Routing, Modulation and Spectrum Assignment Algorithm Using Multi-Path Routing and Best-Fit

Producción CientíficaElastic Optical Networks (EONs) are a promising optical technology to deal with the ever-increasing traffic and the vast number of connected devices of the next generation of the Internet, associated to paradigms like the Internet of Things (IoT), the Tactile Internet or the Industry 4.0, to name just a few. In this kind of optical network, each optical circuit or lightpath is provisioned by means of superchannels of variable bandwidth. In this manner, only the necessary bandwidth to accommodate the demand is allocated, improving the spectrum usage. When establishing a connection, the EON control layer determines the modulation format to be used and allocates a portion of the spectrum in a sequence of fibers from the source to the destination node providing the user-demanded bandwidth. This is known as the routing, modulation level and spectrum assignment (RMSA) problem. In this work, we firstly review the most important contributions in that area, and then, we propose a novel RMSA algorithm, multi-path best-fit (MP-BF), which uses a split spectrum multi-path strategy together with a spectrum assignment technique (best-fit), and which jointly exploit the flexibility of EONs. A simulation study has been conducted comparing the performance of EONs when using MP-BF with other proposals from the literature. The results of this study show that, by using MP-BF, the network can increase its performance in terms of lightpath request blocking ratio and supported traffic load, without affecting the energy per bit or the computation time required to find a solution

DeepDefrag: A deep reinforcement learning framework for spectrum defragmentation

Exponential growth of bandwidth demand, spurred by emerging network services with diverse characteristics and stringent performance requirements, drives the need for dynamic operation of optical networks, efficient use of spectral resources, and automation. One of the main challenges of dynamic, resource-efficient Elastic Optical Networks (EONs) is spectrum fragmentation. Fragmented, stranded spectrum slots lead to poor resource utilization and increase the blocking probability of incoming service requests. Conventional approaches for Spectrum Defragmentation (SD) apply various criteria to decide when, and which portion of the spectrum to defragment. However, these polices often address only a subset of tasks related to defragmentation, are not adaptable, and have limited automation potential. To address these issues, we propose DeepDefrag, a novel framework based on reinforcement learning that addresses the main aspects of the SD process: determining when to perform defragmentation, which connections to reconfigure, and which part of the spectrum to reallocate them to. DeepDefrag outperforms the well-known Older-First First-Fit (OF-FF) defragmentation heuristic, achieving lower blocking probability under smaller defragmentation overhead

DeepDefrag: A deep reinforcement learning framework for spectrum defragmentation

Exponential growth of bandwidth demand, spurred by emerging network services with diverse characteristics and stringent performance requirements, drives the need for dynamic operation of optical networks, efficient use of spectral resources, and automation. One of the main challenges of dynamic, resource-efficient Elastic Optical Networks (EONs) is spectrum fragmentation. Fragmented, stranded spectrum slots lead to poor resource utilization and increase the blocking probability of incoming service requests. Conventional approaches for Spectrum Defragmentation (SD) apply various criteria to decide when, and which portion of the spectrum to defragment. However, these polices often address only a subset of tasks related to defragmentation, are not adaptable, and have limited automation potential. To address these issues, we propose DeepDefrag, a novel framework based on reinforcement learning that addresses the main aspects of the SD process: determining when to perform defragmentation, which connections to reconfigure, and which part of the spectrum to reallocate them to. DeepDefrag outperforms the well-known Older-First First-Fit (OF-FF) defragmentation heuristic, achieving lower blocking probability under smaller defragmentation overhead

Dynamic routing and spectrum allocation in elastic optical networks

Triggered by emerging services such as high-definition video distribution or social networking, the IP traffic volume has been exponentially increasing to date. Furthermore, the traffic growth rate will not stop here due to the day by day technology advances. For example, new hardware advances such as multicore processing, virtualization and network storage will support new generation e-Science and grid applications, requesting data flows of 10 Gb/s up to terabit level. In response to these large capacity and diverse traffic granularity needs of the future Internet, the Elastic Optical Network (EON) architecture has been proposed. By breaking the fixed-grid spectrum allocation limit of conventional Wavelength Division Multiplexing (WDM) networks, EONs increase the flexibility in the connection provisioning. To do so, depending on the traffic volume, an appropriate-sized optical spectrum is allocated to a connection in EONs. Furthermore, unlike the rigid optical channels of conventional WDM networks, a lightpath can expand or contract elastically to meet different bandwidth demands in EONs. In this way, incoming connection requests can be served in a spectrum-efficient manner. This technological advance poses additional challenges on the networking level, specifically on the efficient connection establishment. The Routing and Spectrum Allocation (RSA) problem in elastic optical networks has grabbed a lot of attention lately, putting more emphasis on dynamic network scenarios. There, connection arrival and departure processes are random and the network has to accommodate incoming traffic in real time. Despite all efforts at studying the dynamic RSA problem from different perspectives, there are still some issues which need to be addressed. This thesis is devoted to the study of three still open issues in the EONs literature, 1) dynamic source aggregation of sub-wavelength connections, 2) correlation between traffic granularity and defragmentation periodicity and 3) using spectrum fragmentation to better allocate time-varying connections. The first issue deals with the possibility of aggregation of same source but different destination sub-wavelength connections in EONs, aiming to obtain both transmitter and spectrum usage savings. A novel algorithm for dynamic source aggregation of connections is proposed. Moreover, a novel node architecture enabling the realization of the proposed source aggregation scheme in a cost-effective way is introduced. A considerable improvement in the network spectrum utilization, as well as a significant reduction in the number of necessary transmitters per node is shown. The spectral fragmentation problem in elastic optical networks is addressed with the second issue. A correlation between the optimal (i.e., minimum) spectrum defragmentation periodicity in the network with the granularity of the supported traffic is investigated. A novel algorithm for efficient spectrum defragmentation is proposed, aiming to consolidate the available fiber spectrum as much as possible, while limiting the number of re-allocated active connections. It is shown that the spectral defragmentation periodicity can be effectively configured by having knowledge of the offered traffic granularity. The last issue is about lightpath adaptation under time variable traffic demands in EONs. Specifically, the possibility of utilizing the spectral fragmentation to increase the spectrum allocation capabilities of EONs is explored. In this context, a heuristic Spectrum Allocation (SA) algorithm, which intentionally increases the spectral fragmentation in the network is proposed and validated. In the proposal, the spectrum assigned to each new connection is in the middle of the largest free spectral void over the route, aiming to provide considerable spectral space between adjacent connections. These free spectral spaces are then used to allocate time-varying connections without requiring any lightpath re-allocation.Degut a l'augment de serveis emergent com la distribució de vídeo d'alta definició les xarxes socials, el volum de tràfic IP ha crescut de manera exponencial durant els darrers temps. S'espera que aquest creixement no s'aturi sinó que continui de manera imparable degut als constants avenços tecnològics. Alguns exemples d’això poden ser els processadors multi-nucli, la virtualització o el "cloud computing" que donaran suport a una nova generació de e-Science i d'aplicacions Grid per les quals caldran flux de dades des de 10 Gb/s fins al Terabit per segon. La conseqüència esperable és que els operadors de xarxes de telecomunicacions requeriran una nova generació de transport òptic en el futur proper, per donar servei a aquests grans i heterogenis volums de trafic d'una manera econòmicament eficient i escalable. Com a resposta a les creixents necessitats de capacitat i de diferents granularitats de tràfic de la Internet del Futur s'ha proposat l'arquitectura coneguda com "Elastic Optical Network" (EON). Trencant el rígid entramat de les xarxes WDM tradicionals, on s'ha de reservar tot un canal òptic per a cada comunicació, mitjançant les EON s'aconsegueix incrementar la flexibilitat en l'aprovisionament de connexions. per fer-ho, depenent del volum de tràfic s'assigna la quantitat adient de l'espectre òptic a cada connexió. I, anant encara un pas més enllà, per desfer la rigidesa dels canals convencionals de les xarxes amb multiplexació per divisió en longitud d'ona (WDM), les connexions òptiques en les EON poden expandir-se o contraure's de manera elàstica segons els requeriments d'ample de banda en cada moment. D'aquesta manera, les peticions de connexió que arriben poden ésser servides de manera eficient pel que fa a l'espectre que utilitzen. Aquest avenç tecnològic implica però alguns reptes a nivell de xarxa, especialment pel que fa a l'establiment eficient de les connexions. De manera similar a com succeeix en les xarxes WDM, una connexió ha d'ocupar la mateixa part de l'espectre en tots els links que la conformen, acomplint el principi de "continuïtat en l'espectre". A més a més, tot l'ample de banda de la connexió ha d'estar assignat de manera adjacent, acomplint el principi de "contigüitat en l'espectre". Per aconseguir aquests objectius, el problema de l'encaminament i assignació de l'espectre (RSA) ha merescut una gran atenció dels investigadors en els darrers anys, amb especial èmfasi a escenaris dinàmics, és a dir, en la fase d’operació de la xarxa. En aquest cas, els processos d'arribada i mort de les connexions són aleatoris i la xarxa ha d'acomodar en temps real el tràfic ofert. Tot i els grans esforços dedicats a aquest tema, queden encara alguns punts a resoldre. Aquesta Tesi està dedicada a alguns d'aquests temes oberts en l'àmbit de les xarxes EON: 1) l’agregació dinàmica de connexions de granularitat inferior a la longitud d'ona, 2) la correlació entre la granularitat del tràfic i les polítiques de desfragmentació de l'espectre, i, 3) utilitzar la fragmentació espectral per a una millor assignació de connexions d'ample de banda canviant en el temps. El primer tòpic analitza la possibilitat d'agregar connexions originades a la mateixa font però amb diferents destinacions dins d'una EON, amb l'objectiu d'estalviar recursos tant pel que fa a nombre d'equips transmissor utilitzats com a l'espectre utilitzat. S'ha proposat un nou algorisme que millora ambdós paràmetres, així com una arquitectura pels nodes de la xarxa que permet utilitzar l'algorisme d’agregació proposat de manera eficient des del punt de vista del cost. S'aconsegueix una considerable millora pel que fa a la utilització de l'espectre a més d'una significativa reducció en el nombre de transmissors per node que es requereixen. El problema de la fragmentació espectral en les EONs s'ataca en la segona aportació d'aquesta Tesi. S'ha aconseguit demostrar la correlació entre l’òptima (és a dir mínima) periodicitat de les accions de desfragmentació i la granularitat del tràfic suportat. S'ha proposat un nou algorisme per a una desfragmentació eficient, l'objectiu del qual és consolidar l'espectre disponible en les fibres tan com sigui possible, al mateix temps que es redueix el nombre de connexions que has de ser reubicades en la xarxa. Es demostra que, en una EON, es pot configurar de manera òptima la periodicitat de les desfragmentacions si es coneix la granularitat de les connexions a transportar. Finalment, en el tercer gran apartat de la Tesi, s'estudia la possibilitat d'utilitzar la fragmentació espectral en les EON per a una millor assignació dels recursos quan el tràfic és variant en el temps. En aquest context, s'ha proposat i validat un algorisme d’assignació de l'espectre (SA) que incrementa de manera intencionada la fragmentació espectral de la xarxa. En aquesta proposta, l'espectre assignat a cada nova connexi_o s'ubica al bell mig del buit espectral més gran que es troba en tota la ruta, amb l'objectiu de deixar tan espai com sigui possible entre les diferents connexions. Aquest espai és després utilitzat per a connexions que requereixen, al llarg de la seva existència, més espectre del que se'ls ha assignat inicialment (incrementen el seu ample de banda). Els resultats obtinguts mitjançant simulacions mostren significants millores en termes de Probabilitat de Bloqueig (BP) en la xarxa quan s'utilitza l'algorisme proposat. Després d'una introducció a la Tesi, el Capítol 2 ofereix una revisió de l’evolució de les xarxes òptiques de transport, tot introduint el concepte de xarxa òptica elàstica (EON). El Capítol 3 se centra en l'estudi dels mètodes d'encaminament i assignació de longitud d'ona en xarxes WDM convencionals, i la seva evolució cap al problema de l’assignació d'espectre (RSA) en EONs. El Capítol 4 detalla els estudis i les contribucions fetes en el tema d’agregació de connexions de granularitat inferior a la longitud d'ona en EONs. L'algorisme proposat, així com l'arquitectura de node que permet aplicar-lo es presenten en aquest Capítol. El problema de la fragmentació espectral en EONs i llurs solucions es revisen a fons en el Capítol 5. La correlació entre la periodicitat de les desfragmentacions espectrals i la granularitat del tràfic ofert s'estudien aquí. El Capítol 6 detalla el problema de servir connexions variants en el temps en EONs. Algunes polítiques proposades fins ara es revisen, i tot seguit se'n proposa una que, en certs aspectes, millora les prèvies. Finalment, cal destacar que aquest treball ha rebut el suport del Govern de la Generalitat de Catalunya, a través d'una beca FI-AGAUR, i que s'ha realitzat en el marc del projecte del Ministerio de Educación Ciencia y Deporte espanyol ELASTIC (TEC2011-27310).Debido al aumento de servicios emergentes como la distribución de video de alta definición o las redes sociales, el volumen de tráfico IP ha crecido de manera exponencial durante los últimos tiempos. Se espera que este crecimiento no se pare sino que continúe de manera imparable debido a los constantes adelantos tecnológicos. Algunos ejemplos de esto pueden ser los procesadores multi-núcleo, la virtualización o el "cloud computing" que darán servicio a una nueva generación de aplicaciones de e-Science y de Grid para las cuáles serán necesarios flujos de datos desde 10 Gb/s hasta Terabits por segundo. La consecuencia esperable es que los operadores de redes de telecomunicaciones requerirán una nueva generación de transporte óptico en el futuro cercano, para dar servicio a estos grandes y heterogéneos volúmenes de tráfico de una manera económicamente eficiente y escalable. Como respuesta a las crecientes necesidades de capacidad y de diferentes granularidades de tráfico de la Internet del Futuro, se ha propuesto la arquitectura conocida como "Elastic Optical Network" (EON). Rompiendo el rígido entramado de las redes con multiplexación por división en longitud de onda (WDM) tradicionales, donde se tiene que reservar todo un canal óptico para cada comunicación, mediante las EON se consigue incrementar la flexibilidad en el aprovisionamiento de conexiones. Para hacerlo, dependiendo del volumen de tráfico se asigna la cantidad adecuada del espectro óptico a cada conexión. Y, yendo todavía un paso más allá, para deshacer la rigidez de los canales convencionales de las redes WDM, las conexiones ópticas en las EON pueden expandirse o contraerse de manera elástica según los requerimientos de ancho de banda en cada momento. De este modo, las peticiones de conexión que llegan pueden ser servidas de manera eficiente en cuanto al espectro que utilizan. Este adelanto tecnológico implica sin embargo algunos retos a nivel de red, especialmente en lo que se refiere al establecimiento eficiente de las conexiones. De manera similar a como sucede en las redes WDM, una conexión debe ocupar la misma parte del espectro en todos los links que la conforman, cumpliendo el principio de "continuidad espectral". Además, todo el ancho de banda de la conexión tiene que estar asignado de manera adyacente, cumpliendo el principio de "contigüidad espectral". Para conseguir estos objetivos, el problema del encaminamiento y asignación del espectro (RSA) ha merecido una gran atención de los investigadores en los últimos años, con especial énfasis en escenarios dinámicos, es decir, en la fase de operación de la red. En este caso, los procesos de llegada y finalización de las conexiones son aleatorios y la red tiene que acomodar en tiempo real el tráfico ofrecido. A pesar de los grandes esfuerzos dedicados a este tema, quedan todavía algunos puntos a resolver. Esta Tesis está dedicada a algunos de estos temas abiertos en el ámbito de las redes EON: 1) la agregación dinámica de conexiones de granularidad inferior a la longitud de onda, 2) la correlación entre la granularidad del tráfico y las políticas de desfragmentación del espectro, y, 3) utilizar la fragmentación espectral para una mejor asignación de conexiones de ancho de banda variante en el tiempo. El primer tópico analiza la posibilidad de agregar conexiones originadas en la misma fuente pero con diferentes destinos dentro de una EON, con el objetivo de ahorrar recursos tanto en cuanto a número de equipos transmisores utilizados como en el espectro utilizado. Se ha propuesto un nuevo algoritmo que mejora ambos parámetros, así como una arquitectura para los nodos de la red que permite utilizar el algoritmo de agregación propuesto de manera eficiente desde el punto de vista del coste. Se consigue una considerable mejora en cuanto a la utilización del espectro además de una significativa reducción en el número de trasmisores por nodo que se requieren. El problema de la fragmentación espectral en las EONs se ataca en la segunda aportación de esta Tesis. Se ha conseguido demostrar la correlación entre la óptima (es decir, mínima) periodicidad de las acciones de desfragmentación y la granularidad del tráfico soportado. Se ha propuesto un nuevo algoritmo para una desfragmentación eficiente, el objetivo del cual es consolidar el espectro disponible en las fibras tanto como sea posible, al mismo tiempo que se reduce el número de conexiones que deben ser reubicadas en la red. Se demuestra que, en una EON, se puede configurar de manera óptima la periodicidad de las desfragmentaciones si se conoce la granularidad de las conexiones a transportar. Finalmente, en el tercer gran apartado de la Tesis, se estudia la posibilidad de utilizar la fragmentación espectral en las EON para una mejor asignación de los recursos cuando el tráfico es variante en el tiempo. En este contexto, se ha propuesto y validado un algoritmo de asignación del espectro (SA) que incrementa de manera intencionada la fragmentación espectral de la red. En esta propuesta, el espectro asignado a cada nueva conexión se ubica en medio del vacío espectral más grande que se encuentra en toda la ruta, con el objetivo de dejar tanto espacio como sea posible entre las diferentes conexiones. Este espacio es después utilizado para conexiones que requieren, a lo largo de su existencia, más espectro del que se les ha asignado inicialmente (incrementan su ancho de banda). Los resultados obtenidos mediante simulaciones muestran significantes mejoras en términos de Probabilidad de Bloqueo (BP) de la red cuando se utiliza el algoritmo propuesto. Después de una introducción a la Tesis, el Capitulo 2 ofrece una revisión de la evolución delas redes ópticas de transporte, introduciendo el concepto de red óptica elástica (EON). El Capítulo 3 se centra en el estudio de los métodos de encaminamiento y asignación de longitud de onda en redes WDM convencionales, y su evolución hacia el problema de la asignación de espectro (RSA) en EONs. El Capítulo 4 detalla los estudios y las contribuciones hechas en el tema de agregación de conexiones de granularidad inferior a la longitud de onda en EONs. El algoritmo propuesto, así como la arquitectura de nodo que permite aplicarlo, se presentan en este Capitulo. El problema de la fragmentación espectral en las EONs y sus soluciones se revisan a fondo en el Capitulo 5. La correlación entre la periodicidad de las desfragmentaciones espectrales y la granularidad del tráfico ofrecido se estudian aquí. El Capitulo 6 detalla el problema de servir conexiones variantes en el tiempo en EONs. Algunas políticas propuestas hasta ahora se han revisado, y a continuación se propone una que, en algunos aspectos, mejora las previamente publicadas. Finalmente, hay que destacar que este trabajo ha recibido el apoyo del Gobierno de la Generalitat de Catalunya, a través de una beca FI-AGAUR, y que se ha realizado en el marco del proyecto ELASTIC (*TEC2011-27310), del Ministerio de Educación Ciencia y Deporte Español

Routing, spectrum allocation and regenerator placement in flexible-grid optical networks

Ankara : The Department of Electrical and Electronics Engineering and the Graduate School of Engineering and Science of Bilkent University, 2013.Thesis (Master's) -- Bilkent University, 2013.Includes bibliographical references leaves 57-61.Tremendous increase in the number of wireless devices has been resulting in huge growth in the Internet traffic. This growth necessitates efficient usage of resources in the optical networks, which form the backbone of the Internet. Recently proposed flexible optical networks can adjust the optical layer transmission parameters to take advantage of existing channel conditions thereby increasing the resource utilization efficiency. Therefore, flexible optical network is a promising solution to fulfill growing future demand of IP traffic. Apart from efficient usage of the optical spectrum, the degradation of the optical signal as it propagates over the fiber is another problem. In such cases, the optical signal must be regenerated when a lightpath travels longer than the maximum optical reach. However, regenerators are expensive devices with high operational costs. Therefore, they should be placed carefully to reduce the capital and operational network costs. In this dissertation, we deal with the joint routing, spectrum allocation and regenerator placement (RSA-RP) problem for flexible optical networks. Our aim is to find the route and allocate spectrum for each traffic demand by assigning minimum number of nodes as regenerator sites. Firstly, we introduce a novel mixed integer linear programming (MILP) formulation for the joint RSA-RP problem. Since this formulation is not practical for large networks, we propose a decoupled formulation where the RSA-RP problem is decomposed into two phases. In the first step, we find routes and locations of regenerators assuming a full wavelength converting network. Then, we allocate the spectrum to each demand in the second phase. The decoupled model can be used to solve the RSA-RP problem for reasonably sized optical networks. We show that the decoupled model can find optimum solutions for 92% of the all cases tested for the NSFNET topology and 99% of the all cases tested for the Deutsche Telecom topology. We also show that the locations of regenerator sites significantly depend on network parameters such as the node degree and lengths of the links adjacent to the node.Kahya, AlperM.S

Traffic-grooming- and multipath-routing-enabled impairment-aware elastic optical networks

Traffic grooming and multipath routing are two techniques that are widely adopted to increase the performance of traditional wavelength division multiplexed networks. They have been recently applied in elastic optical networks to increase spectral efficiency. In this study, we investigate the potential gains by jointly employing the two techniques in combination with a realistic physical impairment model. To allocate resources and quantify spectral efficiency gains over existing impairment-aware schemes, we present an analytical optimization formulation for small networks and a heuristic for large networks. Through numerical simulations, we demonstrate that traffic grooming and multipath routing, together, increase spectral efficiency and reduce resource consumption over existing schemes. We show that the proposed scheme offers significant performance improvements in networks with low degrees of connectivity, high traffic loads, and long links

Stochastische Analyse und lernbasierte Algorithmen zur Ressourcenbereitstellung in optischen Netzwerken

The unprecedented growth in Internet traffic has driven the innovations in provisioning of optical resources as per the need of bandwidth demands such that the resource utilization and spectrum efficiency could be maximized. With the advent of the next generation flexible optical transponders and switches, the flexible-grid-based elastic optical network (EON) is foreseen as an alternative to the widely deployed fixed-grid-based wavelength division multiplexing networks. At the same time, the flexible resource provisioning also raises new challenges for EONs. One such challenge is the spectrum fragmentation. As network traffic varies over time, spectrum gets fragmented due to the setting up and tearing down of non-uniform bandwidth requests over aligned (i.e., continuous) and adjacent (i.e., contiguous) spectrum slices, which leads to a non-optimal spectrum allocation, and generally results in higher blocking probability and lower spectrum utilization in EONs. To address this issue, the allocation and reallocation of optical resources are required to be modeled accurately, and managed efficiently and intelligently. The modeling of routing and spectrum allocation in EONs with the spectrum contiguity and spectrum continuity constraints is well-investigated, but existing models do not consider the fragmentation issue resulted by these constraints and non-uniform bandwidth demands. This thesis addresses this issue and considers both the constraints to computing exact blocking probabilities in EONs with and without spectrum conversion, and with spectrum reallocation (known as defragmentation) for the first time using the Markovian approach. As the exact network models are not scalable with respect to the network size and capacity, this thesis proposes load-independent and load-dependent approximate models to compute approximate blocking probabilities in EONs. Results show that the connection blocking due to fragmentation can be reduced by using a spectrum conversion or a defragmentation approach, but it can not be eliminated in a mesh network topology. This thesis also deals with the important network resource provisioning task in EONs. To this end, it first presents algorithmic solutions to efficiently allocate and reallocate spectrum resources using the fragmentation factor along spectral, time, and spatial dimensions. Furthermore, this thesis highlights the role of machine learning techniques in alleviating issues in static provisioning of optical resources, and presents two use-cases: handling time-varying traffic in optical data center networks, and reducing energy consumption and allocating spectrum proportionately to traffic classes in fiber-wireless networks.Die flexible Nutzung des Spektrums bringt in Elastischen Optischen Netze (EON) neue Herausforderungen mit sich, z.B., die Fragmentierung des Spektrums. Die Fragmentierung entsteht dadurch, dass die Netzwerkverkehrslast sich im Laufe der Zeit ändert und so wird das Spektrum aufgrund des Verbindungsaufbaus und -abbaus fragmentiert. Das für eine Verbindung notwendige Spektrum wird durch aufeinander folgende (kontinuierliche) und benachbarte (zusammenhängende) Spektrumsabschnitte (Slots) gebildet. Dies führt nach den zahlreichen Reservierungen und Freisetzungen des Spektrums zu einer nicht optimalen Zuordnung, die in einer höheren Blockierungs-wahrscheinlichkeit der neuen Verbindungsanfragen und einer geringeren Auslastung von EONs resultiert. Um dieses Problem zu lösen, müssen die Zuweisung und Neuzuordnung des Spektrums in EONs genau modelliert und effizient sowie intelligent verwaltet werden. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Fragmentierungsproblem und berücksichtigt dabei die beiden Einschränkungen: Kontiguität und Kontinuität. Unter diesen Annahmen wurden analytische Modelle zur Berechnung einer exakten Blockierungswahrscheinlichkeit in EONs mit und ohne Spektrumskonvertierung erarbeitet. Außerdem umfasst diese Arbeit eine Analyse der Blockierungswahrscheinlichkeit im Falle einer Neuzuordnung des Sprektrums (Defragmentierung). Diese Blockierungsanalyse wird zum ersten Mal mit Hilfe der Markov-Modelle durchgeführt. Da die exakten analytischen Modelle hinsichtlich der Netzwerkgröße und -kapazität nicht skalierbar sind, werden in dieser Dissertation verkehrslastunabhängige und verkehrslastabhängige Approximationsmodelle vorgestellt. Diese Modelle bieten eine Näherung der Blockierungswahrscheinlichkeiten in EONs. Die Ergebnisse zeigen, dass die Blockierungswahrscheinlichkeit einer Verbindung aufgrund von einer Fragmentierung des Spektrums durch die Verwendung einer Spektrumkonvertierung oder eines Defragmentierungsverfahrens verringert werden kann. Eine effiziente Bereitstellung der optischen Netzwerkressourcen ist eine wichtige Aufgabe von EONs. Deswegen befasst sich diese Arbeit mit algorithmischen Lösungen, die Spektrumressource mithilfe des Fragmentierungsfaktors von Spektral-, Zeit- und räumlichen Dimension effizient zuweisen und neu zuordnen. Darüber hinaus wird die Rolle des maschinellen Lernens (ML) für eine verbesserte Bereitstellung der optischen Ressourcen untersucht und das ML basierte Verfahren mit der statischen Ressourcenzuweisung verglichen. Dabei werden zwei Anwendungsbeispiele vorgestellt und analysiert: der Umgang mit einer zeitveränderlichen Verkehrslast in optischen Rechenzentrumsnetzen, und eine Verringerung des Energieverbrauchs und die Zuweisung des Spektrums proportional zu Verkehrsklassen in kombinierten Glasfaser-Funknetzwerken