CN105516013A - 一种软件定义光网络中时间相关的业务调度策略 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种软件定义网络中时间相关的业务调度策略，其特征是按如下步骤进行：1用户节点向集中式控制器发送应用请求，集中式控制器获取相应的有效资源集合；2判断最大有效资源是否存在；3估算有效频隙和有效频隙资源；4获得传输时间和占用频隙数；5获得最大频谱占有率和最大应用资源占有率并调节之间的比重，从而实现应用资源优先、频谱资源优先或应用资源与频谱资源负载均衡的业务调度。本发明能实现数据中心互联网络向灵活化和可编程化发展，达到灵活组网和集中控制的目的，从而能实现资源的高效利用，显著地改善网络性能。

Description

一种软件定义光网络中时间相关的业务调度策略

技术领域

本发明涉及业务调度领域，尤其涉及时间感知的软件定义网络跨层控制架构和考虑时间弹性的跨层优化策略。

背景技术

随着云服务的快速发展，数据中心作为提供信息存储和信息处理能力的重要载体，是支撑新一代互联网应用的基础设施。用户数和业务量的激增导致数据中心规模持续增大，数据中心间信息流不断增长，高效高性能通信处理海量信息的需求愈发突出，亟待通过通信网络技术解决面临的这些难题，以完成数据中心的互联需求。传统电交换支撑网络的电互联由于在互联时延和交换容量等关键需求上面临严峻挑战，难以满足新型数据中心的服务需求。超大容量、高带宽和灵活等优势使光网络成为服务大规模数据中心组网的关键技术。特别是灵活栅格光网络，灵活度高、弹性大等信道特征恰好可以满足高突发性、高宽带等数据中心网络的需求，将成为极具前景的光互联解决方案。在宽带、时延等方面，光互联比电互联具有极大的优势。

针对日益提升的用户数量与高等级用户服务质量需求，现有数据中心光互联网络架构缺乏统一有效的组网与控制方式，从而导致了数据中心光互联面临着规模扩展困难、资源利用低效等问题。软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN)作为当下前沿的集中式控制技术，可以在一定程度上为数据中心光互联组网提供优秀的控制方式，但资源利用有限的问题并没有得到解决。

发明内容

本发明为克服现有技术的不足之处，提出一种软件定义网络中时间相关的业务调度策略，以期能实现数据中心互联网络向灵活化和可编程化发展，达到灵活组网和集中控制的目的，从而能实现资源的高效利用，显著地改善网络性能。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种软件定义网络中时间相关的业务调度策略，所述软件定义网络中包括：N个数据中心节点、m个用户节点和一个集中式控制器；所述集中式控制器通过网络分别与所述N个数据中心节点和m个用户节点通信；其特点是，所述业务调度策略是按如下步骤进行：

步骤1、第i个用户节点向所述集中式控制器发送第j个应用请求，用于向数据中心节点传输第j个业务；所述第i个用户节点的第j个应用请求记为 表示第j个业务的传输起始时刻；表示第j个业务的传输结束时刻；表示第j个业务的数据量；1≤i≤m；

步骤2、所述集中式控制器接收到所述第j个应用请求R_j后，获取第n个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为第n个有效资源V_n，从而获得N个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为有效资源集合V＝{V₁,V₂,…,V_n,…,V_N}；1≤n≤N；

步骤3、将所述有效资源集合V中的元素进行降序排序，并从中选取前S个有效资源作为候选有效资源集合，记为V′＝{V₁′,V₂′,…,V_s′,…,V_S′}；V₁′表示最大有效资源；V_s′表示前S个有效资源中第s个有效资源；1≤s≤S；

步骤4、判断所述最大有效资源V₁′＝0是否成立，若成立，则表示缺少有效应用资源，第j个业务被阻塞；否则，利用KSP算法计算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条最短路径，记为候选路径集 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径；1≤k≤K；从而利用KSP算法计算第i个用户节点到前S个数据中心节点之间的候选路径集合，记为P＝{P₁,P₂,…,P_s,…,P_S}；

步骤5、利用式(1)估算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙从而获得第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙集，记为进而获得第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙集合，记为

$A_{p_k^{\left(s\right)}}=A_{l_1^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|A_{l_2^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|...\left|\right|A_{l_q^{\left(s\right)\left(k\right)}}---\left(1\right)$

式(1)中，表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路； 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路上的频隙；||表示相邻两个链路上的有效频隙满足频谱一致性；任意个频隙中包含F个小频隙；

步骤6、利用式(2)估算从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙资源从而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙资源集 $A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\left\{A_{p_1^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)},A_{p_2^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)},\mathrm{...},A_{p_k^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)},\mathrm{...},A_{p_K^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)}\right\},$ 进而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙资源集合，记为 $A_P^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\{A_{P_1}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},A_{P_2}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_S}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}\}:$

$A_{p_k^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)}=\underset{f=1}{\overset{F}{\Σ}}\underset{t=t_e^{\left(j\right)}}{\overset{t_l^{\left(j\right)}}{\Σ}}{O}_{f,t}^{\left(p_k^{\left(s\right)}\right)}---\left(2\right)$

式(2)中，表示从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的任意时刻上第f个有效频隙；1≤f≤F；

步骤7、判断所述有效频隙资源集中，是否有相同的有效频隙资源，若有，则执行步骤8，若没有，则表示缺少有效频隙资源，第j个业务被阻塞；

步骤8、根据所述第j个业务的数据量利用频谱时间分配算法获得第j个业务的频谱时间矩形；由所述第j个业务的频谱时间矩形获得第j个业务的传输时间和占用频隙数

步骤9、从所述有效频隙资源集中，选出一个有效频隙资源记为候选频隙资源，并判断是否成立，若成立，则执行步骤10，若不成立，则将k+1赋值给k，并重复执行步骤9，寻找下一个有效频隙资源

步骤10、利用式(3)和式(4)分别获得所述候选频隙资源对应的候选路径p_h所对应的最大频谱占有率以及所述请求数据中心节点D_h的最大应用资源占有率

${\mathrm{MSCR}}_{p_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\frac{{\stackrel{\‾}{A}}_{p_h}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}}{F}---\left(3\right)$

${\mathrm{MACR}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\[\frac{V_{D_h}^{total}-{\stackrel{\‾}{V}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}}{V_{D_h}^{total}}\]---\left(4\right)$

式(3)中，表示从从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内候选路径p_h上的无效频隙资源；

式(4)中，表示在第j个业务的传输时间下所述请求数据中心节点D_h的平均有效应用资源；表示所述请求数据中心节点D_h的全部应用资源；

步骤11、设定频谱资源权值和应用资源权值，并进行调节，从而改变最大频谱占有率和最大应用资源占有率之间的比重；

步骤12、判断所述候选路径的p_h最大频谱占有率和最大应用占有率之间的比重与所设定的频谱资源权值和应用资源权值之间的比重是否相差在δ％之内，若是，则执行步骤13，否则，则返回步骤10；

步骤13、根据传输时间和占用频隙数分配相应的应用资源与频谱资源，从而实现应用资源优先、频谱资源优先或应用资源与频谱资源负载均衡的业务调度。

与已有技术相比，本发明的有益效果体现在：

1、本发明提出了一种在软件定义网络跨层控制架构中考虑时间因素的业务调度策略，在软件定义数据中心网络控制架构下，创新性地引入了时间因子，提出了基于跨层资源预留算法的时间相关业务调度策略，联合考虑了时间维度与频谱维度，在时间维度上弹性地分配了频谱资源，以更细的粒度、更完善的维度为应用资源和频谱资源进行优化，实现了频谱资源优先、应用资源优先或频谱资源与应用资源之间负载均衡三种不同策略的调度。

2、本发明提出的时间相关的业务调度策略是通过跨层资源预留算法来实现；跨层资源预留算法根据评估当前网络状态决定如何从众多的候选路径中选择一个最终的拥有相应路径的目标数据中心，实现了真正意义上的灵活同步调度。

附图说明

图1是本发明业务调度策略的流程图；

图2是本发明的实例拓扑。

具体实施方式

参见图2，一个软件定义数据中心的网络拓扑，在该软件定义数据中心网络中有：5个数据中心节点、9个用户节点和1个集中式控制器；集中式控制器通过网络分别与5个数据中心节点和9个用户节点通信；

如图1所示，业务调度策略是按如下步骤进行：

步骤1、第i个用户节点向集中式控制器发送第j个应用请求，用于向数据中心节点传输第j个业务，记为 表示第j个业务的传输起始时刻；表示第j个业务的传输结束时刻；表示第j个业务的数据量；1≤i≤m；

步骤2、集中式控制器接收到第j个应用请求R_j后，获取第n个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为第n个有效资源V_n，从而获得N个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为有效资源集合V＝{V₁,V₂,…,V_n,…,V_N}；1≤n≤N；经过对数据中心节点的有效资源计算，可以度量数据中心的负荷情况，为衡量应用资源的使用提供指标；

步骤3、将有效资源集合V中的元素进行降序排序，并从中选取前S个有效资源作为候选有效资源集合，记为V′＝{V₁′,V₂′,…,V_s′,…,V_S′}；V₁′表示最大有效资源；V_s′表示前S个有效资源中第s个有效资源；1≤s≤S；通过对数据中心有效资源进行排序的方式，我们可以在最大程度上充分利用数据中心资源，将业务需求响应在较为空闲的数据中心中，能有效降低业务的阻塞率；

步骤4、判断最大有效资源V₁′＝0是否成立，若成立，则表示缺少有效应用资源，第j个业务被阻塞；否则，利用KSP算法计算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条最短路径，记为候选路径集 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径；从而利用KSP算法计算第i个用户节点到前S个数据中心节点之间的候选路径集合，记为P＝{P₁,P₂,…,P_s,…,P_S}；这里采用KSP算法的目的是在于丰富用户节点与其对应的数据中心节点间的路径选择，相对于最短路径算法(D算法)而言，实现了广义上的空间选择，有利于进一步降低业务阻塞率；

步骤5、利用式(1)估算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙从而获得第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙集，记为进而获得第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙集合，记为

$A_{p_k^{\left(s\right)}}=A_{l_1^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|A_{l_2^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|...\left|\right|A_{l_q^{\left(s\right)\left(k\right)}}---\left(1\right)$

式(1)中，表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路； 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路上的频隙；||表示相邻两个链路上的有效频隙满足频谱一致性；任意个频隙中包含F个小频隙；

步骤6、利用式(2)估算从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙资源从而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙资源集 $A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\{A_{p_1^{\left(s\right)}}^{\left(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)}\right)},A_{p_2^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{p_k^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},h_l^{\left(j\right)})},...,A_{p_K^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}\},$ 进而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙资源集合，记为 $A_P^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\{A_{P_1}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},A_{P_2}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_S}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}\}:$

$A_{p_k^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\underset{f=1}{\overset{F}{\Σ}}\underset{t=t_e^{\left(j\right)}}{\overset{t_l^{\left(j\right)}}{\Σ}}{O}_{f,t}^{\left(p_k^{\left(s\right)}\right)}---\left(2\right)$

式(2)中，表示从从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的任意时刻上第f个有效频隙；1≤f≤F；在这一步中，除了考虑频域上的资源外，还引入了时间的概念，通过估算时间段内的频谱隙，实现时间维度和频谱维度的联合考虑，为之后的优化及策略调度提供基础；

步骤7、判断有效频隙资源集中，是否有相同的有效频隙资源，若有，则执行步骤8，若没有，则表示缺少有效频隙资源，第j个业务被阻塞；

步骤8、根据第j个业务的数据量利用频谱时间分配算法获得第j个业务的频谱时间矩形；由第j个业务的频谱时间矩形获得第j个业务的传输时间和占用频隙数

步骤9、从有效频隙资源集合中选出一个有效频隙资源记为候选频隙资源，并判断是否成立，若成立，则执行步骤10，若不成立，则将k+1赋值给k，并重复执行步骤9，寻找下一个有效频隙资源

相对于应用资源而言，频谱资源更稀缺也更难以拓展，我们可以通过增加数据中心的服务器和存储区来提高数据中心的应用资源容量，而难以通过部署光纤的方式增加网络中的频谱资源，因此，在本发明所提策略中，最优解的目标是在于找到最高效的频谱资源分配方案和在一定约束条件(其约束是通过选取有效应用资源较多的若干个数据中心作为候选数据中心来实现)下的应用资源方案；

步骤10、利用式(3)和式(4)分别获得候选频隙资源对应的候选路径p_h所对应的最大频谱占有率以及请求数据中心节点D_h的最大应用资源占有率

${\mathrm{MSCR}}_{p_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\frac{{\stackrel{\‾}{A}}_{p_h}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}}{F}---\left(3\right)$

${\mathrm{MACR}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\[\frac{V_{D_h}^{total}-{\stackrel{\‾}{V}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}}{V_{D_h}^{total}}\]---\left(4\right)$

式(3)中，表示从从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内候选路径p_h上的无效频隙资源；

式(4)中，表示在第j个业务的传输时间下请求数据中心节点D_h的平均有效应用资源；表示请求数据中心节点D_h的全部应用资源；

步骤11、设定频谱资源权值和应用资源权值，并进行调节，从而改变最大频谱占有率和最大应用资源占有率之间的比重；

步骤12、判断候选路径p_h的最大频谱占有率和最大应用占有率之间的比重与所设定的频谱资源权值和应用资源权值之间的比重是否相差在δ％之内，若是，则执行步骤13，否则，则返回步骤10；

步骤13、根据传输时间和占用频隙数分配相应的应用资源与频谱资源，从而实现应用资源优先、频谱资源优先或应用资源与频谱资源负载均衡这三种不同要求下的业务调度策略。

Claims (1)

1.一种软件定义网络中时间相关的业务调度策略，所述软件定义网络中包括：N个数据中心节点、m个用户节点和一个集中式控制器；所述集中式控制器通过网络分别与所述N个数据中心节点和m个用户节点通信；其特征是，所述业务调度策略是按如下步骤进行：

步骤1、第i个用户节点向所述集中式控制器发送第j个应用请求，用于向数据中心节点传输第j个业务；所述第i个用户节点的第j个应用请求记为 表示第j个业务的传输起始时刻；表示第j个业务的传输结束时刻；表示第j个业务的数据量；1≤i≤m；

步骤2、所述集中式控制器接收到所述第j个应用请求R_j后，获取第n个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为第n个有效资源V_n，从而获得N个数据中心节点从第j个业务的数据传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的有效应用资源之和，记为有效资源集合V＝{V₁,V₂,…,V_n,…,V_N}；1≤n≤N；

步骤3、将所述有效资源集合V中的元素进行降序排序，并从中选取前S个有效资源作为候选有效资源集合，记为V′＝{V′₁,V′₂,…,V′_s,…,V′_S}；V′₁表示最大有效资源；V′_s表示前S个有效资源中第s个有效资源；1≤s≤S；

步骤4、判断所述最大有效资源V′₁＝0是否成立，若成立，则表示缺少有效应用资源，第j个业务被阻塞；否则，利用KSP算法计算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条最短路径，记为候选路径集 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径；1≤k≤K；从而利用KSP算法计算第i个用户节点到前S个数据中心节点之间的候选路径集合，记为P＝{P₁,P₂,…,P_s,…,P_S}；

步骤5、利用式(1)估算第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙从而获得第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙集，记为进而获得第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙集合，记为

$A_{p_k^{\left(s\right)}}=A_{l_1^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|A_{l_2^{\left(s\right)\left(k\right)}}\left|\right|...\left|\right|A_{l_q^{\left(s\right)\left(k\right)}}---\left(1\right)$

式(1)中，表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路； 表示第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径中第q条链路上的频隙；||表示相邻两个链路上的有效频隙满足频谱一致性；任意个频隙中包含F个小频隙；

步骤6、利用式(2)估算从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的第k条候选路径上的有效频隙资源从而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到第s个数据中心节点之间的K条候选路径上的有效频隙资源集 $A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\{A_{p_1^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},A_{p_2^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{p_k^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{p_K^{\left(s\right)}}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}\},$ 进而获得从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内第i个用户节点到前S个数据中心节点之间所有候选路径上的有效频隙资源集合，记为 $A_P^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\{A_{P_1}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},A_{P_2}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_s}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})},...,A_{P_S}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}\}:$

$A_{\left(s\right)}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}=\underset{f=1}{\overset{F}{\Σ}}\underset{t=t_e^{\left(j\right)}}{\overset{t_l^{\left(j\right)}}{\Σ}}{O}_{f,t}^{\left(p_k^{\left(s\right)}\right)}---\left(2\right)$

式(2)中，表示从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内的任意时刻上第f个有效频隙；1≤f≤F；

步骤7、判断所述有效频隙资源集中，是否有相同的有效频隙资源，若有，则执行步骤8，若没有，则表示缺少有效频隙资源，第j个业务被阻塞；

步骤8、根据所述第j个业务的数据量利用频谱时间分配算法获得第j个业务的频谱时间矩形；由所述第j个业务的频谱时间矩形获得第j个业务的传输时间和占用频隙数

步骤9、从所述有效频隙资源集中，选出一个有效频隙资源记为候选频隙资源，并判断是否成立，若成立，则执行步骤10，若不成立，则将k+1赋值给k，并重复执行步骤9，寻找下一个有效频隙资源

步骤10、利用式(3)和式(4)分别获得所述候选频隙资源对应的候选路径p_h所对应的最大频谱占有率以及所述请求数据中心节点D_h的最大应用资源占有率

${\mathrm{MSCR}}_{p_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\frac{{\stackrel{\‾}{A}}_{p_h}^{(t_e^{\left(j\right)},t_l^{\left(j\right)})}}{F}---\left(3\right)$

${\mathrm{MACR}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}=\[\frac{V_{D_h}^{total}-{\stackrel{\‾}{V}}_{D_h}^{t_z^{\left(j\right)}}}{V_{D_h}^{total}}\]---\left(4\right)$

式(3)中，表示从从第j个业务的传输起始时刻到传输结束时刻时间段内候选路径p_h上的无效频隙资源；

式(4)中，表示在第j个业务的传输时间下所述请求数据中心节点D_h的平均有效应用资源；表示所述请求数据中心节点D_h的全部应用资源；

步骤11、设定频谱资源权值和应用资源权值，并进行调节，从而改变最大频谱占有率和最大应用资源占有率之间的比重；

步骤12、判断所述候选路径的p_h最大频谱占有率和最大应用占有率之间的比重与所设定的频谱资源权值和应用资源权值之间的比重是否相差在δ％之内，若是，则执行步骤13，否则，则返回步骤10；

步骤13、根据传输时间和占用频隙数分配相应的应用资源与频谱资源，从而实现应用资源优先、频谱资源优先或应用资源与频谱资源负载均衡的业务调度。