CN102714622B

CN102714622B - 用于改进选路的方法和系统

Info

Publication number: CN102714622B
Application number: CN201080060530.5A
Authority: CN
Inventors: D·帕帕季米特里乌
Original assignee: Alcatel Lucent SAS
Current assignee: Origin Asset Group Co., Ltd.
Priority date: 2010-01-04
Filing date: 2010-12-20
Publication date: 2015-12-16
Anticipated expiration: 2030-12-20
Also published as: KR101389670B1; EP2341669A1; JP2013516824A; US9794166B2; US20120254465A1; CN102714622A; KR20120112706A; WO2011080143A1; JP5509340B2; EP2341669B1

Abstract

用于更新多个路由器中一个路由器的选路表的方法，所述选路表包括将被用于至少一个目的地的路由，其中，在典型为BGP路由器的所述多个路由器之间发送具有选路信息的更新消息，其中，在所述路由器处实施以下步骤：接收包含用于目的地的路径或路径撤回的更新消息；确定所述（撤回）路径是否与路径探测事件相关联；考虑所述确定的结果，对所述选路表的更新做出判定。

Description

用于改进选路的方法和系统

技术领域

本发明涉及一种用于更新多个路由器中的一个路由器的选路表，以便改进选路系统会聚的方法。本发明还涉及一种路由器，典型是BGP路由器。

背景技术

路径探测是关联于任何路径矢量选路协议的固有现象。最近十年中已花费了大量努力来量化和减轻其不利影响。基本上存在三类用于减轻其影响的方法：

-根本原因通知，其用于实施有通知的AS路径选择，或者以额外的“路径依赖性”信息给AS路径做注解；

-缩短MRAI时间，以便加快会聚；然而，将MRAI降低到特定门限之下导致会聚时间和BGP更新数量方面的不利影响，并且由此加剧路径探测现象。

-备份/多个AS路径（提高AS路径多样性）：该解决方案影响将要维护的RIB状态的数量，并且因此导致选路可伸缩性方面的不利影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种允许以可靠方式降低选路会聚时间的方法和系统。

根据本发明的一个实施例，提供了一种用于更新多个路由器中的一个路由器的选路表的方法，所述选路表包括将被用于至少一个目的地的路由，其中，在所述路由器处实施以下步骤：

-接收更新消息，该更新消息包含用于目的地的路径或路径撤回；

-确定所述（撤回）路径是否与路径探测事件相关联；

-考虑所述确定的结果，对所述选路表的更新做出判定。

通过作为所述探测过程一部分检测接收的更新消息中包含新路径还是路径的撤回，以及依赖于该检测做出所述判定过程，可以可靠地减少会聚时间。

在本专利申请中，路径探测可以被定义为这样的现象，该现象通常在网络中当目的地首次被通告时或当目的地被撤回时发生。这是由于，不同的跨节点拓扑的传播/处理延迟通常导致，直到下一个最优路径被选择之前瞬态路径的次优选择。应当指出，在撤回的情况下，可能发生不再存在任何去往所述目的地的路径。

根据本发明的一个实施例，提供了一种技术，所述技术用于检测BGP更新序列（被建模为AS路径序列的序列）中的路径探测现象，并且加速BGP选择过程，从而消除路径探测对BGP会聚时间的不利影响。

根据本发明的一个优选实施例，所述路径探测事件与许多非最优瞬态路径相关联，并且识别出所述瞬态路径的最长连续路径序列。对所述选路表的更新做出判定将然后还考虑所述识别出的序列，以便确定包含在更新消息中的路径是否应当被选择。

根据一个优选实施例，如果所述更新消息通告了新路径，并且确定了该新路径与路径探测事件相关联，则所述判定包括，不将所述新路径包括在所述选路表中。进一步地，所述方法优选还包括，考虑所述确定的结果，对将被包括在将发送给其它路由器的更新消息中的选路信息做出判定，其中，如果确定了新路径与路径探测事件相关联，则新路径不被包括在将发送器给其它路由器的更新消息中。

根据一个优选实施例，所述确定使用生成式随机信号模型，并且优选隐马尔可夫模型（HMM）。生成式随机模型具有允许观察的优势，其中，在当前情况下，所述观察包括例如从所述更新消息中导出的信息的拓扑信息。应当指出，可以还使用称为条件随机场（CRF）的HMM有区别等价体。然而，通常CRF将是较不合适的模型，因为其不易于合并未标记的数据，并且通常CRF为达到好的性能精度需要大量训练数据。

根据其进一步展开的实施例，所述模型使用多个状态来对多个通信信道进行建模，所述多个通信信道具有这样的输出，所述输出被用于选择将被用于所述目的地的路径。以及其中，所述接收的更新消息和所述选路表中的信息被用于提供关于所述状态的概率数据。如果使用HMM模型，则所述HMM优选包括：

-优选至少4个的N个隐式状态S_i，其中1≤i≤N的，其中所述数量的隐式状态描述所述路由器上游的一组路由器的选路状态，所述组与路径探测事件相关联；

-每隐式状态的M个观察符号O，所述观察符号对应于在所述更新消息中接收的所述路径序列；

-状态转移概率分布a_ij=P(q_i，t+1|q_i，t)，其中1≤i，j≤N；其中，P(q_i，t+1|q_i，t)是时刻t+1的实际状态等于S_j并且时刻t的在先实际状态在时刻t为S_i的概率；

-状态j下的观察概率分布b_j(O)=P(O_tq_i，t)，其中1≤j≤N，P(O_tq_i，t)是在时刻t的实际状态q_j下发出时刻t的观察的概率。

-初始状态分布π_i＝P(q_i，1)，其中1≤i≤N，P(q_i，1)是具有初始状态S_i的概率。将要使用的状态的数量通常为四或五。可能的状态和观察符号将在下面的详细附图描述中进一步阐述。

在所述路由器是具有许多对端和选路信息库（RIB）的BGP路由器的情况下，该RIB通常包括：

-存储来自入站更新消息的选路信息的Adj-RIBs-In部分；

-存储所述选路表即所述选择的路由的Loc-RIB部分，以及

-存储将被包括在将发送给其BGP对端的更新消息中的选路信息的Adj-RIBs-Out部分；

其中，所述接收的更新消息的路径序列被存储在所述Adj-RIBs-In部分中；

其中，所述Loc-RIB部分和Adj-RIBs-Out部分在考虑该确定的结果的情况下被更新。

进一步地，本发明涉及一种路由器，其通常是BGP路由器，具有将被用于至少一个目的地的路由，其中，所述路由器适于发送和接收具有选路信息的更新消息，其包括：

-接收装置，其用于接收更新消息，所述更新消息包含用于目的地的路径或路径撤回；

-确定装置，其用于确定所述（撤回）路径是否与路径探测事件相关联；

-与所述确定装置进行通信的判定装置，其用于，考虑所述确定的结果，对所述选路表的更新做出判定。

根据一个优选实施例，所述确定装置包括随机建模装置，所述随机建模装置优选是HMM建模装置，其适于根据所使用的模型的以上公开的实施例中的任一个运转。

根据进一步展开的实施例，所述路由器是BGP路由器，所述选路表（Loc-RIB）是所述RIB的一部分，以及，所述RIB进一步包括用于存储所述接收的用于所述目的地的未通告（撤回）路径的Adj-RIB-In以及Adj-RIB-Out；其中，所述判定装置适于，如果新路径或撤回与路径探测相关联，则不在所述Loc-RIB和所述Adj-RIB-Out中存储所述新路径或撤回。

附图说明

附图用于示出本发明的当前优选非限制性示例性实施例。当结合附图阅读时，从以下详细描述中，本发明的以上和其它优点或特征及目的将变得显而易见，并且本发明将被更好地理解，其中：

图1A-C是示出当前技术的选路系统中的路径探测的拓扑图；

图2示出了当使用当前技术的方法时用于图1A-C的示例的选路信息库（RIB）的内容；

图3示出了当使用本发明的方法的实施例用于图1A-C的示例的选路信息库（RIB）的内容；

图4A-C示出了应用于具有图4A中所示第二示例性拓扑的网络的本发明方法的实施例；

图5示出了用于检测路径探测事件的HMM的实施例；

图6是本发明的路由器的一个实施例的示意图。

具体实施方式

根据本发明的一个当前优选实施例，边界网关协议（BGP）被用于更新路由器中的选路信息。BGP在征求意见（RFC）4271（http://www.ietf.org/rfc/rfc4271）中讨论，其中，征求意见4271通过参考引入于此。BGP是互联网的选路协议，其维护指定自治系统（AS）中的网络可达性的IP网络或前缀的表。BGP是互联网域间/AS间选路协议。路由被定义为将一组目的地配对的信息单元，所述配对是通过使用到这些目的地的路径的属性。在UPDATE（更新）消息中在BGP路由器之间通告路由（网络可达性信息）。该网络可达性信息包括关于可达性信息遍历的自治系统的列表的信息。特别地，到所述一组目的地的实际路径是在AS_路径属性中报告的信息，所述AS_路径属性列举可达性信息已通过BGPUPDATE消息遍历的AS号的序列。该信息将足够用于构建AS连接即AS选路拓扑的图，从该图中，选路环路可以被检测到和避免。

路由被存储在主要由Adj-RIBs-In、Loc-RIB和Adj-RIBs-Out组成的选路信息库（RIB）中。Adj-RIB-In存储从接收自其它BGP报告者的入站UPDATE消息学习的选路信息。其内容代表可用作决策过程的输入的路由。Loc-RIB包含本地选路信息，所述本地选路信息由BGP报告者通过对包含在其Adj-RIBs-In中的选路信息应用路由选择规则和本地策略而选择出。这些是将被本地BGP报告者使用的路由。Adj-RIBs-Out存储本地BGP报告者选择通告到其对端的信息。存储在Adj-RIBs-Out中的选路信息将经由UPDATE消息通告到其对端。如果UPDATE消息包含非空撤回路由字段，则将从Adj-RIB-In中移除其目的地包含在该字段中的之前通告的路由。BGP报告者将然后运行其决策过程，因为之前通告的路由不再可用。如果UPDATE消息包含可行路由，则将使用该路由来更新Adj-RIB-In，所述更新可以是替换，或者可以是在新路由未在Adj-RIB-In中存储情况下的添加。一旦BGP报告者更新Adj-RIB-In，则报告者将运行其决策过程，所述决策过程包括：通过对存储在其Adj-RIBs-In中的路由应用本地策略信息库（PIB）中的策略而选择随后通告的路由。所选择的将被通告到对端的路由将被存储在Adj-RIBs-Out中。

换句话说，BGP是基于策略的最短AS_路径向量选路协议，其通过使用包括在BGPUPDATE消息中的AS_路径信息进行检测来提供环路避免。然而，AS（AS_路径）的向量的该交换将导致路径探测现象。该现象是观察到的BGP会聚时间延迟的根本原因。

参考图1A-1C来阐述该路径探测过程。如图1A中示意性示出的，在时刻t0，目的地D可以通过节点2到达。在时刻t1，节点2向其对端发送通告UPDATE消息A:[2;D]，以指示目的地D可使用经由节点2的到达。该通告在节点1处被接收，以及作为其结果，节点1在时刻t2更新其选路表，以便于该选路表包括路径[2;D]。同样，在时刻t3，节点1将向其对端发送进一步的通告A:[1,2;D]。

参考图1B，假设，在时刻t4，目的地D不再可通过节点2到达。于是，在时刻t5，节点2向其对端（节点1和3）发送撤回UPDATE消息W:[2;D]。然而，当节点3还未被通知以节点2与目的地之间的故障时，其已向节点1发送通告UPDATE消息A:[3,2;D]。因此，节点1将从其选路表删除[2;D]，但将添加[3,2;D]。同样，节点1将在时刻t7向其对端发送进一步的通告A:[1,3,2;D]。

类似地，如在图1C中所示，节点3将在时刻t7’向其对端发送撤回消息W:[3,2;D]。然而，节点4还未被通知以该故障，并且将在大约同一时间t7”向节点1通告A:[4,3,2;D]。于是，节点1从其选路表删除路由[3,2;D]，但在时刻t8在其选路表中添加路由[4,3,2;D]。进一步地，在时刻t9，通告UPDATE消息A:[1,4,3,2;D]由节点1发送到其对端。将显而易见，所述路径探测导致非常低的会聚。

换句话说，尽管有这一事实：通常包括在去往特定目的前缀的AS_路径中的节点是相关的，但BGP更新未在空间上被协调。就去往同一目的地的不同AS_路径之间的节点来说的拓扑相关性由典型互联网AS拓扑的网格化产生。耦合于不同路径之间的拓扑相关性的该在空间层次上的协调缺失，导致这样的瞬态阶段，在该瞬态阶段期间，去往同一目的地的每个路径在拓扑改变时被探测。

路径探测可以当目的地第一次被通告和当目的地被撤回这两个时候发生：

-在目的地通告时，跨节点拓扑的不同传播/处理延迟可以导致，直到最优路径被接收之前的次优选择。

-在目的地撤回时，如在图1A-1C中所示，首先在发出BGP撤回UPDATE消息的BGP路由器与本地BGP路由器之间选择许多瞬态路径，直到没有任何其它瞬态路径存在为止。

在这两种情况下，对于给定目的地，时刻t(i)时的第一次通告/撤回与时刻t(i+j)(j>0)时同一目的地的新选择路径之间的依赖性可能导致，直到达到下一个最佳优选路径之前对全部中间路径的瞬态探测。

如将在下面详细阐述的，本发明的方法的实施例提供一种技术，所述技术用于路径探测序列检测，以便对不利于选路系统会聚的域间BGP选路更新序列施加抑制。特别地，根据本发明的一个实施例，本地BGP会聚时间被从t_convergence减少到概率时间t_prob，其中

t_convergence=(Max_AS-Path–Min_AS-Path)xMRAI

其中，MRAI是最小路由通告间隔，即由节点发送的通告UPDATE消息之间的间隔；以及

t_prob=检测时间+交替最佳路径选择时间。

根据本发明的一个实施例，检测BGP_UPDATE序列中的路径探测现象。特别地，应当确定，到来AS_Path序列是否与路径探测事件相关联。本发明方法的该实施例的进一步优选步骤包括进行学习步骤，其中，识别到达路径探测事件结束之前与该事件相关联的最长连续AS_路径子序列，以便预期最小化对应BGP更新对下游邻居的影响。在图1A的示例性拓扑中，在学习阶段期间，确定对于对每个中间状态观察到撤回的“最短路径”[2;D]和“最长路径”[4,3,2;D]。最长差别子序列因此是[4,3]。在执行期间，在学习阶段之后，当观察到子序列[4,3]的第一个元素时，路由选择过程将移除用于到达目的地D的任何与该序列相关的路径。应当指出，也在执行期间，学习可以继续，并且选择过程可以被进一步优化。

根据所述方法的该实施例的进一步展开，基于路径探测事件检测和识别（特征描述），预期路由选择过程的BGP判定。这将通常涉及用于抑制对下游节点的扰动的动作，例如，选择交替最佳AS_路径被通告到BGP对端。

导致产生本发明的基础观点中的一个是基于这一现实：在路径探测事件期间，BGP选路系统在不同状态之间转移，以及，此在不同状态之间的转移通过马尔可夫链来管理。然而，该马尔可夫链不是直接可观察的，即，其是隐式的，因为路径探测事件由未被通知的BGP更新过程产生。尽管如此，接收的AS_路径序列提供概率信息，所述概率信息是关于BGP选路系统或感兴趣网络的至少上游部分的当前状态。

根据本发明的一个实施例，使用了隐马尔可夫模型（HMM），其中，是对BGP选路系统状态做出使用，所述BGP选路系统状态代表全部BGP更新消息交换对到来BGP通信信道并且因此对本地BGP决策过程的影响。本地路由器决策过程不直接访问或知道全局选路系统状态，并且因此，选路系统状态模型是隐式变量。该隐式变量可以仅由本地路由器通过由BGP通信信道产生的观察序列来感知，其中，所述BGP通信信道的顺序输出代表由本地路由选择过程从到来BGP更新消息中接收到的AS_路径的序列。

为包括这样的情况，其中，观察是状态的随机函数，即，产生的模型是具有底层随机过程的双重嵌入随机过程，所述底层随机过程不可观察（其是隐式的），但可以仅通过产生观察序列的另一组随机过程来观察，所述模型被扩展为隐马尔可夫模型（HMM）。所述模型代表作为马尔可夫链的随机序列，其中，状态不被直接地观察，而与概率密度函数（pdf）相关联。

随机序列的生成然后是在链中随机游走的结果（即，对状态的随机序列和在状态的每个访问处的拖画（称为发出）的浏览）。作为感兴趣的量的状态序列可以通过定义到每个状态中的随机过程来观察（即，通常，在能够将状态序列Q与观察序列O相关联之前，每个状态的pdf的参数必须已知）。状态的真实序列因此被第一层随机过程隐藏。

根据本发明的一个优选实施例，隐马尔可夫模型（HMM）被用于路径探测事件的检测。在详细阐述HMM如何在本发明中被使用之前，为更好地理解本发明，将简要回顾离散马尔可夫链的原理。进一步参考由R.Rabiner所著的命名为“ATutorialonHiddenMarkovModelsandSelectedApplicationsinSpeechRecognition”的文章，IEEE会议录，第77卷，第2号，1989年2月。

离散马尔可夫链

考虑这样的系统，该系统可以在任意时刻被描述为是一组N个相异状态（S₁,S₂,…,S_N）中的一个。在规律地隔开的离散时刻，系统根据关联于状态的一组概率经历状态改变。通常，所述系统的特征由一组状态转移概率来描述

A_ij=P(在时刻t+1处q_j|在时刻t处qi)=P(q_i，t+1|q_i，t)（公式1）

其中，1≤i,j≤N，并且使得以及

其中，时刻t+1处q_j是指时刻t+1处实际状态等于S_j，以及其中，时刻t处q_i是指时刻t处在先实际状态为S_i。

该随机过程可以称为可观察的马尔可夫模型，因为该过程的输出是每个时刻处的状态集合，其中，每个状态对应于物理的（可观察的）事件。

隐马尔可夫模型

具有N个隐式状态和对应于被建模系统的物理输出的每状态M个相异观察符号的隐马尔可夫模型（HMM）由三个概率分布来定义：

-（状态）转移概率分布A={a_ij}，其中，从状态i（q_i）走到状态j（q_j）的概率a_ij由P(在时刻t+1处q_j|在时刻t处q_i)=P(q_i，t+1|q_i，t)给出，其中，1≤i,j≤N；

-观察概率分布：B={b_j(O)}，其中，b_j(O)=P(时刻t处的O|时刻t处的q_j)=P(O_t|q_j,t)，即，b_j是在状态j下发出观察向量O的概率分布。在离散情况下，每个观察O_t从对应于被建模系统的物理输出的M个观察符号的库中取其值。发出概率是由每个状态q_j描述其特征的pdf。

-初始状态分布∏＝{∏_i}，其中，∏_i=P(在t=1处q_i)=P(q_i,1)给出初始概率。

对于将在现实世界应用中有用的模型λ＝(A，B，∏)，必须解决三个基础问题。

问题1：给定观察序列O＝O₁，O₂，...，O_T，以及模型λ＝(A，B，∏)，问题是计算P(O|λ)，给定模型λ情况下，观察序列O的概率。该问题通常通过向前和向后算法来解决。

问题2：给定观察序列O＝O₁，O₂，...，O_T，以及模型λ＝(A，3，∏)，找出与给定观察序列相关联的最优状态序列Q＝q₁，q₂，...，q_T。一种用于找出单一最佳状态序列（给定模型λ，使P(Q|O)最大）的正式技术存在于动态编程方法，称为Viterbi算法。

问题3：确定一种方法，所述方法用于将模型参数A、B和∏调整为使给定模型的观察序列O的概率最大。不存在任何已知的用于分析地解出最大化观察序列的概率的模型的方法。实际上，给定任意有限观察序列作为训练数据，不存在任何估计模型参数的最优方法。然而，可以使用例如Baum-Welch方法的迭代过程选择使得P(O|λ)本地最大化的λ＝(A，B，∏)。

用在本发明的一个实施例中的HMM

HMM对观察O和选路系统事件Q同时出现的概率进行建模，即，其是联合分布P(O,Q)的代表。问题包括，以路径探测序列的加速的生成和随后在路径探测命中的最小数量已被达到之后对充足AS-路径的选择（或生成）为目的，对观察到的AS-路径序列进行分类。

BGP选路系统的每个状态被建模为HMM状态。对于HMM定义四或五个隐式状态。HMM的输出填充Loc-RIB。应当指出，可以每目的前缀或前缀集群地应用该模型。

观察O被建模为由BGP路由选择过程因此在BGP路由选择过程执行之前接收到的AS路径。应当指出，基于每目的前缀提取出AS路径属性信息。

如果定义：

-A：前缀的通告（AS路径或属性没有任何改变）；

-A⁺：具有增加的AS路径长度的前缀的通告（更新为更长的AS路径）；

-A^*：具有同一AS路径但不同属性的前缀的通告（属性的更新）；

-A⁰：具有相同长度的不同路径的前缀的通告（对相同长度的不同AS路径的更新）；

-W(A)：对于给定前缀的AS路径A的撤回。

因此，一种普遍形式的路径探测是增加的AS路径长度（对于已通告的前缀）的序列，其后跟随撤回W，那些观察在时间上紧密耦合：A、{A⁺,A⁰,A^*}、W。A⁺、A⁰和A^*更新是代表瞬态选路状态的中间更新。感兴趣的即描述路径探测事件的特征的一般通告/撤回序列可以被表示如下：

A₀，W(A₀)，{A⁺，A⁰，A^＊}₁，W(A₁)，{A⁺，A⁰，A^＊}₂，W(A₂)，...

通常，该序列可以以撤回或稳定化到新优选最佳路径而终止，所述新优选最佳路径被定义为A，{A⁺，A⁰，A^＊}^c，其中，c是指示取自集合{A⁺，A⁰，A^＊}的事件中的一个的重复的正整数值，以及其中，整数c的最小值是1，并且整数c的最大值是n-1。实际上，在路径探测现象期间，本地AS可以探测来自长度为C₂（Min_AS-Path+1）到C_n1（Max_AS-Path）的循环的全部状态。

此时应当指出，所述AS-路径序列是填充Loc-RIB的BGP路由选择过程的结果。在Adj-RIB-In中维护的到来BGP选路更新的实际序列例如是如下形式的：

Adj-RI3-In：A₀，{A⁺，A⁰，A^＊}₁，...，{A⁺，A⁰，A^＊}_m，W(A₀)，W(A₁)，...，W(A_m2)，W(A_m)

对于图1A-C的示例，在连续的时刻处，以下观察被放入用于目的D的Adj-RIB-In中，如在图2和3中所示：

Adj-RIB-In：[2]，[3，2]，W[2]，[4，3，2]，W[3，2]，W[4，3，2]

由根据当前技术的BGP路由选择过程选择的对应AS路径为：

Loc-RIB：A₀，{A₀}₁，...，{A₀}_m，A₁，A₂，...，A_m，没有任何一个

对于图1A-C的示例，在连续时刻对于目的地D选择的路径在图2中示出：

Loc-RIB：[2]，[2]，[3，2]，[3，2]，[4，3，2]，没有任何一个

由本地BGP路由器通告到其下游邻居的通告/撤回为（其中A₁={A⁺，A⁰，A^＊}₁，...，A_m＝{A⁺，A⁰，A^＊}_m）Adj-RI3-Out：A₀，{A₀}1，...，{A₀}_m，W(A₀)，A₁，W(A₁)，...，W(A_m1)，A_m，W(A_m)

对于图1A-C的示例，对于目的地D通告的路径在图2中示出：

Adj-RIB-Out：[1，2]，[1，2]，W[1，2]，[1，3，2]，[1，3，2]，W[1，3，2]，[1，4，3，2]，W[1，4，3，2]

根据本发明的一个实施例，一旦Adj-RIB-In模式已知，则目的是作为到来BGP更新流程的一部分检测将导致流出BGP更新的所述模式的AS-路径（序列）。换句话说，期望在给定特定观察序列O:P(q|O)的情况下确定用于到达“路径探测命中”的最可能状态序列。然后从BGP路由选择过程移除对应观察序列，从而直接导致不暴露瞬态本地判定的BGP更新。

在Adj-RIB-In中维护的到来BGP选路更新的实际序列可以与当前技术的相同：A₀，{A⁺，A⁰，A^＊}₁，...，{A⁺，A⁰，A^＊}_m，W(A₀)，W(A₁)，...，W(A_m1)，W(A_m)。

通过检测到观察子序列{A⁺，A⁰，A^＊}₁，...，{A⁺，A⁰，A^＊}_m，W(A₀)，...，W(A_m)是探测序列的一部分，由BGP路由选择过程选择的对应AS-路径是由以下通告序列给出的那个：

LOc-RIB：A₀，{A₀}₁，...，{A₀}_m，没有任何一个

对于图1A-C的示例，当使用本发明方法的实施例时，在连续时刻对于目的地D选择的路径在图3中示出：

Loc-RIB：[2]，[2]，没有任何一个

由本地BGP路由器通告到其下游邻居的通告/撤回序列因此将变为

Adj-RIB-Out：A₀，{A₀}₁，...，{A₀}_m，W(A₀)

对于图1A-C的示例，当使用本发明方法的实施例时，对于目的地D通告的路径在图2中示出：

Adj-RIB-Out：[1，2]，[1，2]，W[1，2]

图4A示出了当与图1A-C的示例相比时包括许多额外节点（节点5-9）的另一示例性拓扑。在该示例中，在图4B中所示的学习阶段期间，识别出子序列[5,4,3]。在图4C中所示的正常执行期间，选择将以下路径放入

Loc-RIB：[2]，[3，2]，[6，7，8，9]；

Adj-RIB-Out：[1，2]，W[1，2]，[1，3，2]，W[1，3，2]，[6，7，8，9]

应当指出，此处，路径[3,2]不是如图3的示例中那种情况的立即撤回。取决于学习阶段，可以是（为减少错误误报），当探测事件发生时，这不是立即特定的（所述情况通常由于策略改变不与拓扑改变相关而发生）。在所述情况下，可以选择例如图4A-C的示例中的路径[3,2]的路径，尽管该路径实际上不再可用。然而，如从[4,3,2]和[5,4,3,2]被移除立即会聚为[6,7,8,9]的事实显而易见的，路径探测的不利影响被极大地减小。

用于对选路系统进行建模的HMM的实施例

根据本发明的一个实施例，提出的用于每目的前缀或每目的前缀集合地对选路系统状态进行建模的HMM的特征如下，其中，所述目的前缀集合经历相同的状态转移：

-N(模型中隐式状态的数量)：4或5

这四个状态被定义如下，同样见图5：

状态_1（S1）：没有任何AS_路径改变，

状态_2（S2）：重新初始化，

状态_3（S3）：AS_路径增加，

状态_4（S4）：路径探测命中。

这些状态实际代表在本地BGP路由器处不可直接观察的隐式全局选路状态的特征。术语“全局”在这里应当理解为，关于在路径探测事件中所涉及的AS，在本地路由器“上游”的选路系统的部分。

为进一步改进模型，第五状态S5可以被添加，以说明“无探测”撤回：通常，不是所有撤回应当被认为是导致路径探测命中的状态序列的一部分。实际上，HMM应当通常认为，仅W(A₀)是探测命中的触发器，在W(A₀)之前出现的与通告A₁，...，A_m相关联的中间状态不应当被认为是探测序列的一部分。考虑该影响将导致在我们的模型中引入第五状态。

-M（每状态的相异观察符号的数量）：这些符号对应于在BGP更新消息中被接收、被存储在Adj-RIB-In中并且被填充Loc-RIB的BGP路由选择过程处理的AS序列。

-A：其中1＜＝i，j＜＝N的状态转移概率分布a_ij＝P(q_j，t+1|q_i，t)对应于选路系统状态的各个状态转移。

-B：状态j下的观察概率分布，b_i(O)＝P(O_t|q_j，t)。

-Π：初始状态分布

A、B和Π的初始参数可以使用技术人员熟知的技术来确定。A和Π通常被统一地选择，而对于B，最大似然和k均值是使用最多的技术。

学习模型和对AS-路径序列进行分类

分类器是将观察到的AS路径（O）映射到BGP状态事件类的函数h。学习过程的目标是找出正确预测新AS-路径的类h(O)的函数h。

用于该学习过程的一个训练示例是对(O,q)，其中，q是指状态，并且与标签相关联。将参考一组N个所述示例作为训练数据。训练数据实际上由(O,q)对的序列组成。这些序列展示顺序相关，其中，顺序相关是路径探测现象的特征。即，O和q值附近的很可能彼此相关。例如，在拓扑改变发生之前，q标签值的全部将是“没有任何AS-路径改变”。其后，q标签值的全部将是“AS-路径增加”。所述模式可以被用于提高分类器的预测精度。在当前的情况下，有可能通过查找典型（合法）序列的分布以及然后察看当BGP选路状态改变时该分布改变来探测序列。目标是构建在给定输入序列O的情况下可以正确预测新标签序列q=h(O)的分类器h。

假设代价函数L(i，j)给出将状态标签值i指派给其真实标签值为j的示例的代价。目标是找出最小化预期代价的分类器h。代价函数评估与包含（部分）路径探测序列的BGP路由选择相关联的损失：丢失的路径探测事件，错误的肯定判定（当实际上不存在任何一个时，分类声明路径探测事件；所述错误可能通常在太迅速地做出判定时发生）以及错误的否定判定（当实际上其是时，分类不将事件声明为路径探测事件；所述错误通常在太慢做出判定时发生）。

由于HMM是联合概率密度估计器P(O,Q)的代表，所以其可以被用于使用条件概率密度估计器P(Q|O)计算给定任意特定观察序列O情况下任意特定状态q的概率。对新的观察序列O进行分类然后通过选择具有最小预期代价的分类来实施，该最小预期代价由在给定观测O的情况下预测最优值q’的公式（也见上面在关于HMM的小节中定义的问题2）提供：

q′-argmin_qi∑_qjP(q_j|O)L(q_i，q_j)

将代价函数并入AS-路径序列的分类任务由此包括预测输出序列中的（状态）标签的全部的（条件）联合分布：P(q_jO)。如果可以精确地预测该联合分布，则可以评估代价函数，以及可以对于观察序列O选择最优判定。

实际上，由于序列的长度T可以非常长，对该等式的直接评估要求O(N^T)概率的评估（其中N是标签的数量），该评估可能是不切实际的。然而，当代价函数取决于整个序列时，即，代价函数仅与对整个序列进行分类相关，则该计算可以在O(N²L)时间内实施，其中L是观察序列O的长度。在此情况下，找出具有最大概率的q’包括计算：

q′＝argmax_aiP(q_i|O)

该表达式可以借助于对应于第二HMM问题的Viterbi算法来计算。计算（通过应用Bellman的动态编程算法）包括为每个类和时间间隔[0,t]的每个时间步长指派最可能状态转移序列的概率。当算法到达序列结尾时，其已计算了从时刻0到时刻t的最可能路径及其概率。换句话说，通过确定给定特定观察序列O情况下的最可能状态序列，可以隔离对应于“路径探测命中”的观察序列并从BGP路由选择过程移除其差异。

本发明的路由器系统的简化实施例

最后，图6示出了根据本发明的路由器系统的一个实施例，其中，已示出仅与本发明相关的部分。该路由器系统使用RIB11，所述RIB11由处理装置12使用特别来自状态数据库14和策略信息库15的信息进行更新。处理装置12包括HMM功能13，HMM功能13用于确定路径是否与路径探测事件相关联，以便能够对将被放入Loc-RIB和Adj-RIB-Out中的路径做出合适的选择。这由包括选择功能的判定装置16来完成。

尽管上面已结合特定实施例阐述了本发明的原理，但应当清楚地理解，本说明书仅作为示例并且不作为对保护范围的限制给出，所述保护范围由所附权利要求确定。

Claims

1.一种用于更新多个路由器中的路由器的选路表的方法，所述路由器为BGP路由器；所述选路表包括将被用于至少一个目的地的路由，其中，在所述多个路由器之间发送具有选路信息的更新消息，其中，在所述路由器处实施以下步骤：

接收包含用于目的地的新路径或路径撤回的更新消息；

确定所述新路径或路径撤回是否与路径探测事件相关联；

考虑所述确定的结果，对所述选路表的更新做出判定，其特征在于，在所述路由器处还执行以下步骤：

考虑所述确定的结果，对将被包括在将发送给其它路由器的更新消息中的选路信息做出判定。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定步骤使用生成式随机信号模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定步骤使用隐马尔可夫模型HMM。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述路径探测事件与许多非最优瞬态路径相关联，以及其中，识别出所述瞬态路径的最长连续路径序列，以及其中，对所述选路表的更新做出判定还考虑所述识别的序列，以便确定包含在更新消息中的路径是否应当被选择。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，如果所述更新消息通告新路径，并且确定该新路径与路径探测事件相关联，则对所述选路表的更新做出判定包括不把所述新路径包括在所述选路表中。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，对将被包括在将发送给其它路由器的更新消息中的选路信息做出判定包括，不把所述新路径包括在将被发送给其它路由器的更新消息中。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述模型使用多个状态来对多个通信信道进行建模，所述多个通信信道具有输出，所述输出被用于选择将被用于所述目的地的路径；以及其中，接收的更新消息和所述选路表中的信息被用于提供关于所述状态的概率数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述路由器是具有许多对端和一个选路信息库的BGP路由器，所述选路信息库包括：

Adj-RIBs-In部分，存储来自入站更新消息的选路信息；

Loc-RIB部分，存储所述选路表，即选择的路由，以及

Adj-RIBs-Out部分，存储将被包括在将发送给其BGP对端的更新消息中的选路信息；

其中，接收的更新消息的路径序列被存储在所述Adj-RIBs-In部分中；

其中，考虑该确定的结果，对所述Loc-RIB部分和所述Adj-RIBs-Out部分进行更新。

9.根据权利要求3所述的方法，其中，所述HMM使用：

N个隐式状态S_i，其中，1≤i≤N，N≥4，所述N个隐式状态描述所述路由器上游的一组路由器的选路状态的特征，所述组与路径探测事件相关联；

每隐式状态的M个观察符号O，所述观察符号对应于在所述更新消息中接收的路径序列；

状态转移概率分布a_ij＝P(q_j，t+1|q_i，t)，其中，1≤i,j≤N；其中，P(q_j，t+1|q_i，t)是在时刻t+1的实际状态等于S_j并且时刻t的在先实际状态为S_i的概率；

状态j下的观察概率分布，b_j(O)＝P(O_t|q_j,t)，其中，1≤j≤N，P(O_t|q_j，t)是在时刻t的实际状态q_j下在时刻t发出观察O的概率；

初始状态分布π_i＝P(q_i，1)，其中，1≤i≤N，P(q_i，1)是具有初始状态S_i的概率。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述N个隐式状态包括：

第一状态S₁，指示不存在任何路径的改变；

第二状态S₂，指示重新初始化；

第三状态S₃，指示路径长度的增加；

第四状态S₄，指示路径探测事件的出现；

以及可选的第五状态，指示不导致路径探测事件的路径撤回。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，更新消息包括对包含许多路径属性的路径和/或路径撤回的通告，以及其中，所述观察符号包括：

对目的地没有任何路径或路径属性改变的通告A；

对目的地具有增长的路径长度的路径的通告A+；

对目的地具有相同路径但不同路径属性的通告A*；

对目的地具有同一长度的不同路径的通告A⁰；

用于给定目的地的路径A的撤回W(A)。

12.一种路由器，所述路由器为BGP路由器，具有包括将被用于至少一个目的地的路由的选路表，其中，所述路由器适于发送和接收具有选路信息的更新消息，所述路由器包括：

接收装置，用于接收更新消息，所述更新消息包含用于目的地的新路径或路径撤回；

确定装置(13)，用于确定所述新路径或路径撤回是否与路径探测事件相关联；

与所述确定装置进行通信的判定装置(16)，用于考虑所述确定的结果对所述选路表的更新做出判定，

所述路由器特征在于，所述选路表Loc-RIB是选路信息库RIB的一部分，所述RIB进一步包括，用于存储接收的用于所述目的地的新路径或路径撤回的Adj-RIB-In，以及存储将被包括在将发送给对端路由器的更新消息中的选路信息的Adj-RIB-Out；

所述路由器特征还在于，所述判定装置适于，如果新路径或路径撤回与路径探测事件相关联，则不将该新路径或路径撤回存储在所述Loc-RIB和所述Adj-RIB-Out中。

13.根据权利要求12所述的路由器，其中，所述确定装置包括随机建模装置。

14.根据权利要求13所述的路由器，其中所述随机建模装置为适于按照根据权利要求9-11中任一项的方法运作的HMM建模装置。