陳家璘 周正 李磊 賀易 詹鵬 趙世文

摘? ?要：針對(duì)ASON 網(wǎng)絡(luò)中波長(zhǎng)資源利用率低、網(wǎng)絡(luò)資源利用率不高以及網(wǎng)絡(luò)平均收益低下的問(wèn)題，提出了基于ASON的電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的技術(shù)方案。通過(guò)在ASON 網(wǎng)絡(luò)中接入PageRank計(jì)算單元，采用PageRank算法進(jìn)行迭代運(yùn)算，能夠使用戶根據(jù)自己的需求追循、搜索目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，比如光纖支持的最大復(fù)用波長(zhǎng)數(shù)目、光纖鏈路集合、單鏈路中的光纖數(shù)、網(wǎng)頁(yè)排名等，提高了多層ASON網(wǎng)絡(luò)中的搜索、分類和優(yōu)化，增強(qiáng)ASON網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的性能，并改善網(wǎng)絡(luò)資源利用率、網(wǎng)絡(luò)平均收益，降低ASON網(wǎng)絡(luò)的阻塞率。通過(guò)試驗(yàn)仿真驗(yàn)證，ASON網(wǎng)絡(luò)的資源利用率和平均收益明顯。設(shè)計(jì)的技術(shù)方案為后期的ASON優(yōu)化工作和研究提供了技術(shù)參考，具有一定實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：ASON;電力調(diào)度網(wǎng)絡(luò);PageRank算法;搜索;網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP24? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1003—6199（2020）02—0124—04

Abstract：Aiming at the problem of low utilization of wavelength resources，low utilization of network resources and low average network revenue in ASON network，a technical scheme based on ASON for power dispatching data network optimization is proposed. By accessing the PageRank computing unit in the ASON network and using the PageRank algorithm for iterative operations，the user can follow and search for the target network node according to his own needs. For example，the maximum number of multiplexed wavelengths supported by the fiber，the set of fiber links，the number of fibers in a single link，and the ranking of web pages，etc. Which improve the search，classification and optimization in the multi-layer ASON network，enhance the performance of the ASON network operation，improve the network resource utilization，the average network revenue，and reduce the blocking rate of the ASON network. Verified by test simulation，The resource utilization and average revenue of the ASON network are obvious. The technical scheme designed in this paper provides a technical reference for the later ASON optimization work and research，and has certain practical value.

Key words：ASON;power dispatching network;PageRank algorithm;search;network optimization

ASON （Automatically Switched Optical Network）是一種具有自動(dòng)交換功能的光傳送網(wǎng)[1-3]，ASON通過(guò)自動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)、鄰居發(fā)現(xiàn)、光通路管理、選路算法以及端到端的保護(hù)進(jìn)行相互補(bǔ)充、協(xié)調(diào)、建立保護(hù)運(yùn)行機(jī)制[4-6]。該機(jī)制具有靈活性高、可靠性強(qiáng)的特點(diǎn)。隨著ASON標(biāo)準(zhǔn)化程度的不斷提高，ASON得到迅速的應(yīng)用，國(guó)外ASON網(wǎng)絡(luò)也逐漸開(kāi)展開(kāi)來(lái)，國(guó)內(nèi)外眾多的運(yùn)營(yíng)商開(kāi)始投入大量的資金致力于ASON網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用[7-10]。在ASON逐步普及的今天，ASON仍舊存在很多技術(shù)弊端，比如波長(zhǎng)資源利用率低，網(wǎng)絡(luò)資源利用率不高，網(wǎng)絡(luò)平均收益低下等問(wèn)題。同時(shí)ASON的標(biāo)準(zhǔn)還相對(duì)不夠成熟，互連互通功能、運(yùn)維管理方面不夠完善。

由于ASON 網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量日益增加，用戶對(duì)ASON 網(wǎng)絡(luò)的要求也逐漸增多?，F(xiàn)有的ASON網(wǎng)絡(luò)中越來(lái)越多地存在數(shù)據(jù)的不確定性和不可預(yù)見(jiàn)性，這對(duì)ASON數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)提出較高的帶寬要求和質(zhì)量要求[11-13]。為了減少構(gòu)建新型光傳送網(wǎng)絡(luò)的成本，提高網(wǎng)絡(luò)容量的擴(kuò)展能力一級(jí)組網(wǎng)的靈活性，就需要對(duì)ASON進(jìn)行優(yōu)化[14-15]?；诖耍岢隽嘶贏SON的電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，提高了用戶、運(yùn)營(yíng)商對(duì)ASON的應(yīng)用需求。

1? ?網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

作為ASON技術(shù)的優(yōu)化，在本文中，ASON不僅能夠智能化、自動(dòng)化完成光網(wǎng)絡(luò)之間連接功能，還能夠搜索ASON 網(wǎng)絡(luò)上的相關(guān)參數(shù)，比如特定波長(zhǎng)等。在本方案中，ASON包括三大平面，分別為控制平面、傳輸平面、管理平面。其中傳輸平面和控制平面輸入端與網(wǎng)絡(luò)客戶端連接，輸出端通過(guò)PageRank計(jì)算單元與網(wǎng)管服務(wù)器管理平面連接，如圖1所示。

在圖1中，在控制平面內(nèi)，通常設(shè)置一系列的通信實(shí)體，比如光連接控制器，能夠?qū)崿F(xiàn)呼叫控制和連接控制，具有釋放、監(jiān)測(cè)、維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息的作用。當(dāng)發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障時(shí)，能夠快速恢復(fù)連接。在傳輸平面中設(shè)置有一系列的交換單元組，能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)信號(hào)質(zhì)量的檢測(cè)，并且具有多粒度交叉連接功能。在管理平面中，管理平面能夠?qū)刂破矫?、傳輸平面進(jìn)行設(shè)置、維護(hù)、控制等，并且具有M.3010協(xié)議中所規(guī)范的管理功能，比如性能管理、故障管理、配置管理、安全管理、計(jì)費(fèi)管理等。管理平面可以為網(wǎng)管服務(wù)器。通常包括網(wǎng)元管理系統(tǒng)EMS和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)NMS。在應(yīng)用時(shí)，該管理單元使用ITU-T G.805協(xié)議進(jìn)行分層。為了提高網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精確度，在本技術(shù)方案中，引入PageRank計(jì)算單元，能夠提高多層網(wǎng)絡(luò)中的搜索、分類和優(yōu)化，大大地提高了ASON網(wǎng)絡(luò)的性能，降低了ASON網(wǎng)絡(luò)的阻塞率，從而更大程度地提高網(wǎng)絡(luò)的資源利用率。

2? ?網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

采用PageRank 算法提高ASON網(wǎng)絡(luò)的通信性能，使用戶能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)線路中的堵塞情況，降低ASON網(wǎng)絡(luò)的阻塞率，提高網(wǎng)絡(luò)通信性能，如圖2所示。通過(guò)PageRank 算法能夠在ASON網(wǎng)絡(luò)中準(zhǔn)確定位節(jié)點(diǎn)的重要程度，假設(shè)PR值定義為訪問(wèn)某個(gè)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè)的概率，即根據(jù)用戶查詢的匹配程度快速計(jì)算。在計(jì)算時(shí)，設(shè)總的訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè)的總和為1，則訪問(wèn)總數(shù)為N中的某一個(gè)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè)的概率數(shù)便為1/N。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè) A 中的某個(gè)鏈接指

向網(wǎng)頁(yè) B，則可認(rèn)為網(wǎng)頁(yè) B 獲得了一定的概率分?jǐn)?shù)，其分值的大小的判斷是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè) A的重要程度，也就說(shuō)是說(shuō)，網(wǎng)頁(yè) A 的重要性越大，網(wǎng)頁(yè) B 獲得的分?jǐn)?shù)值就越高下面將詳細(xì)介紹。

（1）輸入業(yè)務(wù)需求;根據(jù)用戶需求輸入用戶要選擇的業(yè)務(wù)類型.

（2）按照用戶設(shè)定的路由搜索光路;用戶根據(jù)不同的需求選擇光路，比如用戶按照最短的路徑或者按照最長(zhǎng)的路徑等.

（3）按照f(shuō)irst-fi選擇特定波長(zhǎng)，在本步驟中可以按照優(yōu)先級(jí)選擇不同的波長(zhǎng)λk。

（4） 啟動(dòng)PageRank計(jì)算單元遍歷ASON中所有的波長(zhǎng)，根據(jù)用戶類型搜索不同的需求。在使用PageRank算法時(shí)，設(shè)任意一個(gè)網(wǎng)絡(luò)/網(wǎng)頁(yè)的PR值為：

其中Mpi是所有對(duì)pi網(wǎng)頁(yè)有出鏈的網(wǎng)頁(yè)集合，L （pj）是網(wǎng)頁(yè)pj的出鏈數(shù)目，N是網(wǎng)頁(yè)總數(shù)，α的值在本技術(shù)方案中選擇的范圍為0.75-1。根據(jù)上面的公式，可以計(jì)算出每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PR值，在不斷迭代趨于平穩(wěn)的時(shí)候，即為最終結(jié)果。如果網(wǎng)頁(yè)更多地指向A，那么A的入鏈數(shù)量也就越多，此網(wǎng)頁(yè)也越重要。在不斷的迭代運(yùn)算中，所有網(wǎng)絡(luò)/頁(yè)面的PageRank值可以構(gòu)成一個(gè)特征向量，該特征向量矩陣為：

其中R是以下矩陣方程式的解：

在上式中，L（Pi，Pj） 為空間坐標(biāo)，表示網(wǎng)頁(yè) j 指向網(wǎng)頁(yè) i 的鏈路權(quán)重。在進(jìn)行迭代運(yùn)算時(shí)，可采用冪迭代法進(jìn)行計(jì)算。

首選對(duì)P0賦值為隨機(jī)初值，根據(jù)公式（4）迭代計(jì)算，最終滿足條件，停止迭代計(jì)算為止，使得每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的PR值前后誤差小于自定義誤差閾值，或者迭代次數(shù)超過(guò)了自定義的迭代次數(shù)閾值。

（5）當(dāng)λk的值與設(shè)定的閾值相等時(shí)，則將該值分配給該業(yè)務(wù)的ASON工作通道，如果當(dāng)λk的值與設(shè)定的閾值不相同時(shí)，再次判斷是否遍歷了ASON網(wǎng)絡(luò)中的所有波長(zhǎng)，如果沒(méi)有遍歷所有的波長(zhǎng)，則返回步驟（2），重新根據(jù)用戶設(shè)定的路由搜索光路。

如果λk的值與設(shè)定的閾值不相等，并且已經(jīng)遍歷了ASON網(wǎng)絡(luò)中的所有波長(zhǎng)，則表示該業(yè)務(wù)通路堵塞，可根據(jù)故障情況適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行人工干預(yù)。

如果λk的值與設(shè)定的閾值相等，并且將該值分配給該業(yè)務(wù)的ASON工作通道之后，基于PageRank算法再次計(jì)算該工作通道的PageRank值，然后根據(jù)PageRank算法排序的結(jié)果運(yùn)用到用戶預(yù)期的業(yè)務(wù)中。

3? ?仿真試驗(yàn)與分析

針對(duì)本方案對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源利用率和網(wǎng)絡(luò)平均收益的影響進(jìn)行實(shí)證分析。在試驗(yàn)時(shí)，采用通用多協(xié)議標(biāo)簽交換（GMPLS）建立仿真平臺(tái)，構(gòu)建成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析采用算法前后的試驗(yàn)之間網(wǎng)絡(luò)平均資源利用率和網(wǎng)絡(luò)平均收益。其中各個(gè)光交換節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)光交叉連接設(shè)備。光電之間采用雙向光纖鏈路連接。如圖3所示，圖3中的圓圈表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間采用ASON線路，在該網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，采用雙向鏈路型，每條光纖容量均在16波以上。

在試驗(yàn)時(shí)，業(yè)務(wù)發(fā)起時(shí)，令其按照泊松分布的布局方式。業(yè)務(wù)發(fā)起平均間隔時(shí)間為300 s，業(yè)務(wù)平均持續(xù)時(shí)間從300～1800 s之間分布。 通過(guò)圖4可以看出，采用PageRank 算法的ASON網(wǎng)絡(luò)資源利用率在相同的時(shí)間階段比未采用PageRank 算法的ASON網(wǎng)絡(luò)資源利用率高。

對(duì)網(wǎng)絡(luò)平均收益進(jìn)行仿真得到的結(jié)果如圖5所示。通過(guò)曲線圖可以看出，網(wǎng)絡(luò)平均間隔時(shí)間為10 s，業(yè)務(wù)平均持續(xù)時(shí)間從300～1800 s之間分布。通過(guò)圖5可以看出，采用PageRank 算法的ASON網(wǎng)絡(luò)平均收益在相同的時(shí)間階段比未采用PageRank 算法的ASON網(wǎng)絡(luò)平均收益高，線性較好。

因此，通過(guò)本方案的實(shí)施，使得在相同時(shí)間、相同的網(wǎng)絡(luò)波長(zhǎng)處，與未采用PageRank 算法時(shí)相比ASON網(wǎng)絡(luò)整體收益情況，網(wǎng)絡(luò)資源利用率平均增加了約20%-50%，網(wǎng)絡(luò)平均收益平均增加了約15%-40%，具有明顯的提升效果。

4? ?結(jié)? ?論

在ASON電力調(diào)度數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中加入PageRank計(jì)算方法，對(duì)于用戶、運(yùn)營(yíng)商都是具有很大的使用價(jià)值，大大滿足了用戶、運(yùn)營(yíng)商的要求，能夠使用戶根據(jù)某種特定的服務(wù)類型和消費(fèi)制度使用服務(wù)等級(jí)協(xié)定（SLA）來(lái)提供業(yè)務(wù)服務(wù)。ASON技術(shù)大大地改善了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的方式，電力通信網(wǎng)絡(luò)正朝著自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展，也從某種程度上促進(jìn)ASON網(wǎng)絡(luò)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行，構(gòu)建的新型ASON網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案對(duì)后期電網(wǎng)的建設(shè)和升級(jí)具有重要的參考價(jià)值和研究?jī)r(jià)值。

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