面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种面向云

【技术实现步骤摘要】
面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法


[0001]本专利技术涉及弹性光网络和云-雾通信
，特别是涉及一种面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法。

技术介绍

[0002]随着5G通信、物联网(IoT)和虚拟现实技术的飞速发展，传统的云计算无法以高延迟和巨大的能耗来满足其需求。边缘计算作为云计算的一个很好的补充，与设备的距离更近并且延迟更低，云计算和边缘计算的合作可以融合它们的优势并提供更高质量的服务。同时，由于服务请求的带宽需求越来越多样化，对网络拥有灵活提供频谱能力提出了的新要求。
[0003]弹性光网络(Elastic Optical Network,EON)是有望在云计算和边缘计算之间承载灵活请求的基础网络。基于OFDM技术，将基板频谱资源切成独立的频谱时隙，每个频谱时隙通常占用6.25GHz或12.5GHz，可以高效、灵活地为到达的请求提供多个频谱时隙。因此，弹性光网络(EON)的应用使云边缘计算和5G技术可以更好地改善生活质量。
[0004]云-边数据中心之间经常存在许多大容量数据迁移或大容量数据备份的服务请求，这些批量数据迁移或备份服务请求不需要立即响应，它们总是有特定的截止期限。在截止日期到来之前，例如，第二天早晨8点，完成好这些服务请求即可。因此，这些请求也被称为提前预留(Advance Reservation,AR)请求。由于引入了时间域，因此可以将这些请求适当地延迟，以缓解网络资源压力，避免网络拥塞。对于分配提前预留请求，不仅应考虑频谱域资源，而且还应考虑时域。如果时间资源和频谱资源均满足要求，则可以成功分配请求。
[0005]路由和频谱分配(Routing and Spectrum Allocation,RSA)问题一直是EON中的热门问题。尽管许多研究在某些方面研究了大容量数据传输问题，并且大都提出了传统的启发式RSA算法，但是，在静态RSA和动态RSA中，传统的启发式RSA算法无法连续地进行优化，并且受到可伸缩性的限制，存在业务请求不能被合理分配处理、阻塞率较高的技术问题。

技术实现思路

[0006]针对现有弹性光网络中存在大量数据迁移或备份的提前预留请求时，传统的启发式RSA算法存在着较高阻塞率的技术问题，本专利技术提出一种面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，解决了现有物联网中数据备份、应用数据同步和虚拟机迁移等跨数据中心传输业务所存在的频谱资源分配的问题。
[0007]S1，对于一个业务请求利用最短路径算法计算出业务请求r的k条最短候选路径，其中，表示业务请求r所携带的业务数量，s表示源节点，d表示目的节点，t
a
和t
d
分别表示业务请求r的到达时间和截止时间；
[0008]S2，基于每条链路的频谱资源划分时间片和频谱槽，根据每个时间频谱单元的状态获取步骤S1中所述最短候选路径所对应的路径资源矩阵，根据路径资源矩阵获取处理业
务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
；
[0009]S3，根据步骤S2所得到的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
利用强化学习算法确认业务请求r在步骤S2所得到的路径资源矩阵中被分配的动作A，根据动作A获取对应的奖励R；
[0010]S4，根据步骤S3所述得到的奖励R确认该最短候选路径下的分配方案是否有效，若有效，记录该最短候选路径下的分配方案和对应的奖励R后执行步骤S5，若无效，直接执行步骤S5；
[0011]所述分配方案包括业务请求r调度的开始时间t
s
、该最短候选路径、处理业务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
；
[0012]S5，按照步骤S2-S4的方法，依次遍历k条最短候选路径，选择产生最大奖励R的分配方案作为业务请求r的分配方案。
[0013]本专利技术的有益效果：对于一个到来的提前预留请求，本专利技术首先利用最短路径法找到k条最短候选路径，遍历每条候选路径并计算每条候选路径所对应的可用频谱资源；可以为每个业务请求分配不同的服务时间以及频谱槽数量，再利用深度神经网络去选择最佳分配方案，同时为每个分配方案获取一个奖励，根据奖励决策出最佳的分配方案；具有很好的鲁棒性，可以为所有提前预留请求业务选择合适的路由路径并为每个提前预留请求分配最佳的服务时间和频谱资源，使频谱资源的利用率达到最大化，降低了业务请求的阻塞率与初始时延。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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。
[0015]图1为本专利技术的流程示意图。
[0016]图2为环境状态S的合成示意图。
[0017]图3为DQN算法的流程示意图。
[0018]图4为簇的示意图。
[0019]图5为时间频谱连续度TF
c
的中各参数的统计示意图。
具体实施方式
[0020]下面将结合本专利技术实施例中的附图1-5，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]一种面向云雾弹性光网络中提前预留请求的频谱资源分配方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0022]S1，对于一个业务请求利用最短路径算法计算出业务请求r的k条最短候选路径，其中，表示业务请求r所携带的业务数量，s表示源节点，d表示目的节点，t
a
和t
d
分别表示业务请求r的到达时间和截止时间；
[0023]所述业务请求为提前预留请求业务，每条最短候选路径均是由一个或多个链路组成。
[0024]S2，基于每条链路的频谱资源划分时间片和频谱槽，根据每个时间频谱单元的状态分别获取步骤S1中所述最短候选路径所对应的路径资源矩阵，根据路径资源矩阵获取处理业务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
，包括如下步骤：
[0025]S21，对最短候选路径上的链路进行时间片和频谱槽划分，基于时间片和频谱槽建立时间频谱单元，分别确认链路上每个时间频谱单元的状态；
[0026]所述时间频谱单元的状态的表达式为：
[0027][0028]其中，S
(t,f)
表示时间频谱单元u
(t,f)
的状态，时间频谱单元u
(t,f)
是由第t个时间片和第f个频谱槽所组成。
[0029]S22，根据步骤S21所得到的链路上本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对于一个业务请求利用最短路径算法计算出业务请求r的k条最短候选路径，其中，表示业务请求r所携带的业务数量，s表示源节点，d表示目的节点，t
a
和t
d
分别表示业务请求r的到达时间和截止时间；S2，基于每条链路的频谱资源划分时间片和频谱槽，根据每个时间频谱单元的状态获取步骤S1中所述最短候选路径所对应的路径资源矩阵，根据路径资源矩阵获取处理业务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
；S3，根据步骤S2所得到的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
利用强化学习算法确认业务请求r在步骤S2所得到的路径资源矩阵中被分配的动作A，根据动作A获取对应的奖励R；S4，根据步骤S3所述得到的奖励R确认该最短候选路径下的分配方案是否有效，若有效，记录该最短候选路径下的分配方案和对应的奖励R后执行步骤S5，若无效，直接执行步骤S5；所述分配方案包括业务请求r调度的开始时间t
s
、该最短候选路径、处理业务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
；S5，按照步骤S2-S4的方法，依次遍历k条最短候选路径，选择产生最大奖励R的分配方案作为业务请求r的分配方案。2.根据权利要求1所述的面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：S21，对最短候选路径上的链路进行时间片和频谱槽划分，基于时间片和频谱槽建立时间频谱单元，分别确认链路上每个时间频谱单元的状态；S22，根据步骤S21所得到的链路上每个时间频谱单元的状态确认该链路的链路资源矩阵；S23，按照步骤S21和步骤S22的方法分别确认最短候选路径上每条链路的链路资源矩阵，根据链路资源矩阵确认该最短候选路径的路径资源矩阵；S24，根据路径资源矩阵计算业务请求r所需要的服务持续时间
△
t，并根据服务持续时间
△
t计算该业务请求r所需的时间片数量n
t
和频谱槽数量n
f
。3.根据权利要求2所述的面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，其特征在于，在步骤S24中，所述时间片数量n
t
的计算公式为：式中，τ表示一个时间片的大小，
△
t表示业务请求r的服务持续时间；所述频谱槽数量n
f
的计算公式为：式中，F
slot
表示一个频谱槽的容量，GB表示保护带宽，[*]表示取上整。4.根据权利要求2或3所述的面向云-雾弹性光网络提前预留请求的频谱资源分配方法，其特征在于，所述服务持续时间
△
t根据如下约束条件，并通过分别尝试不同的开始时
间对业务请求r进行处理的方法获取，所述约束条件为：max
△
t＝t
d-t
a
；t
a

【专利技术属性】
技术研发人员：吴利杰，朱睿杰，杨燚，刘岩，安致嫄，舒新建，赵凌霄，
申请(专利权)人：郑州大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：