图5-20对比了在普通网络架构下运用RSA算法与所提架构下运用RWFA算法的情况下不同网络负载对应的资源利用率。因此，RWFA相对于RSA可以有效地降低网络阻塞率，支持更优秀的网络传输性能。图5-21普通网络架构下RSA与所提架构下RWFA的阻塞率......
2023-06-19
云光与无线网络性能验证实践
【摘要】：功能请求消息负责定期查询与OF-BVOS有关的当前状态的监控。当新请求通过消息中的数据包到达时，RC通过UDP消息将请求发送给MSRO的OC。资源占用率反映了被占用资源占整个无线、光网络和BBU资源的百分比。原因在于GES可以全局优化无线、光网络和BBU层资源来最大化无线覆盖，并在考虑资源的三维性情况下实现两个方向的跨层资源水平融合和多层资源垂直整合。图4-22策略性能比较结果
为了评估所提出的架构的可行性和效率，基于测试平台（包括控制平面和数据平面）建立了具有软件定义的C-RoFN的EON，如图4-20所示。在数据平面中，利用两个模拟RoF强度调制器和检测模块，由工作在40 GHz频率的微波源驱动以产生双边带。4个支持OF的弹性可重配置光分插复用（ROADM）节点在EON中配备有Finisar公司生产的带宽可变波长选择开关（BV-WSS）。我们根据应用程序编程接口（API）使用Open vSwitch（OVS）作为软件OFP代理来控制硬件，并在控制器与无线和光节点之间进行交互。此外，OFP代理用于模拟数据平面中的其他节点以支持具有OFP的C-RoFN。BBU和OFP代理在由IBM X3650服务器上运行的Redhat VMware ESXi V5.1创建的一系列虚拟机上实现。由于每个虚拟机都有一个操作系统、CPU和存储资源，因此可以将其视为真实节点。虚拟操作系统技术使得为大规模扩展设置实验拓扑变得容易。对于基于OF的C-RoFN控制平面，OC服务器被分配用于支持提出的架构，并通过3个虚拟机进行部署，用于MSRO控制，网络虚拟化和PCE作为插件，而RC服务器则用于RF资源监控和分配。BC服务器部署为CSO代理，用于监控来自BBU的计算资源。每个控制器服务器控制相应的资源，而数据库服务器负责维护流量工程数据库（TED），连接状态和数据库的配置。我们部署了与RC相关的服务信息生成器，它实现了用于实验的批量C-RoFN服务。在我们的研究中，用于C-RoFN的SDN控制器由Opendaylight软件实现，因为它实现了测试平台的简化。
图4-20 实验测试平台和演示器设置
基于测试平台，我们通过实验设计并验证了MSRO在软件定义的C-RoFN中的服务。图4-21（a）和图4-21（b）分别给出了使用OFP通过部署在OC和RC中的Wireshark捕获MSRO的整个信令过程。功能请求消息负责定期查询与OF-BVOS有关的当前状态的监控。OC通过功能回复消息从OF-BVOS获得信息。RC通过用户数据报协议（UDP）消息从RC和BC之间的互通中获得BBU资源的服务使用，其中我们使用UDP来简化过程并降低控制器的性能压力。当新请求通过消息中的数据包到达时，RC通过UDP消息将请求发送给MSRO的OC。在完成GES之后，OC通过UDP消息从BC获得计算和存储使用，然后计算考虑了多层资源的CSO的路径来实现跨层资源水平合并。然后OC和RC提供频谱路径并分配RF以实现多层资源垂直集成，通过流模式消息控制相应的节点。OC使用UDP消息更新RC的资源使用情况以保持同步。模拟C-RoFN的光路谱反映在滤波器轮廓上，如图4-21（c）所示。我们可以利用C-RoFN中的MSRO在频谱信道上调制无线信号。两个40 GHz频带信号被复用到两个弹性光谱通道上，并且可以控制这些光通道以通过SDN编排来承载无线信号。
图4-21 实验测试平台和演示器设置（用于MSRO的消息序列的Wireshark捕获）
我们还在C-RoFN的繁重流量负载情况下使用GES评估MSRO的性能，并将其与使用虚拟机的传统CSO策略[28]进行比较。CSO策略可以全面地考虑BBU处理资源和EON资源的状态。这些请求的设置带宽随机分布在500 MHz～40 GHz之间，其中EON中的频谱时隙为12.5 GHz。对于每个需求，BBU中的服务处理使用率从0.1%到1%随机选择。这些业务以泊松分布到达网络，并且通过每次执行产生100 000个需求来提取结果[29-31]。在确定目的BBU节点之后，我们首先考虑具有可用光谱的RF分配来容纳服务，然后使用另一种合适的光谱资源。然后，在选择BBU之后可以通过OFP建立频谱和调制RF分配的路径。图4-22（a）和图4-22（b）在资源占用率和路径供应等待时间方面比较了两种策略的性能。资源占用率反映了被占用资源占整个无线、光网络和BBU资源的百分比。如图4-22（a）所示，GES可以比其他策略更有效地提高资源占用率，尤其是当网络负载很重时。原因在于GES可以全局优化无线、光网络和BBU层资源来最大化无线覆盖，并在考虑资源的三维性情况下实现两个方向的跨层资源水平融合和多层资源垂直整合。图4-22（b）显示GES可以减少与另一个策略相比的路径供应延迟。延迟反映了平均设置延迟，包括计算和程序时间。这是因为GES在服务到达之前考虑了RF和频谱资源分配的目的BBU，降低了计算时间和供应时间[32-33]。
图4-22 策略性能比较结果
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2023-06-19
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