CN113315657B - 基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 - Google Patents
基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113315657B CN113315657B CN202110576140.3A CN202110576140A CN113315657B CN 113315657 B CN113315657 B CN 113315657B CN 202110576140 A CN202110576140 A CN 202110576140A CN 113315657 B CN113315657 B CN 113315657B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- customer service
- segment
- fault
- customer
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 35
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 65
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 21
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 15
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 9
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 3
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- DWSYCUKCNSVBRA-UHFFFAOYSA-N 4-(5-methylsulfonyltetrazol-1-yl)phenol Chemical compound CS(=O)(=O)C1=NN=NN1C1=CC=C(C=C1)O DWSYCUKCNSVBRA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108091034117 Oligonucleotide Proteins 0.000 description 1
- -1 SDH Proteins 0.000 description 1
- 101710167643 Serine/threonine protein phosphatase PstP Proteins 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000010076 replication Effects 0.000 description 1
- 238000000547 structure data Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/0677—Localisation of faults
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/06—Generation of reports
- H04L43/062—Generation of reports related to network traffic
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L43/00—Arrangements for monitoring or testing data switching networks
- H04L43/08—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
- H04L43/0805—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
- H04L43/0811—Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking connectivity
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，包括：将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图；根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图；根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。本发明能够将每个客户业务电路复杂的网络路由数据，映射成一个个的连通图，再利用带权并查集Weighted Quick‑Union快速算法，实现秒级的中断影响判断。
Description
技术领域
本发明涉及广域通讯网络故障告警分析技术领域，具体而言涉及一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统。
背景技术
电信运营商的传输网络规模庞大、网络结构复杂，传统网管都是分专业、分区域分级建设，随着电信行业运营压力逐年加大，企业转型升级、提升客户服务质量成为迫切需求。
目前国内外的很多电信运营商都在构建自己的客户网管系统(CNMS：CustomerNetwork Management System)，它一改传统网管面向网络的管理模式，完全从客户感知和体验出发，整合专业网管、资源、告警等系统数据，实现面向客户的业务全程拓扑可呈现、问题处理过程可实时追踪、电路端到端质量可评估，实现先于客户发现问题的主动告警，实现电信服务质量客户可感知。
电信运营商传输网络，根据通讯技术发展和多年历史建设，形成多种通讯网络技术分层建设部署的复杂模型，通讯网络分层模型如图1所示。WDM、SDH、TMUX、ASON、OTN等各个层次的设备、板卡、端口等都可能产生告警。电信运营商传输网络除了多层重叠分层部署外，还按照国际，跨省、跨地市长途，和本地网多级建设，网络分级如图2所示。对于网络最上层，提供给客户的一条端到端业务专线，可能经过了接入网、本地网、长途网、国际网多个网络，在一个网络内也可能经过底层光缆、中层DWDM/SDH/格网中继、顶层高阶通道、客户业务电路等众多层级。上述各个站点内各个层级的设备、板卡、端口等都可能产生告警。同时电信网络为了加强网络安全性，还会在光纤、DWDM、SDH、OTN等多个层次设置保护路由。如果一个或多个节点出现告警，造成客户业务主用路由中断，但客户业务的某个保护路由并未中断，则客户业务不中断。
在CNMS建设过程中，如何判断网络底层的设备告警对上层最终客户业务的影响，是一个难点，人工根本无法计算，传统运营商只能被动的等待用户报障。因此，目前亟需一种方法，能够在CNMS中基于庞大的电信网络结构数据，快速计算单点或多点告警影响了哪些客户业务电路。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统，采用图论算法，将每个客户业务电路复杂的网络路由数据，映射成一个个的连通图，再利用带权并查集Weighted Quick-Union快速算法，实现秒级的中断影响判断。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本实施例提及一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，所述分析方法包括：
将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图；
根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图；
根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
进一步地，所述按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图的过程包括以下步骤：
对当前客户业务占用资源的特性进行分析，将客户业务资源占用关系分解成三种基础业务占用资源模式中的一种或者几种的组合：占用无保护资源模式、占用1+1保护资源模式和占用环保护资源模式；
针对占用无保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段依次串联在该当前业务段之后；将每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用1+1保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段根据连接关系并联后，再串联在该当前业务段之后；将所述资源单元中的每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用环保护资源模式：
将客户业务的各个业务段依次串联之后作为该客户业务的客户业务连通图的第一部分；将各个业务段所占用的第一资源段依次串联作为第二部分，并将各个业务段未占用的第一资源段依次串联作为第三部分；将所述第二部分与所述第三部分并联之后，串联在所述第一部分之后，形成客户业务连通图。
进一步地，所述根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图的过程包括以下步骤：
S21，根据网络故障告警数据确定一个或多个故障业务段；所述故障业务段为受网络故障告警影响的客户业务的业务段；
S22，判断所述故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S23；否则，提示该客户业务段不存在，结束整个流程；
S23，根据故障业务段确定传输网络数据中的受故障影响的客户业务；
S24，根据受故障影响的客户业务查询得到对应的客户业务连通图；
S25，根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断；
S26，根据带权并查集算法的计算结果，确定网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。
进一步地，步骤S25中，所述根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括以下步骤：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，记为路由总数，当存在多条支线时，分别计算每条支线的节点总数；
S252，判断客户业务连通图中故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S253；否则，执行步骤S257；
S253，输入客户业务组图业务段的两个节点，连接两个节点；
S254，结合节点连接顺序，判断两个相邻节点是否连通；如果连通，则执行步骤S255；否则，返回执行步骤S252；
S255，路由总数减一；
S256，重复步骤S253至S255，直至客户业务组图业务段的所有相邻节点之间的连通关系判断完毕；
S257，输出路由总数；
S258，根据路由总数判断受故障影响的客户业务是否中断：如果客户业务连通图对应的或者其中一条支线对应的路由总数为1，则判断客户业务并未中断。
进一步地，步骤S25中，所述根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括以下步骤：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，每个节点互相独立，根据前后连接次序将每个点从小到大用整数值i表示，并将每个点分在不同的组，用id表示组名称，每个组的组号是每个点的整数值，即id[i]＝i，i＝1,2,…,n，n是节点总数；
S252，采用并查集算法中的union方法，来实现每相邻两个点的连接，如果连接，根据查找点的根级节点成员数判断，将成员数少的归到成员数多的组中，更新对应组的组号；
S253，根据最终每个组的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称。
进一步地，步骤S253中，通过节点对应的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称：
当末位节点的组号与首位节点不相同时，客户业务中断；
当末位节点的组号与首位节点相同，但首位节点对应的组成员数量少于节点总数时，客户业务未中断，但存在故障节点；其中，第一个组号与首位节点组号不相同的节点为故障节点；
否则，客户业务未中断且不存在故障节点。
第二方面，本实施例提及一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析系统，所述系统包括：
连通图绘制模块，用于定期将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图；
故障分析模块，用于根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图；
影响报告生成模块，用于根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
本发明首先根据每个客户业务电路的网络路由数据，确定各网络路由数据所对应的业务路由，其次根据所接收到的网络故障告警数据，在各个业务路由中进行查找，得到所述网络故障告警数据所在的网络节点，最后即可根据查找到的所述网络故障告警数据所在的网络节点，形成客户影响分析报告，从而可以实现对多级网络跨层告警的客户业务影响分析，可以实现客户级7*24小时的实时告警监控，大大提高电信网络服务质量和效率，实现先于客户发现问题的主动告警；还可以大幅减少客户业务故障处理时间，实现故障提前感知，主动处理，从而大幅提高电信运维效率，减少人力资源投入，提升客户满意度。
附图说明
图1是本发明的通讯网络分层模型的结构示意图。
图2是本发明的网络分级的结构示意图。
图3为本发明实施例的电信传输网络客户影响分析的方法的流程示意图。
图4是客户业务占用资源模式分解流程示意图。
图5为本发明实施例的业务占用无保护的资源的客户业务连通图处理方法示意图。其中，图5(a)为其中一个业务占用无保护的资源例子的示意图。图5(b)为对应的客户业务连通图的形成示意图。
图6为本发明实施例的业务占用有1+1保护资源的客户业务连通图处理方法示意图。其中，图6(a)为其中一个业务占用有1+1保护资源例子的示意图。图6(b)为对应的客户业务连通图的形成示意图。
图7为本发明实施例的业务占用环保护资源的客户业务连通图处理方法示意图。其中，图7(a)为其中一个业务占用环保护资源例子的示意图。图7(b)为对应的客户业务连通图的形成示意图。
图8为在输入数据是有序的情况下，构造的BST会退化成一个链表的极端情况示意图。
图9是Quick-Union和Weighted Quick-Union的比较示意图。
图10是其中一种形成带有故障标识的客户业务连通图的例子示意图。
图11是其中一种路由总数计算过程示意图。
图12是本发明实施例的整体流程示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
需要注意的是，发明中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
实施例一
图3为本发明实施例的电信传输网络客户影响分析方法的流程示意图。该分析方法包括：
步骤一、将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图。
客户业务占用资源的模式可以有很多种，业务组图的构成关系复杂多变，经分析，再复杂的业务占用资源模式仍然可以细分成三种基本模型或者三种基本模型的组合：占用无保护资源模式、占用1+1保护资源模式和占用环保护资源模式。图4是业务组图的分解过程示意图。可以每天定时进行操作，以得到各个客户业务的客户业务连通图，从而将复杂的资源占用关系转换为一张联通的图，以便于在后续步骤中，通过对客户业务连通图的计算，以判断该客户业务连通图的连通性，从而发现网络故障告警在客户业务连通图中的具体位置。
(一)占用无保护资源模式
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段依次串联在该当前业务段之后；将每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图。
图5(a)是其中一个业务占用无保护资源模式例子的示意图。假设当前的客户业务为业务段AB，该业务段AB占用了第一资源的第一类资源段EF和FG，而第一类资源段EF则占用了第二资源的第二类资源段HI，第一类资源段FG则占用了第二资源的第二类资源段IJ和JK。此时，可以通过以下的步骤形成该业务段AB的客户业务连通图：将业务段AB(即当前业务段)作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；然后，将业务段AB所占用的第一资源的两个第一类资源段(即EF和FG)依次串联在业务段AB之后；接着，再将每个第一类资源段(即EF和FG)所占用的第二资源的第二类资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，即将第一类资源段EF所占用的第二类资源段HI插入并串联在第一类资源段EF之后，并将第一类资源段FG所占用的第二类资源段IJ和JK插入并串联在第一类资源段FG之后，最终形成客户业务连通图。图5(b)是该例子的客户业务连通图示意图。
(二)占用1+1保护资源模式
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段根据连接关系并联后，再串联在该当前业务段之后；将所述资源单元中的每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图。
图6(a)是其中一个占用1+1保护资源模式例子的示意图。假设当前的客户业务为业务段AB，且该业务段AB在占用第一资源时是以EG为单元占用的，即该业务段AB所占用的是第一资源的资源单元EG。该第一资源的资源单元EG包括5个第一类资源段EF、FG、EH、HI和IG，且其中的两个第一类资源段EF、FG与另外三个第一类资源段EH、HI和IG并联。另外，资源单元EG中各个第一类资源段所占用的第二资源和第三资源的情况包括：第一类资源段EF占用第二资源的第二类资源段KL，第一类资源段FG占用第二资源的第二类资源段LM，第一类资源段EH占用第三资源的第三类资源段PQ，第一类资源段HI占用第三资源的第三类资源段QR，第一类资源段IG占用第三资源的第三类资源段RS。此时，可以通过以下的步骤形成该业务段AB的客户业务连通图：将业务段AB(即当前业务段)作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；然后将该业务段AB所占用的是第一资源的资源单元EG串联在该业务段AB之后，即先将资源段EF、FG与EH、HI、IG并联之后，再将并流后的结果串联在业务段AB之后；接着，再将该资源单元中的每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，即将第二类资源段KL插入并串联在第一类资源段EF之后，将第二类资源段LM插入并串联在第一类资源段FG之后，将第三类资源段PQ插入并串联在第一类资源段EH之后，将第三类资源段QR插入并串联在第一类资源段HI之后，将第三类资源段RS插入并串联在第一类资源段IG之后，最终形成客户业务连通图。图6(b)是该例子的客户业务连通图示意图。
(三)占用环保护资源模式
将客户业务的各个业务段依次串联之后作为该客户业务的客户业务连通图的第一部分；将各个业务段所占用的第一资源段依次串联作为第二部分，并将各个业务段未占用的第一资源段依次串联作为第三部分；将所述第二部分与所述第三部分并联之后，串联在所述第一部分之后，形成客户业务连通图。
图7(a)是其中一个占用1+1保护资源模式例子的示意图。假设当前有两个客户业务，其中的第一业务包括两个业务端：业务段AB和业务端BC，第二业务包括两个业务端：业务段DE和业务端EF。其中，业务段AB占用第一资源中的资源段GH，业务段BC占用第一资源中的资源段HI，业务段DE占用第一资源中的资源段HI，业务段EF占用第一资源中的资源段IJ。此时，可以通过以下的步骤形成第一业务的客户业务连通图：将第一业务的业务段AB和BC依次串联之后作为该第一业务的客户业务连通图的第一部分；然后将业务段AB和BC所占用的第一资源中的资源段GH和HI依次串联作为第二部分GHI，并将各个业务段未占用的第一资源中的资源段GK、KJ和JI依次串联作为第三部分GKJI；随后，将第二部分GHI与第三部分GKJI并联之后，串联在第一部分之后，即串联在业务段BC之后，最终形成该第一业务的客户业务连通图。同理，也可以通过以下的步骤形成第二业务的客户业务连通图：将第二业务的业务段DE和EF依次串联之后作为该第二业务的客户业务连通图的第一部分；然后将业务段DE和EF所占用的第一资源中的资源段HI和IJ依次串联作为第二部分HIJ，并将各个业务段未占用的第一资源中的资源段HG、GK、和KJ依次串联作为第三部分HGKJ；随后，将第二部分HIJ与第三部分HGKJ并联之后，串联在第一部分之后，即串联在业务段EF之后，最终形成该第二业务的客户业务连通图。图7(b)是该例子的客户业务连通图示意图。
对于后面计算中断可以将判断资源占用转换为判断图的连通性，以图6(a)和图6(b)为例，不管是资源1的EF，资源2的KL还是资源3的PQ发生中断，都可以在业务组图上反应出来，并且每个业务的业务组图是独立的，方便分布式计算。
步骤二、根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。
图10是其中一种形成带有故障标识的客户业务连通图的示意图，过程包括以下步骤：
S21，根据网络故障告警数据确定一个或多个故障业务段；所述故障业务段为受网络故障告警影响的客户业务的业务段。
S22，判断所述故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S23；否则，提示该客户业务段不存在，结束整个流程。
S23，根据故障业务段确定传输网络数据中的受故障影响的客户业务。
S24，根据受故障影响的客户业务查询得到对应的客户业务连通图。
S25，根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断。
S26，根据带权并查集算法的计算结果，确定网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。
应当理解，并不是出现故障就一定会出现客户业务中断。例如，以图6(b)中所示的客户业务连通图为例，如果网络故障告警数据对应的网络故障出现在该客户业务连通图中的2的位置，则该客户业务将会中断。此时，可以在该客户业务连通图中的2的位置上添加故障标识，以形成带有故障标识的客户业务连通图。再例如，如果网络故障告警数据对应的网络故障出现在该客户业务连通图中的7的位置，则该客户业务不会中断。此时，可以在该客户业务连通图中的7的位置上添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。参见图11，该使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，记为路由总数，当存在多条支线时，分别计算每条支线的节点总数。
S252，判断客户业务连通图中故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S253；否则，执行步骤S257。
S253，输入客户业务组图业务段的两个节点，连接两个节点。
S254，结合节点连接顺序，判断两个相邻节点是否连通；如果连通，则执行步骤S255；否则，返回执行步骤S252。如果两个节点之间不存在网络故障，则这两个节点之间应该是连通的；而如果这两个节点之间存在网络故障，则这两个节点之间将是不连通的。例如，以图6(b)所示的客户业务连通图为例，如果网络故障出现在该客户业务连通图中的2的位置，则点1和3之间是不连通的；如果网络故障出现在该客户业务连通图中的7的位置，则点1和3之间是连通的。因此，可以通过判断两个节点之间是否连通，来判断两个节点之间是否存在网络故障。
S255，路由总数减一。如果两个节点之间是连通的，则说明这两个节点之间不存在网络故障，此时可以将路由总数减一。
S256，重复步骤S253至S255，直至客户业务组图业务段的所有相邻节点之间的连通关系判断完毕。
S257，输出路由总数。
S258，根据路由总数判断受故障影响的客户业务是否中断：如果客户业务连通图对应的或者其中一条支线对应的路由总数为1，则判断客户业务并未中断。
如果最终都能合并到1点，则最终的路由总数为1，此时说明客户业务并未中断，不存在网络故障。而如果存在网络故障，则必然有至少两个节点之间是不连通的，最终的路由总数必然大于1。因此，通过最终的路由总数即可判断得知受故障影响的客户业务是否中断。
并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合，然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并，其间要反复查找一个元素在哪个集合中。其特点是看似并不复杂，但数据量极大，若用正常的数据结构来描述的话，往往在空间上过大，计算机无法承受；即使在空间上勉强通过，运行的时间复杂度也极高，根本就不可能在很短的运行时间(2～3秒)内计算出结果，只能用并查集来描述。
将一个客户业务动态连通图中的所有点均以整数表示，每个点都是独立的，分属于不同的组，用数组来表示此关系，数组的index为动态连通图的点，而相应的值就是此节点的组号。对此动态连通图可以进行如下操作：
(1)查询节点属于的组
数组对应位置的值即为组号。
(2)判断两个节点是否属于同一个组
分别得到两个节点的组号，然后判断组号是否相等。
(3)连接两个节点，使之属于同一个组
分别得到两个节点的组号，组号相同时操作结束，不同时，将其中的一个节点的组号换成另一个节点的组号。
(4)获取组的数目
初始化为节点的数目，然后每次成功连接两个节点之后，递减1。
对于Quick-Find算法，当有客户业务有新路径存在时，就会涉及对组号的修改，在不确定对哪些节点的组号进行修改时，就需要遍历整个数组。搜索的元素为i，完成Find(i)操作需要时间为O(i)，完成n次搜索需要的总时间将达到这样如果一个客户业务存在M个路径，有节点数为N，那么最后的时间复制度就是MN,这样就是一个平方阶的复杂度，对于客户业务路由图来说，这样的算法是存在问题。想要解决这个问题，关键就是要提高union方法的效率，让它不再需要遍历整个数组。如果不改变底层数据结构，可以采用parent-link的方式将节点组织起来，计算法Quick-Union，例如id[p]的值就是p节点的父节点的序号，如果p是树根的话，id[p]的值就是p，因此最后经过若干次查找，一个节点总是能够找到它的根节点，即满足id[root]＝root的节点也就是组的根节点了，然后就可以使用根节点的序号来表示组号。所以在处理一个pair的时候，将首先找到pair中每一个节点的组号(即它们所在树的根节点的序号)，如果属于不同的组的话，就将其中一个根节点的父节点设置为另外一个根节点，相当于将一颗独立的树编程另一颗独立的树的子树。但是这个时候又引入了问题。
树这种数据结构容易出现极端情况，因为在建树的过程中，树的最终形态严重依赖于输入数据本身的性质，比如数据是否排序，是否随机分布等等。比如在输入数据是有序的情况下，构造的BST会退化成一个链表。在这个问题中，也是会出现如图8所示的极端情况。为了克服这个问题，BST可以演变成为红黑树或者AVL树等。
所以我们考虑到了树的大小，即总是size小的树作为子树和size大的树进行合并。这样就能够尽量的保持整棵树的平衡。在初始情况下，每个组的大小都是1，因为只含有一个节点，所以我们可以使用额外的一个数组来维护每个组的大小，对该数组的初始化也很直观。
具体的，步骤S25中，根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括以下步骤：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，每个节点互相独立，根据前后连接次序将每个点从小到大用整数值i表示，并将每个点分在不同的组，用id表示组名称，每个组的组号是每个点的整数值，即id[i]＝i，i＝1,2,…,n，n是节点总数。
S252，采用并查集算法中的union方法，来实现每相邻两个点的连接，如果连接，根据查找点的根级节点成员数判断，将成员数少的归到成员数多的组中，更新对应组的组号。
S253，根据最终每个组的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称。
在此基础上，步骤S253中，通过节点对应的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称的过程包括：
当末位节点的组号与首位节点不相同时，客户业务中断。
当末位节点的组号与首位节点相同，但首位节点对应的组成员数量少于节点总数时，客户业务未中断，但存在故障节点；其中，第一个组号与首位节点组号不相同的节点为故障节点。
否则，客户业务未中断且不存在故障节点。
图9是Quick-Union和Weighted Quick-Union的比较示意图。可以发现，通过sz数组决定如何对两棵树进行合并之后，最后得到的树的高度大幅度减小了。这是十分有意义的，因为在Quick-Union算法中的任何操作，都不可避免的需要调用find方法，而该方法的执行效率依赖于树的高度。树的高度减小了，find方法的效率就增加了，从而也就增加了整个Quick-Union算法的效率。验证如下：为了把两个集合S1和S2并起来，只需要把S1的根的父亲设置为S2的根(或把S2的根的父亲设置为S1的根)就可以了。
例如，合并一个有i个节点集合和一个有j个节点集合，设i≤j，在一个数量为i+j的集合中。
由于1+log i＝log(i+i)<＝log(i+j)，所以启发式合并算法以后树的深度为O(logn)，因此我们可以得出如下性质：合并最多移动2logn次指针就可以决定两个节点是否相连。
假设此树是由含有m(1≤m≤n/2)个元素，根为j的树Sj，和含有n-m个元素、根为k的树Sk合并而得到，并且，树j合并到树k，根是k。
(1)若合并前：子树Sj的深度＜子树Sk的深度，则合并后的树深度和Sk相同，则深度|log2(n-m)|+1<＝|log2 n|+1；
(2)若合并前：子树Sj的深度≥子树Sk的深度,则合并后的树的深度为Sj的深度+1，即：(|log2m|+1)+1＝|log2(2m)|+1<＝|log2n|+1。
所以验证在线形时间内可以解答问题，此处的线形时间就是说计算路由是否来连通的执行时间，与输入的节点个数成线性比例。
下面以图6(b)中的例子来进行具体的原理阐述。经过客户业务组图，可以得到如图6(b)的客户业务链接图。
从图6(b)中可以看到，图上有11个点，利用加权并查集算法，可以快速计算路由图是否连通，计算过程为，将图中11个点看成每个都是独立，互不连续，将每个点用整数一次表示，(即为1到11)。每个点分属在不同的组，(即为11个组)，用id表示组名称，每个组的组号就是每个点的整数值，(即为id[i]＝i，i为1到11的整数)，每个组里只有自己，用size记录每个组的成员，(即size[i]＝1,i为1到11的整数)。
在路由连通性计算中，根据故障告警信息，可以知道故障点，同时知道受影响的段，如果3为故障点，2-3和3-4就是受影响的段，然后通过并查集算法中的union方法，来实现每相邻两个点的连接，之所以用带权并查集算法是为了解决每次find时的查找深度问题，需要union的两个点，根据查找点的根级节点成员数判断，将成员数少的归到成员数多的中。最后通过算法计算1和6是否连通。
例如id[1]＝1,id[2]＝2,size[1]＝1,size[2]＝1,union后，应为size[1]＝size[2],直接将归到2中管理，即id[1]＝2,id[2]＝2,size[1]＝1,size[2]＝2。
Id[2]＝2,id[7]＝7,size[2]＝2,size[7]＝1,union后，应为size[2]>size[7],将7归到2中管理，即id[2]＝2,id[7]＝2,size[2]＝3,size[7]＝1依次类推。
最后得出3故障，2-3和3-4受影响，但1到6依然是连通的。
步骤三、根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
客户业务影响分析，主要对外提供WebService服务，用于对外提供客户业务是否中断信息。主要完成根据网络故障告警，查询受影响的客户业务段；根据受影响的客户业务段，查询受影响的客户业务；根据受影响客户业务，通过“路由连通计算”，来判断客户业务是否中断。
根据现场实际情况发现，单点或多点故障告警，影响客户业务段的数量不定，导致受影响的客户业务数不定，客户业务组图的数据量不定。当影响客户业务段的数量过于庞大时，实时从数据库获取数据，会增加数据库响应时长，增加与数据库之间的交互次数，降低此服务的效率。因此，我们采用内存存储数据方式，存储以客户业务为单位的客户业务组图，即Map<Long,List<BcGraph>>bcMap，存储以客户业务段为单位影响的客户业务，即Map<Long,Set<Long>>bcSegMap,同时存储客户业务的路由图组数，即Map<Long,Long>bcMaxNum。这样就可以减少数据库之间的交互，减轻数据库压力，缩短取数据时长，提高Webservice的相应速度。
在未提供此管理服务前，如果想知道单点或多点告警，是否影响客户业务，及影响了多少客户业务，需要先查找告警点的设备，再查询设备关联的线路资源，再线路资源承载的业务，只能进行逐级、逐条的查找，查找时间过长，以至于我们更多的时候，只能完成一种网络监控。目前采用基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，可以达到单点或多点平均每100个故障告警，大约影响1800条客户业务，涉及数据超过总量106万条，采用此分析方法可以做到2-3秒就定位客户业务影响，大大提高了效率，从而达到从“网络监控”向“业务监控”的转变，提供了客户感知。
图12是本发明实施例的整体流程示意图。本发明是基于运营商级传输网络，对现今传输网络主流的OTN、DWDM、ASON、SDH、MSTP等各种设备都可以分析，并融合了电信传输网络故障数据、电路客户数据，将两类数据创造性的映射成一个客户业务连接图，结合告警数据，使用带权并查集算法，快速定位告警故障对客户业务的影响，最终达到可以实现对多级网络跨层告警的客户业务影响分析。现有技术均未实现传输网络告警定位到客户，使用本发明可实现客户级7*24实时告警监控，大大提高电信网络服务质量和效率,提升客户满意度。
第二方面，本实施例提及一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析系统，所述系统包括：
连通图绘制模块，用于定期将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图。
故障分析模块，用于根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。
影响报告生成模块，用于根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
下面将给出本发明结合客户业务，实现的客户业务组图、路由连通计算、客户业务影响管理的实施案例。
(一)数据库设计
用户需要通过受影响的物理段，查看受影响的客户业务。因此，我们设计表bc_graph来存放客户业务连通图。“bc_graph”设计如下：
(二)客户业务组图
通过存储过程完成客户业务组图，当不指定具体客户业务和客户业务类型时，计算所有的客户业务，并将客户业务组图记录到“bc_graph”中；当指定客户业务和客户业务类型时，只计算指定客户业务，将客户业务组图记录到“bc_graph”中。
(三)路由连通计算
路由连通计算模块，是根据客户业务组图，通过并查集算法，来计算客户业务路由连通性。
路由连通计算模块定义了WeightedQuickUnion，提供了五个方法WeightedQuickUnion，count，find，union。
(四)客户业务影响管理
本发明阐述了在运营商级传输网络中，基于单点或多点设备告警，借助图论并查集经典算法，快速计算电信客户业务专线中断影响的分析方法。主要的技术要点包括如下：(1)客户业务组图算法：将电信客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，组成点到点连线的连通图，实现电信客户业务电路路由扁平化、统一化数据建模。(2)路由连通性计算：利用空间换时间思想，利用带权并查集算法(Weighted Quick-Union)进行路由连通性计算，提升计算效率，实现多点告警的快速影响分析。(3)高效客户业务影响分析，对现网单点或多点告警，影响客户业务段的数量过于庞大时，采用内存存储数据方式，对以客户业务为单位的客户业务组图，以业务段为单位的影响客户业务，以及客户业务路由图组数，进行高效处理，缩短取数据时长，提高输出接口服务能力和响应速度。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：
将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图；所述按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图的过程包括以下步骤：
对当前客户业务占用资源的特性进行分析，将客户业务资源占用关系分解成三种基础业务占用资源模式中的一种或者几种的组合：占用无保护资源模式、占用1+1保护资源模式和占用环保护资源模式；
针对占用无保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段依次串联在该当前业务段之后；将每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用1+1保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段根据连接关系并联后，再串联在该当前业务段之后；将资源单元中的每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用环保护资源模式：
将客户业务的各个业务段依次串联之后作为该客户业务的客户业务连通图的第一部分；将各个业务段所占用的第一资源段依次串联作为第二部分，并将各个业务段未占用的第一资源段依次串联作为第三部分；将所述第二部分与所述第三部分并联之后，串联在所述第一部分之后，形成客户业务连通图；
根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图；
根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
2.根据权利要求1所述的基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，其特征在于，
所述根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图的过程包括以下步骤：
S21，根据网络故障告警数据确定一个或多个故障业务段；所述故障业务段为受网络故障告警影响的客户业务的业务段；
S22，判断所述故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S23；否则，提示该客户业务段不存在，结束整个流程；
S23，根据故障业务段确定传输网络数据中的受故障影响的客户业务；
S24，根据受故障影响的客户业务查询得到对应的客户业务连通图；
S25，根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断；
S26，根据带权并查集算法的计算结果，确定网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图。
3.根据权利要求2所述的基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，其特征在于，
步骤S25中，所述根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括以下步骤：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，记为路由总数，当存在多条支线时，分别计算每条支线的节点总数；
S252，判断客户业务连通图中故障业务段所在的客户业务段是否存在；如果存在，则执行步骤S253；否则，执行步骤S257；
S253，输入客户业务组图业务段的两个节点，连接两个节点；
S254，结合节点连接顺序，判断两个相邻节点是否连通；如果连通，则执行步骤S255；否则，返回执行步骤S252；
S255，路由总数减一；
S256，重复步骤S253至S255，直至客户业务组图业务段的所有相邻节点之间的连通关系判断完毕；
S257，输出路由总数；
S258，根据路由总数判断受故障影响的客户业务是否中断：如果客户业务连通图对应的或者其中一条支线对应的路由总数为1，则判断客户业务并未中断。
4.根据权利要求2所述的基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，其特征在于，
步骤S25中，所述根据客户业务连通图，使用带权并查集算法判断受故障影响的客户业务是否中断的过程包括以下步骤：
S251，输入客户业务连通图的节点总数，每个节点互相独立，根据前后连接次序将每个点从小到大用整数值i表示，并将每个点分在不同的组，用id表示组名称，每个组的组号是每个点的整数值，即id[i]＝ i，i＝1 ,2,… ,n，n是节点总数；
S252，采用并查集算法中的union方法，来实现每相邻两个点的连接，如果连接，根据查找点的根级节点成员数判断，将成员数少的归到成员数多的组中，更新对应组的组号；
S253，根据最终每个组的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称。
5.根据权利要求4所述的基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法，其特征在于，步骤S253中，所述根据最终每个组的组号和组成员数判断得到客户业务是否中断，以及故障节点的组名称具体为：
当末位节点的组号与首位节点不相同时，客户业务中断；
当末位节点的组号与首位节点相同，但首位节点对应的组成员数量少于节点总数时，客户业务未中断，但存在故障节点；其中，第一个组号与首位节点组号不相同的节点为故障节点；
否则，客户业务未中断且不存在故障节点。
6.一种基于并查集的电信传输网络客户影响分析系统，其特征在于，所述系统包括：
连通图绘制模块，用于定期将客户数据和传输网络数据相结合，将每个客户业务根据其介质路由，按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图；所述按照网络层级和保护方式，形成具有点到点连线的客户业务连通图具体为：
对当前客户业务占用资源的特性进行分析，将客户业务资源占用关系分解成三种基础业务占用资源模式中的一种或者几种的组合：占用无保护资源模式、占用1+1保护资源模式和占用环保护资源模式；
针对占用无保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段依次串联在该当前业务段之后；将每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用1+1保护资源模式：
将客户业务的当前业务段作为该客户业务的客户业务连通图的第一段；将当前业务段所占用的第一资源的各个第一类资源段根据连接关系并联后，再串联在该当前业务段之后；将资源单元中的每个第一类资源段所占用的资源段分别依次插入并串联在对应的第一类资源段之后，形成客户业务连通图；
针对占用环保护资源模式：
将客户业务的各个业务段依次串联之后作为该客户业务的客户业务连通图的第一部分；将各个业务段所占用的第一资源段依次串联作为第二部分，并将各个业务段未占用的第一资源段依次串联作为第三部分；将所述第二部分与所述第三部分并联之后，串联在所述第一部分之后，形成客户业务连通图；
故障分析模块，用于根据网络故障告警数据和所述客户业务连通图，使用带权并查集算法计算得到所述网络故障告警数据对应的网络故障在所述客户业务连通图中的位置，并在该位置添加故障标识，形成带有故障标识的客户业务连通图；
影响报告生成模块，用于根据带有故障标识的客户业务连通图进行客户业务影响分析，形成客户影响报告。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110576140.3A CN113315657B (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110576140.3A CN113315657B (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113315657A CN113315657A (zh) | 2021-08-27 |
| CN113315657B true CN113315657B (zh) | 2023-11-24 |
Family
ID=77374935
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110576140.3A Active CN113315657B (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113315657B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102437922A (zh) * | 2011-09-24 | 2012-05-02 | 国网电力科学研究院 | 一种基于n-1原则的电力通信网业务影响分析方法 |
| CN106452927A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-02-22 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种云监控系统业务拓扑信息展示方法及系统 |
| CN107196804A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-22 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 电力系统终端通信接入网告警集中监控系统及方法 |
| CN109740025A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-05-10 | 中电福富信息科技有限公司 | 基于图数据模型的故障影响分析方法 |
| CN110266550A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-09-20 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 故障影响预测的方法及装置 |
| CN111708668A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 集群故障的处理方法、装置及电子设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7864687B2 (en) * | 2007-12-19 | 2011-01-04 | At&T Intellectual Property Ii, L.P. | Methods and apparatus for fault identification in border gateway protocol networks |
-
2021
- 2021-05-26 CN CN202110576140.3A patent/CN113315657B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102437922A (zh) * | 2011-09-24 | 2012-05-02 | 国网电力科学研究院 | 一种基于n-1原则的电力通信网业务影响分析方法 |
| CN106452927A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-02-22 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种云监控系统业务拓扑信息展示方法及系统 |
| CN107196804A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-09-22 | 国网山东省电力公司信息通信公司 | 电力系统终端通信接入网告警集中监控系统及方法 |
| CN109740025A (zh) * | 2019-01-11 | 2019-05-10 | 中电福富信息科技有限公司 | 基于图数据模型的故障影响分析方法 |
| CN110266550A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-09-20 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 故障影响预测的方法及装置 |
| CN111708668A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 集群故障的处理方法、装置及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113315657A (zh) | 2021-08-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0637153B1 (en) | Method and apparatus for an automatic decomposition of a network topology into a backbone and subareas | |
| Myung et al. | A cutting plane algorithm for computing k-edge survivability of a network | |
| Dunn et al. | Comparison of k-shortest paths and maximum flow routing for network facility restoration | |
| US7075892B2 (en) | Topological design of survivable mesh-based transport networks | |
| Gibbens et al. | Dynamic routing in fully connected networks | |
| Newport et al. | Design of survivable communications networks under performance constraints | |
| US6992988B2 (en) | System and method for deadlock-free routing on arbitrary network topologies | |
| CN107465966B (zh) | 一种用于光网络的拓扑重构控制方法 | |
| Shi et al. | Hierarchical self-healing rings | |
| CN111934914B (zh) | 一种传输网络同路由分析的方法和系统 | |
| Jereb | Network reliability: models, measures and analysis | |
| CN113315657B (zh) | 基于并查集的电信传输网络客户影响分析方法和系统 | |
| CN101989886B (zh) | 站点间波分资源统计方法和装置 | |
| CN117459365A (zh) | 故障原因确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2005022823A1 (fr) | Procede pour realiser une voie avec entite de protection dans un reseau optique intelligent | |
| CN107689916A (zh) | 一种求完全风险共享链路组分离路径对的方法及系统 | |
| Lastine et al. | A fault-tolerant multipoint cycle routing algorithm (mcra) | |
| Puech et al. | Models for the logical topology design problem | |
| CN113794600B (zh) | 一种用于搜索传输电路路由的方法及装置 | |
| CN115720209B (zh) | 传输网业务电路路由自动串接及数据核查方法与系统 | |
| CN115460096B (zh) | 网络基础资源规划方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| CN117221975A (zh) | 半无滤光网络中的基于子网路由辅助的候选路由筛选方法 | |
| Kos et al. | Topological planning of communication networks | |
| Sun et al. | A novel hypergraph structured optical network model | |
| Yener et al. | Logical embeddings for minimum congestion routing in lightwave networks |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 10 / F, Guanhua building, 118 Xizhimennei street, Xicheng District, Beijing 100035 Applicant after: China Telecom Digital Intelligence Technology Co.,Ltd. Address before: 10 / F, Guanhua building, 118 Xizhimennei street, Xicheng District, Beijing 100035 Applicant before: CHINA TELECOM GROUP SYSTEM INTEGRATION Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |