一种光传送网络瓶颈识别的方法和装置

技术领域

本发明涉及网络流量分析领域，特别是涉及一种光传送网络瓶颈识别的方法和装置。

背景技术

随着光传送网(Optical Transport Network，简写为OTN)网络规模与业务数量的不断增加，在骨干光网络建设与业务规划中，由于网络资源紧缺经常会出现网络瓶颈，导致网络中的业务规划失败。对于存在瓶颈的网络，传统的网络瓶颈识别方法一般为：在首次业务规划后，获取出现规划失败的业务，进一步分析规划成功业务对资源的占用，从而识别网络瓶颈。

但是，现有技术中，需要将规划成功的业务对资源的占用作为识别网络平静的前置条件，可能导致识别出的网络瓶颈不准确或是瓶颈数量较多，为后续扩充网络资源带来成本较高的问题。

鉴于此，如何克服现有技术所存在的缺陷，解决现有技术中网络瓶颈识别不便的现象，是本技术领域待解决的问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明解决了现有技术中网络瓶颈识别不便的问题。

本发明实施例采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种光传送网络瓶颈识别的方法，具体为：根据网络拓扑中不同节点间的流量存在情况，将节点划分为至少二个节点分域；将所有节点分域按照每种可能的分割方式分割为两个节点分域集合，获取每种分割方式下两个节点分域集合间的链路集合；当任一个链路集合中所有链路的总容量不满足相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量需求时，记录相应链路集合中的所有链路，根据链路被记录的次数获取瓶颈链路。

优选的，所述根据网络拓扑中不同节点间的流量存在情况，将节点划分为至少二个节点分域，具体包括：依次以每个节点作为当前节点，对于每个当前节点，获取与当前节点间存在流量的其他节点的节点数量，对所有节点按照所述节点数量进行排序，得到节点列表；将节点列表的第一个节点作为当前节点分域中的第一个节点，依次从节点列表取出与当前节点分域中存在的所有节点间不存在流量，且与当前节点分域中存在的所有节点间的距离小于指定距离的节点，将取出的节点加入所述当前节点分域中；当存在无法加入当前节点分域中的剩余节点时，由剩余节点中的第一个节点作为新的节点分域中的第一个节点，依次判断剩余节点是否能够加入新的节点分域中，直至达到指定的最大节点分域数。

优选的，所述直至达到指定的最大节点分域数之后，还包括：若依旧存在剩余节点，依次将剩余节点中的每个节点作为当前节点，判定每个节点分域是否与当前节点拓扑相邻，将判定通过的节点分域作为初步候选节点分域；对于每个初步候选节点分域，判定初步候选节点分域中已存在的每个节点与当前节点的距离是否都小于指定距离，将判定通过的初步候选节点分域作为最终候选节点分域；查找最终候选节点分域中已存在的节点间的总流量最小的节点分域，将当前节点加入查找到的节点分域中。

优选的，当不存在初步候选节点分域或不存在最终候选节点分域时，还包括：增大指定距离，对于网络拓扑中的所有节点，重新将节点划分为至少二个节点分域。

优选的，所述获取每种分割方式下两个节点分域集合间的链路集合，具体包括：在每种分割方式下，当存在一个链路集合，该链路集合的链路全部断开时，相应分割方式下的两个节点分域集合间不存在链路连接关系，将该链路集合作为相应分割方式下两个节点分域集合的链路集合。

优选的，所述当任一个链路集合中所有链路的总容量不满足相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量需求时，所述记录相应链路集合中的所有链路，具体包括：获取一个链路集合中所有链路能够承载的总容量，并获取相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量；当所述总容量小于所述总流量时，记录所述链路集合中的所有链路。

优选的，所述获取一个链路集合中所有链路能够承载的总容量，并获取相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量，具体包括：获取链路集合中包含的每个链路上能够承载的容量上限，将链路集合中所有链路的容量上限之和作为链路集合的总容量；获取源节点和宿节点分别属于不同节点分域集合的流量，以获取到的流量之和作为两个节点分域集合间的总流量。

优选的，所述获取链路集合中包含的每个链路上能够承载的容量上限，还包括：获取用户设置的频谱策略与链路策略，根据频谱策略和链路策略计算每个链路承载的波道数和每个波道的容量，根据承载的波道数和每个波道的容量计算链路能够承载的容量上限。

优选的，所述根据链路被记录的次数获取瓶颈链路，具体包括：将被记录的所有链路按照被记录的次数排序，按照排序后的顺序将链路组成待验证链路列表；依次将待验证链路列表中每一个链路作为目标瓶颈链路，在网络拓扑中加入一条与当前的目标瓶颈链路能够承载的容量上限一致的链路；计算加入链路后相应分割方式下两个节点分域集合间的总容量，判断总容量是否大于两个节点分域集合间的总流量需求；当总容量大于两个节点分域集合间的总流量需求时，判定当前的目标瓶颈链路为瓶颈链路。

另一方面，本发明提供了一种光传送网络瓶颈识别的装置，具体为：包括至少一个处理器和存储器，至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，存储器存储能被至少一个处理器执行的指令，指令在被处理器执行后，用于完成第一方面中的光传送网络瓶颈识别的方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：将网络节点划分为多个节点分域，通过判断节点分域间不同链路的状态，确定链路是否为瓶颈链路。使用本发明中的方法，在网络资源受限的网络场景中，进行业务路由规划时，若存在规划失败的风险，能够提前识别到网络中的瓶颈链路，通过对网络节点进行划分，减少所需判断的链路数量，并且保证计算得到的瓶颈链路较准确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种光传送网络瓶颈识别的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种光传送网络瓶颈识别的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的又一种光传送网络瓶颈识别的方法流程图；

图4为本发明实施例提供的再一种光传送网络瓶颈识别的方法流程图；

图5为本发明实施例使用的网络拓扑示意图；

图6为本发明实施例使用的网络拓扑中节点上的流量数示意图；

图7为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域1示意图；

图8为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域2示意图；

图9为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域3示意图；

图10为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域连接关系示意图；

图11为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域的第一种分割方式示意图；

图12为图11中割对应的网络拓扑示意图；

图13为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域的第二种分割方式示意图；

图14为本发明实施例使用的网络拓扑中节点分域的第三种分割方式示意图；

图15为本发明实施例中用于判定瓶颈链路的网络拓扑示意图；

图16为本发明实施例提供的一种光传送网络瓶颈识别的装置结构示意图；

其中，附图标记如下：

11：处理器；12：存储器。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明是一种特定功能系统的体系结构，因此在具体实施例中主要说明各结构模组的功能逻辑关系，并不对具体软件和硬件实施方式做限定。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面就参考附图和实施例结合来详细说明本发明。

实施例1：

本实施中提供的方法可以用于网络瓶颈分析领域，例如，应用于FiONE系列产品，通过对OTN网络中的网络瓶颈链路分析，准确识别到OTN网络中的瓶颈链路，从而为OTN网络提供加纤建议。

如图1所示，本发明实施例提供的光传送网络瓶颈识别的方法具体步骤如下：

步骤101：根据网络拓扑中不同节点间的流量存在情况，将节点划分为至少二个节点分域。

本实施例提供的方法中，基于网络的链路和流量连接关系检测瓶颈链路，因此，首先需要获取所需识别网络瓶颈链路的拓扑资源。实际实施中，主要的拓扑资源需包括以下内容：(1)节点：包括所有可以作为业务源节点或宿节点的网元，例如光分插复用器(Optical Add-Drop Multiplexer，简写为：OADM)站点；(2)链路：相邻节点间存在直接物理连接或逻辑连接的链路；(3)流量：在业务矩阵中经过相应节点或链路进行转发的业务。

本实施例中，若有一条业务的源节点和宿节点分别为节点A和节点B，则认为节点A与节点B之间存在流量。相对的，若没有任何一条业务的源宿节点分别为节点A和节点B，则认为节点A与节点B之间没有流量。本实施例中，若节点A仅与节点B之间存在流量，将与节点A有流量的其他节点的个数记为1。为了减少进行评价识别时，需要判断的链路数量，本实施例提供的方法中，将网络拓扑中的节点进行划分，基于划分后的节点分域进行网络瓶颈链路的识别。在实际实施中，由于不存在流量的节点间的链路必然不是瓶颈链路，因此可以将不存在流量的节点划分为一个节点分域，不对每个节点分域之中的链路进行判定，仅对节点分域之间存在流量的链路进行判定。

步骤102：将所有节点分域按照每种可能的分割方式分割为两个节点分域集合，获取每种分割方式下两个节点分域集合间的链路集合。

获取到节点分域后，位于两个不同节点分域的任两个节点间都可能存在流量，可能成为瓶颈链路。因此，还需要根据链路连接关系获取任两个节点分域间存在的链路。在实际实施中，可以使用不同的分割方式将节点分域进行分割，每种分割方式都将节点分域分割为两个节点分域集合，并获取网络拓扑中每种分割方式下连通两个节点分域集合链路集合。具体的：在每种分割方式下，当存在一个链路集合，该链路集合的链路全部断开时，相应分割方式下的两个节点分域集合间不存在链路连接关系，将该链路集合作为相应分割方式下两个节点分域集合的链路集合。在进行瓶颈链路判定时，每次仅需对一个链路集合中的链路进行判断，减少了链路，无需对每个节点分域的内部链路进行判定，减少了需要判定的链路数量和判断的资源消耗，提高了判断效率。

步骤103：当任一个链路集合中所有链路的总容量不满足相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量需求时，记录相应链路集合中的所有链路，根据链路被记录的次数获取瓶颈链路。

获取到网络分域集合间的链路集合后，即可遍历所有的链路集合，找到所有链路集合中容量不满足其连通的两个节点分域集合间流量需求的链路集合，若某个或某些链路导致其所在的多个链路集合都不满足流量需求，这一个或一些链路即为网络中的瓶颈链路。

在实际实施中，链路集合的容量指该链路集合中所有的链路能够承载的容量之和，每条链路能够承载的流量需要根据用户需求设置频谱策略与链路策略确定，这两个策略会影响链路能够承载的波道数，即影响链路的容量。具体的：获取用户设置的频谱策略与链路策略，根据频谱策略和链路策略计算每个链路承载的波道数和每个波道的容量，根据承载的波道数和每个波道的容量计算链路能够承载的容量上限。

经过本实施例中提供的步骤101-步骤103后，即可基于网络拓扑和规划流量完成网络瓶颈的识别，无需等到实际的业务执行成功，实现了在业务规划阶段对网络瓶颈的判定和预测。

如图2所示，可以通过以下方式将网络拓扑中的节点划分为至少二个节点分域。

步骤201：依次以每个节点作为当前节点，对于每个当前节点，获取与当前节点间存在流量的其他节点的节点数量，对所有节点按照所述节点数量进行排序，得到节点列表。

本实施例中，承载越多流量的链路越可能成为瓶颈链路，在进行网络瓶颈判定时也需要优先考虑承载流量较多的链路。相应的，当一个节点上承载的流量越多时，与其存在流量关系的链路也可能承载较多流量，因此需要优先判定存在流量数的节点。可以首先将网络拓扑中所有的节点进行排序，排序的依据是与之有流量的其他节点的个数。进行划分后，即可按照节点上的流量数顺序依次确定每个节点所在的节点分域，为了便于处理，可以将排序后的节点保存在节点列表中。

实际实施中，两个节点间的流量可以为单向流量，也可以为双向流量。即：可以仅存在源节点为节点A，宿节点为节点B的业务；也可以仅存在源节点为节点B，宿节点为节点A的业务；还可以同时存在上述两种业务。由于只要存在流量就可能会成为瓶颈链路，因此，本实施例中，计算节点数量时，不关注流量的方向，只要节点A与节点B之间存在流量，则将节点B作为与节点A间存在流量的节点，同时将节点A作为与节点B间存在流量的节点，且每个节点仅计算一次。

步骤202：将节点列表的第一个节点作为当前节点分域中的第一个节点，依次从节点列表取出与当前节点分域中存在的所有节点间不存在流量，且与当前节点分域中存在的所有节点间的距离小于指定距离的节点，将取出的节点加入所述当前节点分域中。

基于步骤201中的节点排序结果，依次取出节点列表中的每个节点，直至取出所有的节点即完成划分。从第一个节点开始，赋予节点分域1，遍历节点列表，对出现的与节点分域1间没有流量、且拓扑相邻、且距离小于指定距离d的节点，赋予节点分域1，当到达节点列表末尾时，即可查找到所有属于节点分域1的节点。

步骤203：当存在无法加入当前节点分域中的剩余节点时，由剩余节点中的第一个节点作为新的节点分域中的第一个节点，依次判断剩余节点是否能够加入新的节点分域中，直至达到指定的最大节点分域数。

取出所有属于节点分域1的节点后，若节点列表中还有剩余节点，还需要继续对剩余节点进行划分。由节点列表中剩余节点中的第一个节点开始，将节点分域数增加1，重复执行步骤202中的过程，取出属于节点分域2的节点。若仍有剩余节点，则再由剩余节点中的第一个节点开始，将节点分域数再次增加1，继续重复执行步骤202中的过程，分别取出后续每个节点分域中的节点，直至取出节点列表中的所有节点。

经过本实施例中提供的步骤201-步骤203后，即可完成网络拓扑中节点分域的划分。

在具体实施场景中，为了避免划分的节点分域过多增加计算量，可以指定划分的最大节点分域数，步骤203中重复执行至当达到最大节点分域数后，可能仍存在无法划分至任何一个节点分域的节点。若依旧存在剩余节点，还可以进行以下处理。

步骤204：将剩余节点加入与之拓扑相邻、且小于指定距离、且当前总流量最小的节点分域中。

节点分域数达到最大节点分域数n后，对剩余节点不允许继续增加节点分域，将剩余节点分到与之拓扑相邻、且距离小于指定距离d、且流量最小的节点分域中。在实际业务场景中，通常流量越小的节点和链路越不容易形成瓶颈链路。因此，可以将剩余节点加入总流量最小的节点分域中，以确保最小概率该节点和同一节点分域中其它节点间存在瓶颈链路的概率最小。

具体的，依次将剩余节点中的每个节点作为当前节点，判定每个节点分域是否与当前节点拓扑相邻，将判定通过的节点分域作为初步候选节点分域；对于每个初步候选节点分域，判定初步候选节点分域中已存在的每个节点与当前节点的距离是否都小于指定距离，将判定通过的初步候选节点分域作为最终候选节点分域；查找最终候选节点分域中已存在的节点间的总流量最小的节点分域，将当前节点加入查找到的节点分域中。

在另一些具体实施场景中，即使执行了步骤204，节点列表中依然会存在剩余节点。此时，还可以进行以下处理。

步骤205：增大指定距离，对于网络拓扑中的所有节点，重新将节点划分为至少二个节点分域。

若执行完步骤201-步骤204后，依然无法将节点列表中的所有节点都划分至相应的节点分域。此时，可以增加指定距离d，并基于新的指定距离d重新划分所有节点的节点分域。即，重新将所有节点按原顺序放回节点列表中，重新执行步骤101中节点分域的划分过程。

如图3所示，为增加了步骤204和步骤205后将网络拓扑中的节点划分为至少二个节点分域的过程，经过步骤201-步骤205后，即可将网络拓扑中的所有节点划分至相应的节点分域。

进一步的，实际实施中，节点分域的数量对于判定时的计算量和判定的准确度都有影响。节点分域的数量越大，进行瓶颈链路判断时需要判定的链路数量越多，判定的计算量越大，判定的准确度越高。节点分域数量越小，则计算量较小且准确度较低。因此，在实际实施中，可以根据实际的业务情况计算相应的最大节点分域数n。

设定最大节点分域数n，距离限制d；最大节点分域数n的计算方式如下：

其中，公式中各符号定义如下：

N：网络拓扑中的节点数；

b

λ

l

c：网络中链路的波道数；

d

r

可见，通过上述公式，可以根据实际的业务情况计算出合适的最大节点分域数n，在确保计算准确度的前提下尽可能减小计算量、提高计算效率。

将网络拓扑中所有节点进行相应的网络分域划分后，可以按照步骤102中的方式获取节点分域间所有的链路集合，并使用如图4的方式，查找每个链路集合中容量不满足流量的所有链路。

步骤301：获取一个链路集合中所有链路能够承载的总容量，并获取相应分割方式下两个节点分域集合间的总流量。

本实施例提供的方法中，基于网络中的待规划业务所需的流量与链路资源的最大容量判定一个链路是否为瓶颈链路。为了保证待规划业务都能够规划成功，需要网络中链路的容量大于业务的流量。当两个节点分域集合间所有链路的总容量不满足所有业务的总流量需求，则两个节点分域集合间则可能会存在导致业务规划失败风险的瓶颈链路。

具体的：获取链路集合中包含的每个链路上能够承载的容量上限，将链路集合中所有链路的容量上限之和作为链路集合的总容量；获取源节点和宿节点分别属于不同节点分域集合的流量，以获取到的流量之和作为两个节点分域集合间的总流量。

步骤302：当所述总容量小于所述总流量时，记录所述链路集合中的所有链路。

获取到总容量和总流量后，即可通过每种分割方式下每个链路集合的总容量和总流量比较，计算出容量不满足的链路集合，进而获取到链路集合中可能会导致容量不满足的瓶颈链路。对每个链路集合，判断链路集合的总容量是否小于这2个节点分域集合间的业务总流量，并记录容量不满足的链路集合中所有的链路。

经过本实施例中提供的步骤301-步骤302后，即可获取到容量不满足流量的每个链路集合的所有链路。

步骤102中，获取到了节点分域间所有分割方法的链路集合，在不同的分割方法中，同一条链路会位于不同的链路集合中。若该链路为瓶颈链路，则可能导致其所在的多个链路集合都不满足流量。获取到所有容量不满足流量的每个链路集合的所有链路后，若某个链路在多个不满足流量的链路集合中重复存在，则该链路大概率为瓶颈链路。具体的：将被记录的所有链路按照被记录的次数排序，以排序在前的指定数量链路作为瓶颈链路。

进一步的，为了更准确的判定某条链路是否为瓶颈链路，还可以对每条被记录的瓶颈链路增加容量，若增加容量后能够满足流量，则该链路为瓶颈链路。具体的：将被记录的所有链路按照被记录的次数排序，按照排序后的顺序将链路组成待验证链路列表；依次将待验证链路列表中每一个链路作为目标瓶颈链路，在网络拓扑中加入一条与当前的目标瓶颈链路能够承载的容量上限一致的链路；计算加入链路后相应分割方式下两个节点分域集合间的总容量，判断总容量是否大于两个节点分域集合间的总流量需求；当总容量大于两个节点分域集合间的总流量需求时，判定当前的目标瓶颈链路为瓶颈链路。

本实施例提供的光传送网络瓶颈识别的方法，能够在网络资源受限的情况下，仅根据待规划业务的源宿节点，准确计算出网络中的瓶颈链路。在基于网络流理论计算瓶颈链路时，传统算法一般在拓扑图割的基础上，依次比较每一条链路容量与业务流量，从而识别出瓶颈链路，若网络中有n个节点，则拓扑图中会存在2

实施例2：

基于实施例1提供的光传送网络瓶颈识别的方法，在不同的具体应用场景中，还可以根据使用需求或实际场景的不同进行补充和调整。本实施例中，提供了一个具体实施场景中实施例1中方法的实现实例，可以理解的是，本实施例中的方法仅为实施例1中方法具体执行过程的呈现，并不作为保护范围的限制。在具体实施中，可以通过本实施例中的具体实施方式对实施例1中提供的光传送网络瓶颈识别的方法进行实现，也可以在不进行创造性劳动的基础上，根据需要进行相应的适应性调整和变化。

如图5所示，为本实施例中实施场景的网络拓扑图，包含4个节点：节点A、节点B、节点C、节点D；6条链路：链路AB、链路AC、链路AD、链路BC、链路BD、链路CD，每条链路长度为5，每条链路的波道数为80，每个波道的容量是100G。存在310条业务，业务的源宿节点分别为A与C(30条)、C与D(200条)、A与D(25条)、B与C(30条)、B与D(25条),每个业务的流量为100G。

基于图5中的网络拓扑和上述业务矩阵进行路由计算，计算结果如下：

a.30条源宿节点分别为A与C的业务路径：A-C(30条)；

b.200条源宿节点分别为C与D的业务路径：C-D(80条)、C-A-D(50条)、C-B-D(70条)；

c.25条源宿节点分别为A与D的业务路径：A-D(25条)；

d.30条源宿节点分别为B与C的业务路径：B-C(10条),其余20条业务计算失败；

e.25条源宿节点分别为B与D的业务路径：B-D(10条)、B-A-D(5条)，其余10条业务计算失败；

经统计，一共30条业务路由计算失败，业务路由计算成功率90.3％。链路波道占用率如下：

此时，链路AC、链路AD、链路BC、链路BD、链路CD的链路波道占用率都达到了100％，传统方法识别瓶颈链路时，一般找到链路波道占用率最高的链路作为瓶颈链路，但是此时有5条链路的链路波道占用率都达到100％，传统方法无法定位到哪一条是真正的瓶颈链路。

依照实施例1提供的方法，依照步骤101，首先将节点划分为节点分域。

计算统计每个节点与之有流量的其他节点的个数。例如：其中一条业务的源宿节点分别为节点A和节点D，本实施例中则视为节点A与节点D之间存在流量。计算统计结果如图6所示，图6中在每个节点周围标注了与之有流量的其他节点的个数，节点A与2个节点之间有流量，节点B与2个节点之间有流量，节点C与3个节点之间有流量，节点D与3个节点之间有流量

将网络拓扑中所有的节点进行排序，排序的依据是与之有流量的其他节点的个数，依照图6中的统计结果，排序后的节点列表为【C，D，A，B】。

本实施例的场景中，根据网络拓扑规模设定最大节点分域数n＝6，指定距离d＝10。

依照步骤202，基于上述节点排序结果，从第一个节点A开始，赋予节点分域1。遍历节点列表，对出现的与节点分域1间没有流量、且拓扑相邻、且距离小于指定距离d的节点，赋予节点分域1。遍历结束后，得到节点分域1包含的节点如图7所示，节点C归属于节点分域1，节点列表更新为【D，A，B】。

基于更新后的节点列表，从第一个节点D开始，赋予节点分域2。遍历节点列表，对出现的与节点分域2间没有流量、且拓扑相邻、且距离小于指定距离d的点，赋予节点分域2。遍历结束后，得到节点分域2包含的节点如图8所示，节点D、节点E归属于节点分域2，节点列表更新为【A，B】。

基于更新后的节点列表，从第一个节点F开始，赋予节点分域3。遍历节点列表，对出现的与节点分域3间没有流量、且拓扑相邻、且距离小于指定距离d的节点，赋予节点分域3。遍历结束后，得到节点分域3包含的节点如图9所示，节点F归属于节点分域3，节点列表更新为【】。

此时，节点列表被清空，节点分域结束，最终的节点分域图如图10所示。图10中的线表示域连线，域连线是多条链路的集合，该集合中的元素为域间可用链路的集合，当域间没有可用链路时，该集合为空集。其中域连线1-2包含的链路集合为【CD】,域连线1-3的链路集合为【AC，BC】,域连线2-3的链路集合为【AD，BD】。

依照步骤102，基于图10中划分后的节点分域集合获取一个链路集合。

如图11所示，该分割方式将3个节点分域分割成2个节点分域集合，节点分域1在一个节点分域集合中，节点分域2、节点分域3在另一个节点分域集合中。该分割方式对应在拓扑图中如图12所示，节点A、节点B、节点C在一个节点分域集合中，节点D、节点E、节点F、节点G在另一个节点分域集合中。

依照步骤103，比较该分割方式下链路集合的总容量和业务的总流量。

该分割方式影响的链路集合为【AC，BC，CD】。链路集合中包含3条链路，其的总容量为：链路数3x每条链路的波道数80x每个波道的容量100G＝24000G，由于每个业务需要占用一个波道，这2个节点分域集合间的业务共260条，业务的源宿节点分别为C与D(200条)、A与C(30条)、B与C(30条)，业务总流量为：(CD的业务数200+AC的业务数30+BC的业务数30)x每个波道的容量100G＝26000G，链路集合的总容量小于这2个节点分域集合间的业务总流量，记录这些链路，并记录该分割方式。

基于节点分域图10使用不同的分割方式进行分割，如图13所示，此时链路集合为【CD，AD，BD】，与上文计算方式类似，可得链路集合总容量为24000G，这2个节点分域集合间的业务共250条，业务的源宿节点分别为C与D(200条)、A与D(25条)、B与D(25条)，业务总流量为25000G，链路集合的总容量小于这2个节点分域集合间的业务总流量，记录这些链路，并记录该分割方式。

基于节点分域图10再进行第三个割，如图14所示，此时链路集合为【AC，BC，AD，BD】,链路集合总容量为32000G，这2个节点域集合间的业务共110条，业务的源宿节点分别为A与C(30条)、B与C(30条)、A与D(25条)、B与D(25条)，业务总流量为11000G，此时割影响的链路集合的总容量大于这2个节点域集合间的业务总流量，不记录这些链路。

此时，已对节点分域图10所有的割完成遍历。在实际实施中，可以参照上述方式，以此类推，对节点分域所有的分割方式都进行这样的判断，并根据实施例1中的方法获取需要记录的链路和分割方式。

完成所有方式的节点分域划分后，对所有记录的链路按照其出现的次数排序，得到待验证链路列表【CD，AC，BC，AD，BD】。

取待验证链路列表中第一个链路CD作为目标瓶颈链路，如图15所示，在图6的网络拓扑中加入一条与链路CD相同的新链路CD’。并在待验证链路列表中移除该链路，待验证链路列表更新为【AC，BC，AD，BD】，在瓶颈链路列表中加入该链路，瓶颈链路列表更新为【CD】；

获取记录的分割方式，即图11和图13中的分割方式。这些分割方式影响的链路集合的总容量小于相应节点分域集合间的业务总流量。在网络拓扑中新增链路CD’后，再次判断这两个分割方式影响的链路集合的总容量是否大于相应节点分域集合间的业务总流量。

增加链路CD’后，相当于增加了每一种分割方式的2个节点分域间的总容量，增加的容量为：每条链路的波道数80x每个波道的容量100G＝8000G。即，第一种分割方式的总容量增加至32000G，大于业务总流量26000G；第二种分割方式的总容量增加至32000G，大于业务总流量25000G。可见，增加链路CD的容量后，任意一个割影响的链路集合的总容量，都大于割两边节点间的业务总流量，满足网络流理论中的要求，能够解决两种分割方式下的业务流量不足的问题。

基于图15中更新的网络拓扑和业务矩阵进行路由计算，计算结果如下：

a.30条源宿节点分别为A与C的业务路径：A-C(30条)；

b.200条源宿节点分别为C与D的业务路径：C-D(160条)、C-B-D(40条)；

c.25条源宿节点分别为A与D的业务路径：A-D(25条)；

d.30条源宿节点分别为B与C的业务路径：B-C(30条)；

e.25条源宿节点分别为B与D的业务路径：B-D(25条)；

此时，无业务路由计算失败，业务路由计算成功率100％。

可见，通过实施例1中提供的方法，能够准确的定位网络拓扑中的瓶颈链路。

在本实施例中存在7个节点的网络拓扑场景中，当使用现有技术进行瓶颈链路判定时，存在2

实施例3：

在上述实施例1至实施例2提供的光传送网络瓶颈识别的方法的基础上，本发明还提供了一种可用于实现上述方法的光传送网络瓶颈识别的装置，如图16所示，是本发明实施例的装置架构示意图。本实施例的光传送网络瓶颈识别的装置包括一个或多个处理器11以及存储器12。其中，图16中以一个处理器11为例。

处理器11和存储器12可以通过总线或者其他方式连接，图16中以通过总线连接为例。

存储器12作为一种光传送网络瓶颈识别的方法非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1至实施例2中的光传送网络瓶颈识别的方法。处理器11通过运行存储在存储器12中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行光传送网络瓶颈识别的装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1至实施例2的光传送网络瓶颈识别的方法。

存储器12可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器12可选包括相对于处理器11远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器11。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

程序指令/模块存储在存储器12中，当被一个或者多个处理器11执行时，执行上述实施例1至实施例2中的光传送网络瓶颈识别的方法，例如，执行以上描述的图1-图4所示的各个步骤。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(Read Only Memory，简写为：ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简写为：RAM)、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。