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高效的数据包调度算法的设计和实现

Anusha N,瑞玛·沙玛
  1. 牛津大学的学生,ECE称,工程,班加罗尔,印度卡纳塔克邦
  2. ECE系助理教授,牛津大学的工程,班加罗尔,印度卡纳塔克邦
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文摘

本文提出了一种新的调度技术支持加速转发(diffserv)架构的差异化服务。关键特性的新的调度技术是改变自适应调度权重。该技术拥有加权轮循调度方案作为基地。这里我们根据动态自适应调整权重平均队列大小的快速转发。这样做自适应分组调度是为了吸收的瞬态burstiness加速转发(ef)总在网络是由交通引起的失真。通过这样做,我们的方案可以实现损失率低、快速转发的延迟和延迟抖动。

关键字

加快运输,自适应权重,延迟,平均,动态的

介绍

互联网正在从网络,提供最优的交通网络能够提供广泛的服务。数据相关的一些服务的提供比besteffort包有更严格的要求。这是在网络层面差异化。差异化服务(DiffServ)使可伸缩的网络设计与多个类的服务。MPLS流量工程(TE)[4]使容错资源预订和传输资源的优化。
基本的区分服务体系结构[6]的目标是满足用户的性能需求。用户请求一个特定的性能水平和网络提供了用户流量,只要有一定的特点。提供的性能水平和交通的特点被注入在网络中定义SLA(服务水平协议)[2]。每个路由器的路径的方式对待一个数据包被称为PHB (Per-Hop行为)。默认的PHB的最优,但有更多的PHB已经定义或被标准化。PHB的例子是EF(加速转发)和房颤(保证转发)[5]。这里我们引入一个有效的数据包调度方案支持对延迟敏感和loss-sensitive交通网络。
在本文中,我们提出一种自适应加权数据包调度方案可以应用加权轮循和加权公平排队支持对延迟敏感和loss-sensitive交通DiffServ架构。虽然带宽代理可以让动态资源的部署提供一种可能性,形状和边缘路由器的流量调节的交通作为交通规范,仍有许多因素会导致流量畸变在网络:
吗?瞬态效应引起的动态流聚合;
吗?在边缘路由器流量控制不准确,没有在核心路由器流量调节;
吗?分组聚类引起的级联排队的影响;和
吗?路径的变化引起的翻转。
因此重要核心路由器的数据包调度自适应吸收网络内部的交通失真。通过仿真,评估该方案的性能。仿真结果显示该方案减少损失率明显没有降低延迟和延迟抖动

相关工作

我们将简要讨论基于时间戳和循环因为与FRR数据包调度方案。一些基于时间戳的调度器,如加权公平排队(WFQ)[8]和坏的公平的加权公平排队(WF2Q)密切近似广义处理器共享(GPS)。这些调度程序计算每个包的时间戳的进步通过模仿一个参考GPS服务器和发送数据包增加订单的时间戳。其他基于时间戳的方法,比如Self-Clocked公平排队(SCFQ)和虚拟时钟,计算时间戳,而不指GPS的引用服务器。这些方法仍然需要数据包根据他们的时间戳和还有一个O (log N)每包处理的复杂性。飞跃虚拟时钟由粗化时间戳值降低了分类的复杂性,O (log N)的复杂性。这个方案需要复杂的数据结构和不适合硬件实现。赤字轮循(DRR)是一个循环的算法,享受一个好的比例公平的财产。许多方法最近提出改善延迟和burstiness DRR的属性。平滑轮循(SRR)方案提高了延迟和burstiness属性通过传播数据流传输的一轮轮在整个使用重量分布序列。 Aliquem allows the quantum of a flow to be scaled down, which results in better delay and burstiness properties. The Stratified Round Robin (STRR) scheme bundles flows with similar rate requirements, scheduling the bundles through a sorted-priority mechanism, and using a round robin strategy to select flows in each bundle. STRR guarantees that all flows get their fair share of slots.

算法

答:主要特点:
在这里,我们提出一个数据包调度方案和自适应权重处理交通拥堵在当前网络。这可以应用于加权轮循或公平排队。我们的算法的主要特点包括:
吗?快速转发的缓冲区空间聚合略有增加实现低延迟和低延迟抖动。
吗?指数加权移动平均(EWMA)是用来估计的平均队列大小快速转发。
吗?快速转发的重量是自适应调整,根据平均队列大小的动力。然而,有一个上限的付费服务的重量应该有界,通过维护一个很小的平均队列大小、低排队延迟。
吗?同时,使用低通滤波器来减少瞬时队列波动的大小,实现低延迟抖动。
b算法的描述:
类似于随机早期检测(red)[7],我们采用快速转发的估计平均队列大小自适应调整权重的指数。快速转发的平均队列大小计算通过使用一个低通滤波器和一个指数加权移动平均线。假设avg平均队列大小,q是瞬时队列大小和f1是低通滤波器,优质服务的平均队列大小估计使用eq。(1):
图像(1)
f1将0.01在问我们的算法来减少波动导致更好的延迟抖动。自适应地调整加速转发的重量,两个阈值(最小和最大)。
最低阈值代表所需的排队延迟和最大阈值代表了可接受的排队延迟。通过保持平均队列大小低于最大阈值,一个较低的排队延迟。为此,优质服务应按比例增加的重量,一旦平均队列大小超过最低阈值。然而付费服务的重量不能超过上限后平均队列大小再保险吗? ?= ? ? ? ? ? ?疼痛maxth否则,该算法会暂时降低。在我们提出的方案中,有一个快速转发的重量之间的线性关系,平均队列大小。假设原始体重快速转发wp,然后快速转发的权函数是由情商。(2):
图像(2)
地方上的上限是加速转发可以达到的重量,和avg的平均队列大小加速转发。我们建议加快转发的上限设置为0.7,重量和其他使用assured-forwarding (AF)和最优的服务。因为共享链接的总重量是固定的,保费的增加服务的重量必须导致相同数量的减少最优的重量或房颤的重量。我们应用的规则是:第一次最优的重量转移到优质的服务,如果这是不够的,付费服务的重量没有达到上限,然后房颤的重量将会转移到优质的服务。然而,一旦付费服务支持下面的平均队列大小maxth权重将返回从最优或房颤。以满足需求的或者一个很小的排队延迟的优质服务,我们将最小阈值设置为0.5,最大阈值为2,并测量了数据包,而不是字节。

仿真结果

我们的模拟在Omnet + +版本4.2.2使用INET 2.1.1。IDE还允许您配置构建、启动构建过程,启动模拟和调试模型不离开IDE。
这里我们使用一个简单的没有足够的网络拓扑结构来满足我们的需求。网络如图1所示。每个终端主机源和目的地主机连接到各自的边缘路由器。边缘路由器是交通条件和塑造。通过两个核心边缘路由器连接路由器R2和R3。能力和之间的单向传播延迟的联系来说,边缘路由器分别为500 mbps和0.5毫秒。然而,路由器之间的带宽和延迟的联系将3 Mbps和10 ms,分别。
我们现在获得的结果。我们模拟的目的是评估自适应加权轮循的丢包率和端到端延迟。图2显示了模拟器的运行时环境。图3显示了不同的目的地的端到端延迟他们的应用程序。我们可以看到,端到端延迟[1]的主机5最小端到端延迟和主机6最大的端到端延迟。图4显示了三个行为聚集的排队时间。是最高的排队时间。图5显示了队列长度不同的聚集行为即房颤,EF和。我们可以看到,作为我们最高的队列长度至少优先和EF是最短的,因为它的优先级更高。

结论和未来的工作

我们提出并实现了一个高效的支持加快转发数据包调度算法。这里聚集行为是动态适应的调度权重平均队列大小的变化加速转发的优质服务。网络内的流量畸变可以包含没有令人不安的延迟和延迟抖动。我们还实现严格控制和精确的流量调节的承认。最后,我们表明,我们的算法实现低延迟、低损耗加速转发率和低延迟抖动。在未来,我们可以提供更好的性能最佳。

数据乍一看

图 图 图 图 图
图1 图2 图3 图4 图5

引用