业务疏导（共4篇）
业务疏导 篇1
0 引 言
WDM光网络是下一代骨干网的主要组网形式之一, 支持QoS是其必备的基本功能。在WDM光网络中, 业务量请求所需的带宽往往小于波长容量, 如果为其分配整个波长, 会造成带宽的浪费, 因此需要把低带宽的业务复用至高带宽波长信道上, 这就是业务量疏导技术。目前针对动态业务量疏导的研究主要集中在网状网环境下, 以降低网络费用和减小网络阻塞率为优化目标[1], 但多数研究尚未充分考虑业务量请求的QoS约束。其主要原因有:a.业务疏导经过跳数过多, 每次路由不同, 导致传输质量不同, 因此计算QoS非常繁琐。b.网络结构复杂, 异构网络越来越多, 业务生存性大大降低, 因此针对QoS的网管功能很难实现。c.业务本身需求的QoS不一样, 一些用户需要的是实时数据, 而数据传输本身又允许有中断现象[2], 因此针对不同QoS的需求, 划分QoS的算法以及动态分配物理资源都是研究的难题。
已有的文献关于业务量疏导网络中QoS的研究很少, 即使有也大多是仅考虑影响QoS的时延特性[3], 如研究环网中时延受限的业务量疏导算法[4], 或针对网状网研究时延受限的业务量疏导。他们的出发点很相似, 都是将时延受限转换成跳数受限问题, 针对业务对时延的要求, 通过限制建立光路时经过电层交叉的次数来保证, 且对所有连接请求实现波长数最小化。并且上述文献中仅讨论了单一等级的服务, 所有业务都是平等的, 而实际网络中, 有些业务确实需要保证时延, 而有些业务对时延没那么敏感, 在这种情况下, 提供多级QoS服务等级的业务疏导便显得尤为重要。本文将以最大化总体QoS满意度和最小化网络资源占用率为目标, 基于Diffserv (区分业务) 模型, 应用GMPLS (通用多协议标签交换) 显示路由技术, 来解决WDM网络中支持多优先级QoS的业务量疏导问题。为业务建立统一的QoS分级策略, 根据不同业务的QoS需求, 为业务打上不同等级的标签, 实施疏导, 这样可以确保诸如语音、视频等对实时性要求比较高的分组享受较高级别的疏导服务。
1 基于QoS的业务分级策略
目前Diffserv技术在IP QoS领域应用广泛, 它能够根据与客户签署的SLA (服务等级协议) 在网络边缘节点对业务流进行分类、标记、计量和调节, 而到了WDM层, 业务就会被一视同仁, 不再区分业务等级。但是随着网络规模的扩大, 用户对QoS要求的提高, 物理拓扑以及底层路由机制对业务质量的影响目前也非常重要[5]。因此在业务量疏导过程中引入QoS多优先机制能够在光层路由中进一步满足不同的业务对QoS的特殊要求。GMPLS技术能够支持WDM系统以及光交叉连接器间建立非分组交换, 并且对WDM网络在阻塞率和带宽利用率方面提供强有力的技术支持。基于GMPLS的智能光网络控制平面具有自动发现网络中可使用资源的能力, 并且能够支持多种保护与恢复方案[6]。从而为支持QoS多优先级区分业务提供了实现的可能。本文的QoS分级模型中集成了GMPLS的标签机制, 使得业务到达网络节点时能够根据其标签识别业务类型, 之后则根据相应等级实施疏导。当业务由IP/GMPLS/DiffServ的上层机制进入业务量疏导网络时, 本文提出的区分业务疏导算法能够根据网络链路状态进行显示路由, 按照业务服务质量的要求保持区分特性疏导业务, 建立路由连接。
根据传输业务的QoS要求, 本文将所有业务请求分为三级:Class 0, Class 1和Class 2。定义Class 0业务的拥塞度要求最高, 在任何时候都可以享受疏导的权利, 网络拥塞度会制约Class 1业务的疏导情况, 而Class 2的业务只能够在DTGA (Differentiated Traffic Grooming Algorithm) 对当前网络阻塞率和资源占用率的状况进行判断后, 才能实施疏导。
网络中业务传输的时延, 主要由网络中节点处理业务的时间和光路传输的时间组成。假设网络中各节点处理业务的时间均为tnode, 而第i条光路传输业务的时间为ti。根据Dijkstra的最短路径算法, 我们就可以计算出, 一个业务在一个给定网络中的光路上 (源端s到宿端d) 的最短传输时间Ts, d。由此可知该业务在该网络中传输的总时间为Ts, d+htnode, 其中h为该业务经过的节点数量。当一个新业务请求需要的网络带宽比该业务最短路径能够提供的带宽要大的时候, 那么该业务将从另外一条路径传输, 而在这条路径上传输的时间, 必将大于Ts, d+htnode。随着业务量的增加, 走非最短路径的业务就会越多, 那么网络的使用效率就会下降, 业务发生拥塞的可能性也就大大增加。因此, 在这里我们引入拥塞度Tundefined的概念, 其定义为:
undefined
式中tundefined为业务请求rundefined通过光路的时间;bundefined为业务请求rundefined请求的带宽;在t时, 如果业务i仍然在网络中传输, 那么pundefined=1, 否则pundefined=0。我们可以发现, 当网络上传输的业务走的都是最短路径的情况下, Tundefined等于门限参数Tthr。随着业务量的增加, 我们将不得不为了减少业务的阻塞率, 而让一部分业务通过非最短路径传输, 这样将导致Tundefined>Ts, d。但是, 为了避免大量非最短路径的使用, 导致业务拥塞的扩散, 进而引起整个网络的瘫痪。我们必须阻塞一部分QoS要求不高, 而且会导致网络拥塞度Tundefined急剧增加的业务。为此, 我们特别引入拥塞门限参数Tthr1, Tthr1≥1。当一个带宽为bundefined的新业务请求于t时刻到达网络时, 我们将尝试为其进行疏导并假设我们找到了一条疏导路径, 接下来我们将计算疏导该业务后的网络拥塞度:
undefined
当Tundefined+hnewtnode≤Tthr1 (Ts, d+hs, dtnode) 时, 网络拥塞度可以接受, 其中hnew为该疏导路径经过的节点数, 而hs, d为采用最短路径时经过的节点数。
网络中当前的业务量以及网络资源的使用情况, 也是影响新业务是否能够有效疏导的重要因素。在网络业务量低且资源占用率小的情况下, 我们应当尽量保证各QoS等级的业务, 都按照最短路径的方式进行疏导;在网络业务量高且资源占用率高的情况下, 我们则应当尽量保证高QoS等级业务的疏导。为此我们引入了网络使用度τs, dnew, 其定义为:
undefined
式中tundefined为业务请求rundefined到达的时刻;tundefined则为第i个业务自建立到时刻t的持续时间;bundefined为业务请求rundefined请求的带宽;在t时, 如果业务i仍然在网络中传输, 那么pundefined=1, 否则ps, di, t=0。由于我们并不知道新业务请求rundefined的业务持续时间, 因此, 我们使用目前所有从源端s到宿端d业务的持续时间的均值, 作为新业务的预估持续时间, 也就是undefined。我们使用该参数来评估, 第N个业务进行疏导前, 前N-1个业务对光路的使用情况。我们认为当τundefined+hnewtnode≤Tthr2 (Ts, d+hs, dtnode) 时, 网络的使用率不高, 其中门限参数Tthr2≥1。
2 基于QoS的区分业务疏导算法
根据上述的疏导策略和三级QoS业务模型, DTGA算法的流程如图1所示, 算法中基本疏导选择文献[7]中最小跳数疏导算法 (MinTH) 为可以建立光路的情况疏导业务。DTGA算法的具体步骤如下:
(1) 为业务请求rundefined计算是否能够建立一条从源端s到宿端d的光路。如果能够建立, 那么跳到步骤 (2) , 否则业务请求rundefined将被阻塞。
(2) 根据式 (2) 计算该业务请求的Tundefined和光路本身跳数hnew。如果Tundefined+hnewtnode≤Tthr1 (Ts, d+hs, dtnode) , 则为该业务建立光路, 进行传输。否则, 判断业务请求的等级是否为Class 0, 如果业务请求的等级为Class 0, 则为其建立光路, 进行传输, 否则跳至步骤 (3) 。
(3) 根据式 (3) 计算该业务请求的τs, dnew。如果该业务请求的等级为Class 1时, 且τs, dnew+hnewtnode≤Tthr2 (Ts, d+hs, dtnode) 能够得到满足, 则为其建立光路, 进行传输, 否则该业务请求将被阻塞。而如果该业务请求的等级为Class 2, 并且满足τs, dnew+hnewtnode≤Tthr3 (Ts, d+hs, dtnode) , 我们也为其建立光路, 进行传输, 否则该业务请求将被阻塞。
3 仿真研究
假设网络由N个节点和F条链路组成, 而每条链路则由两条传输方向相反, 带宽为W的光纤组成;光层业务请求到达服从均值为λ的泊松分布, 保持时间服从均值为1/μ的负指数分布, 带宽bundefined服从均匀分布的随机变量, 值域为[0, 2.5 Gb/s]。业务请求的端节点是网络中随机选取的, 那么业务负载为ρ=λ/μ。本文用两个标准来衡量区分的业务量疏导算法的性能, 第一个是业务请求阻塞率Pb:
undefined
如果rundefined能被网络疏导, 那么pundefined=1, 否则pundefined=0。
第二个衡量标准是平均光资源占用率undefined:
undefined
式中Lundefined为从源端s到宿端d的第q条光路, Tundefined为时间间隔T内的持续时间。
3.1门限值的选择
为了选择合适的Tthr1、Tthr2和Tthr3, 我们把业务等级定义为Class 0和Non-Class 0, 在仿真中两者的业务的比例分别为20%和80%。如图2所示, 随着Tthr1的不断增加, Class 0业务请求的阻塞率Pundefined和Non-Class 0业务请求的阻塞率Pundefined越来越近。而总体业务请求Pb则与Pundefined非常接近, 但是略低于Pundefined, 这是符合预期的, 因为Non-Class 0业务占到了业务总量的80%。在高负载情况下, Pb几乎不受Tthr1变化的影响, 而在低负载情况下, 当Tthr1>1.3, 则Pb迅速下降;当Tthr1>1.7时, 则Pb又开始回升。通过这些观察, 我们选择Tthr1=1.3, 来进行本算法的仿真。
在Tthr1=1.3前提下, 图3示出了随着Tthr2的不断增加, 高低业务量环境下Pb、Pundefined和Pundefined均有趋同, 而低业务量环境下的趋同速度大于高业务量环境。由于在不同业务量的环境下, 对于Class 0和Non-Class 0业务请求的区分度要求不同, 所以选择Tthr2=1.2和Tthr3=1.8来进行下面的仿真。
3.2算法的仿真
本仿真考虑光层的物理拓扑为NSFNET网络, 网络由21条光链路, 14个节点通过光交叉连接器互联而成。对本文所提出的DTGA算法与MinTH算法进行仿真对比, 假设每条光纤链路提供8个波长, 仿真中模拟连接次数为106次, 其中Class 0、Class 1和Class 2三个等级的业务请求所占比例分别为20%、30%和50%, 三个门限参数Tthr1=1.3, Tthr2=1.2以及Tthr3=1.8。如图4所示, 在网络负载较低 (≤80 Erl) 时, 对于所有的业务连接请求, DTGA算法和MinTH算法的阻塞率性能差别不大, Class 0、Class 1和Class 2业务请求的阻塞率在低负载环境下区别不明显;但是随着网络负载的加重, 可以发现DTGA算法的Class 0和Class 1业务请求的阻塞率性能优势开始体现, 而Class 2业务请求的阻塞率性能则更低于MinTH算法的阻塞率性能, 这符合我们区分服务QoS业务量疏导算法的设计预期。
图5所示的是随着网络负载的增加, DTGA算法同MinTH算法的资源占用率的曲线, 可以看到无论在低负载还是在高负载环境下, DTGA算法都比MinTH算法的资源占用率性能要好。
4 结 论
本文提出的基于QoS的区分业务疏导算法——DTGA算法, 能够支持多级别QoS需求的业务并且具有较小的网络资源占用率。此算法综合考虑了最大化QoS满意度和优化网络资源利用率, 当网络负荷较大时, 能够在动态业务请求队列中选择高优先级业务进行疏导。仿真研究表明, 在提高网络总的吞吐量和降低高服务等级需求业务的阻塞率等方面DTGA算法具有较优的性能。
参考文献
[1] HUANG S, DUTTA R. Dynamic traffic grooming: the changing role of traffic grooming[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2007, 9 (1) :32-50.
[2] JUKAN A, HARMEN R A. Service-specific resource allocation in WDM networks with quality constraints[J]. IEEE J Selected Areas in Communications, 2000, 18 (10) :2051-2061.
[3] VISHWANATH A, LIANG Wei-fa. Delay constrained traffic grooming in WDM ring networks local computer networks[C]// Proceedings of the 31st IEEE Conference on Local Computer Networks. [S.l.]:IEEE Press, 2006:443-450.
[4] XIANG B, YU H, WANG S, et al. QoS-specified traffic grooming algorithm in WDM mesh networks[C]// Proceedings of ICCCAS′2004. [S.l.]:ICCCAS Press, 2004:633-637.
[5] COLITTI W, STEENHAUT K, NOWE A. QoS in GMPLS based IP/DWDM metro networks[C]// Proceedings of the 15th IEEE Workshop on LANMAN′2007. [S.l.]:IEEE Press, 2004:84-89.
[6] RFC. RFC 3945 Generalized multiprotocol label switching (GMPLS) architecture [S]. RFC:[s.n.], 2004.
[7] ZHU Hong-yue, ZANG Hui, ZHU Ke-yao, et al. A novel generic graph model for traffic grooming in heterogeneous WDM mesh networks [J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2003, 11 (2) :285-299.
业务疏导 篇2
波分复用(WDM)光网络的业务量疏导是本世纪初蓬勃发展起来的技术,其目的是将低速业务通过适当的方法汇聚到高容量的光路中以充分利用带宽资源,同时降低网络建设成本。支持服务质量(QoS)是当前网络传输的基本需求,目前区分服务(Diff-Serv)技术在IP QoS领域应用广泛,它能够根据与客户签署的服务等级协议(SLA)在网络边缘节点对业务流进行分类、标记、计量和调节。到了WDM层业务就会被一视同仁,不会再区分业务等级。但是随着网络规模的扩大,用户对QoS的要求提高,物理拓扑以及底层路由机制对业务质量的影响越来越重要[1]。目前对QoS的约束问题在WDM光网络的业务量疏导研究中并不多见。文献[2]和[3]分别研究了环状网和网状网中时延受限业务的疏导问题,通过限制建立光路所经电层交叉的次数来保证业务对时延的要求, 这些文献仅讨论了单一服务等级的业务量疏导。而实际应用中,并非所有业务都对时延有要求。因此,提供多优先级的QoS业务量疏导服务具有重大的实用价值。
1 增强型分层图
给定一个WDM光网络的物理拓扑G(V,E),其中,V代表节点集,E代表光纤链路集,每根光纤可以提供W个波长,即支持波长集{λ1,λ2,…,λW}。每个波长的最大容量为C,所能支持的最小带宽粒度为g,C/g为整数。网络节点是由路由器和不具备波长转换能力的光交叉连接器组成。增强型分层图(Enhanced Layer Graph, ELG)将物理拓扑G复制成W层波长平面,G当中的节点i在对应的λ波长平面中的映射节点为iλ。在ELG中,共有3种类型的边:波长链路边(Wave Length Edge,WLE)、光路边(Light Path Edge,LPE)和光电转换(O-E-O)边。如果G中的节点对(i,j)在λ波长平面上存在一条空闲的波长链路,则用WLE表示,其容量为C。如果G中的节点对(m,n)之间已经建立光路,则LPE的值为该光路的剩余带宽。
假设连接请求为R(s,d,b),其中s为源节点,d为宿节点,s、d∈G,b为带宽需求。图1所示为ELG的初始状态,由6个节点组成,节点间以单光纤相连,每条光纤有两个波长:λ1和λ2,每个波长的容量为OC-192。图2表示,当连接请求R0(A,F,OC-96)到达时,网络在波长λ1平面上,经过节点A1-B1-D1-F1为该连接请求建立光路。由于A1-B1-D1-F1的波长链路被R0占用,在ELG中对应的WLE就被删除。同时,由于λ1波长容量为OC-192,而连接请求 R0(A,F,OC-96)的请求带宽仅为OC-96,所以在光路层,用一条A-F带宽为OC-96的LPE来表示该光路的剩余带宽。
2 多优先级业务量疏导算法
2.1 基于QoS多优先级的分级策略
通常业务在每段链路上的时延由4个部分组成:节点的处理时延、排队时延、报文发送时间和传播时延。因此,我们考虑采用加权公平队列(Weighted Fair Queue, WFQ)调度机制以及漏桶整形,根据文献[4]可知,路径传播时延为
路径时延抖动为
式中,b为业务流的突发长度;σ为预留带宽;Ci为第i跳链路的带宽;Lmax为业务流的最大分组长度;πi为第i跳传输的时延;n为业务经过路径的跳数。考虑ELG中波长链路的容量统一为C,且我们将忽略光路传输的时延,那么,式(1)可以简化为
根据对QoS的要求,进行业务量疏导的业务可划分为3个优先级:Class0,Class1和Class2。基于式(2)和式(3),Class0业务不仅需要满足传输时延约束,还要满足时延抖动的约束,如聚合视频流业务。Class1业务则需要满足端到端的时延约束,如聚合语音流业务。而对于Class2业务,网络在能够满足其带宽需求的前提下,尽力传输。
2.2 业务量疏导策略
在ELG中,连接请求R(s,d,b)既可以建立在LPE上,也可以通过WLE创建新的光路进行连接,还可以同时使用LPE和WLE来建立连接。因此,我们提出以下5种疏导策略:
策略1:利用s和d之间已经存在的光路建立单跳业务连接。
策略2:利用现有的多条光路建立从源节点s到宿节点d之间的多跳业务连接。
策略3:新建一条从源节点s到宿节点d的光路,然后使用该光路建立单跳业务连接。
策略4:在ELG上选择一条最短的通路来建立多跳业务连接,该路径包括已存在的光路和需要新建的光路。
策略5:新建多条级联光路,再利用这些光路建立从s到d的多跳业务连接。
本着既减少时延同时又尽量少占用系统资源的原则,首先采用策略1建立业务连接,如果不成功,则采用策略2建立,若还不成功,则选择策略3建立。如果仍然不能成功建立业务连接,则选择策略4和策略5中跳数更少的路径来建立。若通过上述策略依旧无法建立连接,则需要使用重路由技术释放部分关键资源来保证新业务连接的成功建立。
2.3 重路由策略
所谓重路由指的是新连接请求需要的关键资源正被已建立的连接所占用,通过重路由已建立的连接来释放新连接所需的关键资源,从而达到减少连接阻塞率的方法[5]。
当连接请求R(s,d,b)无法满足时,根据重路由策略,首先要寻找导致R(s,d,b)无法建立的关键光路集合L(p),p为l所在的路径,那么,l∈L(p)应满足下面两个条件:(1) 通过前述业务量疏导策略找到一条路径,除该路径经过的l外,其余光路或者通过WLE所新建的光路,均满足R(s,d,b)的带宽和时延要求;(2) 释放l上运行的一个或者多个连接后,l的剩余带宽能够满足R(s,d,b)。
然后,如果R(s,d,b)有时延约束要求,重路由策略将会对l∈L(p)上所有优先级业务进行重路由操作:将p所在光路边的可用带宽减去b,再对现存连接进行疏导。如能疏导成功,则R(s,d,b)就能通过p建立连接。否则,拒绝连接请求。如果R(s,d,b)没有时延约束的要求,重路由策略仅对l∈L(p)上Class2业务进行重路由,操作方法与上文相同。
2.4 MTGA描述
根据前面对业务量疏导策略和重路由策略的描述,我们给出MTGA的具体流程:
步骤1:根据当前网络状态创建ELG。
步骤2:等待连接请求。如果是业务连接请求R(s,d,b),则执行步骤3;如果是业务连接释放请求,则跳转至步骤6。
步骤3:为R(s,d,b)寻找可用路径。首先检查从s到d是否有LPE满足带宽要求的光路,如果有,则跳转至步骤5;否则,将分层图中所有WLE和带宽B<b的LPE删除,然后运用Dijkstra算法计算从s到d的最短路径,若路径存在且满足带宽要求,则跳转至步骤5;否则,恢复被删除的WLE并删除所有的LPE和O-E-O边,然后运用Dijkstra算法计算各波长平面上从s到d的最短路径,并选择经过节点最少且满足带宽要求的路径,然后跳转至步骤5。如果仍然没有找到可用路径,则考虑以下两种情形:(1) 恢复O-E-O边,运用Dijkstra算法计算从s到d的最短多跳路径,并记录跳数。(2) 恢复B≥b的LPE,运行Dijkstra算法计算从s到d的最短多跳路径,记录跳数。选择跳数少的路径,转至步骤5。若仍未找到符合要求的路径,则转至步骤4。
步骤4:恢复所有被删除的边。计算所有从s到d的符合R(s,d,b)要求和关键光路条件的路径,按跳数从少到多的顺序建立关键光路集合L(p)。
(1) 对于R(s,d,b)∉Class2的情况,顺序选择l∈L(p),将p所在所有光路的可用带宽减去b,然后对l上运行的所有级别的连接按照前述疏导策略重新计算满足连接要求的新路径。如能成功,则l上运行的所有连接按新路径重新连接。R(s,d,b)则通过p建立连接,重路由操作成功,跳转至步骤5。如果不能成功,则重复该操作,直到所有关键光路都遍历一遍。
(2) 对于R(s,d,b)∈Class2的情况,顺序选择l∈L(p),将p所在的所有光路的可用带宽减去b。然后对l上运行的Class2连接按照前述疏导策略重新计算满足连接要求的新路径。如能成功,则l上运行的Class2连接按新路径重新连接。R(s,d,b)则通过p建立连接,重路由操作成功,跳转至步骤5。如果不能成功,则重复该操作,直到所有关键光路都遍历一遍。
若通过上述重路由操作,仍无法为R(s,d,b)找到满足要求的路径,则拒绝该连接请求。
步骤5:为R(s,d,b)建立业务连接。如果新建的光路有剩余带宽,需要为其在逻辑层上增加一条LPE,其值为光路的剩余带宽,然后删除该光路占用的WLE。最后,返回步骤2,等待新连接请求的到来。
步骤6:释放业务连接。更新ELG上各LPE的值,删除所有不再承载业务连接的LPE,并将被删除LPE所占用的WLE重新添加到相应的波长平面上,然后返回步骤2。
3 仿真研究
本文对MTGA与文献[6]中所述的MinTH和MinLP算法进行了仿真对比,仿真考虑光层的物理拓扑为美国国家科学基金会网络(NSFNet),如图3所示。网络由21条光链路、14个节点通过光交叉连接器互联而成。假设每条光纤提供16个波长,波长带宽为OC-48。连接请求的到达服从均值为λ的泊松分布,持续时间服从均值为1/μ的指数分布。连接请求带宽为OC-1的倍数,且在OC-1和OC-48之间服从均匀分布。连接请求的源、宿节点对是网络中随机选取的,这样网络的总负载为λ/μ (Erl)。
仿真中模拟连接产生的次数为106次,其中Class0、Class1和Class2连接请求所占百分比分别为20%、30%和50%。假设Class0业务为聚合视频流,Class1业务为语音视频流,剩下的是Class2业务,那么按照文献[7]所给的QoS参数设置,Class0业务的最大光路跳数为3,而Class1业务的最大跳数为5。
网络阻塞率定义如下:
图4所示为MTGA中不同优先级业务的阻塞率。不难看出,运行MTGA后,Class0业务的阻塞率最低,而Class2业务的阻塞率最高,这说明MTGA体现了不同优先级业务阻塞率的公平性。
图5～图7分别给出了不同算法的高、中、低优先级业务阻塞率。可以看出,对于有时延约束的业务,也就是Class0和Class1业务,MTGA的阻塞率性能要好于MinTH和MinLP算法。而对于无时延约束的业务,也就是Class2业务来说,MTGA的阻塞率高于MinTH和MinLP算法。这是由于MTGA在重路由时对Class0和Class1业务在所有已建业务范围内进行了重路由操作,而对Class2业务仅在已建Class2业务范围内进行了重路由操作。
4 结束语
本文提出了一种新颖的辅助图模型,其特点是能够清晰地显示节点以及各个波长层面的关系。同时,根据业务流QoS约束的不同,划分了不同业务的优先级。然后,在引入重路由思想的基础上,提出了针对不同优先级QoS的业务量疏导算法——MTGA,并对算法性能进行了仿真研究。结果表明,在降低有时延约束的业务流的疏导阻塞率方面,MTGA具有较优的性能。
参考文献
[1]Colitti W,Steenhaut K,Nowe A.QoS in GMPLSbased IP/DWDM Metro Networks.Local&Metro-politan Area networks[A].LANMAN 2007[C].Princeton,USA:15th IEEE Workshop,2007.84-89.
[2]Vishwanath A,Weifa Liang.Delay Constrained Traf-fic Groomingin WDMRing Networks Local ComputerNetworks[A].Proc.of 31st Annu.IEEE Conf.onLocal Computer Networks[C].Tampa,USA:IEEEComputer Society,2006.443-450.
[3]Xiang Bing,Yu Hongfang,Wang Sheng,et al.QoS-specified traffic grooming algorithm in WDM meshnetworks[A].Proc.of ICCCAS 2004[C].Cheng-du,CN:IEEE,2004.633-637.
[4]冯径,马小钧.适应QoS路由机制的网络模型研究[J].计算机学报,2000,23(8):799-805.
[5]Wang Yao,Byrav Ramamurthy.Rerouting schemes fordynamic traffic grooming in optical WDM mesh net-works[A].GLOBECOM’04[C].Dallas,USA:IEEE,2004.1 793-1 797.
[6]Zhu H Y,Zang H,Zhu K Y,et al.A novel genericgraph model for traffic grooming in heterogeneousWDM mesh networks[J].IEEE/ACM Transactionson Networking,2003,11(2):285-299.
业务疏导 篇3
随着波分复用(WDM)技术的发展,单根光纤可以承载更多波长,每个波长可以提供高达吉比特每秒的传输容量。但是,在实际应用中很多业务请求的带宽都远远小于一个波长粒度,从而造成波长容量的上升与业务可用性之间的矛盾异常突出。为了有效利用波长的带宽资源,有必要使用业务量疏导[1,2]技术将多个低速业务连接请求汇聚在一个高容量波长通道中传输。
静态业务量疏导是一个比较特殊的虚拓扑(逻辑拓扑)设计问题,即为已知的低速业务建立合理的光路集。目前,WDM网络中的静态业务量疏导技术已经得到广泛研究。但是,大多数研究在进行光路建立、波长分配和业务量疏导时均将光网络视为一个不可分割的整体,因而带来了巨大的传输控制开销,这些技术不适用于大型光网络。针对此问题,本文研究了大型光网络中的静态业务量疏导技术,提出了一种基于分簇的静态业务量疏导 (TGCA) 算法,该算法利用网络分割方法将大型光网络划分为若干个相互独立的簇,并在每个簇中选择一个节点来负责簇内和簇间的业务量疏导。
1 问题分析
给定WDM网状网物理拓扑结构G(N,L,W),其中N为节点集;L为双向链路集,每条链路由一对方向相反的单向光纤组成;W为光纤上的波长集。假定网络节点不具有波长变换能力,其光收发器具有完全可协调的能力。与传统疏导网络节点配置有所不同,网络中只有部分节点具有业务量疏导功能,由波长路由交换机(WRS)和接入控制站两部分组成。WRS由光交叉连接(OXC)、网络控制管理单元和光分插复用器(OADM)组成,完成波长的路由以及波长的复用/解复用功能;接入控制站配置大量的光收发器,完成本地业务的上/下路功能和低速业务疏导功能。
本文根据业务需求矩阵和网络拓扑情况将大型光网络划分为若干个簇来进行域间业务量疏导。所谓簇,就是具有某种关联的节点的集合,每个簇由一个簇头节点和多个簇内成员构成。簇头节点负责管理和控制整个簇内成员。与传统的分簇方式有所不同[3],采用此种分簇方式后,业务量疏导可以进一步划分为两个子问题:簇内业务量疏导和簇间业务量疏导。显然,簇内和簇间业务量疏导都需要由簇头节点负责。按照这种方式,整个业务量疏导过程需要增加网络分割、簇内业务量疏导和簇间业务量疏导3个过程。
簇头节点负责簇内和簇间的业务量疏导。低速业务请求首先传输至本地簇头节点,经过光/转换在电域内与具有相同目的接收节点的业务完成疏导汇聚,然后再传输到目的节点进行解汇聚,完成业务疏导。对于簇内低速业务,需建立由源节点到本地簇头节点以及簇头节点到目的接收节点之间的两跳光路。对于簇间低速业务,则需要建立由源节点到本地簇头节点、本地簇头节点到目标簇头节点以及目标簇头节点到目的接收节点之间的多跳光路。
2 TGCA算法的描述
TGCA算法主要包括网络分割、虚拓扑的构造(簇内和簇间业务量疏导)、路由和波长分配(RWA)3个子问题,下面将分别加以介绍。
2.1 网络分割算法
簇头节点负责簇内和簇间业务量疏导,所以簇头数量、簇头位置以及簇内成员节点数量对此种疏导方式至关重要。研究表明[3]:簇头节点数量与承载额定业务所耗费的波长数量属于折中关系。簇头节点数量比较小时,大部分业务量都需要通过簇头之间的疏导来完成,这将会导致簇头节点处成为疏导“瓶颈”,进而使得所使用的波长数量上升;而当簇头数量比较大时,簇内成员相对减少,将导致疏导失效。文献[4]提出了一种用于静态业务量疏导的网络分割算法—K-center算法,该算法尽量使簇头节点到各个成员节点之间的距离开销最小,由于片面强调距离开销,分簇过程中没有考虑业务连接请求的实际情况,导致了后续虚拓扑构造的复杂化。本文综合考虑网络拓扑和业务连接请求,提出了一种新的网络分割算法—TGCA算法。该算法通过限制簇头数量、簇头节点位置和簇的物理拓扑结构,尽可能地将更多的业务量分布在同一簇中。算法的伪代码如下:
输入:节点集合N,任意两个节点之间的最短距离开销d,节点连通度degree。
自定义参数:最大成员数MAXCS,最小成员数MINCS,最大半径NAXD,簇内和簇间业务比值ρ,链路直径比值δ。
输出:具有多个簇头节点的分簇网络集。
while (N≠ϕ)
{ 搜索集合N中节点度数最大的节点ν,并以ν作为新簇的簇头节点;
B={ν},N=N-{ν};
while (N≠ϕ && |B|≤MAXCS )/*向簇B添加成员节点,其中|B|簇B成员节点数*/
{搜索簇B成员节点相邻节点,构成集合Q;
q∈Q;
foreach (对于Q中的每一个节点q) do
{计算节点q到簇头节点ν的最短距离d;
if (d
{B1=B∪q;/*假设节点q为簇B的成员节点*/
计算以节点q为源节点,以簇B1成员节点为目的接收节点的业务总量x;
计算以节点q为源节点,以簇B1外其他节点为目的接收节点的业务总量y;
ρq=x/y;/*计算簇内和簇外业务量的比值*/
计算簇B1的最大链路直径跳数L;
最大半径MAXD定义为簇头到成员节点的最大距离开销。为了防止出现因成员节点到簇头距离开销过大而造成簇内疏导时建立过长光路的情况,通过定义最大半径MAXD来限制成员节点到簇头的距离开销。定义ρ为任意一源节点到簇内目的接收节点的业务总量与到簇外所有目的接收节点的业务总量的比值。由于传输簇间业务需要建立多跳光路,易造成网络资源开销大,所以要求业务量尽可能分布在同一簇内。因此,进行网络分割时选择ρ值较大的节点在同一簇中。同时,由于线形网络拓扑结构在进行簇内疏导时易形成光路的回路,造成波长资源的巨大浪费。为了防止分割后的子网络拓扑结构呈线形,用δ值对网络拓扑的形状进行衡量。定义δ为网络中的最大链路跳数与成员节点个数的比值。δ值越小,说明网络拓扑结构成网状,簇内疏导效果就越好。
2.2 虚拓扑的构造
簇头节点负责簇内和簇间业务量疏导,所有低速业务请求都需要在簇头处完成疏导。但是,如果对大粒度业务请求同样采取此种方式传输,则会造成波长资源的浪费。所以,在进行簇内和簇间疏导之前,需要对大粒度业务请求建立端到端的直达光路。设C为波长容量,p为容量因子,请求带宽大于p×C的业务就被认为是大粒度业务。对于以下3种情况,需要为业务请求建立端到端的直达光路:(1) 任意一个业务请求rs,d≥p×C,无论业务请求的源节点和目的接收节点是否属于同一簇,都建立端到端的直达光路。(2) 对于任意一节点对之间的聚合业务流Rs,d≥p×C,同样建立直达光路。(3) 对于任意一源节点s到另一簇中的聚合业务流Rs,hj≥p×C,建立源节点到目标簇头节点的直达光路,无需经过本地簇头节点。然后聚合业务流在目标簇头节点处,通过簇内疏导的方式传输至各目的接收节点。各种直达光路构成集合Rd。
簇内低速业务rundefined由3部分构成,即
undefined
第1部分为源节点和目的接收节点均属于同一簇的低速业务;第2部分为源节点在簇内、目的接收节点在簇外的低速业务,这时通过簇内疏导建立由源节点到本地簇头节点的光路,剩余工作通过簇间疏导完成;第3部分为目的接收节点在簇内、源节点在簇外的低速业务,这时通过簇头节点的疏导汇聚后建立由簇头节点到接收节点的光路。簇内疏导后构成光路集合Rintra。簇间业务量主要在几个簇头节点之间进行传输。簇间业务矩阵由已疏导到各个簇头的簇间业务构成,建立簇头节点间的一跳或多跳光路传输业务,得到簇间光路集合Rinter。通过建立直达光路、簇内和簇间业务量疏导,得到虚拓扑中的光路集合R=Rd∪Rintra∪Rinter。
2.3 路由和波长分配
目前,相关的RWA算法比较成熟。本文选择文献[4]中的光路快速分配(LFAP)算法进行RWA,目标是使网络中使用的波长数最小化。
3 算法分析与仿真
3.1 算法性能评价指标
建立光路数:在给定的网络拓扑和业务需求下,成功疏导完所有业务所建立的光路数。光路数越少,网络所使用的光收发器数目越少,算法性能越好。
阻塞率:在给定的业务需求下,没有成功疏导的业务请求数与网络中的业务请求总数之比。
波长链路数:各个波长平面内使用的网络链路总数。波长链路使用数越少,占用的网络资源越少,算法性能越好。
3.2 仿真分析
本文采用C语言搭建仿真平台,对算法建立的光路数、使用的波长链路数以及业务阻塞率进行仿真统计。仿真采用图1所示的网络拓扑(仿真模型)。网络中每条链路的波长数相同,每个波长支持的带宽粒度为STM-16。业务需求矩阵随机产生,业务请求为多带宽粒度,整个网络中带宽分别为STM-1、STM-4和STM-16的平均业务请求个数比例为3∶3∶1。
3.2.1 建立光路数
图2与图3分别是在网络具有充足波长资源时,低业务负载和高业务负载下建立的光路比较图。
由图2可知,在低业务负载下,最大化单跳业务量疏导(MST)[1]算法优于TGCA算法和K-center算法。这是因为域间业务量疏导要求所有小粒度业务在簇头节点处进行有效疏导,最终建立多跳光路到达目的接收节点。在低网络负载下,业务请求数较少,簇头节点处有效汇聚的业务请求数也较少,从而出现一个小粒度业务请求需要建立至少两跳光路来传输的情况,需要建立大量的光路。但是随着网络负载的增加,簇头节点处有效疏导汇聚的业务请求数急剧增加,TGCA算法的性能优越性开始显现。当业务请求数增加到130左右时,TGCA算法和K-center算法的性能开始优于MST算法。由图3可知,在高业务负载环境下,TGCA算法一直优于MST算法和K-center算法。
3.2.2 业务阻塞率和波长链路数
图4和图5所示为在网络波长资源受限时,TGCA算法和MST算法在不同业务负载下波长数与阻塞率和波长链路数的关系。
由图4可知,随着波长数的增加,两种算法的阻塞率都逐渐降低。而且,无论低负载还是高负载情况下,当波长数较少时,TGCA算法的阻塞率都高于MST算法。这是因为域间业务量疏导要求建立多跳光路,要求使用较多的波长链路。当波长资源受限时,只要簇头节点处疏导汇聚的大粒度业务不能有效寻找到疏导路径,就会造成较大的业务阻塞,此时,波长资源成为影响算法性能的主要因素。而随着波长数的增加,波长资源不再成为疏导“瓶颈”,TGCA算法的优越性开始显现。
由图5可知,在低业务负载环境下,TGCA算法和MST算法使用的波长链路数相当,并且在波长数达到10以后保持不变。这是因为当波长数达到10以后,两种算法的阻塞率几乎为0,网络达到平衡状态。而在高业务负载环境下,TGCA算法使用的波长链路数始终低于MST算法。
4 结束语
本文研究了静态业务环境下的域间业务量疏导问题,提出了一种基于分簇的域间业务量疏导算法-TGCA算法。仿真结果表明:在高负载业务环境下,TGCA算法能够有效地解决大型光网络中的业务量疏导问题。
摘要：针对大多数文献中报道的静态业务量疏导技术不适用于大型光网络的问题,文章基于分簇思想提出了一种有效的静态业务量疏导算法。该方法将大型光网络划分为若干个相互独立的簇,并在每个簇中选择一个节点作为簇头节点来负责簇内和簇间的业务量疏导。仿真结果表明:该算法与已知的静态业务量疏导算法相比具有更好的性能。
关键词：波分复用网络,域间业务量疏导,分簇
参考文献
[1]Zhu K,Mukherjee B.Traffic grooming in an opticalWDM mesh network[J].Selected areas in communi-cations on IEEE Journal,2002,20(1):122-133.
[2]温海波,李乐民,向兵.WDM网状网中的基于平面构造的业务量疏导算法[J].电子与信息学报,2004,26(4):542-548.
[3]王冕,刘成耀.一种WDM网状网中基于故障感知的业务量疏导算法[J].重庆文理学报,2010,29(2):29-32.
[4]Chen B,Dutta R.On hierarchical traffic grooming inWDM networks[J].IEEE/ACM Trans Netw,2008,16(5):1226-1238.
业务疏导 篇4
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取2009年8月～2011年12月于本院手足外科治疗的74例患者为研究对象,将其随机分为对照组(常规干预)和观察组(强化疏导),每组各37例。对照组37例患者,其中男22例,女15例;年龄18～56岁,平均(32.3±4.8)岁;手术种类:断指(趾)再植17例,手足大面积软组织缺损修复13例,其他7例;文化层次:大专及以上8例,高中及以下29例,无文盲患者。观察组37例患者,其中男21例,女16例;年龄18～57岁,平均(32.6±4.7)岁;手术种类:断指(趾)再植17例,手足大面积软组织缺损修复12例,其他8例;文化层次:大专及以上7例,高中及以下30例,无文盲患者。两组患者一般资料比较,差异均无统计学意义(均P>0.05),具有可比性。
1.2 方法
两组患者于干预前采用POMS量表和90项症状测评自评量表进行心理疏导需求程度的评估。然后对照组采用常规的干预模式进行不良心理及情绪的疏导,根据干预前的评估结果进行相应不良指标及项目的干预,尽量改善其不良心理及情绪状态。观察组则采用强化疏导的模式进行干预,根据干预前的评估结果,结合每位患者的性格特征进行疏导内容和方式的制订,并且不仅内容与心理不良情绪有关,实施及沟通的方式也给予充分的注意,使每位患者能够最大程度地接受疏导内容,另外,对于疏导过程中的细节也要给予充分顾及,使疏导既达到全面又兼顾细节,如患者存在恐惧时不仅仅要告知患者无需恐惧,更重要的是让其注意恐惧的诱因,如对手术和(或)术后康复的恐惧等,然后针对诱因进行疏导,并且在疏导的过程中注意疏导实施的效果,随时调整疏导方式,使每位患者均接受到最佳的心理疏导效果。将两组干预前及干预后的1周、2周的POMS量表和90项症状测评自评量表评估结果进行比较。
1.3 评价标准
(1)POMS量表包括40个自评项目,涉及紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱及与自我有关的情绪7个方面,每个方面均换算为百分制,并且除精力和与自我有关的情绪两项与状态成正比外,其余五项均与状态成反比。(2)90项症状测评自评量表包括90个自评问题,涉及囊括心理状态的9个方面,分别为精神病性、抑郁、焦虑、躯体化、人际关系敏感、强迫症状、敌对、恐怖及偏执,每个方面均以2分及以上表示阳性状态,但本研究中仅就除精神病性外的其余8个方面进行统计,主要为统计2分以上者所占比例[3]。
1.4 统计学方法
采用统计软件SPSS 15.0对实验数据进行分析,计量资料数据以均数±标准差表示,采用t检验。计数资料以率表示,采用χ2检验。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组患者干预前及干预后的1周、2周的POMS量表各指标评估结果比较
干预前两组患者的POMS量表紧张、愤怒、疲劳、抑郁、精力、慌乱及与自我有关的情绪等各指标评分显示其均处于较差的状态,差异无统计学意义(P>0.05),而干预后1周、2周观察组均显著优于对照组,且观察组干预后2周的上述指标均优于干预后1周,差异有统计学意义(P<0.05),干预前后具体指标结果见表1。
2.2 两组患者干预前及干预后的1周、2周的90项症状测评自评量表评估结果比较
干预前两组患者的90项症状测评自评量表各项目>2分者比例均达到80%以上,且两组差异无统计学意义(均P>0.05),而干预后1周和2周观察组>2分者比例均显著低于对照组,观察组干预后2周>2分者比例低于干预后1周,差异有统计学意义(均P<0.05)。干预前后结果见表2。
3 讨论
手足外科患者多为突发事件导致的肢体受损,患者对于突发事件的心理应激承受程度更低,不良心理状态及情绪表现更为突出,不仅表现出对疾病状态的担忧、恐惧,对于手术治疗及预后的相关不良情绪也非常明显,而不良心理状态的存在不仅可影响到术中患者的应激性表现,影响到手术的顺利进行,对于围术期患者的治疗配合情况也有着极为不良的影响[4],因此笔者认为对于手术患者的心理状态的干预应给予充分的重视。对于本类手术患者要对其进行恰当的心理干预,对于不良心理状态的表现种类及反应程度的了解是必要的前提,因此对于此类患者的心理干预不应该仅仅局限于常规的一概性干预,而应该做到针对性[5]。
强化心理疏导是在常规心理疏导的基础上对患者进行细致、全面及频率增高的心理疏导模式,其不仅具有针对性的特点,而且具有细致化的优点,对于患者的心理需求的评估和满足程度也得到较大幅度的提高,患者在此过程中不仅心理上的不良状态得到缓解,同时可感受到来自医护人员的关怀和尊重,护患关系在此过程中也得到良好的建立[6],因此认为临床的应用价值较常规心理护理更高。
本文中笔者就手足外科患者术前心理疏导的需求程度及进行强化疏导的效果进行研究,通过对两组患者术前的心理状态的评估发现,其普遍存在明显的不良心理状态和情绪,尤其是90项症状测评自评量表各指标的评估结果中阳性率甚至可达到80%以上,说明其普遍存在较高的心理疏导需求,而将患者分组并分别采用不同心理疏导方法进行干预后发现,强化疏导的效果明显更好,体现在表1及表2干预后1周及2周的统计结果方面,说明其不仅具有较佳的效果,且显效速度也较快,对于保证手术顺利进行及术后的治疗干预均效果显著。主要与强化疏导加强了心理疏导的针对性和频率、强度等有关[7,8],患者对于疾病的担忧得到缓解,同时对于治疗的信心也得到提升,对于改善患者术前及术后的综合状态作用较大。
注:与对照组同时期比较,*P<0.05;与干预后1周比较,#P<0.05
注:与对照组同时期比较,*P<0.05;与干预后1周比较,#P<0.05
综上所述,笔者认为手足外科患者术前存在明显的不良心理和情绪状态,而强化疏导对于改善这种状态发挥着积极的作用。
摘要：目的 研究手足外科患者术前心理疏导的需求程度及进行强化疏导的效果。方法 选取2009年8月～2011年12月于本院手足外科治疗的74例患者为研究对象,将其随机分为对照组(给予常规干预)和观察组(给予强化疏导),每组各37例,将两组干预前及干预后的1、2周的POMS量表和90项症状测评自评量表评估结果进行比较。结果 干预前两组患者均存在明显不良情绪及心理状况,但两组差异无统计学意义(均P＞0.05),而干预后1周和2周观察组的POMS量表和90项症状测评自评量表评估结果明显优于对照组,观察组干预后2周的上述指标均优于干预后1周,差异有统计学意义(均P＜0.05)。结论 手足外科患者术前存在明显的不良心理和情绪状态,而强化疏导对于改善这种状态发挥着积极的作用。
关键词：手足外科,心理疏导需求,强化疏导,效果
参考文献
[1]周盂云,汤丽,董德胜,等.显微手足外科患者的整体护理[J].实用手外科杂志,2011,25(2):171-173.
[2]张晓英,刘玉梅,尹婉葵.人性化护理在手足外科的实施效果评价[J].全科护理,2010,8(9):773-774.
[3]侯伟娜.手足外科患者术后影响疼痛的环境心理因素及护理干预[J].当代医学,2010,16(4):108-109.
[4]Levine SM,Frangos SG,Hanna B,et al.Aeromonas septicemia aftermedicinal leech use following replantation of severed digits[J].Am J CritCare,2010,19(5):469-471.
[5]杜微蓝,田晓琴.心理干预对自残性断指再植术患者心理支持的效果观察[J].现代医药卫生,2011,27(8):1184-1185.
[6]卢荟,沈向前,叶坡,等.早期心理干预对断指再植患者心理状态及康复锻炼的观察[J].浙江临床医学,2011,13(9):1072-1073.
[7]彭婷.综合心理护理对断指再植病人心理状态和再植指功能康复的影响[J].全科护理,2010,8(19):1732-1733.