（信号与信息处理专业论文）光突发交换中组装算法与业务流的自相似.pdf

电子科技大学硕士论文 摘要 o b s 网络中结合了电路交换和光分组交换的优点，是两者之间的平衡选择。 o b s 网络的边缘路由器是传统网络接入o b s 网络的桥梁，通过对到达的传统业务 流( 如i p 分组) 进行路由信息处理，按照q o s 和目的地址的不同交换到相应的突 发包组装器组装成突发及相应的控制分组，并分离转发到o b s 网络的全光数据信 道和需光电转换的控制信道，从而增大了o b s 网络的交换粒度，实现了突发在 o b s 网络中全光传输。 接入o b s 网络的业务流，主要来自分组交换网络( 包括局域网、广域网、a t m 网) 。已有的研究表明，这些业务呈现长相关性( l r d ，l o n g r a n g ed e p e n d e n c e ) 自 相似性( s e l f - s i m i l a r ) 。这种特性会导致分组丢失率增大和缓存系统排队延时的增 加。o b s 网络可以看作两个网络的重叠：传送数据突发的纯光网络和传送突发头 分组的光电混合控制网络。实际上，控制网络就是一个分组交换网络，因而呈自 相似的业务一样会对o b s 网络性能带来负面影响。为减小自相似带来的负效应， 可以通过对业务源的整形来降低其自相似性。 边缘路由器的组装机制会对o b s 网络中业务流的性质( 如相关性) 产生一定 的影响。当接入的业务具有自相似性时，通过组装算法降低业务自相似性来降低 控制网络的控制分组丢失率和减小排队延时，可以在一定程度上提高o b s 网络性 能。 本文在完整介绍o b s 网络结构，以及业务自相似性的基础上，分析研究了影 响o b s 网络性能的因素，在网络业务与组装算法之间的联系方面做了一定深度的 理论探讨以及仿真验证。最后总结了突发自相似性随组装算法以及输入传统业务 特性变化的基本规律，并提出了一种新的组装算法。 关键词：光突发交换边缘路由器组装算法自相似网络性能 皇至型垫查堂堡主笙苎 a b s t r a c t o b sn e t w o r k sc o m b i n ee l e c t r o n i c s w i t c h i n g a n d o p t i c a l p a c k e t s w i t c h i n g s s t r o n g p o i n t ，i sab a l a n c e a b l ec h o i c e t h ee d g er o u t e r o no b sn e t w o r k si sab r i d g e b e t w e e no b sa n dl e g a c yn e t w o r k s ，t h et r a f f i ce n t e rt h eo b sf r o ml e g a c yn e t w o r k s n e t w o r kb ye d g er o u t e r p a c k e t sa r er o u t e di n t oa s s e m b l yu n i t e sa c c o r d i n gt ot h eq o s g r a d ea n de g r e s sa d d r e s s ，t h e na s s e m b l et h e mi n t o b u r s t sa n dc r e a t er e l e v a n tc o n t r o l p a c k e t s ，a t l a s tw ef o r w a r dt h e m s e p a r a t e l y i n t o t r a n s p a r e n to p t i c a l c h a n n e lo r o p t o e l e c t r o n i cc h a n n e l b yt h i sw a y , w e i n c r e a s et h es w i t c h i n gg r a n u l a r i t y , a n db u r s t s c a nb et r a n s m i t t e de n t i r e l yi no p t i c a ld o m a i n t h et r a f f i ca c c e s si n t oo b sn e t w o r k ，m a i n l yf r o mp a c k e ts w i t c h i n gn e t w o r k ( i n c l u d el a n ，w a n ， a t m e t c ) t h i s k i n do ft r a f f i ci s l o n g r a n g e d e p e n d e n c e s e l f - s i m i l a r i t y t h i sc h a r a c t e rr e s u l t s i ni n c r e a s eo fp a c k e tl o s tr a t ea n d q u e u i n gd e l a yo fb u f f e rs y s t e m w ec a l l l o o ko b sn e t w o r ka st w on e t w o r k s ，o n ei s t r a n s p a r e n to p t i c a l n e t w o r kf o r t r a n s m i t t i n g d a t ab u r s t ；t h eo t h e ri s o p t i c a l a n d e l e c t r o n i ch y b r i dc o n t r o ln e t w o r kf o rt r a n s m i t t i n gb u r s th e a dp a c k e t a c t u a l l yc o n t r o l n e t w o r ki sa p a c k e ts w i t c h i n gn e t w o r k s ot h es e l f - s i m i l a rt r a f f i c sa l s ob r i n gn e g a t i v e e f f e c tt oo b sn e t w o r k p e r f o r m a n c e w es h a p et r a f f i ct or e d u c ei t ss e l f - s i m i l a r i t yw h i c h w i l lr e d u c et h en e g a t i v ee f f e c tb r o u g h tb y s e l f - s i m i l a r i t y , t h ea s s e m b l ym e c h a n i s mo f e d g er o u t e ra f f e c t st h ec h a r a c t e ro fo b sn e t w o r k s t r a f f i c i fw ec o u l du s ea s s e m b l ya l g o r i t h mt or e d u c es e l f - s i m i l a r i t yo ft r a f f i ca c c e s s e d i n t oo b sn e t w o r k s ，w h i c hi ss e l f - s i m i l a r , w ec a nd e c r e a s ep a c k e tl o s tr a t eo fc o n t r o l n e t w o r k s ，r e d u c eq u e u i n gd e l a ya n di m p r o v eo b sn e t w o r kp e r f o r m a n c et os a m e e x t e n t i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，w ef u l l yd e e p l yd i s c u s s e dt h ea r c h i t e c t u r eo fo b s n e t w o r k s ， a n a l y z e dt h ef a c t o r sm i l c ha f f e c tt h ep e r f o r m a n c eo fo b sn e t w o r k ，a n dt h e nd e e p l y d i s c u s sa n dv a l i d a t et h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns e l f - s i m i l a r i t yo fn e t w o r kt r a f f i ca n d a s s e m b l ya l g o r i t h mt h r o u g ht h e o r e t i ca n ds i m u l a t e dm e t h o d a tl a s t ，w ec o n c l u d et h e r o l e so f s e l f - s i m i l a r i t y o fb u r s tw h i c h c h a n g e w i t h a s s e m b l ya l g o r i t h m a n d c h a r a c t e r i s t i co f l e g a c yt r a f f i c ，a n dp r o p o s ean e wa s s e m b l ya l g o r i t h m k e y w o r d s ：o p t i c a lb u r s ts w i t c h i n ge d g e r o u t e r a s s e m b l ya l g o r i t h m s e l fs i m i l a rn e t w o r kp e r f o r m a n c e i i 电子科技大学硕士论文 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的 材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示谢意。 签名： 日期：跏髟年，月手。日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论 文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规 签名： 导师签名 日期：湖乒年，月引日 电子科技大学硕士论文 第一章引言 1 1 下一代网络的发展趋势 1 1 1网络发展现状及挑战 通信网络是现代社会传递信息的载体，不同的通信网络都是为了承载特定的 信息业务而组建的。不同的业务对网络设备有着不同的要求，现代通信技术的进 步使网络业务从单一的声音、文字发展到声音、图形、数据等多种业务并存的局 面，同时也出现了多种服务于各种目的的网络类型，如公共专用电话网、x 2 5 数据网、计算机局域网、移动电话网、有线电视网、帧中继数据传输网等。 图l - 1现代网络类型 然而，多种网络间的互连及整个信息网的运行、扩展、管理和维护是相当困 难的。与此同时，在当前及可预见的未来，诸多全新的网络服务内容( 如可视电 话( v i d e ot e l e p h o n e ) 、视频点播( v o d - - v i d e oo nd e m a n d ) 、电视购物、远程教育 等) 的迅速发展将进一步导致网络负载的加剧和复杂性的提高。 近年来，随着因特网的迅猛发展，i p 业务呈爆炸式增长。预测表明，i p 将 承载包括话音、图像、数据等在内的多种业务，构成未来信息网络的基础。而近 几年来提出的以w d m d w d m 为核心、以智能化光网络( i o n ) 为目标的光传送 网将控制信令引入光层，满足了未来网络对多粒度信息交换的需求，提高了资 源利用率和组网应用的灵活性。 1 1 2 发展趋势 与传统的业务类型相比，i p 业务具有显著的自相似性、收发数据不对称性 电子科技大学硕士论文 和服务器拥塞等特点，因此对承载的光网络而言，面l i 每的主要问题是不仅要求超 大容量和宽带接入等，还需要光层的智能性更高，能在光节点上实现光交换，目 的是通过光层与i p 层的适配和融合，建立经济高效、灵活扩展及支持业务q o s 等的光网络，以满足i p 业务对信息传输和交换系统的要求。智能化光网络吸取 了i p 网的智能化特点，在现有的光传送网上增加了一层控制平面，用于为用户 建立连接、提供服务和对底层网络进行控制，它具有高可靠性、可扩展性和高有 效性等突出特点，支持不同的技术方案和业务需求，代表了下一代光网络的发展 方向。高速增长的i p 业务对带宽的需求很大，w d m d w d m 传输技术能提供超 大容量带宽资源，因此传统光网络向适用于传输业务的新一代光网络演变势在必 行。而这其中，i po v e ro p t i c a l 支持i p 业务并能提供较大的带宽而被视为下一代 i p 网络的核心技术。 由于受限于光交换速度，光网络发展的近期目标是可灵活配置的、支持准静 态业务的智能光网络。在标准方面，i t u ( i n t e r n a t i o n a lt e l e c o m m u n i c a t i o n su n i o n ) 正在出台有关自动交换光网络( a u t o m a t i cs w i t c h i n go p t i c a ln e t w o r k ，a s o n ) 的标 准，而i t e f ( t h ei n t e r n e te n g i n e e r i n gt a s kf o r c e ) 则更侧重于对现有协议的扩充， 正在积极推进g m p l s ( g e n e r a l i z e dm u l t i p r o t o c o ll a b e ls w i t c h i n g ) 的标准化。从本 质上讲，它们都是力图通过挖掘光层的波长交换能力来实现一个能平滑过渡的、 以i po v e ro p t i c a l 为架构的宽带网。a s o n 的自动交换能力带来的巨大好处主要 存在于两个方面：一方面是它所具有的灵活配置能力能以较小的控制成本换取对 业务的灵活支持，从而极大地降低网络运营商的运营成本；另一方面是它能通过 其配置能力支持光网络提供共享的保护恢复能力。无疑，在未来的几年到几十年， a s o n 将是光网络研究和建设的重点。 1 1 3 光突发交换 a s o n 的固有问题是对动态业务的支持有限，它不像分组交换网那样具有良 好的统计复用能力，其调度能力局限于以一个波长容量为单位。未来的通信业务 将以突发性很强的i p 业务为主，通过波长配置的光网络来支持未来的i p 业务， 其网络效率并不高。一种克服光网络对i p 业务的突发性不能很好支持的方法是 将电的分组交换技术在光域上延伸，使光交换粒度以高速传输的光分组为单位， 这就是光分组交换网。但光分组交换网的困难在于技术太复杂，它不仅对光分组 交换节点处理能力的要求非常高，而且必须使用大量的光缓存来解决端口竞争的 问题。由于光分组的实时同步和大规模存储都难以实现，光分组网的实用化前景 很不明朗。有没有办法绕过这些暂时不能取得突破性进展的问题呢? 从现在来 看，一种有效的方法就是通过增加信令的复杂性来避开光同步和光存储的困难。 2 电子科技大学硕士论文 基于这种思路，人们开始重新考虑光突发交换( o b s - - o p t i c a l b t v s ts w i t c h i n g ) 。 突发交换其实在2 0 世纪8 0 年代初就已提出】，并且陆续有一些文章发表。 不过突发交换概念当时并没有像电路交换与分组交换那样得到普及，这是因为当 时的电话网、数据网技术都已经成熟，没有必要以突发为单位来处理话音或数据 从而改变整个网络。但是随着技术的不断演进发展，在光网络上用突发交换来提 高网络的处理粒度、简化网络对数据包的处理又成了一种很有吸引力的解决方 法。光网络和突发交换的结合产生了光突发交换网络。为了方便起见，在本文我 们都简称为o b s 网络。 光突发交换网络是一种全新的网络，它的网络构成及协议均处在研究阶段。 作为未来网络发展的一个走向，开展这方面的研究工作对我国的国民经济建设和 通讯网络现代化显得尤为重要。 1 2 业务流模型及网络业务的自相似性 如何在有限的网络资源下，接纳尽可能多的业务，并满足其q o s 要求是网 络设计人员所面临的最大挑战。为此，寻求能够较为准确地描述实际网络业务流 特性的业务流模型成为刘网络性能进行研究、预测的前提。一般而言，网络业务 流模型主要有两大作用：成为网络性能理论分析的组成部分；或作为网络性能仿 真研究的离散事件输入。 1 2 1 业务流模型 简单的网络业务可视为离散事件( 分组、信元等) 的一个到达过程。其数学 描述为一个点过程，由一序列的到达瞬时l ，t ，r ，构成，假设测量由瓦：0 开始。 该时间序列亦可由计数过程或到达间隔时间过程来描述。对于计数过程， ( ，) 也 为一连续时间的非负蕤数随机序列，其中n ( o = m a x ( n ：z ，f ) 为时间( o ，f 】间的到达 ( 业务) 数；对于到达间隔时间过程， a i l 为一非负随机序列，其中4 = 瓦一l 。 为第n 个到达与前一个到达的间隔时间。由于：，4 ，有 h + l _ p ( ，) = h = 尸( 瓦t + ) = | d a ksr a k ( 1 一1 ) k = li ；l a k e r l a n g 针对电话网特性提出了到达时间间隔服从平均强度为 的指数 分布的泊松过程来描述电话网的到达过程并得到广泛应用。这主要在于泊松过程 具有良好的可分析性：首先，不同参数独立泊松过程的叠加仍为一泊松过程，仅 参数变为。 ；其次，由于负指数分布的无记忆性表明泊松过程是无记忆的， 这使基于泊松模型的排队分析得到很大简化；再次，一般认为在包括大量任意分 布的网络业务的网络中，其总的业务流分布特性将趋于泊松分布。 电子科技大学硕士论文 虽然泊松分布是无记忆性的，但是在实际网络业务中更为普遍的情况是，到 达序列 是有记忆的，特别是对于具有一定突发度的可变速率( v b r - v a r i a b l e b i tr a t e ) 业务，如压缩的视频信息、文件传输等。为了较好地描述突发业务特性 又能方便地进行理论分析，人们提出了m m p p ( m a r k o vm o d u l a t e d p o s s i o n p r o c e s s ) h j 业务流模型。对于连续离散时间域，相应得到m m b p ( m a r k o v m o d u l a t e d b e r n o u l l i p r o c e s s ) ，也有广泛应用。除此以外，还有流体流( f l u i df l o w ) ”、 i p p ( i n t e r r u p t e dp o s s i o np r o c e s s ) 、i b p ( i n t e r r u p t e db e r n o u l l ip r o c e s s ) 等模型。这些 模型均假设业务到达间是不相关或只存在短相关的( s r d s h o r tr a n g e d e p e n d e n c e ) 。 然而，自l e l a n d 等对b e l l c o r e 的以太网进行了深入测量及数据分析后【6 ，7 ，8 ，9 1 ， 近期对其他大量实际运行网络的类似研究，均表明使用传统业务流模型来描述实 际业务流是有缺陷的，因为它们均无法体现到达时间之间的长相关( l r d - - l o n g r a n g ed e p e n d e n c e ) 。 1 2 2 网络业务的自相似性 对于自相似过程( s e l f - s i m i l a rp r o c e s s e s ) 的研究开始于上世纪中叶。首先是上世 纪五十年代 le h u r s t 对水库储水量的研究1 1 0 1 。他发现当把储水量观测值以时 间为横坐标画成曲线时，当前一时间段的曲线性状总与若干年前的曲线间有着惊 人的相似之处。这种现象也在大气观测、棉花成交量等领域出现。随着对这些现 象的深入研究，人们进一步发现在很多看似随机的事件中存在着某种确定性的成 分，而简单的动力系统亦存在着无规则的复杂运动。从那时起，人们在许多实验 中都发现了它并且将它运用到包括天文学、地理学、电子学、化学以及环境科学 等众多领域中。 对于网络自相似的研究始于1 9 8 7 年，从那时起d ，vw i l s o n 等开始使用一种 精密的网络监测设备，对b e l l c o r em o r r i sr d 中心( m r e ) 的若干个以太网中的业 务流进行了深入研究。其后，在1 9 8 9 年更将该设备的时间分辨率由1 0 0 u s 提高 到2 0 u s ，并在随后的三年中进行了更为系统的研究分析。对他们所得到的数百 万个实际网络传输的数据包的统计分析表明，l a n 业务的统计特性是基于泊松 或贝努利过程的传统业务流模型所无法描述的。 we l e l a n d 和d vw i l s o n 及随后的一系列研究成果表明网络业务在长的时 间尺度下具有正的自相关结构，即业务在前时期处于突发状态则在后一时期仍 处于突发状态的概率将大于处于非突发状态的概率，或者说业务( 分组、信元等) 在到达缓存器进行排队时，若已等待则下一时隙仍处于等待的概率将大于被服务 的概率。这种“长期记忆”特性对业务( 特别是突发业务) 的传输将造成很大的 4 电子科技大学硕士论文 影响。原有的模型对于网络流量控制、拥塞控制、排队性能的估计、包( 信元) 丢失率的预测等方面过于乐观，导致理论与实际的巨大偏差。经过大量的实验研 究与分析，自相似模型较好的解决了上述问题。但由于自相似问题数学上固有的 难度，目前的研究仍以仿真测量和数值方法为主。 1 3 课题的提出及意义 自相似性表明了网络业务的长相关性，而i n t e m e t 网络业务呈现自相似性， 这将会导致小的缓存系统中出现较高的业务丢失率和大的缓存系统中出现较大 排队延时。o b s 网络的体系结构和协议与传统网络有较大区别，自相似对传统 网络的负面影响会不会遗传到o b s 网络中，对o b s 的网络性能产生负面影响? o b s 网络边缘路由器的聚集组装机制对网络业务存在何种影响? 这种影响会不 会影响到o b s 的网络性能? 边缘路由器的双向性会不会影响到传统网络的业务 特性? 这些问题的回答，需要对影响o b s 网络性能的因素，网络业务的聚集组 装对其特性( 尤其是自相似性) 的影响，以及输出突发流特性与输入业务特性、 组装算法之间的联系做深入的研究。本文的目的正是基于如上考虑提出，在总结 已有的研究成果的基础上，对相关问题做了深入的研究，提出了新的分析方法并 得出了有些新的结论，同时提出了一种结合自适应和漏桶算法有点的新算法。 下面以本文的章节顺序，简要列出本次研究所涉及的方面。为了全文论述的 完整性和系统性，在第二章中我们详细介绍光突发交换网络的系统结构。网络业 务的白相似性是导致网络性能下降和网络分析建模变得困难的主要原因，网络业 务呈自相似性是必然有其物理背景的，能否很好解释这一现象关系到自相似模型 的可信度，为了仿真分析o b s 的排队情况，需要产生具有自相似性的业务流， 并能对网络和理论生成的自相似流进行自相似性强弱的检测。因此，第三章从自 相似的定义、自相似流的产生和检测等方面展现自相似的全貌。网络中的一些特 性产生了自相似业务，同时，自相似性又影响到了网络的性能。研究o b s 网络， 这两者之间的关系是需要我们把握的。组装算法与业务的自相似性有着一定联 系，分析研究它们之间的这些关系是本文的重点，给出理论上的分析至关重要。 因此，第四章在简要阐述自相似性产生的原因和特点以及对o b s 网络性能的影 响的基础上，着重分析了组装算法和业务自相似性之间的联系。第五章中通过仿 真，说明理论分析的正确性。并引入双随机泊松过程来分析自适应算法和业务自 相似性的联系，并提出了一种新的组装算法。最后，在第六章总结了全文，并对 今后的工作提出了看法。 电子科技大学硕士论文 第二章光突发交换网络及边缘路由器的组装算法 1 1 】 2 1 概述 在下一代光互联网中，i p 直接运行于全光w d m 层之上，该系统包括w d m 交换和光纤链路，如图2 1 所示全光w d m 层可以使数据在光域进行交换，因 而其容量很大，同时不但能排除i p 层的电子瓶颈，而且能建立一个高速宽带通 信管道，对比特率和编码格式透明。w d m 网络技术不断发展，使得在w d m 层 组网成为可能，i po v e rw d m 的概念也逐渐被人们提出了。 i p w d ml a y e r 图2 - i用于下一代光互联网的i po v e rw d m 方案 然而，我们还无法从光中直接提取路由信息，光随机存储器也还不存在。目 前，通过光纤延迟线实现光缓冲的方法一方面缓存容量有限且不易控制和管理， 另一方面这种延迟线较昂贵。这些客观原因使得在光域中处理i p 分组极其困难， 先进的光分组交换目前尚难实现。实际的光网络中，光的路由处理系统仍只能通 过电的方式实现。一个4 4 字节的i p 分组在i o g b s 的w d m 信道中仅有3 5 2 的 持续时间。为了减轻光交换结构中控制单元的电设备的负担以增大路由器吞吐 量，就必须使交换粒度大于i p 分组的粒度。为了解决上述问题，光突发交换( o b s - - o p t i c a lb u r s ts w i t c h i n g ) 被提出。 突发交换在文献 2 ，3 】中被首次提出，主要是为了在t d m 链路中聚合变换声 音和数据。分组交换与突发交换的主要区别在于分组交换中分组的发送是以全链 路速度发送，而突发交换则是以t d m 链路中一个信道的速率发送。可以使突发 的长度是任意长的或定长的，在突发的首尾分别用一个特殊的模式位表示突发的 起始。光w d m 网络中的分组和突发也类似地以单个w d m 链路信道的速率发送。 6 电子科技大学硕士论文 区别于突发交换的是，o b s 中突发由头和载荷两部分组成。载荷的长度信息置 于头中。与分组交换的存储转发不同，o b s 将载荷和头分别分离于不同的波长 或信道中发送。突发载荷也称为数据突发( d a t ab u r s t ) ，突发头称为突发头分组 ( b h p - - b u r s t h e a d e rp a c k e t ) 。 o b s 网络中，来自传统网络的分组在网络入口( 边缘路由器) 被组装成突 发而突发在网络出口( 边缘路由器) 被分解还原为分组。o b s 的另一个固有特 性就是突发头和载荷在传送和交换时的物理分离，以及核心路由器中突发头的电 处理和突发载荷的点到点全光通路传输。因此，o b s 网络可以看作两个网络的 重叠：传送数据突发的纯光网络和传送突发头分组的混合控制网络。这种控制网 络就是一个分组交换网络，它通过突发头分组中的信息控制数据突发的路由。这 种分离将使成熟的电技术和先进的光技术得到很好的结合。 o b s 可将多个i p 包汇聚成一个突发包，从而提高了交换单元( 突发包) 的 交换粒度，且通过控制分组和突发数据的异步传送，使得在中间节点无需任何形 式的缓存。o b s 是在无缓存的光w d m 网络上直接传输i p 的方法之一，也是目 前较具前景的下一代网络之一。 2 2 光突发交换的结构 r o u t e r l e g a c y i n t e r f a c e s l e g a c y i n t e r f a c e s 图2 2 光突发交换网络 图2 - 2 描述了光突发交换( o b s ) 网络的结构，它由光核心路由器和电的边缘 路由器通过w d m 链路连接而成。围绕光分组型w d m 网络潜在的电处理瓶颈问 题，基本数据块以突发( b u r s t ) 的形式发送，它聚合了具有相同网络出口地址和相 n n 性( 如q o s 等级) 的数据分组。突发经o b s 网络光核心路由器路由传送到 网络出口，经分解还原为分组后转发到下一跳( 如：传统i p 路由器) 。组装分 解以及传统网络接口的功能由边缘路由器完成。核心路由器主要由光交换矩阵和 7 电子科技大学硕士论文 交换控制单元组成( s c u - - s w i t c h c o n t r o lu n i t ) 。 前面提到数据突发及其突发头分组分离于不同波长信道传送，且传输时突发头 d a t a b u r s t1 二二 ，d 匦圈盈圈圈圈圆，d ： ；b h p 2b h p114 - 4 f 1 一i 囹。1 1 ni i - b c 嘲日hll -日-l 一 一 ： 7 一 卜t 一 图2 3数据突发及其头在w d m 链路上的传输 分组先发送( 见图2 3 ) 。同时，数据突发和突发头分组在核心路由器中分别于光 域和电域交换。突发头分组包含了每个节点中交换控制单元( s c u ) 用于构析光交 换矩阵以全光交换数据突发的所有路由信息( 见图2 - 4 ) 。 这种分离传送能够使突发头的电处理易于实现，降低了核心路由器对光电处 理能力的要求。更重要的是它能够为数据突发提供网络入口至出口的全光通路。 我们用信道( c h a n n e l ) 来表示两个邻接路由器间一个单向的传输容量( 位秒) 。承 载数据突发的信道称为数据信道，承载b h p 或其他控制分组的称为控制信道( 见 d c g ：d a t ac h a n n e l g r o u p c c g ：c o n t r o lc h a n n e lg r o u p 图2 - 4突发在o b s 网络中的传送示意图 图2 4 ) 。控制分组( c o n t r o lp a c k e t ) 用于交换路由和网络信息。信道族是相邻节点 间一组相同类型的信道，图2 - 2 中的w d m 链路表示了两个路由器间的所有传输 容量，它通常包含了双向的数据信道族( d c g - - d a t ac h a n n e lg r o u p ) 和控制信道族 ( c c g - - c o n t r o lc h a n n e lg r o u p ) 。 图2 - 3 中示意了突发在w d m 链路上的传输，这里w d m 链路由两个信道组 成一个d c g ，一个信道组成一个c c g 。在数据突发和其b h p 头之间有一个偏移 时间f ，在网络入口的边缘路由器中f 被初始化为，对于不同突发的f n 可能是 电子科技大学硕士论文 相同的，也可能是不同的。当核心路由器通过输入光纤延迟线来延迟数据突发到 达光交换矩阵的光核心路由器时，s c u 有充分的时间处理突发的b h p ，因此偏 移时间的设置主要考虑b h p 在核心路由器输出c c g 信道中的竞争。 p a c k e t _ ll l a y e r 3 一 口l a y c r 2 匝巫巫正j 巫 l a y e r 2 ( b u 幅c ， 匝盈亚 二二二二二二 四l a y e r t + t r 姐s m i s s j 锄o r d c 图2 5数据突发的一种格式 数据突发格式如图2 5 ，每一个分组被装入一个实际载荷中并加上一个帧头。 实际载荷的头包括载荷类型( p t - - p a y l o a dt y p e ) ，载荷长度( p a y l o a dl e n g t h ) ，分 组数o p - - n u m b e ro fp a c k e t s ) ，和填充偏移量( o f f s e to fp a d d i n g ) 。p t 是说明 数据突发中数据分组类型的一个选项。p l 说明载荷的字节长度。n o p 标明了载 荷中的分组数。偏移量指明了填充的第一个字节位置。如果突发限定了最小长度 就需要填充。其他光层信。宦, ( o l i - - o p t i c a ll a y e ri n f o r m a t i o n ) ，如性能监控、转发 差错校正等均包含其中。 同传统的分组交换网络中的分组头一样，b h p 包含了必须的路由信息。区别 于传统分组头的是，如i p v 4 ，i p v 6 ，或m p l s ，b h p 还包含了o b s 特有的载荷 信息。 2 - 3 光核心路由器和边缘路由器 2 3 1 光核心路由器通用结构 一个n m 光核心路由器的通用结构如图2 - 6 所示，它由输入f d l ，光交换 矩阵，交换控制单元( s o u ) ，路由信号处理器组成。数据信道连接至光交换矩阵， 控制信道接至交换控制单元( s c u ) 。如果核心路由器中使用了光纤延迟线来延迟 数据突发的到达，这就使s c u 有充分的时间处理b h p 。数据突发在光核心路由 器中仍为光信号。f d l 缓存( f d l b u f f e r ) 用来解决输出d c g 上的数据突发竞争 冲突。目前解决网络中突发包竞争的方案主要有如下几种：采用偏置时间随机化 技术，即在网络边缘处使控制分组与突发包之间的偏置时间随机化；使用光缓存 9 电子科技大学硕士论文 器( 包括动态分配管理) ；使用波长转换技术( 包括结合使用高效的输出信道调 度算法) ；采用偏射路由技术：采用组合式突发包或突发包分段技术。在文献佗】 中t 了用电缓存来替代f d l 。应当注意图2 - 6 中的输入d c g 数为j 而输出d c g 数为j 。典型的通用结构一般为根输入对应根输出光纤，每根光纤中有一 个足t 个信道组成的d c g 和一个k 个信道组成的c c g 。 nm c h a n n e lm a p p i n g 图2 6 光核心路由器的一般结构 图2 - 6 中的光交换矩阵可以是广播选择型和交换结构型 1 4 , 1 5 , 1 6 】。s c u 类似 于传统电路由器。路由处理器运行路由和其他的控制协议，生成维护s c u 所需 的一个路由表及计算s c u 的转发表。转发可以是无连接的也可以是面向连接的， 通过查找转发表，s c u 决定将数据突发和b h p 转发至哪一个输出d c g 和c c g 。 当数据突发到达光交换矩阵时或经光缓存f d l 延迟后，能够为其提供数据信道 和控制信道，那么s c u 将选择光缓存中的f d l 并在数据突发到达时构析光交换 矩阵。否则数据突发将被丢弃。 o p t i c a ls w i z h i n gm a t r i x o o s s b a r o r s h m d m e m o r y $ w j t c b p p ：p a c k c i p r o c m a b h p ：b t l r s t h e 日d e r p i c e t o c g ：c 叩l r o ic h a n n e lg r o u p 图2 7 交换控制单元( s c u ) 结构( 中央控制) 鼙；ii跹 电子科技大学硕士论文 s c u 是光核心路由器中一个关键的部分，s c u 可以是中央控制结构( 如图 2 7 ) 也可以是分散控制结构。在这里，我们仅介绍中央型结构。分组处理器p p 完成层l ( l a y e r1 ) 和层2 ( l a y e r2 ) 的分解，并在每一个到达的b h p 中加上到达的 时间戳，它记录了相应数据突发到达光交换矩阵的时间。时间戳等于b h p 到达 的时间加上b h p 中的突发偏移时间f 以及输入f d l 延迟时间。转发器 f f o r w a r d e r ) 查找转发表以决定转发b h p 的输出c c g 。相应的数据突发被转发到 相应的d c g 。转发器还将b h p 头按照一定规则( 如f i f o ) 转发到交换机。为 了支持广播的业务，交换机还应有多播的功能，否则转发器应能复制具有多播要 求的b h p 。 图2 7 中的调度器为数据突发的输出数据信道和b h p 的输出控制信道提供 调度。在非阻塞型光交换矩阵中，每一对输出d c g 和c c g 就对应一个调度器， 调度器起到跟踪记录d c g 和c c g 上的空闲期的作用。调度器首先从b h p 中读 取时间戳和数据突发持续期长度，决定数据突发到达光交换矩阵的时间及数据 突发的持续时间，然后查找能够传输数据突发的空闲输出数据信道( 根据情况将 使用到f d l 以延迟数据突发) 。随后，调度器将根据数据突发占用信道的情况将 b h p 调度到输出的c c g 中，以使数据突发和b h p 发送时间保持一致。同时， 调度器将发送构析信息到交换控制器，最终交换控制器将在数据突发到达时构析 光交换矩阵，使数据突发通过。 2 3 2 数据信道的调度 调度器是s c u 中的重要组成部分，由于光核心路由器要求调度器有较高的 处理速度以及f d l 缓存的存在等使其设计变得复杂。调度器的核心是对d c g 的 调度，不同的调度算法对整体网络性能有着不同影响，也会对网络业务的性质( 如 自相似性) 产生影响。 数据信道调度算法可以归为：无空填充和有空填充两类。在无空填充算法中， l a u c 算法( l a t e s t a v a i l a b l e u n s c h e d u l e d c h a n n e l a l g o r i t h m ) 是种简单的调度算 法，它类似于h o r i z o n 算法【1 2 】。l a u c v f 算法( l a t e s t a v a i l a b l eu n u s e dc h a n n e l w i t hv o i d f i l l i n ga l g o r i t h m ) 是在l a u c 算法基础上加入空填充且在信道利用率 上更优于l a u c 的一种算法。下面是这两种算法的具体实现： 1 ) l a u c 算法： 该算法中每个信道只标定一个值即每个输出d c g 信道的未调度时间。 它标明了输出d c g 信道中已调度的最后一个数据突发的尾部离去时间，而未调 度时间后的信道称为未调度信道。由于不同的偏移时间和不同的s c u 排队延时， 电子科技大学硕士论文 使b h p 的到达顺序与数据突发的到达顺序不完全相同，b h p 后到的突发可能其 数据突发却先于b h p 先到的数据突发到达。基于如上考虑，l a u c 算法记录了 每个d c g 信道的未调度时间，当b h p 到达时，根据数据突发到达的时间寻找能 够承载数据突发的未调度信道。当没有适合的信道时，则根据光缓存f d l 每一 级的延迟时间，依次寻找，并确定光缓存f d l 的级数，修改选择信道的未调度 时间值，完成调度。如果仍不能找到，则简单丢弃突发。在输出信道上，为了减 小突发的丢失，应选择数据突发到达时间( 指经光缓存后到达输出d c g 的时间) 与未调度时间之差最小的信道，以使其有充裕的空间来容纳后面到达的突发，我 们称之为就近原则。图2 8 中给出了l a u c 算法的一个实例说明，图2 - 8 f a ) 中 f ，f ，为d l ，d 2 ，d 3 信道的未调度时间，f 为一突发的数据突发到达时间，根据如 b d a t ab u i l ta r r i v a lt i m e ( a ) d 1 d 2 d 3 d i d 2 d ， 【b ) 图2 8l a u c 算法例图 上算法，q 信道的未调度信道在 之后，不满足条件；d ，皿信道均能承载数据 突发，但t 与d 信道的未调度时间之差最小，因此选择b 为数据突发的输出 d c g 。( b ) 中，r 时刻没有满足条件的信道则在经一级光缓存f d l 后的信道上寻 找，同样道理，我们选择d 1 为数据突发的输出d c g ，并确定了数据突发须经第 一级的光缓存f d l 。 2 ) l a u c v f 算法： 在l a u c 算法中，两个数据突发之间的信道容量没有被使用，为了利用这 些信道容量，降低突发的丢失，在l a u c 算法的基础上引入空填充，此算法即 l a u c v f 算法。l a u c v f 算法将同一信道上相邻数据突发间的间隙和未调度信 道统称为未使用信道。当b h p 到达时，查找合适的未使用d c g 信道，并将数据 1 2 电子科技大学硕士论文 突发调度到该d c g 上。在选择未使用信道时，除了要遵循l a u c 算法的几条原 贝l j # b ，还要使数据突发之间能够无交叠地在输出d c g 上传送，因此需要数据突 发的持续时间来决定输出d c g 。我们通过图2 - 9 来说明l a u c v f 算法。，为突 发到达时间，其中n 和n 信道中到达的数据突发与信道中己凋度的数据突发存 在冲突，因此不能选择b ，皿信道。其他信道中，根据就近原则，我们选择n 作为数据突发的输出d c g 。