TOOP光链——精准性能计算，极致网络设计

前言

       信息论中著名的香农信道容量公式，直接指出了信道传输容量是随着信道信噪比，也就是接收端信号的性能的提升而增长。在光网络中，随着单个波长速率的提升，波长数量的增加，网络规模的扩展，对光系统传输性能与质量的评估变得越来越重要。光信号在光纤中传输，会受到不断累积的光放大器引入的放大噪声和光纤介质本身引起的非线性噪声的影响，导致光信号质量不断劣化。因此在系统开通之前，必须对光信号的传输质量进行准确评估，确保其性能达标，能保证线路开通与稳定运行，否则将对系统的可靠性带来潜在影响，严重的会直接导致业务流量受损。

       根据香农理论，光信号性能的准确估计，有助于充分挖掘波分系统的传输容量潜力。这也等同于，在设计光网络的时候，在保证性能的前提下，可以尽可能地降低器件成本。光学性能计算更大的潜力在于，在系统上线运行之后，准确的实时性能评估可以有效指导系统参数的动态优化和配置，确保系统处于最佳的运行状态，极大地减少业务劣化乃至中断的情形发生。总的来说，为了准确分析链路质量，保证系统可靠性，充分提升链路容量，优化系统设计，降低开通成本，提升系统自动化运营能力，我们需要构建全面的、准确的光学链路性能计算方案。

       但是，如何准确计算传输系统中的所有通道的性能是一个难题。每一个通道在接收端的信号质量，均与系统中的物理介质参数和不同光电器件的特性，以及通道的排布有关。目前，学术界已经发展出了一系列理论模型来对信号的各种损伤进行估计，然而这些模型并不能直接满足复杂光网络中的传输系统的评估需求。

       腾讯开放光网络已实现多厂商设备开放组网，是高度适配数据中心应用场景的光传输系统，具有高密度、低功耗、大容量、低成本、易部署和运维等优势，我们为此设计了一套符合其网络特色、匹配其评估需求的性能计算模型。由于该模型体现了光信号在光网络链路中不断传递，为数据中心之间搭起一条条的光信息链，同时算法保障承载服务的信息之光稳定、可靠地延伸到光网络的各个角落，我们将其命名为“光链”算法。

复杂站型的功能抽象

       光传输系统可以被解构为光收发机和光传输链路两部分。其中光传输链路由光纤物理信道以及在光纤之间起到光信号中继作用的站点组成。最常见的光中继站就是线路光放大器（ILA）站点。ILA站点的功能可以简单理解为放大光信号的功率，以补偿其在光纤信道中传播时受到的衰耗。但是在大规模波分传输系统中，信号遭受的损伤程度更为严重，损伤效应更加复杂，因此我们除了需要配置单纯的光功率放大功能之外，还要具备更多先进的信号处理和均衡功能的站型，以保证所有通道的传输质量。对于这样具备复杂功能的站型，我们对其进行功能抽象。同时，对站点中的光电器件参数进行准确建模和配置。这样一来，在光链算法中，每当经过光纤链路传输后的信号进入光中继站时，就会由该站点的所有抽象功能进行处理。

       这样的功能抽象处理方法，可以建模信号在任意复杂光中继站所得到的补偿和处理。与此同时，在光传输链路设计之初，我们可以根据信号传输质量的要求，来设计并优化链路中需要的站型功能。通过进一步将这些抽象的站型功能加以组合配置，落实到实际的站点，可以合理、高效地进行链路的站型设计。满足传输质量的前提下，有效降低网络开通成本。

光纤信道的损伤建模

       在传统的光信号质量评估中，一般只考虑光放大站引入的放大自发辐射噪声。这样的方法实际上是粗略且不全面的。因为实际上，即使不考虑光信号在光中继站处由于功率放大被引入的噪声，在光纤信道传播中，本身就会受到光纤介质非线性效应引起的非线性噪声和波道间功率转移效应的影响。这些损伤不仅引起了光信噪比的下降，同时引入了不同通道之间的性能不平坦。在光链算法中，我们充分考虑大规模波分复用信号在光纤传输中遇到的所有效应，建立了一个基于高斯噪声模型（GN-model）的、准确且快速的、能够处理任意通道排布的光纤信道物理模型。在该模型中，自身通道产生的非线性噪声和所有通道组合之间的非线性串扰，以及通道之间的功率转移效应，都将以毫秒级的速度被准确地计算出来。

       借助于精确，高效的光纤信道损伤建模，我们将可以在接收端准确、全面地评估信号的质量，包括直接计算综合信噪比和纠前误码率等直接反映信号质量的指标，从而精准把握系统的整体性能。经实验检验，光链算法的性能估计精度可以控制在±1.5 dB以内。这样的高精度性能计算，在保证接收端光信号质量的同时，可以尽可能的降低系统余量，从而提升传输容量，降低单位bit成本。考虑到细粒度概率整形码型的应用，对比传统估计误差一般大于3dB的性能计算方案，我们的算法理论上可以在不付出任何代价的情况下，将系统平均容量提升7%以上。

智能光网络设计

       真实网络环境存在很多差异性，包括光缆本身的质量和线路环境，传输带宽需求，光电器件的性能参数等等。借助于精确的性能计算以及站型功能的抽象，对于光传输网络的站型的位置和功能结构，我们将可以根据具体的真实网络环境来进行有针对性的统筹设计。结合智能优化算法，在保证低成本和足量性能的前提下，多套站型设计方案将可以被快速推荐，以供用户进一步根据人工经验筛选，极大降低设计的成本和风险，提升设计效率。得益于快速精确的光链算法，我们的智能站型设计方案在1小时之内就可以完成绝大多数场景下的方案设计和推荐，在效率上相比传统依赖人工经验的方案设计具有数量级上的提升。

       由于光纤资源的紧缺，业务站点之间的波道分配不可避免。我们的性能算法可以对任意波道排布精准计算性能，因此可以起到指导优化波道分配的作用。这样的方法在保证带宽需求的同时，促进光传输系统整体光学性能优化，使得业务通道分配有据可依，有的放矢，光网络设计中做到统筹全局。

稳健光网络运营

       光学性能计算算法本身是基于已知的网络链路配置来进行计算的。但是在动态、复杂的真实网络环境中，没有动态调整能力的运营方式无法应对时变的链路变化以及余量劣化。同样地，静态的性能计算无法满足实时运营能力的需求。实际上在很多情况中，链路的劣化是可以提前捕捉并赶在系统彻底中断之前进行处理的。借助于我们的实时性能监测系统，当发生参数变化或者性能劣化的时候，动态性能计算工具将可以实时计算出当前的性能，并且提供优化的系统参数配置来指导系统进行配置重构。

       这样的动态优化策略使得传输系统能够一直处于一个最佳的运行状态，提升系统的余量，极大地减少业务劣化乃至中断的情形发生。基于动态的性能计算及优化算法的参数调优方案有潜力降低系统中接近30%的光纤故障次数。

结语

       回顾腾讯开放光网络系统的发展历程，从厂商解耦，光电解耦，再到软硬件自研，为系统提供了极大的自由度，使包括光链在内的光层算法得以开发并引入。具备精准性能计算功能的光链算法，不仅可以为极致的网络设计提供理论基础，也能够帮助光系统构建更为稳健的运营能力。在未来，我们期望引入更多光层的分析能力和算法，有效应对系统的潜在风险，提升光网络的运行质量。

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