Nghiên cứu định tuyến trong tô pô mạng liên kết hiệu năng cao: Một giải pháp dựa trên mô hình mạng ngẫu nhiên

Giới thiệu bài toán và các nghiên cứu liên quan

Để khắc phục sự hạn chế về tính phức tạp, tính co giãn quy mô và tính thích nghi nhằm đáp ứng những yêu cầu của DC hiện đại như đã đề cập trong phần Mở đầu, một cách tiếp cận được phát triển gần đây là sử dụng các mô hình mạng ngẫu nhiên (các đồ thị ngẫu nhiên truyền thống, các mạng đồ thị thế giới nhỏ: smallworld network, mạng liên kết ngẫu nhiên,…), trong việc thiết kế các tô-pô mạng mà có thể hỗ trợ hiệu quả để đạt được những hiệu năng quan trọng. Đặc tính “thế giới nhỏ” (small-world) của những mạng này đã nhận được nhiều sự quan tâm trong giới khoa học, bắt nguồn từ bài báo kinh điển của Watts và Strogatz [8]. Hiệu ứng thế giới nhỏ nhìn chung thể hiện một mạng có đường kính nhỏ, bậc đỉnh thấp và hỗ trợ tìm kiếm phân tán, nghĩa là kỹ thuật tìm đường chỉ sử dụng thông tin cục bộ. Kleinberg trong bài báo [31] về hiệu ứng thế giới nhỏ từ góc nhìn giải thuật đã chỉ ra rằng việc tăng cường có lựa chọn một số liên kết đi xa có thể giúp giảm thiểu nhanh chóng đường kính mạng và cung cấp khả năng tìm kiếm phân tán. Chính vì vậy, đồ thị thế giới nhỏ và ngẫu nhiên đã được đề xuất để xây dựng các DC với khả năng mở rộng, kháng lỗi và thông lượng cao trong các nghiên cứu gần đây [13, 14]. Những đồ thị này có bậc hằng số và đường kính lô- ga- rit với , 𝑏 cố định. Mạng thế giới nhỏ của Kleinberg trong [31] gồm 1 lưới ô vuông với các đường nối tắt được thêm vào cũng đã thể hiện đầy đủ ưu điểm của hiệu ứng đồ thị thế giới nhỏ. Tuy nhiên, những tô-pô này có những nhược điểm quan trọng, 𝑏𝑏𝑏 − log ).

ĐỊNH TUYẾN RÚT GỌN CHO MÔ HÌNH MẠNG NGẪU NHIÊN

• Tô-pô mạng ngẫu nhiên và thuật toán định tuyến rút gọn
• Định tuyến khai thác các cầu nối giữa các vùng (CORRA)
• Định tuyến khai thác các nút đại diện và cơ chế tuyển chọn nút đại diện
• 𝑏 ← 𝑏 � , ((((((((((((((( 0) 12: end while
• For all non-landmark node 𝑏 do

Thuật toán Algo1-TZ xây dựng tập nút đại diện bằng việc khởi tạo tập con ban đầu (kí hiệu là 𝑏) của các nút được lựa chọn một cách ngẫu nhiên có kích thước 𝑏, nhỏ hơn nhiều so với 𝑏𝑏𝑏 được kỳ vọng, và sau đó bổ sung vào 𝑏 bằng cách lựa chọn qua nhiều vòng lặp. Đối với mỗi vòng lặp chọn nút đại diện, 𝑏 có thể được bổ sung với số lượng 𝑏 nút mà chúng được chọn ngẫu nhiên từ tập ứng viên 𝑏. Tập 𝑏 bao gồm tất cả các nút mà được xem là nút ứng viên tốt, được khởi tạo ban đầu bởi tập đỉnh 𝑏. Kết thúc mỗi vòng lặp, như tại dòng 5 của Algo1-TZ, 𝑏 được hiệu chỉnh để chỉ giữ lại các nút mà chúng đủ xa so với các nút đại diện đã tồn tại, ví dụ, các nút mà có kích thước cụm của nó lớn hơn ngưỡng 𝑏. Do đó, tại dòng 5 của Algo1-TZ, chuẩn bị 𝑏 cho vòng lặp tiếp theo và quá trình lựa chọn dừng nếu 𝑏 rỗng. Khi định tuyến từ nút nguồn 𝑏 tới nút đích 𝑏, thông tin. Nếu tồn tại ) ((((((((((((((( trong bảng định tuyến của 𝑏 thì thực hiện định tuyến đường đi ngắn nhất trong vùng của 𝑏, ngược lại tìm 𝑏𝑏 để định tuyến đến nút đại diện gần nhất đối với 𝑏, sau đó định tuyến từ 𝑏𝑏 tới 𝑏. Dựa trên những quan sát sau: với 2 vùng lớn � và � trên đồ thị cơ bản (như 2 vùng vuông trên đồ thị lưới cơ bản, được biểu diễn như là hình tròn có nét đứt trong Hình 2.5), tồn tại một cầu (bridge) kết nối được tạo bởi một trong 2 liên kết ngẫu nhiên. Nếu chúng ta sắp xếp tất cả các nút biết được một hoặc 2 cầu liên kết ngẫu nhiên và gửi thông tin đó tới các nút khác trong khoảng 𝑏. Do đó, bằng việc sử dụng các cầu dài, các tuyến được xây dựng có thể) rất ngắn, thậm chí gần với tuyến ngắn nhất, về số hop. Định danh nút mạng được cấu trúc bởi hai thành phần: block_id – định danh khối (như là địa chỉ tiền tố) và node_id – định danh nút trong khối. Khi thực hiện tra cứu địa chỉ nút đích 𝑏 trong bảng định tuyến của nút 𝑏, nút 𝑏 thực thi tra cứu longest- prefix-matching lookup [50] để tìm địa chỉ tiền tố của nút 𝑏 tương ứng với địa chỉ tiền. 9: Thực thi định tuyến thông qua định danh nút mạng. NCS sử dụng một ví dụ, với cách định danh ngắn, đơn giản cho nút mạng để minh họa cho quá trình tra cứu thông tin định tuyến. Địa chỉ của nút 𝑏 được lưu trữ trong bảng định tuyến của nút 𝑏. Khi thực hiện tra cứu thông tin nút 𝑏 trong bảng định tuyến của 𝑏, phần block_id của nút 𝑏 và block_id của nút 𝑏 được so sánh với nhau. Nếu block_id của 𝑏 trùng với block_id của nút 𝑏, thì nút 𝑏 xác định được 𝑏 và 𝑏 là hàng xóm của nhau. Khi tìm được nút 𝑏 thì xác định được nút tiếp theo sẽ thực hiện chuyển tiếp gói tin. Đánh giá lý thuyết. Trước tiên, chúng ta hãy phân tích 𝑏𝑏𝑏. Với tham số 𝑏, nút nguồn 𝑏 phải. Kích thước vùng hàng xóm của nút. 𝑏𝑏𝑏 được biểu. bản ghi cho thông tin định tuyến tới các nút hàng xóm của nó. Với số liên kết ngẫu nhiên là 𝑏 tại mỗi nút 𝑏 bất kỳ trên mạng, sẽ có 𝑏 nút kết nối tới 𝑏 bằng một liên kết ngẫu nhiên và có 𝑏 ∗. 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏) để lưu thông tin các cầu 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏1 và 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏2 (chúng kết nối tới vùng.

Để xử lý vấn đề thứ hai, NCS đề xuất 2 thuật toán quan trọng, 𝑏𝑏 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏() và 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑏 𝑏𝑏(), mà đảm bảo bổ sung thêm các nút được chọn ngẫu nhiên có khoảng cách phù hợp từ những nút đại diện đã chọn trước đó (được trình bày trong phần tiếp theo). NCS cũng trình bày phần thuật toán một cách tổng quát dựa trên việc triển khai với một số khía cạnh cụ thể đối với mô hình dạng lưới mà có thể sử dụng khái niệm khoảng cách. Phần phụ lục được bổ sung chi tiết của 2 thuật toán nhưng ít quan trọng hơn. Chú ý rằng, kịch bản TZ là một thuật toán phổ quát, và do đó để triển khai, cần tạo ra các thành phần thuật toán của riêng nó. Bảng 2.5 cung cấp tổng hợp tất cả các khái niệm được sử dụng trong việc mô tả các thuật toán. Bảng 2.5: Tổng hợp một số khái niệm sử dụng trong giải pháp GLCR Tham số Định nghĩa. 𝑏 Tập các nút đại diện. 𝑏𝑏 Nút đại diện gần nhất đối với nút 𝑏 ). 𝑏 Kích thước cụm lớn nhất ).

XÂY DỰNG CÔNG CỤ HỖ TRỢ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG LIÊN KẾT

• Kiến trúc tổng quan của công cụ mô phỏng SSiNET 1. Ý tưởng cơ bản của SSiNET
• Khối chức năng tổ chức quản lý thực nghiệm

− Quản lý thực nghiệm về phân tích đồ thị (graph analysis): cung cấp công cụ để người sử dụng (là các nhà nghiên cứu, hoặc sinh viên nghiên cứu trong lĩnh vực thiết kế giải pháp tô-pô mạng và thuật toán định tuyến), xây dựng các bài thí nghiệm thực hiện đánh giá các tiêu chí hiệu năng liên quan đến đồ thị (như đường kính mạng, độ dài đường đi ngắn nhất trung bình, độ dài đường đi định tuyến trung bình, độ trễ truyền tin). Ở mặt chính NCS minh họa khái quát 3 khối chức năng chính của hệ thống: khối chức năng mô tả cấu trúc và thiết lập cấu hình mạng (Network Structure and Configuration – NSC), khối chức năng cài đặt định tuyến và mô phỏng giản lược (Routing Implementation and Simplified Simulation – Routing Imp. & S-Simulator), và khối chức năng tổ chức quản lý thực nghiệm (Experiment Manager – EM). Là một thành phần cơ bản của phân hệ, mô-đun chức năng tạo Tô-pô (Topo Generating) sẽ hỗ trợ việc xây dựng một tô-pô có kích thước lớn thông qua việc khai báo kiểu dạng và các tham số cơ bản. Hình 3.3 là sơ đồ chi tiết của quá trình khai báo và sinh dữ liệu cho tô-pô. Các quá trình xử lý chính. Hình 3.4 mô tả sơ đồ các luồng điều khiển và quá trình xử lý chính trong SSiNET. SSiNET cung cấp hai loại thực nghiệm chính: i) phân tích đồ thị, trong đó các thông số dựa trên đồ thị tô-pô được đánh giá mà không quan tâm đến lưu lượng dữ liệu (zero- load); ii) thực nghiệm có lưu lượng dữ liệu (throughput experiment), trong đó đánh giá năng lực tức sức tải của tô-pô mạng khi những mẫu lưu lượng dữ liệu khác nhau.

− Xây dựng kiến trúc SSiNET với ba khối chức năng gồm: Khối chức năng mô tả cấu trúc và thiết lập cấu hình mạng cho phép đảm bảo các thao tác thiết lập đối tượng nút và cấu trúc mạng cơ bản; Khối chức năng cài đặt định tuyến và mô phỏng giản lược cho phép thiết lập sẵn một số thuật toán định tuyến cơ bản như, hỗ trợ xây dựng các thuật toán tự định nghĩa để áp dụng cho một tô-pô cụ thể, mô phỏng quá trình thu phát và xử lý gói tin, bộ lập lịch và quản lý sự kiện rời rạc và kiểm soát tương tranh kênh truyền và quản lý dòng xếp hàng; Khối chức năng thứ 3 được xây dựng như một giao diện ứng dụng để người sử dụng trực tiếp định nghĩa, xác lập và tổ chức một cấu hình tô-pô mạng phức tạp và tiến hành các thực nghiệm đánh giá theo các dạng/thể loại thí nghiệm đã được hỗ trợ xác lập trước.