IP路由走向智能化

　　网络路由技术通常都把连通性作为核心目标，即根据实际情况（如拓扑结构改变、网络发生故障等）维持网络的通畅，并未充分考虑网络性能优化等问题。其结果是，资源分配问题不被重视，网络实现效率不尽人意。

　　以带宽预留为例，网络要选择一条定量带宽的路径，相关的链路信息必不可少，但现有的路由协议却无法做到这一点，如采用最短路径算法会增加丢包率和恶化资源利用率，还常常导致网络上的流量分布不平衡，使得网络上有些地方产生拥塞现象，而另一些地方的资源却处于闲置状态。

鱼型问题

　　路由决策一般基于简单度量（如跳数或时延) 原则，采用最短路径算法，这种简化做法使路由技术获得了很好的伸缩性，但在资源分配和优化等方面却没有提供足够的支持。这可以通过著名的“鱼型问题”来说明。

图1所示的网络拓扑形状如一条鱼，节点G代表鱼头，A和B代表鱼尾，数据流从A和B流向G。

　　从鱼尾到鱼头有C→D→F和C→E→F两条路径。如果C→D→F比C→E→F短，则路由协议将选择C→D→F作为最短路由，A和B的业务流都将沿着C→D→F走，结果造成C→D→F负载沉重而C→E→F却被闲置的情形。

从这个例子我们可以发现，路由协议实际上很“傻”。

这个问题源于IP路由协议的两个基本特点：

　　第一，基于目的地选路。目的地址相同的数据包在被转发时，选择的下一跳也相同。所以，在路由表中，到达某目的地的路径只有一条（除非有多条成本相同的路径存在）。这样，网络中可用的其他链路就无法被利用起来，流量分布很难预测，实现均衡更不可能。

　　第二，局部优化。每个节点都独自选择路径，相互之间缺乏协调合作，故整个网络的路径选择无法得到优化。如在图1中，很多节点都独立地选择C→D→F，结果导致最短路径成了最拥挤的路径。在这种情况下，较长的路径反而可能是更好的选择。为了优化网络总体资源利用率，路由决策应该从全局观点出发，把整个网络视为一个对象考虑。

　　在极端的情况下，最短路径算法还可能导致路由振荡。假如某节点在某时刻根据路由协议选择C→D→F作为从C到F的最短路径，当所有业务流都经过时，该路径就变得异常拥塞，而另一条C→E→F则很空闲。下一次路由更新时，假如路由协议把C→E→F选为最短路径，则此改变就会将原来C→D→F的流量转移到C→E→F上。结果呢，情况倒置，C→E→F拥塞，而C→D→F却变得空闲。每次路由更新都会引起路径选择的翻转，从理论上讲，该过程会持续到无穷大。

MPLS

　　要克服鱼型问题，让路由技术变“聪明”，就必须改变网络选路基于目的地的特点，并提供网络内部流量管理机制，即路由技术必须能够精确地控制业务流所遍历的路径，这需要路由技术提供额外的能力以及更好的管理工具。

　　过去，服务提供商一般采用IP over ATM技术解决此问题。ATM虚电路可以映射到物理拓扑结构中，所以，ATM骨干网的业务流能够得到有效管理。近几年来，MPLS异军突起，逐渐成了IP网络流量工程的主要机制，IETF正在对MPLS标记分配协议和IP路由协议扩展进行相应的标准化工作。

　　MPLS采用覆盖模型解决流量工程。服务提供商使用MPLS建立由所有网络边缘节点组成的逻辑连接的虚拟网络，这些逻辑连接是通过带宽预留获得的MPLS显式路由，然后在物理网络上建立显式路由路径，从而均衡网络中所有干线的业务流，最终实现流量工程的目的。

　　这种覆盖的方法非常适用于BGP路由协议。在典型的骨干网中，边缘节点一般都是BGP路由器，它们连接不同的路由域。为了与其他域交换路由信息，BGP路由器相互之间需建立对等关系，这些逻辑对等连接可以被映射到MPLS标签交换路径（LSP）上，这些LSP通过覆盖方法在所有的边缘路由器之间建立。因此，我们可以用MPLS LSP替代BGP路由器之间的路由。MPLS LSP是基于流量工程建立的，而不是纯粹基于IGP路由度量，故它能有效地提高网络资源的利用率。

　　在图2所示的骨干网络中，节点A、B、C、D、E是同外部域连接的边缘路由器，实线表示物理链路，虚线表示逻辑连接，覆盖方法可以根据逻辑连接建立虚拟网络。当MPLS LSP控制这些物理拓扑中的具体路由时，网络就可以建立起相应的逻辑连接。



　　现在，我们通过节点A和C之间的MPLS LSP来看看覆盖方法的好处。A和C之间有四条路径：A→G→H→C、A→F→H→C、A→G→F→H→C、A→F→G→H→C。假设A→G→H→C是从A到C的最短路径，则最短路径算法会选择A→G→H→C，但覆盖方法比最短路径算法要灵活得多，它可以使用四条路径中的任意一条，并根据两个节点之间的流量做出选择。如果节点A和B之间的业务流繁忙，则网络通过A→F→H→C建立A到C的LSP，这样，链路A→G上的带宽就全部留给了A和B之间的业务流。

　　覆盖方法简单、易实现，但其缺点是伸缩性不好。为了建立N个边缘节点之间的所有逻辑连接，每个节点都需要建立到其他（N-1）个节点的LSP。所以，最后总共有N×（N-1）个LSP。在多个边缘节点的大型骨干网中，效率会明显降低。

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