CN109981307A - 用于网络仿真的方法和系统 - Google Patents

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CN109981307A CN201711438500.3A CN201711438500A CN109981307A CN 109981307 A CN109981307 A CN 109981307A CN 201711438500 A CN201711438500 A CN 201711438500A CN 109981307 A CN109981307 A CN 109981307A
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李文云
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Abstract

本公开提供了一种用于网络仿真的方法和系统，涉及数据通信领域。该方法包括：实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；根据该BGP路由信息、该IGP路由信息和该流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和该动态基础数据库计算得到仿真结果。本公开可以在初始化和仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。

Description

用于网络仿真的方法和系统
技术领域
本公开涉及数据通信领域，特别涉及一种用于网络仿真的方法和系统。
背景技术
网络仿真技术是研究、规划、设计网络不可缺少的工具。主要原理是在仿真软件上构造与现网一致的网络情况，包括网络拓扑、路由和流量等，然后调整网元、链路、路由或流量等信息，验证调整后的网络情况。目前主流的网络仿真工具有Opnet、NS、Mate Design等。
由于目前的网络仿真软件都是离线的，需要人工配置与现网一致的网络拓扑，再输入初始条件完成仿真。其主要步骤如下：
(1)模拟网络配置：参照现网拓扑，在软件中添加网元、链路等，并定义链路带宽等。
(2)路由配置：配置模拟拓扑的IGP(Interior Gateway Protocol，内部网关协议)路由，配置每条ISIS(Intermediate System-to-Intermediate System，中间系统到中间系统)电路的metric(测度)等关键参数。
(3)流量配置：根据现网路由器的流量数据，按照年度增长率(例如30％)计算流量，输入每一台边缘的路由器。
(4)仿真模拟：模拟增加链路、合并网元、调整metric参数、调整端到端流量等情况对网络的影响。
因此，传统的网络仿真软件都是离线的，仿真前需要输入网元、链路、路由、流量等信息以构造与现网一致的网络，需要技术人员大量的人工操作，而且仿真过程中缺少路由或流量等信息更新，导致仿真结果容易出现偏差。
发明内容
本公开的发明人发现上述现有技术中存在问题，并因此针对所述问题中的至少一个问题提出了一种新的技术方案。
根据本公开实施例的一个方面，提供了一种用于网络仿真的方法，包括：实时采集网络的边界网关协议BGP路由信息、内部网关协议IGP路由信息和流量流向数据；根据所述BGP路由信息、所述IGP路由信息和所述流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果。
可选地，所述实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据的步骤包括：将虚拟BGP对等体与网络的路由反射器建立连接，利用所述虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表；利用虚拟IGP邻居服务器收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵；以及基于网络流数据交换方式NetFlow从各个边缘节点获取流量流向数据。
可选地，所述实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据的步骤还包括：基于简单网络管理协议SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
可选地，所述动态基础数据库包括：边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
可选地，所述生成动态基础数据库的步骤包括：基于所述流量流向数据与所述BGP路由信息匹配计算得到所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表；基于所述IGP路由信息和所述BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得所述流量路径信息数据表；以及基于所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
可选地，根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果的步骤包括：根据输入的仿真条件、所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表、所述流量路径信息数据表和所述中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种用于网络仿真的系统，包括：采集单元，用于实时采集网络的边界网关协议BGP路由信息、内部网关协议IGP路由信息和流量流向数据；数据库生成单元，用于根据所述BGP路由信息、所述IGP路由信息和所述流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及仿真单元，用于根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果。
可选地，所述采集单元包括：BGP路由采集模块，用于将虚拟BGP对等体与网络的路由反射器建立连接，利用所述虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表；IGP路由采集模块，用于利用虚拟IGP邻居服务器收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵；以及流量采集模块，用于基于网络流数据交换方式NetFlow从各个边缘节点获取流量流向数据。
可选地，所述流量采集模块还用于基于简单网络管理协议SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
可选地，所述动态基础数据库包括：边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
可选地，所述数据库生成单元包括：第一计算模块，用于基于所述流量流向数据与所述BGP路由信息匹配计算得到所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表；第二计算模块，用于基于所述IGP路由信息和所述BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得所述流量路径信息数据表；以及第三计算模块，用于基于所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
可选地，所述仿真单元用于根据输入的仿真条件、所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表、所述流量路径信息数据表和所述中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种用于网络仿真的系统，包括：存储器；以及耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如前所述的方法。
根据本公开实施例的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现如前所述的方法的步骤。
在上述实施例中，实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；根据该BGP路由信息、该IGP路由信息和该流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和该动态基础数据库计算得到仿真结果。上述实施例可以在初始化和仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：
图1是示出根据本公开一些实施例的用于网络仿真的方法的流程图；
图2是示出根据本公开另一些实施例的用于网络仿真的方法的流程图；
图3是示意性地示出根据本公开一些实施例的用于网络仿真的系统的结构图；
图4是示意性地示出根据本公开另一些实施例的用于网络仿真的系统的结构图；
图5是示意性地示出根据本公开另一些实施例的用于网络仿真的系统的结构图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1是示出根据本公开一些实施例的用于网络仿真的方法的流程图。该方法可以部署在RDNSS(Real-time Dynamic Network Simulation Server，实时动态网络模拟服务器)中。
在步骤S102，实时采集网络的BGP(Border Gateway Protocol，边界网关协议)路由信息、IGP路由信息和流量流向数据。
可选地，该步骤S102可以包括：将虚拟BGP对等体(BGP peer)与网络的路由反射器(Route Reflector，简称为RR)建立连接，利用该虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表。该BGP路由表即为BGP路由信息。例如，可以利用开源软件(例如Quagga软件)来实现虚拟BGPpeer与RR连接。
可选地，该步骤S102还可以包括：利用虚拟IGP邻居服务器(IGP Neighbor)收集全网的IGP路由信息(例如IGP路由表)，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵。例如，可以利用开源软件(例如Quagga软件)来实现虚拟IGP Neighbor收集全网的IGP路由信息。
可选地，该步骤S102还可以包括：基于NetFlow(网络流数据交换方式)从各个边缘节点(例如边缘路由器)获取流量流向数据。例如，路由器在配置了NetFlow之后，可以将各个端口的流量流向信息通过标准格式发出来，可以根据该标准格式所含的字段计算边缘节点到边缘节点的流量流向数据。
可选地，该步骤S102还可以包括：基于SNMP(Simple Network ManagementProtocol，简单网络管理协议)获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。在一些情况下，NetFlow获取的流量数据可能有偏差，因此可以基于SNMP获取的端口流量数据进行修正。例如：在A-B-C-D-E的路径上，通过NetFlow分析得知B-C链路有10条流，如果B-C的总流量和SNMP的流量数据有偏差，可以根据SNMP进行等比例修正。通过修正，可以使得流量流向数据更加准确。
在步骤S104，根据BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库。
在一些实施例中，该动态基础数据库可以包括：边缘节点(例如边缘路由器)的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
可选地，该步骤S104可以包括：基于流量流向数据与BGP路由信息匹配计算得到边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和边缘节点的端到端流量成分占比数据表。
例如，存在A-B-C-Y和A-B-C-Z两条BGP路由，并获取到流量流向数据为：在A-B链路上，分别承载了A-Y的100Mbps流量和A-Z的100Mbps流量，因此在A-B链路上总共有200Mbps的流量，其中，这200Mbps流量的50％去往目标节点Y，50％去往目标节点Z。这里得到的两个50％分别为在A-B链路上A到Y的流量成分占比和A到Z的流量成分占比。
可选地，该步骤S104还可以包括：基于IGP路由信息和BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得流量路径信息数据表。这里的流量路径信息数据表包含了所有端到端的等价路径。
例如，A城市到Z城市，A的网段是A.A.A.A，Z的网段是Z.Z.Z.Z，这可以通过BGP路由信息获知，而A到Z的下一条等价路径信息可以通过IGP路由信息计算，例如可以采用已知的IGP路由计算方法计算等价路径。
可选地，该步骤S104还可以包括：基于边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
在步骤S106，根据输入的仿真条件和动态基础数据库计算得到仿真结果。
在一些实施例中，该步骤S106可以包括：根据输入的仿真条件、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
需要说明的是，这里可以根据应用场景合理利用动态基础数据库，例如可以根据应用场景挑选出在该数据库中所需要的数据。
在上述实施例的方法中，实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；根据该BGP路由信息、该IGP路由信息和该流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和该动态基础数据库计算得到仿真结果。上述方法可以在初始化和仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
图2是示出根据本公开另一些实施例的用于网络仿真的方法的流程图。如图2所示，A、B、C和D分别表示边缘节点(例如边缘路由器)，D1～D6以及C1～C4分别表示内部节点(或者称为中间节点)。
在步骤S201，将虚拟BGP对等体与网络的RR(路由反射器)建立连接，利用该虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表。
在步骤S202，利用虚拟IGP Neighbor收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵，从而获得网络拓扑。例如，计算得到A-B、A-C和A-D等的最短路径，这些最短路径可以组成最短路径矩阵。在后续步骤中，可以从这些最短路径中计算获得等价路径。
在步骤S203，基于NetFlow从各个边缘节点(例如边缘路由器)获取流量流向数据。可选地，该步骤S203还可以包括：基于SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
在步骤S204，根据BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库。该动态基础数据库可以包括：边缘节点(例如边缘路由器)的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
在一些实施例中，可以基于流量流向数据与BGP路由信息匹配计算得到边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和边缘节点的端到端流量成分占比数据表。这里，边缘节点的端到端流量成分绝对值是指作为源节点的边缘节点(例如图2中的边缘节点A)到各个作为目标节点的边缘节点(例如图2中的边缘节点B、C和D)的流量，边缘节点的端到端流量成分占比是指作为源节点的边缘节点(例如图2中的边缘节点A)到各个作为目标节点的边缘节点(例如图2中的边缘节点B、C和D)的流量分别占从该源节点(例如边缘节点A)发出的总流量的比值。例如，表1是示例性的边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表，表2是示例性的边缘节点的端到端流量成分占比数据表。
表1示例性的边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表
表2示例性的边缘节点的端到端流量成分占比数据表
在一些实施例中，可以先基于流量流向数据与BGP路由信息匹配计算得到边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表，然后根据该端到端流量成分绝对值数据表计算得到边缘节点的端到端流量成分占比数据表。下面以A点作为源节点为例来说明，在表1中，A点作为源节点、B点、C点和D点作为目标节点的端到端流量成分绝对值分别为2Gbps、4Gbps和4Gbps，则从源节点A发出的总流量为2+4+4＝10Gbps，因此，A点作为源节点、B点、C点和D点作为目标节点的端到端流量成分占比分别为20％、40％和40％。其他端到端流量成分占比的计算过程类似，这里不再一一详述。
在一些实施例中，可以基于IGP路由信息和BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得流量路径信息数据表。例如表3和表4所示，表3是示例性的A到C的流量路径信息数据表，表4是示例性的A到B的流量路径信息数据表。
表3示例性的A到C的流量路径信息数据表
序号 路径
1 A-D1-C1-C2-D4-C
2 A-D1-C1-C4-D4-C
3 A-D1-C3-C2-D4-C
4 A-D1-C3-C4-D4-C
表4示例性的A到B的流量路径信息数据表
序号 路径
1 A-D1-C1-C3-D6-B
2 A-D1-C1-C2-C3-D6-B
3 A-D1-C1-C3-C4-D6-B
在一些实施例中，可以基于边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。这里，中间各段链路的流量成分占比是指中间各段链路的流量成分占作为源节点的边缘节点发出的总流量的比值。例如表5所示，表5是示例性的C1-C2的流量成分占比数据表。
表5示例性的C1-C2的流量成分占比数据表
序号 源节点 目标节点 C1-C2占比
1 B C 43.3％
2 D C 40％
3 A C 10％
4 A B 6.7％
例如，A到C中的C1-C2占比可以通过表1和表3计算得到。在表1中，A到C的流量成分绝对值为4Gbps；在表3中，存在4条A到C的等价路径，其中有一条路径存在C1-C2链路，因此，A到C中的C1-C2占比为
又例如，A到B中的C1-C2占比可以通过表1和表4计算得到。在表1中，A到B的流量成分绝对值为2Gbps；在表4中，存在3条A到B的等价路径，其中有一条路径存在C1-C2链路，因此，A到B中的C1-C2占比为
另外，关于表4中的B到C中的C1-C2占比和D到C中的C1-C2占比，可以通过表1以及B到C的流量路径信息数据表(该表可以由图2中的路径得到)、D到C的流量路径信息数据表(该表可以由图2中的路径得到)计算得到，该计算过程与计算A到C中的C1-C2占比类似，这里不再详述。
在步骤S205，根据输入的仿真条件和动态基础数据库计算得到仿真结果。例如，可以根据输入的仿真条件，在步骤S204的基础上变更数据，再汇总计算出仿真结果，实现流量调整、路由调整等仿真功能。
下面以流量调整的仿真过程为例说明(其他仿真场景类似)。
例如，注入A的流量从10Gbps提升到15Gbps，预测C1-C2链路流量的变化，步骤如下：
(1)由表5可知，影响C1-C2的流量中，与A相关的有A-C和A-B。
(2)基于表2和表3计算得到A-C压在C1-C2链路上的增量为：
(15-10)*40％*25％＝0.5Gbps。
这里，在表3中存在4条A-C路径，A-C的流量有四分之一(即25％)压在C1-C2上。
(3)基于表2和表4计算得到A-B压在C1-C2链路上的增量为：
(15-10)*20％*33％＝0.33Gbps。
这里，在表4中存在3条A-B路径，A-B的流量有三分之一(即33％)压在C1-C2上。
(4)汇总结算：确认A对C1-C2的影响因子都计算完成，对表4进行更新和汇总，得到仿真结果：C1-C2的增量为0.5+0.33＝0.83Gbps。
在上述实施例的方法中，通过虚拟的BGP Peer和IGP neighbor分别获取BGP路由和IGP路由，基于NetFlow(以及SNMP)获取边缘路由器的流量流向数据，生成用于网络仿真的动态基础数据库，结合输入条件即可完成仿真。该方法可以在初始化和仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
图3是示意性地示出根据本公开一些实施例的用于网络仿真的系统的结构图。如图3所示，该系统可以包括：采集单元310、数据库生成单元320和仿真单元330。
该采集单元310可以用于实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据。
该数据库生成单元320可以用于根据BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库。例如，该动态基础数据库可以包括：边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
该仿真单元330可以用于根据输入的仿真条件和动态基础数据库计算得到仿真结果。
在上述实施例的系统中，采集单元实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；数据库生成单元根据BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及仿真单元根据输入的仿真条件和动态基础数据库计算得到仿真结果。上述系统可以在仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
在一些实施例中，如图3所示，该采集单元310可以包括：BGP路由采集模块312、IGP路由采集模块314和流量采集模块316。
该BGP路由采集模块312可以用于将虚拟BGP对等体与网络的路由反射器建立连接，利用该虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表。
该IGP路由采集模块314可以用于利用虚拟IGP邻居服务器收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵。
该流量采集模块316可以用于基于NetFlow从各个边缘节点获取流量流向数据。
可选地，该流量采集模块316还可以用于基于SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
在一些实施例中，如图3所示，该数据库生成单元320可以包括：第一计算模块321、第二计算模块322和第三计算模块323。
该第一计算模块321可以用于基于流量流向数据与BGP路由信息匹配计算得到边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和边缘节点的端到端流量成分占比数据表。
该第二计算模块322可以用于基于IGP路由信息和BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得流量路径信息数据表。
该第三计算模块323可以用于基于边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
在一些实施例中，该仿真单元330可以用于根据输入的仿真条件、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
在本公开的实施例中，上述系统实时获取现网的IGP、BGP路由及流量数据，生成网络仿真所需要的动态基础数据库，该动态基础数据库包括与现网实时同步的三类数据表，基于仿真输入条件和该动态基础数据库实现各个场景的网络仿真功能。该系统可以部署在RDNSS中。
图4是示意性地示出根据本公开另一些实施例的用于网络仿真的系统的结构图。该系统包括存储器410和处理器420。其中：
存储器410可以是磁盘、闪存或其它任何非易失性存储介质。存储器用于存储图1和/或图2所对应实施例中的指令。
处理器420耦接至存储器410，可以作为一个或多个集成电路来实施，例如微处理器或微控制器。该处理器420用于执行存储器中存储的指令，通过实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；根据该BGP路由信息、该IGP路由信息和该流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和该动态基础数据库计算得到仿真结果，从而可以在仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
在一个实施例中，还可以如图5所示，该系统500包括存储器510和处理器520。处理器520通过BUS总线530耦合至存储器510。该系统500还可以通过存储接口540连接至外部存储装置550以便调用外部数据，还可以通过网络接口560连接至网络或者另外一台计算机系统(未标出)，此处不再进行详细介绍。
在该实施例中，通过存储器存储数据指令，再通过处理器处理上述指令，通过实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据；根据该BGP路由信息、该IGP路由信息和该流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及根据输入的仿真条件和该动态基础数据库计算得到仿真结果，从而可以在仿真过程中实时同步现网的路由和流量的更新情况，仿真自动化程度更高，节约人力成本，而且准确度更好。
在另一个实施例中，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现图1和/或图2所对应实施例中的方法的步骤。本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
至此，已经详细描述了本公开。为了避免遮蔽本公开的构思，没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述，完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
可能以许多方式来实现本公开的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本公开的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。
虽然已经通过示例对本公开的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本公开的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本公开的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本公开的范围由所附权利要求来限定。

Claims (14)

1.一种用于网络仿真的方法，包括：
实时采集网络的边界网关协议BGP路由信息、内部网关协议IGP路由信息和流量流向数据；
根据所述BGP路由信息、所述IGP路由信息和所述流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及
根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据的步骤包括：
将虚拟BGP对等体与网络的路由反射器建立连接，利用所述虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表；
利用虚拟IGP邻居服务器收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵；以及
基于网络流数据交换方式NetFlow从各个边缘节点获取流量流向数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述实时采集网络的BGP路由信息、IGP路由信息和流量流向数据的步骤还包括：
基于简单网络管理协议SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述动态基础数据库包括：
边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述生成动态基础数据库的步骤包括：
基于所述流量流向数据与所述BGP路由信息匹配计算得到所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表；
基于所述IGP路由信息和所述BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得所述流量路径信息数据表；以及
基于所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
6.根据权利要求4所述的方法，其中，根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果的步骤包括：
根据输入的仿真条件、所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表、所述流量路径信息数据表和所述中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
7.一种用于网络仿真的系统，包括：
采集单元，用于实时采集网络的边界网关协议BGP路由信息、内部网关协议IGP路由信息和流量流向数据；
数据库生成单元，用于根据所述BGP路由信息、所述IGP路由信息和所述流量流向数据生成用于网络仿真的动态基础数据库；以及
仿真单元，用于根据输入的仿真条件和所述动态基础数据库计算得到仿真结果。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述采集单元包括：
BGP路由采集模块，用于将虚拟BGP对等体与网络的路由反射器建立连接，利用所述虚拟BGP对等体收集全网的BGP路由表；
IGP路由采集模块，用于利用虚拟IGP邻居服务器收集全网的IGP路由信息，并计算得到全网边缘节点间的最短路径矩阵；以及
流量采集模块，用于基于网络流数据交换方式NetFlow从各个边缘节点获取流量流向数据。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，
所述流量采集模块还用于基于简单网络管理协议SNMP获取端口的流量数据，以对基于NetFlow获取的流量流向数据进行修正。
10.根据权利要求7所述的系统，其中，所述动态基础数据库包括：
边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表、边缘节点的端到端流量成分占比数据表、流量路径信息数据表和中间各段链路的流量成分占比数据表。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述数据库生成单元包括：
第一计算模块，用于基于所述流量流向数据与所述BGP路由信息匹配计算得到所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表；
第二计算模块，用于基于所述IGP路由信息和所述BGP路由信息计算所有端到端等价路径，从而获得所述流量路径信息数据表；以及
第三计算模块，用于基于所述边缘节点的端到端流量成分绝对值数据表和所述流量路径信息数据表计算得到中间各段链路的流量成分占比数据表。
12.根据权利要求10所述的系统，其中，
所述仿真单元用于根据输入的仿真条件、所述边缘节点的端到端流量成分占比数据表、所述流量路径信息数据表和所述中间各段链路的流量成分占比数据表计算得到仿真结果，以实现网络仿真。
13.一种用于网络仿真的系统，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令执行如权利要求1至6任意一项所述的方法。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任意一项所述的方法的步骤。
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