CN113037627B - 一种网络业务线路资源选择的方法和装置 - Google Patents
一种网络业务线路资源选择的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113037627B CN113037627B CN202110234535.5A CN202110234535A CN113037627B CN 113037627 B CN113037627 B CN 113037627B CN 202110234535 A CN202110234535 A CN 202110234535A CN 113037627 B CN113037627 B CN 113037627B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- node
- service
- path
- resource utilization
- utilization rate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
- H04L45/12—Shortest path evaluation
- H04L45/124—Shortest path evaluation using a combination of metrics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明涉及通信领域,特别是涉及一种网络业务线路资源选择的方法和装置。其中,方法包括:获取每个节点至少二个预设时间周期的属性;由源节点开始,依次查找源节点和宿节点之间的每个可用节点,将所有可用节点组成至少一个节点集合,每个节点集合中的可用节点依次相连构成一条可选业务路径;根据每条可选业务路径中可用节点的属性计算相应业务路径的评估参数;根据每条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径。本发明提供的网络业务线路资源选择方法对资源增长的预测性更强,资源选择更准确。本发明还提供了一种网络业务线路资源选择的装置。
Description
【技术领域】
本发明涉及通信领域,特别是涉及一种网络业务线路资源选择的方法和装置。
【背景技术】
通信网络运营中,业务路由开通是重要的工作内容,业务路由开通的时效性和质量,将极大的影响客户感知。
现有的运营实践中,业务路由开通中线路资源选择主要有人工选路和自动选路两种方式。人工进行选路依靠运维人员的经验和对网络的掌握进行决策,效率较低。尤其是在现代网络层次多、组网复杂的场景下,人工选路很难将影响网络的因素考虑完全,资源选择合理性较差,难以应对跨区域或跨层次的业务路由开通。是根据资源利用率情况用启发式算法进行自动选择。自动选路一般根据资源利用率情况用启发式算法进行自动选择,由于仅考虑资源利用率一个特征,存在多次选择同一个资源的情况,导致局部资源利用率快速上升的问题,并且未考虑业务发展情况,部分业务发展集中区域资源快速耗尽,整体负载不均衡。
鉴于此,如何克服现有技术所存在的缺陷,解决现有业务路由路线选择方法应对业务变化发展的现象,是本技术领域待解决的问题。
【发明内容】
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明解决了现有的业务路由线路选择时未关注业务发展情况的问题。
本发明实施例采用如下技术方案:
第一方面,本发明提供了一种网络业务线路资源选择的方法,具体为:
优选的,获取每个节点至少二个预设时间周期的属性,其中,属性包括地理坐标、资源利用率和业务数据流量中的一项或多项的值;由源节点开始,依次查找源节点和宿节点之间的每个可用节点,将所有可用节点组成至少一个节点集合,每个节点集合中的可用节点依次相连构成一条可选业务路径;根据每条可选业务路径中可用节点的属性计算相应业务路径的评估参数,其中,评估参数包括距离评估参数、资源利用率增长评估参数或业务数据流量增长评估参数中的一项或多项;根据每条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径。
优选的,距离评估参数,具体包括:计算业务路径中所有相邻节点间的距离之和,作为业务路径的路径距离;获取所有业务路径距离中最长的路径距离和最短的路径距离;每个业务的路径距离与最短的路径距离之差,和最长的路径距离与最短的路径距离之差的比值,作为距离评估参数。
优选的,资源利用率增长评估参数,具体包括:计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内的资源利用率的变化量之和,作为每个节点的资源利用率增长评估参数;获取业务路径中所有节点资源利用率增长评估参数的最大值,作为业务路径的资源利用率增长评估参数。
优选的,预设时间段内的资源利用率的变化量,具体为:当前时间点的资源利用率和预设时间段上一周期最后时间点的资源利用率之差。
优选的,业务数据流量增长评估参数,具体包括:计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内业务数据流量的变化量之和,作为每个节点的业务数据流量增长评估参数;获取业务路径中所有节点的业务数据流量增长评估参数的最大值,作为业务路径的业务数据流量增长评估参数。
优选的,预设时间段内业务数据流量的变化量,具体为:当前时间点的业务数据流量和预设段上一周期最后时间点的业务数据流量之差。
优选的,根据每条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径,具体包括:选择距离评估参数、资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数的总和最小的业务路径,作为进行业务传输的业务路径。
优选的,将所有可用节点组成至少一个节点集合,具体包括:将源节点加入节点集合;查找源节点在网络拓扑中的所有下一可用节点,将源节点和每个下一可用节点分别组成一个节点集合;查找每个节点集合中最后一个可用节点的所有下一可用节点,将原节点集合与每个下一可用节点分别组成一个节点集合;当节点集合中最后一个可用节点为宿节点时,该节点集合停止查找下一可用节点。
优选的,可用节点具体包括:满足业务传输需求且节点的资源利用率小于预设资源利用率门限的节点。
另一方面,本发明提供了一种网络业务线路资源选择的装置,具体为:包括至少一个处理器和存储器,至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接,存储器存储能被至少一个处理器执行的指令,指令在被处理器执行后,用于完成第一方面中的网络业务线路资源选择的方法。
与现有技术相比,本发明实施例的有益效果在于:本实施例在进行业务路由的线路资源路径选择时,除了考虑路径距离和业务利用率等静态因素外,还增加了业务增长趋势的评估参数。算法中使用了多种预设时间段的增长值评估参数,在进行资源选择时避免使用局部资源利用率和业务数据流量快速增长的节点,使整体网络的资源利用更加平衡,能准确评估资源增长趋势,对评估资源增长的预测性更强,资源选择更准确。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的方法使用的网络拓扑结构实例示意图;
图3为本发明实施例提供的另一种网络业务线路资源选择的方法流程图;
图4为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的方法中各网络节点属性数据图;
图5为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的方法中各网络节点资源利用率增长评估参数数据图;
图6为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的方法中各网络节点业务数据流量增长评估参数数据图;
图7为本发明实施例提供的一种网络业务线路资源选择的装置结构示意图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明是一种特定功能系统的体系结构,因此在具体实施例中主要说明各结构模组的功能逻辑关系,并不对具体软件和硬件实施方式做限定。
此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。
实施例1:
传输网络运营中,每个业务在传输过程中需要经过多个路由节点或其它线路资源节点的中转,在本发明实施例中,所有可以进行中转传输的路由节点或其他线路资源节点简称为节点,业务传输的起始节点为源节点,终止节点为宿节点。由于通信网络的网状结构,源节点和宿节点之间可能存在不止一条中转路径,因此,在开通新业务时,需要对业务路由所经过的通道线路资源进行合理选择。在本发明实施例中,包含源宿节点在内的多个节点组成的端到端业务承载路径称为业务路径。目前的常用的业务路径选择算法中,一般会选择当前时间点中距离最短或资源利用率最低的路径作为业务路径。但是,某些在由于网络中各节点的资源利用率会出现动态变化,因此目前算法所选择出的业务路径可能在短时间内就会由于某个或某些节点资源利用率变化而导致业务路径的传输效率降低,无法达到预期的传输效果。为了避免上述情况,本发明实施例提供了一种基于节点资源动态变化情况进行网络业务线路资源选择的方法。
如图1所示,本发明实施例提供的网络业务线路资源选择的方法具体步骤如下:
步骤101:获取每个节点的属性,其中,属性包括至少二个预设时间周期的地理坐标、资源利用率和业务数据流量中的一项或多项的值。
为了在源节点和宿节点之间的所有节点中选择最优化的节点组合作为业务路线,首选需要获取每个节点的属性数据。在本实施例提供的具体实例中,根据业务需要,使用的属性数据需要包含节点地理坐标、节点资源利用率和节点业务数据流量。其中,节点地理坐标为节点实际安装的位置坐标,用于计算节点之间的实际距离,由于节点间线路中传输速度一般不会变化,节点间实际距离与节点间传输时间正相关。节点资源利用率是指节点资源被利用的比例,业务数据流量指节点上承载的用户业务的数据流量,两者都体现了节点上承载的用户业务的繁忙度。在本实施例的实际使用中,还可以根据实际的业务特性和计算控制需要获取节点其它的属性数据。例如:使用节点名称或节点id对节点进行命名标识,以标明不同的线路资源对象;使用节点类型对节点进行区分,区别不同类型网络资源;使用节点的计算性能、存储性能、路由能力等属性,判断节点是否拥有承载业务传输的能力。
在本实施例的实际使用中,网络资源的使用一直处于动态变化中。例如:某个节点虽然当前的资源利用率较低,但近期资源利用率的增速较快,节点的资源利用率可能会在很短时间内增加至较高的值,新业务最好避免使用这一节点,避免该节点的资源利用率进一步增加,从而平衡整体网络的资源利用率。为了体现节点属性值的动态变化,在本实施例中,对于节点的资源利用率、业务数据流量等在不同的时间点会出现动态变化的属性,需要获取多个预设时间周期的值,根据多个周期值的变化量进行综合计算,以准确评估资源增长的时效性,使资源选择更准确。实际使用中,预设时间周期可以为年、半年和月,出于时效性考虑,月变化量为其中最重要的参考值,也可以根据网络活跃情况选择其他的时间周期。
步骤102:由源节点开始,依次查找源节点和宿节点之间的每个可用节点,将所有可用节点组成至少一个节点集合,每个节点集合中的可用节点依次相连构成一条可选业务路径。
为了对业务路径的属性参数进行计算和比较,首先需要在网络中查找满足业务传输需求的节点作为可用节点,并将可用节点组成节点集合,每个节点集合包含一条业务路径,该业务路径即为可选业务路径。进一步的,为了避免在现有资源利用率较大的节点上增加业务流量产生拥塞,业务路径需要尽可能避免资源利用率过大的节点,在进行选择时,可用节点的资源利用率需要小于预设资源利用率门限。在实际实施中,资源利用率门限的值由网络的资源使用情况和业务特性确定,为了充分利用网络资源同时避免拥堵,资源利用率门限一般为0.5-0.9,在本实施例的实例中,资源利用率门限设置为0.7。
本实施例使用如图2所示的网络拓扑结构作为例子进行说明。其中,节点A为源节点,节点B为宿节点,节点N1-N9为源节点和宿节点之间的节点。
在网络中可用节点较少的情况下,可以使用深度优先算法或广度优先算法查找业务路径。在本实施例的优选方案中,可以使用如图3所示的优化方法查找业务路径,简单快速的生成可用节点的节点集合。
步骤201:将源节点加入节点集合。
在进行业务传输时,需要将业务从源节点传输至宿节点,因此,每条业务路径的起点都为源节点。所以,在生成节点集合时,首先需要将源节点加入节点集合中,以源节点作为起始点对可用节点进行查找。经过步骤201,节点集合为:{A}。
步骤202:查找源节点在网络拓扑中的所有下一可用节点,将源节点和每个下一可用节点分别组成一个节点集合。
由于业务传输的方向是源节点至宿节点,因此需要由源节点开始,沿着网络拓扑的连接向宿节点方向,寻找与当前可用节点直接连接且更接近宿的节点作为下一可用节点。在实际场景中,由于下一可用节点更靠近宿节点,因此可以通过下一可用节点与宿节点的直线距离判断下一可用节点是否更靠近宿节点,下一可用节点与宿节点的直线距离小于当前可用节点与宿节点的直线距离。若源节点存在多个下一可用节点,表明业务由源节点开始传输后,存在多条可选的业务路径,将源节点和每一个下一可用节点组成一个节点集合,每个节点集合中即包含了一条业务路径的前两个可用节点。经过步骤202的第一次查找,找到与源节点A有连接关系的N1,N2,N3。其中,节点N3的资源利用率为0.72,大于设定的模型选择参数资源利用率门限0.7,因此N3不是可用节点,不加入节点集合中。第一次搜索后得到的节点集合为:{A,N1},{A,N2}。
步骤203:查找每个节点集合中最后一个可用节点的所有下一可用节点,将原节点集合与每个下一可用节点分别组成一个节点集合。
每条业务路径通常会使用多个节点进行传输,因此在步骤202中获取到源节点的每个下一可用节点,并将源节点和每个下一可用节点组成节点集合后,还需要继续查找每个节点集合代表的业务路径中后续的可用节点。具体的,可以依照网络拓扑的连接关系,并按照源节点向宿节点的地理方向顺序,依次向后查找每一个节点集合中最后一个可用节点的下一可用节点,即每条已存在的业务路径的下一个传输节点。同样的,当任一个节点集合最后一个可用节点有多个下一可用节点时,说明该节点集合所在的业务路径存在多个后续分支,需要将每个分支所在的业务路径分别作为一个节点集合进行存放。因此,需要将该节点集合中的可用节点分别与每个下一可用节点组成一个新的节点集合,每一个新的节点集合中包含了一条包含新分支的完整业务路径。在本实施例中,由于每个节点集合都仅包含一条业务路径,并且每个节点集合中的可用节点都按照与宿节点的距离顺序依次加入,因此,只要依次将节点集合中的可用节点进行连接,即可获得一条独立的业务路径。
步骤204:当节点集合中最后一个可用节点为宿节点时,该节点集合停止查找下一可用节点。
业务路径的结束节点为宿节点,当节点集合中最后一个可用节点为宿节点时,表明该节点集合所代表的业务路径已到达终点,不需要再向后查找下一可用节点。此时,该节点集合中即包含一条由源节点至宿节点的完整业务路径。进一步的,当所有节点集合中最有一个可用节点都为宿节点时,表明所有可能的业务路径都已到达终点,源节点和宿节点之间的业务路径查找完毕。重复执行步骤203,直至符合步骤204的结束条件,此时节点集合为:节点集合1:{A,N1,N4,N8,B},节点集合2:{A,N1,N4,N6,N9,B},节点集合3:{A,N2,N5,N7,N9,B}。每个节点集合中的节点依次连接,即可获得一条从源节点A至宿节点B的完整业务路径,节点集合1、节点集合2、节点集合3分别对应一条可选业务路径:业务路径1、业务路径2、业务路径3。
在网络中可用节点较多的情况下,也可以将网络拓扑图视为带权有向图,使用其它寻路算法进行路径查找,例如Dijkstra算法、A*算法、D*算法等,以便于提高寻路时的计算效率,减少业务路径的查找时间。其中,带权有向图中每条边的方向都指向宿节点,源节点入度为0,宿节点出度为0;带权有向图中每条边的权值为两个相邻可用节点之间的地理距离。
经过步骤201-步骤204,可以方便的找到源节点和宿节点之间的所有可选业务路径,并将业务路径内的所有传输节点使用节点集合进行管理,为后续的业务路径选择提供了基础。
步骤103:根据每条可选业务路径中可用节点的属性计算相应业务路径的评估参数,其中,评估参数包括距离评估参数、资源利用率增长评估参数或业务数据流量增长评估参数中的一项或多项。
在步骤102中查找到所有可选业务路径后,需要根据每条可选业务路径中每个可用节点的属性对整条业务路径的评估参数进行计算。现有的路径选择方法中,一般仅对业务路径的传输距离、节点的资源利用率或节点的业务数据流量等静态属性在当前时间点的值进行评估。在本实施例的具体场景中,步骤101中获取到了每个节点在多个预设时间周期的属性值,因此,除了距离评估参数这一静态评估参数之外,还可以通过动态评估参数,对网络中各节点使用情况的动态趋势进行评估,排除掉存在局部资源快速增长的业务路线,以避免短时间内出现业务路径中某节点资源利用率过高或数据流量过高导致拥堵或不可用的问题,使得业务路径的选择更有时效性。以下使用资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数作为动态评估参数为例进行说明。本实施例提供的具体实施场景中,根据步骤101所获得的各节点的属性值如图4所示。
具体的,各评估参数可以参考以下实例的计算方式进行计算。
(1)距离评估参数PL。计算业务路径中所有相邻节点间的距离之和,作为业务路径的路径距离,获取所有业务路径距离中最长的路径距离和最短的路径距离,每个业务的路径距离与最短的路径距离之差,和最长的路径距离与最短的路径距离之差的比值,作为距离评估参数。具体的,可以使用公式1进行计算。
PL=(Li-Lmin)/(Lmax-Lmin) (公式1)
其中,PL为距离评估参数。Li为业务路径i的路径距离,其值为业务路径i中所有相邻节点间的距离之和。Lmin为所有业务路径中最短的路径距离,Lmax为所有业务路径中最短的路径距离。
本实例中各业务路径的距离评估参数分别为:PL1=0.26,PL2=0.3,PL3=0.3。
(2)资源利用率增长评估参数PR。首先计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内的资源利用率的变化量之和,作为每个节点的资源利用率增长评估参数。以预设时间段为月、半年和年为例,可以使用公式2进行计算。在预设时间段为其它时间段的情况下,对公式中的数值进行对应替换即可。
PRi=Rmi+Rhi+Ryi (公式2)
其中,PRi为节点i的资源利用率增长评估参数。Rmi、Rhi、Ryi分别为节点i资源利用率的月变化量、半年变化量和年变化量。
预设时间段内的资源利用率的变化量为当前时间点的资源利用率和预设时间段上一周期最后时间点的资源利用率之差。具体的,在公式2中,月变化量的值为当前资源利用率和上月资源利用率之差,半年变化量为当前资源利用率和六个月前资源利用率之差,年变化量为当前资源利用率和上一年度最后时间点资源利用率之差。
进一步的,由于不同时间段的变化量对于增长趋势变化的评估中影响力和时效性不同,为了更好的体现近期发展变化的趋势,还可以为每个预设时间段的变化量设置权值。在一般使用场景中,越短的预设时间段内的变化量时效性越强,越能体现近期的趋势变化,因此权值也越大。具体的时间段长度和权值数值可以根据实际业务需要确定。在公式2中增加权值后,优化为公式3。
PRi=WRm*Rmi+WRh*Rhi+WRy*Ryi (公式3)
WRm、WRh和WRy分别为月变化量、半年变化量和年变化量的权值。其中,月变化量的时效性最强,年增长值的时效性最弱,因此,在本实施例中,WRm>WRh>WRy。本实施例的场景实例中,各权值取值分别为:WRm=0.1,WRh=0.3,WRy=0.6。各节点的资源利用率增长评估参数计算结果如图5所示。
获取到每个节点的资源利用率增长评估参数PRi后,再获取业务路径中所有节点的资源利用率增长评估参数的最大值,作为业务路径的资源利用率增长评估参数。具体的,可以使用公式4进行计算。
PR=Max(PR1,PRn) (公式4)
其中,PR为整个业务路径的资源利用率增长评估参数,PR1为第一个节点的资源利用率增长评估参数,PRn为第n个节点的资源利用率增长评估参数,n为业务路径中节点的总数量。本实施例中各业务路由的资源利用率评估参数分别为:PR1=0.376,PR2=0.214,PR3=0.224。
(3)业务数据流量增长评估参数PF。首先计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内数据流量的变化量之和,作为每个节点的业务数据流量增长评估参数。
在预设时间段为月、半年和年的情况下,可以使用公式5进行计算。在预设时间段为其它时间段的情况下,对公式中的数值进行对应替换即可。
PFi=Fmi+Fhi+Fyi (公式5)
其中,PRi为节点i的业务数据流量增长评估参数。Fmi、Fhi、Fyi分别为节点i业务数据流量的月变化量、半年变化量和年变化量。
预设时间段内的业务数据流量的变化量为当前时间点的业务数据流量和预设时间段上一周期最后时间点的业务数据流量之差。具体的,在公式5中,月变化量的值为当前业务数据流量和上月业务数据流量之差,半年变化量为当前业务数据流量和六个月前业务数据流量之差,年变化量为当前业务数据流量和上一年度最后时间点业务数据流量之差。
同样的,为了体现不同预设时间段对动态趋势的不同影响程度,在公式5中增加权值后,优化为公式6。
PFi=WFm*Fmi+WFh*Fhi+WFy*Fyi (公式6)
其中,WFm、WFh和WFy分别为月变化量、半年变化量和年变化量的权值。其中,月变化量的时效性最强,年增长值的时效性最弱,因此WFm>WFh>WFy。本实施例的场景实例中,各权值取值分别为:WFm=0.1,WFh=0.3,WFy=0.6。各节点的业务数据流量增长评估参数计算结果如图6所示。
获取到每个节点的业务数据流量增长评估参数PFi后,再获取业务路径中所有节点的业务数据流量增长评估参数的最大值,作为业务路径的业务数据流量增长评估参数。具体的,可以使用公式7进行计算。
PF=Max(PF1,PFn) (公式7)
其中,PF为整个业务路径的业务数据流量增长评估参数,PF1为第一个节点的业务业务增长评估参数,PFn为第n个节点的数据流量增长评估参数,n为业务路径中节点的总数量。本实施例中各业务路由的业务数据流量增长评估参数分别为:PF1=0.308,PF2=0.31,PF3=0.312。
使用公式1-公式7,可以获取到每条业务路径的距离评估参数、资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数。在使用不同的评估参数的场景中,也可以参考公式1-公式7,获取节点的其它属性所对应的评估参数,以便后续使用这些评估参数对业务路径进行选择。
步骤104:根据各条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径。
进行业务路径的选择时,根据业务需要,可以使用某个属性对应的评估参数单独进行评估,如在新设线路或较为空闲的线路中,仅有非常少量的业务运行,可以仅使用距离评估参数进行评估,以节省评估时间,简化评估过程。也可以使用多个评估参数进行综合评估,如较为拥堵或网络状况变化较为频繁的线路中,需要使用多个动态参数进行综合评估,以提高线路选择的准确度和时效性。在本实施例提供中,以使用每条业务路径的距离评估参数、资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数综合进行评估为例进行说明。
具体的,可以先使用公式8进行计算每条业务路径的综合评估参数。
Pj=PLj+PRj+PFj (公式8)
其中,Pj为第j个业务路径的综合评估参数,PLj为第j个业务路径的距离评估参数,PRj为第j个业务路径的资源利用率增长评估参数,PFj为第j个业务路径的业务数据流量增长评估参数。
进一步的,针对不同的业务需求,还可以使用各评估参数的加权值之和作为综合评估参数,以区别不同评估参数在进行评估时的重要性。评估参数的权值可以为正数也可以为负数,当某个评估参数和业务路径的传输性能正相关时权值为正数,当某些评估参数和业务路径的传输性能负相关时权值为负数。具体的,可以通过公式9进行计算。
Pj=WL*PLj+WR*PRj+WF*PFj (公式9)
其中,WL为距离评估参数的权值,WR为资源利用率增长评估参数的权值,WF为业务数据流量增长评估参数的权值。在本实施例的优选方案中,动态评估参数的权重高于静态评估参数,各权值可以使用如下取值:WL=0.3,WR=0.4,WF=0.4。
在本实施例使用的使用场景实例中,业务路径的路径距离、资源利用率和业务数据流量都需要越小也好,因此,可以选择距离评估参数、资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数的总和最小的业务路径,作为进行业务传输的业务路径。具体的,可以通过公式10进行计算。
P最优=Min(P1,Pn) (公式10)
其中,P最优为最优选择的业务路径的综合评估参数,Pn为第n个节点的综合评估参数,n为业务路径中节点的总数量。
本实施例中各业务路由的综合评估参数分别为:P1=0.944,P2=0.824,P3=0.836。其中,P最优=P2=0.824,可知最优的业务路径为业务路径2{A,N1,N4,N6,N9,B}。
经过本实施例中提供的步骤101-步骤104后,即可完成对网络拓扑中源节点和宿节点之间所有业务路径的查找、评估和选择。由于评估过程中根据多个预设时间周期的节点属性值获取到了节点状态的动态评估参数,因此可以反映出节点组成的业务路径忙碌程度的动态变化趋势,使得业务路径的选择更有时效性,网络整体负载更均衡。本实施例的具体实例中,选择业务路径2,不但避过了现有资源利用率过高的N3节点,也避过了近一个月内资源利用率增长较快的N8节点,以及近半年内业务数据流量增长较快的N2节点,业务路径选择结果符合网络动态变化的趋势,避免了由于网络状态的动态变化导致的业务路径选择失误,确保了业务路径在较长时间段内都可以稳定使用。
实施例2:
在上述实施例1提供的网络业务线路资源选择的方法的基础上,本发明还提供了一种可用于实现上述方法的网络业务线路资源选择的装置,如图7所示,是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的网络业务线路资源选择的装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中,图7中以一个处理器21为例。
处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接,图7中以通过总线连接为例。
存储器22作为一种网络业务线路资源选择方法非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,如实施例1中的网络业务线路资源选择方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块,从而执行网络业务线路资源选择的装置的各种功能应用以及数据处理,即实现实施例1的网络业务线路资源选择的方法。
存储器22可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
程序指令/模块存储在存储器22中,当被一个或者多个处理器21执行时,执行上述实施例1中的网络业务线路资源选择的方法,例如,执行以上描述的图1、图3所示的各个步骤。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(Read Only Memory,简写为:ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,简写为:RAM)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种网络业务线路资源选择的方法,其特征在于:
获取每个节点至少二个预设时间周期的属性,其中,属性包括地理坐标、资源利用率和业务数据流量;
由源节点开始,依次查找源节点和宿节点之间的每个可用节点,将所有可用节点组成至少一个节点集合,每个节点集合中的可用节点依次相连构成一条可选业务路径;
根据每条可选业务路径中可用节点的属性计算相应业务路径的评估参数,其中,评估参数包括距离评估参数、资源利用率增长评估参数或业务数据流量增长评估参数中的至少二项;
根据每条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径。
2.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述距离评估参数,具体包括:
计算业务路径中所有相邻节点间的距离之和,作为业务路径的路径距离;
获取所有业务路径距离中最长的路径距离和最短的路径距离;
每个业务的路径距离与最短的路径距离之差,和最长的路径距离与最短的路径距离之差的比值,作为距离评估参数。
3.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述资源利用率增长评估参数,具体包括:
计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内的资源利用率的变化量之和,作为每个节点的资源利用率增长评估参数;
获取业务路径中所有节点资源利用率增长评估参数的最大值,作为业务路径的资源利用率增长评估参数。
4.根据权利要求3所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述预设时间段内的资源利用率的变化量,具体为:
当前时间点的资源利用率和预设时间段上一周期最后时间点的资源利用率之差。
5.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述业务数据流量增长评估参数,具体包括:
计算业务路径中每个节点至少两种预设时间段内业务数据流量的变化量之和,作为每个节点的业务数据流量增长评估参数;
获取业务路径中所有节点的业务数据流量增长评估参数的最大值,作为业务路径的业务数据流量增长评估参数。
6.根据权利要求5所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述预设时间段内业务数据流量的变化量,具体为:
当前时间点的业务数据流量和预设段上一周期最后时间点的业务数据流量之差。
7.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述根据每条可选业务路径的评估参数选择进行业务传输的业务路径,具体包括:
选择距离评估参数、资源利用率增长评估参数和业务数据流量增长评估参数的总和最小的业务路径,作为进行业务传输的业务路径。
8.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述将所有可用节点组成至少一个节点集合,具体包括:
将源节点加入节点集合;
查找源节点在网络拓扑中的所有下一可用节点,将源节点和每个下一可用节点分别组成一个节点集合;
查找每个节点集合中最后一个可用节点的所有下一可用节点,将原节点集合与每个下一可用节点分别组成一个节点集合;
当节点集合中最后一个可用节点为宿节点时,该节点集合停止查找下一可用节点。
9.根据权利要求1所述的网络业务线路资源选择的方法,其特征在于,所述可用节点,具体包括:
满足业务传输需求且节点的资源利用率小于预设资源利用率门限的节点。
10.一种网络业务线路资源选择的装置,其特征在于:
包括至少一个处理器和存储器,所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接,所述存储器存储能被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令在被所述处理器执行后,用于完成权利要求1-9中任一项所述的网络业务线路资源选择的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110234535.5A CN113037627B (zh) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | 一种网络业务线路资源选择的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110234535.5A CN113037627B (zh) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | 一种网络业务线路资源选择的方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113037627A CN113037627A (zh) | 2021-06-25 |
CN113037627B true CN113037627B (zh) | 2022-05-27 |
Family
ID=76465799
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110234535.5A Active CN113037627B (zh) | 2021-03-03 | 2021-03-03 | 一种网络业务线路资源选择的方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113037627B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115914086A (zh) * | 2021-08-12 | 2023-04-04 | 中国电信股份有限公司 | 网络路径的处理方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN114928569B (zh) * | 2022-04-28 | 2023-06-09 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种包含多个必经资源的最短路径实现方法和系统 |
CN117349031B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-02-13 | 成都超算中心运营管理有限公司 | 一种分布式超算资源调度分析方法、系统、终端及介质 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN100499534C (zh) * | 2003-04-24 | 2009-06-10 | 华为技术有限公司 | 一种实现光同步数字传送网多业务优化的方法 |
ITTO20060149A1 (it) * | 2006-03-01 | 2007-09-02 | Cisco Tech Inc | Tecnica per l'instradamento ottimizzato di flussi di dati su una dorsale ip in una rete di computer. |
WO2009012019A1 (en) * | 2007-07-18 | 2009-01-22 | Bobby Ninan | Tuning routing metrics to reduce maximum link utilization and/or provide failure resiliency |
JP5397052B2 (ja) * | 2009-07-03 | 2014-01-22 | 富士通株式会社 | Sleepモード制御を行う情報処理装置、Sleepモード制御プログラム、およびSleepモード制御方法 |
CN102447686A (zh) * | 2010-10-15 | 2012-05-09 | 薛鹰 | 一种aodv应用路由协议 |
CN102685004A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-09-19 | 南京邮电大学 | 一种gmpls/obs网络中实现流量工程的方法 |
CN105323170A (zh) * | 2014-06-24 | 2016-02-10 | 中兴通讯股份有限公司 | 环形拓扑堆叠系统路径选择方法、装置及主设备 |
CN105763451A (zh) * | 2016-04-28 | 2016-07-13 | 南阳理工学院 | 一种车联网中基于蚁群算法的QoS容错路由选择方法 |
CN110611619B (zh) * | 2019-09-12 | 2020-10-09 | 西安电子科技大学 | 一种基于ddpg强化学习算法的智能化路由决策方法 |
-
2021
- 2021-03-03 CN CN202110234535.5A patent/CN113037627B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113037627A (zh) | 2021-06-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113037627B (zh) | 一种网络业务线路资源选择的方法和装置 | |
CN104052811A (zh) | 一种业务调度的方法、装置及系统 | |
CN102158417A (zh) | 实现多约束QoS路由选择的优化方法及装置 | |
CN105409169B (zh) | 一种多路径转发规则的构造方法、装置及系统 | |
CN112003787A (zh) | 一种路由路径确定方法、装置、控制设备和存储介质 | |
Torkzadeh et al. | Energy-aware routing considering load balancing for SDN: a minimum graph-based Ant Colony Optimization | |
CN102148763B (zh) | 一种应用于片上网络的动态路径分配方法及系统 | |
WO2021147152A1 (zh) | 一种路径规划方法、系统及中央服务器 | |
CN108737268B (zh) | 软件定义工业物联网资源调度方法 | |
CN113300861B (zh) | 网络切片配置方法、装置以及存储介质 | |
CN108880894A (zh) | 一种网络带宽的规划方法、装置、设备和存储介质 | |
CN115361333A (zh) | 一种基于QoS边缘自适应的网云融合信息传输方法 | |
Feng et al. | An aggressive migration strategy for service function chaining in the core cloud | |
Li et al. | Processing-while-transmitting: Cost-minimized transmission in SDN-based STINs | |
Wang et al. | Dynamic multicast-oriented virtual network function placement with SFC request prediction | |
CN117749697A (zh) | 云网融合预调度方法、装置、系统及存储介质 | |
Bensalem et al. | Scaling Serverless Functions in Edge Networks: A Reinforcement Learning Approach | |
Feng et al. | Topology-aware virtual network embedding through the degree | |
CN108965020A (zh) | 跨域虚拟网络映射方法及其装置、计算机可读介质 | |
Cao et al. | Location aware and node ranking value driven embedding algorithm for multiple substrate networks | |
CN112637061A (zh) | 一种基于启发式算法的动态多因子路径计算方法 | |
CN114666334B (zh) | 一种节点管理方法及系统 | |
Guler et al. | Closeness-centrality based multicast-aware virtual network embedding | |
Vilà et al. | Impact analysis of training in deep reinforcement learning-based radio access network slicing | |
CN111241450A (zh) | 分布式环境下动态Web服务组合方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |