CN101263692A - 混合光和数据网络 - Google Patents

Abstract

一种方法包括发送对于光数据容量的支付意愿的列表至光网络。光网络具有一组直接连接到数据网络的节点的网关节点。光网络被配置为在多个波长信道上发送数据通信。每个支付意愿代表在所述光网络的相应网关节点对之间的光数据容量的值。

Description

混合光和数据网络

技术领域

本发明通常涉及光网络和数据网络。

背景技术

本文中，混合通信网络包括数据网络和光网络，其中光传输网络与数据网络互连。数据网络典型地由电子路由器和/或交换机实现，并且典型地应用协议，诸如因特网协议，来实现其中节点之间通信业务的路由。光网络典型地由光交叉连接实现，而且基于波分复用(WDM)提供在其中节点之间的多个通信信道。一些光网络使用信令和路由协议，例如，通用多协议标签交换(GMPLS)。

在混合网络中，数据网络和光网络通常具有重大的质的区别。光网络通常比数据网络支持更高的数据传输速率。在光网络和数据网络中，节点间传输速率可能相差一个或多个数量级。同样，数据网络通常比光网络具有更多数量的节点，例如多一个数量级的节点。数据网络同样典型地具有更密集的拓扑。由于这些重大的质的区别，在混合网络中数据网络和光网络的联合优化将是希望的。这种联合优化典型地包括展现关于数据网络和光网络的可操作属性的信息。

发明内容

各个实施例提供了用于优化包括数据网络和光网络的混合通信网络的方法。所述方法包括直接涉及混合网络的“重叠模型”的操作数据的交换。具体而言，交换的操作数据涉及虚拟光架构，而不涉及数据网络或光网络的物理架构。操作数据的这些受限交换使得能够近似混合网络中端到端通信的性能的优化，而不需要底层数据和光网络的物理架构中敏感数据的交换。

第一方面公开了一种方法，该方法包括：由数据网络发送对于光数据容量的支付意愿(Willingness-to-Pay)的列表至光网络，该光网络被配置为在多个波长信道上发送数据通信。该光网络具有一组网关节点，该网关节点直接连接到数据网络的各节点。每个支付意愿代表在光网络的网关节点的对应对之间的光数据容量的值。

第二方面公开了一种方法，该方法包括在多个波长信道光网络中从数据网络接收请求的列表。每个请求代表光网络的网关节点的对应对之间增加的光数据容量的值。该方法还包括：基于所述接收到的列表，在所述网关节点对之间产生对于光数据容量的提供的列表，并发送所述产生的对于光数据容量的提供的列表至数据网络。

附图说明

通过附图和说明性实施例的具体描述来更充分地描述各个实施例。然而，本发明可由不同形式实施，并且不局限于附图和说明性实施例的具体描述中描述的实施例。

图1是说明了包括相互连接的数据网络和光网络的示例性混合网络的框图；

图2是说明了对应于图1的混合网络的重叠结构的框图；

图3是说明了在图1的混合网络中的端到端数据通信的联合优化期间由图1的数据网络执行的步骤的流程图；

图4是说明了在图1的混合网络中的端到端数据通信的联合优化期间由图1的光网络执行的步骤的流程图；

图5说明了在图3和4的联合优化期间在图1的数据网络和光网络之间的操作数据的交换；

图6是说明了图3-4的方法的特定实施例的流程图，其中数据网络和光网络分别解决耦合的次要和主要问题；

图7是用于优化方法的时距图，所述优化方法在时间上交叉进行例如在图1的混合网络中的数据网络的单独优化和数据网络和光网络一起的联合优化的各序列；

图8是说明在图7的方法期间执行的步骤的流程图；以及

图9是说明包括与单个光网络互连的多个数据网络的示例性混合网络的框图。

在图中和文本中，类似的参考数字代表具有类似功能的单元。

具体实施方式

在混合通信网络中，构成的数据网络和光网络之间的操作数据的共享通常是不合需要的，这是因为构成的网络由同一或不同的公司内的不同组织所拥有。特别地，对这些操作数据的了解会为竞争者提供有利条件。提供这些竞争有利条件的操作数据一般包括构成的网络的物理架构。当直接的竞争者拥有混合网络的构成的光网络和数据网络时，保持这些操作数据为私有的需求特别大。

不幸的是，限制操作数据的交换会降低这种混合通信网络中的性能。事实上，分开优化光网络和数据网络将通常降低混合通信网络中可获得的数据通信的端到端服务质量。

为得到高的端到端服务质量，各个实施例实现基于重叠结构的这种混合网络的联合优化。所述方法包括在数据网络和光网络之间共享优化步骤，其中优化步骤基于受限的操作数据交换。然而，所述方法使得构成的数据网络和光网络能够在优化过程中利用它们自己的详细的操作数据。不过，操作数据的交换限于与虚拟光网络相关联的重叠结构的特性。基于这些原因，构成的网络可以保持它们的物理架构数据作为私有数据，由此实际的优化仍受益于这些基本的操作数据的使用。

图1和2说明了示例性混合通信网络10的“重叠模型”。然而，各个实施例不限于示例性混合通信网络10中特定的物理拓扑或特定数目的节点。

图1示意性示出了示例性混合通信网络10，出于说明性的目的而描述混合通信网络10。混合通信网络10包括数据网络12，例如数据接入网，和光传输网络14，例如核心光网络。数据网络12包括电子链路15、15’，内部节点16’和边缘节点16的集合。电子链路15部分或全部与节点16、16’互连，从而能够通过路由协议，例如TCP/IP协议，在节点16、16’之间进行数据通信分组的电子路由。光网络14包括光纤链路17，边缘节点18(即，节点A、B、C和D)，以及内部节点18’(即节点S和T)的集合。光纤链路17光互连光网络14中的节点18、18’。一些光节点18、18’，例如所有的边缘节点18，具有多波长光收发器，其能够是在多波长信道，例如WDM信道，上的光通信的源或目的。示例性的边缘节点18是光用户网络接口(光UNI)。光节点18、18’能够在单个光路径上重发所接收到的光通信，或者能够将这种所接收到的光通信分割以便在多个光路径上重发。光节点18、18’可以使用或不使用信令和路由协议，例如GMPLS。

数据网络12的边缘节点16物理地直接或经由UNI通过电子链路15’连接到光网络14的边缘节点18。光网络14的边缘节点18被配置为将接收到的电子数据通信分组转化为光分组，反之亦然。因此，边缘节点18是网关节点，其使得数据网络12能够使用包括光网络14的光链路17的通信路径。数据网络12的源和目的节点16、16’之间的通信路径可以仅包括数据网络12中的物理链路15、15’，或者包括数据网络12和光网络14内物理链路15、15’、17的组合。

在混合网络10中，光网络14能够动态地重新配置在其中的单个光链路17上提供的波长信道。特别地，光网络能为数据网络12中发起的数据通信业务增加或删除波长通道和/或分配和解除波长信道。通过在各个光链路17上有选择地增加或删除波长信道，光网络能够适应其中承载的数据业务的分配中的变化。

图2说明了用于图1的示例性混合网络10的重叠结构10’。在重叠结构10’中，光网络14由虚拟光网络14’代替，虚拟光网络14’仅包括边缘节点18，即网关节点A-D，以及虚拟光导管(optical pipe)17’。网关节点A-D中的每一对由光导管17’中一个对应的光导管光连接。第a个光导管具有被提供的光业务容量w_a。

图3-4说明了用于优化在图1的混合网络10中的准入控制和数据通信业务的端到端路由的迭代方法。在所述方法的每次迭代中，数据网络12执行步骤序列30，光网络14执行步骤序列40。序列30和40包括操作数据在数据网络12和光网络14之间的受限转移，其中操作数据与图5中所示的重叠结构10’相关联。步骤序列30和40中的每一个可以分别在关联的数据网络12和关联的光网络14的中心控制器处执行，或者在这两个网络12、14中的各自节点16-16’和18-18’处执行。

图3说明了数据网络12在优化方法的一次迭代中执行的步骤序列30。

序列30包括从光网络14接收为数据网络12提供的光数据容量(即，比特/秒)的列表50(步骤32)。该列表的每个元素是在光导管17’的一个对应光导管上提供的数据容量，其中每个数据容量是为数据网络12的节点16、16’的节点对之间的数据通信提供的。这组提供的光数据容量描述在重叠结构10’中的虚拟光网络14’的属性，而不描述支持这些光数据容量的物理光链路路由。

从提供的数据容量的列表中，数据网络12为在数据网络12的节点16、16’之间的数据通信业务确定改进的准入控制和路由机制(步骤34)。随后，数据网络12的节点16、16’执行改进后的准入控制和路由机制，其用于管理在数据网络12的节点16、16’之间的数据通信业务。

确定步骤包括最大化对象函数，该对象函数代表准入控制和路由机制对于数据网络12的利用。所述对象函数可以依赖于数据网络12中的物理架构和光网络14’的重叠结构。准入控制和路由机制的确定还为光网络14’中提供的容量产生了给数据网络12的一组值。这组值包括数据网络12对于通过光网络14路由的业务的总支付意愿，并且包括数据网络12支付在光网络14’的相关的各个光导管17’上提供的容量的边际(marginal)增加的意愿的各个值，即{WTPa}。此处，WTPa是变量的值，该变量在数据网络12准备支付相应的光导管“a”上的容量的固定大小递增增加的数量上是单调的。例如，每个支付意愿代表每秒吉比特的货币值。每个WTPa例如是相应光导管“a”上容量的固定大小递增增加的实际成本、价格或租金。

方法30包括发送对于在光导管17’上提供的容量的边际增加的一组支付意愿，即{WTPa}，以及总支付意愿至光网络14’(步骤36)。支付意愿向光网络14显示光导管17’的身份，其中数据网络12期望在不公开数据网络12的物理架构的情况下的更多容量。

图4说明了由光网络12在优化方法的一次迭代中执行的步骤序列40。

步骤序列40包括从数据网络12接收总支付意愿，以及对于光数据容量中的边际增加的该组单独的支付意愿，即{WTPa}(步骤42)。

从该接收到的数据中，光网络14确定如何调整在光导管17’上提供的光数据容量(步骤44)。所述确定包括最大化对象函数，该对象函数代表数据网络12对于光数据容量的总支付意愿减去在光网络14中提供该容量的成本。所述确定倾向于增加在那些光导管17’上提供的光数据容量，其中相应的支付意愿较大，并且倾向于以减少与使用更多波长信道相关的成本的方式，重分配光数据容量，即匹配数据网络12的容量期望。所述确定步骤使用光网络14的物理架构上的操作数据，并且例如通过在物理光链路上增加或删除波长信道，生成一组新的被提供的光数据容量。

光网络14沿着各个光导管17’向数据网络12发送新的光数据容量提供的列表(步骤46)。发送的操作数据描述虚拟光网络14’，而不是描述光网络14的物理架构。

序列30和40在固定次数的迭代后终止或响应于对于对象函数的上限和下限已发展到足够的值的确定而终止。在每次迭代后，优化方法为被联合最大化的对象函数提供上限和下限的确定。

图5显示了在图3-4的方法的一次迭代中在数据网络12和光网络14之间的操作数据交换的形式。每个交换包括从数据网络12发送总的支付意愿，以及一组对于在单独的光导管17’上的边际光数据容量增加的支付意愿，即{WTPa}，还包括从光网络14发送在相同的单独的光导管17’上提供的容量，即{wa}。

图6显示基于广义Benders算法执行图3-4的优化的示例性方法50。所述优化包括最大化对象函数G，其说明业务准入控制和路由机制对数据网络12的利用U和光网络14为准入控制和路由机制提供光波长信道的成本。目标函数G具有以下形式：

G(z，y)＝U(z)-(c)^T·y

函数U代表业务分布到数据网络12的利用。这里，向量z的第j个分量z_j，是在数据网络12中节点16、16’的相应对“j”之间总的数据通信业务。标量(c)^T·y代表在光网络14的物理光链路17上为数据网络12提供容量的总的成本。这里向量y的第“a”个分量y_a是在相关的物理光链路“a”上提供的波长信道的整数数目。同样，向量c的第“a”个分量c_a代表在相关的光链路“a”上提供波长信道中的每个信道的成本。在一些实施例中，对象函数具有不同的形式。

特别地，对于不同的实施例，利用函数U(z)可以有不同的形式。在各种实施例中，节点对“j”承载的带宽是节点对“j”之间所需要的带宽，即d_j，和节点对“j”之间被提供的带宽，即z_j，中的最小值。在一示例性形式中，利用函数U被解释为总收入。也就是，U(z₁，...，z_N)＝∑_jπ_jz_j，其中π_j是节点对“j”之间为每个业务单元支付或计费的收入，利用中的总和覆盖了数据网络12中所有节点对“j”。在另一示例性形式中，利用函数U在不同源-目的节点对之间执行公平的形式。特别地，U(z₁，...，z_N)＝min_j(z_j/d_j)，其中d_j是节点对“j”之间的业务需求。在另一示例性形式中，当业务需求，即d_j，是代表需求不确定性的随机变量时，利用函数U是预期收入。也就是，业务需求d_j小于d的概率由概率分布函数F_j(d)定义。那么， $U(z_1,...,z_N)=E\left[\min \right\{d_j,z_j\left\}\right]={\mathrm{\Σ}}_j[{{\∫}^{z_j}}_0{F}_j\left(x\right)\mathrm{dx}+z_j(1-F_j\left(z_j\right))].$ 在另一示例性形式中，利用函数U执行价格需求关系。特别地，节点对“j”之间的业务价格，即P_j，根据承载的业务z_j确定为P_j＝f_j(z_j)，例如，函数f_j(z_j)可以由A_j[z_j]^-bj给出，其中A_j和b_j是依赖于节点对“j”的常量。那么，U(z)＝∑_jf(z_j)z_j，其中f(z_j)是“z_j”的正的非减凹向下函数，而总和覆盖数据网络中所有节点外“j”。在最后一个示例性形式中，利用函数U被构造为能够近似最小化承载了整个业务需求情况下的总计的通信延迟。这里，z_j是在节点对“j”之间必须承载的需求。既然承载了整个业务需求，在相关路由“r”上承载的业务X_r满足约束∑_r∈R(j)X_r＝z_j，其中R(j)是连接节点对“j”的允许的路由组。这些约束限制了利用函数U的最小值。如果每个链路由M/M/l队列来近似，则示例性利用函数具有形式：U(x)＝∑_l∈Ld[∑_r：l∈r(X_r)-q_l]^-1。这里“l”是物理链路，q_l是链路的容量，而L_d是数据网络的链路组。

对象函数G的最大值服从重叠结构10’的节点16、16’、18之间的业务条件。为描述上述条件，有必要注意节点16、16’、18的对“j”的总业务“z_j”等于连接节点16、16’、18的对“j”的各个路径“r”上的业务“X_r”。即z_j＝∑_r∈R(j)X_r，其中R(j)是连接对“j”的节点16、16’的数据通信路径组。逐个路径(path-wise)的业务变量，即X_r，满足电子链路15、15’和/或各个数据通信路径的光导管17’强加的约束。特别地，∑_r：l∈rX_r≤q_l以及∑_r：a∈rX_r≤w_a，其中q_l和w_a分别是在电子链路“l”和光导管“a”上提供的数据通信容量。每个虚拟光数据容量“w_a”是波长信道数量，即y_k，的函数，其中波长信道在虚拟光导管“a”中提供光路径的物理光链路“k”。链路约束同样可以被写成：A·X≤q和B·X≤w，其中A和B是整数值矩阵，向量q具有第l个分量q_l，而向量w具有第a个分量w_a。

方法50的性能包括交叉执行解决次要问题的步骤(54)和解决主要问题的步骤(60)。通过交叉执行解决主要和次要问题的步骤(54，60)，混合网络10的优化可以分布在数据网络12和光网络14之间，所以所需要的操作数据交换涉及重叠结构10’的虚拟光导管17’。特别地，光网络14执行步骤60以解决主要问题，而不在数据网络12的实际物理架构上接收数据；并且数据网络12执行解决次要问题的步骤(54)，而不在光网络14的实际物理架构上接收数据。每个主要问题的解决基于光网络14的物理架构和接收到的支付意愿值。每个次要问题的解决基于数据网络12的物理架构和接收到的光导管17’上提供的容量的值。

每个解决次要问题的步骤(54)包括最大化关于在节点16、16’、18的各个对之间的总业务值的利用函数U(z)，并且遵从关于重叠结构10’中的链路容量的约束。在步骤(54)期间，节点对“j”之间的总业务z_j遵从约束z_j＝∑_r∈R(j)X_r，其中R(j)是节点对“j”之间重叠结构10’的路径组。对于数据通信路径“r”的每个电子链路“l”，进一步的约束是∑_r：l∈rX_r≤q_l，其中q_l是在电子链路“l”上提供的容量。对于数据通信路径“r”的每个虚拟光导管“a”，进一步的约束是∑_r：a∈rX_r≤w_a，其中w_a是在光导管“a”上提供的光数据容量。因此，这些约束由数据网络12的物理架构和向量w定义，其中向量w描述在光网络14’的虚拟架构上的约束。

数据网络12从光网络14接收一组被提供的光数据容量的值，即向量w(步骤52)。例如，数据网络12在方法50的第一次迭代之前接收到一组向量w的初始值。

为了解决次要问题，拉格朗日乘数形式论被使用，其中对于向量λ，对象函数{U(z)+λ^τ·(w-B·X)}的z和X的最大值被最小化。向量λ为光容量约束B·X≤w提供一组拉格朗日乘数。次要问题例如可以通过传统的凸优化方法解决。这种解决为利用函数U(z^＊)提供了最大值，即U^＊，以及分别提供了向量z、X、λ的相应极值z^＊、X^＊、λ^＊。

解决次要问题之后，数据网络发送对象Φ(即，U^＊-(λ^＊)^T·B·X^＊)的值，以及向量的极值λ^＊至光网络14(步骤56)。对象Φ提供数据网络12的总意愿的示例性测量，来支付虚拟光网络14’中的带宽。向量λ^＊的第a个分量λ^＊ _a是数据网络12的意愿的示例性测量，即 ${\mathrm{\λ}*}_a=\∂U*/\∂w_a$ ，以支付在网关节点对“a”之间的虚拟光导管17’上的光数据容量的边际增加。

解决主要问题的每个步骤(60)包括最大化隐含地定义函数max{U(z)-(c)^T·y}的代理(proxy)。该代理是对象Λ-c^T·y，其中Λ是实数变量，y的分量是正整数。所述最大化是针对向量y和w，并且受两种类型的约束的限制。向量w包含分量{w_a}，其中w_a＝∑_p∈P(a)X_p。这里X_p是在物理光路径“p”上提供的容量，而P(a)是网关节点18的对“a”之间的一组光路径。这些约束限制正实数变量Λ和向量y的整数分量。用于解决主要方程式的示例性方法基于混合的整数编程技术。

对于向量y，解决主要方程式的约束涉及物理光链路17。对于每个物理光链路“k”，向量y的分量y_k满足约束y_k≥∑_p：k∈pX_p。该约束确保在链路“k”上提供的光数据容量足够支持在包含物理光链路“k”的所有通信路径“p”上提供的虚拟导管容量X_p。附加地，在光网络14的实施例中需要可选的排斥约束，其中在一组光路径P中提供物理光路径“p”要求不提供P的其他光路径。在这种实施例中，强加了额外的约束1≥∑_p∈Pχp。这里，如果路径“p”被提供，则指示符函数χ_p等于1，否则指示符函数χ_p等于0。

对于实数对象Λ，所述约束是广义Benders的割约束(Brenders’cuts)。每个广义Benders的割约束提供隐含定义的函数max{U(z)-(c)^T·y}的上限。在每次迭代，次要问题的解决为对象Φ和λ^＊产生了一组值，即在迭代“m”的Φ(m)和λ^＊(m)。每个广义Benders的割约束具有形式Λ≤Φ(m)+(λ^＊(m))^T·w(m)。对Λ的约束包括在当前迭代和任何之前的迭代中发现的所有广义Benders的割约束的集合。

每个解决主要问题的步骤(60)使用集合{Φ(m)，λ^＊(m)}，而不使用有关数据网络12的物理架构的详细信息。

在每次迭代，主要和次要问题的解决提供了对象{U(z)-(c)^T·y}最大值的下限和上限，作为遵从的物理约束。方法50包括例如在每次迭代比较上限和下限(步骤62)。如果上限和下限之间的差别小于预选的值，例如在上限的预选百分比之内，方法50停止。否则，方法50包括发送向量w的新值，即提供的光数据容量的新值到数据网络(步骤64)。主要方程式的求解确定向量w。数据网络在优化算法的下次迭代中使用新向量w。

在各种实施例中，方法50包括为第一次迭代设置向量w的分量的初始值为无穷大。然后，第一个广义Benders的割约束将生成对象{U(z)-(c)^T·y}的上限，假设利用函数U(z)是凹的，并且在向量z的每个分量中是单调增加的。对于这样的初始选择，第二个广义Benders的割约束是经过点w＝0的平面。

混合网络的一些实施例通过在时间上交叉进行一个分量网络的单独优化和数据分量网络和光分量网络的联合优化的方法优化其中的端到端数据通信。其中一个这种优化方法70显示在图7和8中。

图7显示发生在混合网络的一个这种实施例，例如图1的混合网络10中的示例性优化时间线。由混合网络执行的优化的时间线包括局部优化P的多个时间系列S₁，S₂，...，S_k。在每个局部优化P中，混合网络的同样的单一分量网络，即数据网络或光网络，被优化。单一分量网络例如典型地是数据网络。在每个系列S₁，S₂，...，S_k中，局部优化P的分布在时间上可以是规则的或变化的。同样，不同的系列S₁，S₂，...，S_k可以具有相同或不同数目的局部优化P。在局部优化P的每个系列S₁，S₂，...，S_k之间，时间线包括整个混合网络的完全优化F₁，F₂，...，F_k-1。每个完全优化F₁，F₂，...，F_k-1包括混合网络的数据网络和光网络的联合优化，例如根据如图3-6所示的方法30、40和50。

图8显示用于交叉进行一系列数据网络的单独优化与数据网络和光网络一起的联合优化的方法70的实施例。

方法70包括例如通过在每个这种局部优化(步骤72)中解决上述的次要问题，仅在数据网络中优化被提供的数据容量和路由。方法70还包括确定每个这种局部优化是否已经将对于虚拟光导管上的递增容量增加的支付意愿中的一个改变一上界限量(步骤74)。这些确定在不同的实施例中被不同地做出。光网络或数据网络作出步骤74的确定。在前一情况中，在步骤72的每个优化之后，数据网络发送更新的支付意愿至光网络。根据更新的值，光网络确定变化上界限量是否发生。

各种实施例还使用对于步骤74的界限量的不同定义。其中一个界限量定义是支付意愿的变化，其中支付意愿至少和在与增加一个波长信道至相关的光导管相关的总容量增加之上该增加的成本比例一样大。数据网络能够部分地根据上述的补充信息，估计上界限变化是否已经发生。可选地，光网络能够根据相关的成本和容量增加以及接收到的已更新的支付意愿，确定这种上界限变化是否已经发生。步骤74的界限量的可选定义是其中一个单独的支付意愿相对于同一支付意愿先前的值的预选百分比变化。其他的实施例可以使用步骤74的界限量的其他定义。

响应于缺乏这种上界限变化的确定，方法70包括环回76来执行数据网络的另一个单独重新优化。响应于存在这种上界限变化的确定，方法70包括执行混合网络的数据网络和光网络的联合优化，例如通过图3-6的方法30、40、50(步骤78)。完成联合优化之后，方法70包括环回80来单独执行混合网络的另一优化，即步骤72。

示例性优化方法70在和同一混合网络的其他分量网络相比，混合网络的一个分量网络需要更频繁地重新调整时，是有优势的。例如在数据网络的物理链路上提供的数据容量通常比在那些多信道光网络中提供的数据容量更小和粒度更细。基于该原因，混合网络的数据网络可能需要更频繁的优化，然而完全混合网络的联合优化不需要以同一频率进行。也就是，在光网络的光导管上，容量需求的重大变化，即需要增加或删除波长信道的变化，通常较不频繁地发生。因此，通过混合网络的单独数据网络的频繁且较低的开销优化和数据网络和光网络的较不频繁的联合优化来容纳暂时的业务变化，将是更有效的。

由于光网络的高数据容量，混合网络10可以具有单个核心光网络14，其互连如图9所示的多个分离的数据网络12₁-12_N。在这样的混合网络10中，每个数据网络12₁-12_N包含电子链路集合，该电子链路连接相同数据网络12₁-12_N的内部节点16’和边缘节点16。核心光网络14包括内部和边缘节点18’、18，其中边缘节点18连接到数据网络12₁-12_N的边缘节点16。如同参照图1所述，核心光网络14的边缘节点18用作为每个数据网络12₁-12_N的光网关。此外，核心光网络14能够承载不同数据网络12₁-12_N之间的数据通信。也就是，核心光网络14互连数据网络12₁-12_N。

图9的混合网络10支持图3-4和6的联合优化方法30、40、50，还支持图5所示的数据转移类型。特别地，每个数据网络12₁-12_N和核心光网络14能够联合执行方法30、40、50。此外，混合网络10可被配置为通过根据图3-4和6的方法30、40、50联合优化核心光网络14和整个一组数据网络12₁-12_N，联合地优化各个数据网络12₁-12_N之间的端到端数据通信。

图9的混合网络10还支持图7-8的优化方法70，其中数据网络12₁-12_N中的每个单独的网络在数据网络12₁-12_N和核心光网络14一起的每个联合优化之间单独执行多个优化。

在各个实施例中，甚至当目标节点在其他的数据网络12₁-12_N中时，也由源节点的数据网络12₁-12_N决定业务准入和控制。这种业务准入和路由决定可能是对于目标数据网络12₁-12_N的边缘节点16，其中目标数据网络12₁-12_N的边缘节点16随后负责传送所接收到的业务。事实上，每个数据网络12₁-12_N可能仅知道其他数据网络12₁-12_N中边缘节点16的布局。这些边缘节点18可对应于互联网RFC 1965中定义的边界网关协议(BGP)发言者(speaker)。

从公开内容、附图和权利要求中，本发明的其他实施方式对于本领域技术人员将是显而易见的。

Claims (10)

1、一种方法，包括：

发送对于光数据容量的支付意愿的列表至光网络，所述光网络具有一组物理连接到数据网络的节点的网关节点，所述光网络被配置为在多个波长信道上发送数据通信，每个支付意愿代表在所述光网络的网关节点对之间的光数据容量的值。

2、根据权利要求1的方法，还包括：

从所述光网络接收其中的数据容量提供的列表，每个数据容量提供用于网关节点对之间的光数据传输。

3、根据权利要求1的方法，还包括：

根据接收到的列表，确定所述数据网络的节点对之间的数据业务的准入和路由。

4、根据权利要求1的方法，其中所述确定产生支付意愿的列表。

5、根据权利要求1的方法，其中所述确定包括：最大化对于数据网络的节点对之间的业务准入和路由所选择的利用函数。

6、一种方法，包括：

在多个波长信道光网络中从数据网络接收请求列表，每个请求代表在光网络的相应网关节点对之间的增加的光数据容量的值；

基于所述接收到的列表，产生为所述网关节点对之间的光数据容量提供的列表；以及

发送所述产生的为光数据容量提供的列表至所述数据网络。

7、根据权利要求7的方法，还包括：以响应于接收到的请求列表的方式，重新配置沿光网络的光链路提供的波长信道的数目。

8、根据权利要求7的方法，其中每个请求是对于在相应网关节点对之间的一单位的增加的数据容量的支付意愿。

9、根据权利要求7的方法，其中所述产生还包括：确定网关节点对之间光数据业务的路由。

10、根据权利要求7的方法，其中所述产生包括：基于所述请求列表最大化对于在网关节点对之间提供的光容量所选择的利用函数。

Images