跨层资源保护策略优化方案

2023-06-19 理论教育版权反馈

【摘要】：考虑网络资源的传统服务保护方案不能进行保护替代服务，基于功能架构，人们提出了一种跨层保护方案，实现了跨层资源保护跨无线、光和层资源，保证了QoS的要求。更重要的是，在跨层保护的过程中，应该选择无处不在的计算资源节点作为基于该方案的替代目标节点。针对F-RoFN故障发生后的恢复能力，本方案提出了一种资源选择矩阵来解决这一问题，并将在下一节中进行描述。图7-2CSP的流程图CSP策略的第二阶段是路径调节。

与C-RoFN不同，在光与无线网络中，CSRP架构部署了无线网络、光网和处理资源的多层资源，用于备份资源和计算。在网络链路或节点故障的情况下，由原始节点提供的服务不应仅考虑一种资源，如光或处理资源。考虑网络资源的传统服务保护方案不能进行保护替代服务，基于功能架构，人们提出了一种跨层保护（Cross Stratum Protection，CSP）方案，实现了跨层资源保护跨无线、光和层资源，保证了QoS的要求。CSP方案可以利用灵活计算来保障当节点故障时的保证服务连接。

在光与无线网络架构下，网络可以由不定项向量G（V，V′，L，L′，F，A）表示，其中V={v1，v2，…，vn}表示光与无线网络使能的光交换节点集合，而V′={v′1，v′2，…，v′n}代表RRH集，L={l1，l2，…，ln}和L′={l′1，l′2，…，l′n}则分别表示V和V′节点之间的双向光纤和电缆链路集合，A={A1，A2，…，An}代表节点集，而F={ω1，ω2，…，ωF}是每个光纤链路中光谱和无线信号的集合。此外，V、V′表示光网络节点和无线节点；L、L′表示链路；F表示频率槽；A表示节点数量。

在实际操作中，网络用户关心的是服务质量，而不是关注哪个节点提供服务。因此，针对来自源节点s的每个服务请求，服务可以被所需的网络和处理资源与相应的服务类型代替。为简单起见，在分析网络时使用所需的网络带宽资源b以及所需应用程序资源ar和服务类型st。这里SRi（s，b，st，ar）表示上述第i个服务请求，而SRi+1将在连接需求SRi时间命令后到达F-RoFN。更重要的是，在跨层保护的过程中，应该选择无处不在的计算资源节点作为基于该方案的替代目标节点。在F-RoFN的场景中，如何在失败的情况下找出备份的计算节点将对保护性能产生巨大的影响。针对F-RoFN故障发生后的恢复能力，本方案提出了一种资源选择矩阵来解决这一问题，并将在下一节中进行描述。

资源选择矩阵可用于描述计算资源的部署，以及如何在控制器中选择作为替代目标的备份节点。针对CSP的重要目的地选择，在节点中CPU使用率或存储利用率会显著影响CSP过程中的资源选择矩阵。因此，本书提出了对CPU和存储占用的维护方法，并在下文进行了详细的分析。

在服务节点中服务会消耗其CPU和RAM资源。在这里，每个节点中服务类型的CPU利用率都表示为CPU占用矩阵Ud。Ud中的as，i描述了相应的服务器和表单的CPU使用情况，其中的值范围为0～1。因此，每个节点的CPU占用矩阵Ud在控制器中用方程（7-1）表示：

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矩阵Ud中的每一行Ts（u）都表示在服务类型中第i个节点的CPU利用率，而矩阵中的每一个列向量Fui都表示对应服务类型中每个节点的CPU使用情况。在这里，Fui中元素的总和描述了在第i个节点中当前服务类型的CPU使用情况，它不能超过服务器的全部容量。为简化分析CSP模型，假设节点中的服务器资源只包含CPU和存储。以类似的方式，每个节点的存储可以使用一个存储利用率矩阵Dd来表示，它是在控制器中集中维护的。

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因此，我们将资源选择矩阵定义为节点间的资源占用情况。该矩阵的每个元素都表示相应的节点和服务类型的资源利用率。在方程（7-3）中，as，i和bs，i分别是CPU占用矩阵和存储利用矩阵的元素，在CPU之间的动态重量和存储参数描述为θ。参数aTs代表某事服务类型的节点存储利用率，范围从0到1。当某一服务类型的内容被第i个节点提供时，as，i的值取aTs和Cs，i满足等式Cs，i=[θ·bs，i+as，i（1-θ）]时的值。此外，当第i个节点不服务于这种类型的服务时，aTs和Cs，j的值都是零。因此，在CSP的过程中，基于雾资源选择矩阵，应用率最小的雾将作为备份目标候选。

根据从资源中收集的处理状态，以及由RC和OC提供的无线和光条件，跨层保护方案可以首先选择合适的节点。为了度量选择的业务提供方案的合理性，我们将α定义为考虑所有层参数的交叉层因子。光层的参数包含每个候选路径的跳数Hp，以及每个链路上所占用网络带宽的比重Wl，这些参数与相应链路的负载成本有关。无线参数包含当前信号的符号率Br和无线频率Fr。因此，光网络功能被表示为式（7-4），而无线功能被表示为式（7-5）。从另一个角度看，应用函数可以基于资源选择矩阵表示为式（7-3）。

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表示至少有k个候选节点的参数，而fb1，fb2，…，fbk和fc1，fc2，…，fck则分别代表其中的光和无线参数。因此，全局评估因子α可以用式（7-6）表示，β和γ为在BBU、光和无线参数中可调节的权重。

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我们提出了一种基于上述光网络控制器的F-RoFN功能架构的跨层保护方案，其包括如图7-2所示的两个阶段。第一阶段：CSP策略会选择目标节点并通过跨层资源来评估网络的状态。我们假定节点包括计算和存储资源。CSP策略会根据节点的利用率在层的链接无线信号和持续光谱路径的k个候选节点中选择最佳的节点。在无线和光层中会选择k个候选节点中有着最小跨层因子α的节点。

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图7-2　CSP的流程图

CSP策略的第二阶段是路径调节。在目标选择之后，CSP方案的第二阶段是路由、无线和频谱分配过程。Dijkstra算法[21]是经典的最短路径算法，它经常被用作路由算法。该方案的这一阶段的核心过程是在已知k条最短路径的情况下，找到第k+1条最短路径来提高生存性。将剩余节点与k个节点逐个连接，以找到第k+1条最短路径。这种算法的特点是在N∶1保护机制的过程中，在寻找保护路径时具有较高的时间复杂度。当因为主路径错误而需要转向保护路径时，我们可能会再次找到另一条错误的路径。为了解决这个问题，并优化算法，我们提出了一个改进方案。我们将图表中的所有距离排序为扫描以找到k+1节点。一旦主方法崩溃，首先我们阻塞路径上的所有节点，这意味着只有k-1个节点与其余节点连接。然后，我们可以利用图表直接发现保护路径，而不需要再次连接。这保证了主节点和保护路径是物理分离路径，同时减少了算法的时间复杂度。我们假设在无线和频谱分配阶段有三维资源，包括无线频率、频谱和链路。我们首先考虑使用可用频谱的无线频率分配，然后分配其他合适的频谱资源。然后，在选择了节点后，通过在源节点和目标节点之间的OpenFlow协议分配频谱和调制无线频率来建立路径。

跨层资源保护策略优化方案

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