[发明专利]一种无源光网络切片划分方法、装置及系统

说明书

本发明涉及一种无源光网络切片划分方法，本发明的方法基于长短期记忆神经网络模型进行流量预测，并基于流量预测值采用带宽请求的比例分配带宽策略，获得切片的共享带宽比，实现网络切片公平地分配共享带宽资源，并设置了分配上限值，避免一些切片因无法获得足够的宽带造成延迟或丢包的技术缺陷，能够极大地提高资源利用率，降低网络时延，保证各个网络的服务质量需求。

技术领域

本发明涉及无源光网络切片划分领域，特别是涉及一种无源光网络切片划分方法、装置及系统。

背景技术

近年来，新颖的网络业务和不断多样化的网络应用场景正以惊人的速度出现，现有的网络架构不断受到挑战。不同应用带有多元化的服务质量需求，因此，无源光网络(PON)朝着多切片网络的场景发展。在光接入网中，切片技术可以将一台物理光线路终端(OLT)设备虚拟化为多个切片OLT，从而实现差异化服务和独立运维，可以有效减少网络重复投资。然而现有的资源按需分配的切片划分方式，虽然可以有效的避免切片间的抢占，但是仍然存在不同切片对共享宽带资源的公平分配及因无法获得足够的宽带造成延迟或丢包的技术缺陷，无法满足多种业务的服务质量(QoS)需求。

因此，如何实现网络切片公平地分配共享带宽资源，并避免一些切片因无法获得足够的宽带造成延迟或丢包的技术缺陷，满足多种业务的QoS需求，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种无源光网络切片划分方法、装置及系统，以实现网络切片公平地分配共享带宽资源，并避免一些切片因无法获得足够的宽带造成延迟或丢包的技术缺陷，满足多种业务的QoS需求。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种无源光网络切片划分方法，包括：

基于每个切片的历史流量数据，采用长短期记忆神经网络模型，预测每个切片在下一个切片带宽分配周期的流量，得到每个切片的流量预测值；

根据每个切片的流量预测值，采用基于带宽请求的比例分配带宽策略，获得每个切片的共享带宽比；

将每个切片的共享带宽比分别与每个切片的分配比上限值比较，并将共享带宽比大于分配比上限值的切片的共享带宽比修正为所述切片的分配上限值；

分别根据每个切片的共享带宽比和预设的最小保证带宽比进行每个切片的带宽资源分配。

可选的，所述根据每个切片的流量预测值，采用基于带宽请求的比例分配带宽策略，获得每个切片的共享带宽比，具体包括：

根据每个切片的流量预测值，利用公式r_m(t)＝τ_j*p_m(t)，计算每个切片的基于优先级加权的带宽请求；

其中，r_m(t)表示切片m的基于优先级加权的带宽请求，p_m(t)为切片的流量预测值，τ_j为优先级权重；

根据每个切片的基于优先级加权的带宽请求，利用公式计算每个切片的共享带宽比；

其中，δ_m(t)表示切片m的共享带宽比，r_n(t)表示切片n的基于优先级加权的带宽请求，N表示切片的数量。

可选的，所述将每个切片的共享带宽比分别与每个切片的分配比上限值比较，并将共享带宽比大于分配比上限值的切片的共享带宽比修正为所述切片的分配上限值，具体包括：

对于切片m，判断公式是否成立，获得判断结果；

若所述判断结果表示否，则将δ_m(t)的数值修正为

其中，δ_m(t)表示切片m的共享带宽比，表示切片m的分配上限值，t表示下一个切片带宽分配周期的时间。