基于终端业务定位接入的调度数据网仿真模拟设备开发及应用

汪霄祥,谢铖，丁金多，陈子昕，邹明强

(国网安徽省电力有限公司，铜陵供电公司，安徽,铜陵 244000)

0 引言

本文对调度数据网接入终端业务进行了仿真分析和相关的风险性评估，找到调度数据网接入终端设备引起的数据异常储存和运行故障的影响因素，解决或控制故障影响因素优化调度数据的接入应用效果。

1 方法

1.1 调度数据网

调度数据网使用的技术协议组网为边界网关协议(BGP/MPLS VPN)，作为一种域间路由协议,边界网关协议在因特网上被广泛部署用来进行自治系统之间可达信息的交换。与一般的路由协议不同，它采用了策略来对路由信息的转发进行控制，从而保证链路的安全性[1]。MPLS VPN建设的网络实际应用发现可以承载多种业务的处理，不管是网络服务中的提供商提供的网络接入服务，还是一些大型网络企业和相关的科研部门以及一些相关的政府部门的内部专用业务办公网络，MPLS VPN技术都可以实现普遍使用和适用。在国际方面，一些发达国家的网络服务提供商们绝大部分都建设了企业级别的MPLS VPN数据专用工作网，对该项完善的成套组网技术都有所掌握和了解。

1.2 BGP/MPLS的网格架构

边界网关协议BGP/MPLS一般被用来路由传递调度数据网各AS之间动态路由协议，BGP/MPLS协议可以由信息发展进程推出相应的协议版本。其中,BGP/MPLS1是第一个被推出的协议版本，BGP/MPLS4这个版本是第一个实现子网聚合处理的协议版本[2-4]。BGP协议在应用过程中不会受到网络拓扑的限制，该项协议在使用时可以假定在自运行的系统中完成了路由传输路径的选择。运行BGP/MPLS4协议可以建立传递连接节点间的对等体关系，而节点间的相互传递的消息可以构成BGP/MPLS4协议的自运行系统图，整个互联网信息传递过程就是一个完整的自运行系统图，其中每个自运行系统中的AS号是唯一和独立的。BGP/MPLS4的协议机制能够确保无循环的信息域之间传递路径选择过程，图1表示信息传递路径树。

图1 AS信息传递路径树

1.3 网络元素故障概率估计

在调度数据接入终端业务时经常发生网络故障[5-6]，研究发现引起网络故障的主要原因是网络元素。对网络元素引起网络故障概率判定的2种常用方法有主观评价法和运行统计法。其中,主观评价法利用专家经验确定网络元件引起的故障概率，运行统计法对统计数据进行相关评估，本研究主要采用运行估计法对网络元素引发的网络运行故障概率进行估计。以信息传输链路为例，主要研究其中的光缆故障，运用的一些计算公式如下:

(1)

式中,M代表光缆发生故障的平均时长，Ti是光缆第i次发生故障的持续时间，单位为h，N是光缆统计周期发生故障的次数。

(2)

式中,A是光缆发生故障的平均次数，TF是发生网络故障时的统计周期，单位为h，NE(TF)是光缆在统计周期内发生故障的总次数，LO是光缆在统计范围内的总长度，单位为km。

WO=A·M

(3)

式中,WO是在总光缆长度中出现的平均故障概率。

Qosi=1-Li·WO

(4)

式中,Li是第i段光缆的长度，Qosi是光缆无故障概率，Li·WO是光缆的故障概率。

2 结果与分析

2.1 调度数据接入业务终端占用率仿真分析

本研究主要是在终端业务运行模型中，对调度数据网中的动态码率(VBR)和静态码率(CBR)进行仿真分析，仿真结果如图2所示。

图2 业务线路平均宽带占有率

在终端业务运行模型中，包含着许多流量生产模块，生产模块可以依据流量数据包的信息发送间隔和相等取值的参数或任意可以变化的参数数值，生成动态码率(VBR)和静态码率(CBR)的流量。本次仿真分析采用可变参数生成的数据包流量来模拟动态码率(VBR)和静态码率(CBR)在接入的终端业务线路中的宽带占有率，主要通过控制调度数据网仿真设备分别生成固定流量和可变化流量来模拟动态码率(VBR)和静态码率(CBR)业务。由图2可以看出，调度数据网中的动态码率(VBR)和静态码率(CBR)在宽带中的占有率是较为稳定的，但是在调度数据网中应用效果更好一些的应该选VBR，因为动态码率(VBR)可以自己调节数据的采集频率和密度。例如在调度数据网中,数据流量较小的时候，可以减少数据的采集密度和频率;数据流量较大的时候，可以适量地增大数据采集频率，与静态码率(CBR)在调度数据网中的运行相比，可以减少运行产生的文件储存量，减少调度数据网定位接入终端业务时引起的数据异常存储。

2.2 调度数据网仿真模拟设备风险性评估

本文对调度数据网接入终端业务的风险性评估，主要通过对调度数据网全网链路的长度分布和失效链路长度分布进行评估，长度分布如图3所示。

图3 调度数据网光缆链路长度分布图

通过本次调度数据网得到的统计数据，得到参与调度数据网接入终端业务的光缆共有210条，并且每一条光缆的长度都不相同，配置的设备也不尽相同，其中每段光缆的失效概率可以通过式(4)计算。根据图3的长度数据，可以计算得到调度数据网链路失效概率平均值为0.142，方差为1.46×10-4。

为了解调度数据网单链路对全网可靠性的影响，对各链路序号对应的可靠性进行统计和分析，统计结果如图4所示。

图4 调度数据网光缆链路对全网可靠性的干扰

调度数据网中的单光缆链路在失效时带来的业务损失就是调度数据网可靠性的减小值，也可以从侧面说明导致全网业务失效的总数量。其中,不同链路的失效业务损失可以通过业务故障树模型统计计算得出。图4是不同链路对应的链路失效时的可靠性干扰影响值，在图4中可以明显看出第125条调度数据网中的失效链路对全网的可靠性影响最大，有近14条接入的业务损失，也有一些失效链路并没有给接入的业务带来相应的损失，说明这种失效链路可以用来保护接入的业务。

为了解调度数据网中的各链路对应的风险性影响，根据调度数据网接入的终端业务应用结果进行统计,如图5所示。

图5 调度数据网中的单链路失效风险影响值分布

结合图3、图4和图5分析可知，调度数据网中的链路段失效概率与调度数据网中的单链路失效概率以及调度数据网中的链路段的长度是正相关的。调度数据网中的单链路业务风险由链路段的失效概率和调度数据网的单链路失效业务损失分布相关，而调度数据网接入的业务损失分布与业务的数量、业务的路由器配置以及接入业务的多种保护方式等有关。根据图5中统计的调度数据网单链路失效风险影响值数据统计计算可以得到，调度数据网中的全网业务风险影响值的均值为0.023，该风险影响均值可以反映调度数据网的整体风险水平，与此同时计算出了调度数据网的全网业务风险影响值方差为0.000 9。

结合以上分析结果，为了解路由器各节点对于调度数据网的危害度影响，将调度数据网应用与终端业务历史出现的故障和业务损失进行统计，结果如图6所示。

图6 接入的业务损失和危害度分布

根据图6分析可得，在路由器的3号节点产生故障时对终端业务带来的损失为0.491是最大的，对终端业务故障危害程度最大的是路由器26号节点，同时3号节点对应的终端业务危害度也是较大的。这也说明了路由器3号节点承载的终端业务量较多，因此，当该节点发生故障时将严重影响业务的正常运行。但对于业务损失的关键影响因素还是业务本身的重要性以及业务中产生故障的影响时间。

3 总结

本研究主要通过仿真分析对静态码率(CBR)和动态码率(VBR)在业务线路中的平均宽带占有率进行分析，以及对调度数据网定位接入终端业务的风险性评估，分析发现静态码率(CBR)可以自己调节数据的采集频率和密度，更适合在调度数据网中应用。对评估结果的分析表明,调度数据网链路失效概率平均值为0.142，方差为1.46×10-4，分析发现调度数据网链路失效概率与调度数据网的线路长度之间具有高度一致性。调度数据网中的全网业务风险影响值的均值为0.023，该风险影响均值也反映了调度数据网的整体风险水平，属于较低水平，对终端业务运行影响并不大。深入分析发现，终端业务损失的关键影响因素还是业务本身的重要性以及业务中产生故障的影响时间，优化调度数据网接入终端业务的应用效果，减少故障因素对终端业务的损失和危害性，调度数据网接入终端业务时，应该优化接入设备路由器各节点的性能。