李阳洋，刘逢清

（南京邮电大学光电工程学院，南京 210023）

基于路径分割的弹性光网络成本优化模型设计

李阳洋，刘逢清

（南京邮电大学光电工程学院，南京 210023）

针对承载IP业务的弹性光网络，建立了成本优化模型，提出了两种路径分割方案：自适应路径分割和启发式路径分割，并研究了采用这两种方案来承载业务时的弹性光网络建设成本。自适应路径分割穷举所有中间节点来选择路径分割点，而启发式路径分割设定合适的分割距离来进行路径分割。通过仿真并与无路径分割情况对比分析发现，对于中高速业务需求，网络各节点处的业务需求增多，路径分割方案通过合理配置具有疏导功能的IP路由器，可以对业务进行有效疏导，从而降低网络的总支出成本。

弹性光网络；资本支出；路径分割；最优化设计

0 引 言

EON（弹性光网络）是一种支持频谱灵活应用的新型光网络，通过引入频率间隙将光谱划分成多个25、12.5甚至6.25 GHz的细小间隙［1］，根据业务需求，通过有效地组织频率间隙，可以有效提高光纤带宽资源的利用率［2-3］。研究EON成本模型的目标是降低网络的CAPEX（资本支出）。

现阶段，国内外对于光网络成本模型的建立主要针对WDM（波分复用）网络，文献［4］提出了一种启发式辅助矩阵来分析网络成本，该方案把节点分为IP层与光路层，每层划分两个辅助点，以此建立节点矩阵，并通过各节点矩阵之间的联系来计算网络成本。针对EON，文献［5］提出采用相对BVWSS（可变带宽波长选择开关）成本来分析不同频率栅格对网络成本的影响。

在EON中，通过路径分割减小光路距离后可以采用高级调制方式来提高频谱效率、减少承载业务的频率间隙个数，并且降低光网络中需要使用的光方向数和光器件。基于这一思路，本文提出一种基于自适应路径分割的EON成本模型，考虑源节点与目标节点间配置IP路由进行路径分割，最优化考虑分割节点，并与无路径分割情况下的光网络成本进行比较。通过分析两种方案，提出基于启发式路径分割算法。同时对3种方案进行仿真，得出不同网络流量下3种方案的总成本对比曲线。

1 节点结构与价格模型

IP/MPLS-over-EON（承载IP路由的EON）点对点模型如图1所示。它由IP路由器（图中的IP/MPLS）、BV-T（可变带宽收发器）、BV-WSS、Splitter（光分路器）、OA（光放大器）和光纤等组成。连续频谱信号经光纤进入光分路器，根据业务需求通过BV-WSS进行调节传输。光分路器的个数由业务量的路由决定，并可以根据实际情况进行增加或减少。当考虑采用路由对路径进行分割时，调制方式的改变及设备成本的增加对EON成本模型有着不可忽视的影响。

图1 IP/MPLS-over-EON点对点模型

基于图1设备建立EON成本模型可知，总的网络成本由节点成本Cnode和光纤成本Cfiber组成。由于光分路器的成本与BV-WSS相差了两个数量级，因此这里没有考虑光分路器的成本。节点成本包括BV-T成本Cbv-t、BV-WSS成本Cbv-wss和IP路由成本CIP。光纤成本包括光纤损耗成本Cfl和OA成本Coa。不同设备的成本计算公式如下:

式（1）中，ctd，l表示发送速率为d、传输距离为l的BV-T成本；αv，d，l表示节点v需要配置的发送速率和传输距离分别为d和l的BV-T个数。式（2）中，costbv-wss表示BV-WSS的成本；tn表示该节点的支路个数。式（3）中，ctr表示路由r的成本；βv，r表示节点v需要用到路由r的个数。式（4）中，φd表示发送速率为d时占用频隙的个数；lenl（单位:km）表示路径长度；costfl表示每频隙每km光纤的成本。式（5）中，AL（单位:km）表示OA间的平均间距；costoa表示OA的成本。因此可得:

EON的总成本为

2 方案原理

对于一个业务需求，如何分配网络资源、提高频谱利用率、降低网络成本，是目前研究EON模型的重点。设计基于路径分割的EON成本模型时，一方面，由于节点间传输路径被分割，可以采用更高级的调制方式进行数据传输，减少带宽需求，另一方面，路径的分割又会增加路由设备与光收发设备的成本。显然，不同的网络模型对于总成本有着不同的影响。

本文将对3种方案进行对比，如图2所示。

图2 3种方案示意图

方案1:无分割路径直传方案（见图2（a））。该方案对EON成本进行计算时，不对业务流量进行中转操作，而是直接传输。在无分割路径算法中，首先对网络各节点间的业务流量进行初始化，记录各节点的支路个数；找到业务流量最大的节点对，计算其最短路径和所经节点，同时判断其调制方式与占用频隙大小，并与路径所剩余频隙进行比较更新，若超过剩余频隙，则重新选择路径。计算完该节点对所需的成本后，删除该节点对业务流量。重复计算剩余节点对，直至所有节点对间业务流量都为0。最终得出网络的总成本大小。

方案2:基于自适应路径分割方案（见图2（b））。该方案对EON成本进行计算时，首先通过路由器对业务流量进行中转操作，然后再通过判断最优设置路由器节点得到最低光网络成本。

基于自适应路径分割的最优化算法流程图如图3所示。首先与无分割路径算法一样对网络进行初始化操作；在计算网络成本时，首先判断节点之间业务传输是否经过其他节点，若经过其他节点，则根据实际情况对路由进行配置或升级。期间采用自适应算法，即穷举途经的各节点配置路由，得到最低成本节点，并以此节点为路由节点。若不经过其他节点，则按方案1的计算方法进行成本计算。通过计算所有节点对的成本，最终得到网络的总成本。

图3 基于自适应路径分割的最优化算法流程图

方案3:启发式路径分割方案（见图2（c））。采用方案2进行计算时我们发现，当路径较短但又经过其他节点时，对此路径进行分割路由会造成很大程度的成本浪费。通过仿真发现，在NSFNet（美国国家科学基金会网络）中，当节点对之间路径长度超过2 000 km后再进行路径分割，综合成本相对最优；在4×4网格型网络中，当节点对之间路径长度超过1 500 km后再进行路径分割，综合成本相对最优。由此提出基于启发式路径分割算法:当路径长度超过启发值时，采用方案2进行计算；当路径长度小于启发值时，采用方案1进行计算。基于启发式路径分割算法不用穷举路径经过的所有节点，可以大幅降低计算复杂度，并能有效降低路由配置成本。

3 仿真结果

利用基于Win 10平台的Visual Studio 2013-C++软件对3种方案进行仿真。采用14节点、21条链路的NSFNet（见图4（a），节点间距单位为km）和16节点、24条链路的4×4网格型网络（见图4（b），相邻节点间距为500 km）两种负载拓扑结构。利用D算法计算节点间最短路径。设定业务流量按10、40、100、400 Gbit/s和1 Tbit/s大小进行初始化，灵活栅格频隙为12.5 GHz，每条链路可以承载360个频隙。

图4 网络拓扑结构

表1和表2分别给出了网络中各设备的性能与相对成本（单位:cu.）。

表1 路由器的性能和成本

表2 其他设备的性能和成本

图5所示为方案3中不同分割距离下网络平均流量与总成本对比曲线。我们考虑了4种分割距离对网络总成本的影响。从图5（a）可以看出，对于NSFNet，当节点间距离leni＞2 000 km后再进行分割，综合成本相对最优，此时相应启发值为2 000 km。从图5（b）可以看出，对于4×4网格型网络，当leni＞1 500 km后再进行分割，综合成本相对最优，此时相应启发值为1 500 km。

图5 不同分割距离下网络平均流量与总成本对比曲线

图6 所示为3种方案下不同网络平均流量与网络总成本的对比曲线。从图6（a）可以看出，当平均业务流量低于26 Gbit/s时，NSFNet采用方案1（即无分割路径方案）时网络搭建的总成本最优，方案3（即基于启发式路径分割方案）次之，方案2（即基于自适应路径分割方案）最高。但随着业务流量的增长，方案2与方案3的优势逐渐体现，当网络平均业务流量超过36 Gbit/s时，3种方案成本曲线趋于稳定，此时NSFNet采用方案2时所需要的网络成本最低，方案3次之，方案1最高。从图6（b）可以看出，与NSFNet一样，对于4×4网格型网络，当网络平均业务流量低于24 Gbit/s时，采用方案1成本最低，当网络平均业务流量高于34 Gbit/s时，网络成本曲线趋于稳定，此时采用方案2成本最低。

图6 3种方案下不同网络平均流量与网络总成本的对比曲线

总体来说，当网络流量需求较低时，由于各链路频隙富足并且需要中转的业务量少，业务疏导优势体现不出来，对业务进行中转所降低的花费不足以抵消新增加的IP路由及BV-T的费用，此时可以采用无路径分割方案来降低网络资本支出。随着网络流量需求的增加，需要中转的业务量增多，业务疏导优势得以显现，采用路径分割方案可以对业务进行有效疏导，降低网络资本支出。

4 结束语

本文研究了EON中基于路径分割的最优化成本模型，提出了基于自适应路径分割方案和基于启发式路径分割方案，并与无分割路径方案进行了优劣对比。结果表明，在低速业务需求下，由于需要中转的业务量少，业务疏导的优势不明显，因此采用无路径分割方案对资本支出控制占优。而对于中高速业务需求网络，由于各节点业务需求增多，通过路径分割方案来合理配置网络设备，可以有效地对业务进行疏导，降低网络资本支出。

［1］ITU-T G.694.1-2002，Spectral grids for WDM applications:DWDM frequency grid［S］.

［2］Zhang Guoying，Marc De，Mukherjee B.A Survey on OFDM-Based Elastic Core Optical Networking［J］.IEEE Communications Surveys&Tutorials，2013，15（1）:65-87.

［3］Gerstel O.Elastic Optical Networking:A New Dawn for the Optical Layer？［J］.IEEE Commun Mag，2012，50（2）:12-20.

［4］Suman Kr Dey*，Aneek Adhya.Design of Cap Ex-Efficient IP-over-WDM Network using Auxiliary Matrix based Heuristic［C］//Advanced Networks and Telecommunications Systems 2014.New Delhi:ANTS，2014.

［5］Pedrola O，Velasco L，Castro A.CAPEX study for grid dependent multi-layer IP/MPLS-over-EON using relative BV-WSS costs［C］//OFC/NFOEC 2012.Los Angeles，CA:OSA，2012.

The Capital Expenditures Model Design of Elastic Optical Networks Based-on Path Segmentation

LI Yang-yang，LIU Feng-qing
（School of Optoelectronic Engineering，Nanjing University of Posts&Telecommunications，Nanjing 210023，China）

In this paper，we propose an optimal cost model for IP/MPLS-over-EON.Based on the model，two path segmentation routing schemes are presented:the adaptive and the heuristic.The construction cost of the IP/MPLS-over-EON based on these two schemes are investigated.The adaptive scheme enumerates every intermediate node of a path one by one to choose the path-segment point，in which an IP router will be placed and the path will have the minimum cost.The heuristic scheme implements path segmentation by setting a specific distance.When the distance is reached，a router will be placed for path segmentation.Numerical results demonstrate that when compared with the scheme of no path segmentation，the routing scheme of path segmentation can lower the total network cost effectively for medium and high load traffic profiles.It is because that for medium and high load traffic profiles，more traffic need to and can be groomed in intermediate nodes with IP routers being placed in intermediate nodes.

Elastic Optical Networks（EON）；CAPEX；path segmentation；optimal design

TN915

A

1005-8788（2016）05-0001-04

10.13756/j.gtxyj.2016.05.001

2016-04-22

区域光纤通信网与新型光通信系统国家重点实验室开放基金资助项目（2015GZKF03006）；江苏省光通信工程技术研究中心资助项目（ZSF0201）

李阳洋（1992-），男，江苏南京人。硕士研究生，主要研究方向为弹性光网络中最优化成本模型。

刘逢清，副教授。E-mail:liufq@njupt.edu.cn