Nghiên cứu, cải tiến chiến lược hàng đợi red dựa trên việc tinh chỉnh ngưỡng dưới

TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 STUDY, IMPROVE RED QUEUE STRATEGY BASED ON FINE-TUNING THE LOWER THRESHOLD Vu Van Dien, Le Hoang Hiep* TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO Received: 19/10/2021 Revised: 19/4/2022 Published: 21/4/2022 KEYWORDS Active queue management Congestion Congestion avoid control RED algorithm Lower Theshold ABSTRACT Over the years, congestion has become a major problem affecting the Internet leading to increased packet loss rates and delay Dynamic queue management (AQM) algorithms have been introduced to control congestion RED (Random Early Detection) is the first dynamic queue management technique implemented for congestion avoidance control RED is based on comparing the average queue length with upper and lower thresholds to mark or discard packets Although, many researchers have come up with improved algorithms for RED, RED still continues to be researched to improve the performance of RED In this paper, the authors propose an improved RED algorithm called ThRED (Theshold RED) based on lower threshold fine-tune Through simulation evaluation on the NS2 simulator, the authors found that ThRED gave better results than RED in terms of packet loss and average queue delay NGHIÊN CỨU, CẢI TIẾN CHIẾN LƯỢC HÀNG ĐỢI RED DỰA TRÊN VIỆC TINH CHỈNH NGƯỠNG DƯỚI Vũ Văn Diện, Lê Hồng Hiệp* Trường Đại học Cơng nghệ thơng tin Truyền thơng – ĐH Thái Ngun THƠNG TIN BÀI BÁO Ngày nhận bài: 19/10/2021 Ngày hoàn thiện: 19/4/2022 Ngày đăng: 21/4/2022 TỪ KHÓA Quản lý hàng đợi động Tắc nghẽn Điều khiển tránh tắc nghẽn Thuật toán RED Ngưỡng TÓM TẮT Trong năm qua, tắc nghẽn trở thành vấn đề ảnh hưởng tới Internet, dẫn đến làm tăng tỉ lệ gói làm tăng độ trễ truyền gói tin Các thuật tốn quản lý hàng đợi động (AQM-Active queue management) đời nhằm điều khiển tắc nghẽn RED (Random Early Detection) kỹ thuật quản lý hàng đợi động triển khai để điều khiển tránh tắc nghẽn RED dựa việc so sánh chiều dài trung bình hàng đợi với ngưỡng ngưỡng để đánh dấu loại bỏ gói tin Mặc dù có nhiều nghiên cứu cơng bố đưa thuật toán cải tiến cho RED, RED tiếp tục quan tâm nhằm cải tiến hiệu suất tốt Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất thuật tốn RED cải tiến có tên gọi ThRED (Theshold RED) dựa tinh chỉnh ngưỡng Qua mô đánh giá mơ NS2, nhóm tác giả thấy ThRED cho kết tốt RED xét số gói tin bị độ trễ hàng đợi trung bình DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.5180 * Corresponding author Email: lhhiep@ictu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn 12 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 Giới thiệu Internet xây dựng dựa IP cung cấp dịch vụ vận chuyển đầu cuối - đầu cuối (end to end) Khi gói tin gửi đến nút (node) mạng đó, gói tin đưa vào nhớ đệm nút trước lấy để xử lý Tắc nghẽn mạng phát nhớ đệm bị đầy gói tin đến bị (drop) Tắc nghẽn mạng vấn đề ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ (QoS) mạng IP [1] Tỉ lệ gói, trễ, thơng lượng trung bình vấn đề mạng Giảm số gói tin bị giảm trễ trung bình mạng mục tiêu quan trọng việc cải thiện chất lượng dịch vụ mạng Quản lý hàng đợi đóng vai trị quan trọng việc điều khiển tránh tắc nghẽn Có hai kỹ thuật sử dụng: Một ngăn ngừa tránh tắc nghẽn sử dụng trước có tắc nghẽn xảy ra; Hai là, điều khiển tắc nghẽn xảy Kỹ thuật ngăn ngừa tránh tắc nghẽn kỹ thuật chủ động để trì mạng trạng thái có tỉ lệ gói thấp thơng lượng trung bình cao việc trì kích thước hàng đợi trung bình mức thấp so với mức thay đổi lưu lượng mạng Lúc đó, TCP giảm tốc độ truyền phát gói tin bị [2], [3] Có nhiều thuật toán khác đề xuất để xử lý vấn đề tắc nghẽn từ Drop Tail chiến lược hàng đợi động (AQM) Trong đó, chiến lược hàng đợi động chiến lược phổ biến sử dụng định tuyến (Router) Chiến lược hàng đợi động cảm nhận tắc nghẽ xảy đủ sớm loại bỏ gói tin dựa xác suất drop gói tin Từ đó, Router thơng báo cho nút nguồn điều chỉnh tốc độ phát, dẫn đến số gói tin bị giảm đi, tăng thơng lượng trung bình Có nhiều chiến lược hàng đợi động từ RED, BLUE, FRED, DyRED Chiến lược RED (Random Early Detection) đề xuất Floyd Jacobson [4] Đây chiến lược hàng đợi động sử dụng phổ biến để tránh tắc nghẽn RED tránh tắc nghẽn sớm cách sử dụng tham số avg cho biết kích thước hàng đợi trung bình Tham số avg tính tốn dựa trọng số hàng đợi (wq), với so sánh với ngưỡng (maximum thresh) ngưỡng (minimum thresh) Nếu avg nhỏ ngưỡng khơng loại bỏ gói tin Nếu avg lớn ngưỡng loại bỏ gói tin Cịn avg nằm ngưỡng ngưỡng gói tin bị loại bỏ ngẫu nhiên theo xác suất tính tốn dựa avg, ngưỡng ngưỡng Bằng việc phát tắc nghẽn sớm, RED cho thấy lợi so với Drop Tail việc giảm số gói tin bị tăng thơng lượng, giảm độ trễ truyền gói tin Tuy nhiên, lưu lượng mạng tăng đột ngột RED tỏ chưa thực hiệu việc giảm số gói tin bị [5]-[9] giảm độ trễ hàng đợi trung bình Nghiên cứu đưa phương pháp giải vấn đề nêu Thuật toán RED số chiến lược quản lý hàng đợi động khác Thuật toán RED [4] sử dụng để điều khiển tránh tắc nghẽn liệu định tuyến cách kiểm tra độ dài trung bình hàng đợi với gói liệu đến định đánh dấu (để loại bỏ sau cần thiết) loại bỏ gói liệu đến với xác suất tăng dần độ dài trung bình hàng đợi vượt giá trị ngưỡng xác định RED tính tốn kích thước hàng đợi trung bình dựa lọc thông thấp (LowPass Filter), giá trị trung bình cịn gọi trung bình trượt có trọng số tăng theo hàm mũ - EWMA (Exponential Weighted Moving Average) Kích thước hàng đợi trung bình so sánh với hai giá trị ngưỡng: ngưỡng minth ngưỡng maxth để định việc đánh dấu loại bỏ gói tin hàng đợi Các ngưỡng cố định, mô đánh giá hiệu suất RED [5], nhóm tác giả lấy maxth = minth RED gồm giải thuật tách biệt: Tính kích thước hàng đợi trung bình tính xác suất loại bỏ gói tin Tính kích thước hàng đợi trung bình theo cơng thức sau: avg = (1 - wq ).avg + wq.q (1), với q kích thước hàng đợi Giải thuật định mức độ bùng nổ cho phép hàng đợi gateway Nó đưa mơ tả chu kì hàng đợi rỗng (chu kì rỗi) cách đánh giá số lượng m gói http://jst.tnu.edu.vn 13 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 nhỏ truyền suốt chu kì rỗi Router Sau chu kì rỗi, Router lại tính tốn kích thước hàng đợi trung bình thể m gói đến hàng đợi rỗng suốt chu kì Tính tốn xác suất loại bỏ gói tin theo công thức sau [6]: 0, 𝑎𝑣𝑔 < 𝑚𝑖𝑛𝑡ℎ 1, 𝑎𝑣𝑔 > 𝑚𝑎𝑥𝑡ℎ 𝑝𝑏 = 𝑎𝑣𝑔 − 𝑚𝑖𝑛 (2) 𝑡ℎ 𝑚𝑎𝑥𝑝 , 𝑚𝑖𝑛𝑡ℎ ≤ 𝑎𝑣𝑔 ≤ 𝑚𝑎𝑥𝑡ℎ {𝑚𝑎𝑥𝑡ℎ − 𝑚𝑖𝑛𝑡ℎ Ở đây, maxp : giá trị lớn cho pb Giải thuật tính xác suất loại bỏ gói tin phải đảm bảo cho gói tin đánh dấu khoảng khơng gian nhau, mục đích để tránh tượng đồng toàn cục luồng TCP, giữ kích thước hàng đợi trung bình giới hạn định Độ chiếm giữ hàng đợi lớn xác suất loại bỏ gói cao, độ chiếm giữ hàng đợi gần giá trị maxth xác suất loại bỏ gói dần tiến tới giá trị maxp For each packet arrival Calculate the average queue size avg if minth ≤ avg < maxth Calculate propability pa With propability pa mark or drop the arriving packet else if maxth ≤ avg mark or drop the arriving packet else accept the arriving packet Giải thuật tổng qt RED mơ tả sau: Khi kích thước hàng đợi trung bình nằm khoảng giá trị minth maxth gói đến đánh dấu loại bỏ xác suất pa, chức kích thước hàng đợi trung bình Tại thời điểm có gói bị đánh dấu xác suất gói bị đánh dấu từ kết nối điển hình tỉ lệ với băng thơng chia sẻ kết nối router Giải thuật chi tiết RED mô tả sau: Khởi tạo: avg = count = for gói tin đến Tính kích thước hàng đợi trung bình avg if hàng đợi không rỗng avg = (1 - wq).avg + wq.q else m = f(time - q_time) http://jst.tnu.edu.vn 14 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 avg = (1 - wq)m.avg if minth ≤ avg < maxth count++ Tính xác suất 𝑝𝑎 : 𝑎𝑣𝑔−𝑚𝑖𝑛𝑡ℎ 𝑚𝑎𝑥𝑝 𝑡ℎ −𝑚𝑖𝑛𝑡ℎ 𝑝𝑏 = 𝑚𝑎𝑥 𝑝 𝑏 𝑝𝑎 = 1−𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡.𝑝 𝑏 Với xác suất 𝑝𝑎 : Đánh dấu gói tin đến count = else if maxth ≤ avg : Đánh dấu gói tin đến count = else: count = -1 Khi hàng đợi trở lên rỗng : q_time = time Trong đó: q_time: điểm bắt đầu hàng đợi rỗng count: số lượng gói đến sau gói cuối bị đánh dấu time: thời điểm f(t): hàm tuyến tính thời gian t RED giải vấn đề phát tắc nghẽn sớm, hiệu suất sử dụng đường truyền, đồng toàn cục Các nghiên cứu sau tìm cách cải tiến nhằm khắc phục hạn chế RED Alshima cộng đề xuất Enhanced Radom Early Detection (ENRED) để giải vấn đề khởi tạo tham số RED ENRED sử dụng tham số bên cạnh trọng số hàng đợi wq, gọi hàng đợi mục tiêu qt (target queue) Tham số qt xác định hiệu kích thước cửa sổ thời trung bình cộng ngưỡng ngưỡng ENRED làm giảm kích thước hàng đợi trung bình RED, từ dẫn đến làm giảm trễ tỉ lệ gói tin bị Một nghiên cứu khác, tập trung vào vấn đề khởi tạo tham số, UTRED [7] UTRED sử dụng ngưỡng là: minth, maxth Uth (Upper Theshold RED) Nếu kích thước hàng đợi trung bình lớn maxth tính tốn xác suất p, trao đổi giá trị maxth Uth UTRED cho hiệu tốt so với RED xét tỉ lệ phân phối gói tin thơng lượng [8] Một chiến lược khác đề xuất Danladi cộng sự, DyRED DyRED tập trung vào việc thay đổi ngưỡng Khi avg nằm khoảng ngưỡng ngưỡng tinh chỉnh lại ngưỡng dựa avg DyRED cho hiệu tốt RED xét số gói tin bị thông lượng lớn trường hợp tắc nghẽn mức độ khác [9] Một cải tiến khác RED ERED Ý tưởng ERED kết hợp chiều dài hàng đợi thời avg trước để tính avg Việc tính tốn avg tương ứng với việc so sánh chiều dài cửa sổ thời với ngưỡng ngưỡng ERED làm giảm avg so với RED, từ làm giảm số gói tin bị FWMRED [10] đề xuất nhằm tăng băng thông, giảm tỉ lệ http://jst.tnu.edu.vn 15 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 gói độ trễ FWMRED khác thuật toán khác chỗ: Thay đổi giá trị w q, sử dụng maxp để trì giá trị avg nằm ngưỡng ngưỡng dưới, đệm tính tốn xác suất loại bỏ gói tin động pd Phương pháp cải tiến chiến lược hàng đợi RED Cải tiến đề xuất mở rộng RED [11]-[15] ThRED tinh chỉnh ngưỡng để điều khiển tắc nghẽn nhớ đệm Router trạng thái sớm trước nhớ đệm bị tràn Cải tiến nhằm làm giảm số gói tin bị giảm độ trễ hàng đợi trung bình gói tin mạng Mục đích cải tiến chiến lược hàng đợi RED nhằm làm giảm số gói tin bị giảm độ trễ hàng đợi trung bình Hiệu suất chiến lược cải tiến hiển thị kết việc gói tin bị drop độ trễ hàng đợi trung bình trường hợp tắc nghẽn là: tắc nghẽn nhẹ, tắc nghẽn nghiêm trọng ThRED cải tiến RED cách hiệu chỉnh ngưỡng dựa kích thước hàng đợi trung bình avg Nó tính tốn kích thước hàng đợi trung bình có gói tin đến, mà avg lại tính tốn dựa avg trước chiều dài hàng đợi Ta tinh chỉnh ngưỡng theo biểu thức sau : minth = b.avg , với b > (3) Trong đó, b lựa chọn hợp lý để đạt độ trễ hàng đợi nhỏ Như vậy, có gói tin đến, tùy theo hàng đợi trống khơng mà ta tính kích thước hàng đợi trung bình Sau đem so sánh avg với hai ngưỡng nhớ đệm Router để xác định mức độ tắc nghẽn Nếu avg nhỏ ngưỡng ta tinh chỉnh ngưỡng gọi thực thi RED Còn avg lớn ngưỡng ta gọi thực thi RED, tức avg lớn ngưỡng drop gói tin, cịn avg nằm ngưỡng ngưỡng tính xác suất drop gói tin thực drop gói tin theo xác suất Chiến lược cải tiến RED ThRED mô tả sau: if avg < minth : Tinh chỉnh minth theo công thức (3) Gọi thực thi RED else : Gọi thực thi RED Mô kết 4.1 Môi trường mô Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả tiến hành mơ chiến lược RED chiến lược ThRED sử dụng công cụ mô mạng NS-2 Sơ đồ (topology) mạng thiết kế hình 1: Hình Sơ đồ topology mạng mô http://jst.tnu.edu.vn 16 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 Băng thông độ trễ liên kết 20Mbps 2ms trừ liên kết R-S5 có băng thơng độ trễ 2Mbps 20 ms Kích thước hàng đợi liên kết R-S5 50 gói tin Liên kết song công nút R S5 sử dụng kiểu hàng đợi RED ThRED 4.2 Số gói tin bị loại bỏ Số gói tin bị drop xác định hai trường hợp tương ứng với hai mức độ tắc nghẽn khác nhau: 4.2.1 Trường hợp 1: Tắc nghẽn nhẹ Các giá trị tổng số gói tin đến gói tin bị drop hai chiến lược trường hợp tắc nghẽn nhẹ thể Bảng Bảng So sánh gói tin bị drop trường hợp tắc nghẽn nhẹ Tổng số gói tin đến 102160 99626 100117 99536 103653 Chiến lược RED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 711 0,696 695 0,698 679 0,678 693 0,696 804 0,776 Tổng số gói tin đến 113525 110807 111217 110898 113743 Chiến lược ThRED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 346 0,305 341 0,308 357 0,321 371 0,335 366 0,322 4.2.2 Trường hợp 2: Tắc nghẽn nghiêm trọng Các giá trị tổng số gói tin đến gói tin bị drop hai chiến lược trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng thể Bảng Bảng So sánh gói tin bị drop trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng Tổng số gói tin đến 126086 125908 126137 126054 125914 Chiến lược RED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 7408 5,876 7276 5,779 7392 5,860 7390 5,863 7275 5,778 Tổng số gói tin đến 118926 118930 118919 118924 118964 Chiến lược ThRED Tổng số gói Tỉ lệ % gói tin bị drop tin bị drop 2632 2,213 2621 2,204 2640 2,220 2648 2,227 2608 2,192 Trong trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng, số gói tin bị drop ThRED giảm nhiều so với RED Còn trường nhẹ tổng phát gói tin ThRED lớn so với RED, số gói tin bị drop nhỏ nhiều so với RED 4.3 Trễ hàng đợi trung bình gói tin Trễ hàng đợi trung bình gói tin xác định tổng độ trễ gói tin hàng đợi chia cho số gói tin vào hàng đợi Nó xác định hai trường hợp: Tắc nghẽn nhẹ tắc nghẽn nghiêm trọng Kết so sánh thu thập thể hình hình 3: 4.3.1 Trường hợp 1: Tắc nghẽn nhẹ http://jst.tnu.edu.vn 17 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 Avg_Queue_Delay (ms) Trễ hàng đợi trung bình gói tin tắc nghẽn nhẹ 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 ThRED RED Chiến lược hàng đợi Hình So sánh độ trễ hàng đợi trung bình gói tin trường hợp tắc nghẽn nhẹ 4.3.2 Trường hợp 2: Tắc nghẽn nghiêm trọng Trễ hàng đợi trung bình gói tin tắc nghẽn nghiêm trọng Avg_Queue_Delay (ms) 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 ThRED RED Chiến lược hàng đợi Hình So sánh độ trễ hàng đợi trung bình gói tin trường hợp tắc nghẽn nghiêm trọng Trong hai trường hợp, độ trễ hàng đợi trung bình ThRED nhỏ so với RED: Với tắc nghẽn nhẹ 31,1%, với tắc nghẽn nghiêm trọng 17,6% Tắc nghẽn nghiêm trọng độ trễ hàng đợi trung bình lớn Như vậy, thấy sử dụng chiến lược hàng đợi ThRED cho kết tốt chiến lược RED xét số gói tin bị drop độ trễ hàng đợi trung bình Kết luận Bài báo đề xuất việc cải tiến RED với chiến lược hàng đợi ThRED Thông qua mô đánh giá ta thấy ThRED khơng cho kết số gói tin bị drop giảm so với RED mà cho kết tốt độ trễ hàng đợi trung bình, dẫn đến làm giảm độ trễ truyền gói tin nút mạng Từ ThRED cải thiện đáng kể hiệu hệ thống mạng http://jst.tnu.edu.vn 18 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(08): 12 - 19 TÀI LIỆU THAM KHẢO/ REFERENCES [1] S B Danladi and F U Ambursa, “DyRED: An Enhanced Random Early Detection Based on a new Adaptive Congestion Control,” 15th International Conference on Electronics Computer and Computation, 2019 [2] K K Chandulal, “A Survey On Red Queue Mechanism For Reduce Congestion In Wireless Network,” International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), vol 5, no 1, pp 99-103, 2018 [3] H P Uguta and L N Onyejegbu, “An Intelligent Fuzzy Logic System for Network Congestion Control,” Circulation in Computer Science, vol 2, no.11, pp 23-30, December 2017 [4] S Floyd and V Jacobson, “Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance,” Institute of Electrical and Electronics Engineers(IEEE), pp 1-22, August 1993 [5] M Khatari and G Samara, “Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic,” MAGNT Research Report, Jordan, 2015 [6] D Que, Z Chen, and B Chen, “An Improvement Algorithm Based on RED and Its Performance Analysis,” 9th International Conference on Signal Processing, 2008 [7] R Sharma and G Dixit, “Experimental study of RED Performance by regulating Upper Threshold Parameter,” International Journal of Computer Science and Information Technologies, vol 5, no 5, pp 6202-6204, 2014 [8] A M Alkharasani, M Othman, A Abdul, and K Y Lun, “An Improved Quality of Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks,” Institute of Electrical and Electronics Engineers, vol 4, pp 1-12, 2016 [9] A H Ismail, A EL-Sayed, I Z Morsi, and Z Elsaghir, “Enhanced Random Early Detection (ENRED),” International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol 92, no 9, pp 20-24, April 2014 [10] A M Alakharasani, M Othman, A Abdullah, and K Y Lun, An Improved Quality-of-Service Performance Using RED’s Active Queue Management Flow Control in Classifying Networks, 2017 [11] M M Abualhaj et al., “FLRED: an efficient fuzzy logic based network congestion control method,” Neural Computing and Applications, vol 30, no 3, pp 925-935, November 2016 [12] M Khatari and G Samara, "Congestion Control Approach based on Effective Random Early Detection and Fuzzy Logic," MAGNT Research Report, 2015 [13] J Song and Z Zhixue, "Research on the Improvement of RED Algorithm in Network Congestion Control," Applied Mechanics and Materials, vol 713, pp 2471-2477, 2015 [14] Z Yuhong et al., “An Improved Algorithm of Nonlinear RED Based on Membership Cloud Theory,” Chinese Journal of Electronics, vol 26, no 3, pp 538-543, May 2017 [15] M Abdulkareem et al., “EFRED: Enhancement of Fair Random Early Detection Algorithm,” International Journal of Communications Network and System Sciences, vol 8, pp 282-294, July 2015 http://jst.tnu.edu.vn 19 Email: jst@tnu.edu.vn ... độ trễ hàng đợi trung bình gói tin mạng Mục đích cải tiến chiến lược hàng đợi RED nhằm làm giảm số gói tin bị giảm độ trễ hàng đợi trung bình Hiệu suất chiến lược cải tiến hiển thị kết việc gói... dụng chiến lược hàng đợi ThRED cho kết tốt chiến lược RED xét số gói tin bị drop độ trễ hàng đợi trung bình Kết luận Bài báo đề xuất việc cải tiến RED với chiến lược hàng đợi ThRED Thông qua mô đánh... Tail chiến lược hàng đợi động (AQM) Trong đó, chiến lược hàng đợi động chiến lược phổ biến sử dụng định tuyến (Router) Chiến lược hàng đợi động cảm nhận tắc nghẽ xảy đủ sớm loại bỏ gói tin dựa