分布在MPLS网络中自动带宽调整内容

文摘

实时交通总量可能经验统计特征的变化常常展现非静止的行为。在多协议标签交换(MPLS)网络这种类型的交通分配固定数量的资源。这可能导致无效的资源的使用,当负载时的性能比预期低于或不适当的负荷较高。在本文中,我们提出新的算法动态资源暂时适应不断变化的交通状况。假设网络节点可以使用自动重新分配资源按需带宽调整MPLS的能力框架,该算法,在入口实现MPLS节点,目前动态地决定哪些数量的资源足以处理交通到达给定的性能指标。这个决定然后传达给内部MPLS节点沿着标签交换路径。作为一个基本工具的算法我们使用变点统计测试信号的时间瞬间的交通总量变化的统计特征。建议的方法的主要优点是,它是全自动的,也就是说,网络节点不需要任何支持主机的资源预订请求。该算法非常适合交通模式经历高可变性,特别是对于非固定类型的交通。

1。介绍

交通拥堵的一个主要问题,降低网络的性能。它发生在网络资源不足时电流负荷或负荷分布是不受控制的。后者的主要问题是IP网络早在1990年代。现有的内部网关协议(集)topology-driven,决定了路由数据包仅基于网络连接,没有考虑交通模式的资源需求。MPLS流量工程(TE)功能框架的目的是为了避免交通拥堵的情况的发生是由于低效率的资源配置。TE试图提供最好的利用网络资源避免noneven负载分布。如今,MPLS是QoS-aware网络的重要组成部分。

交通模式在分组交换的网络具有确定性趋势类似发现在典型的话务量。特别,这是证明有明显的日常交通总量的统计参数的变化,这些变化可以为不同的服务(具体1]。他们常常引起的偏好的用户使用某些网络服务在一个特定的时间。作者在1]还注意到有明确指示链接忙时的使用模式。不规则变化的统计参数的流量总量也在报道2- - - - - -4]。在[5),作者强调,运营商的定价方案也可能产生交通模式的变化导致额外的非平稳的来源。除了通常认为自相似和远程依赖属性(参见[6- - - - - -8]等),非平稳的一个主要原因是交通模式表现出高可变性。

在现代QoS-aware网络,交通资源聚合通常是基于忙时的静态交通分配的预期。在这种情况下,高可变性的交通模式需要大量的网络资源的获得。实际上,高可变性意味着有大爆发在交通模式。为这样的交通与给定的性能指标,必须提供足够的资源在此期间。然而,也有长时间跨度在当地的交通模式的平均保持远低于全球平均水平。这意味着交通模式表现出高可变性的静态资源分配会导致无效的使用网络资源。我们还注意到繁忙的小时交通量可能不会提前知道决定所需的资源完全不清楚。

网络总是有最新的交通总量。直接的方法来处理获得或而后资源是允许网络节点动态选择的资源满足当前交通统计总到来。剩下的资源可以暂时分配给其他交通总量。要处理这个问题,MPLS网络提供自动带宽调整能力。它允许一个MPLS标签交换路径(LSP)自动调整带宽分配基于其交通负荷测量的采样间隔一定的长度。不幸的是,自动带宽调整过程不考虑交通模式的统计特征可能不同甚至在一个采样间隔。采样间隔的长度是另一个重要的问题,影响资源配置的性能,需要额外的行政工作。处理时变交通模式、全自动带宽调整方案,不需要额外的行政工作将为网络运营商是大有益处的。

在本文中,我们提出了资源描述和分配方案,动态交通总量在MPLS网络重新分配资源。假设网络节点可以使用自动重新分配资源按需带宽调整MPLS的能力框架,该算法决定目前的资源足以处理交通到达给定的性能保证。我们描述的结构提出了系统并证明其适用性使用真实的交通痕迹。作为基本工具的算法中,我们使用变点统计测试。它允许自动确定统计交通模式的变化和特点,如果是这样的话,估计交通模式的新参数。建议的方法的主要优点是,它是全自动的,也就是说,网络不需要任何支持的明确资源预订请求。该算法对非平稳的尤其wellsuited类型的交通时间变化量的统计参数。提出了数值结果表明,该方法可以提供巨大的资源节约。

剩下的纸是组织如下。节2,我们简要回顾自动MPLS网络的带宽分配能力。节3我们考虑动态聚合视频流量的性质。已知平稳的行为模型情况下聚合视频流量也提出了。变点统计检验检测统计数据介绍了节到来的变化4。动态资源分配系统提出了部分5。算例给出了部分6。结论是在上一节。

2。MPLS网络

2.1。在MPLS流量工程

现代QoS-aware网络如DiffServ、MPLS或联合DiffServ / MPLS专门设计要足够灵活以最好的方式重新分配网络资源,这样所需的性能提供了使用最少的资源。尽管MPLS并不被视为为IP网络QoS框架,它提供了一个有利的特性,网络运营商。根据MPLS、数据传输以及所谓的标签交换路径(物流服务商),可以显式地选择网络运营商(9]。为此,MPLS分配短标签描述如何对网络数据包的转发他们通过网络。此功能可以有效的交通工程(TE)功能(10)与经典方法相比,采用使用内部网关协议(显卡)指标。标签交换路径(物流服务商)计算在交通工程数据库(TED, [10])在入口路由器是由显卡广告。出于这个原因,显卡协议扩展到支持先进的指标如可用带宽链接(11,12]。物流服务商然后建立使用资源预约协议修改以支持交通工程(RSVP-TE, (13与约束路由])或标签分配协议(CR-LDP, (14])。

MPLS流量工程功能,允许控制路径,数据包遵循标准网络中避免显卡协议的路由策略。他们的目的是处理交通拥堵的情况的发生是由于低效率的资源配置。TE试图提供最好的利用网络资源避免noneven负载分布。这是通过实时监测的流量负载在每个网络元素和进一步优化交通管理属性,路由参数,和资源约束。

2.2。自动带宽调整

交通总量DiffServ、MPLS和联合MPLS / DiffServ网络仍然是静态地描述使用令牌桶机制。MPLS网络的带宽自动调整功能允许一个太阳能发电自动调整其带宽分配基于测量流量负载。它的工作原理如下。在一定长度的采样间隔,平均带宽监控。的间隔,试图信号与带宽分配一个新的太阳能发电将前面的采样间隔的平均值。如果建立一个新的路径,删除原来的路径和LSP切换到新路径。如果不建立一个新的路径,LSP继续使用当前路径直到下一个采样间隔,当另一个尝试。

虽然上述方法被认为是自动在自然界中,可能没有考虑时变交通模式的行为。当采样间隔太大,可以有多个交通观测数据的平均值的变化可能严重偏差的统计数据。另一方面,抽样间隔太短可能负担过多的网络信号信息。这个方法,触发LSP重建当交通模式的统计特征变化可能提供信号信息的数量和准确性之间的权衡的带宽分配。

2.3。服务配置

参考服务的配置我们认为呈现在图1,一个代表访问网络。我们假设有一个网络运营商提供网络资源服务提供者。服务提供者提供了一个QoS-constrained视频分发服务在网络上的用户数量。我们假设有一个专门为视频流量LSP建立总沿着路径的流量和路由器总实现MPLS框架与动态带宽调整能力。网络运营商需要提供担保这交通总体而言意味着损失和延误。

3所示。时变聚合视频流量的性质

代表交通到达过程,我们使用视频流量可以从柏林大学的痕迹(15]。我们认为视频流量使用的粒度。虽然我们使用h VBR痕迹,我们已经检查,结论在本文对MPEG -仍然有效VBR痕迹来自同一个交通档案和mpeg 1 VBR维尔茨堡大学的序列(16]。

3.1。交通总:不同数量的来源

我们生成的交通视频分发系统的模拟行为痕迹如下解释。我们假设在某个瞬间的时间没有活跃的会议,这是时间即时当系统进入运行状态。后、会话请求开始到系统。每个请求到来任意视频序列。我们使用均匀分布在所有可用的痕迹来确定请求序列。Interarrival会话的时代,是几何分布有一定概率的。我们假设会话到达过程时变的意思不同的时间。这是一个自然的假设对于任何服务的会话到达率是不同的不同的时间。我们模拟的50个会话到达。姓15 - 15到达从几何分布,20到达中间发生根据几何分布。注意这些参数使模拟系统的行为之前,期间和之后忙时。

时间序列生成的痕迹在图所示2。观察这些痕迹,人们很自然地认为统计数据聚合的交通是时变的。实际上,当会话到达的速度变化,是不现实的假设聚合交通可能收敛于协方差平稳过程除了一些片段在活动会话的数量保持不变。其他的选择和不同数量的生成的会话,痕迹看起来定性相似这意味着他们的统计参数不同。注意交通总量的统计特征也可能由于长期依赖等现象,不同个体的自相似或非平稳的属性流。本文的实际变化的原因是没兴趣,只要变化检测机制是能够发现点的变化和随后估计当前交通统计数据。

聚合交通的一个重要属性是平均值的变化导致方差的变化,反之亦然。图3突出了这种行为。作为一个可以观察到,这种依赖性几乎是线性只允许追踪一个参数的变化,均值或方差。

3.2。交通总:固定数量的来源

时考虑聚集流量的统计特征多路复用资源的数量保持不变。获得聚合交通模式,我们任意选择9痕迹的存档和多路同步开始的时候所有的痕迹。我们有限的所有痕迹1200秒。

时间序列如图6聚合的痕迹4。观察这些痕迹,可能表明,聚合统计交通可能不显著不同。实际上,当视频流量来源的数量是固定的和相对较大,是简单的假定聚合交通可能收敛于协方差平稳过程与正态分布(5]。

对协方差平稳性来支持我们的假设,我们进行了大量的测试。首先,我们把每个跟踪分为6个不重叠的部分都包含200的观察。这些段如图的平均值5。你可以看到单痕迹的平均值并不能改变明显。对于所有痕迹,意思是值的范围小于20%的全球的各自的痕迹。这些变化可以归因于正自相关发现在这些痕迹。最后,我们测试了我们的痕迹的同质性。为此,每个跟踪分为两个样品都有相同数量的观察。在我们的例子中,这对应于600的观察。然后,我们应用检验两个样本的同质性。这个测试可以检验的假设这两个部分有相同的分布对备择假设,,他们有不同的分布。执行测试表明,与水平的意义两部分相同的跟踪具有相同的分布。

直方图的相对频率考虑跟踪及其近似的正态分布如图所示6,在那里,相对应的相对频率吗本,直方图箱的宽度。这些近似表明聚合交通固定数量的来源通常是分布式的。的拟合优度检验执行的意义证实了这一假说。

经验归一化自相关函数(NACFs)如图痕迹7。流程的一个可能会注意到,记忆是短暂和有限的几个滞后。我们近似这种行为使用单一几何术语,例如,,。这个近似准确捕捉lag-1 NACFs实证过程和的值不显著高估或低估了自相关系数较大的滞后。

呈现的结果让我们假设当多路复用资源的数量保持不变聚合视频流量组成实现协方差平稳随机过程。我们注意到我们的测试统计上不允许我们严格的关于协方差平稳性。不幸的是,没有普遍和有效的方法来统计测试是否给定的观测是静止的。然而,进行测试确认边缘分布是正常的,取决于数量的多路复用痕迹只有NACF趋近于零的随着时间的推移确认过程是遍历。所有这些条件是必要的基础过程的协方差平稳。节6,我们还执行另一个测试,证实了我们的假设。

3.3。聚合模型的交通

模型聚合交通固定数量的来源,我们使用协方差平稳自回归过程的顺序,AR (1)。这一过程正常边缘分布和几何衰减ACF允许我们显示它可能产生相当近似的经验数据(17]。这两个属性的交通模式被发现在他们的服务性能产生重大影响网络中(见[18,19]等)。

是一阶自回归的过程的 在哪里和是一些常数,独立同分布随机变量有相同的零均值和方差的正态分布吗。

(1)弱静止不动的,这就足够了。在这种情况下, 在哪里,,是一些常数。

均值、方差和协方差的AR(1)有关,,作为

参数AR(1)模型的相关统计数据 在哪里,,lag-1估计的自相关系数,意思是,分别和方差。

4所示。变点统计测试

4.1。基本原则

区分周围聚集流量的一个常数波动均值和这些变量平均值的变化造成的,我们建议使用变点统计测试。有许多变点检测算法开发。常见的方法来处理这个任务是使用控制图表包括戴明将其理念,累积求和(CUSUM),或exponentially-weighted移动平均(EWMA)图表。控制图的想法是将各种原因偏离目标的价值分为两组。这些都是普通原因和特殊原因。偏差由于常见的原因是内在原因影响给定进程的影响。特殊原因不是过程的一部分,发生意外,显著影响过程。控制图信号的特殊原因发生使用两个控制限制。如果一定函数的初始值观测,过程控制。如果某个值超出,过程失控。

检测聚合流量的变化,我们认为以下。我们考虑到常见的原因的偏差是导致固有的随机性质多路交通固定数量的视频来源。特殊原因是那些导致控制过程参数的变化。例如,在那些移民的新会话添加新的交通和完成正在进行的减去一些流量。控制过程如下。最初,一个控制图参数化使用聚合流量过程的参数的估计。在一个参数发生变化时,一个新进程被认为是控制,控制图是reparameterized据统计的这个过程。

变点测试常常需要独立的观察。我们已经看到聚合视频流量的特征是正相关。自相关使控制图中值的变化不敏感。检测autocorrelated均值的变化过程,提出了两种方法。根据第一种方法,控制限制修改图表考虑自相关特性。的第二种方法是适合观察使用一个特定的时间序列模型,随后测试残差。如果模型与实验数据吻合良好,残差不相关的和控制图表可以使用独立的观察。性能为autocorrelated变点统计测试数据比较(20.,21]。结果表明:修改控制图首次观测自相关是正数时表现得更好。由于这个原因,我们使用第一种方法。

4.2。EWMA控制图

让是一个序列的初步观察。EWMA统计时的价值,用的话,是 在参数是恒定的。

使用EWMA统计测试的原因是需要核心部分以及其他控制图。尽管如此,根据(5),最近的值总是在计算接收更多的重量,选择决定的影响以前的观测过程的EWMA的当前值的统计数据。实际上,当所有的重量放在目前的观察,简并初步观察,EWMA统计数据。因此,EWMA控制图像一个[戴明将其理念22]。另一方面,当目前的观察只能得到一点体重,但大多数重量分配给以前的观测。在这种情况下,EWMA控制图的行为类似于[CUSUM23]。总结、EWMA图提供更多的灵活性为代价的额外的复杂性在确定一个参数。由于固有的灵活性,我们使用EWMA控制图。

假设初始观察从协方差平稳过程,意味着什么和方差也可以由AR(1)的过程。如果,很容易看到当。的方差的近似是由(20.] 在哪里AR(1)过程的参数。

控制限制是由 在哪里设计参数的值列表。

4.3。参数化的EWMA图

参数化的EWMA控制图,许多参数需要提供。首先,参数确定权重的衰落过去的观测应设置的值和确定控制皮带的峰回路转,对于一个给定的过程确定和。这四个参数影响行为所谓的平均运行长度(支持)值,用于确定某一变化检测过程的效率。陆军研究实验室的定义是观察到的平均数量第一控制信号。有许多方法来计算陆军研究实验室的价值和。列表的值可以找到控制陆军研究实验室(20.,21]。最后,和通常不知道在实践中,必须从经验数据估计。因此,估计和应该使用(7)。EWMA测试的结果,实时实现,应该有一定的预热阶段涉及估计的意思。最后,第一个值的EWMA统计数据通常是将全球平均的观察,或如果未知,估计的意思。

5。资源分配系统

5.1。系统的功能

提出了资源描述和分配系统应该实现入口MPLS路由器。我们假定入口路由器符合MPLS规范。唯一重要的区别而MPLS功能资源控制器。该控制器的目的是监控交通到达不同的物流服务商可能改变其统计特征和管理资源配置对于一个给定的聚合行为。控制器的另一个责任是估计所需的资源服务的传入流量与给定的性能指标。重要的是,该控制器不改变交通模式允许它继续一成不变的输出端口。我们也注意,不需要改变内部节点和他们必须严格遵循MPLS规范。

入口节点结构如图8。它的目的是操作如下。交通治安单位是静态参数化,最高可能加载一个内容提供者打算支付允许进入网络。这些数据包符合本规范进行资源控制器。这个元素监测符合交通可能改变其统计特征和估计所需的资源为给定的性能指标。性能指标必须手动配置。交通统计数据发生变化时,资源控制器估计新的资源分配和广告的资源分配机制在输出端口和MPLS泰德与入口节点。RSVP-TE然后用于更新资源分配在所有节点的路径LSP。

资源控制器的结构如图9。该系统的两个主要组件是实时交通估计模块(TEM)和绩效评估和优化模块(PEOM)。系统操作如下。TEM负责检测到达交通统计数据的变化和动态的交通状态估计AR(1)模型。为达到这一目的,必须遵守交通统计数据在实时和美联储的输入变点分析仪。变点分析仪测试传入的观察使用EWMA均值的变化统计测试。重要的是要注意,变点分析仪必须在到达信号变化时,流量统计检测。否则,没有必须采取行动的TEM除了交通监视。如果检测到更改,交通在热身期间计算的统计数据。新模型的交通参数化建模的输入块和美联储PEOM。

根据PEOM的设计、交通模型是美联储决策模块的输入。以在IP层所需的性能为另一个输入,这个模块决定当前的性能是令人满意的。如果性能是令人满意的,系统必须进一步决定是否大量的资源现状的交通是最优的。为了把这两个决定,该模块包含绩效评估框架被激活并提供与当前交通模型。这个模块可以实现绩效评估框架或只是包含一组预先计算的性能曲线对应于一个广泛的流量统计。由于性能控制系统的实时特性,后者的方法是可取的。

从理论上讲,当输入流量统计数据的变化,性能提供聚合交通或资源的优化配置提供一个特定的性能水平或改变。然而,在实际应用中,我们总是有一个有限的粒度参数和性能,因此,我们必须检查是否一个新的交通模型不能满足性能需求聚合交通或结果不是最优的资源分配。如果性能预测是不满意,目前的交通模型是用来决定哪些资源配置参数提供所需的性能水平和优化资源的使用。最后,如果资源配置不是最优的,但性能令人满意,新的最优资源分配必须计算。获得资源配置参数然后使用直到下一个变化在交通统计数据。

5.2。评估资源分配

的描述符由太阳能发电所需的资源,使用令牌桶。实际的资源数量的缓冲空间和外向链接分享率推断从令牌桶参数在每个节点。根据令牌桶机制,允许的流量在时间间隔上有界的,,令牌率与即将离任的链接速度分享和桶的尺寸吗与缓冲空间。参数化一个令牌桶,我们必须找到一个公平令人满意的性能标准。通常,有无数双满足所需的性能损失。然而,总有上限这也满足时延要求。有许多方法来估计令牌桶参数使用统计数据的到达过程。方法从近似为最坏情况的交通场景提供令牌桶参数精确的等效排队系统的涉及解决方案(24,25]。我们感兴趣的是简单的方法为在线实现提供一个可行的选择。

令牌桶的估计参数,我们使用溢出理论。让累计到达过程,让到达时间间隔的工作量。队列长度超过的概率然后 在哪里分享链接速率分配给一个交通总。

使用下界近似,我们得到的

表示,我们得到

注意,桶的大小,,应该设置延迟等于或小于最大允许延迟网络元素。因此,任务(10)降低了寻找一个合适的链接速度分享交通总应该分配给一个。当是正常的,可以使用下面的近似(26]: 在哪里是缓冲区溢出的概率。

5.3。立即更新机制

根据我们的算法,新的资源预订只能广告网络元素当资源控制器已经估计一个新的分配。这些信息可以在预热期的结束。对于一些交通模式(例如,VoIP总量),这段时间可以足够长的时间来接收治疗不足一个网络。以确保该算法不断提供所需的性能水平,我们建议使用后自适应机制。检测到中值增加时,一个新的资源分配是输出缓冲区立即估计和广告和网络元素的路径LSP。因为在预热阶段的开始我们不知道交通统计数据,选择是有些武断。一个可能的方法是估计新的资源分配使用的意思和方差,,在那里,,意味着,控制极限,分别和方差先前的控制部分。当预热期到期和统计的新在控制过程中,新的计算资源分配和广告。

可以使用相同的算法,当平均值减少。另一种方法是宣传新资源分配的预热阶段。事实上,自平均值减少我们仍然确保持续提供适当的性能。注意,立即更新机制导致额外的信令负荷组成的RSVP-TE预订更新和后续IGP-TE资源分配广告(27]。

6。数值例子

6.1。聚合交通:固定数量的来源

节2,我们假设固定数量的视频流量来源聚合交通组合协方差平稳过程的实现。现在让我们为这一结论提供一个理由应用EWMA变点测试前两个痕迹显示在图4。我们已经发现这交通是正态分布有显著lag-1自相关。由于这些特性,控制限制根据计算(7)。预热期用于计算控制限制设置为50的观察。EWMA统计为不同的值和如图10。请注意,,对应于在陆军研究实验室的第一跟踪和控制在陆军研究实验室的第二跟踪控制。参数和对应于在陆军研究实验室的第一跟踪和控制第二个控制支持。可以观察到没有检测到交通观测数据的平均值的变化即使陆军研究实验室的值和相对较小。这些结果表明,聚合的平均值交通固定数量的来源并不随时间根据协方差平稳性。为其他跟踪取得了类似的结果。

注意,对痕迹和所有的值,参数被设置为3。一般来说,匹配一个给定的陆军研究实验室的价值,不同的价值观需要不同的值。也发现,使用列表的值可能会导致许多的控制信号,即使没有新会话的到来或者离开。原因之一是监测过程可能不是完全协方差平稳,偶尔会包含一些极端的观察(异常值)。这些观察结果只可能是当地的意义,也许不会影响未来监控过程的进化以及交通的服务流程。假设自EWMA变化检测实时操作,每个控制信号的开始一个新的预热期。在此期间,新的限制估计和控制过程不能监控。从这个角度来看,我们应该只检测这些变化发生。

结果提出了分段提供额外的必要条件协方差平稳的多路流量固定数量的视频来源。我们的观察在EWMA控制图构造待AR(1)过程表明它们可以实现这一过程。因此EWMA图可以被视为一种工具,测试稳定性的观测。

6.2。聚合交通:不同数量的来源

现在考虑聚合交通不同数量的来源如图2。EWMA统计计算这些痕迹是如图(11日)和11 (b)(,)。数据11 (c)和11 (d)演示前几会话请求相同的数据,在固体水平线代表控制限制和框代表会话到达。第一个盒子显示即时当第二个会话请求到达的时间系统。

考虑EWMA详细统计。我们开始第一次会议时的控制图的到来。它发生在1681年第二次跟踪1和334年第二次跟踪2。预热期用于计算统计数据的观察和控制图表设置为50观测的局限性。从数据可以观察11 (c)和11 (d)这两个过程在控制当第二个会话到达并保持在控制直到新的交通EWMA统计和变化检测。注意,之前存在差距EWMA统计超过控制上限的痕迹。这是由于EWMA的记忆数据,允许以避免虚假信号但恶化反应图的属性。一般来说,当的价值变小,这个间隔变大而错误的变化检测的概率降低。

EWMA统计计算我们的痕迹和如数据所示12(一个)和12 (b)。相同的统计数据最初的几个会话到达数据所示12 (c)和12 (d)。注意,平均值的变化聚合交通成功检测到的这些值和。

6.3。动态资源分配

提出的动态资源分配系统试图提供带宽储蓄相比,忙时预订和传统MPLS自动带宽调整利益的同时保持性能指标所需的水平。考虑我们得到多少获得应用该算法。

首先,我们比较算法的性能与静态忙时资源预订。感兴趣的性能指标是我们交通所需的带宽来传输总量与给定溢出概率。值的带宽分配算法计算使用(11),这样溢出概率。忙时带宽分配被选为最大带宽分配计算的算法。注意,它不同于实际的忙时,代表所需的带宽为交通控制最高时期的EWMA控制图。参数控制图的选择,支持一直保持在500人。我们也使用了即时的更新机制。

图13演示了根据考虑带宽分配算法。估计带宽分配的值如表所示1显示,平均值。请注意,我们的算法总是忙时相比,提供了显著的性能改进资源预订。跟踪1我们的算法允许EWMA时节省71%和70%的带宽变点检测和分别使用。对于跟踪2,这些数字分别是70%和69%。

接下来,我们比较算法的性能的MPLS自动带宽调整。感兴趣的性能指标是所需的LSP重建和带宽根据这两种方法。值的带宽分配计算使用(11),这样溢出概率。突出的影响和对该算法的性能,参数是这样陆军研究实验室的值总是高于三倍。为,总是选择这样陆军研究实验室是300。

图14说明了这两种方法所需的带宽分配。可以注意到,MPLS自动带宽分配总是导致更高的带宽要求对于一个给定的交通总。这是由于到达特定行为统计在带宽分配估计采样间隔。这包括偶尔的局外人,激烈和逐渐到来的变化模式。所有这些特性导致偏见的估计均值和方差,进一步用于计算带宽分配。请注意,他们也会影响算法的性能。

还应该强调,MPLS带宽调整算法的性能对采样间隔的选择高度敏感。当采样间隔太大,统计数据更有可能到来的变化发生在一个时间间隔。大型抽样间隔也导致LSP重建延迟估计带宽分配。由于存在到来的变化统计,估计带宽分配可能不是最优的间隔。另一方面,当采样间隔太短,太多的LSP重建可能与过度负担网络信令负荷。

表2比较所需的信令负荷和平均带宽将考虑交通总量采样间隔的不同长度和不同的价值观。平均所需的带宽服务交通总量被认为是根据我们的算法%。参数和表示所需要的平均带宽的百分比MPLS自动带宽调整相比,我们的算法。首先,观察表1和2我们注意到MPLS自动带宽调整可以显著减少所需的带宽为考虑交通总量相比静态忙时带宽分配。虽然性能具有重要意义,可观察到的极限。事实上,当我们降低10倍采样间隔的长度(从500年到50秒)所需的平均带宽服务交通总量减少了跟踪1 0.05%,跟踪只有0.04% 2。这是非常小的性能,特别是考虑到我们正在接近理论和实践的限制。的确,进一步减少采样间隔的长度将导致偏差估计的均值和方差,并可能过载信号的网络负载。另一方面,当我们观察时,该算法性能更好。两个值的它需要很少的信令负荷,同时仍然提供了相同的性能水平的损失。明显,对于调整我们的方法需要甚至不如MPLS信号带宽与采样间隔设置为500秒。

最后,参数的影响和对该算法的性能也从桌子上2。实际上,使用较低的陆军研究实验室的三倍导致了近3倍数量的变化检测。虽然在我们的特定情况下,它没有导致极其偏颇的带宽分配,它仍然是引人注目。这种效果是由于频繁变化检测在交通模式导致到达时间的不确定性,统计参数估计。期间我们不得不使用即时更新机制,可能高估或低估了所需的带宽。

应该注意的是,从理论上讲,该算法不能提供确定的保证,即使我们使用即时更新机制和目标溢出概率设置为0。主要原因是不确定性引入的预热期期间交通总量估计的统计特征。然而,在我们所有的实验预热时间的累积长度明显短相比在控制时期的总长度。

7所示。结论

我们提出了动态资源描述和预订QoS-aware算法的网络。该算法的核心是统计变化检测过程。我们表明,如果当地平均交通模式的改变时间,所需的资源数量需要为这个交通与给定的性能指标可以适当改编MPLS框架的使用可用的特性。唯一需要改变EWMA变化检测算法,在入口应该实现MPLS路由器。该算法非常适合非固定类型的交通时间变化量的统计参数。数值例子表明,当交通模式表现出不稳定行为提出的方法可以节约大量的资源相比,忙时传统MPLS自动带宽资源分配和调整。

我们还要注意,内容分发服务考虑本文仅仅是示例应用程序可能时变交通特征。原则上,该方法可用于任何类型的聚合交通经验高可变性由于时变统计特性。

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