0 引言
      光通信作为通信领域的重要通信方式之一，具有高速率、大容量的特点使其占据了当前通信领域的主流地位。但当传输出现问题时，极短时间内就会造成大量信息丢失，导致业务传输风险激增。在保密光通信领域，业务的传输风险问题一直是研究的重点。在现有研究中，光网络风险评估方法可分为3类：第一类是以层次分析[1]、模糊综合评估[2]和灰色系统理论[3]等为代表的综合定性评估方法，将不同风险要素进行综合分析，明确各指标与要素间的关系，依据专家经验进行人为打分评估风险。这种方法具有实现简单、评价系统全面和所需信息少等优点，但由于依赖专家经验，定性成分过多，所以评估不够客观。第二类是以仿真分析[4-5]为代表的定量评估，其建立在网络元件可靠性参数已知的基础上，通过对网络元件进行可靠性分析，模拟现实网络解析求解。这种方法适应性强，易于理解，而且可以方便地得出期望值以外的一系列数值结果和模糊分析结果，并能提供完整的可靠性描述，在模拟过程中还可以考虑网络的保护和恢复[6]，但缺陷是无法模拟某些环境及人为因素带来的随机风险。第三类是基于数学的评估方法 [7]，通过数学方法对可靠性进行理论分析和求解。这种方法理论性和适用性强，但计算量大，应用于大型网络时较复杂。在实际应用中，以上3类方法虽都具有各自的优势，但都未从光网络实际运维的角度出发，未考虑光网络的运行风险状况，无法实时感知光网络的风险变化并对其做出妥善应对。
       大数据作为近年来的热门新技术，在数据挖掘和数据分析领域展现出巨大的优势，近年来在电力作业现场评估、安全评估等行业也逐渐得到应用[8，9]。因此，本文提出一种基于大数据告警信息的光网络风险感知路由方法。

3 结束语
      本文基于光网络告警大数据，提出了一种风险感知的光网络路由方法。该方法以Dijkstra算法为基础，可以找出任意源宿节点对间的风险最低路径，并给出风险系数。实验结果表明：该方法能结合历史风险与当前风险，感知风险状况的实时变化，并随其动态调整，从而寻找到节点对间风险最低的路径。该路径在此节点对间的所有路径中发生故障数最少，当其与次优路径故障数相同时，其相关告警持续时间最短。本研究解决了当前光网络中通信业务安全传输问题，为网络运维人员进行网络规划和资源调配提供了一种新思路。