Một trong những điểm yếu cố hữu của RED và một số các đề xuất lập lịch AQM là thông báo tắc nghẽn không trực tiếp phụ thuộc vào số lượng kết nối được ghép kênh qua tuyến. Để phát hiện sớm hoạt động trong các mạng tắc nghẽn, thông báo tắc nghẽn phải được gửi đủ tới nguồn nhằm giảm tốc độ gửi đến mức cần thiết
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
để tránh mất gói do tràn bộ nhớ đệm. Ngược lại, hàng đợi RED cũng phải ngăn ngừa thông báo tắc nghẽn từ chính chúng tới một số nguồn để tránh trường hợp kết nối cổ chai trở thành kém khả dụng. Ví dụ, xét một kết nối cổ chai có dung lượng 10Mbs và chia sẻ giữa một vài kết nối. Giả sử cửa sổ TCP, khi 100 kết nối chia sẻ một kênh, thông báo tắc nghẽn gửi tới một kết nối làm giảm tải được cung cấp tới 9.95Mbs. Mặt khác, khi chỉ có 2 kết nối chia sẻ kết nối, thông báo tắc nghẽn gửi tới một trong số chúng làm giảm tải được cung cấp tới 7.5Mbs. Nói chung, với một kết nối cổ chai có hỗ trợ N kết nối, với mỗi thông báo tắc nghẽn được gửi tới một kết nối giảm tải được cung cấp bởi một hệ số (1-1/2N). Với N là khá lớn, tác động của thông báo tắc nghẽn riêng lẻ sẽ giảm. Ngoại trừ việc sửa đổi thuật toán RED là tích cực (aggressive) hơn, hàng đợi RED bị thoái hoá trong hàng đợi cắt đuôi đơn. Mặt khác, với N là nhỏ, tác động của thông báo tắc nghẽn riêng lẻ sẽ tăng lên. Trong trường hợp này, ngoại trừ việc sửa đổi các thuật toán RED là kém tích cực hơn, sự kém khả dụng có thể xảy ra giống như quá nhiều nguồn “trở lại tốc độ truyền” của chúng để phản ứng lại những tắc nghẽn đã quan sát. Phần này xem xét tác động đến lưu lượng tải gồm kỹ thuật AQM như RED và đề xuất trên cơ chế thường trực để tối ưu hóa hiệu suất.
2.2.2.1 Lƣu lƣợng tải và phát hiện sớm
Để kiểm tra các tác động lưu lượng tải lên cơ chế phát hiện sớm, một tập các thí nghiệm bằng cách sử dụng giả lập NS [72] đã được thực hiện. Giả lập NS đã được sử dụng rộng rãi trong một số nghiên cứu, báo cáo và các tài liệu. Trong khi NS không sử dụng mã sản xuất TCP, nó thực hiện thuật toán điều khiển lỗi và tắc nghẽn được dùng trong các triển khai khác của TCP với độ chính xác vượt trội. Trong các thí nghiệm, tính tích cực của thuật toán phát hiện sớm và tổng số lượng kết nối ghép kênh qua tuyến cổ chai đều được thay đổi.
Hình 2.2 cho thấy topo mạng được sử dụng trong các thí nghiệm. Mỗi kết nối nguồn tại một trong các nút trái (n0; n1; n2; n3; n4) và kết thúc ở n8, làm cho kết nối giữa n5 và n6 tạo thành nút cổ chai. Hiệu suất của RED dùng ECN [43] được xem xét đầu tiên. Bằng cách sử dụng RED nguồn TCP và các máy chủ cuối cho phép ECN, tất cả các gói mất từ hàng đợi RED có thể là do tràn bộ nhớ đệm. Để cô lập những tác động của thông báo tắc nghẽn gây ra bởi minth từ đó gây ra maxth, tham số maxth được thiết lập cho kích thước hàng đợi. Tác động này không cho phép maxth và nguyên nhân gây mất gói xảy ra bất cứ khi nào phát hiện sớm không
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
làm việc. Hơn nữa các thí nghiệm bằng cách sử dụng các giá trị maxth dưới đây có kích thước hàng đợi được mô tả trong phần 2.2.2.2.
Hình 2.2 Mô hình (topo) mạng
Hình 2.3 cho thấy các đồ thị chiều dài hàng đợi của hàng đợi tắc nghẽn từ n5 đến n6 khi có 8 và 32 kết nối đồng thời cạnh tranh với băng thông qua tuyến. Trong các thí nghiệm này, các thuật toán RED được thực hiện tích cực bằng cách thay đổi maxp, xác suất mất gói ban đầu của RED.
Như hình 2.3(a) cho thấy, khi chỉ có 8 kết nối hoạt động, phát hiện sớm tích cực(Aggressive Early Detection - AED) sẽ gửi thông báo tắc nghẽn trở lại nguồn gửi với tốc độ quá cao, dẫn đến băng thông cấp cho tải nhỏ hơn đáng kể so với băng thông kết nối cổ chai tại thời điểm nhất định. Điều này dẫn đến giai đoạn kém khả dụng làm hàng đợi rỗng và kết nối cổ chai không có gói dữ liệu để gửi. Hình 2.3(b) cho thấy đồ thị hàng đợi khi số lượng kết nối tăng lên tới 32. Ngược lại, AED thực hiện như mong muốn, thông báo tắc nghẽn được gửi tại tốc độ mà có thể tránh mất gói và độ khả dụng kết nối cao.
(a) 8 kết nối (b) 32 kết nối
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hình 2.4 cho thấy cùng một bộ các thí nghiệm bằng cách sử dụng phát hiện sớm tiêu cực (Conservative Early Detection - CED). Ngược lại với hình 2.3(a), Hình 2.4(a) cho thấy rằng bằng cách sử dụng ít AED, hàng đợi RED có thể duy trì khả dụng kết nối cao trong khi tránh mất gói trên một số lượng nhỏ các kết nối.
(a) 8 kết nối (b) 32 kết nối
Hình 2.4 Phát hiện sớm tiêu cực (maxp = 0,016)
Tuy nhiên, khi số lượng kết nối được tăng lên 32, như hình 2.4(b) cho thấy, CED không cung cấp đủ thông báo tắc nghẽn cho các nguồn gửi. Như vậy, hàng đợi tràn liên tục dẫn đến hàng đợi RED cư xử giống như cắt-đuôi. Hình này cũng cho thấy rằng hàng đợi cổ chai không bao giờ rỗng mặc dù nó bị mất số lượng gói đáng kể. Điều này chỉ ra rằng TCP là không đủ tích cực để trở lại tốc độ gửi của nó nhằm phản ứng lại tắc nghẽn và các gói đó được phân phối thành công qua các hàng đợi cổ chai đủ để kích hoạt tăng tốc độ tiếp theo trong các nguồn gửi TCP. Như vậy, hàng đợi cổ chai vẫn bị chiếm dụng hoàn toàn trong thời gian thí nghiệm.
Để đánh giá tác động của maxp, các thí nghiệm được lặp đi lặp lại trong một khoảng lưu lượng tải và tỷ lệ mất gói và kết nối khả dụng quan sát được trên sơ đồ. Trong mỗi thí nghiệm, các kết nối được bắt đầu trong vòng 10 giây đầu tiên của mô phỏng. Sau 100 giây, cả hai tỷ lệ mất gói và kết nối khả dụng cho kết nối cổ chai được ghi lại trong 100 giây. Tỷ lệ mất gói được tính bằng số lượng các gói mất tại hàng đợi chia cho tổng số gói dữ liệu đến hàng đợi. Độ khả dụng kết nối được tính bằng tổng số gói dữ liệu được gửi chia cho số lượng các gói tối đa mà kết nối có thể gửi. Hình 2.5(a) cho thấy tỷ lệ mất gói quan sát bởi các thí nghiệm bằng cách sử dụng 4, 8, 32, và 64 kết nối. Trên hình vẽ còn là đồ thị tỷ lệ mất gói khi cắt-đuôi được sử dụng tại kết nối cổ chai. Theo kết quả cắt-đuôi cho thấy, tỷ lệ mất gói tại kết nối cổ chai tăng tương ứng với số lượng kết nối khả dụng. Có hai lý do chính vì
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
đây là trường hợp. Lý do thứ nhất, như được mô tả trước đó, là với một số lượng lớn các kết nối, phải mất một lượng lớn hơn các thông báo tắc nghẽn (tức là các gói mất), đủ tín hiệu để các máy chủ cuối trở lại tốc độ gửi của chúng. Lý do khác, là do một vấn đề cơ bản với điều khiển tắc nghẽn TCP được mô tả trong Phần 2.2.3.
Hình 2.5(a) cũng cho thấy tỷ lệ mất gói bằng cách sử dụng RED-ECN qua một khoảng giá trị maxp. Độ khả dụng kết nối cổ chai tương ứng với mỗi thí nghiệm được thể hiện trong hình 2.5(b).
(a) Tỷ lệ mất gói (b) Độ khả dụng kết nối cổ chai
Hình 2.5 Tác động của AED trên RED-ECN
Hình vẽ cho thấy rằng, với số lượng nhỏ các kết nối, tỷ lệ mất gói vẫn thấp trên tất cả các giá trị maxp, trong khi chỉ có các giá trị maxp nhỏ có thể giữ kết nối cổ chai khả dụng hoàn toàn. Vì vậy, để tối ưu hóa hiệu suất trên một lượng nhỏ các kết nối, phát hiện sớm phải được thực hiện tiêu cực. Ngược lại, đối với số lượng lớn các kết nối, độ khả dụng kết nối cổ chai vẫn cao trên tất cả các giá trị maxp trong khi chỉ có khoảng giá trị lớn của maxp có thể ngăn ngừa mất gói xảy ra. Để tối ưu hóa hiệu suất trong trường hợp này, việc phát hiện sớm phải được thực hiện tích cực.
2.2.2.2 Tránh thông báo tắc nghẽn xác định
Trong phần trước, maxth được đặt bằng với kích thước hàng đợi vì thế tại đây thuật toán phát hiện sớm bị sai, mất gói xảy ra. Bằng cách đặt maxth đủ thấp hơn kích thước hàng đợi, thuật toán RED có thể tránh mất gói tin khi phát hiện sớm bị sai bằng việc đánh dấu xác định mỗi gói tin đến. Hình 2.6 thể hiện đồ thị chiều dài hàng đợi bằng cách sử dụng thí nghiệm giống như trong hình 2.4(b) với kích thước hàng đợi cổ chai lớn hơn và cố định maxth là 80KB. Khi kích thước hàng đợi là 120KB, đồ thị chiều dài hàng đợi cho thấy rằng ngay cả với một lượng khá lớn
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
không gian đệm bổ sung, mất gói không thể loại bỏ. Đồ thị này cũng cho thấy các hiệu ứng kết hợp của việc sử dụng ECN và các gói mất để thông báo tắc nghẽn dẫn đến thời điểm mà TCP có thể ảnh hưởng đến tốc độ gửi của các nguồn. Điều này trái ngược với các hành vi được thấy trong hình 2.4(b). Trong thí nghiệm đó, một kết nối có thể đã gửi một gói dữ liệu thông qua kết nối cổ chai luôn tăng tốc độ gửi của nó ngay cả khi hàng đợi cổ chai bị đầy. Bằng cách đặt maxth đủ thấp và sử dụng ECN, tất cả các kết nối nhận được thông báo tắc nghẽn khi hàng đợi đầy cho dù đó là từ một ECN hay từ một gói mất.
(a)Qsize=120KB;maxth=80KB (b)Qsize=240KB;maxth=80KB
Hình 2.6 Tác động của maxth và kích thước hàng đợi
Vì vậy, như hình 2.6(a) cho thấy, sau thời điểm ECN đánh dấu và mất gói, các nguồn trở lại đủ cho phép các hàng đợi thoát hết. Một trong những vấn đề với đánh dấu xác định là nó thường bỏ đi tín hiệu tắc nghẽn đến máy chủ cuối. Như đồ thị chiều dài hàng đợi cho thấy, thời điểm tắc nghẽn xuất hiện ngay sau khoảng thời gian dài không khả dụng khi hàng đợi trống. Hơn nữa, phải mất một lượng lớn các không gian đệm ngoài để đảm bảo rằng không có mất mát xảy ra. Hình 2.6(b) cho thấy đồ thị chiều dài hàng đợi bằng cách sử dụng kích thước hàng đợi là 240KB. Như hình vẽ cho thấy, ngay cả khi đánh dấu xác định đạt được chiều dài hàng đợi trung bình 80KB, chiều dài hàng đợi thực tế có thể nhiều hơn gấp đôi trước khi nguồn có cơ hội trở lại.
2.2.2.3 RED thích nghi (ARED)
Từ những thí nghiệm trước đó, rõ ràng là thêm AED là cần thiết khi một số lượng lớn các luồng hoạt động để tránh mất gói và thông báo tắc nghẽn xác định. Tương tự như vậy, bớt AED là cần thiết khi một số lượng nhỏ của luồng hoạt động để ngăn chặn độ không khả dụng. Bởi vì các thông số RED thích nghi có thể có ích
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
cho hiệu suất mạng, phần này đề xuất một cơ chế thường trực để thích nghi sự thay đổi các tham số theo lưu lượng quan sát. Thuật toán này, được gọi là RED thích nghi (Adaptive RED), được thể hiện trong hình 2.7.
Hình 2.7 Thuật toán ARED
Ý tưởng sau thuật toán này là để suy luận có RED hay không trở thành thêm hay bớt tích cực bằng cách kiểm tra các hành vi chiều dài hàng đợi trung bình. Nếu chiều dài hàng đợi trung bình liên tục vượt quá minth, dẫn đến cơ chế phát hiện sớm đang là quá tích cực. Nếu chiều dài hàng đợi trung bình liên tục vượt quá maxth, dẫn đến cơ chế phát hiện sớm là không đủ tích cực. Dựa vào hành vi của chiều dài hàng đợi trung bình, thuật toán điều chỉnh giá trị của maxp phù hợp. Đối với thuật toán này, maxp chỉ là tỷ lệ đơn với các hằng số α và β phụ thuộc vào ngưỡng nó vượt qua.
Average Queue Length
Hình 2.8 Các hành vi mất gói/đánh dấu của ARED
Every Q(ave) Update:
if (minth <Q(ave) < maxth ) status = Between;
if (Q(ave) < minth && status != Below) status = Below;
maxp=maxp/α;
if (Q(ave) > maxth && status != Above) status = Above;
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
Hình 2.8 cho thấy cách ARED thay đổi hành vi mất gói/đánh dấu của RED. Trái ngược với thuật toán RED gốc như trong hình 2.4. Chức năng đánh dấu của ARED thay đổi tùy thuộc vào thiết lập maxp. Trong các lần tắc nghẽn nhẹ, xác suất mất gói/đánh dấu vẫn còn khá thấp cho đến khi đạt đến chiều dài hàng đợi trung bình maxth. Trong các lần tắc nghẽn nặng, xác suất mất gói/đánh dấu gia tăng nhanh chóng với chiều dài hàng đợi trung bình vượt quá minth.
(a) Phát hiện tích cực (maxp = 0.250) (b) phát hiện tiêu cực(maxp = 0.016)
Hình 2.9 Phát hiện ngẫu nhiên sớm tĩnh (SRED)
Để thấy tính khả thi của ARED, một thí nghiệm khác sử dụng cùng một mạng thể hiện trong hình 2.2 được chạy, nhưng với kích thước hàng đợi RED 100KB. Trong thí nghiệm này, số lượng kết nối hoạt động thay đổi giữa 8 và 32 sau 40 giây. Hình 2.9 cho thấy biểu đồ chiều dài hàng đợi sử dụng hàng đợi RED tĩnh cấu hình là tích cực hay tiêu cực. Khi AED được sử dụng, như trong hình 2.9(a), hàng đợi RED thực hiện tốt kể cả khi 32 kết nối hoạt động. Khi chỉ có 8 kết nối hoạt động, tuy nhiên, hàng đợi RED là quá tích cực trong thông báo tắc nghẽn của nó, do đó gây ra khoảng thời gian không khả dụng khi hàng đợi trống. Khi CED được sử dụng, như trong hình 2.9(b), hàng đợi RED chỉ hoạt động tốt khi 8 kết nối hoạt động. Khi tất cả 32 kết nối hoạt động, hàng đợi RED liên tục biến động giữa các thời điểm duy trì mất gói và đánh dấu ECN và thời điểm tiếp theo là không khả dụng.
Hình 2.10(a) cho thấy biểu đồ chiều dài hàng đợi của cùng một thí nghiệm bằng cách sử dụng ARED với α và β được thiết lập tương ứng là 3 và 2. maxp thiết lập ban đầu 0.020 và sau đó được phép thay đổi tùy theo các thuật toán. Như đồ thị cho thấy, sau một thời gian học tập ngắn khi thí nghiệm bắt đầu và khi lưu lượng đầu vào thay đổi, hàng đợi RED có khả năng thích ứng với bản thân tốt. Hình
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn
2.10(b) là biểu đồ tham số maxp như hàng đợi RED thích nghi chính nó với lưu lượng đầu vào. Như đã dự kiến, giá trị thích nghi phản ánh số lượng luồng hoạt động. Khi tất cả 32 kết nối hoạt động, maxp tăng đáng kể, dẫn đến thuật toán RED trở nên tích cực hơn. Khi chỉ có 8 kết nối hoạt động, maxp giảm, gây ra thuật toán RED trở nên kém tích cực.
(a) Độ dài hàng đợi (b) tham số maxp
Hình 2.10 RED thích nghi
2.2.2.4 Độ nhạy RTT
Trong thí nghiệm trước, RTT (round-trip time) cho tất cả các kết nối được giữ xấp xỉ như nhau. Điều này giúp hiểu biết sơ lược về các vấn đề với RED và hiệu quả của ARED, một topo thực tế sự thay đổi RTT có thể cho kết quả hơi khác nhau. Trong phần này, các thí nghiệm được thay đổi để phản ánh sự có mặt của các kết nối với sự thay đổi RTT qua kết nối cổ chai. Hình 2.11 cho thấy sự đánh giá mạng. Trong mạng này, RTT được thay đổi bằng cách tăng và giảm độ trễ truyền dẫn qua một vài kết nối. Dựa vào sự thay đổi này, độ trễ truyền-nhận giữa các kết nối khi