一種基于多維聚合模型的異構網絡拓撲融合方法

成玉榮，陳志坤，韓衛占

(1.中國電子科技集團公司第五十四研究所，河北 石家莊 050081；2.中國人民解放軍91977部隊，北京 100036)

0 引言

綜合網管系統實現對多種專業網絡的綜合管理功能，其中綜合拓撲管理是核心管理功能之一，能夠對網絡中所有節點、節點間連接、物理結構和業務邏輯結構等狀態進行實時監視，并根據用戶需要分別提供全局拓撲、重點區域拓撲、單網系拓撲和業務邏輯拓撲等多種維度呈現方式。本文所述的綜合網管系統管理的專業網系包括傳輸層[1]、承載層、涵蓋有線和無線等多類專業網絡，拓撲呈現需要基于地理信息系統(GIS)呈現各網系節點、連接和業務邏輯關系等拓撲對象及狀態信息。

隨著管理范圍增大，被管網絡向多樣化[2]、集成化發展[3]，網絡拓撲呈現廣域分布、規模大、異構化和復雜化等特點，單純基于空間位置進行拓撲呈現，弊端凸顯，主要問題包括節點多、位置密集，導致節點堆疊，節點狀態識別難；節點間物理連接交織雜亂，連接狀態識別難；不同專業網絡節點間業務承載關系在堆疊情況下呈現難；呈現節點多、連接多、業務關系多，導致界面呈現渲染慢，刷新效率低，用戶體驗差。因此，急需一種科學、高效的拓撲管理模式，有效地處理上述大規模異構網絡拓撲的融合與呈現問題。

針對基于GIS的大規模拓撲呈現，已有的解決方案主要是節點空間的聚合方法[4]，關于節點、連接的聚合，在光網絡中應用較多的階梯聚合算法[5]，不能對跨網業務關系進行聚合；傳感器無線網絡[6]、無人機[7]或物聯網[8]等拓撲的聚合算法，提供了邏輯關系聚合方法，但對于跨網關聯缺乏描述；因此，面向跨網系、復雜異構網絡的連接、業務關系等方面的聚合計算，尚沒有科學高效的解決方案。本文創造性地提出了基于多維聚合模型的四層綜合拓撲管理技術框架，根據被管網絡特點，構建獨特的空間維、關系維和狀態維拓撲數據模型和關聯規則，基于多維模型進行拓撲數據融合處理，實現根據用戶需求快速、清晰地展示各類綜合拓撲視圖，從而有效地解決了上述大規模異構網絡拓撲呈現的問題。

1 綜合拓撲管理技術框架

綜合網管系統基于采集的各專業網絡的設備、設備連接、節點、網絡連接以及業務承載關系等管理信息，進行數據建模、多維聚合處理、拓撲視圖生成和展示。本文按照拓撲處理呈現流程，自下而上構建數據采集預處理層、模型規則生成層、多維融合處理層和綜合拓撲呈現層的四層綜合拓撲管理技術框架，實現滿足用戶需求的多種拓撲視圖數據融合和綜合呈現功能，技術框架如圖1所示。

圖1 綜合拓撲管理技術框架Fig.1 Technical framework of integrated topology management

各層功能描述如下：

(1) 數據采集預處理層：通過SOAP/SNMP/FTP/專用協議等各類管理協議[9]，采集各專業網設備、設備連接、端口狀態、節點、網絡連接以及業務傳輸路徑等信息，按照管理協議、對象模型等規范要求，對采集的各類數據進行過濾清理、格式轉換、建模歸并等預處理，記錄到數據庫中，形成網絡拓撲的基礎數據。

(2) 模型規則生成層：基于網絡拓撲的基礎數據，從空間維、關系維、狀態維等多維度進行建模[10]；并根據專業網絡間連接關系、業務承載關系等，配置生成拓撲關聯規則[11]。拓撲模型的精準性和關聯規則的全面性、合理性，是影響拓撲數據融合及綜合呈現效果的關鍵因素。

(3) 多維融合處理層：在模型層基礎上，采取多維聚合技術，依據前述已生成的拓撲關聯規則，按照空間、連接和業務承載關系進行數據融合[12]，基于用戶需求，生成全局拓撲、區域拓撲和業務邏輯拓撲等多種拓撲視圖，以快照形式存儲到拓撲視圖庫中，為拓撲呈現層提供快速檢索呈現手段。

(4) 綜合拓撲呈現層：基于多維拓撲融合處理結果，根據用戶選擇，從上述拓撲視圖庫快速檢索相應的拓撲視圖，根據地圖縮放自適應按照多維聚合解聚方法，提供拓撲聚合后和解聚后不同粒度呈現方式，確保能夠快速、清晰地監視拓撲節點、連接和業務承載關系。

通過構建從數據采集處理到拓撲呈現的四層拓撲管理技術框架，為實現大規模異構網絡拓撲數據的聚合處理提供了有效的整體解決方案。下面分別針對技術框架中模型規則生成層的模型設計和多維融合處理層的融合處理流程這2個核心技術內容進行詳細描述。

2 對象歸一化建模和多維模型設計

基于采集的海量拓撲數據，構建科學、高效的拓撲對象模型，是進行拓撲分類聚合、數據融合處理的基礎，也是影響聚合準確性的關鍵因素。

模型規則生成層首先對不同網系的拓撲對象進行歸一化處理，采用統一的對象信息模型和編碼格式定義拓撲對象，然后根據對象屬性和網絡結構進行基本的分類分層建模，為提取拓撲對象在空間、關系和狀態等不同層面的相關性，構建拓撲對象多維模型奠定數據基礎。本文所述被管網絡包括機房設施類、線纜線路類、傳輸層對象類、承載層對象類和業務層對象類，涵蓋有線核心網和無線接入網等多類專業網絡，對拓撲對象分類分層建模結構示意如圖2所示。

圖2 拓撲對象分層建模結構示意Fig.2 Schematic diagram of hierarchical modeling structure of topology object

記錄拓撲對象的空間屬性、關系屬性和狀態屬性。拓撲對象模型的3個維度描述如下。

(1) 空間維：通信網網絡對象分布在廣闊的地理空間，把網絡拓撲放到空間維中去描述就使得每個資源對象都具有空間屬性。空間屬性主要包括網絡對象的經緯度、所屬區域和方向。網絡拓撲在空間維的呈現采用基于GIS的方式，充分利用GIS空間管理的優勢完成拓撲對象分析、位置管理等各項功能。

(2) 關系維：拓撲對象之間存在多種關系，包括按網絡結構的承載關系、按包含關系的隸屬關系以及對象間點—線連接關系等。最常見的關系是連接關系，包括物理連接和業務邏輯連接。其中物理連接涉及有線、無線等不同的連接手段，業務邏輯連接主要是面向業務傳輸層面的邏輯連接關系。按網絡結構和業務關系劃分，將網絡對象劃分為基礎設施層、傳輸層、承載層和業務層，各層為完成某種業務功能又具有一定的相關性[13]，構建拓撲對象承載維模型，有利于根據用戶關注，對網絡拓撲進行分層展示，提供面向業務的跨網系拓撲分層展示。按網絡組成及包含關系，將網絡拓撲劃分為不同專業網拓撲對象、不同業務系統拓撲對象和不同隸屬單位拓撲對象等，拓撲對象的隸屬關系模型[14]有利于按不同隸屬關系分層呈現網絡拓撲。拓撲對象間的這些關系把各種對象緊密地結合在一起，構成了一個相互關聯、相互支持的異構網絡。

(3) 狀態維：在網絡運行過程中，網絡拓撲的連接關系、對象狀態和業務傳輸路徑等會實時變化更新，包括拓撲對象的運行狀態，如故障、正常；使用狀態如空閑、占用；運行性能或質量狀態，如誤碼率、丟包率、傳輸時延和延遲抖動等。網絡拓撲對象的狀態維模型，有利于展示拓撲的實時運行和使用狀態。

網絡拓撲對象多維模型結構如圖3所示。

圖3 網絡拓撲對象多維模型Fig.3 Multi-dimensional model of network topology object

3 基于多維模型的拓撲融合處理流程

3.1 拓撲對象聚合的基本原理

技術框架中多維融合處理層基于模型規則生成層提供的拓撲對象多維模型和關聯規則，根據數據Mashup的聚合解聚思想，提供拓撲對象的多維計算模型，包括空間維、關系維和狀態維計算模型，每個維度的計算公式分別采用成熟的計算方法實現，本文拓撲對象聚合的創新性在于3個維度根據模型和關聯規則同時聚合的拓撲融合處理流程。下面分別說明3個維度聚合計算方法以及拓撲融合的處理流程。

3.2 網絡拓撲空間維的聚合

拓撲對象空間維聚合與解聚是拓撲聚合解聚的基線，采用基于網格的幾何平均法進行拓撲節點空間維聚合，即計算每個網格內的拓撲節點平均坐標作為網格內節點聚合后復合節點的坐標；隨地圖縮放，頁面劃分的網格數不變，根據地圖比例尺，自動根據網格中的拓撲節點數進行聚合計算，實現自適應的聚合與解聚。在空間維的聚會解聚過程中，拓撲對象位置的計算是關鍵。

將頁面劃分為n×m的網格，通常頁面刷新在5 000點以下，刷新較快，如果頁面為4:3比例，可以采用80×60的網格劃分法。以頁面左下角為原點建立x，y坐標軸，頁面中拓撲節點分布在每個網格中，設某個網格中拓撲節點為E1，E2，…，Ez，坐標位置分別為(x1，y1),(x2，y2)，…，(xz,yz),采用幾何平均法，計算網格中每個拓撲節點的位置平均值，作為聚合后復合節點的位置，記為F(x，y)，其位置計算如下：

頁面中每個網格內拓撲節點均采用以上方法進行計算聚合，聚合后的復合節點標識所聚合的原始節點數量。

3.3 拓撲關系維的聚合

拓撲節點關系維屬性主要包括節點之間的連接、業務承載關系、組成關系和隸屬關系等，這些關系把各種拓撲對象聯系在一起，構成了一個相互關聯、相互支持的網絡[15]。在拓撲多維聚合處理中，拓撲節點對象聚合的同時，要進行節點間連接的聚合，將單個網格內節點連接，隨節點聚合為一個復合節點，網格間的節點間連接，隨節點聚合變為復合節點間連接，節點間業務承載關系、組成關系和隸屬關系與連接關系的聚合類似，聚合操作如下：

(1) 連接關系的聚合操作

設E1，E2，…,En為n(n≥2)個網絡拓撲對象，其連接關系集合分別為LE1，LE2，…，LEn，E為E1，E2，…，En聚合而成的聚合實體，則LE=LE1ULE2，…，LEn。

(2) 承載關系的聚合操作

設E1，E2，…,En為n(n≥2)個底層次拓撲對象，其承載關系集合分別為SE1，SE2，…，SEn，E為E1，E2，…，En聚合而成的聚合實體，則SE=SE1USE2，…，SEn。

(3) 組成關系的聚合操作

設E1，E2，…，En為n(n≥2)個底層次拓撲對象，其組成關系集合分別為CE1，CE2，…，CEn，E為E1，E2，…，En聚合而成的聚合實體，則CE=CE1UCE2，…，CEn。

(4) 隸屬關系的聚合操作

設E1，E2，…，En為n(n≥2)個底層次拓撲對象，其組成關系集合分別為IE1，IE2，…，IEn，E為E1，E2，…，En聚合而成的聚合實體，則IE=IE1UIE2，…，IEn。

3.4 網絡拓撲狀態維的聚合

網絡拓撲狀態維屬性是拓撲融合的主要屬性，狀態的聚合和解聚主要表示拓撲對象在不同抽象層次上狀態的映射過程。

網絡拓撲狀態可以分為節點或鏈路運行狀態、節點使用狀態和鏈路性能質量，節點或鏈路運行狀態包括故障和正常等；節點使用狀態包括占用和空閑；鏈路性能質量包括誤碼率、丟包率、傳輸時延和延遲抖動等。以上狀態聚合過程如下。

(1) 節點同狀態的聚合

拓撲節點同狀態的聚合，是指參與聚合的網絡拓撲節點對象屬于同一類型對象的同類型狀態。直接將參與聚合的網絡拓撲對象狀態作為聚合后抽象對象的狀態，即設n個拓撲對象E1,E2,…,En的狀態分別為S1,S2,…,Sn，E為聚合后的抽象拓撲對象，其狀態為S，則同狀態的聚合方法為S=S1=S2=…=Sn。

(2) 節點異狀態的聚合

拓撲節點異狀態的聚合是指參與聚合的網絡拓撲節點狀態不相同。以運行狀態為例，當聚合原始節點有關鍵節點(如傳輸層節點對象)故障時，聚合后的節點狀態為故障；如果不包含關鍵節點，都是同一類型網絡節點，則統計故障節點數，在聚合后的抽象節點標記故障數，方法為：設原始節點中M1，M2，…，Mn狀態為故障節點，則聚合狀態標記為故障數為N，N=φ(M1,M2,...,Mn)，其中φ為統計函數。

(3) 鏈路性能質量的聚合

鏈路性能質量采用關鍵鏈路狀態決定法就是根據參與聚合的拓撲鏈路關鍵等級，針對關鍵對象的狀態進行聚合，作為聚合后對象的狀態。設L1，L2，…，Ln為關鍵鏈路，狀態分別為S1，S2，…，Sn，則聚合后抽象鏈路狀態S為關鍵性能質量的平均值，即：

3.5 拓撲融合處理流程

拓撲呈現視圖按用戶需求，在界面提供多類拓撲呈現查詢菜單，包括全局拓撲、區域拓撲或某專業網拓撲等，用戶選擇某種拓撲視圖后，界面能夠將拓撲視圖條件發送到多維拓撲融合處理層，多維拓撲融合處理層按查詢條件獲取各類拓撲對象信息模型，然后進行多維聚合處理。

拓撲對象聚合以空間維聚合為牽引，按照空間維進行拓撲對象節點聚合，同時對拓撲節點的關系維進行聚合，在節點、連接關系聚合時，根據狀態信息進行狀態維聚合。聚合后生成的復合節點加載了原始節點對象的屬性模型，聚合后的連接關系加載了原始節點的物理連接、組合關系和業務承載關系等屬性信息[20]，聚合后復合節點和連接的狀態，加載了原始節點的狀態屬性，因此聚合后的拓撲視圖能夠準確展示拓撲的實際關系和狀態，當地圖放大時，能夠逐層解聚直到展示原始節點信息。拓撲融合處理流程如圖4所示。

圖4 拓撲融合處理流程Fig.4 Flow chart of topology fusion processing

4 試驗驗證

聚合后節點數降低到劃分的網格數以內，界面內節點數在5 000點以內，渲染呈現刷新時間在3 s以內，可以達到用戶提出的小于5 s的要求。

按照綜合拓撲管理技術框架搭建軟件原型系統[16]，模擬光纖傳輸網、IP網、衛星網等3種被管網絡拓撲數據，進行多維聚合后呈現綜合拓撲[17]。以全局拓撲為例，按照被管網絡典型規模、網絡結構和節點多維屬性，模擬3種網絡拓撲信息數據，頁面刷新時間與加載渲染節點數關系密切，試驗中，模擬光纖傳輸拓撲節點600～800個，IP網路由交換節點300～350個，衛星網終端節點30～50個，節點總數為930～1 200個。

進行10次拓撲聚合實驗，每次選取不同節點數，分別記錄聚合前和聚合后每次綜合拓撲呈現頁面刷新時間，進行對比，驗證通過拓撲融合處理，頁面刷新效率的提升[18]。以聚合前原始拓撲界面和拓撲融合處理后界面對比，驗證本文所述基于多維模型的拓撲融合方法科學有效、可行，并通過聚合后拓撲在用戶進行地圖放大后，能夠逐層解聚，展示細粒度的拓撲視圖，另外能夠查看連接包含的業務承載關系，體現本文與行業現有基于地圖的聚合方法創新之處。

拓撲聚合前后刷新效率對比表如表1所示。

表1 拓撲聚合前后刷新效率對比Tab.1 Comparison of refresh efficiency before and after topology aggregation

根據實驗數據可知，聚合后能夠將節點數控制在300點以內，加載數據大大減少，渲染呈現刷新時間在ms級，滿足用戶小于3 s的時間要求，比原始拓撲平均刷新時間8.5 s明顯降低，顯著提高了頁面刷新效率，提升用戶的體驗效果。

圖5 采用多維聚合技術前后刷新時間對比Fig.5 Comparison of refresh time before and after using multi-dimensional aggregation technology

(2) 聚合結果對比

聚合前原始拓撲如圖6所示，圖中包含光纖傳輸網節點(藍色圓形圖標所示)、IP網路由交換節點(綠色“×”圖標所示)、衛星站點(棕色三角圖標所示)、傳輸節點間連接和路由交換節點間連接等，從原始拓撲圖可以看出，節點密集，無法清晰地查看節點間連接及狀態信息。

圖6 原始拓撲數據呈現界面Fig.6 Original topology data presentation interface

進行多維聚合處理后，拓撲界面如圖7所示。

圖7 聚合后拓撲數據呈現界面Fig.7 Topology data presentation interface after aggregation

界面只顯示聚合后的復合節點，標識復合節點包含的原始節點數量，根據原始節點間關系，聚合顯示一條復合節點間連接關系，當復合節點中包含故障的原始節點時，以角標方式標注故障節點數量。呈現節點數量減少，能夠清晰準確地展示全局拓撲結構和狀態。從聚合后與聚合前拓撲結構對比，聚合處理后拓撲整體結構布局、連接關系和狀態與原始拓撲一致，能夠正確呈現整體拓撲結構及狀態等信息。

地圖放大，查看故障節點，界面如圖8所示。根據地圖比例進行解聚展示細粒度拓撲節點、連接及狀態，并能夠查看業務承載關系信息，驗證從空間維、關系維和狀態維聚合后結果符合原始拓撲結構，多維聚合結果準確。

圖8 地圖放大后拓撲數據呈現界面Fig.8 Topology data presentation interface after map enlargement

綜合上述情況，試驗結果證明基于多維聚合技術的拓撲融合處理方法能夠解決大規模異構網絡拓撲節點識別難、連接狀態監視難、業務承載關系不清晰、業務狀態監視難和頁面刷新效率低等問題。

5 結束語

根據用戶對大規模異構網絡拓撲綜合呈現應用的需求，研究基于多維聚合技術的拓撲融合呈現方法，構建了拓撲對象多維數據模型及拓撲關聯規則，實現了基于多維聚合模型的綜合拓撲呈現界面。通過原型系統及仿真多種專業網絡拓撲數據進行驗證，本文所述方法能夠對多種專業網的拓撲進行準確建模，合理化聚合處理，動態精準地顯示全局拓撲視圖、區域拓撲視圖和業務邏輯拓撲視圖等多種拓撲綜合視圖，為綜合網絡管理系統解決大規模、多網系和異構拓撲的綜合呈現問題提供了重要的解決思路和實現方案。