一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，該方法包括以下步驟：A、根據(jù)基帶池內(nèi)所支持的無線通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、基帶池內(nèi)的資源以及任務(wù)特點(diǎn)設(shè)置資源變量和任務(wù)變量；B、根據(jù)資源變量、任務(wù)變量、各類型協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定以及資源容量各項(xiàng)約束，定義數(shù)學(xué)表達(dá)式，建立數(shù)學(xué)模型；C、使用改進(jìn)的遺傳算法求解數(shù)學(xué)模型，得到不同用戶業(yè)務(wù)量下的分簇配置方案。本發(fā)明根據(jù)用戶請(qǐng)求業(yè)務(wù)量預(yù)先設(shè)計(jì)不同的分簇管理模型，然后根據(jù)業(yè)務(wù)量的變化調(diào)用相應(yīng)規(guī)模的資源簇從而降低了基帶池內(nèi)的功耗，降低資源管理的復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的能效性，同時(shí)也進(jìn)一步兼顧了基帶池內(nèi)資源利用率，提高系統(tǒng)靈活性以及并行處理能力。
【專利說明】一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及通信【技術(shù)領(lǐng)域】，具體是涉及一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著通信技術(shù)的發(fā)展，多媒體技術(shù)和互聯(lián)技術(shù)的不斷發(fā)展完善，人們對(duì)通信質(zhì)量 和通信形式要求越來越高，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由于存在以下三個(gè)問題逐漸不能滿足日益發(fā)展 的電子及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求。一、傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)需要數(shù)量巨大的基站，這意味著高額的建 設(shè)投資、站址配套、站址租賃以及維護(hù)費(fèi)用。二、潮汐效應(yīng)導(dǎo)致現(xiàn)有基站利用率低下，網(wǎng)絡(luò) 的平均負(fù)載通常大大低于忙時(shí)負(fù)載，而不同的基站之間不能共享處理能力，也很難提高頻 譜效率。三、平臺(tái)專有要求電信運(yùn)營(yíng)商需要維護(hù)多個(gè)不兼容的平臺(tái)，擴(kuò)容或者升級(jí)的成本更 商。
[0003] 為了解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的不足，中國(guó)移動(dòng)提出了一種新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)一C-RAN，它是 基于集中化處理，協(xié)作式無線電和實(shí)時(shí)云架構(gòu)的綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架。其優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn) 在以下幾個(gè)方面：1、較低的網(wǎng)絡(luò)功耗；2、較低的運(yùn)營(yíng)商資本支出和運(yùn)維成本；3、通過基站 間干擾協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)較高的通信網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
[0004]C-RAN架構(gòu)雖然相對(duì)于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)存在諸多優(yōu)點(diǎn)，但是仍有多個(gè)技術(shù)難點(diǎn)問 題亟需解決，而基帶池的處理資源管理就是其中之一。基帶池內(nèi)處理資源管理主要是為了 使得資源管理中心能夠有效地快速地查詢基帶池內(nèi)大量的處理資源使用情況，并且快速為 用戶任務(wù)分配可用資源，處理不同的通信需求。對(duì)基帶池內(nèi)處理資源在未預(yù)處理的情況下 管理所有資源不但能效低而且管理復(fù)雜度高。
[0005] 現(xiàn)有的集中式資源管理模型主要分為兩種：全固定分簇模型和全動(dòng)態(tài)配置的資源 管理模型。全固定分簇模型處理用戶請(qǐng)求的反應(yīng)時(shí)間短，但是對(duì)于隨機(jī)的用戶請(qǐng)求而言該 模型資源利用率較低，全動(dòng)態(tài)配置的管理模型雖然能夠高效的利用基帶池內(nèi)的各類資源， 但是動(dòng)態(tài)配置虛擬機(jī)需要大量配置時(shí)延，對(duì)于實(shí)時(shí)無線通信而言必然影響基帶池的服務(wù)質(zhì) 量并且增大資源管理的各項(xiàng)開銷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是為了克服上述【背景技術(shù)】的不足，提供一種基帶池內(nèi)虛擬資源分 簇方法，對(duì)基帶池內(nèi)固定配置部分資源進(jìn)行分簇管理，根據(jù)用戶請(qǐng)求業(yè)務(wù)量預(yù)先設(shè)計(jì)不同 的分簇管理模型，然后根據(jù)業(yè)務(wù)量的變化調(diào)用相應(yīng)規(guī)模的資源簇從而降低了基帶池內(nèi)的功 耗，降低資源管理的復(fù)雜度，提高系統(tǒng)的能效性，同時(shí)也進(jìn)一步兼顧了基帶池內(nèi)資源利用 率，提高系統(tǒng)靈活性以及并行處理能力。
[0007] 本發(fā)明提供一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，包括以下步驟：
[0008]A、根據(jù)基帶池內(nèi)所支持的無線通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、基帶池內(nèi)的資源以及任務(wù)特點(diǎn)設(shè)置 資源變量和任務(wù)變量；
[0009] B、根據(jù)資源變量、任務(wù)變量、各類型協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定以及資源容量各項(xiàng)約束，定義數(shù) 學(xué)表達(dá)式，建立數(shù)學(xué)模型；
[0010] C、使用改進(jìn)的遺傳算法求解數(shù)學(xué)模型，得到不同用戶業(yè)務(wù)量下的分簇配置方案。
[0011] 在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，步驟A中所述資源包括物理資源和虛擬機(jī)資源，所述 物理資源變量的具體描述方法如下：
[0012] 基帶池內(nèi)含有K類異構(gòu)的物理服務(wù)器，用矩陣PHy表示基帶池內(nèi)所有類型物理服 務(wù)器的資源量：

【權(quán)利要求】
1. 一種基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，其特征在于包括以下步驟： A、 根據(jù)基帶池內(nèi)所支持的無線通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、基帶池內(nèi)的資源以及任務(wù)特點(diǎn)設(shè)置資源 變量和任務(wù)變量； B、 根據(jù)資源變量、任務(wù)變量、各類型協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定以及資源容量各項(xiàng)約束，定義數(shù)學(xué)表 達(dá)式，建立數(shù)學(xué)模型； C、 使用改進(jìn)的遺傳算法求解數(shù)學(xué)模型，得到不同用戶業(yè)務(wù)量下的分簇配置方案。
2. 如權(quán)利要求1所述的基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，其特征在于：步驟A中所述資源 包括物理資源和虛擬機(jī)資源，所述物理資源變量的具體描述方法如下： 基帶池內(nèi)含有K類異構(gòu)的物理服務(wù)器，用矩陣PHy表示基帶池內(nèi)所有類型物理服務(wù)器 的資源量：
其中PHy的第一行表示該類型服務(wù)器所能提供的最大計(jì)算資源容量，PHy的第二行表 示該類型服務(wù)器所能提供的最大內(nèi)存容量；用W(i，j)表示為加載模塊任務(wù)i和j的物理服 務(wù)器間的傳輸帶寬； 物理服務(wù)器最大功耗Aax …，其中戶Ix為i類型服務(wù)器的最大功耗； 所述虛擬機(jī)資源變量的具體描述方法如下： W協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)下各類虛擬機(jī)用矩陣VMw表示： VMw = [FM；r,VM：, ? ? ?,VMl] 其中^^^(^^^_/7，^^)"_，:〇表示￥協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)下」_類型虛擬機(jī)的計(jì)算資源和內(nèi)存資 源配置以及該虛擬機(jī)上加載的模塊任務(wù)數(shù)。
3. 如權(quán)利要求1所述的基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，其特征在于：步驟A中所述任務(wù) 變量包括任務(wù)資源需求、各個(gè)虛擬機(jī)的處理模塊以及虛擬機(jī)處理任務(wù)時(shí)延： w協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)下用戶基帶處理過程包括Mw模塊子任務(wù)，所有模塊任務(wù)對(duì)資源需求用矩陣Rw表示：
其中矩陣Rw的第一行表示在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成各模塊任務(wù)所需最小計(jì)算資源，RW的第二 行表示在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成各模塊任務(wù)所需最少內(nèi)存；在滿足資源最小需求的前提下，w協(xié) 議標(biāo)準(zhǔn)下i模塊的處理時(shí)延為<; 各個(gè)虛擬機(jī)的處理模塊指虛擬機(jī)上預(yù)先加載的相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)下模塊任務(wù)的處理程 序的個(gè)數(shù)，即w協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)下處理虛擬機(jī)類型總數(shù)為L(zhǎng)，每類虛擬機(jī)上加載的任務(wù)數(shù)表示為
各個(gè)虛擬機(jī)處理任務(wù)時(shí)延指虛擬機(jī)完成所對(duì)應(yīng)任務(wù)所需的處理時(shí)延，表示為
模塊任務(wù)加載到同類型的虛擬機(jī)上，兩者間傳輸帶寬近似認(rèn)為是無窮大，即傳輸時(shí)延為0， 而不同虛擬機(jī)間受到兩者間的帶寬限制帶來傳輸時(shí)延:
其中Lij為模塊任務(wù)i和模塊任務(wù)j間的通信帶寬，且當(dāng)i=j時(shí)L=inf,當(dāng)i關(guān)j時(shí)，Lu=WyWu為承載兩個(gè)虛擬機(jī)的物理機(jī)間的帶寬，表示模塊任務(wù)i和模塊任務(wù) j間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。
4.如權(quán)利要求1所述的基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，其特征在于：步驟B中定義問題 所需的數(shù)學(xué)表達(dá)式，建立數(shù)學(xué)模型包括以下步驟： 描述物理服務(wù)器相關(guān)參數(shù)所需的數(shù)學(xué)表達(dá)式定義如下： 物理服務(wù)器的功耗分為兩部分：靜態(tài)功耗和動(dòng)態(tài)功耗，所述靜態(tài)功耗指當(dāng)前開啟的物 理服務(wù)器在空閑狀態(tài)下的功耗Pidle=kP_(k= 0. 5?0. 6);所述動(dòng)態(tài)功耗Pd指由于業(yè)務(wù) 量的不同，產(chǎn)生的可變的功耗，一臺(tái)物理服務(wù)器實(shí)際運(yùn)行功耗表示為： Preal-Pidle^D =kPmax+(l-k)ucpuPmax, 其中y_為物理服務(wù)器CPU的當(dāng)前使用率； 描述虛擬機(jī)相關(guān)參數(shù)所需的數(shù)學(xué)表達(dá)式定義如下： 協(xié)議類型為W資源組內(nèi)，將各類型虛擬機(jī)組內(nèi)的虛擬機(jī)再次分簇，分簇后各類型的虛 擬機(jī)的個(gè)數(shù)表示為Y1每個(gè)采樣時(shí)刻新用戶請(qǐng)求數(shù)Nin，Nin為一個(gè)服從參數(shù)為A的泊 松過程,每個(gè)時(shí)隙內(nèi)發(fā)起的平均請(qǐng)求數(shù)為A，則用戶新請(qǐng)求為k的概率函數(shù)為：
每個(gè)時(shí)隙新的資源需求下，基帶池需要開啟類型為i的虛擬機(jī)總數(shù)為vmnum=Nin，且 需要開啟的對(duì)應(yīng)類型的虛擬機(jī)分組的個(gè)數(shù)clusnmv其值滿足以下關(guān)系式：
類型為i的虛擬機(jī)加載到類型為j的物理服務(wù)器為最優(yōu)，且每臺(tái)類型為j的物理服務(wù) 器最多加載NUMw個(gè)類型為i的虛擬機(jī)，則每開啟一個(gè)規(guī)模為虛擬機(jī)的分組，需要的物 理服務(wù)器j的數(shù)量為每開啟一個(gè)虛擬機(jī)所耗物理服務(wù)器的功耗增加為Ui，其中

基帶池內(nèi)的功耗分為兩部分，一部分是基礎(chǔ)運(yùn)行功耗，基礎(chǔ)運(yùn)行功耗是物理服務(wù)器運(yùn) 行所產(chǎn)生的靜態(tài)功耗和動(dòng)態(tài)功耗之和，在請(qǐng)求虛擬機(jī)i數(shù)量為￥11111111^時(shí)，其值表示為： K,, = Phynumj ?P；dh.+vmnum, -Ui ^ 另一部分功耗主要是由于系統(tǒng)管理各虛擬機(jī)簇所消耗的功耗，類型為i的虛擬機(jī)分 簇，在虛擬機(jī)請(qǐng)求數(shù)為Vmnumi時(shí)的系統(tǒng)管理功耗表示為： P1maiui,,.,=Cost(Y) Clusnumj +Vmnumj ACost 其中Cost(Yi) =AQog(Yi)為每管理一個(gè)Yi規(guī)模的虛擬機(jī)組所消耗最基本的管理功 耗，A為常數(shù)；ACost為每開啟一個(gè)虛擬機(jī)所要增加管理功耗； 在用戶服務(wù)請(qǐng)求為Vmnumi、虛擬機(jī)分組規(guī)模為1的條件下，基帶池所有i類型虛擬機(jī) 的分簇消耗的總功耗為：
所有類型的虛擬機(jī)在參數(shù)為A的泊松分布的用戶負(fù)載下，N個(gè)采樣時(shí)刻內(nèi)的系統(tǒng)所耗 的總的平均能量為：
其中P(X=Vmnumi.k)在k時(shí)刻的申請(qǐng)i類型虛擬機(jī)數(shù)為Vmnumi.k的概率，M=Cip為 類型為i的虛擬機(jī)數(shù)據(jù)處理時(shí)延，則建立數(shù)學(xué)模型為：minE(Yi)
5.如權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的基帶池內(nèi)虛擬資源分簇方法，其特征在于：步驟C中 改進(jìn)遺傳算法針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法的選擇算子和交叉算子兩方面進(jìn)行改進(jìn)，主要改進(jìn)如下： 選擇算子改進(jìn)如下：首先將種群個(gè)體按照適應(yīng)度值進(jìn)行排序，將種群中前25%的個(gè)體 進(jìn)行復(fù)制并保留，中間50%的個(gè)體保留下來，適應(yīng)度最小的25%的個(gè)體拋棄，固定比例的 進(jìn)行個(gè)體選擇； 交叉算子主要包括確定交叉概率和交叉方式兩方面的改進(jìn)； 交叉概率改進(jìn)包括改進(jìn)傳統(tǒng)遺傳算法中固定交叉概率，采用自適應(yīng)的交叉概率PJO <p。^ 1)進(jìn)行交叉操作，其值由以下公式確定：
其中O<ki<k2< 1,且ki=Pcmin,k2=P。一當(dāng)f越接近fma!^,P。就越接近 0,Pc通 常取值在0.4?0.6之間； 交叉方式的改進(jìn)將傳統(tǒng)單點(diǎn)交叉改為兩點(diǎn)交叉，其交叉過程具體操縱如下： 設(shè)兩個(gè)親代個(gè)體為P1，P2,隨機(jī)生成各自的交叉片段和交叉區(qū)域，同時(shí)對(duì)產(chǎn)生的交叉區(qū) 域進(jìn)行互相關(guān)，若兩個(gè)基因段相似度低于50 %則進(jìn)行下步操作：將Pl的交叉區(qū)域復(fù)制到P2 的尾部記為P1'，同樣將P2的交叉區(qū)域復(fù)制到Pl的尾部記為P2'，然后在Pl的編碼中刪除 與P2相同的編碼片段，P2'做同樣的操作；如果找不到與交叉區(qū)域相同的基因段則刪除各 自自身的交叉區(qū)域基因形成新的兩個(gè)個(gè)體；否則重新產(chǎn)生交叉區(qū)域，再進(jìn)行兩個(gè)基因段相 似度比較，直到滿足相似度低于50%后進(jìn)行交叉過程。
【文檔編號(hào)】H04W52/02GK104507150SQ201410814335
【公開日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2014年12月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月23日
【發(fā)明者】李兵兵, 于海龍, 黃敏, 賈瓊, 林春 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)