基于故障分类的光网络抗毁方法及装置与流程

本技术涉及光网络运维，尤其涉及基于故障分类的光网络抗毁方法及装置。

背景技术：

1、随着全球数字化进程的加快，人们对通信业务的需求体现出高层次和多样化，网络流量呈现出爆发式增长。在光网络中，网络的故障会导致大量的业务中断，因此对于光网络生存性的研究具有重要的意义，若发生故障可能会带来重大损失。光网络的抗毁性技术主要分为保护和恢复两大类：保护是指事先为业务预留备份资源，当故障发生后，业务可以被快速地切换到预留的备份资源上进行承载；恢复是指事先不为业务预留备份资源，当网络发生故障后，再动态地寻找网络资源来承载受影响的业务。保护技术可以实现更快的业务恢复，这也更符合光网络的抗毁性要求。

2、根据备用资源的设置和使用的情况，通常将光网络抗毁机制分为专用保护和共享保护。专用保护技术是先在光网络中配置工作路径和链路不相交的专用保护路径，再在这两条工作路径中根据业务带宽需求分配相应的频谱资源。特别地，在保护路径中，所分配的保护频谱资源只能被一个业务所占用，其它业务不可以使用，所以这种保护方式的频谱资源利用效率低。共享保护技术也需要配置工作路径和链路不相交的保护路径，同时在这两条路径上分配相应的频谱资源，而在保护路径上，分配的频谱资源能够被多个业务所共享，所以网络频谱资源利用率比专用保护技术更高。

3、上述两种光网络抗毁方式常用于解决单链路故障的问题中，但是在多链路故障时，不能有效地对业务进行保护。对于频谱共享保护技术，预留的共享频谱资源被多个受损业务所共享，使得业务未必真的受到保护。在超大容量光网络的多链路故障生存性保护中，由于光网络的复杂性和故障类型的多样性，传统的光网络抗毁方式并不能解决光网络中保护可靠性较差且资源利用率较低等问题。

技术实现思路

1、鉴于此，本技术实施例提供了基于故障分类的光网络抗毁方法及装置，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

2、本技术的一个方面提供了一种基于故障分类的光网络抗毁方法，包括：

3、应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测，得到各个所述链路各自对应的故障类型预测结果；

4、根据各个所述链路各自对应的所述故障类型预测结果以及预获取的带宽信息，分别确定各个所述链路的链路权重；

5、基于各个所述链路的链路权重以及目标业务的优先级对该目标业务进行路由及资源分配，以得到该目标业务在所述光网络中的工作路径、保护路径以及为该保护路径预留的目标带宽资源，其中，所述目标带宽资源包括：所述目标业务专用的专用保护带宽资源或者所述目标业务与其他业务共享的共享保护带宽资源。

6、在本技术的一些实施例中，所述应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测，得到各个所述链路各自对应的故障类型预测结果，包括：

7、获取光网络的网络拓扑对应的各个链路以及各个所述链路的资源状态数据；

8、分别获取各个所述链路对应的链路特征向量；

9、将各个所述链路特征向量分别输入预设的故障分类模型，以使该故障分类模型输出各个所述链路各自对应的故障类型预测结果。

10、在本技术的一些实施例中，在所述应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测之前，还包括：

11、获取光网络原始运维数据集，所述光网络原始运维数据集中包含有所述光网络中链路发生故障的各个故障样本和各个所述故障样本对应的故障类型；

12、将所述光网络原始运维数据集划分为训练集和测试集；

13、对所述训练集进行数据预处理；

14、应用经所述数据预处理的训练集训练预设的多分类支持向量机，以使该多分类支持向量机用于根据输入其中的链路特征向量，对应输出该链路特征向量在各个所述故障类型的概率值和正常工作的概率值；

15、基于所述测试集对训练后的所述多分类支持向量机进行测试，并根据对应的测试结果对所述多分类支持向量机进行调整以得到对应的故障分类模型。

16、在本技术的一些实施例中，所述数据预处理包括：针对特征数据的归一化处理、针对运维数据的降维处理和欠采样取样处理。

17、在本技术的一些实施例中，所述根据各个所述链路各自对应的所述故障类型预测结果以及预获取的带宽信息，分别确定各个所述链路的链路权重，包括：

18、根据各个所述链路的各自对应的所述故障类型预测结果分别生成各个所述链路的风险权重；

19、根据预获取的各个所述链路的各自对应的资源状态数据分别生成各个所述链路的资源占用率；

20、基于各个所述链路的风险权重和资源占用率，分别生成各个所述链路的链路权重。

21、在本技术的一些实施例中，所述基于各个所述链路的链路权重以及目标业务的优先级对该目标业务进行路由及资源分配，以得到该目标业务在所述光网络中的工作路径、保护路径以及为该保护路径预留的目标带宽资源，包括：

22、应用k条最短路径算法计算得到目标业务在所述光网络中的多条的初始路径；

23、获取各个所述初始路径中的各个所述链路的链路权重和；

24、若各个所述链路权重和中存在唯一最小值，则将该最小值对应的初始路径确定为所述目标业务在所述光网络中的工作路径；

25、若各个所述链路权重和中存在多个相同的最小值，则判断所述链路权重和均为所述最小值的各个所述初始路径中是否存在唯一的距离最短路径，若是，则将该唯一的距离最短路径作为所述目标业务在所述光网络中的工作路径；

26、若各个所述链路权重和中存在多个相同的最小值，且所述链路权重和均为所述最小值的各个所述初始路径的距离也相同，则在所述链路权重和均为所述最小值且距离也相同的各个所述初始路径中选取链路数最小的一个，作为所述目标业务在所述光网络中的工作路径；

27、在除所述工作路径中之外的剩余初始路径中选取一个链路权重和小于预设权重和阈值且与所述工作路径不相交的路径，作为所述目标业务在所述光网络中的保护路径；

28、根据所述目标业务的预设优先级，为所述目标业务在所述光网络中的保护路径预留对应的目标带宽资源。

29、在本技术的一些实施例中，所述根据所述目标业务的预设优先级，为所述目标业务在所述光网络中的保护路径预留对应的目标带宽资源，包括：

30、若所述目标业务的预设优先级为高等级，则为所述目标业务在所述光网络中的保护路径预留对应的所述专用保护带宽资源；

31、若所述目标业务的预设优先级为低等级，则为所述目标业务在所述光网络中的保护路径预留对应的所述共享保护带宽资源以及对应的共享度阈值。

32、本技术的另一个方面提供了一种基于故障分类的光网络抗毁装置，包括：

33、故障类型预测模块，用于应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测，得到各个所述链路各自对应的故障类型预测结果；

34、链路权重计算模块，用于根据各个所述链路各自对应的所述故障类型预测结果以及预获取的带宽信息，分别确定各个所述链路的链路权重；

35、路由及资源分配模块，用于基于各个所述链路的链路权重以及目标业务的优先级对该目标业务进行路由及资源分配，以得到该目标业务在所述光网络中的工作路径、保护路径以及为该保护路径预留的目标带宽资源，其中，所述目标带宽资源包括：所述目标业务专用的专用保护带宽资源或者所述目标业务与其他业务共享的共享保护带宽资源。

36、本技术的另一个方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的基于故障分类的光网络抗毁方法。

37、本技术的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于故障分类的光网络抗毁方法。

38、本技术提供的基于故障分类的光网络抗毁方法，应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测，得到各个所述链路各自对应的故障类型预测结果；根据各个所述链路各自对应的所述故障类型预测结果以及预获取的带宽信息，分别确定各个所述链路的链路权重；基于各个所述链路的链路权重以及目标业务的优先级对该目标业务进行路由及资源分配，以得到该目标业务在所述光网络中的工作路径、保护路径以及为该保护路径预留的目标带宽资源，其中，所述目标带宽资源包括：所述目标业务专用的专用保护带宽资源或者所述目标业务与其他业务共享的共享保护带宽资源；通过应用预设的故障分类模型对光网络对应的各个链路分别进行故障类型预测，能够在进行光网络抗毁分配前预先感知各个链路各自的故障类型预测结果，进而能够为确定各个链路的权重提供可靠、有效且准确的数据基础，并能够有效提高光网络中各个链路故障类型预测的自动化程度及智能化程度，并能够提高光网络抗毁过程的执行效率；通过根据链路故障类型预测结果与资源感知为每条链路赋予权重，能够有效提高链路权重的应用可靠性及有效性，进而为后续路由选择提供准确、可靠及有效的数据基础；通过基于各个所述链路的链路权重以及目标业务的优先级对该目标业务进行路由及资源分配，能够有效提高业务在光网络中传输的可靠性，并能够有效提高光网络的资源利用率及合理性，进而能够提高光网络抗毁过程的有效性及可靠性，为光网络中的业务选择合适的保护方式，使得光网络在后续面对多链路故障时，也能够有效地对业务进行保护。

39、本技术的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本技术的实践而获知。本技术的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。

40、本领域技术人员将会理解的是，能够用本技术实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本技术能够实现的上述和其他目的。