ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MỘT SỐ CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC DỰA TRÊN KÍCH THƯỚC HÀNG ĐỢI docx

TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, (2012), 109-119 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MỘT SỐ CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI TÍCH CỰC DỰA TRÊN KÍCH THƯỚC HÀNG ĐỢI VÀ TẢI NẠP Nguyễn Kim Quốc1, Võ Thanh Tú2 Trường Đại học Nguyễn Tất Thành Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế Tóm tắt: Internet phải đối mặt với bùng nổ số lượng máy tính kết nối đa dạng lớp ứng dụng triển khai Quản lý hàng đợi tích cực giải pháp cho điều khiển tránh tắc nghẽn Internet Trong năm gần đây, nhà nghiên cứu mạng đề xuất nhiều chế quản lý hàng đợi tích cực Bài báo thực đánh giá hiệu chế quản lý hàng đợi tích cực dựa kích thước hàng đợi tải nạp, để phân lớp ứng dụng chế thích nghi với môi trường mạng khác Đặt vấn đề Cơ chế kiểm soát tránh tắc nghẽn vấn đề đảm bảo truyền thông liên tục hiệu mạng Internet Để đáp ứng yêu cầu trên, nhà khoa học không ngừng nghiên cứu cải tiến giao thức điều khiển từ đầu cuối đến đầu cuối (end-to-end) nhằm nâng cao hiệu giao thức TCP, như: TCP NewReno, Vegas, Vegas-A [4] cải tiến phương pháp quản lý hàng đợi tích cực, như: REM, FRED, BLUE [3,4,6] nút mạng trung tâm Thơng qua chế đó, nút mạng kiểm soát số lượng lớn gói liệu đến đồng thời hàng đợi định tuyến Bài báo tập trung nghiên cứu số giải pháp giải vấn đề tránh tắc nghẽn mơi trường mạng có mật độ gói tin dày đặc Thêm vào đó, chúng tơi xác định tham số điều khiển tối ưu để đáp ứng thích nghi thay đổi tức thời mạng truyền thơng đa phương tiện Qua đó, chúng tơi đánh giá so sánh chế quản lý hàng đợi tích cực cho phù hợp với loại mạng lớp ứng dụng dựa kết mơ NS-2 [11] Phân tích hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực dựa theo kích thước hàng đợi Cơ chế quản lý hàng đợi tích cực dựa theo kích thước hàng đợi nghiên cứu nhiều thời gian qua, như: RED, FRED, ARED [7,14,16 ] Các chế dựa xác suất hủy bỏ sớm ngẫu nhiên gói tin theo công thức: pb  max p ˆ k  minth maxth  minth 109 (1) 110 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực… ˆ Khi kích thước hàng đợi trung bình k nhỏ mức ngưỡng nhỏ minth khơng có gói tin bị đánh dấu (hay gán xác suất đánh dấu 0) Khi kích thước hàng đợi trung bình lớn mức ngưỡng lớn maxth tất gói đến bị đánh dấu thực tế gói bị loại bỏ (hay gán xác suất đánh dấu 1) Khi kích thước hàng đợi trung bình nằm khoảng giá trị ngưỡng nhỏ minth giá trị ngưỡng lớn maxth gói đến đánh dấu xác suất pb Kích thước hàng đợi trung bình sử dụng với mục đích để tránh dao động nhanh hàng đợi có đợt gửi gói tin với thời gian ngắn RED tính ˆ tốn k với hệ số  có gói tin đến theo cơng thức sau: ˆ kˆ = (1  ω )  k + ω  k (2) Với  (0    1) trọng số hàng đợi k kích thước hàng đợi thời Nếu giá trị  đủ nhỏ, giá trị trung bình có khuynh hướng thay đổi, bị ảnh hưởng đợt gửi gói tin ngắn Do vậy, RED tỏ hiệu có thay đổi nhanh chóng mật độ gói tin vào hàng đợi Cụ thể tham số điều chỉnh thích nghi làm tăng số gói tin rơi, nên người ta cải tiến ARED dựa vào việc thay đổi tham số maxp phù hợp trường hợp số luồng đến đồng thời lớn [14] Tuy nhiên cải tiến có ý nghĩa cho loại gói tin có dịch vụ [19] Từ đời số chế quản lý hàng đợi dựa vào tải nạp BLUE, SFB (Stochastic Fair Blue) [19,20] Phân tích hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực dựa tải nạp Ngày nay, mơi trường mạng có nhiều luồng đến đồng thời phổ biến Do vậy, BLUE chế quản lý hàng đợi theo tải nạp hiệu phương pháp dựa vào kích thước hàng đợi trung bình [20] Điều tương phản cách rõ ràng với tất thuật toán điều khiển hàng đợi tích cực biết, thuật tốn sử dụng khơng gian hàng đợi tiêu chuẩn việc điều khiển tránh tắc nghẽn BLUE sử dụng biến xác suất pm gán cho gói tin chúng vào hàng đợi Xác suất tăng/giảm cách tuyến tính tùy thuộc vào tỉ lệ rơi gói tin hay mức độ sử dụng đường truyền Nếu hàng đợi liên tục hủy bỏ gói tin ngun nhân tràn hàng đợi, BLUE tăng pm tăng mức độ nghiêm trọng thơng báo tắc nghẽn mà gửi trở nguồn Ngược lại, hàng đợi trở nên trống đường truyền rỗi, BLUE giảm xác suất pm Điều cho phép BLUE tự điều chỉnh tốc độ cần thiết để gửi thông báo tắc nghẽn trở lại nơi gửi cho rơi gói tin cách: dựa mức độ gói: if ((now – last_update) > freeze_time) then pm = pm + δ1 Last_update = now (3) dựa kết nối rỗi: if ((now – last_update) > freeze_time) then pm = pm – δ2 Last_update = now (4) NGUYỄN KIM QUỐC, VÕ THANH TÚ 111 đó: pm : Xác suất đánh dấu loại bỏ gói tin δ1 : Lượng tăng pm δ2 : Lượng giảm pm now : Thời gian hành last_update : Thời gian cuối pm thay đổi freeze_time : Lượng thời gian thay đổi thành công Lượng tăng pm thể δ1 lượng giảm pm thể δ2 Đại lượng cập nhật có thay đổi pm , kích thước hàng đợi vượt giá trị ngưỡng tại, tốc độ 1/freeze_time Tham số freeze_time thể khoảng thời gian lần cập nhật thành công pm Giải pháp tích hợp chế quản lý hàng đợi dựa vào kích thước hàng đợi tải nạp Việc sử dụng chế quản lý hàng đợi dựa kích thước hàng đợi có hiệu mạng có thay đổi lưu lượng vào, chế quản lý hàng đợi dựa tải nạp đáp ứng nhanh mạng có nhiều luồng đến đồng thời Vì vậy, việc kết hợp hai chế có ý nghĩa cho mơi trường mạng phức tạp nay, chế: REM (Random Exponential Marking), GREEN (Generalized Random Early Evasion Network) 4.1 Nguyên lý hoạt động REM Ý tưởng REM ổn định tải đầu vào lực liên kết hàng đợi, số lượng người sử dụng chia sẻ liên kết [13,17,18] Mỗi hàng đợi định tuyến cài đặt chế REM trì biến gọi ‘pire’ Price yếu tố đánh giá tắc nghẽn Price cập nhật, định kỳ không đồng bộ, dựa bất đối xứng tải bất đối xứng kích thước hàng đợi Sự bất đối xứng tải khác biệt tốc độ luồng liệu vào lực có liên kết định tuyến Sự bất đối xứng kích thước hàng đợi khác biệt yêu cầu kích thước hàng đợi mong muốn với kích thước hàng đợi có định tuyến Mức Price tăng lên tổng trọng lượng bất xứng dương giảm trường hợp ngược lại Tổng trọng lượng dương đầu vào vượt khả liên kết có nhiều gói tồn đọng hàng đợi cần xóa âm trường hợp ngược lại Khi số lượng người sử dụng tăng, tức không đồng tải với kích thước hàng đợi tăng, Price tăng xác suất tắc nghẽn thiết lập tăng Điều gửi tín hiệu tắc nghẽn mạnh mẽ đến nguồn phát, yêu cầu nguồn phát giảm tốc độ phát Khi tải nguồn nhỏ, không đồng âm, Price giảm, xác suất thiết lập giảm tải nguồn yêu 112 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực… cầu tăng lên bất xứng không Giả sử kích thước hàng đợi pl(t) giai đoạn t cập nhật theo công thức sau: * pl (t  1)  [ pl (t )   ( l (bl (t )  bl )  xl (t )  cl (t ))] (5) Trong đó, >0 l>0 số nhỏ [z]+=max{z,0} Ở đây, bl(t) kích thước hàng đợi trung bình hàng đợi l thời điểm t bt*  chiều dài hàng đợi mục tiêu, x(t) tốc độ tải trung bình hàng đợi l thời điểm t, cl(t) băng thông cho phép hàng đợi l thời điểm t Sự khác biệt tốc độ tải xl(t) - cl(t) kích thước hàng đợi bl(t) - bt* Các số l thiết lập hàng đợi riêng lẻ cập nhật theo hiệu suất độ trễ hàng đợi Các  kiểm soát đáp ứng REM thay đổi tùy theo điều kiện mạng Mặc dù REM quản lý hàng đợi tích cực theo kích thước hàng đợi tải nạp, REM cịn tỏ thiếu tính cân sử băng thông đường truyền chưa cao Vì vậy, chế quản lý hàng đợi GREEN đời 4.2 Nguyên lý hoạt động GREEN Băng thông kết nối phụ thuộc nhiều yếu tố, có RTT xác suất mà gói tin bị đánh rơi mạng Băng thông kết nối đáp ứng phương trình (6): BW  MSS  c (6) RTT  p Trong đó, BW băng thơng/thơng lượng kết nối, MSS kích thước tối đa phân đoạn, RTT thời gian vịng gói tin, p xác suất gói tin c số phụ thuộc vào chiến lược báo nhận sử dụng trạng thái gói tin bị định kỳ ngẫu nhiên Giả sử có N luồng hoạt động định tuyến vào liên kết có lực L GREEN xem xét luồng hoạt động có gói tin qua định tuyến cửa sổ có thời gian định Chia sẻ công băng thông cho luồng L/N Thay L/N cho BW phương trình trên, ta có xác suất mát gói tin p, là:  N  MSS  c  p   L  RTT  (7) Sử dụng giá trị p để thơng báo tình trạng tắc nghẽn, GREEN buộc luồng chia sẻ cân tốc độ gửi Vì p phụ thuộc vào số lượng luồng RTT luồng, thơng báo tắc nghẽn tích cực cho N lớn RTT nhỏ Đánh giá hiệu Dựa kết nghiên cứu mơ hình quản lý hàng đợi phần trên, chúng tơi tiến hành cài đặt mơ hình phần mềm mô NS-2 NGUYỄN KIM QUỐC, VÕ THANH TÚ 113 5.1 Mơ hình mạng mơ Mơ hình mạng suốt q trình thực nghiệm mơ tả theo mơ hình sau: M i ac M i ac M i ac M i ac i Mac M i ac Hình Mơ hình mơ Trong mơ phỏng, sử dụng N luồng TCP M luồng UDP (giá trị N, M thay đổi để tiện cho việc đánh giá) Các đường truyền từ nguồn TCP UDP đến nút cổ chai từ nút cổ chai đến đích có băng thơng 100Mbps, độ trễ thay đổi từ đến 20ms Đường truyền cổ chai kịch liên kết hai định tuyến Chúng đặt băng thông đường truyền 45Mbps độ trễ 20ms Bộ định tuyến nút thắt cổ chai cài đặt thuật tốn để đánh giá Kích thước hàng đợi nút thắt cổ chai thay đổi trường hợp để tiện đánh giá Ngoài ra, tham số kích thước gói tin luồng TCP UDP thiết lập 1000 Byte, kích thước cửa sổ TCP 2000 gói tốc độ truyền luồng UDP thay đổi mô để làm sở đánh giá Thời gian chọn làm mô 60 giây 5.2 Đánh giá chế theo kích thước hàng đợi thay đổi Thử nghiệm với 200 kết nối TCP qua đường truyền cổ chai, cài đặt chế quản lý hàng đợi tích cực RED, BLUE, REM GREEN định tuyến thắt cổ chai với giới hạn kích thước hàng đợi thay đổi từ 100 đến 1000 gói tin Chúng thu kết sau: Xác suất gói tin: Từ đồ thị Hình 2, chúng tơi thấy kích thước hàng đợi tăng xác suất gói tin hàng đợi hầu hết thuật tốn giảm Riêng RED có gia tốc giảm lớn nhất, giảm từ 4.7% xuống 2%, RED có xác suất gói tin lớn GREEN BLUE có tỉ lệ gói tin nhỏ nhất, kể kích thước hàng đợi nhỏ 114 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực… Hình Tỉ lệ gói tin thuật tốn theo kích thước hàng đợi Kích thước hàng đợi trung bình: Dựa vào kết mơ đồ thị Hình biểu diễn tỉ lệ sử dụng kích thước hàng đợi thuật tốn, chúng tơi nhận thấy rằng: RED thuật tốn sử dụng hàng đợi nhiều GREEN sử dụng hàng đợi tất trường hợp Hình Hàng đợi trung bình thuật tốn theo kích thước hàng đợi 5.3 Đánh giá chế dựa tải nạp thay đổi Thử nghiệm với kích thước hàng đợi 200 cổ chai, cài đặt chế quản lý hàng đợi tích cực RED, BLUE, REM GREEN định tuyến thắt cổ chai với số luợng kết nối TCP thay đổi từ 10 đến 300 để thay đổi tải nguồn phát Chúng thu kết sau: Xác suất gói tin: Đồ thị Hình thể xác suất gói tin chế Khi số luợng kết nối nhỏ (ít tải) tỉ lệ gói tin thuật tốn thấp, hầu hết 1% Nhưng số lượng kết nối tăng (tăng tải) tỉ lệ gói tin thuật toán tăng dần RED thể rõ gói tin số lượng kết nối tăng Ngược NGUYỄN KIM QUỐC, VÕ THANH TÚ 115 lại, GREEN thể ổn định tăng tải, GREEN có tỉ lệ gói tin thấp số lượng kết nối lên đến 300 Hình Tỉ lệ gói tin thuật tốn theo số luồng Kích thước hàng đợi: Hình thể kích thước hàng đợi trung bình thuật tốn RED có kích thước hàng đợi lớn nhất, đặc biệt số lượng kết nối lớn kích thước hàng đợi trung bình RED gần xấp xỉ với ngưỡng maxth Thuật toán BLUE có kích thước hàng đợi trung bình nhỏ (chiếm 30% giới hạn khơng gian hàng đợi) Hình Kích thước hàng đợi trung bình thuật toán số luồng 5.4 So sánh phân lớp chế quản lý hàng đợi sau Chúng ta thấy rằng, hầu hết chế sử dụng thước đo tắc nghẽn để phát giải vấn đề dựa kích thước hàng đợi, tải nạp Ngồi ra, có số thuật tốn bổ sung thêm thông tin luồng để phát tắc nghẽn Để tổng hợp phân lớp này, chúng tơi đưa bảng tóm tắt đặc tính chế Bảng sau: Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực… 116 Bảng Phân lớp thuật toán RED BLUE Cơ chế REM GREEN Dựa vào kích thước hàng đợi    Dựa vào tải nạp     Dựa vào hiệu suất sử dụng đường truyền     Dựa vào thông tin luồng Phân lớp          Mạnh     Yếu     Thích nghi Điều khiển luồng Khơng thích nghi Trong thuật tốn đề xuất, RED dựa vào kích thước hàng đợi để phát tắc nghẽn mà không sử dụng thông tin luồng RED không phát hạn chế luồng không hồi đáp Để khắc phục vấn đề này, BLUE sử dụng kiện gói tin (dựa vào tải nạp) lịch sử hiệu suất sử dụng đường truyền để điều khiển tắc nghẽn Tuy vậy, BLUE không phát hạn chế luồng không hồi đáp REM GREEN dựa vào kích thước hàng đợi tải nạp để điều khiển tắc nghẽn, GREEN tỏ thuật toán mạnh phù hợp với nhiều môi trường mạng Tất thuật toán cung cấp hiệu sử dụng đường truyền cao Cùng với việc phân lớp thuật tốn, chúng tơi đưa bảng tóm tắt việc so sánh hiệu thuật tốn để từ đưa giải pháp ứng dụng chúng vào môi trường mạng: Bảng Đánh giá hiệu thuật toán RED BLUE REM GREEN Thông lượng Vừa Cao Cao Cao Tỉ lệ gói tin Cao Thấp Vừa Thấp Khơng gian đệm Lớn Nhỏ Vừa Nhỏ Cơ chế Kết luận Qua báo chúng tơi phân tích họat động chế quản lý hàng đợi khác Từ đưa bảng so sánh đánh giá mức độ hiệu chế quản lý hàng đợi khác nhau, từ Bảng thấy rằng: Nếu kích thước đệm lớn, dùng chế RED, cịn kích thước đệm nhỏ dùng BLUE Tuy nhiên, GREEN thuật tốn đảm bảo cơng luồng, có khả hạn chế luồng khơng thích nghi (bảo vệ luồng yếu, chống lại luồng mạnh hạn chế luồng khơng hồi đáp) Do đó, với mơi trường mạng có NGUYỄN KIM QUỐC, VÕ THANH TÚ 117 hỗn hợp luồng này, có khơng gian đệm nhỏ tải lớn sử dụng GREEN Vì vậy, nói GREEN chế nâng cao hiệu TCP tốt Trong thời gian nghiên cứu cải tiến hoạt động đồng chế quản lý hàng đợi tích cực mơi trường mạng hệ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Apu Kapadia, Wu-chun Feng and Roy H Campbell, GREEN: A TCP Equation-Based Approach to Active Queue Management, U.S Department of Energy through Los Alamos National Laboratory contract W-7045-ENG-36, 2011 [2] Arash Dana and Ahmad Malekloo, Performance Comparison between Active and Passive Queue Management, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol Issue No 5, (2010) [3] Arkaitz Bitorika, Mathieu Robin, Meriel Huggard and Mc Goldrick, A Comparative Study of Active Queue Management Schemes, Department of Computer Science Trinity College Dublin, Ireland, 2011 [4] Bartek Peter Wydrowski, Techniques in Internet Congestion Control, Electrical and Electronic Engineering Department The University of Melbourne, 2003 [5] Bartek Wydrowski and Moshe Zukerman, GREEN: An Active Queue Management Algorithm for a Self, ARC Special Research Centre for Ultra-Broadband Information Networks, EEE Department, The University of Melbourne, Parkville, Vic 3010, Australia, 2010 [6] G.Thiruchelvi and J.Raja, A Survey On Active Queue Management Mechanisms, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.8 No.12, (2008) [7] Go Hasegawa and Masayuki Murata, Analysis of dynamic behaviors of many TCP connections sharing Tail-Drop - RED routers, CybermediaCenter, Osaka University, Japan, 2003 [8] Himanshu Chandra, Ajay Agarwal and T Velmurugan, Analysis of Active Queue Management Algorithms & Their Implementation for TCP/IP Networks Using OPNET Simulation Tool, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), Vol.6 No.11, (2010) [9] Jae Chung and Mark Claypool, Analysis of Active Queue Management, Computer Science Department Worcester Polytechnic Institute Worcester, MA 01609, USA, 2008 [10] K.Chitra and G.Padamavathi, Classification and Performance of AQM-Based 118 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực… Schemes for Congestion Avoidance, (IJCSIS) International Journal of Computer Science and Information Security, Vol.8 No.1, (2010) [11] Kevin Fall and Kannan, The ns Manual, A Collaboration between researchers at UC Berkeley, LBL, USC/ISI, and Xerox PARC, 2010 [12] Long Le, Kevin Jeffay, F Donelson Smith, A Loss and Queuing-Delay Controller for Router Buffer Management, Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS’06), 2006 [13] Long Le, Jay Aikat, Kevin Jeffay and F Donelson Smith, The Effects of Active Queue Management and Explicit Congestion Notification on Web Performance, IEEE/ACM Transactions On Networking, Vol.15 No.6, (2007) [14] Minseok Kwon and Sonia Fahmy, A Comparison of Load-based and Queue-based Active Queue Managgement Algorithms, Dept Of computer Science, Purdue University, West Lafayette, IN 47906-1398, USA, 2010 [15] Mujdat Soyturk, Design and Analysis of TCP/IP Networks, M.Soyturk, Design and Analysis of TCP/IP Networks, G.Y.T.E., Spring, 2011 [16] Sanjeewa Athuraliya, Steven H Low, Victor H Li and Qinghe Yin, REM Active Queue Management, IEEE Network, (2006) [17] Shakeel Ahmad, Adli Mustafa, Bashir Ahmad, Arjamand Bano And Als Ammarraie Hosam, Comparative Study Of Congestion Control Techniques In High Speed Networks, IJCSIS, Vol.6 No.2, (2009) [18] T.Bhaskar Reddy, Ali Ahammed and Reshma Banu, Performance Comparison of Active Queue Management Techniques, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.9, No.2, (2009) [19] Wu-chang Feng, Kang G Shin, Dilip D Kandlur, Debanjan Saha, The BLUE Active Queue Management Algorithms, IEEE, (2006) [20] Wu-chang, Fengy Dilip, D Kandlurz Debanjan and Sahaz Kang G Shin, BLUE-A New Class of Active Queue Management Algorithms, Department of EECS Network Systems Department University of Michigan, (2009) NGUYỄN KIM QUỐC, VÕ THANH TÚ 119 PERFORMANCE EVALUATION OF SOME ACTIVE QUEUE MANAGEMENT MECHANISMS BASED ON QUEUE SIZE AND LOADING Nguyen Kim Quoc1, Vo Thanh Tu2 Nguyen Tat Thanh University College of Sciences, Hue University Abstract The Internet is facing an explosion in the number of connected computers and the diversity of application layers deployed on it Active queue management is one of the solutions to congestion control on the Internet In recent years, network researchers have proposed various mechanisms for active queue management This paper will evaluate the performance of the mechanisms of active queue management basing on queue size and traffic load, in order to classify and implement these mechanisms to adapt to different network environments  ... tin nhỏ nhất, kể kích thước hàng đợi nhỏ 114 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực? ?? Hình Tỉ lệ gói tin thuật tốn theo kích thước hàng đợi Kích thước hàng đợi trung bình: Dựa vào kết mơ... tính chế Bảng sau: Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực? ?? 116 Bảng Phân lớp thuật toán RED BLUE Cơ chế REM GREEN Dựa vào kích thước hàng đợi    Dựa vào tải nạp     Dựa vào hiệu. ..110 Đánh giá hiệu số chế quản lý hàng đợi tích cực? ?? ˆ Khi kích thước hàng đợi trung bình k nhỏ mức ngưỡng nhỏ minth khơng có gói tin bị đánh dấu (hay gán xác suất đánh dấu 0) Khi kích thước hàng