网络切片下基于粒子群的虚拟业务故障恢复算法

网络切片环境下，如何在有限资源约束下恢复尽可能多的虚拟网服务是一个急需解决的问题。为解决此问题，本文将虚拟网服务恢复问题建模为失效业务恢复数量最大化问题。提出了网络切片下基于粒子群的虚拟业务故障恢复算法，该算法首先将故障资源和虚拟业务构建为二层关联模型。其次将网络资源的恢复问题建模为粒子群问题，并采用粒子群优化算法进行求解。在实验部分，通过与已有算法进行比较，验证了本文算法能够恢复更多的发生故障的虚拟网业务。

网络切片环境下，基础网络被划分为底层网络和虚拟网络。底层网络包括底层节点和底层链路。虚拟网络包括虚拟节点和虚拟链路。服务提供商通过租用底层网络的资源组建虚拟网络，从而快速为目标用户提供特定的虚拟网服务[1] [2]。由于网络切片后，底层网络上承载的虚拟网服务数量越来越多，如果底层网络出现故障，将导致越来越多的虚拟网服务不可用。为解决此问题，网络故障恢复已成为一个重要的研究内容。

为提升故障的虚拟网业务恢复的速度，文献[3]基于虚拟网的动态迁移特性，设计了基于迁移策略的故障恢复算法。为提升关键业务的可靠性，文献[4]分析了网络业务的优先级，对于关键业务进行优先恢复。针对大规模环境下的故障恢复问题，文献[5]设计了一种分布式环境下的虚拟网资源恢复算法，提升了虚拟网资源的恢复速度。为进一步提升恢复资源率，文献[6]针对需要恢复的故障资源的特点，提出分阶段恢复策略，从而提升了算法的性能。对于具体网络环境下的故障资源恢复问题，文献[7]针对光网络中的故障链路恢复能力低的问题， 将流量多播技术应用到流量疏导策略中， 提升了故障资源的恢复能力。

文献[8]针对已有研究故障恢复能力低的问题， 以SDN 网络为实验场景， 基于客户信息链路的故障阈值对需要恢复的故障链路进行判断，从而有效提升故障恢复的准确度。

已有研究已经取得了较多的研究成果，但是，如何在有限资源约束下恢复尽可能多的虚拟网服务， 仍然需要进一步研究。

为解决此问题， 本文将虚拟网服务恢复问题建模为失效业务恢复数量最大化问题， 并采用智能化算法，求解最优的失效业务恢复策略。通过实验，验证了本文算法能够恢复更多的发生故障的虚拟网业务。

2. 问题描述 网络切片环境下， 基础网络被划分为底层网络和虚拟网络。

底层网络使用(), SSSGNE=表示， 其中， SN 表示底层节点集合，每个底层节点siSnN∈具有计算资源属性，使用()sicpu n表示。

SE 表示底层链路集合，每条底层链路sjSeE∈具有带宽资源属性，使用( )sjbw e表示。虚拟网络使用(), VVVGNE=表示。

其中， VN 表示虚拟节点集合，每个虚拟节点viVnN∈需要向底层节点申请的计算资源量使用()vicpu n表示。

VE 表示虚拟链路集合，每条虚拟链路sjSeE∈需要向底层链路申请的带宽资源量使用( )vjbw e表示。

服务提供商向底层网络提供商申请资源时，使用(), VVVGNE=描述需要的资源量。底层网络服务商