，依次类推，a(sn)表示微服务sn的可用性。在用矩阵表示vnf可用性的表示方法中，只有主对角线的元素不为零，n个微服务的可用性通过n*n的矩阵表示，例如包含三个微服务的原始vnf的可用性可以用3*3矩阵表示。
[0031]
并且，各个微服务可以包含一个或多个子功能。例如，微服务si可以包含子功能fi1、fi2、
…
、fim等等。并且，微服务si的可用性a(si)可以进一步表示为各子功能fi1、fi2、
…
、fim的可用性a(fi1)、a(fi2)、
…
、a(fim)的乘积。即，a(si)＝a(fi1)a(fi2)
…
a(fim)。
[0032]
对于如上具体例示的例子，原始vnf包含微服务1和微服务2。微服务1包含子功能1和子功能2；微服务2包含子功能3。
[0033]
对于如上具体例示的例子，原始vnf的可用性表示为如下形式：
[0034][0035]
并且，由于微服务1包含子功能1和子功能2，因此微服务1的可用性可以进一步用子功能1的可用性和子功能2的可用性表达为a(s1)＝a(f1)a(f2)，其中，a(f1)表示子功能1的可用性，a(f2)表示子功能2的可用性，a(f1)a(f2)的含义为a(f1)*a(f2)。类似的，a(s2)＝a(f3)，其中，a(f3)表示子功能3的可用性。
[0036]
本发明通过定义多样化系数n，将原始vnf用包含n个子实例的多样化子实例集{subvnf1,subvnf2,
……
，subvnfn}等效代替，称为等效vnf。
[0037]
n个子实例中的每个子实例包含一个或多个由微服务提供的子功能。每种微服务能够定义一个或多个子功能。
[0038]
每个subvnf的可用性可以表示为：
[0039][0040]
其中，xn,yn,zn分别表示不同功能单元的数量，a1i,a2i,a3i分别代表每个功能单元的可用性，π表示连乘运算。
[0041]
等效vnf的可用性矩阵记作矩阵k，可表示为：
[0042][0043]
其中，上式中的“e”表示单位矩阵，a(subvnfn)表示子实例subvnfn的可用性，e-a(subvnfn)表示子实例subvnfn的不可用性。
[0044]
将原始vnf用子实例集代替会增加资源的消耗，如业务的负载均衡，因此，根据多样化系数n，将多样化子实例集所需的资源表示为：
[0045][0046]
当n＝1时，r(n)即为原始vnf所需资源。
[0047]
根据不同微服务在业务中的作用，定义微服务增益系数α、β、
…
等等。以上述包含两种微服务的具体例子为例，可以将等效vnf关于多样化系数的增益表示为：
[0048][0049]
其中，r1和r2分别表示两种微服务所需资源，k(1,1)表示矩阵k第1行第1列的元素、k(2,2)表示矩阵k第2行第2列的元素。如果实施例涉及3种微服务，则上述表达式为类似的3项相加；如果实施例涉及4种微服务，则上述表达式为类似的4项相加；依次类推。
[0050]
然后，如步骤s103所示，在约束条件下，求解多样化系数n，以最大化等效vnf增益，并且得到vnf子实例最大颗粒度。
[0051]
具体而言，本发明结合混合整数线性规划算法构建解析模型。
[0052]
基于可用性分析和多样性模型，将求解多样化系数的问题建立为混合整数线性规划问题。
[0053]
具体而言，优化目标如下：在满足约束条件的情况下，最大化等效vnf增益，根据多样性模型，可表示为：
[0054][0055]
并且，约束条件如下：
[0056]
(1)确保vnf实例所用资源不超过总可用资源；
[0057]
(2)确保每个vnf子实例具有一定的可用性，且可用性之差在一定范围内；
[0058]
(3)确保分配给vnf子实例集合的资源可以满足预期性能(与原vnf实例一致)；
[0059]
(4)确保vnf子实例异地放置、反亲和部署；
[0060]
(5)确保每个vnf子实例只能部署在一个物理节点上；
[0061]
(6)确保vnf子实例集负载分担。
[0062]
通过上述处理，可以得到如下结果：通过混合整数线性规划算法可以得到满足约束条件的最优解n；在多样化系数为n的情况下，根据约束条件中每个vnf子实例的可用性需
求，可以得到vnf子实例的最大颗粒度，即任意vnf子实例部署规模不能超过此颗粒度。
[0063]
再然后，如步骤s104所示，根据vnf子实例最大颗粒度设置单个备份实例的资源需求，并且设置取决于业务需求的一个或多个备份实例。说明书附图2具体例示了vnf子实例最大颗粒度的例子以及具有最大颗粒度的备份实例。
[0064]
最后，如步骤s105所示，通过分布式部署，将等效vnf中的n个子实例部署于不同的物理节点上。
[0065]
如本发明的上述实施例所例示的那样，本发明相对于现有技术而言具有如下的优点和效果。
[0066]
首先，是实现了多样化部署vnf。本专利提出的vnf多样化子实例方法，能够在满足原始业务需求的基础上，将vnf化整为零，以更小的颗粒度进行分布式并行部署，使得每个子实例之间弱相关，从而当部分子实例出现故障时，并不会导致服务的完全中断，因此更大程度地保证了服务的连续性和稳定性。
[0067]
其次，本发明实现了定制化的冗余备份。在本发明提出的定制化冗余备份的方法中，根据子实例颗粒度调整资源需求，缩小了备份的固有资源需求，确保了备份资源的高效利用，同时可以根据不用业务需求定制不用级别的冗余备份，从而灵活分配备份资源。
[0068]
以下，参照说明书附图3详细描述本发明的例示性的更进一步的一个具体实施例，即，5g核心网网络功能ausf的多样化部署。
[0069]
对于网络功能ausf，如图3所示，由2个微服务组成，分别是鉴权和漫游信息保护，其中鉴权功能可以提供对3gpp方式接入的鉴权和对非3gpp接入方式的鉴权。根据每个微服务所需资源和承载的业务，可以得到资源和业务的比例关系，根据这种比例关系，将微服务进行资源细化，可以拆分成若干个独立的单元，每个单元都可以完成该微服务处理相同的业务量。可以通过对不同微服务子单元的组合，得到等效多样性vnf子实例集{subausf1,subausf2,
……
}。如图3中的多样化子实例所示，多样化子实例具有以下几种功能的子实例{3gpp鉴权 漫游信息保护，非3gpp鉴权 漫游信息保护，3gpp鉴权 非3gpp 漫游信息保护，3gpp鉴权 非3gpp鉴权}，可以将不同业务的流量引导至对应子实例进行处理。子实例的业务能力之和足以匹配原始ausf。保证预定全部业务不受影响。
[0070]
每个子实例通过分布式部署，分别部署于不同的物理节点上，降低每个子实例之间的相关性。子实例间并行运行，保证某个子实例发生故障时，并不会影响到其他子实例的业务运行，缩小故障范围，减小故障对业务产生的影响，提升可用性。如图3所示，假设当subausf1所在的物理节点发生故障，此时subausf1无法为当前业务继续提供服务，需要引导至备份实例处理。不会对其他subausf产生影响，可以保证其他subausf的业务稳定性。
[0071]
原ausf被等效替换为颗粒度更小的子实例集，冗余也可以对应的进行缩容，不必再覆盖原始ausf所需全部资源，单个冗余实例足以覆盖最大颗粒度的子实例即可。根据实际业务需求，可以灵活的选择备份实例的数量，有效提高了备份资源的使用率。
[0072]
对于本实施例，可以如下进行基于可用性的多样性需求分析。
[0073]
首先，原始ausf可用性定义为：
[0074][0075]
其中a1,a2分别代表3gpp鉴权和非3gpp鉴权的可用性，a3代表漫游信息保护的可
用性。
[0076]
然后，定义多样化系数n，即将原始ausf用包含n个子实例的多样化子实例集{subausf1,subausf2,
……
，subausfn}等效代替，称为等效ausf。每个subausf的可用性可以表示为：
[0077][0078]
其中xn,yn,zn分别表示不同功能单元的数量，a1i,a2i,a3i分别代表每个功能单元的可用性。
[0079]
并且，等效ausf的可用性矩阵记作矩阵k，k可表示为：
[0080][0081]
将原始ausf用子实例集代替的情况下，为了保证与原ausf功能完全匹配，需要加资源的消耗，如业务的负载均衡。根据多样化系数n，将多样化子实例集所需的资源表示为：
[0082][0083]
当n＝1时，r(n)即为原始ausf所需资源。
[0084]
例如，根据在业务中的作用，分别定义鉴权和漫游信息保护的增益系数为α和β，将等效ausf关于多样化系数的增益表示为：
[0085][0086]
r1和r2分别代表鉴权功能和漫游信息保护功能所需资源。
[0087]
然后，结合混合整数线性规划算法构建解析模型。
[0088]
基于可用性分析和多样性模型，将求解多样化系数的问题建立为混合整数线性规划问题。
[0089]
具体而言，优化目标如下：在满足约束条件的情况下，最大化等效vnf增益，根据多样性模型，可表示为：
[0090][0091]
并且，约束条件如下：
[0092]
(1)确保vnf实例所用资源不超过总可用资源；
[0093]
(2)确保每个ausf子实例具有一定的可用性，且可用性之差在一定范围内；
[0094]
(3)确保分配给ausf子实例集合的资源可以满足预期性能(与原ausf实例一致)；
[0095]
(4)确保ausf子实例异地放置，反亲和部署；
[0096]
(5)确保每个ausf子实例只能部署在一个物理节点上；
[0097]
(6)确保ausf子实例集负载分担。
[0098]
通过上述处理，可以得到如下结果：通过混合整数线性规划算法可以得到满足约束条件的最优解n。在多样化系数为n的情况下，根据约束条件中每个ausf子实例的可用性需求，可以得到ausf子实例的最大颗粒度，即任意ausf子实例部署规模不能超过此颗粒度。
[0099]
对于本具体实施例，部署结果如下。
[0100]
在本实施例中，可用物理节点共有12个。
[0101]
(1)根据业务与资源的比值，可以将鉴权功能所需资源分为8个单元，将漫游信息保护功能所需资源分为4个单元。
[0102]
(2)根据需求模型和解析模型，当等效ausf增益最大时，n＝5。
[0103]
(3)根据约束条件得到ausf子实例的最大颗粒度为“鉴权单元*2,漫游信息保护单元*1”。
[0104]
(4)根据以上参数，结合业务需求，将原始ausf用子实例集等效代替，子实例集按照如下方式部署：
[0105]
{subausf1＝3gpp鉴权*1 漫游信息保护*1，
[0106]
subausf2＝非3gpp鉴权*1 漫游信息保护*1，
[0107]
subausf3＝3gpp鉴权*2 漫游信息保护*1，
[0108]
subausf4＝3gpp鉴权*1 非3gpp*1 漫游信息保护*1，
[0109]
subausf5＝3gpp鉴权*1 非3gpp鉴权*1}
[0110]
(5)由于ausf子实例的最大颗粒度为“鉴权单元*2,漫游信息保护单元*1”，单个备份ausf的颗粒度也为“鉴权单元*2,漫游信息保护单元*1”即可覆盖任一ausf子实例。根据业务需求，部署2-3个备份ausf实例。
[0111]
本发明提出了一种功能多样性的网络功能高可用部署方法，通过使用低耦合的多样化子实例集代替原始网络功能，能够缩小故障影响范围，从而避免完全的服务中断，提高网络功能的可靠性和可用性。由于每个子实例通过分布式部署，分别部署于不同的物理节点上，降低每个子实例之间的相关性。子实例间并行运行，保证某个子实例发生故障时，并不会影响到其他子实例的业务运行，缩小故障范围，减小故障对业务产生的影响，提升vnf的可用性。
[0112]
并且，本发明提出了一种定制化的冗余备份方案，能够改变原始网络功能备份的固有资源需求，定制化设置备份，确保了备份资源的高效利用。由于原vnf被等效替换为颗粒度更小的子实例集，冗余也可以对应的进行缩容，不必再覆盖原始vnf所需全部资源，单个冗余实例足以覆盖最大颗粒度的子实例即可。根据实际业务需求，可以灵活的选择备份实例的数量，有效提高备份资源的使用率。
[0113]
图4示出了能够实现根据本公开的实施例的计算设备400的示例性配置。
[0114]
计算设备400是能够应用本公开的上述方面的硬件设备的实例。计算设备400可以是被配置为执行处理和/或计算的任何机器。计算设备400可以是但不限制于工作站、服务
器、台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数据助手(pda)、智能电话、车载计算机或以上组合。
[0115]
如图4所示，计算设备400可以包括可以经由一个或多个接口与总线402连接或通信的一个或多个元件。总线402可以包括但不限于，工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、微通道架构(micro channel architecture，mca)总线、增强isa(eisa)总线、视频电子标准协会(vesa)局部总线、以及外设组件互连(pci)总线等。计算设备400可以包括例如一个或多个处理器404、一个或多个输入设备406以及一个或多个输出设备408。一个或多个处理器404可以是任何种类的处理器，并且可以包括但不限于一个或多个通用处理器或专用处理器(诸如专用处理芯片)。处理器404例如可以被配置为执行图2或图3所示的方法。输入设备406可以是能够向计算设备输入信息的任何类型的输入设备，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备408可以是能够呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。
[0116]
计算设备400还可以包括或被连接至非暂态存储设备414，该非暂态存储设备414可以是任何非暂态的并且可以实现数据存储的存储设备，并且可以包括但不限于盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、压缩盘或任何其他光学介质、缓存存储器和/或任何其他存储芯片或模块、和/或计算机可以从其中读取数据、指令和/或代码的其他任何介质。计算设备400还可以包括随机存取存储器(ram)410和只读存储器(rom)412。rom 412可以以非易失性方式存储待执行的程序、实用程序或进程。ram 410可提供易失性数据存储，并存储与计算设备400的操作相关的指令。计算设备400还可包括耦接至数据链路418的网络/总线接口416。网络/总线接口416可以是能够启用与外部装置和/或网络通信的任何种类的设备或系统，并且可以包括但不限于调制解调器、网络卡、红外线通信设备、无线通信设备和/或芯片集(诸如蓝牙
tm
设备、802.11设备、wifi设备、wimax设备、蜂窝通信设施等)。
[0117]
本公开可以被实现为装置、系统、集成电路和非瞬时性计算机可读介质上的计算机程序的任何组合。可以将一个或多个处理器实现为执行本公开中描述的部分或全部功能的集成电路(ic)、专用集成电路(asic)或大规模集成电路(lsi)、系统lsi，超级lsi或超lsi组件。
[0118]
本公开包括软件、应用程序、计算机程序或算法的使用。可以将软件、应用程序、计算机程序或算法存储在非瞬时性计算机可读介质上，以使诸如一个或多个处理器的计算机执行上述步骤和附图中描述的步骤。例如，一个或多个存储器以可执行指令存储软件或算法，并且一个或多个处理器可以关联执行该软件或算法的一组指令，以根据本公开中描述的实施例提供各种功能。
[0119]
软件和计算机程序(也可以称为程序、软件应用程序、应用程序、组件或代码)包括用于可编程处理器的机器指令，并且可以以高级过程性语言、面向对象编程语言、功能性编程语言、逻辑编程语言或汇编语言或机器语言来实现。术语“计算机可读介质”是指用于向可编程数据处理器提供机器指令或数据的任何计算机程序产品、装置或设备，例如磁盘、光盘、固态存储设备、存储器和可编程逻辑设备(pld)，包括将机器指令作为计算机可读信号来接收的计算机可读介质。
[0120]
举例来说，计算机可读介质可以包括动态随机存取存储器(dram)、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦只读存储器(eeprom)、紧凑盘只读存储器(cd-rom)或其他光盘存储设备、磁盘存储设备或其他磁性存储设备，或可以用于以指令或数据结构的形式携带或存储所需的计算机可读程序代码以及能够被通用或专用计算机或通用或专用处理器访问的任何其它介质。如本文中所使用的，磁盘或盘包括紧凑盘(cd)、激光盘、光盘、数字多功能盘(dvd)、软盘和蓝光盘，其中磁盘通常以磁性方式复制数据，而盘则通过激光以光学方式复制数据。上述的组合也包括在计算机可读介质的范围内。
[0121]
提供本公开的主题作为用于执行本公开中描述的特征的装置、系统、方法和程序的示例。但是，除了上述特征之外，还可以预期其他特征或变型。可以预期的是，可以用可能代替任何上述实现的技术的任何新出现的技术来完成本公开的部件和功能的实现。
[0122]
另外，以上描述提供了示例，而不限制权利要求中阐述的范围、适用性或配置。在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可以对所讨论的元件的功能和布置进行改变。各种实施例可以适当地省略、替代或添加各种过程或部件。例如，关于某些实施例描述的特征可以在其他实施例中被结合。
[0123]
类似地，虽然在附图中以特定次序描绘了操作，但是这不应该被理解为要求以所示的特定次序或者以顺序次序执行这样的操作，或者要求执行所有图示的操作以实现所希望的结果。在某些情况下，多任务处理和并行处理可以是有利的。