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时间:2019-05-14
《基于MPLS网络的故障恢复方案研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要多协议标签交换(MPLS)是IP骨干网中前景良好的关键技术之一。在MPLS网络中,数据包通过定长的标签作为索引进行转发,较之于传统的IP路由,它对业务流量有着更灵活的控制与管理。作为骨干网交换技术,MPLS需要对故障进行更快速的响应,否则可能导致业务QoS下降。IETF将MPLS的故障恢复模型划分为两大类,重路由和保护切换(快速重路由1。二者的差异在于前者是通过在线建立新路由以传输流量,而后者剐需要预先建立保护路径以切换流量。本文将针对这两种模型分别进行了研究,主
2、要工作如下:其一,在区分服务网络环境中,描述了一种基于集中化模型的多故障的重路由算法。采用以优先级属性划分LSP的策略,将带宽作为主要需求参数,满足了不同LSP的QoS要求,其实现是基于MPLS流量工程的约束路由的最优化方程。故障后,高优先级LSP优先占有网络资源,在网络资源不足时,高优先级LSP通过对低级别流量实施抢占获得新路由,确保了重要业务流的QoS。模拟示例分析验证了算法的可行性和优越性。其二,在备份路径预建立的前提下,提出了一种MPLS的故障恢复方案——EB。该方案在现有的Bridge模型基础
3、上引入了修改后的Backpressure信令以解决分组失序。此外,结合了现有了经典方案(Haskin.Makam),进行了理论性能评估及仿真实验分析。总体表明,EB良好继承了Bridge方案原有的优势,并且解决了分组失序问题。综合评估,EB较之现有的几种方案有着更优恢复性能。其三,提出了一种基于QoS保护的MPLS的故障恢复方案P(Proposal]。该方案结合了段保护和路径保护的思想,在段保护域中引入了现有的Haskin和Makam的混合思想,实施局部回传以减小Haskin和Makam的恢复时间。与此
4、同时,也减小了LocalReverse方案的平均时延。此外,文中扩展了现有的故障恢复的QoSP评估模型,并对建议方案进行了评估分析。实验证明,针对区分服务的四种流量类别,P方案均有着具有较优的QoSP性能。关键词:多协议标签交换;标签交换路径;故障恢复;重路由;服务质量西南交通大学硕士研究生学位论文第J
5、页AbstractMultiProtocolLabelSwitching(MPLS)isthekeytechnologyofbackboneIPnetwork,withgoodprospect。InMP
6、LSnetwork,forwardingofIPpacketisdrivenbythefLxed-lengthlabels.ComparedwithconventionalIPforwarding,MPLShasmoreflexiblecontrolandmanagementforthetrafficservice.Asthekeyswitchtechnologyofbackbonenetwork,MPLShastoresponseasfastaspossible,otherwise,itwillres
7、ultindegradationofQoSlevel./ETF(IntemetEngineeringTaskforce)dividestheMPLS—basedrecoveryintotwomodels:rerouteandprotectionswitching(fastrerouting).Recoverybyreroutingmodelisde丘nedasestablishingnewpathsOildemandforrestoringtrafficaftertheoccurrenceofafaul
8、t.Butprotectionswitchingmechanismneedpre—establisharecoverypathorpathsegmenttoswitchworkingtraffic.Thatisthejustchiefdifferencebetweenthetwomodels.Thethesisexpatiatestheresearchaimingatthetwomodelsrespectively,andthecentralachievementsisshownasfollows:Un
9、dertheDiff-Servenvironment,thisthesisdescribedallalgorithmforreroutingwhichisbasedonMulti—failuresmodelandcentralizedimplementationmodel.DividingtheLSPsaccordingtotheset-uppriorityandholdingpriorityofLSP,thealgorithmfocuse
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