JP4685935B2 - ハイブリッド光／データネットワーク - Google Patents

Description

本発明は、一般に光ネットワーク及びデータネットワークに関する。

本明細書では、ハイブリッド通信ネットワークは、データネットワーク及び光ネットワークを含み、そこにおいて光トランスポートネットワークがデータネットワークを相互接続する。データネットワークは、一般に、電子ルータ及び／又はスイッチによって使用可能になり、一般に、例えばインターネットプロトコルなどのプロトコルを使用して、その中のノード間で通信トラフィックのルーティングを使用可能にする。光ネットワークは、一般に、光クロスコネクトによって使用可能になり、波長分割多重（ＷＤＭ）に基づいて、その中のノード間で複数の通信チャネルを提供する。一部の光ネットワークは、例えば、汎用マルチプロトコル・ラベル・スイッチング（ＧＭＰＬＳ）など、シグナリング／ルーティングプロトコルを使用する。

ハイブリッドネットワークでは、データネットワーク及び光ネットワークは、質的にかなりの差があることが多い。光ネットワークは、データネットワークよりはるかに高いデータ伝送速度をサポートすることが多い。光ネットワーク及びデータネットワークでは、ノード間伝送速度は、１桁以上異なる場合がある。また、データネットワークは、例えば、１桁以上のノードなど、光ネットワークよりたくさんのノードを有することが多い。また、データネットワークは、より密なトポロジを有する。こうしたかなりの質的な差のため、ハイブリッドネットワークにおいて、データネットワーク及び光ネットワークの同時最適化（ｊｏｉｎｔ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）が望ましい場合があり得る。こうした同時最適化は、一般に、データネットワーク及び光ネットワークの操作特性に関する情報を明らかにするステップを伴う。

様々な実施形態は、データネットワーク及び光ネットワークを含むハイブリッド通信ネットワークを最適化する方法を提供する。これらの方法は、ハイブリッドネットワークの「オーバーレイモデル」に直接関連する操作データの交換を伴う。特に、交換された操作データは、データネットワーク又は光ネットワークのいずれかの物理アーキテクチャよりむしろ、仮想光アーキテクチャに関連する。操作データのこうした限られた交換によって、基礎を成すデータネットワーク及び光ネットワークの物理アーキテクチャにおける機密データの交換無しに、ハイブリッドネットワークにおけるエンドツーエンド通信の性能の近似最適化が可能になる。

第１の態様は、データネットワークによって、光データ容量の支払い意思額のリストを、複数の波長チャネル上でデータ通信を送信するように構成されている光ネットワークに送信するステップを含む方法を特徴とする。光ネットワークは、データネットワークのノードに直接接続されている１組のゲートウェイノードを有する。各支払い意思額は、光ネットワークのゲートウェイノードの対応する対の間の光データ容量の値を表す。

第２の態様は、多波長チャネル光ネットワークにおいて、データネットワークから要求のリストを受信するステップを含む方法を特徴とする。各要求は、光ネットワークのゲートウェイノードの対応する対の間で増加した光データ容量の値を表す。また、この方法は、前記受信したリストに基づいて、前記ゲートウェイノードの対の間の光データ容量のプロビジョンのリストを生成するステップ、及びデータネットワークに光データ容量の前記生成されたプロビジョンのリストを送信するステップを含む。

様々な実施形態は、例示の実施形態の図及び詳細な説明によってより完全に説明される。しかし、本発明は、様々な形式で具体化することができ、例示の実施形態の図及び詳細な説明で説明される実施形態に限定されない。
図及び本文において、同様の参照番号は、類似の機能を有する要素を示す。

ハイブリッド通信ネットワークにおいて、構成要素のデータネットワークと光ネットワークとの間での操作データの共有は、望ましいことが多い。というのは、構成要素ネットワークは、同じ又は別々の会社内の異なる組織によって所有されるからである。特に、こうした操作データに関する知識は、競合企業にメリットを提供することができる。こうした競争上のメリットを提供する操作データは、構成要素ネットワークの物理アーキテクチャを含むことが多い。直接的な競合企業がハイブリッドネットワークの構成要素の光ネットワーク及びデータネットワークを所有しているとき、こうした操作データを所有物として保持することの望ましさは、特に大きい。

残念ながら、操作データの交換の制限によって、こうしたハイブリッド通信ネットワークにおける性能が低減する可能性がある。実際に、光ネットワーク及びデータネットワークの別々の最適化は、一般に、ハイブリッド通信ネットワークにおけるデータ通信の取得可能なエンドツーエンドのサービス品質を低下させることになる。

高いエンドツーエンドサービス品質を得るために、様々な実施形態は、オーバーレイ構造に基づくこうしたハイブリッドネットワークの同時最適化を可能にする。これらの方法は、データネットワークと光ネットワークとの間で最適化ステップを共有することを伴い、最適化ステップは、操作データの制限された交換に基づく。しかし、これらの方法によって、構成要素のデータネットワーク及び光ネットワークは、最適化中に各自の詳細な操作データを使用できるようになる。それにも関わらず、操作データの交換は、仮想光ネットワークに関連付けられているオーバーレイ構造の特徴に制限される。このため、構成要素ネットワークは、物理アーキテクチャデータを所有物として保持することができるのに対して、実際の最適化は、依然として、こうした基本的な操作データの使用の恩恵を受ける。

図１及び図２は、ハイブリッド通信ネットワーク例１０の「オーバーレイモデル」を示す。しかし、様々な実施形態は、ハイブリッド通信ネットワーク例１０における特定の物理トポロジやノードの特定の数に限定されない。

図１は、例示の目的で記載されるハイブリッド通信ネットワーク例１０を略図的に示す。ハイブリッド通信ネットワーク１０は、データネットワーク１２、例えばデータアクセスネットワーク、及び光トランスポートネットワーク１４、例えばコア光ネットワークを含む。データネットワーク１２は、電子リンク１５、１５’、内部ノード１６’、及びエッジノード１６の集まりを含む。電子リンク１５は、部分的に又は完全にノード１６、１６’を相互接続して、例えばＴＣＰ／ＩＰプロトコルなどのルーティングプロトコルを介して、ノード１６、１６’の間に沿ったデータ通信パケットの電子ルーティングを可能にする。光ネットワーク１４は、光ファイバリンク１７、エッジノード１８、すなわちノードＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤ、並びに内部ノード１８’、すなわちノードＳ及びＴの集まりを含む。光ファイバリンク１７は、光ネットワーク１４のノード１８、１８’を光学的に相互接続する。一部の光ノード１８、１８’、例えば、すべてのエッジノード１８は、例えばＷＤＭチャネルなど、多波長チャネル上の光通信でのソ―ス及び宛先となることが可能な多波長光トランシーバを有する。エッジノード例１８は、光ユーザネットワークインターフェイス（光ＵＮＩ）である。光ノード１８、１８’は、単一の光パス上で受信された光通信を再送したり、こうした受信された光通信を分割して、複数の光パスに沿って再送したりすることができる。光ノード１８、１８’は、例えばＧＭＰＬＳなどのシグナリング／ルーティングプロトコルを使用しても使用しなくてもよい。

データネットワーク１２のエッジノード１６は、電子リンク１５’を介して光ネットワーク１４のエッジノード１８に直接、又はＵＮＩによって物理的に接続する。光ネットワーク１４のエッジノード１８は、受信された電子データ通信パケットを光パケットに、又はその逆に変換するように構成されている。したがって、エッジノード１８は、データネットワーク１２が、光ネットワーク１４の光リンク１７を含む通信パスを使用できるようにするためのゲートウェイノードである。データネットワーク１２のソースノードと宛先ノード１６、１６’との間の通信パスは、データネットワーク１２のみにおける物理リンク１５、１５’、又はデータネットワーク１２及び光ネットワーク１４の両方における物理リンク１５、１５’、１７の組合せを含み得る。

ハイブリッドネットワーク１０において、光ネットワーク１４は、その中の個々の光リンク１７上にプロビジョニングされる波長チャネルを動的に再構築することができる。特に、光ネットワークは、波長チャネルを追加若しくは削除し、及び／又はデータネットワーク１２内から発するデータ通信トラフィックの波長チャネルの割当て、割当て解除を行うことができる。様々な光リンク１７上の波長チャネルの選択的な追加又は削除によって、光ネットワークは、それで運ばれるデータトラフィックの分散の変化に対応するように構成することができる。

図２は、図１のハイブリッドネットワーク例１０のオーバーレイ構造１０’を示す。オーバーレイ構造１０’では、光ネットワーク１４が、エッジノード１８のみ、すなわちゲートウェイノードＡ〜Ｄ、及び仮想光パイプ１７’を含む仮想光ネットワーク１４’に置き換えられる。ゲートウェイノードＡ〜Ｄの各対は、光パイプ１７’の対応するものによって光学的に接続される。ａ番目の光パイプは、プロビジョニングされた光トラフィック容量、Ｗ_ａを有する。

図３〜図４は、図１のハイブリッドネットワーク１０におけるデータ通信トラフィックのアドミッション制御及びエンドツーエンドルーティングを最適化するための反復型の方法を示す。この方法の各反復において、データネットワーク１２は、ステップのシーケンス３０を実行し、光ネットワーク１４は、ステップのシーケンス４０を実行する。シーケンス３０、４０は、図５に示されるように、オーバーレイ構造１０’に関連付けられている操作データのデータネットワーク１２と光ネットワーク１４との間での制限された転送を伴う。ステップの各シーケンス３０及び４０は、それぞれ関連のデータネットワーク１２及び関連の光ネットワークの中央コントローラで、又はこれら２つのネットワーク１２、１４の個々のノード１６〜１６’及び１８〜１８’で実行され得る。
図３は、データネットワーク１２が最適化方法の１回の反復中に行うステップのシーケンス３０を示す。

シーケンス３０は、光ネットワーク１４から、データネットワーク１２のためにプロビジョニングされる光データ容量、すなわち１秒当たりのビットのリスト５０を受信するステップ（ステップ３２）を含む。リストの各要素は、光パイプ１７’の対応するものの上にプロビジョニングされるデータ容量であり、各データ容量は、データネットワーク１２のノード１６、１６’の対の間のデータ通信のためにプロビジョニングされる。プロビジョニングされた光データ容量の組は、これらの光データ容量をサポートする物理的な光リンク経路を示すことなく、オーバーレイ構造１０’における仮想光ネットワーク１４’の特性を示す。

プロビジョニングされたデータ容量のリストから、データネットワーク１２は、データネットワーク１２のノード１６、１６’間のデータ通信トラフィックについての改良されたアドミッション制御及びルーティング方式を決定する（ステップ３４）。その後、データネットワーク１２のノード１６、１６’は、データネットワーク１２のノード１６、１６’間のデータ通信トラフィックを管理するために、改良されたアドミッション制御及びルーティング方式を実施する。

決定のステップは、データネットワーク１２に対するアドミッション制御及びルーティング方式の効用を表す目的関数を最大にするステップを伴う。目的関数は、データネットワーク１２における物理アーキテクチャ、及び光ネットワーク１４’のオーバーレイ構造によって決まり得る。また、アドミッション制御及びルーティング方式の決定により、光ネットワーク１４’においてプロビジョニングされた容量について、データネットワーク１２に対して１組の値が生成される。値の組は、光ネットワーク１４を介してルーティングされるトラフィックについてのデータネットワークによる合計支払い意思額、及び光ネットワーク１４’の関連する個々の光パイプ１７’上にプロビジョニングされた容量のわずかな増加のために支払うデータネットワーク１２の意思についての個々の値、すなわち｛ＷＴＰ_ａ｝を含む。ここで、ＷＴＰ_ａは、データネットワーク１２が、対応する光パイプ「ａ」における固定サイズずつ増分する容量の増加のために支払う用意ができている額の単調な変数の値である。例えば、各支払い意思額は、１秒当たり、ギガビット当たりの金額値を表し得る。各ＷＴＰ_ａは、例えば、対応する光パイプ「ａ」における固定サイズずつ増分する容量の増加の実際のコスト、価格、又は使用料とすることができる。

方法３０は、光パイプ１７’上にプロビジョニングされた容量のわずかな増加の支払い意思額の組、すなわち｛ＷＴＰ_ａ｝、及び合計支払い意思額を光ネットワーク１４’に送信するステップ（ステップ３６）を含む。支払い意思額は、データネットワーク１２の物理アーキテクチャを公開することなくデータネットワーク１２がより多くの容量を望む光パイプ１７’の識別を光ネットワーク１４に示す。

図４は、光ネットワーク１２が最適化方法の１回の反復中に行うステップのシーケンス４０を示す。
ステップのシーケンス４０は、データネットワーク１２から、合計支払い意思額、及び光データ容量のわずかな増加の個々の支払い意思額の組、すなわち｛ＷＴＰ_ａ｝を受信するステップ（ステップ４２）を含む。

この受信されたデータから、光ネットワーク１４は、その中の光パイプ１７’上にプロビジョニングされた光データ容量をどのように調整するかを決定する（ステップ４４）。決定は、データネットワーク１２よる光データ容量から光ネットワーク１４においてこうした容量をプロビジョニングするためのコストを引いた合計支払い意思額を表す目的関数を最大にするステップを伴う。決定は、対応する支払い意思額がより大きい光パイプ１７’上にプロビジョニングされた光データ容量を増加させる傾向があり、より多くの波長チャネルの配置に関連するコストを低減する方法で光データ容量を再分配する、すなわちデータネットワークの容量の要求に一致する傾向がある。決定ステップは、光ネットワーク１４の物理アーキテクチャにおいて操作データを使用し、例えば、物理的な光インクにおける波長チャネルを増減することによって、プロビジョニングされた光データ容量の新しい組を生成する。

光ネットワーク１４は、データネットワーク１２に、個々の光パイプ１７’に沿った光データ容量の新しいプロビジョニングのリストを送信する（ステップ４６）。この送信された操作データは、光ネットワーク１４の物理アーキテクチャよりむしろ、仮想光ネットワーク１４’を表す。

シーケンス３０及び４０は、固定数の反復の後、終了する、又は、目的関数の上限及び下限が十分近い値になったとの決定に応答して終了することができる。各反復で、最適化方法は、目的関数の上限及び下限の両方が一緒に最大化されたとの決定を提供する。

図５は、図３〜図４の方法の１回の反復中のデータネットワーク１２と光ネットワーク１４との間の操作データの交換の形を示す。各交換は、データネットワーク１２からの合計支払い意思額、及び個々の光パイプ１７’上のわずかな光データ容量の増加の支払い意思額の組、すなわち｛ＷＴＰ_ａ｝の送信、並びに光ネットワーク１４からの同じ個々の光パイプ１７’上にプロビジョニングされた容量、すなわち｛Ｗ_ａ｝の送信を含む。

図６は、汎用Ｂｅｎｄｅｒｓアルゴリズムに基づいて図３〜図４の最適化を実行する方法例５０を示す。最適化は、データネットワーク１２に対するトラフィックアドミッション制御及びルーティング方式、並びにアドミッション制御及びルーティング方式での光波長チャネルをプロビジョニングする光ネットワーク１４に対するコストの効用Ｕを考慮した目的関数Ｇを最大にするステップを伴う。目的関数Ｇは、次の形を有する。
Ｇ（ｚ，ｙ）＝Ｕ（ｚ）−（ｃ）^Ｔ．ｙ
関数Ｕは、データネットワーク１２に対するトラフィック分散の効用を表す。ここで、ベクトルｚのｊ番目の成分、ｚ_ｊは、データネットワーク１２におけるノード１６、１６’の対応する対「ｊ」間の合計データ通信トラフィックである。スカラー（ｃ）^Ｔ・ｙは、光ネットワーク１４の物理的な光リンク１７上に、データネットワーク１２のために容量をプロビジョニングする合計コストを表す。ここで、ベクトルｙのａ番目の成分、ｙ_ａは、関連の物理的な光リンク「ａ」上にプロビジョニングされる波長チャネルの整数である。また、ベクトルｃのａ番目の成分、ｃ_ａは、関連の光リンク「ａ」上の波長チャネルのプロビジョニングのチャネル当たりのコストを表す。いくつかの実施形態では、目的関数は、異なる形を有する。

特に、異なる実施形態では、効用関数、Ｕ（ｚ）は、異なる形を有し得る。様々な実施形態において、ノード対「ｊ」間に運ばれた帯域幅は、対「ｊ」間で要求された帯域幅、すなわちｄ_ｊ、及び対「ｊ」間でプロビジョニングされた帯域幅、すなわちｚ_ｊの最小値である。一形式例では、効用関数Ｕは、総収益として解釈される。すなわち、Ｕ（ｚ_１，・・・，ｚ_Ｎ）＝Σ_ｊπ_ｊｚ_ｊであり、式中、π_ｊは、ノードの対「ｊ」間のトラフィックの単位当たりの支払われた又は請求された収益であり、効用における総計は、データネットワーク１２におけるノードのすべての対「ｊ」を超える。別の形式例では、効用関数Ｕは、異なるソース−宛先ノード対間の公平性の形を実装する。特に、Ｕ（ｚ_１，・・・，ｚ_Ｎ）＝ｍｉｎ_ｊ（ｚ_ｊ／ｄ_ｊ）であり、式中、ｄ_ｊは、ノードの対「ｊ」間のトラフィック要求である。別の形式例では、効用関数Ｕは、トラフィック需要、すなわちｄ_ｊが需要の不確実性を考慮したランダムな変数であるとき、期待収益である。すなわち、トラフィック需要ｄ_ｊが「ｄ」未満である確率は、確率分布関数Ｆ_ｊ（ｄ）によって定義される。その場合、以下の通りである。

別の形式例では、効用関数Ｕは、価格−需要関係を実装する。特に、Ｐ_ｊ＝ｆ_ｊ（ｚ_ｊ）となるので、ノード対「ｊ」間のトラフィックの価格、すなわちＰ_ｊは、運ばれたトラフィック、ｚ_ｊから決定されてもよく、例えば、関数ｆ_ｊ（ｚ_ｊ）は、Ａ_ｊ［ｚ_ｊ］^−ｂｊによって得られ、式中、Ａ_ｊ及びｂ_ｊは、ノード対「ｊ」に依存する定数である。その場合、Ｕ（ｚ）＝Σ_ｊｆ（ｚ_ｊ）ｚ_ｊであり、式中、ｆ（ｚ_ｊ）は、「ｚ_ｊ」の正の非低減の下に凹関数であり、総計は、データネットワークにおけるノードのすべての対「ｊ」を超える。最後の形式例では、効用関数Ｕは、全トラフィック需要が運ばれる条件の対象となる総通信遅延をほぼ最低限に抑えることができるように構成される。ここで、ｚ_ｊは、ノード対「ｊ」間に運ばれなければならない需要である。全トラフィック需要が運ばれるため、関連の経路「ｒ」上で運ばれるトラフィックであるＸ_ｒは、制約Σ_{ｒ∈Ｒ（ｊ）}Ｘ_ｒ＝ｚ_ｊを満たし、式中、Ｒ（ｊ）は、ノード対「ｊ」をつなぐ許容可能な経路の組である。これらの制約は、効用関数Ｕの最小化を制限する。各リンクがＭ／Ｍ／１キューによって近似される場合、効用関数例は、Ｕ（ｘ）＝Σ_ｌ∈Ｌｄ［Σ_{ｒ：１∈ｒ}（Ｘ_ｒ）−ｑ_ｌ］^−１の形式を有する。ここで、「ｌ」は物理リンク、ｑ_ｌはリンクの容量、Ｌ_ｄはデータネットワークのリンクの組である。

目的関数Ｇの最大化は、オーバーレイ構造１０’のノード１６、１６’、１８の間のトラフィックにおける条件の対象となる。条件を表すには、ノード１６、１６’、１８の対「ｊ」間の合計トラフィック「ｚ_ｊ」が、ノード１６、１６’、１８の対「ｊ」を接続する個々のパス「ｒ」を介したトラフィック「Ｘ_ｒ」に等しいことに留意することが有用である。すなわち、ｚ_ｊ＝Σ_{ｒ∈Ｒ（ｊ）}Ｘ_ｒであり、式中、Ｒ（ｊ）は、対「ｊ」のノード１６、１６’を接続するデータ通信パスの組である。パスに関するトラフィック変数、すなわちＸ_ｒは、個々のデータ通信パスの電子リンク１５、１５’及び／又は光パイプ１７’によって課される制約を満たす。特に、Σ_{ｒ：ｌ∈ｒ}Ｘ_ｒ≦ｑ_ｌ及びΣ_{ｒ：ａ∈ｒ}Ｘ_ｒ≦ｗ_ａであり、式中、ｑ_ｌ及びｗ_ａは、それぞれ電子リンク「ｌ」及び光パイプ「ａ」上にプロビジョニングされたデータ通信容量である。各仮想光データ容量「ｗ_ａ」は、仮想光パイプ「ａ」において光パスの物理的な光リンク「ｋ」をプロビジョニングする波長チャネルの数、すなわちｙｋに応じて決まる。リンクの制約は、Ａ・Ｘ≦ｑ及びＢ・Ｘ≦ｗと書くこともでき、式中、Ａ及びＢは、整数値行列であり、ベクトルｑは、ｌ番目の成分ｑ_ｌを有し、ベクトルｗは、ａ番目の成分ｗ_ａを有する。

方法５０の実行は、スレーブ問題を解決するステップ（５４）及びマスター問題を解決するステップ（６０）をインターリーブするステップを含む。マスター問題及びスレーブ問題を解決するステップ（５４、６０）をインターリーブすることによって、操作データの必要な交換がオーバーレイ構造１０’の仮想光パイプ１７’に関連するように、ハイブリッドネットワーク１０の最適化を、データネットワーク１２と光ネットワーク１４との間に分散することができる。特に、光ネットワーク１４は、データネットワーク１２の実際の物理アーキテクチャにおいてデータを受信することなく、マスター問題を解決するためのステップ６０を行い、データネットワーク１２は、光ネットワーク１４の実際の物理アーキテクチャにおいてデータを受信することなく、スレーブ問題を解決するステップ（５４）を行う。マスター問題の各解決策は、光ネットワーク１４の物理アーキテクチャ、及び支払い意思額の受信された値に基づく。スレーブ問題の各解決策は、データネットワーク１２の物理アーキテクチャ、及び光パイプ１７’上にプロビジョニングされた容量の受信された値に基づく。

スレーブ問題を解決する各ステップ（５４）は、ノード１６、１６’、１８の個々の対間の合計トラフィック値に対して、効用関数Ｕ（ｚ）を最大にすることを伴い、オーバーレイ構造１０’におけるリンク容量の制約の対象になる。ステップ（５４）中、ノード対「ｊ」間の合計トラフィックｚ_ｊは、制約ｚ_ｊ＝Σ_{ｒ∈Ｒ（ｊ）}Ｘ_ｒの対象になり、式中、Ｒ（ｊ）は、ノード対「ｊ」間のオーバーレイ構造１０’のパスの組である。データ通信パス「ｒ」の各電子リンク「ｌ」について、さらなる制約は、Σ_{ｒ：１∈ｒ}Ｘ_ｒ≦ｑ_ｌであり、式中、ｑ_ｌは、電子リンク「ｌ」上にプロビジョニングされた容量である。データ通信パス「ｒ」の各仮想光パイプ「ａ」について、さらなる制約は、Σ_{ｒ：ａ∈ｒ}Ｘ_ｒ≦ｗ_ａであり、式中、ｗ_ａは、光パイプ「ａ」上にプロビジョニングされた光データ容量である。したがって、制約は、データネットワーク１２の物理アーキテクチャ、及び光ネットワーク１４’の仮想アーキテクチャを表すベクトルｗによって定義される。

データネットワーク１２は、光ネットワーク１４から、プロビジョニングされた光データ容量、すなわちベクトルｗの値の組を受信する（ステップ５２）。例えば、デ―タネットワーク１２は、方法５０の最初の反復の前に、ベクトルｗの値の最初の組を受信する。

スレーブ問題を解決するには、ラグランジュ乗数形式が使用され、目的関数｛Ｕ（ｚ）＋λ^Ｔ・（ｗ・Ｂ・Ｘ）｝のｚ及びＸにおける最大値がベクトルλに対して最小化される。ベクトルλは、光容量制約Ｂ・Ｘ≦ｗにおけるラグランジュ乗数の組を提供する。スレーブ問題は、例えば、従来の凸最適化方法によって解決することができる。解決策は、効用関数Ｕ（ｚ^＊）の最大値、すなわちＵ^＊、並びに極値でのベクトルｚ、Ｘ、及びλの値、すなわちｚ^＊、Ｘ^＊、λ^＊をそれぞれ提供する。

スレーブ問題を解決した後、データネットワークは、オブジェクトΦの値、すなわちＵ^＊−（λ^＊）^Ｔ・Ｂ・Ｘ^＊、及びベクトルの極値λ^＊を光ネットワーク１４に送信する（ステップ５６）。オブジェクトΦは、仮想光ネットワーク１４’における帯域幅についてのデータネットワーク１２の合計支払い意思額の測定値例を提供する。ベクトルλ^＊のａ番目の成分、λ^＊ _ａは、測定値例であり、すなわち、ゲートウェイノード対「ａ」間の仮想光パイプ１７’における光データ容量のわずかな増加についてのデータネットワーク１２の支払い意思額について、λ^＊ _ａ＝∂Ｕ^＊／∂Ｗ_ａである。

マスター問題を解決する各ステップ（６０）は、暗黙的に定義された関数ｍａｘ｛Ｕ（ｚ）−（ｃ）^Ｔ・ｙ｝のプロキシを最大にするステップを伴う。プロキシは、オブジェクト∧−ｃ^Ｔ・ｙであり、式中、∧は実変数、ｙの成分は正の整数である。最大化は、ベクトルｙ及びｗに対して行われ、２つのタイプの制約の対象になる。ベクトルｗは、成分｛ｗ_ａ｝を有し、ここで、Ｗ_ａ＝Σ_{ｐ∈Ｐ（ａ）}Ｘ_ｐである。ここで、Ｘ_ｐは、物理的な光パス「ｐ」上にプロビジョニングされた容量であり、Ｐ（ａ）は、ゲートウェイノード１８の対「ａ」間の光パスの組である。制約は、正の実変数∧、及びベクトルｙの整数成分を制限する。マター式を解く方法例は、混合整数計画技術（ｍｉｘｅｄ ｉｎｔｅｇｅｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ）に基づく。

ベクトルｙに関して、マスター方程式を解く制約は、物理的な光リンク１７に関連する。物理的な光リンク「ｋ」ごとに、ベクトルｙの成分ｙ_ｋは、ｙ_ｋ≧Σ_{ｐ：ｋ∈ｐ}Ｘ_ｐという制約を満たす。この制約は、リンク「ｋ」上にプロビジョニングされた光データ容量が、物理的な光リンク「ｋ」を含むすべての通信パス「ｐ」上にプロビジョニングされた仮想パイプ容量、Ｘ_ｐをサポートするのに十分であることを確実にする。さらに、光パスＰの組における物理的な光パス「ｐ」をプロビジョニングすることに、Ｐの他の光パスがプロビジョニングされないことを必要とする光ネットワーク１４の実施形態では、任意選択の排除制約が必要である。こうした実施形態では、１≧Σ_ｐ∈Ｐχ_ｐの追加の制約が課される。ここで、インジケータ関数χ_ｐは、パス「ｐ」がプロビジョニングされる場合、１に等しく、そうでない場合「０」に等しい。

実オブジェクトΛに関して、制約は、汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔである。各汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔは、暗黙的に定義された関数ｍａｘ｛Ｕ（ｚ）−（ｃ）^Ｔ・ｙ｝において上限を提供する。各反復で、スレーブ問題の解は、オブジェクトΦ及びλ^＊についての１組の値を生成し、すなわち、反復「ｍ」ではΦ（ｍ）及びλ^＊（ｍ）を生成する。汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔのそれぞれは、Λ≦Φ（ｍ）＋（λ^＊（ｍ）））^Ｔ・ｗ（ｍ）の形を有する。Λに対する制約は、この反復及び任意の前の反復で見つけられたすべての汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔの組を含む。

マスター問題を解決する各ステップ（６０）は、データネットワーク１２の物理アーキテクチャに関する詳細な情報ではなく、組｛Φ（ｍ），λ^＊（ｍ）｝を使用する。
各反復で、スレーブ問題及びマスター問題の解決策は、物理的な制約の対象として、オブジェクト｛Ｕ（ｚ）−（ｃ）^Ｔ・ｙ｝の最大化に下限及び上限を提供する。この方法５０は、例えば各反復での上限及び下限を比較するステップ（ステップ６２）を含む。上限と下限との間の差が予め選択された量より小さく、例えば、上限の予め選択された割合内である場合、方法５０は停止する。そうでない場合、方法５０は、データネットワークに、ベクトルｗの新しい値、すなわちプロビジョニングされた光データ容量の新しい値を送信するステップ（ステップ６４）を含む。マスター方程式の解は、ベクトルｗを決定する。データネットワークは、最適化アルゴリズムの次の反復で、新しいベクトルｗを使用する。

様々な実施形態で、方法５０は、最初の反復に、ベクトルｗの成分の初期値を無限大に設定するステップを含む。次いで、最初の汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔは、効用関数Ｕ（ｚ）が凹であり、ベクトルｚの各成分において単調に増加していることを条件に、オブジェクト｛Ｕ（ｚ）−（ｃ）^Ｔ・ｙ｝の上限を生成することができる。こうした最初の選択の場合、第２の汎用Ｂｅｎｄｅｒｓ ｃｕｔは、ポイントｗ＝０を通る平面である。

ハイブリッドネットワークのいくつかの実施形態は、一方の構成要素ネットワーク単独の最適化に、データ及び光の構成要素ネットワークの同時最適化を時間的にインターリーブする方法によって、その中のエンドツーエンドデータ通信を最適化する。こうした最適化方法７０が図７及び図８に示されている。

図７は、例えば図１のハイブリッドネットワーク１０など、ハイブリッドネットワークのこうした一実施形態で行われる最適化のタイムライン例である。ハイブリッドネットワークによって実行される最適化のタイムラインは、部分最適化Ｐのいくつかの時系列、Ｓ_１，Ｓ_２，・・・，Ｓ_ｋを含む。こうした部分最適化Ｐでは、ハイブリッドネットワークの同じ単一の構成要素ネットワーク、すなわちデータネットワーク又は光ネットワークが最適化される。単一の構成要素ネットワークは、一般に、例えばデータネットワークである。各系列Ｓ_１，・・・，Ｓ_ｋでは、部分最適化Ｐの配分は、時間的に定期的である、又は可変であり得る。また、系列Ｓ_１，・・・，Ｓ_ｋのそれぞれは、同じ又は異なる数の部分最適化Ｐを有し得る。部分最適化Ｐの各系列Ｓ_１，・・・，Ｓ_ｋ間で、ライムラインは、ハイブリッドネットワーク全体の完全最適化Ｆ_１，Ｆ_２，・・・Ｆ_ｋ−１を含む。各完全最適化Ｆ_１，Ｆ_２，・・・Ｆ_ｋ−１は、例えば、図３〜図６に示されている方法３０、４０及び５０によるハイブリッドネットワークのデータネットワーク及び光ネットワークの同時最適化を伴う。

図８は、データネットワーク単独の一連の最適化に、データネットワークと光ネットワーク一緒の同時最適化をインターリーブする方法７０の一実施形態を示す。
方法７０は、例えば、こうした各部分最適化において上述したスレーブ問題を解決することによって、データネットワーク単独においてプロビジョニングされたデータ容量及びルーティングを最適化するステップ（ステップ７２）を含む。また、方法７０は、こうした各部分最適化が、仮想光パイプにおける徐々に増える容量の増加の支払い意思額のうちの１つを閾値以上の量だけ変更したかどうかを決定するステップ（ステップ７４）も含む。これらの決定は、様々な実施形態で異なるように行われる。光ネットワーク又はデータネットワークのいずれかは、ステップ７４の決定を行い得る。前者の場合、データネットワークは、ステップ７２の各最適化の後、更新された支払い意思額を光ネットワークに送信する。光ネットワークは、更新された値から、閾値以上の量だけ変更が行われたかどうかを決定する。

また、様々な実施形態は、ステップ７４の閾値量の異なる定義を使用する。閾値量の１つの定義は、少なくとも、１つの波長チャネルを関連の光パイプに追加するコストを、こうした追加に関連付けられている合計容量増加で割った比率ぐらい大きい、支払い意思額への変更である。データネットワークは、閾値以上の変更が上述した補足情報に一部分基づいて行われたかどうかを評価することができる。あるいは、光ネットワークは、こうした閾値以上の変更が、関連のコスト及び容量増加並びに受信された更新済みの支払い意思額に基づいて行われたかどうかを決定することができる。ステップ７４の閾値量の代替の定義は、同じ支払い意思額についての前の値に対する、個々の支払い意思額の１つの予め選択された変化率である。他の実施形態は、ステップ７４の閾値量のさらに別の定義を使用してもよい。

こうした上限の閾値の変更が無いとの決定に応答して、方法７０は、７６で折り返して、データネットワーク単独の別の再最適化を行うステップを含む。こうした上限の閾値の変更が有るとの決定に応答して、方法７０は、例えば図３〜図６の方法３０、４０、５０によって、ハイブリッドネットワークのデータネットワーク及び光ネットワークの両方の同時最適化を行うステップ（ステップ７８）を含む。同時最適化の完了後、方法７０は、８０で折り返して、すなわちステップ７２で、ハイブリッドネットワーク単独の別の最適化を行う。

最適化方法例７０は、同じハイブリッドネットワークにおける他の構成要素より頻繁にハイブリッドネットワークの一方の構成要素ネットワークを再調整することが望ましいとき、有利であり得る。例えば、プロビジョニングされたデータ容量は、マルチチャネル光ネットワークの物理リンクにおいてより、データネットワークの物理リンクにおいて、より小さく、より粗いことが多い。そのため、ハイブリッドネットワークのデータネットワークのより頻繁な最適化が望ましいのに対して、完全なハイブリッドネットワークの同時最適化は、同じ頻度では不要である可能性がある。すなわち、光ネットワークの光パイプにおける容量要件に対するかなりの変更、すなわち、波長チャネルの追加又は削除を必要とする変更は、一般に、あまり頻繁に行わないようにすべきである。したがって、ハイブリッドネットワークのデータネットワーク単体の頻繁でオーバーヘッドがより低い最適化、並びにデータネットワーク及び光ネットワークのあまり頻繁ではない同時最適化による時間的なトラフィック変動に対応することがより効率的となり得る。

光ネットワークのデータ容量が高いため、ハイブリッドネットワーク１０は、図９に示されるような複数の個別のデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎを相互接続する単一のコア光ネットワーク１４を有し得る。こうしたハイブリッドネットワーク１０では、各データネットワーク１２_１〜１２_Ｎは、同じデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎの内部ノード１６’とエッジノード１６を接続する電子リンクの集まりを含む。コア光ネットワーク１４は、内部ノード及びエッジノード１８’、１８を含み、エッジノード１８は、データネットワーク１２_１〜１２_Ｎのエッジノード１６に接続する。図１に関して説明したように、コア光ネットワーク１４のエッジノード１８は、各データネットワーク１２_１〜１２_Ｎの光ゲートウェイとして機能する。さらに、コア光ネットワーク１４は、データネットワーク１２_１〜１２_Ｎのそれぞれの間にデータ通信を運ぶことができる。すなわち、コア光ネットワーク１４は、データネットワーク１２_１〜１２_Ｎを相互接続する。

図９のハイブリッドネットワーク１０は、図３〜図４及び図６の同時最適化方法３０、４０、５０をサポートし、図５に示されるデータ転送のタイプもサポートする。特に、各データネットワーク１２_１〜１２_Ｎ及びコア光ネットワーク１４は、方法３０、４０、５０を一緒に実行することができる。さらに、ハイブリッドネットワーク１０は、図３〜図４及び図６の方法３０、４０、５０に従って、コア光ネットワーク１４及びデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎの全組を一緒に最適化することによって、様々なデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎ間のエンドツーエンドデータ通信の同時最適化を行うように構成することができる。

図９のハイブリッドネットワーク１０は、図７〜図８の最適化方法７０もサポートすることができ、データネットワーク１２_１〜１２_Ｎのそれぞれは、データネットワーク１２_１〜１２_Ｎとコア光ネットワーク１４一緒の各同時最適化の間に複数の最適化を単独で実行する。

様々な実施形態において、ソースノードのデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎは、宛先ノードがデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎの別の中にある場合でも、トラフィックアドミッション及び制御を決定することができる。こうしたトラフィックアドミッション及びルーティングの決定は、宛先データネットワーク１２_１〜１２_Ｎのエッジノード１６に対するものであり、エッジノード１６は、次いで、受信されたトラフィックを発信する責任を負う。実際に、各データネットワーク１２_１〜１２_Ｎは、他のデータネットワーク１２_１〜１２_Ｎにおけるエッジノード１６のレイアウトのみを知っている可能性がある。これらのエッジノード１８は、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ＲＦＣ １９６５で定義されているようなボーダ・ゲートウェイ・プロトコル（ＢＧＰ）スピーカに対応し得る。
開示、図面、及び特許請求の範囲から、当業者には本発明の別の実施形態が明らかになる。

相互接続されたデータネットワーク及び光ネットワークを含むハイブリッドネットワーク例を示すブロック図である。 図１のハイブリッドネットワークに対応するオーバーレイ構造を示すブロック図である。 図１のハイブリッドネットワークにおけるエンドツーエンドデータ通信の同時最適化中に、図１のデータネットワークによって実行されるステップを示すフロー図である。 図１のハイブリッドネットワークにおけるエンドツーエンドデータ通信の同時最適化中に図１の光ネットワークによって実行されるステップを示すフロー図である。 図３及び図４の同時最適化中の図１のデータネットワークと光ネットワークとの間の操作データの交換を示す図である。 データネットワーク及び光ネットワークが連結したスレーブ問題及びマスター問題をそれぞれ解決する図３〜図４の方法の特定の実施形態を示すフロー図である。 データネットワーク単独の最適化のシーケンス、及び例えば図１のハイブリッドネットワークにおけるデータネットワークと光ネットワーク一緒の同時最適化のシーケンスを時間的にインターリーブする最適化方法のタイムプロットである。 図７の方法中に実行されるステップを示すフロー図である。 単一の光ネットワークによって相互接続されている複数のデータネットワークを含むハイブリッドネットワーク例を示すブロック図である。

Claims (10)

1. データネットワークにおいて、光ネットワークから、前記光ネットワークのゲートウエイノードの対の間で提供された光データ容量のリストを受信するステップを含み、前記ゲートウエイノードが前記データネットワークのノードに物理的に接続され、そして前記光ネットワークが複数の波長チャネル上でデータ通信を送信するように構成されており、さらに、
   前記受信に応動して、前記データネットワークから前記光ネットワークへ支払い意思額のリストを送信するステップを含み、前記支払い意思額の各々は、前記光ネットワークのゲートウエイノードの対応する対の間での光データ容量の増加の値を表す、方法。
2. 前記受信に応動して、前記データネットワークから前記光ネットワークへ、前記光ネットワークにおける光データ容量に対する支払い意思額の総計を表す値を送信するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
3. 前記受信されたリストに基づいて、前記データネットワークのノードの対の間のデータトラフィックのアドミッション及び／またはルーティングを決定するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
4. 前記決定するステップは前記支払い意思額のリストを生成する請求項３に記載の方法。
5. 前記決定するステップは、前記データネットワークのノードの対の間のトラフィックアドミッション及びルーティングに対して、選択された効用関数を最大にすることを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. 多波長チャネル光ネットワークにおいて、データネットワークから支払い意思額のリストを受信するステップを含み、前記支払い意思額の各々は、前記光ネットワークのゲートウェイノードの対応する対の間の増加した光データ容量の値を表し、さらに、
   前記受信したリストに基づいて、前記ゲートウェイノードの対の間の光データ容量に対する提供リストを生成するステップと、
   光データ容量に対し生成された前記提供リストを前記データネットワークに送信するステップとを含む方法。
7. 前記受信した支払い意思額のリストに応動する手法で、前記光ネットワークの光リンクに沿って提供された波長チャネルの数を再構成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記支払い意思額の各々が、前記ゲートウェイノードの対応する対の間の増加したデータ容量の単位に対する支払い意思額を示すことを特徴とする請求項６に記載の方法。
9. 前記生成するステップは、前記受信したリストに基づいて、前記ゲートウェイノードの対の間の光データトラフィックのルーティングを決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
10. 前記生成するステップが、前記受信したリストと前記データネットワークから受信した支払い意思額の総計とに基づいて、前記ゲートウェイノードの対の間で提供された光容量に対して、選択された効用関数を最大にするステップを含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。

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