清华大学、福州大学与山西大学联合研究提出 2SRPF 模型，在段路由流量工程（SR-TE）中引入故障概率与严重度双维度评估，替代传统全故障状态优化，实现最大链路利用率（MLU）期望最小化，兼顾网络效率与韧性。
概率风险管理筛选严重故障状态：
传统 SR-TE 采用主动优化方式，如 SRR 最小化全故障状态下的最大 MLU，PCA2SR 以确定性阈值 Φ 划分严重故障并最小化其平均 MLU。2SRPF 引入概率风险管理技术，不再将单链路、双链路等轻微故障纳入优化集合，而是依据故障发生概率与网络瘫痪程度联合判定严重场景。原文未给出具体概率分布参数，但指出该方法可在不同拓扑下沿用单一阈值设定，稳定逼近最优结果。
IGP 故障恢复与段列表机制：
SR-TE 利用节点段作为中间点，如图 1 所示节点 A 插入段列表 [E, H] 指向中间点 E 与目的地 H。链路 G-H 故障时，IGP 自动更新链路状态数据库，原最短路径 E-G-H 失效，报文改经 E-D-F-H 与 E-G-F-H 两条等价最短路径到达 H。这种无需额外配置的 IGP 恢复特性，使 SR 天然适配带故障约束的主动式流量工程。
2SRPF 目标函数与工程收益：
2SRPF 目标函数为最小化所有严重故障状态下 MLU 的数学期望。实验表明，模型在单一阈值配置下即可跨拓扑保持一致性能，且故障发生时 MLU 表现接近理论最优。原文未给出具体 MLU 数值对比，但确认该方法在不降低韧性前提下提升了网络效率。
对运维工程师而言，2SRPF 提供了可落地的 SR-TE 优化范式：仅需在控制器侧部署概率严重度评估模块，即可在现有 IGP 恢复框架下削减严重故障下的拥塞风险，避免对低概率轻微故障过度预留带宽。
原文: APNIC Blog（2022-02-08）｜编译自 APNIC Blog，事实以原文为准。
来源：APNIC Blog