nghi trong mơi trường băng thơng đầu ra thay đổi
3.4.2.1. Kịch bản mơ phỏng
Theo [34], các tác giả đã tiến hành phân tích sự hoạt động của một số thuật tốn AQM như RED, BLUE, ARED, AVQ và PI. Đây là các thuật tốn nổi bật được chọn từ 3 cách phân loại theo chương 2. Mơ phỏng được tiến hành trên phần mềm NS2 và khảo sát trên đối tượng là các luồng TCP. Cấu hình mạng mơ phỏng được chỉ ra trong hình 3.17. Để đơn giản và khơng mất tính tổng quát giả sử băng thơng tức thời của đầu ra thay đổi như hình 3.18 nhằm kiểm tra khả năng điều chỉnh các thơng số khi dung lượng đầu ra thay đổi theo thời gian.
Hình 3.18: Dung lượng đầu ra theo thời gian 3.4.2.2. Các tham số mơ phỏng
- Đối với nút cổ chay trong sơ đồ mạng mơ phỏng, kích thước bộ đệm được đặt là B = 150 gĩi. Độ dài của mỗi gĩi luơn là 1000 byte.
- Với thuật tốn RED các thơng số được thiết lập như sau: minth = 60 gĩi, maxth = 120 gĩi, trọng số hàng đợi wp = 0.002.
- Với thuật tốn BLUE, d1 = 0.0025, d2 = 0.0025, freezetime = 100ms
- Với ARED minth = 60 gĩi, maxth = 120 gĩi, trọng số hàng đợi wp = 0.002, sự tăng và giảm của hệ số maxp là α = 0.01 và ß = 0.9.
- Với bộ điều khiển PI: a = 0.00001822, b = 0.00001816, qref = 50 gĩi, T = 100 ms.
3.4.2.3. Kết quả mơ phỏng
- Độ dài hàng đợi trung bình
Hình 3.19: Độ dài trung bình của hàng đợi được điều khiển bởi các thuật tốn AQM
Từ hình vẽ 3.19 ta cĩ thể thấy rằng độ dài trung bình của hàng đợi được điều khiển bởi các thuật tốn RED, ARED và PI là ổn định hơn và khơng nhạy cảm đối với sự thay đổi đột ngột của băng thơng khả dụng đầu ra như các thuật tốn BLUE, AVQ. Các thuật tốn BLUE, AVQ cĩ độ dài hàng đợi trung bình dao động trong một dải rộng khi dung lượng đầu ra thay đổi trong cả hai quãng thời gian ngắn và dài. Thực tế, độ ổn định của chiều dài hàng đợi trong các thuật tốn BLUE, AVQ bị hy sinh để đạt được tỷ lệ loại bỏ gĩi thấp.
Độ dài trung bình của hàng đợi được điều khiển bởi các thuật tốn RED, ARED là khá lớn so với các thuật tốn AQM khác. Ngồi ra, độ dài hàng đợi ổn định của AVQ là nhỏ nhất. Tuy nhiên, nĩ quá nhạy cảm với sự thay đổi của băng thơng.
Độ dài hàng đợi trung bình của bộ điều khiển PI là ổn định hơn so với các phương pháp khác do bộ điều khiển này cố gắng ấn định độ dài bộ đệm về giá trị qref theo các kết quả này bộ điều khiển IP cho chất lượng tốt nhất về chỉ tiêu độ dài hàng đợi trung bình và độ trễ xếp hàng.
- Xác suất đánh dấu và loại bỏ gĩi
Hình 3.20: Xác suất loại bỏ gĩi của RED, BLUE, ARED, AVQ và PI
Hình vẽ 3.20 cho thấy tỷ lệ phần trăm loại bỏ gĩi do bộ đệm bị tràn ở các nút cổ chai. Chúng ta cĩ thể thấy rằng:
Sự thay đổi đột ngột của băng thơng đầu ra tức thời khơng ảnh hưởng đến tỷ lệ mất gĩi khi sử dụng các giải thuật tốn BLUE, AVQ. Thêm vào đĩ, tỷ lệ mất gĩi của chúng cĩ thể đạt tới sự ổn định nhanh ch ng và gần về khơng. Nguyên nhân của
kết quả này là ba thuật tốn trên sử dụng băng thơng đầu ra khả dụng tức thời để điều khiển thích nghi động xác suất đánh dấu gĩi.
Ngược lại, tỷ lệ loại bỏ gĩi khi sử dụng các thuật tốn RED, ARED và PI là rất nhạy cảm đối với sự thay đổi dung lượng đầu ra. Nguyên nhân là do RED, ARED khơng thể thích ứng tỷ lệ đánh dấu một cách hiệu quả với các tình huống thay đổi động trong khi PI cố gắng đạt được độ dài hàng đợi ổn định kể cả phải trả giá cho việc tốc độ loại bỏ gĩi khơng ổn định.
- Khả năng sử dụng tuyến
Hình 3.21: Khả năng sử dụng tuyến với các tải thay đổi
Hình 3.21 minh họa khả năng sử dụng tuyến tại đầu ra của nút cổ chai. Cĩ thể thấy rằng, độ sử dụng tuyến của các thuật tốn AQM là chấp nhận được và gần với 1. Độ sử dụng tuyến đối với các thuật tốn AQM thích nghi (ARED, AVQ và PI) là cao hơn và ổn định hơn một chút so với các thuật tốn khơng thích nghi (RED, BLUE).
Như vậy: Từ các kết quả mơ phỏng cĩ thể thấy rằng sự thay đổi cả dung lượng đầu ra cũng như tốc độ tải nạp vào hàng đợi ảnh hưởng xấu đến hoạt động của các thuật tốn AQM. Theo quan sát trong mơ phỏng các cơ chế AQM thích nghi cĩ kết quả hoạt động tốt hơn và các tham số thích nghi thực sự cải thiện hoạt động của hàng đợi một cách đáng kể. Các kết quả cũng chỉ ra rằng khơng cĩ thuật tốn AQM nào thực hiện được đồng thời giữ cho chiều dài bộ đệm ổn định, tỷ lệ loại bỏ gĩi thấp đáp ứng ngay trong trường hợp mạng thay đổi động liên tục.
KẾT LUẬN
Từ khi ý tưởng về quản lý hàng đợi tích cực ra đời năm 1999 tới nay đã gần 100 cơ chế được phát triển và một số ít các phương pháp nổi bật được đề cập ở trên. Mục đích của AQM là duy trì một hàng đợi ổn định nhằm đạt được độ sử dụng tài nguyên cao và trễ hàng đợi ổn định nhằm đạt được độ sử dụng tài nguyên cao và trễ hàng đợi nhỏ. Các nhược điểm về vấn đề khĩa và đầy hàng đợi của cơ chế loại bỏ đuơi là các tiêu chí để xem xét khi phát triển bất kỳ một thuật tốn AQM nào .
Trong các thuật tốn đã phân tích, cĩ thể thấy rằng RED là một thuật tốn được sử dụng rộng rãi nhất và điều chỉnh các tham số của RED là mục tiêu chính của hầu hết các thuật tốn AQM được cơng bố. Một loạt các thuật tốn như SRED, DRED, DSRED, MRED, RARED… được cơng bố dựa trên cơ sở này. Thuật tốn SRED khơng tính tốn độ dài trung bình của hàng đợi, nếu các nghiên cứu tiếp theo về SRED đưa ra cách thức để cải tiến hoạt động của SRED bằng cách thêm vào tính tốn về kích cỡ hàng đợi trung bình sẽ đem lại lợi ích đáng kể. Mặc dù hoạt động của MRED tốt hơn RED một chút nhưng cĩ rất ít sự quan tâm về phát triển giải thuật này. AVQ đạt được hệ số sử dụng tuyến tốt trong khi vẫn giữ chiều dài trung bình của hàng đợi nhỏ. Bên c CHOKe đem lại hệ số cơng bằng lớn hơn nhưng lại khơng cĩ hệ số sử dụng tuyến cao như AVQ. Hệ số sử dụng tuyến thay đổi theo thời gian của SAVQ cải thiện rất nhiều đáp ứng tức thời của thuật tốn này và độ dài hàng đợi trung bình của SAVQ nhanh chĩng hội tụ đến giá trị mong muốn. Việc sử dụng tốc độ đến của các luồng lưu lượng như một độ đo chính đo lường sự tắc nghẽn và tỷ lệ sử dụng tuyến mong muốn là độ đo phụ làm cho EAVQ
khai thác tuyến một trăm phần trăm. Tương tự như EAVQ, Yellow cũng sử dụng hai đại lượng này để quản lý tắc nghẽn. Thuật tốn này đạt được hệ số sử dụng tuyến rất cao bằng cách xem hệ số tải là tiêu chí chính và hàm điều khiển hàng đợi là tiêu chí sơ cấp. Thuật tốn AVQRED cĩ sự kết hợp của cả AVQ và RED thực hiện cải tiến cách thức mà các bộ đệm ảo được điều chỉnh để thích ứng với đặc tính động học của tài nguyên gateway.
.
.
Trong tất cả các trường hợp, các kịch bản mơ phỏng được giới thiệu trong các thuật tốn cải tiến AQM chỉ tập trung vào một số ít các tình huống chung và quá đơn giản trong quá trình phân tích hành vi của giao thức ở các tình huống phi chuẩn. Các cơng bố về phương pháp AQM phần lớn dựa trên kết quả mơ phỏng và cần được trên thực tế. Việc mơ hình hĩa các điều kiện về lưu lượng trên Internet là quá phức tạp trong mơ phỏng mạng làm cho nĩ trở thành nhân tố quan trọng trong việc đánh giá các thuật tốn AQM trong các điều kiện thực tế.
Chắc chắn trong tương lai, sẽ cịn nhiều cơ chế AQM cải tiến mới ra đời nhằm khắc phục những nhược điểm của phương pháp cũ. Để đánh giá một cách tồn diện về thuật tốn mới này ta cần dựa trên một số các tiêu chí như: Mục đích của thuật tốn, phương pháp tiếp cận, cách thức phát hiện tắc nghẽn, độ cơng bằng đối với các luồng, đặc tính phát hiện luồng vi phạm, mục tiệu chất lượng, số lượng các tham số cần xác định trước, các tham số ảnh hưởng đến xác suất loại bỏ gĩi và một số đặc điểm nổi bật của thuật tốn. Ta cĩ dùng sự đánh giá này cho những thuật tốn đã phân tích ở trên và kết quả đánh giá được thể hiện qua các bảng sau:
Thuật tốn AQM Mục đích của thuật tốn
ECN Báo cáo tắc nghẽn
DT Giải quyết vấn đề tắc nghẽn
RED Đảm bảo hoạt động hiệu quả (độ trễ, thơng lượng)
ARED Thích nghi và dung hịa giữa độ sử dụng tuyến và độ trễ
SRED Đảm bảo hoạt động hiệu quả (độ trễ, thơng lượng)
FRED Thích nghi và dung hịa giữa độ sử dụng tuyến và độ trễ
RED – PD RED cân bằng, phát hiện các luồng vi phạm
AVQ Kích thước hàng đợi bền vững, hiệu quả và ổn định. Trễ
nhỏ
PI Ổn định kích thước hàng đợi trễ nhỏ
CHOKe Khơng trạng thái, cân bằng dựa trên RED
BLUE Tốc độ mất gĩi thấp và biến thiên độ dài hàng đợi nhỏ
Bảng 3.4: So sánh các phương pháp tiếp cận của một số thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Phƣơng pháp tiếp cận
ECN Khơng đề xuất
DT Deterministic RED Heuristic ARED Heuristic SRED Heuristic FRED Heuristic RED – PD Heuristic AVQ Deterministic
PI Lý thuyết điều khiển
CHOKe Heuristic
BLUE Heuristic
Bảng 3.5: So sánh các cơ chế phát hiện tắc nghẽn của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Phát hiện tắc nghẽn
ECN Khơng đề xuất
DT Qcurrent ≥ Qmax
RED Qavg
ARED Qavg
SRED Qcurrent và tập hợp và tập hợp đầu vào trong danh
sách zombie
FRED Qavg ≤ Qmaxavg
RED – PD Dựa trên Qavg
AVQ Tắc nghẽn khi Qcurrent ≥ VQmax
PI Thay đổi kích thích hàng đợi
CHOKe Dựa trên Qcurrent
BLUE Tốc độ đếm của gĩi tin
Bảng 3.6: So sánh độ cơng bằng của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Độ cơng bằng
ECN Khơng, các luồng đều được đối xử như nhau
DT Khơng, các luồng đều được đối xử như nhau
RED Khơng, các luồng đều cĩ cùng xác suất loại bỏ
ARED Khơng
SRED Cĩ, xác suất loại bỏ gĩi tỷ lệ với băng thơng của mỗi
FRED Cĩ, Pluồng m tỷ lệ với hiệu quả sử dụng băng thơng của mỗi
RED – PD Cĩ, Pm tỷ lệ với hiệu quả sử dụng băng thơng của mỗi
luồng
AVQ Khơng
PI Khơng
CHOKe Cĩ, Pluồng m tỷ lệ với hiệu quả sử dụng băng thơng của mỗi
BLUE Cĩ
Bảng 3.7: So sánh đặc tính phát hiện vi phạm của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Cảnh báo luồng vi phạm
ECN Khơng, do khơng cơng bằng
DT Khơng, do khơng cơng bằng
RED Khơng, do khơng cơng bằng
ARED Khơng, do khơng cơng bằng
SRED Khơng, do khơng cơng bằng
FRED Khơng RED – PD Cĩ AVQ Khơng PI Khơng CHOKe Khơng BLUE Khơng
Bảng 3.8: So sánh mục tiêu chất lượng của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Mục tiêu chất lƣợng
DT Qcurrent ≤ Qmax, trong khi Qmax là khơng đổi RED Qkhơng đổi min ≤ Qcurrent ≤ Qmax, trong khi Qmin và Qmax là
ARED Qtaget khơng đổi
SRED Độ bất định cao đối với các luồng vào
FRED Ổn định Qavg trong dải [Qminavg, Qmaxavg]
RED – PD Thích ứng bộ đệm đối với mỗi luồng với giá trị Qavg
và DT
AVQ Qcurrent ≤ VQmax và độ sử dụng tuyến mong muốn
PI Qtaget khơng đổi
CHOKe Độ bất định gĩi lớn, chia sẻ cơng bằng cho các
luồng
BLUE Khơng, chỉ tối thiểu tỷ lệ mất gĩi và kích thước
hàng đợi
Bảng 3.9: So sánh số lượng các tham số cần xác định trước của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Số lƣợng các tham số cần xác định trƣớc
ECN 1 DT 1 RED 4 ARED 3 SRED 3 FRED 5 RED – PD 5 AVQ 3 PI 2 CHOKe 5
BLUE 1
Bảng 3.10: So sánh ảnh hưởng đến xác suất mất gĩi Pdrop của các thuật tốn AQM
Thuật tốn AQM Các tham số ảnh hƣởng đến Pdrop
ECN Qcurrent, Qmax DT Qcurrent, Qmax
RED Qcurrent, Qmax, Qmin, Pmaxm, Wq
ARED Qcurrent, Qmax, Qmin, Pmaxm, Qtaget, αi, βi
SRED Qcurrent, P maxm, M, số lượng trong danh sách zombie
FRED Qi, Qavg, Q minavg, Q maxavg, P maxm
RED – PD Qi, H1
AVQ Qcurrent ≤ Qmax và độ sử dụng tuyến mong muốn
PI Qt, Qt-1, Pt-1
CHOKe Qavg, gĩi trong hàng đợi
BLUE Tỷ lệ mất gĩi trên mỗi luồng và tốc độ gĩi đến
Bảng 3.11: So sánh các đặc điểm đặc biệt của các thuật tốn AQM
Thuật tốn
AQM Đặc điểm đặc biệt
ECN Tránh loại bỏ gĩi nếu cĩ thể
DT Chiến lược nguyên thủy nhất để giải quyết tắc nghẽn
RED Thuật tốn AQM tham chiếu
ARED Thích ứng Qtaget để đáp ứng độ trễ và thơng lượng yêu
cầu
SRED Xem xét việc chia sẻ băng thơng của các luồng
RED – PD Xem xét việc chia sẻ băng thơng của các luồng nhưng lưu giữ các gĩi bị loại bỏ
AVQ Khơng loại bỏ các gĩi ở cuối và giữa của hàng đợi
PI Tính tốn xác suất tuyến tính hĩa
CHOKe Loại bỏ các gĩi ở cuối và giữa của hàng đợi
BLUE Dựa trên sự phát hiện Hash-bin của các luồng vi phạm
Thái Nguyên, ngày 26 tháng 11 năm 2012