劉嫻 王柯琦

摘 要：為使智能光網(wǎng)絡(luò)（ASON）在受災(zāi)時(shí)各等級(jí)協(xié)定（SLA）波長(zhǎng)業(yè)務(wù)重獲局向資源，研究了一種風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法。首先通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)損毀數(shù)學(xué)模型為不同SLA等級(jí)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的連接分別設(shè)定穩(wěn)定度閾值條件。然后借鑒啟發(fā)式算法計(jì)算思想為受災(zāi)的各等級(jí)SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)分別制定自愈策略。再根據(jù)災(zāi)后通路資源需求變化設(shè)計(jì)帶寬重置方案以保證災(zāi)后SLA業(yè)務(wù)的生存性。仿真表明，算法在穩(wěn)健性、失效率、呼損率多指標(biāo)中均有良好的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：智能光網(wǎng)絡(luò);業(yè)務(wù)等級(jí);閾值;局向

中圖分類號(hào)：TN929 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)的實(shí)施，傳統(tǒng)光傳送網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)性能指標(biāo)[1]已不足以應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)對(duì)光網(wǎng)絡(luò)載荷帶來(lái)的挑戰(zhàn)。在這樣的背景下，具有高速傳輸能力和充足帶寬資源的ASON順勢(shì)而生，一躍成為部署云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的首選骨干網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)?？上攵?，若這樣的骨干網(wǎng)絡(luò)一旦遭遇因不可預(yù)估的自然災(zāi)害[2]引發(fā)局部網(wǎng)絡(luò)故障，勢(shì)必面臨不同SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)失效的風(fēng)險(xiǎn)。因此在面對(duì)自然災(zāi)害的情形下，如何高效地規(guī)避SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)失效的風(fēng)險(xiǎn)便成為業(yè)界討論的焦點(diǎn)。

目前，針對(duì)該領(lǐng)域的研究已有一定的進(jìn)展。諸如：多徑路由機(jī)制，主張通過(guò)計(jì)算出基于鏈路分離的多個(gè)通路資源來(lái)共同承載某個(gè)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求，并允許這些多個(gè)通路將其閑置帶寬資源向其他波長(zhǎng)業(yè)務(wù)開(kāi)放。以此改善全網(wǎng)對(duì)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)請(qǐng)求連接的成功率，降低波長(zhǎng)業(yè)務(wù)失效的風(fēng)險(xiǎn)概率?；赟LA的動(dòng)態(tài)自愈算法，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參量實(shí)時(shí)變化情況為SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求制定多個(gè)路由轉(zhuǎn)發(fā)方案的同時(shí)，對(duì)通路的帶寬資源實(shí)施降級(jí)以提高波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求的概率，將業(yè)務(wù)出現(xiàn)中斷風(fēng)險(xiǎn)的概率降至最低。ASON生存算法，則通過(guò)引入風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)學(xué)概率模型來(lái)實(shí)施波長(zhǎng)通路資源的保護(hù)，并在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)局部故障后通過(guò)為中斷的SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)規(guī)劃出風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較低的路由局向，以提升全網(wǎng)的生存性。對(duì)于基于SRLG[3]的自愈技術(shù)，其核心思想是為SRLG建立一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)概率數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化所選的通路對(duì)資源來(lái)為波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的連接請(qǐng)求配置科學(xué)的局向，進(jìn)而最小化鏈路擁塞度，提高業(yè)務(wù)連接的可靠程度。經(jīng)過(guò)梳理可知，上述關(guān)于SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)失效風(fēng)險(xiǎn)的研究均是通過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)可預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)概率模型來(lái)描述ASON[4]的全局狀態(tài)及其受災(zāi)程度。顯然這樣的靜態(tài)數(shù)學(xué)模型不足以客觀反映ASON中風(fēng)險(xiǎn)蔓延的趨勢(shì)，于是針對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)所開(kāi)展的相關(guān)研究也就難以奏效。尤其在風(fēng)險(xiǎn)重災(zāi)區(qū)出現(xiàn)偏離的情形下，這種靜態(tài)算法數(shù)學(xué)模型在化解災(zāi)后SLA業(yè)務(wù)連接失效風(fēng)險(xiǎn)上更加束手無(wú)策。針對(duì)目前研究的局限性，本次構(gòu)思一種通過(guò)為ASON中風(fēng)險(xiǎn)事件建立動(dòng)態(tài)概率模型，為不同SLA的波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求提供基于局向資源個(gè)性化需求的自愈算法，用于規(guī)避全網(wǎng)因自然災(zāi)害事件造成的SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接失效的風(fēng)險(xiǎn)。

1 不同SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的個(gè)性化需求模型分析

3 算法成效

3.1 評(píng)估模型

本次選用NSFNET網(wǎng)絡(luò)作為對(duì)ASON風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法的評(píng)估模型。該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D1所示，由21個(gè)鏈路和14個(gè)具有全波長(zhǎng)變換功能的網(wǎng)元組成。假設(shè)ASON全網(wǎng)任意鏈路局向的容量都是200個(gè)波長(zhǎng)[12]，每個(gè)鏈路局向的穩(wěn)定度均遵循[0.97，0.99]隨機(jī)分布。并定義話務(wù)需求的增長(zhǎng)率遵循[0，0.3，0.6，0.9，1.2，1.5]。在ASON部分區(qū)域遭遇自然災(zāi)害后，該區(qū)域附近鏈路局向的穩(wěn)定度降至[0.65，0.75]隨機(jī)分布。網(wǎng)中任意兩個(gè)網(wǎng)元之間的業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求所需帶寬遵循[8，12]個(gè)波長(zhǎng)間的任意分布，SLA業(yè)務(wù)等級(jí)在遵循e：a：c=20%：30%：50%分布下任意設(shè)置。評(píng)估擬定的權(quán)值系數(shù)σ=13，將不同SLA等級(jí)的波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的穩(wěn)定度閾值[13]定義為：Pth-Se=0.97，Pth-Sa=0.92，Pth-Sc=0.83。評(píng)估主要測(cè)試圖1中陰影的受災(zāi)[14]部分，并統(tǒng)計(jì)受災(zāi)區(qū)域中40組隨機(jī)業(yè)務(wù)模型的均值。

為了考察風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法在保護(hù)SLA業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求方面的優(yōu)勢(shì)，本次評(píng)估選用災(zāi)后自適應(yīng)自愈機(jī)制（DASH）[15]作為參照。該機(jī)制核心思想是參照所排序波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的SLA等級(jí)，為最高等級(jí)的受損業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求配置出一個(gè)穩(wěn)定度最高的通路作為該等級(jí)SLA業(yè)務(wù)的自愈通路，且所配置的帶寬資源采用自適應(yīng)降級(jí)分配。算法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的成效通過(guò)穩(wěn)健性、失效率、呼損率來(lái)衡量[16]。穩(wěn)健性表示SLA業(yè)務(wù)連接未受到損壞的幾率，該值越大表明該業(yè)務(wù)連接越穩(wěn)健;失效率表示因?yàn)?zāi)后可用局向資源萎縮導(dǎo)致無(wú)法自愈的業(yè)務(wù)規(guī)模與災(zāi)后業(yè)務(wù)連接總規(guī)模的比值，該值越大表明災(zāi)后失效的業(yè)務(wù)連接規(guī)模也越大;呼損率表示業(yè)務(wù)連接過(guò)程中損壞的話務(wù)規(guī)模與需求話務(wù)總規(guī)模的比值，該值越大表明業(yè)務(wù)連接損失的話務(wù)規(guī)模也越大。

3.2 數(shù)據(jù)考察

圖2所示，描述了兩種算法機(jī)制下不同SLA等級(jí)的業(yè)務(wù)連接穩(wěn)健性對(duì)比情況。不難看出，無(wú)論何種等級(jí)的SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)，DASH機(jī)制下的穩(wěn)健性普遍較低，均低于算法評(píng)估模型中預(yù)設(shè)的三個(gè)閾值。相比之下，本文設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法表現(xiàn)出的穩(wěn)健性普遍較好。無(wú)論何種等級(jí)的SLA，其波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的穩(wěn)健性不僅都超過(guò)DASH機(jī)制下指標(biāo)，同時(shí)也顯著地突破了各個(gè)SLA等級(jí)的閾值。這是緣于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法為那些穩(wěn)健性低于各自SLA等級(jí)閾值的受災(zāi)業(yè)務(wù)規(guī)劃了次選局向作為該受災(zāi)SLA業(yè)務(wù)連接的工作通路，因此顯著改善了業(yè)務(wù)承載的穩(wěn)健性。

圖3所示柱狀圖展示了各等級(jí)SLA在兩種算法機(jī)制下表現(xiàn)出的失效率。圖中可見(jiàn)，兩種算法機(jī)制在應(yīng)對(duì)e等級(jí)和a等級(jí)的SLA業(yè)務(wù)時(shí)，失效率相差無(wú)幾，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法并未凸顯該有的優(yōu)勢(shì)。這是由于兩種算法機(jī)制具有共同的核心思想，即都是根據(jù)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)SLA等級(jí)高低為受災(zāi)的SLA業(yè)務(wù)搜索合適的帶寬資源配置局向。于是SLA相對(duì)較高的e等級(jí)和a等級(jí)的波長(zhǎng)業(yè)務(wù)很快獲得通路資源重新配置的機(jī)會(huì)，失效率都極其低。然而兩種算法機(jī)制在應(yīng)對(duì)a等級(jí)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)時(shí)的策略卻有所不同。DASH機(jī)制下的通路帶寬資源絕大部分規(guī)劃給了e等級(jí)和a等級(jí)的波長(zhǎng)業(yè)務(wù)，有限的可用局向資源無(wú)法滿足a等級(jí)波長(zhǎng)業(yè)務(wù)需求，使其失效率居高不下。相反，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法通過(guò)引入局向權(quán)值參量，在計(jì)算局向資源時(shí)將鏈路的穩(wěn)定度和剩余可用帶寬容量均考慮在內(nèi)，運(yùn)用帶寬（重）配置數(shù)學(xué)模型對(duì)鏈路帶寬資源實(shí)施優(yōu)化計(jì)算，有效規(guī)避了大規(guī)模SLA業(yè)務(wù)在一個(gè)鏈路局向上發(fā)生沖突的風(fēng)險(xiǎn)?；诖藘?yōu)化計(jì)算模型下規(guī)劃出的通路資源可顯著降低失效率指標(biāo)。

圖4所示曲線走勢(shì)統(tǒng)計(jì)了兩種算法機(jī)制下各等級(jí)SLA業(yè)務(wù)的平均呼損率。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法具有良好的相對(duì)優(yōu)勢(shì)，且這種差異化優(yōu)勢(shì)隨著話務(wù)量增長(zhǎng)率的遞增顯得越加明顯。究其原因，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法在為受災(zāi)SLA業(yè)務(wù)規(guī)劃局向路由前首先重置了鏈路的權(quán)值，然后以此展開(kāi)路由局向的優(yōu)化計(jì)算。兼顧了鏈路局向的穩(wěn)定度和閑置帶寬，最大程度地提高了每個(gè)鏈路局向中閑置帶寬的平均利用率。對(duì)于那些同時(shí)存在首選通路和次選通路的SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)而言，在實(shí)施話務(wù)配置時(shí)，當(dāng)其工作需求帶寬超出WC中的帶寬，此時(shí)可將次選通路中的所有帶寬資源或者一部分帶寬資源支配給該SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的工作帶寬來(lái)使用。也就是同時(shí)利用次選通路和首選通路上配置的帶寬共同實(shí)施該話務(wù)。然而，DASH機(jī)制主張通過(guò)自適應(yīng)下調(diào)業(yè)務(wù)SLA等級(jí)來(lái)尋找一個(gè)帶寬資源穩(wěn)定度最高的通路用于自愈受災(zāi)的波長(zhǎng)業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求，且缺乏對(duì)局向鏈路權(quán)值的動(dòng)態(tài)評(píng)估，這樣容易出現(xiàn)多個(gè)受災(zāi)SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)擁堵在該條通路的情形。并且隨著災(zāi)后全網(wǎng)可用局向鏈路資源進(jìn)一步萎縮，持續(xù)增加的受災(zāi)SLA業(yè)務(wù)規(guī)模將進(jìn)一步惡化業(yè)務(wù)在該條通路上的連通率，致使全網(wǎng)話務(wù)平均呼損率持續(xù)升高。隨著受災(zāi)SLA業(yè)務(wù)規(guī)模的持續(xù)增加，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避算法的差異性優(yōu)勢(shì)將變得更加明顯。

4 結(jié) 論

通過(guò)梳理傳統(tǒng)研究應(yīng)用在ASON上用于受理受災(zāi)SLA業(yè)務(wù)連接請(qǐng)求方面缺乏客觀性的問(wèn)題，提出一種能夠用于高效規(guī)避災(zāi)后受損SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)面臨連接失效風(fēng)險(xiǎn)的算法。算法實(shí)施過(guò)程結(jié)合了啟發(fā)式算法思想和帶寬優(yōu)化配置思想共同為災(zāi)后SLA波長(zhǎng)業(yè)務(wù)的自愈提供科學(xué)的計(jì)算方法。所計(jì)算的自愈策略經(jīng)多個(gè)指標(biāo)考察均驗(yàn)證了其具備良好的可行性。

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