用于通信网络中的流量工程的方法和控制器与流程
本发明涉及通信领域，特别涉及一种用于通信网络中的流量工程的方法和控制器。
背景技术：
网络流量工程(trafficengineering，te)是一种方法来控制网络流量,以获得网络整体性的某些特定目标,如优化网络利用率，均衡化网络利用率，减少网络拥塞程度，减少网络负载的技术。
要达到网络的这种整体性目标，te的最常用的实现方法是先对全网中所有源和目的地连接需求进行估计(或者统计)，进一步利用各种路由机制(或网络协议)，根据te目标进行优化。随着网络规模日益增长，原有的te的方法计算复杂度巨大，要执行te的所有步骤，其可行性很低。举例来说，在互联网中使用的最典型的路由协议都是基于以下两种机理产生的：
距离向量(distancevector)路由协议，例如，路由信息协议(routinginformationprotocol，rip)，边界网关协议(bordergatewayprotocolbgp)；和链路状态(linkstate)路由协议，例如，开放式最短路径优先协议(openshortestpathfirst，ospf)。
然而，现有的路由协议的计算复杂度可以是很大的(特别是对于大规模网络)，如距离向量路由使用贝尔曼福特(bellman-ford)算法，有o(|v|*|e|)的复杂性，其中|v|是节点数(numberofnode)，以及|e|是边数(numberofedge)；而链路状态协议通常使用一些dijkstra算法的变种，有o(|e|+|v|log|v|)的复杂性，在这些路由协议中，计算最好的路径的方法是把短期链路成本设置为离目的地的距离有关的成本，但te还需要进行多次反复运行这些算法去更新这短期链路成本，去实现前述的某些特定的全网的控制目标，可见其复杂度是很大的。实际应用时，网络流量工程师一般会手动试错法去更新这短期链路成本，该流程是非常复杂的，在大规模网络上是不可能实施的。现有的一些te是用多协议标签交换(multiprotocollabelswitching,mpls)方法去实现，然而，需要建立链路标签的成本，尽管mpls反复运行的不再是现有的路由协议，但要实现te优化目标，亦需要反复更新标签。尽管这仅是一些例子，实际的te实现取决于网络流量工程师，例如在选择网络流量工程师可以引入上述协议的某些变体，如改变链路成本或目标，或允许多个路径，以实现其te的目标，当中要反复运行这些算法亦是不能避免的。随着网络的规模的升级,如果要完成te的每一步，即由估计全网连路流量需求，到按te目标做全网路由优化，原有te的巨大复杂性已不再适用。
再者，网络流量工程所要的全网连路流量需求，是基于网络状态数据而估计的，如果运行te的算法速度慢，即使网络状态数据采样频率高，随着网络状态的改变，te所用的有效网络状态信息实际上是有限的(稀疏的)。然而，现有te技术都是基于网络状态数据是充足而且是不变的假设。这种只有稀疏的网络状态数据的情况，按照原有的基于全网络的算法难以实现te控制。
基本上，所有网络都有te问题，由于软件定义网络(softwaredefinednetwork，sdn)是一个未来网络的重要的可建结构，下面以sdn网络举例说明现有的te问题。sdn把控制平面(controlplane)跟数据平面(dataplane)分离。因sdn控制器对网络的可控性较强(因跟以前分布式网络不同，sdn采用集中式控制器的结构(architecture))，所以sdn上的te的效能都比现有网络为佳。但要达到sdnte的(潜在)最佳效能(至少要优于现有网络的te效能)，现有技术是同样是需要全网状态的。
就sdn网络而言。sdn的结构是集中式的(使得其te的效能都比现有网络为佳)，在进行te控制前，需要估计全网流量需求。但如果要将全网络te所需的相关讯息都采样，并反馈(feedback)到sdn控制器上，所需的测量数据反馈开销会很大。而且这些信息的有效性一般都低于te的运算时间(因为正如前文所述，sdn控制器的高运算复杂度因为所需运算量大，在有运算结果前，网络场景起变化是正常的)。并且，现有的sdn的技术需要完全的网络讯息(故一般都要密集式采样),还有需要假设这些网络讯息在tecontrol的运算过程中保持为不变量(即常数)。按照原有的基于全网络的算法难以实现te控制。
为了减少大量不必要的采样(measurement)和反馈(feedback),并能实时实现te目标，如何在低采样和低反馈开销的环境下,同时建立一些一般性的而又可用到这些低采样和低反馈的数据并可以通过低复杂度算法实现的te优化题，做到等同于全网sdn在全可观环境下te的预期效果成为重中之重的问题。
因此，在现有网络下，如何实现在有限采样下的te成为亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明实施例提供一种用于通信网络中的流量工程的方法和控制器，该方法能够实现有限采样下的te。
第一方面，提供了一种用于通信网络中的流量工程的方法，该通信网络包括控制器和多个节点，该多个节点包括灵活节点和非灵活节点，该灵活节点与该控制器直接连接，该非灵活节点与该控制器间接相连，该方法包括：
该控制器从该灵活节点中确定至少一个采样节点和流量采样的时间频率，
该控制器通知该至少一个采样节点以该时间频率进行流量采样，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；
该控制器根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息；
该控制器根据该参数信息进行流量工程控制。
因此，通过确定出的至少一个采样节点以时间频率进行流量采样，该控制器通知该至少一个采样节点以时间频率采样数据，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；并根据该流量采用数据确定流量工程所需要的参数信息，最后根据该参数信息进行流量工程控制。实现了在有限采样下的高效高性能te控制。
应理解，该流量采样数据包括该通信网络中经过或起始于每一个采样节点到该通信网络中的每一个目的节点的业务流量。
应理解，控制器可以按照现有的通知采用节点，例如可以通过流表下发的方式等，本发明实施例并不对此做限定，同样的，也可以按照现有的方式实现控制器获取采用节点发送的采样数据，本发明实施例并不对此做限定。
流量工程控制的目的是实现一些te目标。例如：降低网络拥塞程度、优化网络利用率、平衡网络负载等。控制器可以通过降低通信网络中的链路的最大利用率来实现部分的te目标。
结合第一方面，在第一方面的一种实现方式中，该流量采样数据包括该通信网络中经过或起始于每一个采样节点到该通信网络中的每一个目的节点的业务流量。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该控制器从该灵活节点中确定至少一个采样节点和流量采样的时间频率，包括：
该控制器根据该通信网络中业务的预估总流量确定该至少一个采样节点和流量采样的时间频率。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该控制器根据该通信网络中业务的预估总流量确定该至少一个采样节点和流量采样的时间频率，包括：
该控制器根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|cs|＝γ11|c|
v*ts＝γ12log(|cs|)
或者
|cs|＝log(γ21|c|)
v*ts＝γ22|cs|,
其中，|cs|表示该采样节点的个数，ts表示该采样频率，v表示该预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11,γ12,γ21,γ22为预设常数参数，且0<γ11<1，0<log(γ21|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制器在该灵活节点集合中随机选取|cs|个节点作为该采样节点的集合；
应理解，在本发明实施例中，随机的机率不受限制性，例如可以是同等机率，也可以是按节点的被访问的历史次数的比例作为机率的决定，也可以是按节点的度的比例作为机率的决定，本发明实施例并不对此做限定。
或者，该控制器，对每一个目的节点d，根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|csd|＝γ11d|c|
vd*tsd＝γ12dlog(|csd|)
或者
|csd|＝log(γ21d|c|)
vd*tsd＝γ22d|csd|,
其中，|csd|表示对应该目的节点d的采样节点的个数，tsd表示对应该目的节点d的采样频率，vd表示到该目的节点d的预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11d,γ12d,γ21d,γ22d为预设常数参数，且0<γ11d<1，0<log(γ21d|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制器针对每一个目的节点d，在预先基于灵活节点的拓扑生成的有向非循环图dag中的路径中选取的|csd|个节点,作为该采样节点的集合，或在所述灵活节点集合中随机选取|csd|个节点，作为所述采样节点的集合。
例如每一个选取的采样节点都是从dag中的独立的路径中选取出来的，例如从所有目的节点d的dag共同的部分中选取共同的|cs|个节点，换句话说，每一个目的节点d的dag图可以为同一个dag图，也可以为不同的dag图，本发明实施例并不限于此。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该控制器根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息，包括根据以下公式(1)确定流量工程所需要的参数信息：
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
e表示该通信网络中的链路利用率高于第一预设值的一个链路或低于第二预设值的一个链路，f(e)表示链路e的总流量，g(e)表示链路e中不可控的业务量，
wwd表示该通信网络中经过或起始于采样节点w到该通信网络中的节点d的业务流量，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w。
上述描述了通过求解l0范数最小化确定流量工程所需要的参数信息，本发明实施例中，还可以通过其他替代的方式来确定流程工程所需要的参数信息，例如，可以通过求解l1范数最小化、加权l1范数最小化或者通过求解lp范数最小化来确定流量工程所需要的参数信息，其中，0＜p≤1。下面分别进行详细说明。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该控制器根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息，包括根据以下公式(2)、公式(3)和公式(4)中的任意一个确定流量工程所需要的参数信息：
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有灵活节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
e表示该通信网络中的链路利用率高于第一预设值的一个链路或低于第二预设值的一个链路，f(e)表示链路e的总流量，g(e)表示链路e中不可控的业务量，
wwd表示该通信网络中经过或起始于采样节点w到该通信网络中的节点d的业务流量，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w；
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，m表示权重，
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据每一次采样的所述流量采样数据和所述通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息，包括根据凸优化方法(其中还可以包括剃度算法)求解公式(2)和公式(3)，和以连续凸优化逼近法(continuousconvexoptimizationapproximation)(其中可以包括连续使用剃度算法)求解公式(4)中的任意一个确定流量工程所需要的参数信息。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该控制器根据该参数信息进行流量工程控制，包括：该控制器根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，该控制器根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本，包括该控制器根据以下公式(5)所述通信网络的网络成本：
限制条件为：
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，
应注意，可行路径的示例是按传统的方法，例如在ospf(开放式最短路径优先协议)中，如果u’是路径中的一点而且是传统节点(非灵活节点),路径p中u’的下一节点便是往d的最短路径中的下一节点，可行路径的另一个示例可以是网络管理员自定义的路径集合。
p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径。x(p)表示路径p的流量。
即按所有链路e的可控带宽的利用率构造的一个函数，即设定所有链路e的可控带宽的利用率
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本，包括所述控制器根据以下公式(6)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径。x(p)表示路径p的流量。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(5-11)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤he(θ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示最大的网络吞吐量比例，
其中，根据权重参数γe和γp的不同权重情况，he(θ)可以为以下中的任意一种：
和
也就是说，在构造表示网络成本的
针对上述四种情况，公式(5-11)可以变换成如下公式(5-12)、(5-13)、(5-14)和(5-15)。
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(5-21)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤he(θ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示最大的网络吞吐量比例，
其中，根据权重参数γe和γp的不同权重情况，he(θ)可以为以下中的任意一种：
和
也就是说，在构造表示网络成本
针对上述四种情况，公式(5-21)可以变换成如下公式(5-22)、(5-23)(5-24)和(5-25)。
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
1≤θ
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤λ
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制器将所述ke(λ)作为常数，并采用低复杂度的最大并发分数流算法求解公式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-11)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，
所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-12)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤λ
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，
所述控制器以下公式：公式(6-12)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制将ke(λ)作为常数，并采用低复杂度的最大并发分数流算法求解公式(6-12)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-12)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示均衡网络下的网络吞吐量相关参数，
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制器将所述ke(λ)作为常数，并采用低复杂度的最大并发分数流算法(fractionalmaximumconcurrentflow)求解公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-21)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，即采取其任意一种，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-22)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示均衡网络下的网络吞吐量相关参数，
ke(λ)＝γeλ；
结合第一方面及其上述实现方式，在第一方面的另一种实现方式中，所述控制器根据公式(6-22)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制器将所述ke(λ)作为常数，并采用改进的最大并发分数流算法求解公式(6-22)最小化所述通信网络中的网络成本，
也就是说，控制器根据把(6-22)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以一个改版的最大并发分数流算法(即把原版的最大并发分数流算法中的短期链路成本看成正值，在此之上，设置一个新的跟这当前迭代参数有关的短期链路成本，并把它看成负值)最小化所述通信网络中的网络成本。
因此，通过上述方案，本发明实例，能够实现快速te控制，并且能够以低复杂度的算法去实现不同现有技术认为高复杂度的现有te控制问题。换句话说，本发明实施例提出并解决更普遍性的te控制问题，使实时te可以实现。
第二方面，提供了一种通信网络中的控制器，该控制器能够实现第一方面及其实现方式中的任一实现方式，该控制器中的各个模块的操作和/或功能，分别用于实现的第一方面及其实现方式中的相应方法特征，为了简洁，在此不再赘述。
第三方面，提供了一种通信网络中的控制器，该控制器包括存储指令的存储器和处理器，其中，该处理器执行该指令进行如第一方面及其各种实现方式中的任一种用于通信网络中的流量工程的方法。
第四方面，提供了一种处理装置，该处理装置应用于通信系统中。该处理装置可以为一个或多个处理器或芯片。在其他可能情况下，该处理装置也可以为通信系统中的实体装置或虚拟装置。该处理装置被配置用于执行上述第一方面及其各种实现方式中的任一种用于通信网络中的流量工程的方法。
第五方面，提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括：计算机程序代码，当该计算机程序代码被通信设备的计算单元、处理单元或处理器运行时，使得该通信设备执行上述第一方面及其各种实现方式中的任一种用于通信网络中的流量工程的方法。
第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序，该程序使得通信设备执行上述第一方面及其各种实现方式中的任一种用于通信网络中的流量工程的方法。
基于上述技术方案，本发明实施例通过确定出的至少一个采样节点以时间频率进行流量采样，该控制器通知该至少一个采样节点以时间频率采样数据，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；并根据该流量采用数据确定流量工程所需要的参数信息，最后根据该参数信息进行流量工程控制。实现了在有限采样下的te控制。
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是本发明实施例可使用的sdn网络系统示意图。
图2是根据本发明一个实施例的用于通信网络中的流量工程的方法示意流程图。
图3是根据本发明另一实施例的用于通信网络中的流量工程的方法示意流程图。
图4是根据本发明一个实施例的通信网络中控制器设备的示意框图。
图5是根据本发明另一实施例的通信网络中控制器设备的示意框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
应理解，本发明实例可以应用于各种通信网络(尤指通信系统的网络层)，例如：ip网络(ipnetwork),基于多协议标签交换网络(mpls-basednetwork)，自组织网络(ad-hocnetwork)，信息中心网络(informationcentricnetwork)，内容分发网络(contentdistributionnetwork)，sdn,而且应理解，本发明实施例的技术方案可以兼容于各种通信系统的技术(尤指通信系统的接入层)(即不依赖于特定通信系统的技术)例如可以兼容以下通信系统的技术：不同的无线通信系统，包括全球移动通讯(globalsystemofmobilecommunication，gsm)系统、码分多址(codedivisionmultipleaccess，cdma)系统、宽带码分多址(widebandcodedivisionmultipleaccess，wcdma)系统、通用分组无线业务(generalpacketradioservice，gprs)、长期演进(longtermevolution，lte)系统、lte频分双工(frequencydivisionduplex，fdd)系统、lte时分双工(timedivisionduplex，tdd)、通用移动通信系统(universalmobiletelecommunicationsystem，umts)或全球互联微波接入(worldwideinteroperabilityformicrowaveaccess，wimax)通信系统及固定线路网络(简称固网)等。下面仅以sdn网络(及以固网技术)，举例进行详细说明。
图1是本发明实施例可使用的sdn网络系统示意图。如图1所示的sdn网络架构中包括控制器和节点1至15，其中，节点2、9、14直接与控制器连接，为灵活节点；节点1、3、4、5、6、7、8、10、11、12、13、15间接与该控制器间接相连，为非灵活节点。
下面结合图1的场景，首先定义对本发明实施例中的一些跟te有关的流量数据的术语和符号：
在图1中，该sdn网络可以被建模为一个图g＝(n,e),所有节点的集合被表示为n,而所有链路的集合被表示为e；在集合n中,当中有一子集合c,称为sdn转发设备(sdn-forwardingelement,简称sdn-fe；即灵活节点(flexiblenode)或1类节点))，它们是直接连接到sdn控制器(sdncontroller,简称sdn-)的节点；其他节点均称为非灵活节点或2类节点，所组成的集合被表示为d.即灵活节点集合为c，和非灵活节集合为d。在图1中,节点上的号码代表节点的编号,集合n包含所有节点，即节点1到节点15,而集合c包括{2,9,14}，这三个节点，集合d包括{1，3，4，5，6，7，8，10，11，12，13，15}。
从源节点行进到目的地节点而不经过灵活节点的流被称为不可控流(uncontrollabletraffic)，
其他业务必须经过至少一个灵活节点(或始发于灵活节点(即灵活节点是业务的源节点))，因灵活节点的可控性，这些业务也称可控流(controllabletraffic)。
对应于每一链路e,总流量表示为f(e),不可控的部分表示为g(e)。
tsd表示从n中的源节点s到n中的目的节点的总流量。
wud表示经过或起始与c中的节点u到n中的目的节点d的总流量。
iud表示由c中的节点u注入到到n中的目的节点d的总流量。
根据上述定义，可以肯定的是wud≥tud.。
图2为根据本发明一个实施例的用于通信网络中的流量工程的方法，该通信网络例如可以为如图1中的sdn网络，本发明实施例并不限于此，该通信网络包括控制器和多个节点，该多个节点包括灵活节点和非灵活节点，该灵活节点与该控制器直接连接，该非灵活节点与该控制器间接相连，该方法可以由控制器执行，该方法包括：
210，控制器从该灵活节点中确定至少一个采样节点和流量采样的时间频率。
220，该控制器通知该至少一个采样节点以该时间频率进行流量采样，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据。
230，该控制器根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息。
240，该控制器根据该参数信息进行流量工程控制。
因此，本发明实施例通过确定出的至少一个采样节点以时间频率进行流量采样，该控制器通知该至少一个采样节点以时间频率采样数据，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；并根据该流量采用数据确定流量工程所需要的参数信息，最后根据该参数信息进行流量工程控制。实现了在有限采样下的te控制。
应理解，应理解第一预设预设大于第二预设值。该流量采样数据包括该通信网络中经过或起始于每一个采样节点到该通信网络中的每一个目的节点的业务流量。
应理解，在220中，控制器可以按照现有的通知采用节点，例如可以通过流表下发的方式等，本发明实施例并不对此做限定，同样的，也可以按照现有的方式实现控制器获取采用节点发送的采样数据，本发明实施例并不对此做限定。
可选地，作为另一实施例，在210中，该控制器根据该通信网络中业务的预估总流量确定该至少一个采样节点和流量采样的时间频率。
进一步地，作为另一实施例，在210中，该控制器根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|cs|＝γ11|c|
v*ts＝γ12log(|cs|)
或者
|cs|＝log(γ21|c|)
v*ts＝γ22|cs|,
其中，|cs|表示该采样节点的个数，ts表示该采样频率，v表示该预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11,γ12,γ21,γ22为预设常数参数，且，0<γ11<1，0<log(γ21|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制器在该灵活节点集合中随机选取|cs|个节点作为该采样节点的集合。
应理解，在本发明实施例中，随机的机率不受限制性，例如可以是同等机率，也可以是按节点的被访问的历史次数的比例作为机率的决定，也可以是按节点的度的比例作为机率的决定，本发明实施例并不对此做限定。
或者，该控制器，对每一个目的节点d,根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|csd|＝γ11d|c|
vd*tsd＝γ12dlog(|csd|)
或者
|csd|＝log(γ21d|c|)
vd*tsd＝γ22d|csd|,
其中，|csd|表示对应该目的节点d的采样节点的个数，tsd表示对应该目的节点d的采样频率，vd表示到该目的节点d的预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11d,γ12d,γ21d,γ22d为预设常数参数，且0<γ11d<1，0<log(γ21d|c|)<|c|。
该控制器针对每一个目的节点d，在预先基于灵活节点的拓扑生成的有向非循环图(directedacyclicgraph,dag)中的路径中选取的|csd|个节点,作为该采样节点的集合，或在所述灵活节点集合中随机选取|csd|个节点，作为所述采样节点的集合。
例如每一个选取的采样节点都是从dag中的独立的路径中选取出来的，例如从所有目的节点d的dag共同的部分中选取共同的|csd|个节点，换句话说，每一个目的节点d的dag图可以为同一个dag图，也可以为不同的dag图，本发明实施例并不限于此。
可选地，作为另一实施例，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
在230中，控制器根据以下公式(1)确定流量工程所需要的参数信息：
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w。
上述描述了通过求解l0范数最小化确定流量工程所需要的参数信息，本发明实施例中，还可以通过其他替代的方式来确定流程工程所需要的参数信息，例如，可以通过求解l1范数最小化、加权l1范数最小化或者通过求解lp范数最小化来确定流量工程所需要的参数信息，其中，0＜p≤1。下面分别进行详细说明。
可替代的，在230中，控制器根据以下公式(2)、公式(3)和公式(4)中的任意一个确定流量工程所需要的参数信息：
其中，公式(2)表示求解l1范数最小化，即
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有灵活节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
e表示该通信网络中的链路利用率高于第一预设值的一个链路或低于第二预设值的一个链路，f(e)表示链路e的总流量，g(e)表示链路e中不可控的业务量，
wwd表示该通信网络中经过或起始于采样节点w到该通信网络中的节点d的业务流量，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w；minδi||vec(δi)||l1表示vec(δi)的最小l1范数。
公式(3)表示求解加权l1范数最小化，即
初始化设定权重m＝1
重复求解以下公式(3)，直到一些(可以选择)优化参数不变或几乎没有变化，例如w,或δi不变或几乎没有变化，然后停止：
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，m表示权重，
公式(4)表示求解lp范数最小化,或加权lp范数最小化(其中0＜p≤1，即把公式(2)，或公式(3)的l1范数更改成lp范数.
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
应理解，在240中，流量工程控制的目的是实现一些te目标。例如：降低网络拥塞程度、优化网络利用率、平衡网络负载等。控制器可以通过降低通信网络中的链路的最大利用率来实现部分的te目标。
相应地，作为另一实施例，在240中，该控制器根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
进一步地，作为另一实施例，在240中，该控制器根据以下公式(5)最小化所述通信网络的网络成本：
限制条件为：
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，应注意，可行路径的示例是按传统的方法，例如在开放式最短路径优先协议(ospf)中，如果u’是路径中的一点而且是传统节点(非灵活节点),路径p中u’的下一节点便是往d的最短路径中的下一节点，可行路径的另一个示例可以是网络管理员自定义的路径集合。
p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径。x(p)表示路径p的流量。
可替代的，作为另一实施例，控制器根据以下公式(6)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径。x(p)表示路径p的流量。
应理解，可替代地，该控制器根据该参数信息，根据公式(5)或(6)的等量转换的解或近似解及其实现方法，具体地，可以根据(5)的特殊例子，如公式(5-11)、公式(5-12)、公式(5-13)、公式(5-14)和公式(5-15)；和公式(5-21)、公式(5-22)、公式(5-23)、公式(5-24)和公式(5-25)；以及公式(6)的特殊例子公式(6-11)和公式(6-12)；以及公式(6-21)和公式(6-22)中任一种公式最小化路径成本。下面分别进行描述。
可替代地，控制器根据以下公式：公式(5-11)、公式(5-12)、公式(5-13)、公式(5-14)和公式(5-15)中的任意一种最小化所述通信网络中的网络成本。
具体地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(5-11)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤he(θ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，
其中，根据权重参数γe和γp的不同权重情况，he(θ)可以为以下中的任意一种：
和
也就是说，在构造表示网络成本的
针对上述四种情况，公式(5-11)可以变换成如下公式(5-12)、(5-13)、(5-14)和(5-15)。
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
可替代地，控制器根据以下公式：公式(5-21)、公式(5-22)、公式(5-23)、公式(5-24)和公式(5-25)中的任意一种最小化所述通信网络中的网络成本：
具体地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(5-21)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤he(θ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示最大的网络吞吐量比例，
其中，根据权重参数γe和γp的不同权重情况，he(θ)可以为以下中的任意一种：
和
也就是说，在构造表示网络成本
针对上述四种情况，公式(5-21)可以变换成如下公式(5-22)、(5-23)(5-24)和(5-25)。
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
限制条件为：
1≤θ
可替代地，控制器根据以下公式：公式(6-11)和公式(6-12)中的任意一种最小化所述通信网络中的所有路径的网络成本。
具体地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤λ
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，
进一步地，作为另一实施例，所述控制器根式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制器将所述ke(λ)作为常数，并采用低复杂度的最大并发分数流算法求解公式(6-11)最小化所述通信网络中的网络成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-11)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
可替代地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-12)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤λ
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，
进一步地，作为另一实施例，所述控制器以下公式：公式(6-12)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制将ke(λ)作为常数，并采用低复杂度的最大并发分数流算法求解公式(6-12)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-12)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
可替代地，控制器根据以下公式：公式(6-21)和公式(6-22)中的任意一种最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本。
具体地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示均衡网络下的网络吞吐量相关参数，
进一步地，作为另一实施例所述控制器根据公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制器将所述ke(λ)作为常数，并采用改进的最大并发分数流算法求解公式(6-21)最小化所述通信网络中的网络成本。
也就是说，控制器可以根据把(6-21)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，即采取其任意一种，以低复杂度的最大并发分数流算法最小化所述通信网络中的网络成本。其中，最大并发分数流算法中的短期链路成本会跟这当前迭代参数有关，例如，短期路径成本与链路的利用率成正比或正相关。
可替代地，所述控制器根据所述参数信息最小化所述通信网络中所有路径的成本，包括所述控制器根据公式(6-22)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本：
限制条件为：
0≤ke(λ)≤1
其中，e表示所述链路，e表示所有链路的集合，c表示灵活节点的集合，u表示灵活节点，d表示目的节点，n表示所有节点的集合，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，pud表示所有从u至d的可行路径的集合，p∈pud表示p表示pud中的一条可行路径，x(p)表示路径p的流量，λ表示均衡网络下的网络吞吐量相关参数，
ke(λ)＝γeλ；
进一步地，作为另一实施例所述控制器根据公式(6-22)最小化所述通信网络中的网络成本，包括：
所述控制将ke(λ)作为常数，并采用改进的最大并发分数流算法求解公式(6-22)最小化所述通信网络中的所有路径的最大成本。
也就是说，控制器根据把(6-22)中的ke(λ)看成一个常数(即当前迭代参数)，以一个改版的最大并发分数流算法(即把原版的最大并发分数流算法中的短期链路成本看成正值，在此之上，设置一个新的跟这当前迭代参数有关的短期链路成本，并把它看成负值)最小化所述通信网络中的网络成本。
因此，通过上述方案，本发明实例，能够实现快速te控制，并且能够以低复杂度的算法去实现不同现有技术认为高复杂度的现有te控制问题。换句话说，本发明实施例提出并解决更普遍性的te控制问题，使实时te可以实现。
应理解，本领域技术人员根据所给出的图2的例子，显然可以进行各种等价的修改或变化，这样的修改或变化也落入本发明实施例的范围内。例如，在实际应用中，可以按照图2的方法进行实时或非实时的流量工作控制，本发明实施例并不对此做限定。再例如，图2中仅以sdn网络为例描述了本发明实施例的流量工程的方法，但本发明实施例并不限于sdn网络中。也就是说，本发明实施例的流量工程的方法还可以应用在其他网络中，当应用于其他网络时，上述方法仍然适用，例如，应用于其他网络中，由于没有灵活节点和非灵活节点之分，即统称为节点，因此，只要将本发明实施例中的灵活节点看成网络中的节点即可实现流程工程控制，这样的修改也在本发明的保护范围内。
下面结合图3的具体地例子，进一步详细描述本发明实施例的流量工程的方法。应注意，图3的例子仅仅是为了帮助本领域技术人员理解本发明实施例，而非要将本发明实施例限于所例示的具体数值或具体场景。本领域技术人员根据所给出的图3的例子，显然可以进行各种等价的修改或变化，这样的修改或变化也落入本发明实施例的范围内。
图3所示的流量工程主要分为三个大的过程：第一过程:采样/测量(measurement)；这里为有限度采样(partialmeasurement)。
第二过程:网络流量模型(networktrafficmodel)(forteinputrecovery)；网络流量模型主要功能为恢复输入参数；即利用第一步的结果去恢复第三步控制过程(controlprocess)所需的输入参数。因为第一步的结果通常都不是控制过程所需要的输入参数。
第三过程:控制过程(controlprocess)。其主要功能是通过第二步中所恢复出的网络流量有关的输入参数,来进行流量工程，即透过全网路由优化，以达到te目标。
其中，图3中的310-340对应上述第一过程，350对应上述第二过程，360对应上述第三过程。
下面对各个过程分别进行详细描述，具体地，图3所示的方法可以由控制器中个各个功能模块执行，应注意，本发明实施例中为了描述的方便，每一个步骤都可以由对应的功能模块来执行。这里的各个功能模块只是为了描述方便而划分的，在实际应用中，由相应的实体单元来实现相应的功能模块的功能，例如，各个功能模块都可以是处理器，可以由处理器产生指令完成实现功能模块的功能。本发明实施例并不对此限定。下面对各个步骤分别进行详细描述。具体地该方法300包括：
310，网络拓扑识别。
该过程可以由拓扑识别模块(topologyidentificationmodule)执行，本发明的描述都是基于拓扑是已知的假设。其中，一种获得拓扑的方法是透过链路层发现协议(linklayerdiscoveryprotocol(lldp))。本发明实施例并不对此做限定。
320，网络流量预测。
该过程可以由采样频率和定位模块(samplingfrequencyandlocationmodule)执行，本发明实施例中，可选先做一次流量测量，取得在一个时间单位内的流量总和(先从拓扑识别模块知道网络节点位置和链路)，或做一次初步估计，例如用历史数据，作为初步估计。下文会详加展述。
330，确定采样频率和采样节点。
该过程可以由采样频率和定位模块(samplingfrequencyandlocationmodule)执行，采样频率和定位模块会根据310获得网络节点位置和链路，进而根据网络流量预测模块所预测的流量，去决定采样频率(换言之，决定采样时距是多少个时间单位)和(在一个采样时距中的)采样位置。
在指定的时刻,sdn控制器将该流量采样需求(其决定的采样比率),告诉sdn转发设备(sdn-fe)的相关取样装置。
具体而言，该控制器(例如可以是采样频率和定位模块)根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|cs|＝γ11|c|
v*ts＝γ12log(|cs|)
或者
|cs|＝log(γ21|c|)
v*ts＝γ22|cs|,
其中，|cs|表示该采样节点的个数，ts表示该采样频率，v表示该预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11,γ12,γ21,γ22为预设常数参数，且，0<γ11<1，0<log(γ21|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制器在该灵活节点集合中随机选取|cs|个节点作为该采样节点的集合，
应理解，在本发明实施例中，随机的机率不受限制性，例如可以是同等机率，也可以是按节点的被访问的历史次数的比例作为机率的决定，也可以是按节点的度的比例作为机率的决定，本发明实施例并不对此做限定。
或者，该控制器，对每一个目的节点d,根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|csd|＝γ11d|c|
vd*tsd＝γ12dlog(|csd|)
或者
|csd|＝log(γ21d|c|)
vd*tsd＝γ22d|csd|,
其中，|csd|表示对应该目的节点d的采样节点的个数，tsd表示对应该目的节点d的采样频率，vd表示到该目的节点d的预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11d,γ12d,γ21d,γ22d为预设常数参数，且0<γ11d<1，0<log(γ21d|c|)<|c|.
该控制器针对每一个目的节点d，在预先基于灵活节点的拓扑生成的有向非循环图(directedacyclicgraph,dag)中的路径中选取的|csd|个节点,作为该采样节点的集合，或在所述灵活节点集合中随机选取|csd|个节点，作为所述采样节点的集合。
例如每一个选取的采样节点都是从dag中的独立的路径中选取出来的，例如从所有目的节点d的dag共同的部分中选取共同的|csd|个节点，换句话说，每一个目的节点d的dag图可以为同一个dag图，也可以为不同的dag图，本发明实施例并不限于此。
340，获取测量数据。
该过程可以由采样(测量)模块(samplingmodule)执行，为了流量工程(te)的目标，对一些跟te有关的数据进行采样。在sdn问题上，本发明需要按采样频率和定位模块所指定的时间和采用节点的位置,在每一个采样时距的时间中，对经过流w进行采样。具体的采用过程，可以按照现有的方法进行，本发明并不对具体的采样方法做限定。
采样节点会根据采样频率采样位置去采样。在指定的时刻，在指定的采用节点，具体的采样方法和流程，可采用现有技术执行，例如，可以按照如下方法进行，但本发明实施例并不限于此。
控制器将流表条目信息和采样节点信息进行匹配，生成组表条目(当中包括采样比率，以执行采样行为)和引导流表条目(包括流信息)，并将其发送给采样节点，以使采用节点按照采用频率采样。
最后，采样节点将采样的测量数据发送给控制器，即控制器获得测量数据。
350，确定流量工程所需要的参数信息。
该过程可以由输入恢复模块(inputrecoverymodule)执行，输入恢复模块从测量数据，推断出需要(或可以)用于流量控制(te)的因素的值.(它的每一次运作时间是以一个采样时距为单位。)
它的输入是可用的网络测量结果(即采样模块的输出结果)；在实施例中，在一个时间单位中,它是对于每一个目的地d和每一个sdn-fe节点u的经过流，w(u,d)和每一条链路e的总流量totaltraffic,f(e).即在一个采样时距中，对每一个d,w和f(e)是它的输入。
它的输出是te可用的网络状态；在实施例中，在一个时间单位中,它是对于每一个目的地d和每一个sdn-fe节点u的注入流,i(u,d)和每一条链路e的uncontrollabletraffic,g(e)。即在一个采样时距中，对每一个d,i和g是它的输出。
具体而言，控制器可以根据公式(1)确定流量工程所需要的参数信息：
上述描述了通过求解l0范数最小化确定流量工程所需要的参数信息，本发明实施例中，还可以通过其他替代的方式来确定流程工程所需要的参数信息，例如，可以通过求解l1范数最小化、加权l1范数最小化或者通过求解lp范数最小化来确定流量工程所需要的参数信息，其中，0＜p≤1。下面分别进行详细说明。
也就是说，控制器可以根据公式(2)、公式(3)和公式(4)中的任意一个确定流量工程所需要的参数信息。
360，流量工程控制。
该过程可以由网络流量工程控制模块(tecontrolmodule)执行，这个模块的目标是是实现一些te目标。例如：降低网络拥塞程度、优化网络利用率、平衡网络负载等。控制器可以通过降低通信网络中的链路的最大利用率来实现部分的te目标。
应理解，流程工程中的每一次运作时间是可以一个时间单位或一个采样时距为单位。它的输入是可用的网络状态(即输入恢复模块的输出结果)。它的输出是对于每一个灵活节点u和目的地节点d，它都给出从u到d每一条路径和其流量。
具体而言，该控制器根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
进一步地，该控制器根据公式(5)或(6)最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
可替代的，作为另一实施例，控制器根据可以根据(5)的特殊例子，如公式(5-11)、公式(5-12)、公式(5-13)、公式(5-14)和公式(5-15)；和公式(5-21)、公式(5-22)、公式(5-23)、公式(5-24)和公式(5-25)；以及公式(6)的特殊例子公式(6-11)和公式(6-12；以及公式(6-21)和公式(6-22)中任一种公式最小化路径成本，具体地，可以参照对应方法实施例的各个过程，为避免重复，此处不再赘述。
应注意，本发明实施例中的控制器还可以包括其他模块，例如，通讯模块(communicationmodule)主要负责各模块之间的通讯，所以可有也可没有,因其功能也可以放进其他模块。
在指定的时刻，这模块会令sdn控制器将采样频率和定位模块所指定的流量采样需求(包括采样比率)，和网络流量工程控制模块所制造的流表信息(包括引导流表条目)，发送到指定的sdn转发设备，让其附属的采样设备(e.g.huawei’sutrafficornetflowdevice),执行采样，也可让sdn转发设备组织其可控流量(controllableflow)的引导流表条目(需要按网络流量工程控制模块的结果去做)和不可控流量(uncontrollableflow)的原版的引导流表条目.
应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图4是根据本发明一个实施例的通信网络中控制器设备的示意框图。应理解，图4所示的控制器400能够实现图2和图3实施例中涉及的通信网络中的流量工程的方法的各个过程，控制器400中的各个模块的操作和/或功能，分别为了实现图2和图3中的方法实施例中的相应流程，具体可参见上述方法实施例中的描述，为避免重复，此处适当省略详述描述。
具体的，该通信网络包括该控制器和多个节点，该多个节点包括灵活节点和非灵活节点，该灵活节点与该控制器直接连接，该非灵活节点与该控制器间接相连。图4所示的控制器400包括：控制单元410、收发单元420、确定单元430和控制单元440。
控制单元410用于从该灵活节点中确定至少一个采样节点和流量采样的时间频率，收发单元420用于通知该至少一个采样节点以该时间频率进行流量采样，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；确定单元430用于根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息；控制单元440用于根据该参数信息进行流量工程控制。
因此，本发明实施例通过确定出的至少一个采样节点以时间频率进行流量采样，该控制器通知该至少一个采样节点以时间频率采样数据，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；并根据该流量采用数据确定流量工程所需要的参数信息，最后根据该参数信息进行流量工程控制。实现了在有限采样下的te控制。
可选地，作为另一实施例，该流量采样数据包括该通信网络中经过或起始于每一个采样节点到该通信网络中的每一个目的节点的业务流量。
可选地，作为另一实施例，该控制单元具体用于根据该通信网络中业务的预估总流量确定该至少一个采样节点和流量采样的时间频率。
进一步地，作为另一实施例，该控制单元具体用于根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|cs|＝γ11|c|
v*ts＝γ12log(|cs|)
或者
|cs|＝log(γ21|c|)
v*ts＝γ22|cs|,
其中，|cs|表示该采样节点的个数，ts表示该采样频率，v表示该预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11,γ12,γ21,γ22为预设常数参数，且0<γ11<1，0<log(γ21|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制器在该灵活节点集合中随机选取|cs|个节点作为该采样节点的集合；
或者，该控制单元具体用于对每一个目的节点d，根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|csd|＝γ11d|c|
vd*tsd＝γ12dlog(|csd|)
或者
|csd|＝log(γ21d|c|)
vd*tsd＝γ22d|csd|,
其中，|csd|表示对应该目的节点d的采样节点的个数，tsd表示对应该目的节点d的采样频率，vd表示到该目的节点d的预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11d,γ12d,γ21d,γ22d为预设常数参数，且0<γ11d<1，0<log(γ21d|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，该控制单元针对每一个目的节点d，在预先基于灵活节点的拓扑生成的有向非循环图dag中的路径中选取的|csd|个节点,作为该采样节点的集合，或在所述灵活节点集合中随机选取|csd|个节点，作为所述采样节点的集合。
可选地，作为另一实施例，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该确定单元具体用于根据以下公式(1)确定流量工程所需要的参数信息：
限制条件为：
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
e表示该通信网络中的链路利用率高于第一预设值的一个链路或低于第二预设值的一个链路，f(e)表示链路e的总流量，g(e)表示链路e中不可控的业务量，
wwd表示该通信网络中经过或起始于采样节点w到该通信网络中的节点d的业务流量，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w。
可替代地，作为另一实施例，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该确定单元具体用于根据以下公式(2)、公式(3)和公式(4)中的任意一种确定流量工程所需要的参数信息：
限制条件为：
wcurrent＝βicurrent
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，e表示该通信网络中所有链路集合，n表示该通信网络中所有节点的集合，c表示该通信网络中所有灵活节点的集合；
其中，w表示采样节点，u表示灵活节点，d表示目的节点，δi是指上次采样时灵活节点u的注入流量ilastiteration与当前采样时灵活节点u的注入流量iud的差，vec(δi)表示把所有元件δi(对于所有的u)组成向量。
e表示该通信网络中的链路利用率高于第一预设值的一个链路或低于第二预设值的一个链路，f(e)表示链路e的总流量，g(e)表示链路e中不可控的业务量，
wwd表示该通信网络中经过或起始于采样节点w到该通信网络中的节点d的业务流量，iud表示灵活节点u到目的节点d的注入业务流量，
从节点u发出一个包去目的地d，经过链路e的总份额表示为αe(u,d)，经过采样节点w的总份额表示为βw(u,d)，且当w被u发出的包经过表示成u≤w；
限制条件为：
wcurrent＝βicurrent
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
其中，m表示权重，
限制条件为：
wcurrent＝βicurrent
icurrent＝iud＝δi+ilastiteration
可选地，作为另一实施例，该控制单元具体用于根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
进一步地，作为另一实施例，该控制单元，根据公式(5)或(6)最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
可替代的，作为另一实施例，该控制单元可以根据(5)的特殊例子，如公式(5-11)、公式(5-12)、公式(5-13)、公式(5-14)和公式(5-15)；和公式(5-21)、公式(5-22)、公式(5-23)、公式(5-24)和公式(5-25)；以及公式(6)的特殊例子公式(6-11)和公式(6-12)；以及公式(6-21)和公式(6-22)中任一种公式最小化路径成本。具体地，可以参照对应方法实施例的各个过程，为避免重复，此处不再赘述。
因此，通过上述方案，本发明实例，能够实现快速te控制，并且能够以低复杂度的算法去实现不同现有技术认为高复杂度的现有te控制问题。换句话说，本发明实施例提出并解决更普遍性的te控制问题，使实时te可以实现。
图5是根据本发明另一实施例的通信网络中控制器设备的示意框图。应理解，图5所示的控制器500能够实现图2和图3实施例中涉及的通信网络中的流量工程的方法的各个过程，控制器500中的各个模块的操作和/或功能，分别为了实现图2和图3中的方法实施例中的相应流程，具体可参见上述方法实施例中的描述，为避免重复，此处适当省略详述描述。
具体的，该通信网络包括该控制器和多个节点，该多个节点包括灵活节点和非灵活节点，该灵活节点与该控制器直接连接，该非灵活节点与该控制器间接相连。图5所示的控制器500包括：处理器510和存储器520，可选地，该处理器500还可以包括总线系统530。其中，处理器510和存储器520通过总线系统530相连。该存储器520用于存储指令，该处理器510用于执行该存储器520存储的指令从该灵活节点中确定至少一个采样节点和流量采样的时间频率，通知该至少一个采样节点以该时间频率进行流量采样，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；根据每一次采样的该流量采样数据和该通信网络中的链路利用率高于第一预设值或低于第二预设值的链路的总流量信息确定流量工程所需要的参数信息；根据该参数信息进行流量工程控制。
因此，本发明实施例通过确定出的至少一个采样节点以时间频率进行流量采样，该控制器通知该至少一个采样节点以时间频率采样数据，并接收每一次采样的所有采样节点的流量采样数据；并根据该流量采用数据确定流量工程所需要的参数信息，最后根据该参数信息进行流量工程控制。实现了在有限采样下的te控制。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器510中，或者由处理器510实现。处理器510可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器510中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器510可以是通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(fieldprogrammablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、闪存、只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器520，处理器510读取存储器520中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤，该总线系统530除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统530。
可选地，作为另一实施例，该流量采样数据包括该通信网络中经过或起始于每一个采样节点到该通信网络中的每一个目的节点的业务流量。
可选地，作为另一实施例，处理器510具体用于根据该通信网络中业务的预估总流量确定该至少一个采样节点和流量采样的时间频率。
进一步地，作为另一实施例，处理器510具体用于根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|cs|＝γ11|c|
v*ts＝γ12log(|cs|)
或者
|cs|＝log(γ21|c|)
v*ts＝γ22|cs|,
其中，|cs|表示该采样节点的个数，ts表示该采样频率，v表示该预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11,γ12,γ21,γ22为预设常数参数，且0<γ11<1，0<log(γ21|c|)<|c|，
在确定该采样节点个数后，处理器510在该灵活节点集合中随机选取|cs|个节点作为该采样节点的集合；
或者，处理器510具体用于对每一个目的节点d，根据以下公式确定该至少一个采样节点的个数和该时间频率：
|csd|＝γ11d|c|
vd*tsd＝γ12dlog(|csd|)
或者
|csd|＝log(γ21d|c|)
vd*tsd＝γ22d|csd|,
其中，|csd|表示对应该目的节点d的采样节点的个数，tsd表示对应该目的节点d的采样频率，vd表示到该目的节点d的预估总流量，c表示该通信网络中灵活节点的集合，|c|表示该通信网络中灵活节点的个数，γ11d,γ12d,γ21d,γ22d为预设常数参数，且0<γ11d<1，0<log(γ21d|c|)<|c|。
在确定该采样节点个数后，处理器510针对每一个目的节点d，在预先基于灵活节点的拓扑生成的有向非循环图dag中的路径中选取的|csd|个节点,作为该采样节点的集合，或在所述灵活节点集合中随机选取|csd|个节点，作为所述采样节点的集合。
可选地，作为另一实施例，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该处理器510具体用于根据公式(1)确定流量工程所需要的参数信息。
可替代地，作为另一实施例，该流量工程所需要的参数信息包括每一个灵活节点到该通信网络中的每一个目的节点的注入业务流量和该通信网络中的链路利用率高于预设值的链路中不可控的业务量，
该处理器510具体用于根据公式(2)、公式(3)和公式(4)中的任意一种确定流量工程所需要的参数信息。
可选地，作为另一实施例，该处理器510具体用于根据该参数信息最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
进一步地，作为另一实施例，该处理器510具体用于根据公式(5)或(6)最小化所述通信网络中的所有路径的成本。
可替代的，作为另一实施例，该控制单元可以根据(5)的特殊例子，如公式(5-11)、公式(5-12)、公式(5-13)、公式(5-14)和公式(5-15)；和公式(5-21)、公式(5-22)、公式(5-23)、公式(5-24)和公式(5-25)；以及公式(6)的特殊例子公式(6-11)和公式(6-12)；以及公式(6-21)和公式(6-22)中任一种公式最小化路径成本。具体地，可以参照对应方法实施例的各个过程，为避免重复，此处不再赘述。
因此，通过上述方案，本发明实例，能够实现快速te控制，并且能够以低复杂度的算法去实现不同现有技术认为高复杂度的现有te控制问题。换句话说，本发明实施例提出并解决更普遍性的te控制问题，使实时te可以实现。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
另外，本文中术语“系统”和“网络”在本文中常被可互换使用。本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
应理解，在本发明实施例中，“与a相应的b”表示b与a相关联，根据a可以确定b。但还应理解，根据a确定b并不意味着仅仅根据a确定b，还可以根据a和/或其它信息确定b。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以用硬件实现，或固件实现，或它们的组合方式来实现。当使用软件实现时，可以将上述功能存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。以此为例但不限于：计算机可读介质可以包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。此外。任何连接可以适当的成为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(dsl)或者诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术从网站、服务器或者其他远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、dsl或者诸如红外线、无线和微波之类的无线技术包括在所属介质的定影中。如本发明所使用的，盘(disk)和碟(disc)包括压缩光碟(cd)、激光碟、光碟、数字通用光碟(dvd)、软盘和蓝光光碟，其中盘通常磁性的复制数据，而碟则用激光来光学的复制数据。上面的组合也应当包括在计算机可读介质的保护范围之内。
总之，以上所述仅为本发明技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
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