CN1714535A - 用于设计数据网络的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种设计传输网络的方法，该传输网络具有多个网络元件和在网络元件之间的多个连接，该方法包括：(a)为该传输网络定义(4)第一网络配置和至少一个可替代的网络配置；(b)对于每个网络配置计算(6)每个网络配置的概率函数(P_i (n))，该概率函数代表对于每个最大数量(n)的可路由流，在当前考虑的网络配置中路由该数量(n)的流的概率；(c)对于每个网络配置计算(8)每流单位成本函数(C_i (n))，其为相对于当前考虑的网络配置的网络元件的成本的总和与概率函数(P_i (n))之间的比率；(d)比较(10)考虑的网络配置的每流单位成本函数(C_i (n))，以便选择出具有最小每流单位成本值的网络配置。

Description

用于设计数据网络的方法和设备

技术领域

本发明涉及用于设计传输网络的方法和设备。

背景技术

根据常规通信网络的设计方法，只在第一次设计新网络时进行网络的优化设计。在设计过程中，对于给定的特定业务需求，设计网络的路径和链路容量。对于给定的预定需求模式，进行网络设计的优化，并设计最小化成本的优化网络。然而，随着需求模式在最初设计状态时认定的模式基础上改变时，网络的效率可能逐渐降低。

在实际的电信网络中，事实上，由于由新通信服务的广泛传播或新技术的引入引起的用户订阅的改变或业务负荷的改变，需求模式变化非常频繁。

因此，在传统网络中，预测需求是几乎不可能的。此外，在近年来的多媒体网络中，需求预测已经变得越来越难。

目前，计算机网络，尤其广域网的再设计是一个复杂工序，需要专门受过培训的人员。对于全国性的网络，专家需要花费几个星期来设计和模拟一个可替代的网络架构。

通常，对于网络的特定路径或节点，业务需求增加时，为了快速解决问题，网络管理员/操作员只是简单地添加新的设备。结果，网络配置以及单个节点的架构以不规则、混乱并非常昂贵的方式增长。

在美国专利6,223,220中，公开了设计计算机网络的方法，该方法利用基于对象的计算机表示，将表示网络服务的服务对象在屏幕上链接到表示广域网上的物理站点的站点对象。用户指定站点之间的预期业务需求，一种算法计算表示链接物理站点的对应硬件电路的物理连通性映射。

美国专利6,223,220中公开的方法分析已知业务条件下的网络，以便确定这些特定条件下的最优的网络配置。因此，所得的最优网络与代表过去业务流的特定业务条件严格对应，并且是源自对网络上可能的未来业务流的预测。

本申请人已经解决了该问题，即设计或优化传输网络甚至单个网络节点，以满足估计的对网络的未来业务需求，特别是考虑到了实现和改组成本。为了实现此目的，以下描述了用于估计不同网络结构的流的成本的网络设计和分析方法。

在下文中，术语“流”是指结构化带宽在传输网络系统上的分配。

本申请人注意到当必须设计和优化电信网络时的一个主要目的是，为了满足业务需求并最好节省成本，采用哪种拓扑最佳。

本申请人的观点是，因为很难知道网络中的业务需求如何进展，网络管理员/操作员应具有一种方法，能够对应不同网络拓扑示出满足用户需求的概率。

根据上述观点，本发明的一个目的是提供网络设计和分析方法以及装置，用于估计不同网络拓扑的流的成本，以掌握哪一种配置或进展对于所研究的网络最佳。

发明内容

根据本发明，通过用于设计传输网络的方法和设备来实现上述目的，所述网络具有多个网络元件和连接所述网络元件的多个连接，该设备包括：用于定义要分析的多个可替代的网络拓扑的装置；用于对于每个可替代的网络拓扑，估计满足流的最大数量n的概率的装置；以及为可替代的拓扑估计流的相对成本的装置，用于了解哪一种配置或进展对于研究中的网络最佳。

附图说明

现将参考附图，只以示例的方式说明本发明，其中：

图1是根据本发明的设计传输网络方法的流程图；

图2是在图1所示的方法中使用的概率估计例程的详细流程图；

图3是用于图示了根据本发明的方法考虑的第一网络拓扑的框图；

图4是用于图示了根据本发明的方法考虑的第二网络拓扑的框图；

图5是示出满足流的最大数量n的概率的曲线；

图6是示出作为满足流的最大数量n的概率的函数的流的单位成本的曲线；以及

图7是示出根据本发明实现的方法/设备的比较结果的曲线。

具体实施方式

参考图1的流程图，下面将说明网络设计和分析方法，用于估计不同网络结构的流的成本。

第一步(图1中的框4)，需要定义多个可供选择的网络配置，每个配置定义为由多个连接互连的多个网络元件。

对于所研究的每个网络，必须指定下述输入数据：

-网络内部的节点/设备的数量；

-节点/设备之间的(实际或假设的)链路的数量和类型。

当用此设计方法来优化现有的网络或节点时，第一网络配置可以是，例如现存的网络配置，它将与多个可选择的网络配置进行比较；否则，本发明的方法运用于设计新网络构架或甚至网络的单个节点的设计。

一旦定义了多个，至少两个，网络配置X，本方法按下述主要步骤进行：

-对于所研究的配置，估计(图1中的框6)满足流的最大数量n的概率；该步骤对于每个可替代的网络配置X_i计算概率函数P(n)，该概率函数表示对于每个可路由流的最大数量n，在当前考虑的网络配置中路由该数量的流的概率；

-对于不同的网络配置，估计(图1中的框8)表示流的单位成本的复杂度值；该步骤对于每个可替代的网络配置，计算在成本方面对应于每流单位成本(unit-cost-per-flow)函数的复杂度函数C_i(n)，其为相对于当前考虑的网络配置的网络元件的复杂度因子或成本的总和与前面获得的概率函数P(n)之间的比率；

-确定(图1中的框10)最佳配置；该步骤通过相互比较可替代的网络配置的复杂度或每流单位成本函数C_i(n)，来选择具有最小每流单位成本或复杂度值的网络配置。

参考图2详细描述估计路由最多的n个流的概率P(n)的步骤(图1中的框6)。

一旦定义了节点/设备的数量和在它们之间存在的链路的数量，为了比较不同的网络结构，根据所研究的网络的特征，把他们放在随机业务条件或极化的(polarized)业务条件下进行分析。

考虑随机业务需求，产生了在1和网络的节点/设备的数量之间的范围内的一个随机数(图2中的框26)；该数代表流的起点(图2中的框22)。然后产生属于该相同范围而不同于第一随机数的第二个随机数(图2中的框28)；该第二数将是流的终点(图2中的框24)。

否则，如果必须考虑极化的业务需求，必须将不同的权重赋予在业务产生器中的一个或多个方向(方向是在起点和终点之间的路径)(图2中的框26和28)。

一旦定义了流的起点和终点(图2中的框22和24)，该方法选择最便宜的路径，即只使用一次跳跃的路径(图2中的框30)。如果该路径空闲，则路由该流，增加最大可路由流的部分计数n_OK(图2中的框32)，并产生了新的流(再执行例程20直到不能发现可路由流)。否则，该方法将同一流路由到更贵的路径(即，图2中的框36的两次跳跃的路径等，直到图2的框36中的n次跳跃的路径)。当不可能再在所研究的网络结构内路由路径时，终止例程20，获得了可路由流的最大值n_OK。

接着将例程20重复执行m次(图2中的循环40)，其中m取足够大，以便获得有效的统计数据。例如取m＝5000。例程每执行一次产生一个新的值n-OK(i)，其中i＝1......m。

值n_OK(i)用来计算概率函数P(n)，作为一个事件的经验概率，该经验概率可以被定义为有利结果的数量与总结果数量之间的比率：

$P\left(n\right)=\frac{F\left(n\right)}{m}$

其中F(n)是每个可路由流的最大数量n的频率，m是例程已经重复的次数。可路由流的最大数量n的对应于前面确定的值n_OK。

对于每个所估计的网络配置X_i重复上述步骤，对于每个配置计算概率函数P_i(n)。通过这种方法，估计了对于所有的网络配置可在网络中路由的流的最大数量。

可以通过以下的详细描述来分析概率函数P_i(n)，以比较不同的网络配置的目的。一旦估计了所研究的网络的不同结构的路由在最多的n个流的概率，事实上，也可以比较它们的成本和优势。

为了实现上述目的，本方法考虑了在分析不同网络结构中使用的传输元件或网络元件的数量以及它们的相对复杂度或成本，用于计算代表每个网络配置的每流单位成本的复杂度函数C_i(n)。作为可路由流的最大数量的函数C_i(n)对应于每流单位成本函数，并如下定义：

$C_i\left(n\right)=\frac{\underset{j=1}{\overset{n.\mathrm{transmittingel}.}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{transmittingel}.\left(j\right)\·\mathrm{relative}\cos t\left(j\right)}{P_i\left(n\right)}$

函数C_i(n)表示对于每个可替代的网络配置X_i，相对于当前考虑的网络配置的网络元件的成本(relativecost(j))的总和与对应的概率函数P_i(n)之间的比率，所述成本正比于相同网络元件的复杂度。

通过比较所研究的不同网络配置X_i的函数C_i(n)值，可以得出哪一种网络配置在复杂度方面进而在成本方面最佳(即具有最低复杂度或每流单位成本值的配置)。

为了在网络上的可路由流的最大数量方面设计或优化满足未来需求的网络，进行比较每流单位成本函数C_i(n)的步骤，该步骤计算对应于具体的估计的可路由流的最大数量n的函数C_i(n)。估计的可路由流的最大数量n可以基于例如预测。

上述方法可以通过用于设计传输网络的结构如图1的设备来实现，该设备包括以下主要单元：

-网络配置单元4，用于定义第一网络配置和至少一个可替代的网络配置；

-概率估计单元6，用于计算每个网络配置X_i的概率函数P(n)，该概率函数表示对于每个可路由流的最大数量n、在当前考虑的网络配置中路由该数量的流的概率；

-复杂度或每流单位成本估计单元8，用于计算每个网络配置的复杂度函数C_i(n)，其中C_i(n)为相对于当前考虑的网络配置X_i的网络元件的成本的总和与概率函数P_i(n)之间的比率；

-比较单元10，用于比较网络配置的复杂度函数C_i(n)，以选择具有最小复杂度值或每流单位成本值的网络配置。

本发明的方法和装置可以通过计算机程序来实现，该计算机程序包括适于在计算机上运行的计算机程序代码。该计算机程序可以存放在计算机可读介质上。

为了了解该方法/装置的运行，现详细描述本申请的示例。在图3和4中示出了考虑的可替代的网络配置，即在同一节点中连接五个网络元件NE1..NE5的网状拓扑和星状拓扑。假设对于每个网络元件，通过图3和4所示的方式使用端口24互相连接。

假设随机的业务需求，在图5表示的曲线图中，示出了对于考虑的两个拓扑，路由最多的n个流的概率P(n)的值。两条曲线42、44分别表示网状和星状拓扑满足最大的n的流的概率。

对于所研究的网络的主要传输元件，考虑在下表中示出的相对成本，可以估计对于研究中的两个拓扑的流的单位成本C(n)。传输元件的复杂度因子正比于相同传输元件的成本。

设备	相对成本
		DXC	0.53
DXC的端口	0.0004
		星状中心	0.37
星状中心的端口	0.0002

在图6中示出了对于流的单位成本函数C(n)获得的曲线，其中46表示对应于网状拓扑的曲线，而48表示对应星状拓扑的曲线。

为了正确分析图6的曲线，重要的是理解，因为两个拓扑具有不同范围可路由流的最大数量n，必须在两个概率函数P(n)都有定义(即P(n)＞0)的区域中比较流的单位成本C(n)。在如图5所示的情况中，该条件对应于在52和60之间的范围中的可路由流的最大数量的值。

在图7中示出了在区域52＜＝n＜＝60中，对于研究中的两个拓扑的流的单位成本函数C(n)的比较。

图7的图表可以用于确定由黑色箭头54、56和58代表的三个不同的区域，其示出了确定的不同区域。

具体地说，该图表示出，如果获知所研究的网络中不需要路由多于55个流，则网状拓扑将更经济，另一方面，如果最多需要路由56和58个之间的流，两个拓扑将等效，最后，如果需要路由多于58个流，星状拓扑将比网状拓扑更方便。

Claims (15)

1.一种设计传输网络的方法，所述传输网络用于路由多个可路由流，并且具有多个网络元件和在所述网络元件之间的多个连接，该方法包括：

a)为所述传输网络，定义(4)第一网络配置和至少一个可替代的网络配置；

b)对于所述第一网络配置和任何可替代的网络配置中的每一个，计算(6)概率函数(P(n))，所述概率函数表示对于每个可路由流的最大数量(n)，在当前考虑的所述网络配置中路由该数量(n)的流的概率；

c)对于所述第一网络配置和任何可替代的网络配置中的每一个，计算(8)复杂度函数(C_i(n))，该复杂度函数被计算为相对于当前考虑的所述网络配置的网络元件的复杂度因子的总和与所述概率函数(P(n))之间的比率；

d)比较(10)所述第一网络配置和任何可替代的网络配置的复杂度函数(C_i(n))，以选择具有最低复杂度值的网络配置。

2.根据权利要求1的方法，其中所述概率函数(P(n))被计算为通过重复预定次数(m)的测试例程(20)已经成功路由最大数量(n)的可路由流的次数与所述测试例程已经重复的次数(m)之间的比率。

3.根据权利要求2的方法，其中所述测试例程(20)包括：

g)产生表示第一网络元件的第一随机数(22)；

h)产生表示第二网络元件的与所述第一随机数(22)不同的第二随机数(24)；

i)搜寻在所述第一网络元件和所述第二网络元件之间的空闲路径，并在发现所述空闲路径的情况下，增加最大可路由流的计数(n-OK)，并将所述路径标记为被路由的流；

j)重复步骤g)到i)直到不能发现用于路由新的流的空闲路径。

4.根据权利要求3的方法，其中所述第一(22)和第二(24)随机数是加权的随机数，以模拟所述网络中的极化的业务需求。

5.根据权利要求3的方法，其中搜寻空闲路径的所述步骤最初搜寻在所述第一和第二网络元件之间的最短路径，如果没有发现所述最短路径则持续搜寻更长些的路径。

6.根据权利要求1的方法，其中通过对所考虑的每个网络配置，计算与所述传输网络中的估计的可路由流的最大数量(n)相对应的所述复杂度函数(C_i(n))，执行比较所述复杂度函数(C_i(n))的所述步骤。

7.根据权利要求1或6的方法，其中网络元件的所述复杂度因子正比于所述同一网络元件的成本，并且所述复杂度函数(C_i(n))表示每流单位成本函数。

8.一种包括计算机程序代码装置的计算机程序，当在计算机上运行所述程序时该计算机程序代码装置适于执行权利要求1至7中任意一个的所有所述步骤。

9.根据权利要求8的计算机程序，其中所述计算机程序体现在计算机可读介质上。

10.一种用于设计传输网络的设备，所述传输网络具有多个网络元件和在所述网络元件之间的多个连接，其特征在于该装置包括：

网络配置单元(4)，用于为所述传输网络，定义第一网络配置和至少一个可替代的网络配置；

概率估计单元(6)，用于对于所述第一网络配置和任何可替代的网络配置中的每一个，计算概率函数(P(n))，所述概率函数表示对于每个可路由流的最大数量(n)，在当前考虑的所述网络配置中路由该数量(n)的流的概率；

复杂度估计单元(8)，用于对于所述第一网络配置和任何可替代的网络配置中的每一个，计算复杂度函数(C_i(n))，该复杂度函数被计算为相对于当前考虑的所述网络配置的网络元件的复杂度因子的总和与所述概率函数(P(n))之间的比率；

比较单元(10)，用于比较所述第一网络配置和任何可替代的网络配置的复杂度函数(C_i(n))，以选择具有最小复杂度值的网络配置。

11.根据权利要求10的设备，其中所述概率估计单元(6)将所述概率函数(P(n))计算为通过重复预定次数(m)的测试例程已经成功路由最大数量(n)的可路由流的次数与已经重复所述测试例程的次数(m)之间的比率。

12.根据权利要求11的设备，其中所述测试例程(20)包括：

g)产生表示第一网络元件的第一随机数(22)；

h)产生表示第二网络元件的与所述第一随机数(22)不同的第二随机数(24)；

i)搜寻在所述第一网络元件和所述第二网络元件之间的空闲路径，并在发现所述空闲路径的情况下，增加最大可路由流的计数(n-OK)，并将所述路径标记为被路由的流；

j)重复步骤g)到i)直到不能发现用于路由新的流的空闲路径。

13.根据权利要求12的设备，其中搜寻空闲路径的所述步骤最初搜寻在所述第一和第二网络元件之间的最短路径，如果没有发现所述最短路径则持续搜寻更长些的路径。

14.根据权利要求10的设备，其中通过对所考虑的每个网络配置，计算与所述传输网络中的估计的可路由流的最大数量(n)相对应的所述复杂度函数(C_i(n))，所述比较单元(10)比较所述复杂度函数(C_i(n))。

15.根据权利要求10或14的设备，其中网络元件的所述复杂度因子正比于所述同一网络元件的成本，并且所述复杂度函数(C_i(n))表示每流单位成本函数。

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