【摘 要】
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随着网络数据存储的全面云化、互联网业务的快速发展以及新型业务不断增加,网络业务IP化趋势越来越明显,伴随这种趋势而来的是不断扩大的网络规模和各种异构动态应用的增长。在此情境下,IP分组业务往往呈现出高动态性、高突发性以及高峰均比的特征,但目前骨干网中采用IP+光层叠式的架构,该架构下IP层与光层分层管控、独立运维,存在灵活性不足、资源利用率低、可靠性不足、管控与维护困难、投资及运维成本高等问题。如
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随着网络数据存储的全面云化、互联网业务的快速发展以及新型业务不断增加,网络业务IP化趋势越来越明显,伴随这种趋势而来的是不断扩大的网络规模和各种异构动态应用的增长。在此情境下,IP分组业务往往呈现出高动态性、高突发性以及高峰均比的特征,但目前骨干网中采用IP+光层叠式的架构,该架构下IP层与光层分层管控、独立运维,存在灵活性不足、资源利用率低、可靠性不足、管控与维护困难、投资及运维成本高等问题。如何对IP+光网络进行有效协同以跨层协同调度网络资源、降低运维成本、提高网络资源利用率和保证网络服务质量,同时尽可能的降低能耗、节约成本是运营商面临的关键难点。因此,针对以上问题本文主要以IP+光协同传输为基础,从协同管控架构、资源优化分配及时延优化控制机制三方面进行研究。一、基于SDN的核心思想,设计基于资源池化的IP+光跨层网络的协同控制架构。针对IP与光网络分层管控导致协同困难以及不同厂商设备拥有各自不同的控制接口与私有协议导致的网络异质性增加、维护控制复杂、协同调度流程繁琐周期长、资源调度缺乏灵活性等问题。本文基于SDN设计了四层分层分级协同管控架构,实现IP路由器端口资源以及光链路资源的全局监控形成网络资源池,并通过控制器对设备进行灵活管理与配置实现跨层资源灵活调度达到网随云动、资源高效利用的目的,最后通过硬件实验平台的搭建验证了跨层协同控制方案的可行性。二、提出基于资源池化的跨层网络灵活调整及资源分配机制。针对新兴业务引起的业务高动态性以及高峰均比所导致的网络带宽资源利用率低以及能耗高等问题。本文深入分析IP+光网络模型下,以不同资源分配方式分配网络带宽时,业务流量与网络资源利用率及网络能耗之间的关系。建立了多业务场景下,基于时间表的分阶段能耗最优资源分配模型。同时在跨层网络动态调整前提下,提出了基于遗传算法的多业务跨层资源实时分配算法（MS-SNA）。该算法根据多业务流量矩阵以及最大忍受时延为输入,按时间表分时段规划能耗最优网络资源分配方案,并通过实时配置IP网络和光网络划分网络资源,以最低能耗高效利用网络资源同时保证业务服务质量。通过大量实验仿真验证了所提算法能有效利用网络资源并降低业务阻塞率及能耗。三、提出基于机器学习的光路预配置及延迟释放的多周期网络自适应重配机制。针对网络业务动态性和高突发性所导致的光路频谱碎片化及低利用率以及为有效利用光路资源进行光路的拆建所带来的业务服务时延变长等问题,本文深入分析了光路调整与业务服务时延的关系,建立了不同业务流量模型下,周期性光路自适应重配及频谱整理模型,提出了基于机器学习的光路预配置及资源延迟释放的多周期网络自适应重配算法,该算法利用深度学习长短期记忆模型对历史频谱分配数据进行训练,预测出每条链路的频谱分配方案进行光路预配置以降低业务服务时延、提高频谱利用率。同时结合热点光路资源延迟释放的策略以应对异常突发流量下新建光路所引入的时延从而对时延进行优化控制。通过仿真实验验证了本算法在不同流量负载及网络模型下能有效提高频谱利用率及降低业务平均服务时延。
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