UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA ALEX FERREIRA DOS SANTOS Algoritmos para Roteamento e Alocação de Espectro em Redes Ópticas Elásticas Salvador BA 2015

2 ALEX FERREIRA DOS SANTOS Algoritmos para Roteamento e Alocação de Espectro em Redes Ópticas Elásticas Tese de doutorado apresentada ao Programa de Pós- Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE), da Escola Politécnica da Universidade Federal da Bahia UFBA, como parte dos requisitos para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Elétrica. Linha de Pesquisa: Processamento e Transmissão da Informação Orientador: Prof. Dr. Karcius Day Rosário Assis Co-Orientador: Prof. Dr. Raul Camelo de Andrade Almeida Júnior Salvador BA 2015

3 UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA UFBA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA DEE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA PPGEE Algoritmos para Roteamento e Alocação de Espectro em Redes Ópticas Elásticas Por: ALEX FERREIRA DOS SANTOS Tese de doutorado submetida à banca examinadora designada pelo Colegiado do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, com vistas à obtenção do título de Doutor em Engenharia Elétrica. Aprovada em 13 / 01/ 2015 BANCA EXAMINADORA Prof. Dr. Karcius Day Rosário Assis (Orientador) Universidade Federal da Bahia UFBA Prof. Dr. Raul Camelo de Andrade Almeida Júnior (Co-orientador) Universidade Federal de Pernambuco UFPE Prof. Dr. Gustavo Bittencourt Figueiredo Universidade Federal da Bahia UFBA Prof. Dr.Vitaly Félix Rodríguez Esquerre Universidade Federal da Bahia UFBA Prof. Dr. José Valentim dos Santos Filho Universidade Federal do Recôncavo da Bahia UFRB Prof. Dr. Darli Augusto de Arruda Mello Universidade Estadual de Campinas UNICAMP Salvador/2015

4 RESUMO Em uma rede óptica elástica, também conhecida como SLICE (Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Network), os recursos espectrais são divididos em slots de frequência com fina granularidade. Isto é feito para atender de forma mais eficiente às requisições de diferentes larguras de banda da Internet. Para o estabelecimento de uma conexão é necessário definir os caminhos ópticos e realizar a alocação dos recursos espectrais. Então, é essencial para a inserção dos caminhos ópticos na rede resolver o problema de roteamento e alocação de espectro (RSA Routing and Spectrum Allocation). Este pode ser resolvido utilizando heurística, que tem o intuito de melhorar a utilização dos recursos, bem como reduzir o desperdício de banda. O problema RSA pode ser classificado, quanto ao tráfego, como estático ou dinâmico. Em relação ao RSA estático, duas heurísticas foram propostas no sentido de reduzir a quantidade de slots utilizados na rede, para topologias de pequena e grande dimensão, com tráfego uniforme e não uniforme. Estas heurísticas tentam balancear a carga da rede, de forma que os recursos espectrais sejam minimamente utilizados, com o intuito de preservar a capacidade da rede para demandas futuras. Para este cenário, foi desenvolvido um simulador, com interface gráfica, para facilitar o estudo sobre redes ópticas elásticas. Para o RSA dinâmico, três heurísticas foram propostas para rede SLICE, duas para o roteamento e uma para alocação de espectro. As heurísticas de roteamento tentam balancear a carga da rede e, com isso, obtêm melhores caminhos para estabelecer as conexões. A heurística de alocação de espectro calcula a perda de capacidade na alocação de slots, e os resultados mostram sua eficiência, quando comparada a outros algoritmos na literatura. Ao final, foram analisadas diversas topologias de redes, com o intuito de verificar a relação entre estas e as probabilidades de bloqueio. Otimização. Palavras-chave: Redes SLICE, Roteamento e Alocação de Espectro, Redes Ópticas,

5 ABSTRACT In Elastic Optical Network, also known as SLICE (Spectrum-sliced Elastic Optical Path Networks), the spectrum resources are divided in frequency slots with fine granularity. This is done to respond more efficiently to requests for different Internet bandwidths. To establish a connection, it is necessary to define the optical paths and making the allocation of spectrum resources. So, it is essential to insert the optical paths in the network to solve the Routing and Spectrum Allocation problem (RSA). This can be solved using heuristics, which aims to improve the use of resources and reduce the waste of bandwidth. The RSA problem can be classified, as the traffic, such as static or dynamic. Regarding the static RSA two heuristics have been proposed to reduce the number of slots used in network for small and large topologies with uniform and non-uniform traffic. These heuristics try to balance the network load, so that the spectrum resources are minimally used, in order to preserve the ability of the system to future demands. For this scenario, a simulation was developed with a graphical interface to facilitate the study of elastic optical networks. For dynamic RSA three heuristics have been proposed for SLICE network, two for routing and one for spectrum allocation. The routing heuristics try to balance the network load and thereby achieve better ways to establish connections. The heuristic of spectrum allocation calculates the loss of capacity allocation slots, and the results show its efficiency as compared to other algorithms in the literature. At the end, several network topologies were analyzed, in order to verify the relationship between them and the blocking probabilities. optimization. Keywords: SLICE Networks, Routing and Spectrum Assignment, Optical Networks,

6 SUMÁRIO 1. INTRODUÇÃO Artigos publicados durante a realização desta pesquisa REDES ÓPTICAS ELÁSTICAS REDES ÓPTICAS ELÁSTICAS REDE SLICE Comparação entre as Redes Ópticas SLICE e WDM Problema de Roteamento e Alocação de Espectro em Redes SLICE Roteamento de Espectro em Rede SLICE Alocação de Espectro em Rede SLICE ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA TRÁFEGO ESTÁTICO RSA ESTÁTICO HEURÍSTICAS PARA O PROBLEMA RSA ESTÁTICO BSR (Best among the Shortest Routes) ILR (Iterative Load Routing) RESULTADOS NUMÉRICOS Simulação para Redes de Pequena Dimensão Simulação para Redes de Grande Dimensão Demanda de Tráfego Uniforme Demanda de Tráfego Não Uniforme ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA TRÁFEGO DINÂMICO RSA DINÂMICO HEURÍSTICAS PARA O ROTEAMENTO DE ESPECTRO BSR BSR Adaptado Resultados Numéricos do BSR Adaptado YBS (Yen-BSR-SLICE) Resultados Numéricos HERUÍSTICAS PARA ALOCAÇÃO DE ESPECTRO MSCL (Min Slot-Continuity Capacity Loss) Resultados Numéricos CONCLUSÕES TRABALHOS FUTUROS REFERÊNCIAS APÊNDICE A... 81

7 A. SimRSA: SIMULADOR DE ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA REDES ÓPTICAS SLICE APÊNDICE B B. ANÁLISE DE TOPOLOGIAS... 90

8 LISTA DE FIGURAS Figura 1.1. Tráfego global de Internet (adaptada de [2]). Copyright 2014 Cisco Figura 1.2. Arquitetura de uma rede óptica elástica (adaptada de [6] e [49]). Copyright 2009 IEEE Figura 1.3. Arquitetura ROADM de grau 3 com colorless e directionless (adaptada de [48]). Copyright 2008 IEEE Figura 1.4. Alocação de espectro da rede WDM tradicional e SLICE (adaptada de [6]). Copyright 2009 IEEE Figura 2.1. Exemplo do diagrama de constelação da modulação QAM (adaptado de [53]). Copyright 2010 IEEE Figura 2.2. Alcance de transmissão por taxa de bits (adaptado de [10]). Copyright 2014 Springer Figura 2.3. Taxa de transmissão em função do número de slots alocados (adaptado de [4]). Copyright 2014 IEEE Figura 2.4. Esquema de especificação de recursos espectrais (a) grade de frequência ITU-T WDM [54] (b) slots de frequência (adaptado de [55]). Copyright 2010 IEEE Figura 2.5. Representação funcional de um WSS (adaptado de [56]). Copyright 2008 JDSU Figura 2.6. Conceito de BV-WSS (adaptado de [6]). Copyright 2009 IEEE Figura 2.7. Espectro de rede (a) WDM tradicional (b) SLICE (adaptado de [35]). Copyright 2013 IEEE Figura 2.8. Um exemplo de alocação de espectro em uma rede SLICE (adaptado de [16]). Copyright 2013 IEEE Figura 3.1. Algoritmo BSR (a) quatro possíveis caminhos entre o nó origem 1 e destino 4 (b) número de slots alocados na rede SLICE (c) valor c(l) i para cada enlace da rede (d) custo para cada caminho (e) caminho escolhido Figura 3.2. Fluxograma do algoritmo BSR Figura 3.3. Algoritmo ILR (a) Caminhos roteados na rede (b) o caminho de espectro de cor azul tem a maior quantidade de caminhos compartilhados (c) caminho de espectro de cor azul foi removido (d) número de slots alocados na rede SLICE (e) caminho de espectro de cor azul foi realocado Figura 3.4. Topologias de redes pequenas Figura 3.5. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede, para o tráfego não uniforme, pela demanda de tráfego (slots) Figura 3.6. Topologias das redes NSFNet e EON Figura 3.7. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com uma banda de guarda entre caminhos de espectro distintos Figura 3.8. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com duas bandas de guarda entre caminhos de espectro distintos Figura 3.9. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com três bandas de guarda entre caminhos de espectro distintos Figura Número máximo de slots alocados em uma fibra das redes NSFNet e EON para o tráfego não uniforme Figura Número de slots alocados, em cada enlace da rede NSFNet, das heurísticas BSR e ILR Figura Número de slots alocados, em cada enlace da rede EON, das heurísticas BSR e ILR Figura 4.1. BSR adaptado

9 Figura 4.2. Topologias das redes, Brasileira e Abilene Figura 4.3. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede NSFNet. As requisições são de 1, 2, 3,..., 8 slots e há um total de 128 slots disponíveis por enlace Figura 4.4. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede EON. As requisições são de 1, 2, 4 ou 8 slots e há um total de 128 slots disponíveis por enlace Figura 4.5. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede Brasileira. As requisições são de 1, 2, 3,..., 16 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace Figura 4.6. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede Abilene. As requisições são de 1, 2, 4, 8 ou 16 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace Figura 4.7. Algoritmo YBS (a) quatro possíveis caminhos entre o nó origem 1 e destino 4 (b) número de slots alocados na rede SLICE (c) valor c(l) i para cada enlace da rede (d) custo para cada caminho (e) caminhos escolhidos Figura 4.8. Fluxograma do algoritmo YBS Figura 4.9. Probabilidade de bloqueio para os valores de k igual a 2, 4, 6, 8 e Figura Número de slots alocados por fibra para k= Figura Evolução da probabilidade de bloqueio do algoritmo YBS para cada valor de k Figura Probabilidade de bloqueio por k Figura Vetor disponibilidade de uma rota r Figura Possibilidades de alocação de slots Figura Número de possibilidades de alocação de slots requisitados no exemplo da Figura Figura Exemplo de dois caminhos que interferem com r Figura Exemplo da operação booleana e (and) realizada na Equação (4.2) Figura Exemplo da perda de capacidade Figura Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos RD, First-Fit, e MSCL na rede NSFNet. As requisições são de 1, 2, 3,..., 32 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace Figura Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos RD, First-Fit, e MSCL na rede EON. As requisições são de 1, 2, 4, 8, 16 slots, e há um total de 128 slots disponíveis por enlace Figura A.1: Fluxo de processo do SimRSA Figura A.2. Tela inicial do SimRSA Figura A.3. Grupo de modelagem do SimRSA Figura A.4. Grupo de parâmetros de enlace do SimRSA Figura A.5. Lista de heurísticas disponíveis no SimRSA Figura A.6. Grupo de parâmetros das heurísticas do SimRSA Figura A.7. Tela de configuração da matriz de tráfego do SimRSA Figura A.8. Agrupamento por GB do relatório do SimRSA Figura A.9. Primeira tabela do relatório do SimRSA Figura A.10. Segunda tabela do relatório do SimRSA Figura A.11. Gráfico de slots alocados por enlace do relatório do SimRSA... 86

10 Figura A.12. Gráfico comparativo dos resultados das heurísticas do relatório do SimRSA Figura A.13. Topologia da rede NFSNet pré-definida no SimRSA Figura A.14. Gráfico comparativo da rede NFSNet com tráfego igual a 1 slot gerado pelo SimRSA Figura A.15: Gráfico comparativo da rede NFSnet com tráfego igual a 2 slots gerado pelo SimRSA Figura A.16: Gráfico comparativo da rede NFSnet com tráfego igual a 3 slots gerado pelo SimRSA Figura A.17. Número máximo de slots alocados na rede pelo tráfego da rede [16]. Copyright 2011 IEEE Figura A.18. Topologias pré-definidas no simulador Figura B.1. Topologia Física da rede EON (European Optical Network). Copyright 2010 IEEE Figura B.2. Probabilidade de Bloqueio para topologias de redes analisadas utilizando o algoritmo BSR Adaptado Figura B.3. Distribuição dos graus dos nós na rede

11 LISTA DE TABELAS Tabela 2.1. Comparação entre diferentes tecnologias propostas (fonte [9]) Tabela 2.2. Comparação entre formatos de modulação, capacidade de slots e alcance de transmissão (adaptado de [24]). Copyright 2012 IEEE Tabela 3.1. Resultados das Simulações para Redes Pequenas: R4 e R5 (anel), R6 (Malha) Tabela 3.2. Resultados da alocação de slots para cada enlace da rede de 5 nós em anel Tabela 3.3. Matriz de Tráfego para Rede de 5 Nós Tabela 3.4. Matriz de Tráfego para Rede NSFNet e EON Tabela 4.1. Caminhos específicos por slots Tabela 4.2. Dados de alocação do algoritmo de Yen Tabela 4.3. Dados de alocação do algoritmo de YBS Tabela B.1. Topologias de redes analisadas [81], [82] Tabela B.2. Topologias de redes analisadas

12 LISTA DE ACRÔNIMOS BLSA BPSK BSR BV BVT BV-WSS BV-WXC CAGR CSS DJK DWDM EON FF FWDM FWM GB HDTV HSMR HTML ILP ILR ISP KSP LCoS LP LUSF MCP-ZBA MILP MRSA MSCL Balanced Load Spectrum Allocation Binary Phase Shift Keying Best among the Shortest Routes Bandwidth-Variable Bandwidth-Variable Transponders Bandwidth-Variable Wavelength-Selective Switch Bandwidth-Variable Wavelength Cross-Connects Compound Annual Growth Rate Cascading Style Sheets Dijkstra Dense Wavelength Division Multiplexing European Optical Network First-Fit Flexible Optical Wavelength Division Multiplexing Four-Wave Mixing Guard-Band High Definition Television Hybrid Single-/Multi-path Routing HyperText Markup Language Integer Linear Programming Iterative Load Routing Internet Service Provider k-shortest Path Liquid Crystal on Silicon Linear Programming Least Unusable Spectrum First Maximum Capacity Path and ZoneBased Assignment Mixed-Integer Linear Programming Maximum Reuse Spectrum Allocation Min Slot-Continuity Capacity Loss

13 NP NSFNet OFDM O-OFDM OSNR P2P QAM QPSK RC RD RMSA ROADM RRT RSA RWA SLICE SPSR VoIP WDM WSS WXC XPM YBS Non-deterministic Polynomial time National Science Foundation Network Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Optical Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Optical Signal-to-Noise Ratio Peer-to-Peer Quadrature Amplitude Modulation Quadrature Phase Shift Keying Rotas Candidatas Random Routing, Modulation-Level, and Spectrum Assignment Reconfigurable Optical Add/Drop Multiplexer Restricted Routing Technique Routing and Spectrum Allocation Routing and Wavelength Assignment Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Network Shortest Path with Maximum Spectrum Reuse Voice over Internet Protocol Wavelength Division Multiplexing Wavelength-Selective Switch Wavelength Cross-Connects Cross-Phase Modulation Yen-BSR-SLICE

14 Exabytes/mês CAPÍTULO 1 1. INTRODUÇÃO Cada vez mais os diversos serviços existentes ou emergentes na Internet (e.g. televisão via Internet, vídeo sob demanda, aplicações peer-to-peer e redes privadas virtuais) têm impulsionado uma demanda crescente de largura de banda nos backbones dos sistemas de comunicações [1]. Segundo a Cisco [2], o tráfego global da Internet atingirá 1,6 zettabytes 1 por ano ou 131,9 exabytes 2 por mês em 2018 (Figura 1.1). Este tráfego se eleva a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR Compound Annual Growth Rate) de 21 por cento, de 2013 a Figura 1.1. Tráfego global de Internet (adaptada de [2]). Copyright 2014 Cisco. Para atender a esta demanda, os provedores de serviços de Internet (ISP Internet Service Provider) têm utilizado a tecnologia DWDM (Dense Wavelength Division Multiplexing), que transmite alta taxa de bits com canais operando de 40 Gbps a 100 Gbps [3]. Entretanto, essa tecnologia permite dividir o espectro em faixas de largura de banda fixa de 50 GHz e, desta forma, impõe rigidez nas taxas de transmissão em cada comprimento de onda [4]. Devido à Internet, novos aplicativos e tecnologias estão surgindo com necessidades 1 Unidade de medida de informação, cujo símbolo é ZB. 1 ZB equivale a 2 70 bytes ou aproximadamente bytes. 2 Unidade de medida de informação, cujo símbolo é EB. 1 EB equivale a 2 60 bytes ou aproximadamente bytes. 12

15 heterogêneas de largura de banda. Enquanto s ou mensagens instantâneas requerem pouca demanda de taxa de transmissão, outras aplicações como HDTV (High Definition Television) e P2P (Peer-to-Peer) requerem taxas na ordem de Gbps. Essa diversidade exige uma rede de transporte com alocação de banda flexível. A alocação de slots de largura de banda fixa, empregada nas redes WDM (Wavelength Division Multiplexing), reduz a eficiência na utilização dos recursos da rede. Por exemplo, quando a demanda de tráfego é menor do que a capacidade de um comprimento de onda, toda faixa de comprimento de onda será alocada para acomodar a demanda e, desta forma, uma parte da banda é desperdiçada. Além disso, quando uma demanda de tráfego requer uma largura de banda superior à disponibilizada por um comprimento de onda, não é possível alocá-la na rede, já que a filtragem fixa presente nas redes WDM exige a largura máxima de um comprimento de onda para as conexões na rede. A técnica conhecida como agregação de tráfego (traffic grooming) possibilita às redes WDM alocar múltiplas requisições, cada qual com baixas taxas de dados, em um caminho com alta capacidade. No entanto, essa técnica não elimina completamente o desperdício de largura de banda e implica em overhead e perda de transparência [5]. Recentemente, muitos estudos estão sendo realizados com uma nova estratégia para o planejamento de redes ópticas [3]-[35]. Esta estratégia propõe um método mais flexível de alocação de espectro para as redes ópticas. O método mostra que uma alocação de espectro com largura de banda variada e espaçamento diferente entre os canais, ou seja, Gridless é mais eficiente que o método tradicional. Esta nova proposta, comumente baseada no sistema de transmissão O-OFDM (Optical Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) [14]-[23], [35] e Nyquist-WDM [36]-[38], também é conhecida como SLICE (Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Network) [6] ou Redes Ópticas Elásticas [35]. As redes SLICE alocam a quantidade necessária dos recursos espectrais com uma granularidade mais fina, ou seja, o espectro é dividido em um conjunto de slots com largura espectral de 12,5 GHz [12], [39], [40], embora já existam pesquisas sobre a utilização de 6.25 GHz [11], [34]-[41] e GHz [3], [46], [47]. Isto é feito para atender de forma mais eficiente às requisições de diferentes larguras de banda. Assim, os canais podem conter larguras de banda variáveis, podendo inclusive haver contração ou expansão de sua largura de banda, na dependência da necessidade dos fluxos a serem transmitidos. É importante ressaltar que um caminho óptico pode ser agora estabelecido por meio de um determinado número de slots de frequência, a depender da taxa de transmissão desejada e 13

16 do formato de modulação utilizado. Para suportar o conceito desta nova arquitetura de rede, duas tecnologias são utilizadas: Os BVTs (Bandwidth-Variable Transponders) e ROADMs (Reconfigurable Optical Add/Drop Multiplexer). Os BVTs são responsáveis por ajustar os recursos ópticos conforme a demanda requisitada e localizam-se na borda da rede. Os ROADMs localizam-se no núcleo da rede e são encarregados de estabelecer um caminho óptico fim-a-fim, que pode variar a largura de banda para acomodar flutuações nas larguras de banda das conexões. Estas têm sido as propostas para permitir a flexibilidade na atribuição do espectro no domínio óptico (Figura 1.2) [6], [28]-[30], [48]-[50]. ROADM Cliente BVT Cliente Figura 1.2. Arquitetura de uma rede óptica elástica (adaptada de [6] e [49]). Copyright 2009 IEEE. Uma arquitetura ROADM com grau 3 pode ser observada na Figura 1.3. O grau de um nó depende do número de enlaces de entrada e saída. Neste nó, tem-se dois conjuntos add/drop ajustáveis (colorless), e os canais proveniente de uma direção são distribuídos para as demais direções atráves de um splintter e selecionados por meio de um WSS (Wavelength- Selective Switch). Desta forma, os canais adicionados ou retirados localmente podem seguir ou vir de qualquer direção, por esse motivo essa arquitetura é chamada directionless. 14

17 WSS Entrada Saída Norte Oeste Leste Saída WSS Entrada Entrada WSS Saída WSS Combinador WSS Combinador Rx Rx Rx Rx Tx Tx Tx Tx Rx Rx Rx Rx Tx Tx Tx Tx Splitter Drop Add Drop Add Figura 1.3. Arquitetura ROADM de grau 3 com colorless e directionless (adaptada de [48]). Copyright 2008 IEEE. As principais características da rede SLICE são a segmentação e agregação de recursos espectrais, acomodações eficientes de múltiplas taxas de dados, bem como a variação elástica de recursos alocados, conforme pode ser observado na Figura 1.4. Para realizar a alocação em uma rede WDM (Figura 1.4 (a)), deve-se utilizar a capacidade total da faixa associada de um comprimento de onda no percurso fim-a-fim. Na rede SLICE (Figura 1.4 (b)), um sinal óptico é gerado com a utilização apenas dos recursos espectrais suficientes para transmitir o sinal do cliente, o que permite melhorar a utilização dos recursos e reduzir o desperdício de banda. Além disso, na rede SLICE, como também na WDM, pode-se utilizar diferentes formatos de modulação e aumentar assim a eficiência espectral [13]. 15

18 Figura 1.4. Alocação de espectro da rede WDM tradicional e SLICE (adaptada de [6]). Copyright 2009 IEEE. Ao melhorar a estratégia de alocação de recursos às requisições, tem-se uma quantidade maior de atendimento às demandas. Nas redes WDM, o problema de alocação de recursos é conhecido como roteamento e alocação de comprimentos de onda (RWA Routing and Wavelength Assignment) [31]. Na rede SLICE, este problema é chamado de roteamento e alocação de espectro (RSA Routing and Spectrum Allocation) [16]-[22]. Nessa, é alocada uma porção do espectro ou um conjunto de slots para atender a demanda de tráfego. O RSA é diferente e mais desafiador do que o problema RWA, principalmente pelo fato de os caminhos ópticos poderem utilizar diferentes granularidades espectrais. Em uma rede sem conversão espectral, a restrição de continuidade de comprimento de onda é transformada em restrição de continuidade de espectro e a porção do espectro alocada para a conexão deve ser mantida ao longo dos enlaces da rota de forma contínua. Adicionalmente, o RSA apresenta a restrição de contiguidade, cujos slots de um caminho óptico devem ser consecutivas, ou seja, os slots de frequência atribuídos a uma conexão devem ser contíguos no espectro ao longo dos enlaces em sua rota. O problema RSA pode ser classificado em estático (off-line) e dinâmico (on-line). No primeiro, as requisições são previamente conhecidas e, posteriormente, define-se por onde encaminhar as demandas de tráfego, ou seja, qual a rota e a faixa de frequência a ser utilizada para cada demanda. Neste caso, pode-se ter como objetivo reduzir a quantidade de slots necessários para atender as demandas. No segundo, as requisições dos clientes chegam dinamicamente, e os recursos espectrais são alocados e liberados com a rede óptica em operação. Neste contexto de maior dinamismo, as requisições chegam sob demanda, e o 16

19 objetivo geral é reduzir a probabilidade de bloqueio das futuras requisições. Assim como o RWA [31], o RSA é um problema NP-Completo [14]-[16] e, desta maneira, várias heurísticas têm sido propostas para otimizar a alocação de espectro [14]- [22]. Nesta tese, são propostas heurísticas para o problema de roteamento e alocação de espectro para os cenários estático e dinâmico. A metodologia proposta neste trabalho, resumidamente, consiste em: Para RSA estático: Propor duas heurísticas, que inicialmente foram desenvolvidas para as redes WDM, e neste trabalho adaptadas para as redes SLICE. Os resultados numéricos comprovam a eficiência destas heurísticas para este novo cenário de rede. Para avaliar o desempenho, foi analisada a quantidade de slots alocados na rede, para o tráfego uniforme e não uniforme, com a variação da demanda de tráfego e a banda de guarda. Também foi desenvolvido um simulador, com interface gráfica, para a rede óptica SLICE. Para RSA dinâmico: Reduzir a probabilidade de bloqueio de requisições. Para isso, foram propostas três heurísticas, duas para o roteamento e uma para a alocação de espectro. Na primeira, os caminhos ópticos são definidos com base nas requisições com diferentes larguras de banda, e desta forma, para cada largura de banda solicitada, tem-se um caminho óptico específico. Na segunda, é realizado o roteamento fixo-alternativo para k caminhos mais curtos, buscando-se o valor máximo de k (k limite), ou seja, o valor cujo aumento do número de caminhos entre a origem e destino não impacta na probabilidade de bloqueio. Também foram analisadas outras métricas de comparação para verificar a eficiência do algoritmo proposto. Por fim, foram proposta uma heurística de alocação de espectro para reduzir a perda de capacidade da rede, um novo conceito desenvolvido para redes SLICE, o que permite melhorar a eficiência no uso dos recursos espectrais. Ao final, são analisadas diversas topologias de rede, com o intuito de verificar a influência destas na probabilidade de bloqueio. Para isto, foram investigados a probabilidade de bloqueio, o grau médio dos nós e a distribuição deles na rede. Os próximos capítulos estão organizados da seguinte forma: O Capítulo 2 aborda as principais características das redes ópticas SLICE. No Capítulo 3, é apresentado o problema de roteamento e alocação de espectro para o cenário estático. 17

20 Neste, são abordadas as duas heurísticas adaptadas para o roteamento em SLICE, além de resultados numéricos que comprovam a eficiência das propostas. No Capítulo 4, são propostas as heurísticas para o problema de roteamento e alocação de espectro no cenário dinâmico. Por fim, o Capítulo 5 destina-se às conclusões e trabalhos futuros. 1.1 Artigos publicados durante a realização desta pesquisa Artigos completos publicados em periódicos: A. F. Santos, R.C. Almeida Jr and, K.D.R. Assis, YEN-BSR: A new approach for the choice of routes in WDM networks. Journal of Optical Communications, v. 35, p , R.C. Almeida Jr, A.F. Santos, K.D.R. Assis, H. Waldman and J.F. Martins-Filho. Slot assignment strategy to reduce loss of capacity of contiguous-slot path requests in flexible grid optical networks. Electronics Letters (Online), v. 49(5), p , Fevereiro, Trabalhos completos publicados em anais de congressos: A. F. Santos, G. S. Couto Júnior, R. H. C. Maniçoba, K.D.R. Assis, R.C. Almeida Jr, SimRSA: An Education Tool for Network Planning in Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Networks. 16 th International Conference on Transparent Optical Network (ICTON), Graz, Austria, p. 1-4, Julho, K.D.R. Assis, A. F. Santos, R. C. Almeida Jr, Optimization in spectrum-sliced optical networks. SPIE Photonics West - Optical Metro Networks and Short-Haul Systems VI, São Francisco, Estados Unidos, Fevereiro, A. F. Santos, G. S. Couto Júnior, R. H. C. Maniçoba, K.D.R. Assis, R.C. Almeida Jr, SimRSA: Simulador de Roteamento e Alocação de Espectro para redes ópticas SLICE. In: 16º SBMO Simpósio Brasileiro de Micro-ondas e Optoeletrônica e 11º CBMag Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo (MOMAG), Curitiba, Brasil,

21 Alex F. Santos, Raul C. Almeida Jr, Karcius D. R. Assis, Gilvan M. Durães, André Soares e William F. Giozza. Adaptação do Algoritmo BSR para Redes Ópticas SLICE. 31º Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), Florianópolis, Brasil, Alex F. Santos, Clecio C. Santos, Gilvan M. Durães, Karcius D. R. Assis. Heuristics for Routing in Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Networks. 10th International Conference on Optical Internet (COIN2012), Yokohama, Japão, A. F. Santos, Clecio C. Santos, Gilvan M. Durães; Karcius D. R. Assis. Heurísticas para o Roteamento e Alocação de Espectro em Redes Ópticas SLICE. MOMAG (15º SBMO Simpósio Brasileiro de Micro-ondas e Optoeletrônica e o 10º CBMag Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo), 2012, João Pessoa, Brasil, A. F. Santos, Clecio C. Santos, Gilvan M. Durães, Karcius D. R. Assis, Raul C. Almeida Jr. Roteamento e Alocação de Espectro em Redes Ópticas: O Conceito SLICE. In: XXX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT'12), Brasília, Brasil,

22 CAPÍTULO 2 2. REDES ÓPTICAS ELÁSTICAS Nos últimos anos, as operadoras de telecomunicações têm mostrado interesse em fornecer aos clientes diversos serviços que requerem grande largura de banda, dentre eles, HDTV (High Definition Television), videoconferência e VoIP (Voice over Internet Protocol). Para isto, é necessário utilizar uma arquitetura de rede óptica capaz de suportar essa grande demanda de dados. Atualmente, as tecnologias de redes ópticas WDM e SLICE são apontadas como os principais veículos para suportar essa demanda de tráfego. Logo, neste capítulo, será apresentada a rede óptica SLICE e suas principais características. 2.1 REDES ÓPTICAS ELÁSTICAS Para atender as futuras demandas de tráfego da Internet, que estão na ordem de Gbps, chegando a Tbps, novas arquiteturas de redes ópticas surgem com o intuito de tornar flexível a alocação dos recursos espectrais. Com isto, busca-se reduzir custos e melhorar a utilização dos recursos da rede. Em [35] são apresentadas três principais tecnologias de redes que utilizam o espectro óptico de forma flexível, são elas: SLICE (Spectrum-Sliced Elastic Optical Path Network), FWDM (Flexible Optical Wavelength Division Multiplexing) e redes ópticas com taxas de dados flexíveis. Nas redes SLICE os recursos espectrais são divididos em slots de frequência com fina granularidade e permite, devido aos transmissores/receptores adaptáveis, múltiplos formatos de modulação, taxas de dados e espectro de largura de banda variada. Assim, um caminho óptico pode alocar espectro suficiente de acordo com a taxa de dados transmitida [10], [13], [35]. Um caminho óptico é equivalente a um caminho de espectro nas redes SLICE. Em [51] foi proposta a rede FWDM, que tem conceito semelhante à rede SLICE quanto à alocação flexível dos recursos espectrais. A sua principal diferença é que FWDM evoluiu a partir da arquitetura de rede WDM e permite modulações por única ou múltiplas portadoras. As redes ópticas com taxas de dados flexíveis foram propostas para rede WDM em [52] e caracterizam-se por utilizar várias taxas de dados para suportar diversos tipos de 20

23 demanda de tráfego. Esta arquitetura de rede permite modulações por única ou múltiplas portadoras e utiliza alocação de recursos espectrais de forma fixa. A Tabela 2.1 apresenta a diferença entre as três arquiteturas de rede. Tabela 2.1. Comparação entre diferentes tecnologias propostas (fonte [9]) TECNOLOGIA TAXA DE DADOS LARGURA DO ESPECTRO MODULAÇÃO SLICE FWDM Taxa de dados Flexíveis Flexível Flexível Fixa Múltiplas portadoras Única ou Múltiplas portadoras 2.2 REDE SLICE Para transmitir informações nas redes SLICE, é utilizado um transmissor flexível capaz de suportar distintos formatos de modulação [10]. Desta forma, é possível ter diversos formatos de modulação coexistindo na rede, tais como: BPSK (Binary Phase-Shift Keying), QPSK (Quadrature Phase Shift Keying), 8QAM (Quadrature Amplitude Modulation) e 16QAM [11]. Cada formato de modulação transmite uma determinada quantidade de bits por símbolo e a constelação, pertencente ao formato de modulação, transporta no máximo log 2 (M) bits de informação por símbolo, onde M é o número de símbolos da constelação de formatos de modulação. A Figura 2.1 ilustra o diagrama de constelação da modulação QAM. 2 bits/símbolo 4QAM 4 bits/símbolo 16QAM 5 bits/símbolo 32QAM 6 bits/símbolo 64QAM Figura 2.1. Exemplo do diagrama de constelação da modulação QAM (adaptado de [53]). Copyright 2010 IEEE. O formato de modulação a ser escolhido, para o estabelecimento de uma conexão, depende da distância do caminho entre o nó origem e o nó destino. A Figura 2.2 ilustra o alcance de transmissão por taxa de bits. Para a Figura 2.2, foram incluídas as restrições da camada física como: atenuação na fibra, relação sinal ruído óptica (Optical Signal-to-Noise Ratio OSNR) e efeitos não lineares. Para estes, foram utilizadas a modulação de fase cruzada (Cross-Phase Modulation XPM) e a mistura de quatro ondas (Four-Wave Mixing 21

24 Alcance de transmissão (KM) FWM) [10]. O formato de modulação utilizado na Figura 2.2 foi o BPSK. Como observado, há uma relação inversa entre a taxa de transmissão e o alcance. Então, a depender da distância a ser alcançada, utilizam-se formatos de modulação específicos. Para definir o formato de modulação adequado em uma conexão, um controlador OpenFlow pode ser utilizado para gerenciar, de forma automática, as escolhas de: formato de modulação, taxa de símbolo e rotas de caminhos ópticos [25] Taxa de bits (Gb/s) Figura 2.2. Alcance de transmissão por taxa de bits (adaptado de [10]). Copyright 2014 Springer Para elucidar a relação entre formatos de modulação, alcance de transmissão e eficiência espectral, considere o exemplo a seguir [23], [24]. Assuma que um amplo espectro de 4 THz continha 320 faixas de frequência (slots) com uma largura de 12,5 GHz cada e que estas possam ser utilizadas por diferentes formatos de modulação, como foi exposto anteriormente. Cada formato de modulação proporciona uma eficiência espectral diferente (bps/hz). Portanto, a taxa de transmissão de um único slot em 12.5 GHz pode ser 12.5, 25, 37.5, 50, 62.5 e 75 Gbit/s para BPSK, QPSK, 8-QAM, 16-QAM, 32-QAM e 64-QAM, respectivamente. Como o alcance máximo da transmissão depende do formato de modulação utilizado, podem-se ter as distâncias de 4000, 2000, 1000, 500, 250 e 125 km para os formatos de modulação BPSK, QPSK, 8-QAM, 16-QAM, 32-QAM e 64-QAM, respectivamente. A Tabela 2.2 resume as informações supracitadas, com taxa de código fixa. 22

25 Tabela 2.2. Comparação entre formatos de modulação, capacidade de slots e alcance de transmissão (adaptado de [24]). Copyright 2012 IEEE. Formato de modulação Capacidade de slots (Gbit/s) Alcance de transmissão (km) BPSK QPSK QAM QAM QAM QAM Caso seja necessário, vários slots podem ser combinados para criar um super-canal, transportando múltiplas vezes a capacidade de um único canal OFDM, como pode ser visto na Figura 2.3. Os dados a serem transmitidos são divididos em vários canais e são modulados em canais ópticos OFDM contíguos sem banda de guarda entre si. Isto pode ser realizado devido à ortogonalidade da transmissão OFDM que permite a sobreposição de canais adjacentes, como mostrado na parte inferior da Figura 2.3. Esta compactação de espectro aumenta a capacidade total do sistema, de forma a ocupar menos recursos espectrais que o método correspondente de multiplexação WDM [4]. Taxa de Transmissão Número de Slots Frequência Figura 2.3. Taxa de transmissão em função do número de slots alocados (adaptado de [4]). Copyright 2014 IEEE. A Figura 2.4 ilustra um esquema de especificação de recursos espectrais em que o espectro óptico é dividido em uma quantidade de slots contínuos, e a largura de cada slot corresponde à largura do espectro de uma sub-portadora OFDM. Essa especificação segue a grade de frequência do padrão ITU-T WDM (Figura 2.4a) [55]. A Figura 2.4b ilustra a especificação flexível do slot de frequência utilizado na rede SLICE, que tem comprimento 12.5 GHz. 23

26 F=193.0 THz n=-1 F=193.1 THz n=0 F=193.2 THz n=1 100 GHz 50 GHz 25GHz 12.5 GHz (a) 12.5 GHz (b) Figura 2.4. Esquema de especificação de recursos espectrais (a) grade de frequência ITU-T WDM [54] (b) slots de frequência (adaptado de [55]). Copyright 2010 IEEE. Para uma conexão fim-a-fim existir na rede SLICE, é necessário que cada WXC (Wavelength Cross-Connects) pertencente ao caminho de espectro escolhido aloque uma conexão cruzada de comprimento apropriado correspondente à largura de banda do espectro. Para isso, o WXC deve configurar a janela de comunicação de forma flexível de acordo com a largura espectral do sinal óptico recebido. O tradicional WSS (Wavelength-Selective Switch) foi projetado para a rede WDM e seu funcionamento consiste em uma estrutura 1xN (uma entrada e N saídas) ou Nx1 (N entradas e uma saída), composta por multiplexadores e demultiplexadores cuja matriz de comutação é formada por chaves ópticas seletoras. A representação funcional de um WSS pode observado na Figura 2.5. Em um WSS, o sinal de entrada composto por vários comprimentos de onda ao passar por um demultiplexador tem os comprimentos de onda separados e podem ser direcionados para qualquer um dos multiplexadores de saída de acordo com a posição das chaves ópticas. A seleção das chaves pode ser feita de forma remota em algumas arquiteturas [48]. 24

27 Demultiplexador λ 1 Chave Óptica Multiplexadores Entrada λ 2 λ 3 λ 4 Saída λ n n Figura 2.5. Representação funcional de um WSS (adaptado de [56]). Copyright 2008 JDSU. O BV-WSS (Bandwidth-Variable Wavelength-Selective Switch) foi projetado para agrupar granularidades de comutação próximas, com acomodação da largura do canal de maneira flexível. Para WSS ter a funcionalidade de banda variável é utilizada a tecnologia LCoS (Liquid Crystal on Silicon) [6], a qual combina cristal líquido e a tecnologia de semicondutor. A Figura 2.6 ilustra o conceito de BV-WSS. Fibra de Saída #1 Fibra de Chegada BV WSS Fibra de Saída #2 Fibra de Saída #3 Fibra de Saída #4 Figura 2.6. Conceito de BV-WSS (adaptado de [6]). Copyright 2009 IEEE Comparação entre as Redes Ópticas SLICE e WDM A Figura 2.7a ilustra a alocação de canais WDM, espaçados uniformemente, e com capacidade de até 50 GHz de espectro disponível para cada canal. Evidentemente, esta capacidade pode ser transformada em bps pela relação entre a taxa de transmissão e a banda de frequência ocupada. Ao final da alocação, tem-se a utilização de 250 GHz, para a rede WDM. Logo, um planejamento, com capacidade pré-fixada para os canais, pode desperdiçar 25

28 uma quantidade razoável de espectro. Ou seja, o planejamento tradicional (considerando a situação hipotética acima) é feito para caminhos ópticos de comprimento fixo, no caso 50 GHz [33]. A proposta da arquitetura SLICE é realizar o planejamento da rede para suportar caminhos ópticos de largura de banda variável. A Figura 2.7b apresenta a alocação de espectro realizada na Figura 2.7a utilizando a rede SLICE. Nessa, é visualizada a frequência utilizada e os slots alocados (cada slot tem capacidade de 12,5 GHz) [51]. Entre duas alocações emprega-se a frequência de banda de guarda, ou simplesmente GB (Guard-Band) que, neste exemplo, é 12.5 GHz, equivalente a um slot. Ao final das alocações, observa-se que o espectro total utilizado foi de 175 GHz, contra 250 GHz da rede WDM (Figura 2.7a). Isto ocorre porque o espectro é alocado de forma flexível. Canal 1 Canal 2 Canal 3 Canal 4 Canal 5 50 GHz 10 GHz 20 GHz 10 GHz 20 GHz (a) Frequência (GHz) GB GB GB GB 50 GHz 10 GHz 20 GHz 10 GHz 20 GHz Frequência (GHz) 12,5 GHz Economia Espectral (b) Slots Figura 2.7. Espectro de rede (a) WDM tradicional (b) SLICE (adaptado de [35]). Copyright 2013 IEEE. O uso da tecnologia O-OFDM, na qual o sinal pode ser composto por um conjunto de canais ortogonais que se sobrepõem parcialmente no domínio da frequência, permite a alocação mais flexível e uma eficiente utilização dos recursos espectrais. A largura de banda, correspondente às várias sub-portadoras utilizadas para o caminho óptico, será alocada na rede em forma de uma quantidade de slots (Figura 2.7b). Este caminho óptico formado por slots contíguos é separado de outros caminhos ópticos pela banda de guarda, a qual pode ter a largura de um ou mais slots [7], [16]. A partir daqui, por simplicidade, a demanda por largura 26

29 de banda será quantificada em termos de número de slots requisitados Problema de Roteamento e Alocação de Espectro em Redes SLICE O problema RSA é dividido em dois subproblemas, o roteamento de caminhos ópticos e a alocação de espectro. Estes podem ser representados por variáveis e um conjunto de restrições a serem obedecidas. Desta forma, é possível resolver estes problemas com a técnica de programação matemática. Caso as variáveis do problema sejam inteiras, busca-se resolver com programação linear inteira (ILP Integer Linear Programming). No entanto, ambos os problemas, de roteamento e alocação de espectro, são NP (Non-deterministic Polynomial time) [16], ou seja, o tempo de execução do problema cresce de maneira exponencial quando o número de instâncias é grande. Diante do exposto, os problemas acima (com muitas instâncias), quando calculados computacionalmente, são considerados dispendiosos devido à amplitude do espaço de busca por uma solução. Logo, percorrer todas as possibilidades seria inviável em um tempo computacional razoável. Desta forma, tem-se a necessidade de utilizar métodos ou estratégias que busquem bons resultados, eventualmente o melhor, em um tempo computacional razoável. Para isto, utilizam-se heurísticas [33], [57]. As heurísticas buscam, em um conjunto de soluções, aquela mais próxima da solução ótima, ou a própria solução ótima, em um tempo computacional reduzido. O objetivo é resolver problemas reais, os quais teriam um custo de processamento elevado se calculados por métodos matemáticos exatos. Através das heurísticas, os problemas de roteamento e alocação de espectro podem ser tratados de duas formas: individualmente, cuja complexidade seria menor, porém os recursos da rede poderiam não ser utilizados de forma tão eficiente, ou conjuntamente, com uma complexidade maior, mas com possibilidade de se ter uma maior eficiência no uso dos recursos. Nesta tese, optou-se pelo tratamento individual, ou seja, são propostas heurísticas para o sub-problema de roteamento e para o sub-problema de alocação de espectro Roteamento de Espectro em Rede SLICE No RSA, os algoritmos de roteamento, de forma similar ao RWA, podem ser separados em três classes: roteamento fixo, roteamento alternativo ou fixo alternativo, e 27

30 roteamento exaustivo ou dinâmico [58]-[60]. No roteamento fixo, cada par de nós (origem, destino) da rede óptica dispõe de apenas uma rota que é computada previamente. Assim, antes mesmo de surgir uma requisição de caminho óptico, o plano de controle responsável pelo roteamento já sabe qual rota deve ser utilizada entre os pares de nós da rede. Isto significa que, após o surgimento da requisição, o desafio passa a ser a alocação de uma faixa de espectro para a requisição, que considere a largura desta. No roteamento alternativo ou fixo alternativo [61], um conjunto com mais de uma rota é definido previamente para cada par de nós (origem, destino). Isto representa mais de uma alternativa, em termos de rota, na tentativa de estabelecer um caminho óptico. Nesse roteamento, as rotas são previamente ordenadas, por exemplo, em função do número de saltos. A seleção da rota é realizada de acordo com a ordem previamente definida. Se a primeira rota não possui recursos disponíveis, as rotas seguintes são analisadas, uma a uma, até ser encontrada uma rota com recursos disponíveis. Por exemplo, no problema em estudo, se nenhuma das alternativas de rotas pré-definidas tiver uma faixa de espectro contínua livre e de comprimento adequado em todos os enlaces da rota, a requisição é bloqueada. Os algoritmos da classe de roteamento exaustivo têm como vantagem a capacidade de utilizar qualquer rota possível da topologia na tentativa de estabelecer o caminho óptico. Com isso, uma requisição de caminho óptico apenas será bloqueada se nenhuma rota, entre sua origem e destino, dispuser de pelo menos uma faixa do espectro contínua livre e da largura da requisição. Em termos gerais, as classes de algoritmos de roteamento apresentam a seguinte ordem crescente de desempenho em termos de probabilidade de bloqueio: fixo, fixo alternativo e exaustivo [62], [63]. Entretanto, esse aumento do desempenho é acompanhado também pelo incremento da complexidade de suas soluções. Algoritmos de roteamento, os quais dependem de informações globais sobre o estado da rede, resultam em uma maior complexidade dos protocolos do plano de controle. Tal complexidade pode ser traduzida em um maior atraso no estabelecimento de um caminho óptico. Certamente, a solução prévia das rotas, com o uso de algum algoritmo representante da classe de roteamento fixo, potencializa a redução do tempo requerido para o estabelecimento dinâmico do caminho óptico. O roteamento fixo proporciona uma menor complexidade para os protocolos do plano de controle, uma vez que a escolha da rota para cada par de nós origem e destino é feita na fase de planejamento da rede. 28

31 Alocação de Espectro em Rede SLICE Em uma rede SLICE, a alocação de banda adaptada é possível devido aos ROADMs (Reconfigurable Optical Add/Drop Multiplexer) e transmissores/receptores adaptáveis. Com a utilização da OFDM a capacidade de uma sub-portadora é da ordem de Gbps, e esta é dividida em slots com granularidade fina. Na alocação, se a demanda de tráfego a ser transmitida por um nó for menor que a capacidade do canal, utiliza-se OFDM para dividir o canal em diversos slots com comprimentos menores, e assim alocar apenas a quantidade necessária de slots para a demanda. Os slots restantes podem ser alocados para outra demanda, de forma a evitar o desperdício de banda [6]. Para facilitar a filtragem do sinal óptico nos receptores, dois caminhos de espectro que compartilham um ou mais enlaces de fibra em comum devem ser separados no domínio da frequência por uma banda de guarda (GB Guard Band). A exigência na largura da banda de guarda, no entanto, não é trivial e pode ser da ordem de um ou múltiplos slots [7]. Um exemplo do RSA é ilustrado na Figura 2.8a. Nesta, existe uma rede em estrela com enlaces bi-direcionais, GB=1 slot, um caminho de espectro SP 1 com 2 slots de A para B e um outro caminho de espectro SP 2 com 1 slot de A para C. A Figura 2.8b ilustra a alocação de espectro na Fibra F 1 para SP 1 e SP 2. Como mostrado na Figura 2.8b, cada slot na fibra tem um índice. Os slots com índices 1 e 2 são alocados para o SP 1, que requer 2 slots consecutivos. O slot com índice 4 é alocado para o SP 2. O slot com índice 3 é reservado como banda de guarda (GB) entre o SP 1 e o SP 2 na Fibra 1. Como os slots dentro do SP 1 são consecutivos, não é necessária uma banda de guarda entre eles. No entanto, para separar os sinais de SP 1 e SP 2 na Fibra F 1 é necessário utilizar uma GB. Assim, não pode ser utilizado o slot 3 para o SP 2. Como resultado, para alocar SP 1 e SP 2 são necessários 4 slots. Para representar o número máximo de slots alocados em uma fibra na rede é utilizada a variável MS. Logo, para alocar a demanda de tráfego desta rede o MS será 4. 29

32 B F 1 A SP 1 F 4 F1 F 5 F 2 N F 6 F 3 Índice do Slot MS SP C 1 SP 1 GC SP 2... SP 2 (a) (b) Figura 2.8. Um exemplo de alocação de espectro em uma rede SLICE (adaptado de [16]). Copyright 2013 IEEE. O problema RSA também pode ser classificado em estático ou dinâmico. No primeiro, as rotas e o tráfego são previamente conhecidos e tem-se como objetivo reduzir o número de slots alocados na rede. No segundo, as conexões e o tráfego não são previamente conhecidos e o objetivo é reduzir a probabilidade de bloqueio das futuras requisições. Nos próximos capítulos, serão abordados RSA estático e dinâmico. 30

33 CAPÍTULO 3 3. ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA TRÁFEGO ESTÁTICO Neste capítulo serão propostas duas heurísticas para realizar a alocação de rota em redes ópticas SLICE. A primeira tem como objetivo encontrar as melhores rotas dentre um conjunto de rotas possíveis. A segunda utiliza o re-rotamento de caminhos para balancear a carga da rede. Como resultado, é analisada a quantidade de slots alocados por enlace na rede, para tráfego uniforme e não uniforme, com a utilização de topologias de redes distintas. Os resultados obtidos mostram a eficiência das heurísticas apresentadas. 3.1 RSA ESTÁTICO No RSA estático, as rotas são definidas previamente (roteamento fixo), com o intuito de estudar os melhores caminhos e a melhor estratégia para utilizar os espectros apropriados. Depois de estabelecer o roteamento, o tráfego da rede será encaminhado através dele. Esses caminhos ópticos são denominados permanentes, pois não serão removidos após a ativação, podendo durar meses ou anos, a depender da necessidade do projeto da rede. Geralmente, alocam-se os espectros, de forma estática, para transmitir informações que requerem caminhos e tráfego de dados dedicados, como aplicações de vídeo e áudio. Algumas estratégias de roteamento que utilizam heurísticas foram propostas com vistas à melhoria do desempenho das redes SLICE em termos de economia do espectro, e assim reduzir a quantidade de slots usados. Por exemplo, em [16], são apresentados dois algoritmos, chamados SPSR (Shortest Path with Maximum Spectrum Reuse) e BLSA (Balanced Load Spectrum Allocation), que escolhem a rota menos carregada em termos de slots utilizados, ou seja, a rota que possui mais slots disponíveis em todos os enlaces. Na literatura, diversos trabalhos utilizam estas heurísticas para efeito de comparação de resultados [20], [34], [64]. Para o RSA estático, foram utilizadas duas heurísticas: BSR (Best among the Shortest Routes) e ILR (Iterative Load Routing). Apesar de terem sido inicialmente propostas para rede WDM [62], [65], adaptamos para a rede SLICE com o intuito de reduzir a quantidade de 31

34 slots alocados na rede [66], [67]. Simulações foram realizadas para comparar estas heurísticas com SPSR e BLSA e os resultados apresentam vantagem em termos de economia de espectro. 3.2 HEURÍSTICAS PARA O PROBLEMA RSA ESTÁTICO Em [16], foram apresentadas duas heurísticas para resolver o problema RSA. A SPSR (Shortest Path with Maximum Spectrum Reuse) utiliza três parâmetros para o roteamento e alocação: 1) o roteamento é realizado utilizando o algoritmo de Dijkstra; 2) as demandas de tráfego são classificadas em ordem crescente da quantidade de slots solicitados; 3) são alocados os caminhos ópticos respeitando a restrição de continuidade e contiguidade de slots. Este passo é similar ao First-Fit [60]. O BLSA (Balanced Load Spectrum Allocation) determina o roteamento através do balanceamento de carga no interior da rede, com o intuito de reduzir o número máximo de slots alocados em uma fibra. Este algoritmo é constituído por três passos: Passo 1: Gerar as caminhos. Para isto, é utilizado o algoritmo k menores caminhos [68], cujo k>=1; Passo 2: Seleção de caminhos. Neste passo, escolhe-se o caminho de espectro de forma sequencial com o objetivo de balancear a carga entre todas as fibras da rede. Este balanceamento é realizado a partir do cálculo da carga de cada fibra da rede (L j ), como apresentado na Equação (3.1). L t p i GC ( I 1) j i (3.1) j onde, p i é o caminho da conexão, t i a quantidade de slots alocados, i o identificador do caminho, GB a banda de guarda e I j é o número total de caminhos de espectro que passam na fibra j. Passo 3: Alocação de slots. Para alocar todos os caminhos ópticos e respectivos slots é utilizado o algoritmo MRSA (Maximum Reuse Spectrum Allocation), descrito em [16], que é similar ao First-Fit [60]. O MRSA enumera todos os slots (1, 2,..., n) e quando surge uma requisição, este algoritmo aloca o slot disponível com menor índice BSR (Best among the Shortest Routes) O BSR tem como objetivo encontrar as melhores rotas dentro de um conjunto de rotas possíveis. Como cada par (origem, destino) pode ter mais de uma rota de menor caminho 32

35 (chamadas neste trabalho de Rotas Candidatas RC), existem M soluções diferentes para o planejamento das rotas fixas em uma determinada topologia de rede. O cálculo de M, que representa o número de soluções possíveis, é dado pela Equação (3.2) [65]. M N, N RC par i, j) i 1, j 1 ( (3.2) em que, RC par(i,j) indica o número de rotas de menor caminho candidatas para o par(i,j), com i j. A seguir são listadas algumas notações utilizadas na apresentação do algoritmo BSR: L é o conjunto de todos os enlaces da rede; l é um enlace que pertence a L; c(l) é o custo do enlace l; c(l) i é o custo do enlace l na i-ésima iteração; u(l) i é a utilização do enlace l obtida via simulação na i-ésima iteração, isto é, a soma dos slots alocados no enlace l. T é o número de iterações do BSR. Cada iteração i do BSR simula uma solução de roteamento S i do universo de M soluções possíveis. Os resultados da simulação realizada na i-ésima iteração são os valores da utilização de cada enlace da rede (u(l) i ) e o desempenho da rede em termos de alocação de slots atribuídos com a solução de roteamento S i. A ideia básica deste algoritmo é ajustar, na iteração i+1, o custo de cada enlace com uma pequena ponderação (1 α) proporcional ao valor da utilização do enlace obtido na simulação da iteração i. O ajuste no custo de cada enlace é dado pela equação: c ( l) 1 c( l) (1 ) u( l) (3.3) i i i onde, 1 i T e α tem valor muito próximo de 1 para que os custos dos enlaces sejam minimamente alterados em função da utilização dos mesmos e assim as novas rotas encontradas continuem como rotas com o menor número de saltos. O valor de α = 0,9999 foi determinado empiricamente, após análises dos resultados obtidos com diferentes valores e será este o valor utilizado em todas as nossas análises. Após obter os custos c(l) i+1, utiliza-se um algoritmo de menor caminho simples (Algoritmo de Dijkstra [69]) para encontrar a solução de roteamento S i+1, que será utilizada na iteração i+1. Esse pequeno ajuste serve como um critério de desempate para que o algoritmo 33

36 (a) (b) (c) (d) (e) Figura 3.1. Algoritmo BSR (a) quatro possíveis caminhos entre o nó origem 1 e destino 4 (b) número de slots alocados na rede SLICE (c) valor c(l) i para cada enlace da rede (d) custo para cada caminho (e) caminho escolhido. de Dijkstra encontre uma solução S i+1 com rotas que representem um maior equilíbrio na utilização dos enlaces da rede. Para exemplificar o funcionamento do BSR, observe a Figura 3.1. Supõe-se que haja uma requisição de um slot do nó origem 1 para o nó destino 4. Supõe-se também que o peso de cada enlace seja igual a 1. Ao observar a Figura 3.1a, percebe-se que existem quatro possíveis caminhos mais curtos por onde essa requisição pode ser estabelecida. Então, é necessário escolher um, dentre estes, para disponibilizar à requisição. A Figura 3.1b apresenta uma rede SLICE, com os respectivos slots alocados por enlace na iteração i do algoritmo. Neste exemplo, cada enlace contém oito slots, dos quais aqueles marcados com x estão alocados. Ao aplicar a equação (3.3) tem-se os valores de c(l) i+1 para cada enlace (Figura 3.1c). Deve-se, portanto, escolher um caminho para alocar a requisição do nó 1 para o 4. Para isto, o custo de cada caminho é computado (Figura 3.1d). Obtido o menor custo, é definido o 34

37 melhor caminho. Neste exemplo, o melhor caminho é , com custo de 3,0005 (Figura 3.1e). O fluxograma do algoritmo BSR é ilustrado na Figura 3.2. Ao final do algoritmo, é verificado, dentre as T iterações, qual a solução de roteamento que apresentou menor dentre os maiores valores de utilização dos enlaces. Esta conterá o conjunto de caminhos escolhidos. Início Inicializar os valores das variáveis: i =0, T (dado de entrada) e c(l) 0 =1 Calcular os caminhos para cada nó (origem, destino) usando o algoritmo de Dijkstra Atualizar os custos dos enlaces para a próxima iteração utilizando a Eq. (3.3) Encontrar a nova solução de roteamento S i+1 utilizando o algoritmo de Dijkstra. Simular a rede com a solução de roteamento S i+1 i=i+1 Sim i<t Fim Não Figura 3.2. Fluxograma do algoritmo BSR ILR (Iterative Load Routing) A heurística ILR tem o principal objetivo de balancear a carga da rede. Isto é feito através do re-roteamento dos caminhos sobre conjuntos de enlaces físicos menos congestionados. Desta forma, consegue-se reduzir o número de slots alocados em um enlace da rede. A seguir será apresentada uma descrição do pseudocódigo do algoritmo e uma exemplificação é ilustrada na Figura

38 (a) (b) (c) (d) (e) Figura 3.3. Algoritmo ILR (a) Caminhos roteados na rede (b) o caminho de espectro de cor azul tem a maior quantidade de caminhos compartilhados (c) caminho de espectro de cor azul foi removido (d) número de slots alocados na rede SLICE (e) caminho de espectro de cor azul foi realocado. Passo 1: Realize o cálculo das rotas de todos os caminhos a partir do algoritmo de Dijkstra. A Figura 3.3a ilustra um exemplo das rotas alocadas. Passo 2: Encontre o caminho de espectro com maior quantidade de caminhos compartilhados (Figura 3.3b) e o remova do roteamento (Figura 3.3c). Perceba que o caminho de espectro de cor azul compartilha dois enlaces com outros quatro caminhos (Figura 3.3b). Passo 3: Defina sumload como a soma da quantidade de slots utilizados em cada enlace ao longo do caminho em que o caminho de espectro removido estava roteado. No exemplo da Figura 3.3d, o sumload será a soma dos slots dos enlaces 6-5 e 5-2, referente ao caminho removido, com valor igual a nove. Passo 4: Ache dentre todos os possíveis caminhos para o caminho de espectro removido (origem 6, destino 2) aquele com a menor quantidade de slots utilizados em seus 36

39 enlaces físicos. Esse valor é chamado de minload. No exemplo da Figura 3.3d o minload é a soma dos slots dos enlaces 6-1 e 1-2. Passo 5: Se sumload > minload então Re-roteie o caminho de espectro removido sobre o caminho com minload e volte ao passo 2. A Figura 3.3e ilustra a realocação do caminho de espectro de cor azul para a rota Senão Re-roteie o caminho de espectro removido sobre o mesmo caminho, no qual ele estava roteado antes. Passo 6: Encontre o próximo caminho de espectro com maior quantidade de caminhos compartilhados, remova-o do roteamento e volte ao Passo 3. Se todos os caminhos de espectro tiverem sido testados sem voltar ao passo 2, então o algoritmo está encerrado. 3.3 RESULTADOS NUMÉRICOS Simulação para Redes de Pequena Dimensão Para as simulações de redes de pequena dimensão foram utilizadas três topologias de redes, duas em anel, contendo 4 nós (Figura 3.4a) e 5 nós (Figura 3.4b), e uma em malha (Figura 3.4c). Os resultados foram analisados através da programação linear inteira (ILP) de [16] e quatro heurísticas BSR, ILR, BLSA e SPSR (a) Rede em anel com quatro nós (R4) (b) Rede em anel com cinco (c) Rede em Malha com seis nós (R6) nós (R5) Figura 3.4. Topologias de redes pequenas Como pode ser observado na Tabela 3.1, as redes com maior quantidade de nós demandam mais tempo de simulação. Nas simulações, a quantidade de banda de guarda (GB) e a demanda de tráfego (X) foram variadas. A demanda de tráfego refere-se à quantidade de slots requisitada em uma alocação. 37

40 Tabela 3.1. Resultados das Simulações para Redes Pequenas: R4 e R5 (anel), R6 (Malha) X =1, GB=1 X =1, GB=2 X =2, GB=1 Rede ILP BSR ILR BLSA SPSR ILP BSR ILR BLSA SPSR ILP BSR ILR BLSA SPSR R 4 MS Tempo (7ms) (63ms) (13ms) (169ms) (35ms) (7ms) (63ms) (13ms) (169ms) (35ms) (7ms) (63ms) (13ms) (169ms) (35ms) R 5 MS Tempo (17ms) (92ms) (38ms) (220ms) (40ms) (20ms) (92ms) (38ms) (220ms) (40ms) (15ms) (92ms) (38ms) (220ms) (40ms) R 6 MS Tempo (32s) (125ms) (79ms) (286ms) (44ms) (473s) (125ms) (79ms) (286ms) (44ms) (13s) (125ms) (79ms) (286ms) (44ms) Para a rede de 4 nós em anel, a heurística que conseguiu obter o resultado ótimo foi a BLSA, com alocação de 3, 4 e 5 slots para X=1 e GB=1, X=1 e GB=2, e X=2 e GB=1, respectivamente. No entanto, em relação ao tempo de simulação, esta heurística foi a pior dentre todas, pois obteve 169 ms em todas as simulações. Para as redes de 5 nós, as heurísticas que conseguiram obter resultados ótimos foram as BSR, ILR e SPSR. Todas alocaram 5, 7 e 8 slots para X=1 e GB=1, X=1 e GB=2, e X=2 GB=1, respectivamente. Os tempos de simulação foram em todos os cenários: ILR (38ms), SPSR (40ms) e BSR (92ms). No entanto, para a rede de 6 nós, apenas as heurísticas BSR e ILR obtiveram resultados ótimos com 7, 10 e 11 slots alocados para X =1 e GB=1, X=1 e GB=2, e X=2 GB=1, respectivamente. Os tempos de simulação para as heurísticas ILR e BSR foram 79ms e 125ms. Estes tempos são muito bons, quando comparados com 32s, 473s e 13s, para X=1 e GB=1, X=1 e GB=2, e X=2 GB=1, da solução ótima (ILP). Em todos os cenários, percebe-se que a demanda maior no tempo das simulações se deve à fase de roteamento do tráfego da rede. Nesta, são escolhidos os caminhos pelos quais os slots devem ser alocados posteriormente. A Tabela 3.2 ilustra os resultados da alocação de slots, em cada enlace da rede de 5 nós em anel, para a demanda de tráfego uniforme de um slot em cada caminho de espectro alocado e uma banda de guarda entre caminhos de espectros distintos. As heurísticas ILR, BSR e SPSR conseguiram obter o resultado ótimo na alocação de slots na rede. Os caminhos encontrados por estas heurísticas foram iguais, apesar de as estratégias serem distintas. Tabela 3.2. Resultados da alocação de slots para cada enlace da rede de 5 nós em anel Enlace ILP BSR ILR BLSA SPSR

41 Número Máximo de Sub-Portadoras em uma Fibra da Rede Também é simulada a rede de 5 nós, com topologia em anel, através de uma demanda de tráfego não uniforme gerada de forma aleatória entre 0 e 3 slots. A Tabela 3.3 apresenta o tráfego da rede de 5 nós em anel para banda de guarda (GB) igual a 1. Como pode-se perceber, na Figura 3.5, para a rede de 5 nós, as heurísticas BSR, ILR e SPSR obtiveram o resultado ótimo (ILP). Esta simulação foi realizada para comparar as heurísticas SPSR e BLSA, e a formulação linear apresentada em [16] com as heurísticas BSR e ILR. Tabela 3.3. Matriz de Tráfego para Rede de 5 Nós SPSR BLSA ILR BSR ILP 1 2 Número de Sub-portadoras Figura 3.5. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede, para o tráfego não uniforme, pela demanda de tráfego (slots). Para as redes maiores, não é viável utilizar o ILP devido à dispendiosa quantidade de tempo gasto para obtenção dos resultados. Logo, são utilizadas apenas as heurísticas citadas Simulação para Redes de Grande Dimensão Para verificar a eficiência das heurísticas em redes de grande dimensão, foram realizadas simulações com a rede NSFNet (National Science Foundation Network) [16] e EON (European Optical Network) [70], com tráfego uniforme e não uniforme. Essas redes, ilustradas na Figura 3.6, contêm 14 nós, 42 enlaces e 19 nós, 76 enlaces, respectivamente. 39

42 Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede a. Rede NSFNet b. Rede EON Figura 3.6. Topologias das redes NSFNet e EON Demanda de Tráfego Uniforme A Figura 3.7 ilustra os resultados de duas redes SLICE, NSFNet e EON, com uma banda de guarda entre caminhos de espectros distintos. São simuladas as heurísticas BSR, ILR, BLSA e SPSR, com valores de demanda de tráfego (slots) iguais a 1, 2 e 3. Ambas as heurísticas BSR e ILR com demanda de tráfego de um slot alocaram 25 slots para a rede NSFNet e 33 slots para a rede EON, com obtenção de melhores resultados que as heurísticas BLSA e SPSR. Quando a quantidade de banda de guarda é incrementada, o número de slots alocados aumenta em cada alocação entre caminhos de espectro. Logo, para GB = 2 (Figura 3.8), é observado que ambas as heurísticas BSR e ILR alocaram 37 slots para a rede NSFNet e 49 slots para a rede EON. Para GB = 3 (Figura 3.9), BSR e ILR alocaram 49 slots para a rede NSFNet e 65 slots para a rede EON SPSR BLSA ILR BSR Demanda de Tráfego (slots) Demanda de Tráfego (slots) a. Rede NSFNet b. Rede EON Figura 3.7. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com uma banda de guarda entre caminhos de espectro distintos SPSR BLSA ILR BSR 40

43 Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede SPSR BLSA ILR BSR Demanda de Tráfego (slots) Demanda de Tráfego (slots) a. Rede NSFNet b. Rede EON Figura 3.8. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com duas bandas de guarda entre caminhos de espectro distintos SPSR BLSA ILR BSR SPSR BLSA ILR BSR Demanda de Tráfego (slots) Demanda de Tráfego (slots) a. Rede NSFNet b. Rede EON Figura 3.9. Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede com três bandas de guarda entre caminhos de espectro distintos SPSR BLSA ILR BSR Todos os resultados das simulações com BSR e ILR foram melhores que os das heurísticas BLSA e SPSR. Isto ocorre porque as heurísticas BSR e ILR têm como objetivo principal balancear a carga da rede, de forma a evitar os caminhos mais congestionados para fazer a alocação de espectro. Desta forma, a alocação é realizada pelos caminhos menos utilizados, a partir da divisão da demanda de tráfego de forma mais igualitária entre todos os enlaces da rede. Apesar de as heurísticas BSR e ILR serem distintas e realizarem a alocação por caminhos diferentes, ambas conseguem obter resultados melhores que as heurísticas BLSA e SPSR propostas por [16], para as topologias NSFNet e EON. 41

44 Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Número máximo de slots alocados em uma fibra da rede Demanda de Tráfego Não Uniforme A Tabela 3.4 apresenta a demanda de tráfego gerada de forma aleatória entre 0 e 3 slots para as Redes NSFNet e EON. Os resultados podem ser observados na Figura Tabela 3.4. Matriz de Tráfego para Rede NSFNet e EON SPSR BLSA ILR BSR Banda de Guarda (GC) Banda de Guarda (GC) a. Rede NSFNet b. Rede EON Figura Número máximo de slots alocados em uma fibra das redes NSFNet e EON para o tráfego não uniforme SPSR BLSA ILR BSR Ao observar os gráficos anteriores, é verificado que as heurísticas BSR e ILR continuaram a obter melhores resultados quando comparadas com as heurísticas BLSA e SPSR simuladas com tráfego não uniforme com valores de GB iguais a 1, 2 e 3 slots. Como em todas as simulações as heurísticas BSR e ILR obtiveram os mesmos resultados, será analisada a alocação de slots por enlace, para GB = 1, com o intuito de verificar que, apesar das quantidades de slots alocados na rede serem iguais (Figura 3.10), o roteamento e a alocação são distintos. As Figuras 3.11 e 3.12 ilustram os resultados das simulações para a rede NSFNet e EON, respectivamente. Pode-se observar que os enlaces mais congestionados para a rede NSFNet (Figura 3.6a) são os de índice 9 (3-6) e 28 (10-9), 42

45 Número de slots alocados Número de slots alocados com 39 slots alocados em ambos. Já para a rede EON (Figura 3.6b), são os de índice 3 (1-6) e 12 (4-7), com 39 e 40 slots, respectivamente ILR BSR Enlace Figura Número de slots alocados, em cada enlace da rede NSFNet, das heurísticas BSR e ILR ILR BSR Enlace Figura Número de slots alocados, em cada enlace da rede EON, das heurísticas BSR e ILR. Como observado, foram utilizadas diversas topologias, com tráfego uniforme e não uniforme, e quatro heurísticas com o intuito de otimizar a alocação dos recursos para a rede SLICE. Para facilitar os estudos, foi desenvolvida uma ferramenta de simulação com interface gráfica para avaliar os diversos cenários das redes SLICE. O simulador SimRSA é apresentado no apêndice A. 43

46 CAPÍTULO 4 4. ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA TRÁFEGO DINÂMICO Neste capítulo será abordado o problema de roteamento e alocação de espectro para o tráfego dinâmico, bem como serão apresentadas três heurísticas. A primeira é uma adaptação do algoritmo BSR para a rede SLICE, que utiliza requisições de diferentes larguras de banda para rotear de maneira eficiente a demanda de tráfego da rede. A segunda aloca as requisições a partir de caminhos alternativos e, em especial, verifica a quantidade máxima de caminhos alternativos que se pode ter para reduzir a probabilidade de bloqueio na rede. A terceira foi proposta para a alocação de espectro, com introdução da perda de capacidade para redes SLICE. 4.1 RSA DINÂMICO O problema RSA dinâmico deve ser resolvido com a rede em operação, cujas requisições de caminhos ópticos chegam aleatoriamente à rede. Caso não haja recursos suficientes para atender a uma determinada requisição de caminho óptico, ocorrerá um bloqueio. Por esta razão, o objetivo de um provedor de serviços de transporte via rede SLICE, face ao problema RSA dinâmico, é atender às requisições atuais de caminhos ópticos com vistas a reduzir a probabilidade de bloqueio de futuras requisições de caminhos ópticos. O problema RSA tem sido bastante estudado nos últimos anos. Várias estratégias foram propostas para melhorar o desempenho das redes SLICE em termos de probabilidade de bloqueio sob tráfego dinâmico ou outras métricas para tráfego estático [8]- [17], [21], [60], [71]. Em [14], o problema RSA é subdividido em roteamento e alocação de espectro, onde são apresentadas heurísticas para resolvê-lo de forma separada. Da mesma forma que no caso estático, em [60], foram adaptados algoritmos tradicionais utilizados em redes WDM, para aplicação em redes SLICE, sob tráfego dinâmico, e os resultados mostraram que a ordem de desempenho dos algoritmos pode diferir nas duas arquiteturas. 44

47 A grande maioria dos trabalhos na literatura que estudam o problema RSA baseia-se na classe de roteamento fixo em função de sua menor complexidade. Tais trabalhos consideram o uso de algoritmos de menor caminho (menor número de saltos, isto é, o custo de cada enlace é identico), para definir uma rota fixa para cada par de nós (origem, destino). Dentre os algoritmos de menor caminho, o algoritmo de Dijkstra [69] é um dos mais citados. Por simplicidade, o termo algoritmo de menor caminho de Dijkstra será denotado por DJK. A opção pelo uso de algoritmos tradicionais de menor caminho (e.g., Dijkstra, Bellman-Ford, etc) possui a tendência de limitar a capacidade de atendimento das requisições na rede óptica, seja esta tradicional ou com a arquitetura SLICE. Nesses algoritmos, a escolha da rota de menor caminho é feita sem avaliar o impacto que essa rota pode ocasionar nas rotas que compartilham ao menos um enlace consigo. Como esses algoritmos tradicionais não têm por objetivo balancear a carga entre os enlaces da rede óptica, é possível o surgimento de enlaces gargalos e o consequente comprometimento do desempenho no atendimento à demanda de caminhos ópticos. Como visto anteriormente, com o intuito de minimizar este problema, o algoritmo BSR foi proposto em [62] para redes ópticas WDM. O BSR é da classe de roteamento fixo e, portanto, requer uma menor complexidade computacional. Simulações foram realizadas para redes WDM e os resultados comprovam sua eficiência quando comparado com DJK e uma proposta chamada RRT (Restricted Routing Technique), que também se propõe a descongestionar enlaces críticos da rede [72]. O BSR é caracterizado por escolher as rotas de menor caminho e, ao mesmo tempo, buscar um melhor balanceamento de carga entre os enlaces da rede. Cada requisição na rede WDM tem uma mesma largura, ou seja, solicita uma faixa do espectro de comprimento fixo. Entretanto, em uma rede SLICE, requisições podem demandar quantidades diversas de slots, para um par origem-destino. Consequentemente, a escolha da rota adequada para cada requisição sugere uma nova estratégia para o cálculo das rotas, aqui denominada BSR adaptado, e que também pertence à classe de roteamento fixo. A seguir, são apresentadas as seguintes contribuições: a) Um algoritmo BSR adaptado, o qual dá liberdade ao planejamento de rotas de acordo com a largura de banda da requisição com o intuito de balancear de forma mais efetiva a carga entre os enlaces da rede e assim reservar capacidade aberta para futuras requisições que venham a surgir; b) Simulações que comparam o desempenho dos algoritmos de roteamento BSR adaptado, BSR e DJK, em termos de probabilidade de bloqueio de requisições, 45

48 considerando as topologias das redes NSFNET, EON, Abilene e Rede Hipotética Brasileira, sob o plano de controle de uma arquitetura SLICE. 4.2 HEURÍSTICAS PARA O ROTEAMENTO DE ESPECTRO BSR O algoritmo BSR consegue obter resultados melhores que os algoritmos de DJK e RRT em redes ópticas WDM, conforme apresentado em [62]. Logo, o seu emprego direto para redes SLICE sugere uma melhora na probabilidade de bloqueio também para esta nova arquitetura, o que foi confirmado por simulação. Porém, melhoras adicionais podem ser alcançadas para redes SLICE sob roteamento fixo ao se utilizar da característica heterogênea da largura de banda das requisições para assim gerar uma distribuição mais efetiva nos enlaces da rede. O BSR foi apresentado no Capítulo 3, Seção A próxima seção abordará o algoritmo BSR adaptado para o problema RSA dinâmico BSR Adaptado O BSR para a rede SLICE é adaptado a fim de realizar o roteamento (definir o conjunto de caminhos) em que as requisições têm largura de banda variável. Logo, para cada conexão, é definida a quantidade de slots que deverão ser alocados, os quais devem ser contíguos (i.e. consecutivos) em relação ao índice dos slots e contínuos ao longo dos enlaces da rota. Se esta condição for atendida ao longo da rota, a atribuição de espectro é realizada; caso contrário, a conexão é bloqueada. No BSR adaptado, cada conexão de largura de banda variável é analisada e pode ser enviada por um caminho específico na rede. Para exemplificar o funcionamento do algoritmo, observe a Figura 4.1. Suponha que seja solicitada uma conexão do nó 1 para o 4. Suponha também que cada requisição seja por no máximo 4 slots. Logo, podem existir solicitações por 1, 2, 3 ou 4 slots por conexão. Neste exemplo, é suposto que a requisição solicitada seja por 3 slots. Na Figura 4.1 existem 4 formas de rotear as conexões entre os nós 1 e 4 utilizando o caminho mais curto. A Tabela 4.1 ilustra o roteamento escolhido para cada demanda. Então, como foram solicitados 3 slots, os dados serão enviados pelo caminho C específico para as 46

49 requisições de 3 slots. A seguir, é apresentado um resumo das etapas do algoritmo BSR adaptado. Caminho A Caminho B Caminho C Caminho D Figura 4.1. BSR adaptado. Algoritmo BSR Adaptado Tabela 4.1. Caminhos específicos por slots Identificação do Caminho Quantidade de slots por conexão Rota A B C D Para a explicação do BSR adaptado, suponha que cada fibra na rede possa transportar no máximo B slots, e que os pedidos de conexão sejam para k=1,2,...m slots, sendo M o número máximo de slots requisitados. Seja k R s, d ) ( a rota fixa para todas as requisições entre os nós s e d com pedido de k slots. Visto que o BSR adaptado busca uma melhor distribuição de carga na rede pela escolha de rotas fixas convenientemente definidas para cada demanda de tráfego, m R s, d ) ( pode ser diferente de n R s, d ) ( se m n. As etapas do BSR adaptado estão elencadas a seguir: 1) Assuma i=1 e atribua o custo 1 para cada enlace da topologia de rede em questão. 2) Para k=1 até M faça: 2.1) Obtenha o conjunto de rotas mais curtas com o algoritmo de roteamento de menor caminho (DJK), para as requisições de k slots entre todos os pares de nós da rede. Defina este conjunto como {R k }, e guarde-o na memória. 2.2) Atualize os custos dos enlaces, de acordo com a Equação (3.3). 47

50 3) Simule a rede com a solução de roteamento de todas as menores rotas encontradas no passo 2.1 (S i =R 1 R 2... R M ). Faça i=i+1. 4) Se i < T, volte para o passo 2. Caso contrário, vá para o passo 5. 5) Verifique, dentre as T iterações, qual o conjunto de solução de roteamento S i que apresentou a menor probabilidade de bloqueio. A solução de rotas fixas utilizadas na simulação desta iteração representa as rotas escolhidas pelo algoritmo BSR adaptado para as diferentes larguras de requisições. Logo, após serem definidas as rotas por onde os caminhos ópticos poderão passar, o próximo passo é usar esse padrão de roteamento na rede e atribuir slots contíguos e contínuos para os pedidos de caminhos ópticos que surgem dinamicamente. Esta atribuição pode ser feita aleatoriamente, ou através de algum algoritmo de alocação mais bem elaborado. Para as simulações, escolheu-se um algoritmo de alocação de prioridade fixa, o First-Fit [60]-[62], [77], por ser simples, relativamente eficiente e bastante utilizado na literatura, tanto para redes ópticas WDM quanto para redes SLICE. O objetivo é comparar os algoritmos: BSR adaptado, BSR e DJK em uma arquitetura SLICE em termos da probabilidade de bloqueio. Observe que o foco destas simulações é comparar algoritmos de roteamento e não algoritmos de alocação de espectro. Logo, a escolha de algoritmos de alocação mais sofisticados torna-se marginal Resultados Numéricos do BSR Adaptado Para verificar a eficiência do BSR adaptado para redes ópticas SLICE, foram realizadas simulações em cenários e topologias distintas como NSFNet [16], EON [70], (Figura 3.6), Brasileira [73] e Abilene [74] (Figura 4.2). Para cada simulação são geradas 10 7 requisições de acordo com um processo de Poisson, com os pares (origem, destino) uniformemente escolhidos. Em cada simulação são realizadas cinco replicações com diferentes sementes de geração de variável aleatória. Os resultados gráficos apresentam os intervalos de confiança calculados com um nível de confiança de 95%. Cada simulação é realizada em média de 55 segundos, a partir da utilização do computador Pentium Dual Core 1.86GHz, 2GB de RAM, com Windows 7. 48

51 Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots a. Rede Brasileira b. Rede Abilene Figura 4.2. Topologias das redes, Brasileira e Abilene. Na rede NSFnet, as simulações foram realizadas com requisições de 1, 2, 3,..., 8 slots e um total de 128 slots disponíveis por enlace. A requisição é bloqueada se não existem slots contíguos e contínuos disponíveis no caminho entre os pares (origem, destino) para acomodar a mesma. Define-se a probabilidade de bloqueio de caminhos como o número total de requisições bloqueadas dividido pelo número total de requisições geradas. De forma similar, define-se a probabilidade de bloqueio de slots como o número total de slots bloqueados dividido pelo número total de slots gerados. 1 A Figura 4.3a ilustra a probabilidade de bloqueio de caminhos e a Figura 4.3b a probabilidade de bloqueio de slots, para a rede NSFNet. Como se pode observar, o BSR adaptado consegue uma menor probabilidade de bloqueio que o DJK e o BSR. Em média, obtém-se uma melhora na probabilidade de bloqueio de caminhos de 36,1% e 17,5% quando se compara o algoritmo BSR adaptado com o DJK e o BSR, respectivamente. Para a probabilidade de bloqueio de slots, obtém-se desempenho de forma alinhada com o bloqueio de caminhos, só que os percentuais são de 35,6% e 17,2%. 0,1 0,2 0,1 0,01 0,01 Dijkstra BSR BSR Adaptado Dijkstra BSR BSR Adaptado 1E Erlang 1E Erlang (a) (b) Figura 4.3. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede NSFNet. As requisições são de 1, 2, 3,..., 8 slots e há um total de 128 slots disponíveis por enlace. 49

52 Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots Para a rede EON, realizaram-se as simulações num cenário diferente, onde foram assumidas requisições com 1, 2, 4 ou 8 slots e um total de 128 slots disponíveis por enlace. As Figuras 4.4a e 4.4b apresentam a probabilidade de bloqueio de caminhos e a probabilidade de bloqueio de slots, respectivamente. Para esta topologia, o BSR adaptado consegue novamente uma menor probabilidade de bloqueio quando comparado aos algoritmos DJK e BSR. Em média, a melhora na probabilidade de bloqueio de caminhos foi de 73,9% e 26,9%, quando se compara o BSR adaptado com o DJK e o BSR, respectivamente. Para a probabilidade de bloqueio de slots, os percentuais de desempenho foram semelhantes. Dado que a topologia EON é muito mais conectada do que a NSFNet e, portanto, permite um conjunto maior de soluções (rotas), o BSR adaptado operando na rede EON obteve melhores percentuais do que na NSFNet. 0,1 0,1 0,01 0,01 1E-3 Dijkstra BSR BSR Adaptado Dijkstra BSR BSR Adaptado 5E Erlang (a) 1E Erlang Figura 4.4. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede EON. As requisições são de 1, 2, 4 ou 8 slots e há um total de 128 slots disponíveis por enlace. (b) Na rede Brasileira (Figura 4.2a), que contém 12 nós e 40 enlaces, realizaram-se simulações com requisições de 1, 2, 3,..., 16 slots e um total de 256 slots disponíveis por enlace. Novamente, observa-se na Figura 4.5 bom desempenho do BSR adaptado na probabilidade de bloqueio de caminhos e na probabilidade de bloqueio de slots, com ganhos de 37% e 18% em relação ao DJK e BSR, respectivamente. 50

53 Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots 0,1 0,2 0,1 0,01 0,01 Dijkstra BSR BSR Adaptado Dijkstra BSR BSR Adaptado 1E Erlang 1E Erlang (a) (b) Figura 4.5. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede Brasileira. As requisições são de 1, 2, 3,..., 16 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace. Por fim, foram realizadas simulações para a rede Abilene (Figura 4.2b), cuja topologia contém 11 nós e 28 enlaces, assumindo-se requisições de 1, 2, 4, 8 ou 16 slots e um total de 256 slots disponíveis por enlace. Em média, a melhora na probabilidade de bloqueio de caminhos, quando se usa o BSR adaptado, foi de 47,9% e 21,2% em relação ao DJK e BSR, respectivamente (Figura 4.6a). De forma alinhada ao bloqueio de caminhos, o desempenho para a probabilidade de bloqueio de slots obteve percentuais de melhora de 46,6% e 20,5% (Figura 4.6b). 0,1 0,2 0,1 0,01 0,01 Dijkstra BSR BSR Adaptado Dijkstra BSR BSR Adaptado 1E Erlang 1E Erlang (a) (b) Figura 4.6. Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos Dijkstra, BSR e BSR Adaptado na rede Abilene. As requisições são de 1, 2, 4, 8 ou 16 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace. Com o intuito de analisar a influência das topologias de rede na probabilidade de bloqueio, foram realizadas simulações para 33 distintas topologias, avaliando a relação entre a distribuição dos graus dos nós da rede e a probabilidade de bloqueio, no Apêndice B. 51

54 Na próxima seção, é proposta a heurística YBS (Yen-BSR-SLICE), a qual realiza o roteamento de espectro de forma fixo-alternativa, através do algoritmo de Yen [68]. No YBS, para cada par (origem, destino), tem-se k caminhos mínimos que tentam realizar a alocação dos recursos de forma a reduzir a probabilidade de bloqueio da rede YBS (Yen-BSR-SLICE) Na literatura, diversos trabalhos foram propostos com o algoritmo k-menores caminhos, também conhecido como algoritmo de Yen [68]. Em [16], o algoritmo BLSA (Balanced Load Spectrum Allocation) utiliza o algoritmo de Yen para encontrar os k caminhos mais curtos para cada par (origem, destino). O objetivo deste algoritmo é reduzir a quantidade de slots alocados na rede. Jinno [13] propõe o RMSA (Routing, Modulation-Level, and Spectrum Assignment), que examina os k caminhos mais curtos para cada requisição e os escolhe com base na quantidade de slots contínuos disponíveis. Zhu [8] propôs o algoritmo HSMR (Hybrid Single-/Multi-path Routing), e Wan [75] o KSP (k-shortest Path), os quais utilizam o algoritmo de Yen para calcular o conjunto de rotas entre os pares (origem, destino), e assim, reduzir a probabilidade de bloqueio. Wan também analisou os resultados com os valores de k iguais a 2, 4 e 6. Scaraficci [58] propõe o algoritmo MCP-ZBA (Maximum Capacity Path and ZoneBased Assignment), que apresenta uma política de alocação de espectro com base em zonas, e utiliza um mecanismo de roteamento de caminhos alternativos. Nesta seção é apresentado o algoritmo YBS (Yen-BSR-SLICE), proposto para realizar o roteamento de espectro de forma alternativa com objetivo de reduzir a probabilidade de bloqueio da rede. Também é analisado o valor máximo de k (k limite), ou seja, o valor cujo aumento do número de caminhos alternativos, entre a origem e o destino, não impacta na probabilidade de bloqueio. Algoritmo Proposto Conforme apresentado anteriormente, diversos trabalhos na literatura utilizam o algoritmo k-menores caminhos para encontrar um conjunto de caminhos para cada par (origem, destino). No entanto, se todos os enlaces têm os mesmos pesos, por exemplo, iguais a 1, pode haver diversas possibilidades de custo mínimo factíveis de serem utilizadas para formar os k caminhos entre os pares (origem, destino) da rede. Para ilustrar essas 52

55 (a) (b) (c) (d) (e) Figura 4.7. Algoritmo YBS (a) quatro possíveis caminhos entre o nó origem 1 e destino 4 (b) número de slots alocados na rede SLICE (c) valor c(l) i para cada enlace da rede (d) custo para cada caminho (e) caminhos escolhidos. possibilidades veja o exemplo da Figura 4.7a, onde existem quatro caminhos mais curtos entre os nós 1 e 4, todos com três saltos: ; ; e Portanto, se k = 2, deve-se escolher, dentre estes quatro caminhos, as duas melhores rotas entre os nós 1 e 4. Nesta situação, como os pesos são iguais para todos os enlaces, é verificada a quantidade de slots alocados em cada caminho. Em [76], porpomos o algoritmo Yen-BSR para resolver o problema de roteamento de comprimentos de onda em redes WDM, com o intuito de reduzir a probabilidade de bloqueio de conexões. Posteriormente, foi proposto o Yen-BSR para a arquitetura de rede SLICE que, além de analisar a probabilidade de bloqueio, avalia a evolução dos valores de k caminhos e a alocação de slots por enlace. Novas métricas foram analisadas para avaliar os resultados. O Yen-BSR-SLICE, ou simplesmente YBS, utiliza a estrutura do algoritmo BSR, descrito na Seção 4.2.2, originalmente proposto para o roteamento fixo. No entanto, o YBS inclui o 53

56 roteamento fixo-alternativo, que possibilita o roteamento por k-caminhos mais curtos e reduz a probabilidade de bloqueio de requisições quando comparado com outros algoritmos. Para exemplificar o funcionamento do YBS, observe a Figura 4.7. Supõe-se que haja uma requisição de um slot do nó origem 1 para o nó destino 4 e k=2, ou seja, há duas possibilidades de caminhos para realizar a alocação dos recursos espectrais. Supõe-se também que o peso de cada enlace seja igual a 1. Ao observar a Figura 4.7a, percebe-se que existem quatro possíveis caminhos mais curtos por onde essa requisição pode ser estabelecida. Então, é necessário escolher dois, dentre estes, para disponibilizar à requisição. A Figura 4.7b apresenta uma rede SLICE, com os respectivos slots alocados por enlace na iteração i=0 do algoritmo. Neste exemplo, cada enlace contém oito slots, nos quais os marcados com x estão alocados. Ao aplicar a equação (3.3) tem-se os valores de c(l) i+1 para cada enlace (Figura 4.7c). Então, deve-se escolher dois caminhos para tentar alocar a requisição do nó 1 para 4. Para isto, o custo de cada caminho é computado (Figura 4.7d). Obtido o menor custo, são definidos os dois melhores caminhos (k=2). Neste exemplo, os melhores caminhos são e (Figura 4.7e), com custos de 3,0005 e 3,0007, respectivamente. O fluxograma do YBS é apresentado na Figura 4.8. Ao final do algoritmo, é verificado, dentre as T iterações, qual a solução de roteamento com menor probabilidade de bloqueio. Esta conterá o conjunto de k caminhos escolhidos para realizar o roteamento do YBS. 54

57 Início Inicializar os valores das variáveis: i =0, T (dado de entrada) e c(l) 0 =1 Calcular os k-menores caminhos para cada par(fonte, destino). Atualizar os custos dos enlaces para a próxima iteração utilizando a Eq. (3.3), Seção Encontrar a nova solução de roteamento S i+1 utilizando o algoritmo de Yen. Simular a rede com a solução de roteamento S i+1 i=i+1 Sim i<t Fim Não Figura 4.8. Fluxograma do algoritmo YBS Resultados Numéricos As simulações foram realizadas para avaliar o desempenho do algoritmo YBS e os resultados foram comparados aos dos algoritmos de Dijkstra, BSR e Yen. A topologia utilizada foi a EON (Figura 3.6b) com 256 slots disponíveis por enlace com requisições geradas aleatoriamente entre 1 a 16 slots. Para cada simulação são geradas 10 7 requisições de acordo com um processo de Poisson, com os pares (origem, destino) uniformemente escolhidos. A Figura 4.9 mostra os resultados da probabilidade de bloqueio em função da carga de rede para valores de k iguais a 2, 4, 6, 8 e 10. O YBS apresenta, em todas as simulações, menor probabilidade de bloqueio quando comparado aos algoritmos de Dijkstra, BSR e Yen. Para k=2, o BSR obteve o mesmo resultado em termos de probabilidade de bloqueio que o algoritmo de Yen. Este resultado era esperado, visto que o BSR realiza o roteamento de forma mais otimizado. Isto mostra o quão eficiente é o algoritmo BSR, pois com apenas uma possibilidade de rota ele consegue o mesmo desempenho de um algoritmo com o dobro de 55

58 Probabilidade de Bloqueio Probabilidade de Bloqueio Probabilidade de Bloqueio Probabilidade de Bloqueio Probabilidade de Bloqueio possibilidade de rota. Contudo, o algoritmo de Yen consegue reduzir significativamente a probabilidade de bloqueio, para k>2. A Figura 4.9e ilustra o valor efetivo máximo de k (k = 10), ou seja, o valor cujo aumento do número de caminhos (k>10) não impacta na probabilidade de bloqueio. Para este, percebe-se que as heurísticas YBS e Yen apresentam valores muito próximos. Isto ocorre porque, para a topologia EON, alcançou-se a quantidade máxima de caminhos que influenciam na probabilidade de bloqueio. 0,1 0,1 0,01 0,01 1E-3 1E-3 1E-4 1E-4 1E-5 1E-6 DIJKSTRA BSR Yen K=2 YBS K = 2 1E-5 1E-6 DIJKSTRA BSR Yen K=4 YBS K = 4 1E ,1 (a) Erlang 1E ,1 (b) Erlang 0,01 0,01 1E-3 1E-3 1E-4 1E-4 1E-5 1E-6 DIJKSTRA BSR Yen K=6 YBS K = 6 1E-5 1E-6 DIJKSTRA BSR Yen K=8 YBS K = 8 1E Erlang (c) 0,1 1E Erlang (d) 0,01 1E-3 1E-4 1E-5 1E-6 DIJKSTRA BSR Yen K=10 YBS K = 10 1E Erlang (e) Figura 4.9. Probabilidade de bloqueio para os valores de k igual a 2, 4, 6, 8 e 10 56

59 Número de slots alocados A Figura 4.10 ilustra o número de slots alocados por fibra para k = 10. Pode-se observar que os algoritmos YBS e Yen alocam, em cada enlace, uma quantidade próxima de slots, e assim obtêm resultados similares na simulação com k=10 (Figura 4.9e). A Tabela 4.2 e a Tabela 4.3 mostram outras métricas analisadas dos algoritmos de Yen e YBS para diversos valores de k. Ao analisar estas tabelas, é percebido que, quando se compara o número mínimo de alocações, o YBS realiza mais alocações por enlace do que o Yen. No entanto, ao analisar o número máximo de alocações por enlace, o YBS realiza menos que o Yen. O desvio padrão das simulações mostra que a variação dos slots alocados por elace do YBS é menor, e isso indica que as alocações por enlaces possuem tendência de estarem mais próximas da média, ou seja, de realizar efetivamente uma melhor distribuição do tráfego na rede. Por fim, o número total de alocações na rede do YBS é maior que o do Yen Yen YBS Enlace Figura Número de slots alocados por fibra para k=10 Tabela 4.2. Dados de alocação do algoritmo de Yen K Número mínimo de alocações por enlace Número máximo de alocações por enlace Mediana de alocações por enlace Média de slots alocados por enlace Desvio padrão de alocações por enlace Número total de alocação na rede 2 15,06 137,59 62,99 68,38 32, , ,91 147,56 66,90 69,60 35, , ,41 139,49 67,99 71,71 33, , ,14 142,46 64,88 71,41 36, , ,09 144,79 64,69 71,40 35, ,39 Tabela 4.3. Dados de alocação do algoritmo de YBS K Número mínimo de alocações por enlace Número máximo de alocações por enlace Mediana de alocações por enlace Média de slots alocados por enlace Desvio padrão de alocações por enlace Número total de alocação na rede 2 16,18 123,24 64,92 69,26 28, , ,66 134,39 67,19 71,08 28, , ,05 127,34 68,88 71,80 28, , ,74 130,69 66,48 71,70 29, , ,90 132,28 68,29 71,52 28, ,49 A Figura 4.11 ilustra a evolução da probabilidade de bloqueio do algoritmo YBS para cada valor de k em função do tráfego em Erlang. Pode-se observar que houve uma redução da 57

60 Probabilidade de Bloqueio Probabilidade de Bloqueio probabilidade de bloqueio de k = 2 até k = 10. A Figura 4.12 mostra a probabilidade de bloqueio em função do aumento do valor de k. Note-se que, quanto maior for o valor de k menor a probabilidade de bloqueio e k = 10 atinge o limite de melhorar entre o Yen e YBS. 0,1 0,01 1E-3 1E-4 1E-5 1E-6 YBS K = 2 YBS K = 4 YBS K = 6 YBS K = 8 YBS K = 10 1E Erlang Figura Evolução da probabilidade de bloqueio do algoritmo YBS para cada valor de k. 0,1 0,01 Yen Erlang YBS Erlang Yen Erlang YBS Erlang 1E-3 1E-4 1E-5 1E-6 1E K Figura Probabilidade de bloqueio por k. Até o momento, foram apresentadas heurísticas para o roteamento de espectro em redes SLICE. Na próxima seção, será apresentada uma heurística para a alocação de espectro. 4.3 HERUÍSTICAS PARA ALOCAÇÃO DE ESPECTRO MSCL (Min Slot-Continuity Capacity Loss) Em redes WDM, as heurísticas mais eficientes para roteamento e alocação de comprimento de onda estão geralmente compreendidas na classe dos algoritmos First-Fit, ou 58

61 na daqueles que efetivamente calculam a perda de capacidade de futuras requisições de caminhos [60]-[62], [74], [78]. Os algoritmos da classe First-Fit são preferidos na prática devido à baixa complexidade e ao pouco tempo computacional exigido na sua execução, mas os algoritmos que calculam a perda da capacidade obtêm melhores resultados. A adaptação do algoritmo First-Fit (FF) para a rede SLICE é trivial e vários trabalhos têm usado [29], [79]. Outro algoritmo muito utilizado que é composto de uma lista baseada na utilização dos comprimentos de onda (referido na literatura como mais usado: MU) tem um desempenho melhor do que o algoritmo First-Fit (FF) em redes WDM, o oposto é observado em redes SLICE [80]. Uma nova atribuição de espectro, conhecida como LUSF (Least Unusable Spectrum First), foi proposta em [60] para evitar o aparecimento de slots isolados que não podem ser utilizados para estabelecer uma solicitação de caminho óptico com menor capacidade, mas o seu desempenho é ligeiramente superior ao do FF. Outros algoritmos RSA que trabalham com a importância da continuidade do espectro têm sido propostos em [75] e [80], mas eles executam roteamento e alocação de espectro em conjunto. Logo, nenhum algoritmo que calcula efetivamente a perda da capacidade de futuras requisições de caminho com largura de banda variável foi adaptado a partir de WDM para redes SLICE. O cálculo da perda de capacidade não é tão trivial e deve levar em consideração que os pedidos são atribuídos com um número variável de slots. Abaixo, é apresentada uma proposta de como a perda de capacidade pode ser calculada em redes SLICE, e os resultados são comparados com os dos algoritmos First-Fit e Random. Em todos os casos analisados, a heurística proposta, chamada de MSCL (Min Slot- Continuity Capacity Loss), obteve melhores resultados. Algoritmo Proposto Nas redes SLICE, cujas solicitações por distintas larguras de banda ocorrem dinamicamente na rede, se a alocação de slots não contemplar os slots usados e a disponibilidade em espaços na rede, o comportamento benéfico de se deixar o máximo de capacidade aberta para futuras solicitações não será completamente alcançado. Na análise a seguir, suponha que cada fibra possa transportar no máximo S slots (indexado como 1, 2,..., S). Para uma requisição de n slots, deve-se encontrar um slot inicial 59

62 S i (1 i S n +1), tal que os slots s i, s i+1,..., s i+n 1 estejam todos livres em todos os enlaces do caminho. Para simplificar, sempre que o slot s i for referido como o alocado para uma requisição, ele é o primeiro slot do conjunto contíguo de slots s i, s i+1,..., s i+n 1 usados para acomodar a requisição. Nas discussões a seguir, serão usadas as seguintes notações e definições: R é o conjunto de todas as possíveis rotas da rede; r é a rota selecionada para a requisição de caminho; I r é o conjunto de todas as rotas que interferem com r, isto é, que têm ao menos um enlace em comum r; ψ é o estado atual da rede, isto é, o conjunto de rotas estabelecidas e seus respectivos slots atribuídos; ψ' é o próximo estado da rede uma vez que o caminho óptico é estabelecido; D <r> (ψ) é um vetor booleano, chamado de vetor de disponibilidade da rota r para o estado da rede ψ. D <r> i (ψ) (1 i S) indica a disponibilidade do slot i na rota r para o estado de rede ψ. D <r> i (ψ) = 1, se o slot i está livre em todos os enlaces da rota r; D <r> i (ψ) = 0, caso contrário; Identificação de Possíveis Alocações Para o estado da rede ψ, cada vetor disponibilidade D <r> (ψ) é composto por alguns buracos (isto é, uma sequência máxima de slots adjacentes livres) que podem acomodar algumas requisições de caminho. Seja h <r> 1, h <r> 2,..., h <r> m a existência de m buracos em D <r> (ψ). O comprimento de um buraco i, h <r> i, 1 i m, é definido pelo número de slots que o compõem. A Figura 4.13 ilustra o vetor disponibilidade, D <r> (ψ), de uma rota r com dois buracos, h <r> 1 e h <r> 2, compostos, respectivamente, por quatro e dois slots. h 1 <r> h 2 <r> D <r> (ψ) Figura Vetor disponibilidade de uma rota r Note que uma requisição de n slots pode ser alocada na rota r em qualquer buraco de comprimento h i <r> n. Contudo, é importante observar que essa requisição pode ser alocada 60

63 de diferentes formas em cada um desses buracos. Por exemplo, seja um buraco h <r> i qualquer formado pelos slots, 1 j S n 1. A requisição de n slots pode ser alocada em um dos seguintes conjuntos de slots: ( ), ( ),..., ( ). Ou seja, existem h <r> i n+1 formas de alocar a requisição de n slots no buraco h <r> i. A Figura 4.14 ilustra as possibilidades de alocação de uma requisição de dois slots no vetor disponibilidade apresentado na Figura Como pode ser observado, para h <r> 1, podese utilizar os slots das posições um e dois; dois e três; ou três e quatro. Já para h <r> 2, dado que a requisição encaixa-se perfeitamente no buraco, há apenas uma forma de inseri-la, que é com a utilização dos slots 6 e 7. h 1 <r> h 2 <r> D <r> (ψ) Figura Possibilidades de alocação de slots Finalmente, é fácil perceber que sob o estado da rede ψ, o número total de possiblidades que uma requisição de comprimento n slots pode ser alocada na rota r com o vetor disponibilidade D <r> (ψ), composto por m buracos, h 1 <r>, h 2 <r>,..., h m <r>, é dado por: ( ) ( ) (4.1) onde max(x,y) retorna o valor máximo entre x e y. Para exemplificar o cálculo do número de possibilidades de alocação, observe a Figura Note que, para uma requisição de dois slots existem quatro possibilidades de alocação, três para h 1 <r> e uma para h 2 <r>. A Figura 4.15 ilustra o número de possibilidades de alocação de requisições por 1 a 8 slots no vetor de disponibilidade apresentado na Figura Para este cálculo, utiliza-se a Equação (4.1). Número de Possibilidade de Alocação Slots Requisitados Figura Número de possibilidades de alocação de slots requisitados no exemplo da Figura

64 Perda de Capacidade Como definido anteriormente, uma vez conhecido o conjunto de buracos em D <r> (ψ), o número de possibilidades que uma requisição de comprimento n pode ser alocada em r é facilmente determinado por (4.1). Seja D <p> (ψ) o vetor disponibilidade de um caminho p I r, isto é, de um dos caminhos que interferem com r e suponha que o slot s i seja o avaliado para alocar uma requisição de k slots na rota r. Seja X i,k um vetor booleano de comprimento S com todos os elementos iguais a 1, exceto aqueles com índices correspondentes aos slots alocados à requisição, isto é, índices i, i+1,..., i+k 1. O vetor disponibilidade de qualquer caminho p I r, após a requisição de k slots ser alocada no slot s i da rota r pode ser determinado por: ( ) ( ) (4.2) onde * representa a operação booleana e (and). A Figura 4.16 ilustra duas rotas P 1 e P 2 que interferem com a rota r. Para ambas, devese empregar o cálculo da perda de capacidade. p 1 p 2 r Figura Exemplo de dois caminhos que interferem com r A Figura 4.17 representa a operação booleana da Equação (4.2) realizada no vetor de disponibilidade de uma das rotas interferentes I r. Supõe-se que a requisição seja composta por três slots e que esteja sendo testada a alocação com início na segunda posição do vetor disponibilidade da rota r, ou seja, s 2, s 3 e s 4. O vetor booleano X i,k é gerado com base no primeiro slot que se esteja tentando alocar para a requisição. Posteriormente, utiliza-se este vetor X i,k através da operação booleana e (and) com o vetor disponibilidade de caminhos interferentes D <p> (ψ). Ao final, é gerado o vetor disponibilidade após a alocação de k slots, D <p> (ψ'). 62

65 D <r> (ψ) X i,k D <p> (ψ) D <p> (ψ') Figura Exemplo da operação booleana e (and) realizada na Equação (4.2) D <p> (ψ ) informa a disponibilidade dos slots na rota p durante o estado da rede ψ, ou seja, que ocorreria imediatamente após a alocação da requisição analisada. Essa informação será usada para calcular o número de possibilidades para alocar futuras requisições de comprimento variável nas rotas interferentes de I r. Consequentemente, após a alocação da requisição de k slots no slot s i da rota r, a perda de capacidade de requisições de n slots é dada por: ( ) ( ) ( ). (4.3) Finalmente, a perda total de capacidade da rede é definida como: C C( n) n, (4.4) onde a soma acima é realizada através de toda a demanda de tráfego existente. Para exemplificar a perda de capacidade, observe o exemplo descrito na Figura A Figura 4.18a ilustra o estado inicial da rede. Supõe-se que foi gerada uma requisição ( r 1 ) de três slots do nó origem 3 para o nó destino 0, cujo caminho seja Note que há várias formas de alocar a requisição usando três slots contíguos dentre os slots 2 a 9, ao longo dos enlaces de r 1. Obviamente, o caminho 3-2 ( r 2 ), por interferir com o caminho , sofrerá uma perda de capacidade no número de formas de conexões que podem ser alocadas. Por exemplo, se a requisição r 1 for alocada do slot 2 ao 4 (Figura 4.18b), serão formados dois buracos na disponibilidade do caminho 3-2, h e r 2 1 h r 2 2. Note que, além do fato de futuros caminhos de comprimento de 1 a 5 terem suas capacidades bastante reduzidas com tal alocação, caminhos de comprimento de 6 e 7 slots sequer teriam possibilidade futura de 63

66 alocação. Contrariamente, se a requisição r 1 for alocada do slot 7 ao 9 (Figura 4.18c), surgirá apenas um buraco na disponibilidade de r 2, h r 2 1 e, não apenas o número de possibilidades de alocações futuras de comprimento de 2 a 5 slots serão maiores, como também possibilitará que futuras requisições de 6 e 7 slots ainda consigam ser atendidas. Contudo, todos os caminhos que interferem com a rota da requisição devem ser analisados X X X X Número de possibilidade de alocação no caminho (a) X X X X X X X X X X Número de possibilidade de alocação no caminho X X X X X X X X X X (c) Figura Exemplo da perda de capacidade Número de possibilidade de alocação no caminho X X X 4 h r 2 1 (b) X X X h r 2 1 h r 2 2 Dentre os possíveis slots a serem alocados para atender uma requisição, o algoritmo proposto escolherá a alocação que proporciona a menor perda de capacidade do número de formas de todas as rotas que interferem com a rota da requisição, como apresentado em (4.4) Resultados Numéricos Esta seção apresenta alguns resultados de simulações para o algoritmo MSCL, além de comparações com os algoritmos First-Fit (FF) e Random (RD). Inicialmente, são mostradas as simulações para a rede NSFNet (Figura 3.6a) com S=256 slots e demanda de tráfego uniforme entre cada par de nós. É utilizado o algoritmo de menor caminho (Dijkstra [69]) para gerar os caminhos na fase de roteamento e um processo de Poisson para gerar as requisições com tempo de duração Exponencial. Simula-se um número permitido de slots por demanda entre 1 e 32, cujo número de slots para uma 64

67 Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots requisição é selecionado aleatoriamente com igual probabilidade dentro do conjunto considerado (distribuição uniforme). A requisição é bloqueada se não houver slots contíguos e contínuos disponíveis no caminho mais curto para alocar a requisição. A Figura 4.19 ilustra as métricas de comparação para o cenário de simulação descrito acima. A primeira observação é que o algoritmo RD tem um desempenho muito ruim quando comparado com o FF e o MSCL. Na verdade, ao utilizar um algoritmo simples, como o FF, que apenas dá prioridade para slots em uma ordem estática pré-definida, é possível conseguir reduções consideráveis na probabilidade de bloqueio. Efetivamente, o gráfico sugere que a melhoria de desempenho entre os algoritmos FF e RD na rede SLICE seja consideravelmente mais eminente do que em redes WDM [74]. Se a complexidade na alocação de slots pode ser aumentada, por usar um método de alocação de slots mais sofisticado como o MSCL, as probabilidades de bloqueio de caminho e de slots podem ser ainda mais reduzidas para qualquer valor de tráfego. O ganho de desempenho entre MSCL e FF não é tão alto quanto o encontrado entre FF e RD, mas ainda é notável o suficiente para justificar o aumento da complexidade introduzida pelo MSCL. 0,1 0,2 0,1 0,01 Random First-Fit MSCL 0,01 Random First-Fit MSCL 3E Erlang 3E Erlang (a) (b) Figura Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos RD, First-Fit, e MSCL na rede NSFNet. As requisições são de 1, 2, 3,..., 32 slots, e há um total de 256 slots disponíveis por enlace. Para mostrar que os resultados apresentados anteriormente não são casos isolados, foram realizadas simulações com a rede EON (Figura 3.6b) com S=128 slots por enlace e um diferente cenário de tráfego, onde os caminhos são requisitados com 1, 2, 4, 8 ou 16 slots. A Figura 4.20 ilustra a probabilidade de bloqueio de caminhos e slots. Observe que conclusões semelhantes podem ser inferidas com este novo cenário de rede. 65

68 Probabilidade de Bloqueio de Caminhos Probabilidade de Bloqueio de Slots 0,1 0,3 0,1 0,01 Random First-Fit MSCL 0,01 Random First-Fit MSCL 3E Erlang Erlang (a) (b) Figura Probabilidade de Bloqueio de Caminhos (a) e Probabilidade de Bloqueio de Slots (b) em função da carga da rede para os algoritmos RD, First-Fit, e MSCL na rede EON. As requisições são de 1, 2, 4, 8, 16 slots, e há um total de 128 slots disponíveis por enlace. 3E-3 66

69 CAPÍTULO 5 5. CONCLUSÕES Nesta tese estudou-se o problema de roteamento e alocação de espectros (RSA) em redes ópticas elásticas, conhecidas como redes SLICE. Neste estudo, foram propostas heurísticas para resolver o RSA e simulações computacionais foram realizadas para comprovar a eficiência das estratégias propostas. No Capítulo 2, apresentaram-se as principais características das redes ópticas elásticas e foram realizadas comparações entre as redes WDM e SLICE. Em particular, na rede SLICE, foi tratado o problema de roteamento e alocação de espectro. No Capítulo 3, deram-se inicio às contribuições desta tese. Para o problema de RSA estático, foram apresentadas duas heurísticas capazes de prover resultados ótimos para algumas redes pequenas analisadas, com 5 e 6 nós. As heurísticas obtiveram tempos de simulações aceitáveis, na ordem de milissegundos, e conseguirem melhores resultados que as heurísticas SPSR e BLSA, com tráfego uniforme e não uniforme. Desta forma, percebe-se que as heurísticas BSR e ILR utilizadas para balancear a carga melhoram o congestionamento e dividem a demanda de tráfego nas redes SLICE de forma mais apropriada. No Capítulo 4, com o intuito de dar suporte ao planejamento de redes ópticas no cenário dinâmico (on-line), três heurísticas foram propostas: duas para o roteamento e uma para alocação de espectro. O BSR adaptado teve sua eficiência demonstrada através de comparações com o BSR e o algoritmo de Dijkstra, em diversos cenários. Percebe-se que a estratégia utilizada para balancear a carga da rede reduziu a probabilidade de bloqueio e, assim, os recursos espectrais foram preservados para futuras demandas de tráfego. O algoritmo YBS foi proposto com o intuito de utilizar rotas alternativas para alocação de espectro. Este obteve melhor desempenho que os algoritmos de Dijkstra, Yen e BSR. Para o YBS, foi analisado, além da probabilidade de bloqueio, o valor máximo de k e outros parâmetros, mostrando a eficiência do algoritmo. Para a alocação de espectro, foi proposta uma nova heurística chamada de MSCL, que introduz um novo conceito para as redes SLICE, a perda de capacidade. Nesta, objetiva-se preservar os recursos espectrais para a alocação de futuras requisições. Nos cenários apresentados, foram analisados os resultados das simulações, sendo demonstrado que o MSCL é eficaz para reduzir tanto a probabilidade de bloqueio de caminhos quanto a 67

70 probabilidade de bloqueio de slots, quando comparada com os algoritmos First-Fit e Random. Ou seja, a redução de perda de capacidade como proposta pelo MSCL, permite que a utilização do espectro possa ser realizada de forma mais eficiente. No Apêndice A, foi apresentado um simulador de redes ópticas SLICE para o cenário estático, chamado de SimRSA. Este simulador foi desenvolvido com interface gráfica, para possibilitar o estudo de redes ópticas elásticas. Nesse, foram implementas três heurísticas: BSR, BLSA e SPSR. No Apêndice B, foram analisadas diversas topologias de rede, com verificação da probabilidade de bloqueio, grau médio dos nós e a distribuição deles na rede. Estas análises foram realizadas com o intuito de observar o comportamento dos resultados dos algoritmos relacionadas às topologias de rede. 5.1 TRABALHOS FUTUROS Pesquisas na área de redes ópticas elásticas vêm, cada vez mais, despertando interesse dos pesquisadores, devido ao tráfego da Internet ser heterogêneo e assim necessitar de largura de banda variável. Ao dar continuidade à abordagem utilizada nesta tese, o estudo de outras heurísticas, principalmente para alocação de espectro, pode fazer parte de investigações futuras para este trabalho. Nesta, pode-se investigar outros métodos para realizar a perda de capacidade da rede e reduzir ainda mais a probabilidade de bloqueio de requisições. Outro aspecto importante a ser analisado é a fragmentação causada pela introdução da elasticidade da rede, visto que o processo de estabelecimento e encerramento de conexões inevitavelmente cria pequenos fragmentos de espectro não-contíguos e grande parte das futuras requisições acabam não sendo atendidas. Para trabalhos futuros também poderá ser considerada a realização da alocação de espectros baseada em distâncias. Uma vez que, nas redes SLICE diversos formatos de modulação são utilizados para transmitir as informações. Logo, tem-se a necessidade de estabelecer conexões com base no alcance e na taxa de dados dos formatos de modulação, para assim conservar os recursos espectrais. Por exemplo, um formato de modulação como o 16QAM pode ser utilizado para caminhos mais curtos, sendo que pode transmitir mais informações. Em contrapartida, o formato de modulação QPSK tem alcance maior, mas transmite menos informações, quando comparada com o 16QAM. 68

71 Outra possibilidade de trabalhos futuros é estudar as Redes Definidas por Software. Devido ao crescimento exponencial do tráfego da Internet e sua característica heterogênea que suporta aplicações como VoIP, , videoconferência, IPTV e HDTV, um eficiente plano de controle torna-se essencial para o gerenciamento da rede. No entanto, à medida que aumenta a quantidade de equipamentos na rede, sendo produzido por distintos fabricantes, a complexidade do controle e gerenciamento cresce consideravelmente. Ao pensar nisto, é necessário que os equipamentos existentes na Internet possam interagir de forma eficiente, permitindo às operadoras gerenciar o tráfego da rede de forma eficaz e possibilitar aos clientes qualidade de serviço (QoS Quality of Service). Recentemente, diversos pesquisadores da área de telecomunicações e empresas voltadas para o desenvolvimento de equipamentos e sistemas de gerência de redes têm voltado suas atenções para o paradigma de Redes Definidas por Software (SDN Software- Defined Networking). Este novo paradigma é caracterizado pela existência de um sistema de controle (software) que pode controlar o mecanismo de encaminhamento dos elementos de comutação da rede por uma interface de programação bem definida. Desta forma, a comutação de pacotes não precisa mais ser definida pelo princípio de roteamento de redes Ethernet ou IP, mas pode ser controlado por aplicações (software) desenvolvidas independentemente do hardware de rede. As redes definidas por software são vistas como o novo paradigma da Internet do futuro, pois possibilita resolver problemas como: segurança da informação, gerenciamento do tráfego da rede, multi-casting, balanceamento de carga e eficiência energética. Assim, diversas pesquisas estão sendo realizadas com o intuito de analisar e propor melhores controladores, implementar os algoritmos propostos na literatura para este novo cenário, implementar SDN nas redes sensores sem fio como também em Internet das coisas, dentre outras. Com este novo paradigma, surge uma grande gama de novas possibilidades para a pesquisa em redes de computadores. Por fim, outro aspecto que deve ser estudado é a eficiência energética. Esta consiste em obter o melhor desempenho na produção de um serviço com o menor gasto de energia. No que diz respeito às infraestruturas de telecomunicações, tendo em vista os grandes volumes de tráfegos atualmente presentes nas redes, a busca por elementos de redes energeticamente eficientes torna-se a cada dia um imperativo para a sustentabilidade desse setor essencial da atividade humana. 69

72 A Internet consome cerca de 1% do fornecimento de energia elétrica do mundo e este consumo está crescendo à medida que mais pessoas se conectam a Internet [86]. Além disso, o consumo de energia da infraestrutura de computação em nuvem e data centers está aumentando em resposta à crescente demanda por mais serviços em nuvem [87]. Projeções futuras de consumo de energia sugerem que, se as tendências atuais de crescimento continuar e se os recursos energéticos não forem utilizados de forma otimizados o consumo de energia da Internet poderá se aproximar de 10% em 10 a 20 anos [88]. Ao pensar nisso, diversas pesquisas estão sendo realizadas com o intuito de reduzir o consumo de energia nos equipamentos, componentes ópticos e eletrônicos, como também propor heurísticas para monitorar redes e reduzir os recursos ociosos. 70

73 REFERÊNCIAS [1] S. Talebi, F. Alam, I. Katib, M. Khamis, R. Salama e G. N. Rouskas, Spectrum management techniques for elastic optical networks: A survey. Optical Switching and Networking, v. 13, p , Julho, [2] Cisco, The Zettabyte Era: Trends and Analysis. Disponível em ( [3] O. Gerstel, M. Jinno, A. Lord e S. J. Yoo, Elastic optical networking: a new dawn for the optical layer?. IEEE Communications Magazine, v. 50(2), p. s12 s20, Fevereiro, [4] L. Ruan e Y. Zheng, Dynamic survivable multipath routing and spectrum allocation in OFDM-based flexible optical networks. Journal of Optical Communications and Networking, v. 6, p , Janeiro, [5] J. H. L. Capuchol e C. R. Leandro, ILP model and Effective Genetic Algorithm for Routing and Spectrum Allocation in Elastic Optical Networks. SBMO/IEEE MTT-S International Microwave & Optoelectronics Conference (IMOC), Rio de Janeiro, Brasil, p. 1-5, Agosto, [6] M. Jinno, H. Takara, B. Kozicki, Y. Tsukishima, Y. Sone e S. Matsuoka, Spectrum- Efficient and Scalable Elastic Optical Path Network: Architecture, Benefits, and Enabling Technologies. IEEE Communications Magazine, v. 47, p , Novembro, [7] B. Kozicki, H. Takara, T. Yoshimatsu, K. Yonenaga e M. Jinno, Filtering Characteristics of Highly-Spectrum Efficient Spectrum-Sliced Elastic Optical Path (SLICE) Network. Conference on Optical Fiber Communication, (OFC/NFOEC 09), San Diego, Estados Unidos, p. 1-3, Março, [8] Z. Zhu, W. Lu, L. Zhang e N. Ansari, Dynamic Service Provisioning in Elastic Optical Networks With Hybrid Single-/Multi-Path Routing. Journal of Lightwave Technology, vol. 31(1), p , Janeiro, [9] A. K. Horota, G. B. Figueiredo e N. L. S. Fonseca, Algoritmo de Roteamento e Atribuição de Espectro com Minimização de Fragmentação em Redes Ópticas 71

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83 APÊNDICE A A. SimRSA: SIMULADOR DE ROTEAMENTO E ALOCAÇÃO DE ESPECTRO PARA REDES ÓPTICAS SLICE Com o intuito de facilitar o estudo de redes ópticas elásticas, foi desenvolvido um simulador chamado SimRSA. Este permite comparar as heurísticas sob diferentes condições de tráfego a partir da utilização de diversas topologias de rede. Adicionalmente, a interface gráfica possibilita ao usuário configurar diferentes variáveis e visualizar a alocação de espectro, por enlace e na rede, como resultado das simulações. O SimRSA foi desenvolvido na linguagem de programação Java, e sua interface gráfica foi desenvolvida em HTML (HyperText Markup Language), CSS (Cascading Style Sheets), JavaScript, com utilização do jquery. Logo, o SimRSA é uma ferramenta web gratuita para simulação de redes SLICE. Na Figura A.1 é ilustrado o fluxo de processo de utilização do SimRSA. Figura A.1: Fluxo de processo do SimRSA A Figura A.2 exibe a tela principal do SimRSA. Na parte superior da tela fica posicionado o menu do simulador. A área destacada em vermelho representa o local onde é realizada a modelagem das redes. Como é possível visualizar na Figura A.2, o menu do SimRSA é subdividido em alguns grupos. As funcionalidades de cada grupo serão discutidas a seguir. 81

84 Figura A.2. Tela inicial do SimRSA Existem três maneiras de realizar a modelagem de uma rede no SimRSA: com o carregamento de um arquivo de projeto salvo, com o carregamento de uma topologia de rede predefinida no simulador ou com a modelagem de uma nova topologia de rede. A Figura A.3 exibe os grupos do menu responsáveis por essas funcionalidades. O menu redes predefinidas exibe uma lista de redes incluídas no simulador. Figura A.3. Grupo de modelagem do SimRSA Depois de efetuada a modelagem da rede, é possível definir pesos para os enlaces e também definir o sentido do tráfego de cada enlace. Para isso, basta clicar sobre uma aresta e configurar estes itens no grupo do menu, como ilustrado na Figura A.4. O valor do peso implica no resultado do roteamento realizado pelos algoritmos de Dijkstra e Yen. Para apagar uma aresta, basta clicar duas vezes sobre uma aresta na área de modelagem. 82

85 Figura A.4. Grupo de parâmetros de enlace do SimRSA simulação. Na Figura A.5, é possível visualizar as opções de heurísticas, disponíveis para a Figura A.5. Lista de heurísticas disponíveis no SimRSA A Figura A.6 exibe um grupo do menu do SimRSA, no qual o usuário define os valores para os parâmetros das heurísticas relevantes à simulação. O valor da banda de guarda (GB) deve ser um número inteiro e positivo. É permitido ao usuário informar mais de um valor para o GB, para a mesma simulação. Para isto, basta o usuário informar os valores separados por vírgula (, ), como exemplificado na Figura A.6. Figura A.6. Grupo de parâmetros das heurísticas do SimRSA O valor de k representa a quantidade de caminhos, para cada rota que será analisada pelo algoritmo BLSA (esse valor interfere apenas na heurística BLSA). A quantidade de iterações é definida para o algoritmo BSR. Os valores referentes aos campos das propriedades das heurísticas devem ser um número inteiro e positivo. Ao clicar no botão Gerar Matriz de Tráfego, da Figura A.2, uma caixa é aberta sobre o menu, como exibido na Figura A.7, na qual é permitido ao usuário informar o valor do tráfego em cada enlace. É possível informar um único valor para todas as rotas, gerar os valores automaticamente, a partir de um valor mínimo e um valor máximo, ou informar 83

86 diferentes valores para as diversas rotas da rede. Os valores informados devem ser números inteiros não negativos. Figura A.7. Tela de configuração da matriz de tráfego do SimRSA. Ao clicar no botão Executar Simulação, da Figura A.2, o sistema coleta todas as informações adicionadas (rede, parâmetros, heurísticas, etc), e executa as simulações requeridas pelo usuário. Uma barra de processamento é exibida enquanto o sistema executa as simulações. Ao concluir as simulações, um relatório é aberto, em uma nova janela do navegador do usuário. Neste relatório, os resultados das heurísticas são agrupados por cada GB informado, como é exibido na Figura A.8. Figura A.8. Agrupamento por GB do relatório do SimRSA Ao clicar no botão +, as informações geradas por cada heurística, para aquele GB, são exibidas em duas tabelas e um gráfico. Na primeira tabela, é exibido o slot alocado em cada caminho, como mostrado na Figura A.9. 84

87 Figura A.9. Primeira tabela do relatório do SimRSA A Figura A.10 ilustra a segunda tabela, na qual são exibidos os slots alocados em cada enlace (incluindo a banda de guarda), a quantidade total de slots alocadas em cada enlace e o maior valor entre a quantidade de slots alocados. Este último valor representa a quantidade de slots alocadas pela heurística. Figura A.10. Segunda tabela do relatório do SimRSA No fim de cada grupo de GB é exibido um gráfico comparativo, que indica a quantidade de slots alocados em cada enlace, por cada heurística, como ilustrado na Figura A.11. Ao direcionar o ponteiro do mouse sobre um item do gráfico é exibido um balão para informar a quantidade de slots alocados. 85

88 Figura A.11. Gráfico de slots alocados por enlace do relatório do SimRSA No fim da página de relatório, é exibido um gráfico de barras verticais, que compara a quantidade total de slots utilizados por cada heurística, agrupadas pelos GBs, como é possível visualizar na Figura A.12. Figura A.12. Gráfico comparativo dos resultados das heurísticas do relatório do SimRSA Validação do SimRSA Com o objetivo de validar a ferramenta, foram realizadas simulações e seus resultados foram comparados com os de alguns trabalhos na literatura [16], [65], [67], [83]. Em todas as simulações realizadas, são obtidos os mesmos resultados apresentados na literatura. 86

89 Nas simulações, é abordada a quantidade de slots alocados em uma fibra, e este resultado determina qual heurística apresenta o melhor desempenho. A heurística que aloca menos slots na fibra é apontada como a melhor dentre as comparadas na simulação. Para ilustrar a validação dos resultados, foram realizadas simulações na rede NSFNet (Figura A.13), com os valores de tráfego (fixo) iguais a 1, 2, 3 slots, banda de guarda (GB) iguais a 1, 2, 3 slots, e com as heurísticas BSR, SPSR e BLSA. Estes resultados foram apresentados por [16], [83]. Figura A.13. Topologia da rede NFSNet pré-definida no SimRSA As Figuras A.14, A.15 e A.16 ilustram os resultados gerados pelo SimRSA, para valores de tráfego iguais a 1, 2 e 3 slots, respectivamente. Os resultados equivalem aos da Figura A.17 [16], com o valor do tráfego igual a 1, 2 e 3 slots, para as heurísticas SPSR e BLSA. Todas as topologias pré-definidas no simulador estão na Figura A.18. Figura A.14. Gráfico comparativo da rede NFSNet com tráfego igual a 1 slot gerado pelo SimRSA 87

90 Figura A.15: Gráfico comparativo da rede NFSnet com tráfego igual a 2 slots gerado pelo SimRSA Figura A.16: Gráfico comparativo da rede NFSnet com tráfego igual a 3 slots gerado pelo SimRSA Figura A.17. Número máximo de slots alocados na rede pelo tráfego da rede [16]. Copyright 2011 IEEE. 88

91 Rede Abilene [74] Rede NSFNet [16] Rede EON [70] Rede Brasileira [73] Torus [84] RNP [85] Figura A.18. Topologias pré-definidas no simulador. 89

92 APÊNDICE B B. ANÁLISE DE TOPOLOGIAS Como em muitos trabalhos da literatura utilizam diversas topologias de rede para realizar simulações e análise de algoritmos. Neste apêndice, como uma forma de contribuição, foi aplicado um algoritmo de roteamento de espectros em várias topologias de rede para verificar a influência das topologias na probabilidade de bloqueio. Em geral, uma topologia de rede pode ser vista como uma representação gráfica sobre um plano bidimensional. Os nós são distribuídos de acordo com a demanda de tráfego esperada em cada área geográfica. Em muitas topologias, os nós são representados por cidades, estados ou países (dependendo da extensão geográfica), e os enlaces por cabo de fibra óptica, par trançado, dentre outros. A Figura B.1 ilustra um possível conjunto de regiões da topologia da rede europeia EON (European Optical Network). Algumas regiões são mais densamente povoadas que outras e, por isso, contêm clusters. Estas regiões, no exemplo da figura, estão representadas com enlaces fortes. Figura B.1. Topologia Física da rede EON (European Optical Network). Copyright 2010 IEEE. Neste apêndice, foram analisadas 33 redes com quantidades distintas de nós e enlaces. A Tabela B.1 ilustra as topologias de rede analisadas com as respectivas quantidades de nós, enlaces e o grau médio. As topologias podem ser visualizadas em [82]. 90