【摘要】网络虚拟化是构建互联网络体系的重要技术，也是促进网络底层资源共享的重要应用，针对当前网络用户定制化服务的发展需求，建立虚拟网络映射，能够从当前网络资源现状来构建虚拟解决方案，突破在线请求、资源约束等问题。为此，本文将从虚拟网络映射模型及技术优化上来探讨相应热点问题，并提出解决虚拟网络映射模型优化的思路和方法。
【关键词】网络虚拟化 虚拟网络映射 问题 整数规划
虚拟网络技术在构建新一代互联网络体系架构中，能够从底层物理物理结构上创建多个虚拟网络，从而满足用户自定义的端到端的服务。作为当前重要的网络技术，在底层物理层进行网络系统共享中，通常可以实现多个节点对连接节点的虚拟链路生成。如借助于路由协议可以共享专线资源，实现虚拟网上IP语音的多通道服务，同时还可以利用自认证地址和路由协议来提供安全保障。因此，虚拟网络技术中的虚拟网络映射在实现底层物理物理共享中发挥了重要作用。
一、当前虚拟网络映射面临的问题及挑战
虚拟网络映射是构建虚拟网络植入的主要内容，也是实现底层物理物理中各节点及数据链路连接的重要技术，其主要目标在于从虚拟技术上实现底层物理网络的高效利用。然而，在研究虚拟网络映射中，还有几个难题一直制约着其应用。主要有：一是对底层资源的约束，从技术上来看，虚拟网络映射必须满足虚拟网络请求，如对某一节点或链路带宽资源的使用，从实验中来看，对于某一虚拟节点所占资源是有限的，而这个限值往往给虚拟网络带来特定的约束；二是准入控制难题，对于网络实体底层各资源的分配，在虚拟网络下需要设置准入控制，以确保可用资源的充足和有效，然而，对于底层资源来说本身是有限的，因此每一虚拟网络请求都将被延迟或拒绝，从而造成虚拟网络请求门槛难题；三是在线请求过多带来的动态响应不及时，虚拟网络请求是动态的，对于物理资源的占用也是随机的，有时很长，而在资源提供上所采用的映射算法往往难以保障及时响应，特别是对于大量请求并发时则更无法进行在线满足；四是网络拓扑结构多样化，针对虚拟网络环境下的网络拓扑结构，不同映射算法所设置的结构也不尽相同，如星型、树型及其他类型等，而对于各拓扑结构下的虚拟网络，如何更好的发挥各自的效率都是映射算法面临的难题。
二、虚拟网络映射模型的定义及整数规划
虚拟网络映射模型的构建主要针对约束条件、优化目标及复杂性等特点，从映射算法的优化上来动态分配网络资源，提高系统容错性。其定义形式为一个无向图Gs=（Ns，Ls，ASn，ASL），对于Ns和Ls主要是针对底层物理网络上的节点及链路集合，并对链路路径记为Ps；对于AsN主要是针对节点属性进行定义，如占用的物理地址等；对于AsL表示底层链路属性，如网络延迟、带宽资源。假设底层某一物理网络为GS，虚拟网络为Gv，则对于虚拟网络映射集合就满足M：Gv（N'，P'，RN，RL），其中N' Ns，P' Ps，而式中的RN和RL分别表示节点资源集合和链路资源集合。
对于虚拟网络映射目标的约束是结合虚拟网络资源的最大带宽来说实现的。假设t时刻的虚拟网络请求的效益为R（GV（t）），则本虚拟网络的凭借效益函数计作：；对于该函数来说，每一个虚拟请求都是一项任务，而对于映射关系的规划则需要从虚拟节点、虚拟链路上实现最大效益。当我们用X来表示节点间的映射关系，则计作：X={Xij┃vi∈Nv，vj∈Ns}；当Xij=1时则虚拟网络GV中的节点vi映射到GS中的节点vj，当Xij=0时，则用Y来表示，计作：Y={Yij┃li∈Lv，lj∈Ls}，对于本虚拟网络的映射关系中，GV中的链路li包含GS底层物理网络的lj。可见，对于虚拟网络映射中的约束条件是针对每个虚拟节点与底层物理节点间的对应关系，该关系是满足每条虚拟链路到物理链路间的对应路径，以保证虚拟网络请求被满足。
三、资源约束条件及优化目标
虚拟网络映射请求在对资源进行约束时，需要从节点约束、数据链路约束两个阶段进行，对于节点约束主要体现在底层物理资源上，如内存占用、CPU占用、网络接口等系统资源的占用；对于数据链路的约束主要分为三个方面，终端约束、节点对流量的约束及距离约束。从终端约束上来看，虚拟网络中的各请求下的流量是有限度的，不能超过流量上界，而上界值往往是由底层物理层流量所制约，而一旦超过出口流量上界，则对整个虚拟请求无法满足；流量的约束是通过函数关系来定义，假设某一节点到另一节点的流量为U，则对于该节点的流量约束要求为f（u）μ（v），u表示为某节点流量的请求值，而v表示为某节点流量的最值；对于距离约束也是通过函数来定义，设αF（u）表示从节点u到γ（u）之外的节点总流量上界，ωF（u）表示从γ（u）之外的节点到节点u的上界，则距离约束为： 。在实际应用中，对于虚拟网络映射模型的设计可以进行简化，如对于流量约束可以转换为带宽约束，对于距离约束可以简化为延迟约束。由此可见，对于虚拟网络中的多条数据链路中的虚拟映射，可以从同一条链路到底层物理网络路径上，并且从请求中预留相应的带宽，而对于延迟约束则主要从虚拟网络请求服务质量上来体现。需要强调的是，对于某一节点与链路的选择，由于其所在网络拓扑结构的不同，如在星型结构中，尽管虚拟网络节点提出的请求在服务器附近，而对于该结构则需要从远处部署的服务器进行转接，底层物理节点则无法直接进行距离条件约束，反而增加了延迟，降低了虚拟网络响应时间。
针对虚拟网络映射中的复杂性，需要从资源带宽、在线请求数、准入条件、以及网络拓扑结构等方面进行综合分析，而由此带来的优化问题则是迫切的。因此，从虚拟网络映射服务目标来看，对于虚拟网络映射需要从最少的资源消耗中满足最大的资源利用，或者说在保留足够资源基础上来满足虚拟网络的服务请求所消耗的存储空间、CPU占用时间、及带宽资源最少。显然，对于优化目标的表示为：；利用参数ρ来调节各节点的资源消耗及带宽效益，如当在分布式虚拟计算中，底层资源足够大，而远程服务质量有限，则可以将ρ设置为较大的值。可见，对于虚拟网络映射任务的分配及延时的分析，优化的目标主要是满足虚拟网络服务请求所耗时间，如果时间过长则访问难以满足。因此需要从服务请求所面临的复杂性上，对无法满足的任务进行统一处理，可以设置排队序列以轮换方式进行满足。
