胡李亞洲,王曉軍,鐘森鳴,歐陽(yáng)劍,馬銳軍,洪 曄
(廣東技術(shù)師范大學(xué) 廣東工業(yè)實(shí)訓(xùn)中心,廣州 510665)
隨著互聯(lián)網(wǎng)IP流量呈現(xiàn)指數(shù)化增長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)的容量和速率需求越來(lái)越高。在復(fù)用技術(shù)方面,傳統(tǒng)基于波分復(fù)用(Wavelength Division Multiplexing,WDM)技術(shù)的光網(wǎng)絡(luò)在容量和靈活性方面逐漸顯露出不足,具備靈活網(wǎng)格技術(shù)的彈性光網(wǎng)絡(luò)(Elastic Optical Networks,EONs)應(yīng)運(yùn)而生。在空分技術(shù)方面,基于單模光纖(Single-mode Fiber,SMF)、單芯光纖(Single-core Fiber,SCF)的彈性光網(wǎng)絡(luò)幾乎已達(dá)傳輸物理極限[1]。為進(jìn)一步增加傳輸容量,采用擴(kuò)展空間領(lǐng)域資源的空分復(fù)用(Spatial-division Multiplexing,SDM)技術(shù)得到廣泛推崇和發(fā)展[2-3],其中基于多芯光纖(Multi-core Fiber,MCF)的空分復(fù)用技術(shù)備受研究者關(guān)注[4]。然而,空分復(fù)用彈性光網(wǎng)絡(luò)(多維光網(wǎng)絡(luò))存在路由頻譜分配(Routing and Spectrum Allocation,RSA)演變成路由纖芯頻譜分配(Routing,Core and Spectrum Allocation,RCSA),纖芯間物理串?dāng)_,以及光頻譜資源因頻譜一致性和連續(xù)性約束[5]而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能惡化等諸多問(wèn)題。此外,光網(wǎng)絡(luò)中不斷涌現(xiàn)大量的新應(yīng)用、新業(yè)務(wù),常見的如即刻預(yù)留(Immediate Reservation,IR)業(yè)務(wù)和提前預(yù)留(Advanc Reservation,AR)業(yè)務(wù)等。其中,IR業(yè)務(wù)能立即得到服務(wù),而AR業(yè)務(wù)是在未來(lái)特定時(shí)間得到服務(wù),且支持有初始延遲的應(yīng)用,例如數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)遷移、網(wǎng)格計(jì)算等。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商需提前為這些應(yīng)用預(yù)留網(wǎng)絡(luò)資源,直至應(yīng)用啟動(dòng)[6]。在AR業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,空域碎片化問(wèn)題逐漸時(shí)域化,網(wǎng)絡(luò)碎片問(wèn)題更為復(fù)雜,亟須對(duì)此場(chǎng)景進(jìn)行針對(duì)性研究,探討碎片整理有效方案。本文主要關(guān)注IR和AR兩種業(yè)務(wù)請(qǐng)求,將其部署在多維光網(wǎng)絡(luò)中,針對(duì)時(shí)域和空域二維碎片化問(wèn)題,提出對(duì)應(yīng)的資源優(yōu)化算法,并對(duì)算法進(jìn)行多指標(biāo)性能評(píng)估。
在多維光網(wǎng)絡(luò)中,頻譜資源分配須遵循頻譜一致性約束和頻譜連續(xù)性約束兩個(gè)基本條件。前者表示在不同光路上端到端服務(wù)必須使用相同編號(hào)的頻譜資源,后者意味著在同一纖芯內(nèi)服務(wù)所占用的頻譜資源編號(hào)必須是連續(xù)的。
此外,在多維光網(wǎng)絡(luò)中還存在纖芯間串?dāng)_約束,即在同一頻譜段重疊占用的情況下,將發(fā)生相鄰纖芯間串?dāng)_,嚴(yán)重影響傳輸信號(hào)質(zhì)量。其串?dāng)_數(shù)值可由公式(1)和公式(2)量化計(jì)算[7]:
在式(1)中,h表示單位長(zhǎng)度串?dāng)_的平均增加量,k、r、β和ωt r是光纖相關(guān)參數(shù),分別代表耦合系數(shù)、彎曲半徑、傳播常數(shù)和纖芯間距。在式(2)中,n是相鄰纖芯的數(shù)量,L是光纖長(zhǎng)度。從串?dāng)_定義公式可以得出,串?dāng)_數(shù)值主要取決于相鄰纖芯數(shù)量和光纖長(zhǎng)度兩個(gè)因素。
上述約束限制,特別是纖芯間串?dāng)_,使得路由纖芯頻譜過(guò)程變得尤為復(fù)雜。值得注意的是,非相鄰纖芯間的串?dāng)_相當(dāng)小,可忽略不計(jì),但相鄰纖芯間潛在的串?dāng)_卻至關(guān)重要。當(dāng)建立新光路連接時(shí),新光路與其他占用光路間串?dāng)_數(shù)值應(yīng)低于設(shè)定的串?dāng)_閾值,以免導(dǎo)致信號(hào)質(zhì)量下降[8]。
在多維光網(wǎng)絡(luò)中,通常采用頻譜連續(xù)度(Spectrum Compactness,SC)[9]描述光路頻譜資源的占用情況。在考慮AR業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,頻譜連續(xù)度也需要引入時(shí)間因素。本文設(shè)計(jì)為時(shí)間相關(guān)性頻譜連續(xù)度(Time SC,TSC),用式(3)衡量網(wǎng)絡(luò)與時(shí)間相關(guān)的頻譜狀態(tài):
式(3)中,Tt表示當(dāng)前時(shí)刻分別表示鏈路l上纖芯c中最大及最小的頻譜隙編號(hào),表示Tt時(shí)刻在鏈路l上纖芯c中第i個(gè)頻譜段占用的頻譜數(shù)量,P是當(dāng)前建立連接的數(shù)量,G是鏈路l上纖芯c中空閑的頻譜段數(shù)量表示Tt時(shí)刻第j個(gè)可用頻譜段數(shù)量。從TSC定義公式得知,頻譜連續(xù)度衡量著某一時(shí)刻空閑頻譜段能被使用的可能性,頻譜連續(xù)度越大,頻譜段被使用的可能性就越大。
在串?dāng)_閾值范圍內(nèi),提出一種基于時(shí)間相關(guān)性頻譜連續(xù)度的AR業(yè)務(wù)串?dāng)_感知資源優(yōu)化(ARP)算法,以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)中時(shí)域與空域頻譜碎片,提高資源利用效率。由于AR業(yè)務(wù)具備時(shí)間窗口特性,允許業(yè)務(wù)的開始時(shí)間在一定范圍內(nèi)彈性滑動(dòng),通過(guò)參數(shù)時(shí)間差,從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的重新配置。ARP算法主要分為三步:(1)找出時(shí)間相關(guān)性頻譜連續(xù)度數(shù)值低于閾值的時(shí)間節(jié)點(diǎn);(2)將找出的時(shí)間節(jié)點(diǎn)按頻譜連續(xù)度數(shù)值升序排列光路集合與AR業(yè)務(wù)集合;(3)執(zhí)行兩種重構(gòu)策略,使得網(wǎng)絡(luò)頻譜連續(xù)度趨于平衡。ARP算法流程如圖1所示,其中,ARP算法執(zhí)行的兩種重構(gòu)策略如圖2。
圖1 ARP算法流程
(1)僅對(duì)光路上已分配頻譜隙進(jìn)行時(shí)間重構(gòu)(RE-T)
RE-T策略保持現(xiàn)有光路徑和頻譜段不變,在時(shí)間滑動(dòng)窗口內(nèi),調(diào)整AR業(yè)務(wù)的開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間。調(diào)整過(guò)程中,RE-T試圖找到最佳時(shí)間段,使得網(wǎng)絡(luò)頻譜狀態(tài)最優(yōu)化,但調(diào)整時(shí)間長(zhǎng)度不能超過(guò)AR業(yè)務(wù)延遲的時(shí)間窗口期限。如圖2(a)所示,AR業(yè)務(wù)#6分配在時(shí)間T(2,3)區(qū)間的S(6,7)頻譜隙上,導(dǎo)致此時(shí)段光路的頻譜連續(xù)度SC過(guò)載,即超過(guò)SC閾值,將觸發(fā)RE-T策略執(zhí)行時(shí)間的重新調(diào)整。值得注意的是,業(yè)務(wù)#6可調(diào)整的時(shí)間范圍只能在該業(yè)務(wù)的時(shí)間滑動(dòng)窗口內(nèi)。當(dāng)業(yè)務(wù)#6時(shí)間調(diào)整到T(4,5),此時(shí)光路SC數(shù)值上升至大于閾值,即RE-T重調(diào)整策略執(zhí)行成功。
圖2 ARP算法的兩種重構(gòu)策略
(2)對(duì)光路上已分配頻譜隙進(jìn)行時(shí)間與頻譜重構(gòu)(RE-TF)
RE-TF策略保持現(xiàn)有光路徑,試圖同時(shí)調(diào)整AR業(yè)務(wù)開始時(shí)間和已有頻譜段,以實(shí)現(xiàn)時(shí)間和頻譜兩個(gè)維度的聯(lián)合優(yōu)化。RE-TF策略是基于RE-T策略,首先找到最優(yōu)時(shí)間段,且在此時(shí)間段上探尋光路的可用頻譜段。需要注意的是,頻譜調(diào)整過(guò)程也須遵循連續(xù)性和一致性約束。如圖2(b)所示,同樣以AR業(yè)務(wù)#6為例,將業(yè)務(wù)#6從時(shí)間T(2,3)的頻譜隙S(6,7)調(diào)整到時(shí)間T(3,4)的S(0,1)頻譜隙上,同時(shí)進(jìn)行了時(shí)間和頻譜段的資源調(diào)整,有效優(yōu)化了原宿兩個(gè)位置的頻譜連續(xù)度,優(yōu)化后均大于閾值,則RE-TF重調(diào)整策略執(zhí)行成功。
采用14節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),對(duì)以上資源優(yōu)化算法進(jìn)行評(píng)估。設(shè)定每根光纖配備7個(gè)纖芯、每個(gè)纖芯配備320個(gè)頻譜隙、每個(gè)頻譜隙單位為12.5 GHz、保護(hù)帶寬為25 GHz,采取BPSK調(diào)制格式,串?dāng)_閾值為-32 dB[10]。此外,IR業(yè)務(wù)、AR業(yè)務(wù)到達(dá)遵循泊松分布,AR業(yè)務(wù)持續(xù)時(shí)間td=ts+tholding+tsliding。采用基于頻譜連續(xù)度的串?dāng)_感知路由纖芯頻譜分配算法作為基準(zhǔn)算法(BL)[11]。BL基準(zhǔn)算法以頻譜連續(xù)度為光路度量值,在串?dāng)_感知范圍內(nèi)采用首次命中策略進(jìn)行路由、纖芯及頻譜資源的分配,不執(zhí)行任何主動(dòng)或被動(dòng)式的資源重新調(diào)整操作。從平均頻譜連續(xù)度(ASC)、阻塞率(BP)、頻譜利用率(SU)等方面,評(píng)估ARP算法和基準(zhǔn)算法的性能。
選取不同的頻譜連續(xù)度閾值,對(duì)ARP算法和基準(zhǔn)算法性能進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果如圖3所示。由圖3可見,在選取不同SC閾值情況下,各算法呈現(xiàn)一致性走勢(shì),閾值選取不影響各算法性能,因此不做重點(diǎn)探討。圖3顯示,隨著SC閾值增加,ARP算法與基準(zhǔn)算法的平均頻譜連續(xù)度性能逐步提升,其中ARP算法相較于基準(zhǔn)算法表現(xiàn)出更好的性能,特別是RE-TF策略,性能更優(yōu)。
圖3 不同閾值下平均頻譜連續(xù)度性能曲線
ARP算法與基準(zhǔn)算法在平均頻譜連續(xù)度方面的性能曲線如圖4。由圖4可見,一方面,隨著業(yè)務(wù)量增加,平均頻譜連續(xù)度逐漸下降,這是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)量越大,負(fù)荷就越大,頻譜分布越發(fā)不規(guī)則,從而導(dǎo)致頻譜連續(xù)性越差,降低了頻譜連續(xù)度。另一方面,ARP算法相較于基準(zhǔn)算法,在各階段業(yè)務(wù)量中均取得了更高的平均頻譜連續(xù)度,尤其是采用RE-TF策略的算法,性能更優(yōu)。這是因?yàn)锳RP算法充分利用AR業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的重構(gòu)機(jī)會(huì),從時(shí)間和頻譜兩個(gè)維度優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)資源碎片,使得頻譜資源連續(xù)性得到有效改善。而RE-TF策略性能優(yōu)于RE-T策略,是因?yàn)镽E-TF策略綜合了時(shí)間和頻譜兩個(gè)維度,充分有效地重構(gòu)了頻譜碎片,且保持頻譜不變是比時(shí)間更嚴(yán)格的約束。
圖4 不同業(yè)務(wù)量下平均頻譜連續(xù)度性能曲線
圖5 為業(yè)務(wù)量不同時(shí)ARP算法與基準(zhǔn)算法的阻塞率性能曲線。由圖5可以看出,不同業(yè)務(wù)量下ARP算法的阻塞率均遠(yuǎn)低于基準(zhǔn)算法,這是因?yàn)锳RP算法的兩種重構(gòu)策略在時(shí)間或頻譜維度上優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)碎片資源,有效地改善了頻譜分布狀態(tài)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)請(qǐng)求量逐漸增大時(shí),沒有進(jìn)行重構(gòu)的基準(zhǔn)算法更無(wú)法滿足新業(yè)務(wù)接入請(qǐng)求,而ARP算法可在時(shí)間或頻譜維度上進(jìn)行再次分配,從整體上彌補(bǔ)了缺陷。因此,ARP算法的阻塞率更低。此外,ARP算法兩種重構(gòu)策略具有幾乎相同的性能,這是因?yàn)镽E-TF策略可能找到一個(gè)最佳目標(biāo)頻譜段,但由于占用的頻譜數(shù)量不變,導(dǎo)致性能反而會(huì)降低。
圖5 不同業(yè)務(wù)量下阻塞率性能曲線
圖6為不同業(yè)務(wù)量時(shí)ARP算法與基準(zhǔn)算法的頻譜利用率性能曲線。由圖6可以看出,頻譜利用率曲線與阻塞率曲線的趨勢(shì)相反,ARP算法的頻譜利用率要優(yōu)于基準(zhǔn)算法,ARP算法中兩種重構(gòu)策略無(wú)明顯性能區(qū)別。
圖6 不同業(yè)務(wù)量下頻譜利用率性能曲線
本文針對(duì)時(shí)域和空域二維碎片化問(wèn)題,在AR業(yè)務(wù)場(chǎng)景下提出了一種基于頻譜連續(xù)度的串?dāng)_感知資源優(yōu)化方案,定義了一個(gè)時(shí)間相關(guān)性頻譜連續(xù)度概念,以衡量多維光網(wǎng)絡(luò)中頻譜結(jié)構(gòu)與狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上,提出一種串?dāng)_感知資源優(yōu)化算法(ARP),算法采用兩種重構(gòu)策略以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)頻譜碎片,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出包含兩種重構(gòu)策略的ARP算法在平均頻譜連續(xù)度、阻塞率和頻譜利用率等方面比基準(zhǔn)算法性能更優(yōu)。兩種重構(gòu)策略中,時(shí)間與頻譜均調(diào)整的策略性能表現(xiàn)更好。通過(guò)對(duì)光路中資源碎片進(jìn)行被動(dòng)式重構(gòu),將頻譜碎片有效整合,不僅提高了頻譜資源的連續(xù)性,有效促使網(wǎng)絡(luò)容納更多業(yè)務(wù),而且提升了網(wǎng)絡(luò)頻譜利用率,降低了阻塞率,有效改善了多維光網(wǎng)絡(luò)性能。