Môi trƣờng đặc trƣng đƣợc xem xét trong kh ôn khổ luận án là môi trƣờng u mạng FMC, một số đặc trƣng tiêu biểu nhƣ:
– Mạng có kích thƣớc luôn thay đổi, – Trạng thái mạng biến động nhanh,
– Nhiều mạng với công nghệ và nhà quản trị khác nhau, – Phƣơng thức truy nhập đa dạng
– ...
Mạng FMC đƣợc t ổ chức để cung c p d ch vấ ị ụ cho khách hàng, hai đối tƣợng tham gia trong quá trình cung c p d ch v ấ ị ụ trên FMC là Nhà cung cấp d ch vị ụ và Khách hàng. Trong ng cữ ảnh này có thể nhìn thấy các đối tƣợng mà QoSR sẽphả hướng đếi n tho ả mãn hai đối tƣợng trên.
Các mục tiêu của QoSR hƣớng đến thỏa mãn yêu cầu của hai đối tƣợng Người sử dụng và Nhà cung cấp dịch vụ đã đƣợc chỉ ra trong tài liệu các yêu cầu chung của QoSR [81] :
– Mục tiêu thứ nhất: Thoả mãn các ràng buộc là các giới hạn thông số QoS (ví dụ băng thông > 2Mbps, trễ < 150ms, mất gói <2%). Mục
tiêu này nhằm thỏa mãn khách hàng sử dụng dịch vụ, các yêu cầu định tuyến này là động và thay đổi theo từng phiên liên lạc. Trong trƣờng hợp có nhiều đƣờng đi thỏa mãn ràng buộc thì đƣờng đi đƣợc chọn có thể dựa trên ràng buộc về chính sách (chẳng hạn chọn đƣờng có giá thành nhỏ hơn hay theo thiết kế của nhà cung cấp dịch vụ). – Mục tiêu thứ hai là tối ƣu việc sử dụng các tài nguyên mạng, mục tiêu
này nhằm sử dụng, cấp phát tài nguyên mạng cho các yêu cầu một c cá h hợp lý làm sao tăng thông lƣợng mạng (throughput). Mục tiêu này xuất phát từ phía nhà cung cấp dịch vụ. Mỗi nhà cung cấp đều muốn khai thác hiệu quả tối đa tài nguyên mạng hiện có để tối đa hóa
lợi nhuận. Bên cạnh đó đây cũng là yêu cầu chung trong thiết kế mạng phân bố lƣu lƣợng làm sao để mạng có thông lƣợng cao nhất. QoSR đƣợc kỳ vọng điều khiển các lƣu lƣợng trên mạng theo cách hiệu quả để tăng thông lƣợng mạng tối đa.
– Mục tiêu thứ ba của QoSR là hạn chế sự suy giảm chất lƣợng của mạng khi tắc nghẽn, mạng có thể xảy ra tắc nghẽn nhƣng trong trƣờng
hợp đó các cố gắng cần thực hiện là làm sao để chất lƣợng mạng không bị suy giảm nhanh chóng.
Hình 1-3 minh họa bài toán QoSR trong ngữ cảnh mạng FMC với các yêu cầu, mục tiêu và các đặc trƣng liên quan:
QoSR Mạng G(N,E,m)
Tìm đường đi
giữa (s,d) Đường đi tìm được
Ràng bu c ộ Li (i=1..m) Môi trường Mạng FMC (IP based, đa
d ch vị ụ, di động...) Người sử dụng Nhà cung cấp dịch v ụ Vd: Băng thông >200 kbps Trễ <100ms M tấ gói <2% S hop <4.. ố V i m ng có tài nguyên gi i h n: ớ ạ ớ ạ
-Làm sao để Max throghput? -Làm sao để mạng ổn định? -Làm sao tho mãn các lả ớp đố ượi t ng khác nhau?... M c iê ụ t u: Tối ưu tài nguyên, tin c y, ậ ổn định.. D ch ị v / ng ụ ứ dụng
Hình 1-3: Bài toán QoSR trong luận án này
1.4 Hiện trạng nghi n c v pê ứu à hương pháp tiếp cận ài toán oSR b Q trong các nghiên cứu trước đây
Tùy theo từng trƣờng ợp ụ h c thể xuất phát ừ ác yêu cầu/mục u t c t c tiê ừ ác đối tƣợngNgười sử dụng hay Nhà cung cấp dịch vụ, bài toán QoSR đã đƣợc nghi n c trong c ê ứu áctrƣờng ợp h tập các tham số QoS cùng tập các mục tiêu khác nhau. Hình 1-4 biểu diễn quan h ệ giữa ác ớp ài c l b toán ày, ở đây c n ó thể ph n thâ ành 3 nhóm b ài toán Q R theo s loS ố ƣợng ác c tham số Q oSđƣợc xem x trong b ét ài toán: một tham s Q , hai tham s ố oS ố QoS v ànhiều tham s ố QoS. Đối ới ác ài v c b toán Q R voS ới 2 hoặc nhiều ơ h n 2 tham s Q c ố oS ó m s dột ố ạng đặ c bi n quan ệt liê đến ài b toán tối u l RSP v MCOP (s ƣ à à ẽ đƣợc ình tr bày chi ti trong cết ác phần tiếp theo).
QoSR M t tham ộ
s QoS ố Hai tham s ố QoS (m>2) m tham s ố
MCOP RSP
MCP
Hình 1-4: Ph n loâ ại bài toánđịnh tuyến Q oS
Trong việc giải bài toán định tuyến QoS, một số phƣơng pháp tiếp cận đƣợc sử dụng phổ biến nhƣ: phƣơng pháp thực nghiệm (heuristic), phƣơng pháp trí tuệ nhân tạo, phƣơng pháp tìm nghiệm gần đúng.
Tiếp theo, lu ận ántrình ày t m t v c b ó ắt ề ác phƣơng pháp tiếp c v cận à ác k ết quả đã đạt đƣợc của b àitoán QoSR đến ần đây. g
1.4.1 Bài toán QoSR với mộttham số QoS
Lớp b ài toán ày n đáp ứng cho các y u c cho cê ầu ác ứng dụng chỉ quan tâm đến một khía cạnh ụ c thể ủa Q , tham s c oS ố phổ biến l tham s à ố dạng Min
nhƣ băng thông (bài toán Q R voS ới 1 tham s dố ạng ộng c kh ng ô đặt ra đây ở v n s v dì ó ẽtrở ề ạng ài b toán ìm t đƣờngngắnnhấtnhƣ trong định tuy b t-ến es effort).
C ác giải pháp định tuy Q vến oS ới tham s duy nh l b ng thố ất à ă ông thƣờng s ử
dụng ỹ k thu tật ìm đƣờng àm sao l để đạt m u c thi ục tiê ải ện thông lƣợng mạng (throu -put) PBR [49], MIRA [66]: cgh : ác giảipháp ày n thƣờng ă c n c ứ trên s hiểu biết v tác động của ự ề đƣờng đ ìm i t đƣợc đối ới ài v t nguy n c ê òn l ại trên mạng để tìm đƣờng giữa cặp nguồn/đích hƣớng đến mục tiêu cải thiện thông lƣợng mạng, giảm số yêu cầu bị từ chối.
1.4.2 Bài toán QoSR với 2 tham số Q oS
Hai tham s Q y c ố oSở đâ óthể thu dộc ạngMinhoặc Cộng M tham s dột ố ạng Min v m tham s Cà ột ố ộng:
Băng thông và số hop: Các gi ải pháp W [75] SWP [71] SP , đều quan tâm đến 2 tham s l b ng th ng v s hop nh ng trong ố à ă ô à ố ƣ [75] tham s b ng th ng ố ă ô đƣợc xem x ét trƣớc với mức độ cao h n vơ à trong [71] th ngƣợcì lại. Giải pháp DAP [72] m rở ộng của [75] trong đó thêm m tham s i khi ột ố đ ều ển đầu ào v (admission control) để loại ỏ c b ác đƣờng đ ìm i t đƣợc ó ố hop c s nhiều h n 1 hop so v ơ ới đƣờng ngắn nhất. Gi ải pháp SDP [73] t ác giả cho ph ép chọn ác tuy c t c ến ó ải thấp h n trong khi v ơ ẫn
quan tâm đến ố s hop. T ài liệu [17] tóm t mắt ột s ố giải pháp định tuyến với hai tham số n . ày
Băng thông và [50] m m trễ : ột ặtngƣời ta xem x tham s b ng ét ố ă thông với mục u t ng th ng ltiê ă ô ƣợng mạngnhƣng b n cê ạnh đó cũng quan tâm đến thỏa m i ãn đ ều kiện ề v t ytrễ ừ êu c cầu ủa khách àng h .
Hai tham s dố ạng ộng ớp b c : l ài toán ày n khá phổ biến đƣợcbiết ƣới d
dạng RSP (Restricted Sh test Path)or , ở đâ y bài toán đặt ra l tà ìm đƣờngthỏa mãn điều kiện về trễ vàtối ưu về giá thành. Phƣơng pháp
giải chủ ếu s d y ử ụng kỹ thu tật ìm nghiệm gần đúng (lấy t l , lỷ ệ àm tròn) [18] [29] [76], , , kỹ thu heuris [46], [67] hay lai ghật tic ép của c ác kỹ thu ậttrên [56].
1.4.3 Bài toán tổng quát m tham số QoS
1.4.3.1Tham số dạng Min đƣợc sử ụng d để giản lƣợc ạng m
Lớp b ài toán ìm t đƣờng đ i th m rỏa ãn àngbuộc ày c s n ó ố tham s Q tố oS ổng quát l m tham s (à ố m > 2) v g l b à ọi à àitoán MCP. Bài toán tìm nghiệm thỏa m ãn đa ràng buộc, tối ƣu (MCOP) l à trƣờng ợp h đặc biệt ủa MCP l t c đó à ìm nghiệm ối ƣ t u khi b ài toán MCP c ó nhiều nghiệm. MCP v MCOP à đã đƣợc chứng minh là NP-Complete, đây là dạng phức tạp nhất của giải thuật định tuyến.
Tuy đƣợc phân làm 3 loại tham số theo tính chất là Cộng Nhân, và Min nhƣng do tham số dạng Nhân có thể chuyển về dạng Cộng theo phép biến
đổi Logarit [30] nên thực sự chỉ còn lại hai dạng tham số trong bài toán QoSR là Cộngvà Min.
Thông thƣờng, yêu cầu ràng buộc với tham số dạng MIN (LMIN) đƣợc sử dụng để giản lược cấu trúc mạng (prune) d n tựatrê ínhchất ủa n , c ó chỉ ần c m ột phép so sánh đơ n gi ản giữa thông s cố ủa tuy ến l(u,v)MIN t ại thời đ ểm i tìm đƣờng ới tập r v àngbuộc dạng MIN là LMIN, nếu l(u,v)MIN < LMIN, (ở đây
(l(u,v))MINvà LMINtƣơng ứng là hai vector tham số dạng MIN có trong bài toán QoSR biểu diễn bởi các công thức 1.2 và 1.3 trang 12) thì tuyến (u,v) đƣợc loại khỏi ấu trúc do kh ng th m i c ô ỏa ãn đ ều kiện àng r buộc ấu trúc , c mạng còn lại sau khi lƣợc chỉ còn tham số dạng cộng.
Ví dụ: Cho c ấu trúc ạng m G(6,8 ),3 hình 1-5, th ng s Q m tuy ô ố oS ỗi ến đƣợc biểu diễn ởi vect 3 tham s l ( b or ố à băng thông, trễ giá thành, ). Tìm đƣờng từ s đến d sao cho: Băng thông ≥ 2Mbps, Delay < 10ms Cost < 3$ , ?
(5,2,2) i s k d l (4,2,2) (1,1,6) (2,1,4) (1,1,2) (1,2,2) (6,1,1) (2,1,3) j {b ng thôă ng, trễ, giá thành} s d
Hình 1-5: Cấu trúc mạng í ụ v d ban đầu
Sử dụng kỹ thuật giản lƣợc ạng m dựa trên tham số băng thông để ạlo i đi các tuyến có băng thông <2Mbps còn lại cấu trúc nhƣ hình 1-6 v 2 tham s ới ố dạngcộng: (5,2,2) i s k d l (4,2,2) (2,1,4) (2,1,3) (6,1,1) s d
Hình 1-6: Cấu trúc sau khi Prune
Đối với bài toán MCP, đƣờng đi cần tìm là nghiệm th ộc không gian u nghiệm của bài toán Hình . 1-7 minh họa bài toán 2 tham số QoS ạng ộng d c :
l2(P) l1(P) L1 L2 không gian tìm nghiệm
Không gian các nghi m bài ệ toán MCP có th có 3 nghi m ể ệ Nghi m bài ệ
toán MCOP
Nghi m bài toán RSP, tệ ối ưu theo tham s 1 ố
Hình 1-7: Kh ng gian nghiô ệm của b àitoán Q R v 2 tham soS ới ố dạng
cộng
Hai tr t minh h d tục ọa độ ọa độ ài ƣơng ứng ới v hai tham s ố thứ 1 v 2, c à ác điểm m en minh hàu đ ọa t c cất ả ác đƣờng đ i khác nhau c ó thể ó c giữa s v àd, hình chữ nhật đƣợcgiới ạn ởi h b hai tr t ục ọa độ và L1, L2 l àkhông gian ch ứa
các nghiệm thỏa ãn ài m b toán MCP ( trƣờng ợp này c 3 nghi h ó ệm). Trong 3 nghiệm thỏa m c m nghiãn ó ột ệm gần gốc tọa độ l nghià ệm t u, y l ối ƣ đâ à nghiệm m b à àitoán MCOP c tần ìm ra.
1.4.3.2Bài toán tìm nghiệm t ối ƣu đa ràngbuộc MCOP
B àitoán MCOP đã đƣợc chứng minh thuộc lớp bài toán NP-Complete [52]. Sự phức tạp của bài toán MC(O)P đƣợc chỉ ra ở một số yếu tố [22] [39], :
Mạng: kiến trúc mạng (Power-law, Lattice..), kích thƣớc mạng (N, E), số tham số QoS (m). Khi N, E, m càng lớn th độ ì phức ạp bài toán t càng cao. B n cê ạnh đó ìm t đƣờng n c trê ấu trúc mạngmắt cáo (lattice) l àkhónhất trong c áckiểu kiếntrúc mạng.
Định lượng hoá các tham số QoS, n cếu ác thông s Q ố oS đƣợc chọn h l vợp ý à à ố l s nguyên (tr một th ng s l s thực) th bài toán s ừ ô ố à ố ì ẽ đƣa đƣợc ề ạng v d kh ng ph l ô ải àNP-Complete .
Mối quan hệ tương quan giữa các thông số QoS, nếu các tham số QoS có quan hệ ―+” với nhau thì khả năng có thể giảm bớt N, E bằng các kỹ thuật rút gọn mạng.
Các điều kiện ràng buộc, n rếu àngbuộc ất ỏng hoặc r r l ất chặt d thì ễ tìm nghiệm, bài toán trở nên rất khó khi điều kiện ràng buộc nằm trong các khoảng nhất định trong kh ng gian tìm kiếm nghiô ệm.
Bài toán MCOP đóng vai tr quan trò ọng trong định tuyến Q oS vì:
Nếu giải quyết đƣợc bài toán tổng quát này sẽ dễ dàng thích nghi với trƣờng hợp riêng, chẳng hạn bài toán thỏa mãn m-1 tham số QoS và tối ƣu theo một tham số QoS còn lại.
Bài toán MCOP còn có khả năng hƣớng đến QoS từ đầu cuối đến đầu cuối trong trƣờng hợp liên mạng bởi vì khác với bài toán ràng buộc MCP là chỉ tìm ra đƣờng thỏa mãn ràng buộc nhƣng ràng buộc cho các dịch vụ trên mạng thƣờng ám chỉ End- -To End chứ không phải của từng miền mạng (vấn đề này sẽ đƣợc đề cập rõ hơn trong chƣơng 4 của luận án).
Do sự quan trọng của bài toán MCOP nên trong thời gian vừa qua có rất nhiều nghiên cứu xoay quanh vấn đề này [12] [30] [53] [60], , , . Đặc trƣng của bài toán NP-Complete là không xác định được thời gian tìm nghiệm cho nên khi có yêu cầu tìm đƣờng đi các thiết bị mạng có thể mất rất nhiều thời gian tính toán để tìm đƣờng và khó có thể đáp ứng được khi mạng lớn, tần suất các yêu cầu định tuyến lớn và các ứng dụng đòi hỏi tính thời gian thực cao. Do vậy, mục tiêu nghiên cứu trong việc giải bài toán MCOP hiện nay là tìm ra các giải thuật có độ phức tạp không lớn có thể chấp nhận đƣợc. Một số hƣớng giải quyết bài toán MCOP và các giải pháp đã đƣợc đƣa ra nhƣ trình bày dƣới đây
1.4.3.2.1 Phương pháp tìm nghiệm gần đúng (xấp xỉ)
Khi s dử ụng phƣơng pháp này t l c ức à đã ó một thoả hiệp giữa chất lƣợng lời
giải và thời gian tìm ra lời giải. Ở đây, nghiệm tìm đƣợc không ph l ải à nghiệm t u nh ng s ối ƣ ƣ ẽ đảm ảo b thời gian tínhtoán.
Việc tìm nghiệm xấp xỉ thƣờng dựa trên phƣơng pháp lấy tỷ lệ/ làm tròn số (scaling/ rounding) và phân hoạch (partitioning). Kỹ thuật lấy tỷ lệ/ làm tròn số đơn giản hoá bài toán bằng cách làm tròn các thông số hoặc lấy tỷ lệ các thông số. Trong bƣớc khởi tạo ngƣời ta tìm ra giới hạn trên (UB) và giới hạn dƣới (LB) của nghiệm, sử dụng bƣớc lặp kiểm tra để điều chỉnh và tính UB và LB. Sau khi tính đƣợc LB, UB một thuật toán xấp xỉ đƣợc xây dựng với các thông số mới đƣợc lấy tỷ lệ và làm tròn từ các thông số ban đầu. Tiếp theo, ngƣời ta sử dụng một giải thuật đa thức thời gian để tìm nghiệm của bài toán mới này. Kỹ thuật phân hoạchmở rộng từ phƣơng pháp lấy tỷ lệ và làm tròn số trên đây và dùng kỹ thuật gọi là Interval partioning nhằm giảm nhỏ . Một s ốgiải pháp s dử ụng k thu tỹ ật ìm nghiệm g ần đúng cho b àitoán MCOP nhƣ: [7] [8] [13] [18]. , , ,
Phần lớn các giải pháp xấp xỉ áp dụng cho lớp bài toán RSP (dạng bài toán Q R voS ới 2 tham s , nghiố ệm tìm đƣợc ê y u c tho m 1 rầu ả ãn àng buộc à ối v t ƣu theo tham s còn lại). Kuipe [15] ố rs đã so sánh một số giải pháp xấp xỉ với nhau cũng nhƣ với giải pháp tìm nghiệm chính xác (các tiêu chí đánh giá là
độ chính xác của nghiệm và tốc độ tính toán). Kết quả cho thấy khi tìm nghiệm thoả mãnthì phƣơng pháp này tỏ ra khá hiệu quả nhƣng khi yêu cầu
nghiệm tối ƣu thì sự phức tạp thuật toán cũng tăng dần và tỷ lệ lũy thừa với kích thƣớc mạng.
1.4.3.2.2 Phương pháp heuristic
Cách tiếp cận heuristic để giải quyết bài toán sử dụng những tri thức tích luỹ đƣợc của con ngƣời để xây dựng giải pháp chấp nhận đƣợc nhƣng không nhất thiết là tối ƣu cho bài toán. Việc xác định thế nào là giải pháp chấp nhận đƣợc là một khái niệm không rõ ràng, tuy nhiên một cách tƣơng đối ngƣời ta định nghĩa giải pháp chấp nhận đƣợc là giải pháp có lý (gần tối ƣu) và đƣợc thực hiện trong yêu cầu ràng buộc về thời gian, tài nguyên tính toán và các ràng buộc định trƣớc. Các tri thức con ngƣời đƣợc vận dụng nhiều khi đƣa ra các giải pháp rất hữu dụng nhƣng đô khi khó chứng minh một i