[發明專利]網絡功能虛擬化環境下的內容交付網絡服務器優化部署方法

有效

• 申請號: 201710270020.4
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號: CN107124306B
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 孫罡;楊廣華;廖丹;虞紅芳;孫健
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;G06K9/62;G06F9/455
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 周劉英

1.網絡功能虛擬化環境下的內容交付網絡服務器優化部署方法，其特征在于，包括下列步驟：步驟1：基于承建內容交付網絡的物理拓撲結構，將物理節點中的服務器作為虛擬節點，確定待部署的虛擬網絡拓撲結構；

步驟2：根據虛擬網絡拓撲結構和虛擬節點的節點流量需求計算相似度矩陣W：

計算任意兩個虛擬節點之間的相似度w_ij：若兩個虛擬節點之間有鏈路連接，則相似度w_ij＝(|d_i-d_j|)^2.5,i≠j；否則，相似度w_ij＝0；其中i、j為虛擬節點標識符，d_i、d_j表示不同虛擬節點的節點流量需求；

由相似度w_ij得到相似度矩陣n表示虛擬節點數目；

步驟3：根據公式D＝dia(dr₁,dr₂,...,dr_n)得到度數矩陣D，由L＝D-W得到拉普拉斯矩陣L，其中dia為對角符號，對角元

并對拉普拉斯矩陣L進行歸一化處理，得到歸一化的拉普拉斯矩陣L_ysm：L_ysm＝D^-1/2LD^-1/2；

步驟4：計算L_ysm的n個特征值及特征向量，特征向量為列向量，即特征向量u_i＝(u_1i,u_2i,...,u_ni)^T，i＝1,…,n；

將前k個最小特征值對應的特征向量u₁,...,u_k按列排列形成矩陣U_n×k＝(u₁,...,u_k)，其中k表示待部署的副本服務器數目；

對矩陣U_n×k按行歸一化得到矩陣T＝(t_ij)_n×k,其中矩陣元素

對矩陣T按行取得向量y₁,y₂,…,y_n，其中向量y_i的下標i對應矩陣T的第i行，且i＝1,…,n；

步驟5：對y₁,...,y_n進行k均值聚類處理，得到k個聚類結果為C₁,C₂,...,C_k，由每個聚類結果包含的虛擬節點標識符得到k個節點聚類集合A_m,m＝1,…,k；

步驟6：對于每個節點聚類集合A_m，遍歷A_m中的每個虛擬節點v_r，計算虛擬節點v_r作為中心節點的成本總和其中c_ir表示從節點v_i到節點v_r的鏈路長度，即節點v_i到節點v_r的跳數，p為單位帶寬成本；

選取成本總和cost最小的虛擬節點作為每個節點聚類集合A_m的副本中心節點。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟5中，對y₁,...,y_n進行k均值聚類處理具體為：

①在n個向量y₁,...,y_n中，隨機選取k個向量作為中心向量；

②在向量y₁,...,y_n中，計算非中心向量到k個中心向量的距離i,j∈{1,…,n},i≠j；

③對每個非中心向量，將其與距離最小的中心向量劃為一類，得到聚類結果C₁',...,C'_k，其中每個聚類結果中的元素均代表y_i的下標值；

④對每個聚類結果C'_m，重新計算一個中心向量，所述中心向量到聚類結果C'_m中的非中心向量的距離之和最小，得到k個新的中心向量；

⑤重復步驟②-④，直到新更新的k個中心向量與更新前的中心向量的距離差小于閾值ε。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，閾值ε的取值為ε≤0.001。