4网络动态行为和传输控制理论

1、4 网络动态行为和传输控制理论4.1引言网络动态行为和传输控制理论研究的目的是解决未知的网络行为与确定的传输控制目标。研究网络行为就是对网络中表现的各种现象进行合理的解释，并能够预测出行为未来的发展趋势。网络的动态行为通过基于不同数学模型的各种行为测度体现，是设计网络体系结构和网络协议的理论依据，因此是以测度为基础，研究网络行为的描述理论；一抽样为手段，研究新的网络测量实验科学方法；以突发数据流为典型，研究刻画互联网行为的多维理论模型。此研究适应于高速网络的拥塞控制算法， 高速网络拥塞控制的研究从最初单纯解决tcp的低效问题，到围绕公平性、稳定性以及收敛性等方面开展了一系列的研究，到目前为止，

2、大多数研究没有充分强调模型分析的重要性，缺乏总结性结论和定律的归纳与描述。得到的算法往往是静态的和准静态的，不能适应快速变化的动态网络化环境。4.2高性能传输系统研究本研究突破目前大多数网络研究中启发式设计加仿真实验验证的固有模式， 通过建立和完善网络传输系统模型，并在此基础上借助成熟理论理论，譬如控制理论和种群演化理论中的设计与分析方法来展开对于高速网络拥塞的研究。4.3网络行为研究1 高速网络测量技术研究高速网络测量技术研究主要研究资源可控制的自适应高速网络流量和流数测量技术和方案，在网络流量测量方面提出了新的资源可控制的网络流测量方法，实现在系统资源可控制条件下，提高网络流的估计精度，减

3、少系统测量资源的消耗，测量通过链路的网络流信息。本方法由与抽样模型、抽样和保留模型、淘汰模型等三个模型构成，能够提高抽样精度并且有效的使用测量资源，并发挥测量系统的效率；使用不等概率淘汰流策略，使得同样测量资源实现更高精度的抽样；采用多抽样模型，进而使得系统可以控制不同系统资源的消耗。2 网络测度体系研究对现有测度进行系统的分析归纳的基础上， 开展一些能够反映网络协议交互特性和揭示用户行为特征的新型测度的研究。4.4高性能传输系统的性能分析与优化设计1 高速传输协议的建模和分析目前对于拥塞控制算法进行性能评价最常见的研究方法包括基于网络实际测量的性能分析方法、基于仿真试验的性能分析方法和基于模

4、型的理论分析方法。对于研究高速网络尤其是吉比特及的高速网络， 运用测量方法和仿真分析虽然能够得到精度较高的性能指标评价，但是他们的缺点在于费时、费用较高，而且无法显示刻画各个因素之间的关系。我们使用第三种方法，通过建立网络传输系统模型，并运用控制理论中的相关理论与方法来研究协议性能与网络参数之间的关系，这种方法理论基础较强，可以显示的刻画各种因素之间的关系，而且构造和使用模型时的开销较低。hstcp和 stcp协议是最早提出的两种经典高速传输协议， 虽然已有的结果已经说明hstcp协议和 stcp在吞吐量和反应速度上优于传统的 tcp协议，但是到目前为止， 只有为数不多的研究从理论的角度分析

5、hstcp和 stcp的稳定性和公平性，而且稳定的分析仅限于推导协议的稳定性判据。针对 high speed tcp 协议、 scalable tcp 协议和 tcp协议，我们建立了一个通用的流体流模型来描述传输控制系统的动态行为， 通过小信号线性化方法得到了线性化系统的开环传递函数，并在此基础上推导了系统的稳定性判据，然后依据控制理论频域内用来表征系统稳定程度的幅值裕度和相角裕度两项指标分析了 hstcp、stcp和 tcp的相对稳定性分析结果表明，当链路带宽和回路延时越大时，系统的稳定程度越差，而网络中流数越大时，系统的稳定程度越好，而且无论带宽、流数和回路延时如何变化、同等网络参数条件下

6、 stcp的稳定程度总是越好， hstcp次之，而 tcp最差。模型的创新之处在于所使用的及按摩方法放松了同等研究中约束条件， 所建立的通用流体流模型能够使用多种传输协议， 而且在模型的基础上借助控制理论中稳定裕度的概念实现了三种协议稳定程度的量化分析与比较， 提出了一种更方便有效的性能评价方法。2 高性能传输系统的优化设计随着下一代互联网骨干带宽的不断升级和各种新型应用对网络数据传输需求的不断提高，tcp协议中的 aimd拥塞控制算法在高速网络中传输效率低的问题逐渐成为高速网络发展的瓶颈，因此研究适用于高速网络的传输协议成了网络研究的热点，已有的代表性协议有 xcp、fast、vcp和 em

7、kc。与 aimd算法的锯齿形工作曲线相比，认为 s 形曲线更适合高速网络拥塞控制。如图 8 所示，发送频率在 s 形曲线的初始阶段缓慢上升，经过一段时间后，如果宽带资源足够丰富，发送频率呈指数上升，而当发送速率逐渐逼近网络的最大服务能力时，其上升速率缓慢，知道两者完全相同， s 形曲线与锯齿曲线相比，其优点在于：在初始阶段避免由慢启动算法带来的流量突变。当可用带宽富裕时，发送速率指数增长，快速提高链路利用率。当可用宽带紧张时，尽可能的进行拥塞避免。不会出现速率震荡情况，保证带宽资源的充分利用。1模型设计考虑 n 个长流竞争瓶颈宽带为c 的情况，假设第 i 流的流量大小为xi t ，瓶颈带宽n

8、处的队列长度为 q t ，输入聚合流量为 x txi t ，我们设计如下的evlf-tcp拥塞i控制模型：dxitx t q t tadtbxi t1（ 1）cbxt t其中， a 和 b 为待定的控制参数， t 为待定的时间常数，用来完成将队列长度转换为流量的量纲转化过程。基于种群演化模型的基本原理，模型（1）可以看作是由内禀增长率b 和密度制约x (t) q(t ) / ta组成。为了考虑队列因素对于传输的影响，我们将驻留在项 .1bxi(t)c队列中得分组集合看作是一个特别的种群，同样消耗了一部分带宽资源，那剩余的可用带宽资源大小就等于瓶颈带宽大小减去路由器的聚合输入流量和正在排队的流量

9、，所以密度制约项中的 “ 1x (t) q(t) / t ”部分就代表了归一化的可用带宽资源， 为了保证c算法收敛到公平，我们期望吞吐量较低的弱势流应该比吞吐量较高的强势流增长得更快，所以在谜底制约项中加入形如“ 1/x ”的部分，使得各个流的密度制约项反比于流的当前吞吐量。引入虚拟负载因子x (t)q(t ) / t , 模型（ 1）可简化为：cdxi tbxit 1（ 2）adt为了网络模型的完整性，还需要指出，队列长度与聚合输入量只见满足流体流队列模型。在瓶颈链路出，如果给定聚合输入流量x t 和路由器的服务能力 c，则实实队列长度可以由下式计算：dq tc（如果 q t0）（ 3）x

10、tdt方程（ 3）显示当聚合流量超出路由器的服务能力时，队列中将产生排队。2性能分析定理 1 由方程（ 1）（ 2）所表示的控制模型局部渐进稳定，且在稳态下，各留的吞吐量均为 c n ，瓶颈链路出的队列长度为 atn b 。定义 1 对于给定的常数 (01)，如果某一资源分配方案 ( x1 , x2 , xn ) 满足nxi tftc则称该方案为有效的。定理 2 考虑 n个完全同步的 evlf-tcp流分享瓶颈带宽为 c的链路，每个流得出是流量均为 x0 ，且 cnx0 1 且 n1，那么经历lnln ct1nx 0b时间后，网络达到有效状态。定义 2对于给定的常数01 ，如果某一资源分配方案

11、( x1 , x2 , xn ) 满足n1 xi tig tminnmaxj1 x j t则称该方案为公平的。定理 3 考虑 n个完全同步的 evlf-tcp流已经完全公平地分享了瓶颈带宽为 c 的链路，此时又一个初始流量为x0 的流加入网络，且 n ,c , x0 满足 cnx0 1且 n 1 ，那么经历c ln1t1an时间后，网络达到公平状态。3工作原理该模型的主要工作原理如图9 所示：发送端在 ip 报文中带上 evlf扩展报头项接收端发送，每个路由器中均定期维护一个预分配速率因子 r ，r 的基本调整策略是当路由器欠载时， r 逐渐增加，反之逐渐减少。 如果 evlf扩展报头中已经携

12、带的 r 值大于当前路由器所维护的 r 值，则用当前路由器的 r 值替换，最终将 r 值通过 ack分组捎带回发送端；当发送端接收到预分配速率因子 r 之后，它将该 r 值看作是网络对它所能提供的服务能力的上限，从而发送端速率 x 的调整策略是快速地使 x 向 r 值逼近。该模型的主要思想是在没有发送端提供辅助策略信息的前提下， 由路由器单纯的根据自己的负载和队列长度信息来实现带宽预分配， 并通过该模型来完成发送端发送速率和预分配速率因子的渐进演化。与其他同类研究工作相比，该模型的好处在于它不仅提供了良好的收敛性和稳定性，同时避免了需要在路由器分配带宽时，需要由发送端提供一些辅助策略信息的弱点

13、。 而且从协议的计算开销和传输性能来看， evlf-tcp协议要明显优于同类研究工作。4 仿真实验采用经典的哑铃拓扑结构，设定瓶颈链路宽带为 120mbps，设定回路延时为 400ms、200ms、100ms和 50ms的四个流分别为 0s、200s、400s、600s、800s 和 1000s 启动，仿真实验持续 1500s。链路的平均利用率、平均丢绿率和平均队列长度情况如表可以看出 evlf-tcp对链路回路延时适应性较其他协议要好。1 所示，4.5起点检测研究网络流量是由报文构成，具有相同流属性的报文构成流。而具有相同的聚类属性的流构成就聚类点，超点就是流数超过一定阀值的聚类点。超点检测

14、算法的核心就是如何维护流记录和聚类点记录，以及提高超电流数的测量精度。1 算法概述假设一个测量时间区间持续t秒，一个主机在测量区间内产生或收到m个流，定义一个阀值m*，如果mm*，则认为这个主机是一个超点主机。为了能够在高速链路上实时识别超点主机，我么需要维护流状态信息和聚类点状态信息，算法主要研究核心是设计好流状态空间和聚类点状态空间，以便控制sram内存资源的使用，实现高速链路超点实时监测。2 性能分析定理 4测量过程算法中，一个聚类点测量到流数的f 估计值为：e f?n1 pm1i mi1其方差为y m 2 p2ni m 2 。3 p y m 2 y m 2 p1i mi1定理 5定义一个以 z 为函数的抽样概率函数 p zf?min 1, f? z，一个流数估计值为 f?的聚类点被抽样的概率为pxf? ，参数 z 是一个阀值，对于估计流数大于等于z 的积累点必然被抽样，而小于z 的聚类点被抽样的概率为f? z ，设 yi 是一个独立随机变量，定y1, px f。则 e f? yf? pxf? 是聚类点流数f的无偏估计，其方差为：义f?0,1p xvar?1