CN103327501A

CN103327501A - 基于分布式碎片集中度的资源分配方法

Info

Publication number: CN103327501A
Application number: CN2013101849336A
Authority: CN
Inventors: 张民; 张娟; 黎亮; 陈雪; 张治国; 谢久雨
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2013-05-17
Filing date: 2013-05-17
Publication date: 2013-09-25
Anticipated expiration: 2033-05-17
Also published as: CN103327501B

Abstract

本发明提供了一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，涉及光网络通信技术领域。包括步骤：S1、通过最短路径算法为网络业务寻找路径,确定路径所经过的每条链路的公共频谱；S2、根据网络业务所需的频隙数,在所述公共频谱上遍历连续频谱，确定所述连续频谱的多种资源分配方式，然后计算每种资源分配方式下每条链路的碎片集中度之和；S3、选择使所述每条链路的碎片集中度之和最大的资源分配方式，对资源进行分配。本发明解决了超宽带业务中降低链路的碎片程度和降低业务阻塞率的问题；能为每条路径选择一种使路径经过的链路碎片最集中的分配方式，为后续业务分配连续资源的成功率更高。

Description

基于分布式碎片集中度的资源分配方法

技术领域

本发明涉及光网络通信技术领域，具体涉及一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法。

背景技术

传统波长路由波分复用（Wavelength Division Multiplexing，WDM）光网络有很多优点，但是其资源分配粒度（最小单位为一个波长）过大，导致资源利用不充分，针对这一问题，已经有人提出了频谱分片弹性光网络SLICE（SpectrumSliced Elastic Optical Path Network）的概念：根据用户请求的数据速率分配合适大小而不是固定大小的频谱资源给端到端的光路。SLICE网络中的信道带宽和中心频率并没有固定在ITU-T规定的栅格上，可以根据业务需求分配合适的频谱资源，使频谱得到了更高效的利用。在SLICE中，波长一致性约束转换成了频谱一致性约束，各链路频谱资源分片后（分成更小间隔的频隙slot）由低到高统一标号，在每一段链路上选择相同标号的slot即可满足一致性，并且一起使用的slot必须有连续的标号，用资源分配方法(比如首次命中FF：first-fit算法、M-U算法等)为网络业务分配资源（即从最低标号slot开始分配）。

当有新的业务请求到达时，我们应该为其建立新的通道并分配合理的频谱资源，但是，资源的分配必须满足频谱连续性和一致性约束，即在每条光纤链路上分配相同序号的连续频谱。随着业务传输的结束，连接将被拆除，所占用的资源也会被释放并用于新的业务请求。

特别的针对超宽带业务来说，比如超带宽的流媒体业务,单位时间内业务个数少，每个业务需要的连续频隙数多，每个业务持续时间长,降低链路的碎片程度和降低业务阻塞率的问题是当前急需解决的问题。

本发明根据分布式碎片集中度的思想结合最短路径算法来为超宽带业务选择一种使得每条链路上的碎片集中度之和最大的分配方式。一个业务来到时，先采用k条最短路径算出前k条源节点到目的结点的路径，而后计算每条路径的每种资源分配方式的碎片集中度之和，取最大值，即为这个业务找到了使路径中每条链路的碎片集中度之和最大的分配方式。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，解决了超宽带业务中降低链路的碎片程度和降低业务阻塞率的问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，包含以下步骤：

S1、通过最短路径算法为网络业务寻找路径,确定路径所经过的每条链路的公共频谱；

S2、根据网络业务所需的频隙数,在所述公共频谱上遍历所述连续频谱，确定所述连续频谱的多种资源分配方式，然后计算每种资源分配方式下每条链路的碎片集中度之和；

S3、选择使所述每条链路的碎片集中度之和最大的资源分配方式，对资源进行分配。

其中，步骤S1中所述最短路径算法为狄杰斯特拉算法。

其中，步骤S2中：在所述公共频谱上遍历所述连续频谱，在连续频谱上选择所有连续可用的频隙数大于或者等于网络业务所需的频隙数的空闲频谱段，在每段空闲频谱段上确定本业务所需的所有资源分配方式，并对起始频谱做标记。

（三）有益效果

本发明通过提供一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，针对超宽带业务，能为每条路径选择一种使路径经过的链路碎片最集中的分配方式，路径经过的每条链路的碎片集中度更大，空闲资源相对集中，为后续业务分配连续资源的成功率更高。

附图说明

图1基于分布式碎片集中度的资源分配方法的流程图；

图2为分布式碎片集中度资源分配方法一种实施例中的5中分配方式；

图3为F-F方法、最佳匹配（M-U）方法和分布式碎片集中度资源分配方法的比较示意图。

具体实施方式

下面对于本发明所提出的一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，结合附图和实施例详细说明。

碎片集中度：是指一段连续的空闲频谱，可以为所有需要不同频隙数的业务，每种业务所需频隙数与为此业务分配所需的连续频谱的分配方法数之乘积的总和。如一段连续12个空闲频谱，可以为需要12个连续频谱的业务分配起始频隙序号为1，结束频隙序号为12的连续频谱；为需要11个连续频谱的业务分配起始频隙序号为1，结束频隙序号为11，和起始频隙序号为2，结束频隙序号为12的连续频谱；同理可知，可以为需要2个连续频谱的业务分配起始频隙序号为1到11，相应的结束频谱为2到12的连续频谱。

若一段时间内业务占用的频隙数为1到6，则12个连续频谱碎片集中度为（如表一），8个连续频谱碎片集中度（如表二）：

表一：12个连续频谱碎片集中度：

12:（6*7）+（5*8）+（4*9）+（3*10）+（2*11）+（1*12）=182

表二：8个连续频谱碎片集中度：

8：（6*3）+（5*4）+（4*5）+（3*6）+（2*7）+（1*8）=98

一段连续的空闲频谱，空闲频隙数越多，碎片集中度越大。碎片集中度可以用来表示一段空闲的连续频谱可以为业务分配资源的方法之和，即：链路碎片集中度越大，链路资源越集中。碎片集中度数值越大，这段频谱为业务分配资源的方法越多，分配资源成功的可能性越大，相应的因为资源分配不足造成的业务阻塞率就越低，降低了业务阻塞率。

若一段时间内业务占用的频隙数为3到6，业务选路成功后，为这些业务分配频隙。如表一所示，假设公共频隙为12个连续空闲频隙。那么我们只要统计这12个连续空闲频隙中，为需要3个连续频隙数的业务分配的方法为10种，为需要4个连续频隙数的业务分配的方法有9种，为需要5个连续频隙数的业务分配的方法为8种，为需要6个连续频隙数的业务分配的方法有7种，碎片集中度为：3*10+4*9+5*8+6*7=148。此时不用考虑连续频隙数为1到2和7到12的情况，因为业务所需的最少连续频隙数为3，统计两个连续频隙数是没有意义的，因为连续两个频隙数不能为这些业务分配所需资源，同理，统计7到12个连续频谱也是没有意义的，因为业务占用的连续频隙数最多为6，统计7到12个连续频隙数只会造成相同分配方法的重复统计。

实施例：基于分布式碎片集中度的资源分配方法的实施例：

该实施例包含以下步骤：

其中步骤S1中所述最短路径算法为狄杰斯特拉算法。

Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解。

在一条路径中，路径经过的所有相邻两个结点的链路中，取每条链路的空闲频隙的公共部分，只有当每条链路的处于相同序号的频隙都空闲的情况下，公共频谱的处于此序号的频隙才为空闲状态，否则，处于此序号的频隙为占用状态。

S2、根据网络业务所需的频隙数,在公共频谱上遍历所述连续频谱，确定连续频谱的多种资源分配方式，计算每种资源分配方式下每条链路的碎片集中度之和；

其中，在所述公共频谱上遍历所述连续频谱，在所述连续频谱上选择所有连续可用的频隙数大于或者等于网络业务所需的频隙数的空闲频谱段，在每段空闲频谱段上确定本业务所需的所有资源分配方式，即选择所有连续可用的业务所需的频隙数，并对起始频谱做标记。

网络中所有业务需要的频隙数目是1～6个，概率相同，本实施例中假定需要2个连续频隙的网络业务到来，经过Dijkstra算法选路后，在连续频谱上选择连续可用的频隙数大于或者等于2的连续频谱，并对起始频谱做标记。如图2所示，为路径经过的每条链路的频隙占用情况及公共链路部分的频谱占用情况，此时链路有5种资源分配方式，5种分配方式的碎片集中度之和分别为：

分配方法1：（1+1+56+10）+（4+98+10）+（4+98+10）+（1+1+56+10）+（4+98+10）+（1+4+10）=487；即分配方法1的碎片集中度之和为487；

分配方法2：（4+56+10）+（10+84+10）+（10+84+10）+（4+56+1）+（10+84+10）+（1+4=10）=467;即分配方法2的碎片集中度之和为467；

分配方法3：（20+4+4+10）+（98+4+10）+（98+4+10）+（20+4+4+10）+（98+4+10）+（10+10）=432；即分配方法3的碎片集中度之和为432；

分配方法4：20+56+1）+（182+1）+（182+1）+（20+56+1）+（182+1）+（10+4+1）=718；即分配方法4的碎片集中度之和为718；

分配方法5：20+56+1）+（182+1）+（182+1）+（20+56+1）+（182+1）+（10+4+1）=718；即分配方法5的碎片集中度之和为718；

如图2所示，此时分配方式4和5中的碎片集中度之和最大，当在两种分配方法中的链路的资源分配碎片集中度之和相同时,优先选用起始频隙为较低频隙的资源分配方法。在此例中，第四种与第五种资源分配方法中，优先选择第四种资源分配方法。

以下为F-F算法、M-U算法和分布式碎片集中度资源分配算法的比较：

如图2所示，依次阐述下采用首次命中F-F算法、M-U（Most Used）算法、分布式碎片集中度进行资源分配的算法。

1）F-F算法:

如图3所示，First Fit算法，由图所知，公共频隙的第一个连续可用的频谱的起始频隙为序号2，用F-F算法，首次命中的特点知，为此业务分配的频隙序号为2,3。此时，由分布式碎片集中度的算法可知，当频谱被占用后，所有链路的碎片集中度之和为：

（1+1+56+10）+（4+98+10）+（4+98+10）+（1+1+56+10）+（4+98+10）+（1+4+10）=487。

2）最佳匹配（M-U）算法：

如图3所示，在公共频谱的所有小段连续空闲频隙中，选择空闲频隙数与业务所需频隙数恰好一致的一小段空闲频谱，并分配资源；

此时链路的碎片集中度之和为：

（20+4+4+10）+（98+4+10）+（98+4+10）+（20+4+4+10）+（98+4+10）+（10+10）=432。

3）分布式碎片集中度算法：

如图2所示，在公共频谱的所有小段连续空闲频隙中，选择空闲频隙数大于或者等于业务所需频隙数的小段空闲频谱，在这些段的空闲频谱中，选择所有的业务所需的连续频隙数来分配资源，有5种资源分配方式，在每种资源分配方式下，计算路径经过的每条链路的碎片集中度之和，最终，选出使每条链路的碎片集中度之和最大的资源分配方式作为最终资源分配方式；如图2所示，经过遍历公共频谱上的连续频谱，此时链路的资源分配方式碎片集中度之和最大，为718。

如图3所示，通过实例中的三者的比较可知，选择分布式碎片集中度算法的资源分配方式，链路的碎片集中度之和要大于F-F，M-U的资源分配方式，这说明采用此种资源分配方式，每条链路的频谱碎片更集中。此时按照分布式碎片集中度算法的思想分配资源后，路径经过的每条链路的碎片集中度更大，空闲资源相对集中，每条链路为后续业务分配连续资源的成功率更高。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims

1.一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，其特征在于，包含以下步骤：

S2、根据网络业务所需的频隙数,在所述公共频谱上遍历连续频谱，确定所述连续频谱的多种资源分配方式，然后计算每种资源分配方式下每条链路的碎片集中度之和；

2.如权利要求1所述的一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，其特征在于，步骤S1中所述最短路径算法为狄杰斯特拉算法。

3.如权利要求1所述的一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法，其特征在于，步骤S2中：在所述公共频谱上遍历连续频谱，选择所有连续可用的频隙数大于或者等于网络业务所需的频隙数的空闲频谱段，在每段空闲频谱上确定为网络业务所需的所有资源分配方式,并对起始频谱做标记。