本技術(shù)涉及云計(jì)算，特別是涉及一種虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)前的信息技術(shù)領(lǐng)域個(gè)人用戶、企業(yè)和組織上云的需求急劇增長(zhǎng)。不僅可以利用云平臺(tái)來托管傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)應(yīng)用，還可以探索基于云的創(chuàng)新解決方案。例如nfv(networkfunctions?virtualization，網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化)的推廣將傳統(tǒng)的硬件依賴的網(wǎng)絡(luò)功能（如防火墻、負(fù)載均衡、網(wǎng)絡(luò)地址轉(zhuǎn)換等）轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛟跇?biāo)準(zhǔn)虛擬服務(wù)器上運(yùn)行的軟件解決方案，更快地部署和擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，響應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化。

2、然而，客戶在根據(jù)大量云上虛機(jī)進(jìn)行各類組件部署環(huán)節(jié)，難以保證主干鏈路傳輸效率，以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞囊?guī)劃或拓展的可達(dá)性，使得云虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋫鬏斝什桓摺?/p>

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高虛擬網(wǎng)絡(luò)傳輸效率的虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法，包括：

3、獲取客戶端發(fā)送的虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息包括待部署的流量途徑節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，以及一個(gè)流量入口節(jié)點(diǎn)、多個(gè)流量出口節(jié)點(diǎn)和業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)；

4、基于虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，構(gòu)建虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，并基于虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建鏈路代價(jià)模型；

5、在鏈路代價(jià)模型中新增虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，在虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)與每一流量出口節(jié)點(diǎn)之間添加虛擬鏈路，以使得各虛擬鏈路的代價(jià)相同；

6、迭代執(zhí)行預(yù)設(shè)的循環(huán)體，以更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，停止執(zhí)行預(yù)設(shè)的循環(huán)體；

7、根據(jù)預(yù)設(shè)的鏈路重要度權(quán)重和最新的鏈路的信息素濃度值，再次更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值；

8、從更新后的鏈路代價(jià)模型中查找出最優(yōu)的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌?/p>

9、循環(huán)體被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

10、從多個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)中篩選出多個(gè)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)集合，確定流量入口節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)集合中各節(jié)點(diǎn)的訪問概率，將訪問概率最大的節(jié)點(diǎn)確定為待訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，訪問目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)集合中移除已訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，更新節(jié)點(diǎn)集合，確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與更新后的節(jié)點(diǎn)集合中各節(jié)點(diǎn)的訪問概率，返回將訪問概率最大的節(jié)點(diǎn)確定為待訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的步驟，直至已訪問的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值。

11、在其中一個(gè)實(shí)施例中，基于虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建鏈路代價(jià)模型包括：

12、確定流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延和帶寬；

13、基于時(shí)延和帶寬，確定流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的鏈路代價(jià)；

14、根據(jù)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩溌反鷥r(jià)，構(gòu)建鏈路代價(jià)模型。

15、在其中一個(gè)實(shí)施例中，確定流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延和帶寬包括：

16、基于虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，采集流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)各自的虛機(jī)信息、網(wǎng)絡(luò)連接信息和通信路徑；

17、基于流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)各自的虛機(jī)信息、網(wǎng)絡(luò)連接信息和通信路徑，模擬流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的通信，采集通信過程中的通信數(shù)據(jù)；

18、基于通信數(shù)據(jù)，確定流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延和帶寬。

19、在其中一個(gè)實(shí)施例中，從更新后的鏈路代價(jià)模型中查找出最優(yōu)的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浒ǎ?/p>

20、基于更新后的鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值和鏈路代價(jià)，通過廣度優(yōu)先搜索，從更新后的鏈路代價(jià)模型中查找出從流量入口節(jié)點(diǎn)到流量出口節(jié)點(diǎn)之間的路徑的鏈路代價(jià)之和最小的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

21、在其中一個(gè)實(shí)施例中，更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值包括：

22、確定鏈路代價(jià)模型中已訪問的鏈路上的信息素濃度值增量；

23、根據(jù)信息素濃度值增量和預(yù)設(shè)的信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，更新已訪問的鏈路的信息素濃度值；

24、根據(jù)鏈路代價(jià)模型中未訪問的鏈路上的信息素濃度值和預(yù)設(shè)的信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，更新未訪問的鏈路的信息素濃度值。

25、在其中一個(gè)實(shí)施例中，基于通信數(shù)據(jù)，確定流量入口節(jié)點(diǎn)、流量出口節(jié)點(diǎn)、以及業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)延和帶寬之前，方法還包括：

26、對(duì)通信數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括臟數(shù)據(jù)剔除和缺失數(shù)據(jù)處理中的至少一種。

27、第二方面，本技術(shù)還提供了一種虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲b置，包括：

28、配置信息獲取模塊，用于獲取客戶端發(fā)送的虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息包括待部署的流量途徑節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，以及一個(gè)流量入口節(jié)點(diǎn)、多個(gè)流量出口節(jié)點(diǎn)和業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)；

29、模型構(gòu)建模塊，用于基于虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，構(gòu)建虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌⒒谔摂M網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錁?gòu)建鏈路代價(jià)模型；在鏈路代價(jià)模型中新增虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，在虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)與每一流量出口節(jié)點(diǎn)之間添加虛擬鏈路，以使得各虛擬鏈路的代價(jià)相同；

30、信息素濃度值調(diào)整模塊，用于迭代執(zhí)行預(yù)設(shè)的循環(huán)體，以更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，停止執(zhí)行預(yù)設(shè)的循環(huán)體；根據(jù)預(yù)設(shè)的鏈路重要度權(quán)重和最新的鏈路的信息素濃度值，再次更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值；循環(huán)體被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下操作：從多個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)中篩選出多個(gè)節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)集合，確定流量入口節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)集合中各節(jié)點(diǎn)的訪問概率，將訪問概率最大的節(jié)點(diǎn)確定為待訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，訪問目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，從節(jié)點(diǎn)集合中移除已訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，更新節(jié)點(diǎn)集合，確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn)與更新后的節(jié)點(diǎn)集合中各節(jié)點(diǎn)的訪問概率，返回將訪問概率最大的節(jié)點(diǎn)確定為待訪問的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的步驟，直至已訪問的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值；

31、拓?fù)浯_定模塊，用于從更新后的鏈路代價(jià)模型中查找出最優(yōu)的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?/p>

32、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法實(shí)施例中的步驟。

33、第四方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法實(shí)施例中的步驟。

34、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述任意一項(xiàng)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法實(shí)施例中的步驟。

35、上述虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渫扑]方法，獲取客戶端發(fā)送的虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息，基于虛擬網(wǎng)絡(luò)配置信息構(gòu)建鏈路代價(jià)模型，在鏈路代價(jià)模型中添加虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，在虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)與每一流量出口節(jié)點(diǎn)之間添加虛擬鏈路，虛擬鏈路代價(jià)相同，第一方面，針對(duì)云用戶的虛擬網(wǎng)絡(luò)中存在多個(gè)流量出口的問題，在將問題建模階段，虛構(gòu)一個(gè)虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)，將每個(gè)流量出口連接至虛擬終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)且鏈路代價(jià)相同，有利于在后續(xù)基于鏈路代價(jià)模型確定最優(yōu)的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞倪^程中，平衡鏈路代價(jià)，中和新增的虛假鏈路對(duì)確定目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞挠绊?，有利于提高確定目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臏?zhǔn)確性。第二方面，設(shè)計(jì)改進(jìn)的算法循環(huán)體，通過從多個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)中篩選出待訪問節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建待訪問節(jié)點(diǎn)集合的方式，改變節(jié)點(diǎn)訪問機(jī)制，通過確定當(dāng)前訪問節(jié)點(diǎn)訪問待訪問節(jié)點(diǎn)集合中待訪問節(jié)點(diǎn)的概率的方式，確定訪問節(jié)點(diǎn)，更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值，如此，有利于目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮剿鞯亩鄻有?，降低陷入局部最?yōu)解的可能性，有利于提高算法的收斂速度。第三方面，通過迭代執(zhí)行循環(huán)體，更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值，根據(jù)預(yù)設(shè)的鏈路重要度權(quán)重和更新的鏈路的信息素濃度值，再次更新鏈路代價(jià)模型中鏈路的信息素濃度值，從更新后的鏈路代價(jià)模型中查找出最優(yōu)的目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。如此，通過鏈路的信息素濃度確定目標(biāo)虛擬網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，有利于提高虛擬網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率，同時(shí)，結(jié)合預(yù)設(shè)的鏈路重要性需求，充分考慮客戶端網(wǎng)絡(luò)極度復(fù)雜龐大的情況下的求解難度，使得預(yù)置的鏈路重要性充分干預(yù)拓?fù)鋬?yōu)化過程，讓結(jié)果更具有客戶導(dǎo)向性，有利于提高目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c客戶端需求的匹配度。