面向TCP流的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估研究.pdf

1、傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)由于受到管理域的限制,只能管理內(nèi)部用戶的設(shè)備以及邊界路由器,無(wú)法區(qū)分不同的外部用戶的流量行為,也無(wú)法給出不同應(yīng)用的性能評(píng)估,不能滿足精細(xì)化網(wǎng)管的需求。因此,這就要求新一代的網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)不僅能夠管理傳統(tǒng)的網(wǎng)元,還能夠管理互聯(lián)網(wǎng)上運(yùn)行的服務(wù)和用戶行為。這種網(wǎng)絡(luò)管理對(duì)象精度的提高將傳統(tǒng)的端口管理擴(kuò)展到流管理,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的辨識(shí)和特征分析,可以具體區(qū)分并考察用戶的行為特點(diǎn),及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的異常變化。這種網(wǎng)絡(luò)管理的需求變化給

2、網(wǎng)絡(luò)的性能管理實(shí)現(xiàn)帶來(lái)相應(yīng)的變化。例如,現(xiàn)有的基于IP報(bào)文性能測(cè)度給出的端到端性能,是特定IP報(bào)文類型端到端性能特征的直接體現(xiàn)。但是,具體的測(cè)量值受到報(bào)文類型和端系統(tǒng)性能、測(cè)量參數(shù)等多項(xiàng)因素的影響,無(wú)法直接映射成網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)需要的子網(wǎng)之間邏輯路徑的性能。因此,為了能夠?yàn)椴煌６鹊木W(wǎng)絡(luò)被管對(duì)象集合之間提供精細(xì)化的性能管理,需要定義適合描述這些網(wǎng)絡(luò)被管對(duì)象集合之間邏輯路徑性能的新測(cè)度；需要為這些新測(cè)度建立計(jì)算模型和客觀、準(zhǔn)確、可行的測(cè)量方法

3、,以便在實(shí)際環(huán)境中對(duì)定義的性能測(cè)度進(jìn)行測(cè)量,滿足精細(xì)化網(wǎng)絡(luò)性能管理的需要。
　　 針對(duì)精細(xì)化網(wǎng)管中性能管理的這些問(wèn)題,本論文的目標(biāo)是尋找適合于描述特定IP集合之間網(wǎng)絡(luò)路徑丟包與時(shí)延的測(cè)度及其測(cè)量方法,以滿足精細(xì)化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中對(duì)兩個(gè)IP集合為代表的網(wǎng)絡(luò)之間以及兩個(gè)IP為代表的端系統(tǒng)間不同粒度性能評(píng)估的需要。圍繞這個(gè)目標(biāo),論文研究了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間面向網(wǎng)絡(luò)路徑的丟包與時(shí)延的描述與測(cè)量方法；兩個(gè)端系統(tǒng)之間面向應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)流丟包

4、的描述與測(cè)量方法,以及這些測(cè)度計(jì)算所需長(zhǎng)流的高效測(cè)量方法。與傳統(tǒng)的基于網(wǎng)絡(luò)鏈路的測(cè)量方法不同,論文的這些工作均基于TCP流,它們直接反映了用戶實(shí)際感受到的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。因此,論文的各項(xiàng)內(nèi)容是有別于傳統(tǒng)的面向網(wǎng)絡(luò)鏈路的性能測(cè)量與評(píng)估的新嘗試。
　　 論文的工作與貢獻(xiàn)具體包括以下幾個(gè)方面:
　　 1)提出了將網(wǎng)絡(luò)路徑丟包平臺(tái)作為網(wǎng)絡(luò)路徑性能的評(píng)價(jià)背景。通過(guò)測(cè)量和分析網(wǎng)絡(luò)路徑上TCP連接的RTT序列,定義了描述子網(wǎng)之間邏輯路徑

5、傳輸延遲特性的測(cè)度Path_RTT,并給出了相應(yīng)的測(cè)量方法。Path_RTT包含了兩個(gè)組成部分:塊數(shù)據(jù)傳輸RTT區(qū)間BRTDI和塊數(shù)據(jù)傳輸RTT序列BRTDS。BRTDI給出了排除端系統(tǒng)影響的網(wǎng)絡(luò)路徑上報(bào)文的延遲區(qū)間；BRTDS給出的是報(bào)文延遲序列?；贐RTDS又可得到兩個(gè)派生測(cè)度:平均周期RTT時(shí)間Period_RTT和平均谷底R(shí)TT時(shí)間Tbottom_to_min,這兩個(gè)測(cè)度可以進(jìn)一步用于評(píng)估網(wǎng)絡(luò)之間邏輯路徑的擁塞狀態(tài)。與IPPM

6、給出的報(bào)文延遲測(cè)度不同,Path_RTT及其派生測(cè)度關(guān)注的是網(wǎng)絡(luò)路徑本身的特性,通過(guò)觀察這個(gè)網(wǎng)絡(luò)路徑上的TCP連接交互情況來(lái)估算。論文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這些測(cè)度的合理性和可行性。
　　 2)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)之間邏輯路徑的丟包估計(jì)問(wèn)題,論文提出了描述子網(wǎng)之間邏輯路徑丟包特性的測(cè)度Path-Loss,并給出了相應(yīng)的測(cè)量方法。該測(cè)度描述了子網(wǎng)之間發(fā)生丟包平臺(tái)的頻次,而非單個(gè)報(bào)文的丟包概率。論文提出了一種基于平行TCP流的丟包情況來(lái)推導(dǎo)出Pat

7、h_Loss測(cè)度值的算法,并證明其結(jié)果精度雖然受推理過(guò)程中假設(shè)的影響,但可以在一定程度上得到修正。仿真計(jì)算表明,未經(jīng)修正的估計(jì)結(jié)果精度已經(jīng)可以滿足邏輯路徑丟包狀況評(píng)估的實(shí)際需要。
　　 3)針對(duì)Windows系統(tǒng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題,論文研究了在Windows系統(tǒng)中廣泛使用的TCP擁塞控制機(jī)制TCP-Reno的數(shù)據(jù)報(bào)文與響應(yīng)ACK報(bào)文之間的定量關(guān)系,提出了基于。TCP-Reno流的往返報(bào)文數(shù)估計(jì)流丟包特性的計(jì)算模型。

8、該算法根據(jù)TCP連接中的雙向報(bào)文數(shù),結(jié)合端系統(tǒng)的TCP-Reno擁塞控制算法和實(shí)際的TCP延遲響應(yīng)機(jī)制,可以估計(jì)出TCP-Reno流的丟包特征。論文給出了在理想假設(shè)條件下的基本計(jì)算模型,并分析了實(shí)際傳輸環(huán)境中與理論假設(shè)不相符合的因素對(duì)模型估計(jì)結(jié)果造成的誤差,給出了結(jié)果的修正方案。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的結(jié)果表明,即使在不修正的情況下,估計(jì)結(jié)果也可以滿足精細(xì)化網(wǎng)管的需求。由于基本計(jì)算模型所需的TCP雙向報(bào)文數(shù)可以從流記錄中獲得,因此實(shí)際的計(jì)算數(shù)據(jù)可以從

9、可廣泛獲得的Netflow流記錄中選擇,從而使得該方法具有很好的實(shí)用性。
　　 4)針對(duì)Linux系統(tǒng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題,論文研究了在Linux系統(tǒng)中廣泛使用的TCP擁塞控制機(jī)制TCP-BIC的數(shù)據(jù)報(bào)文與響應(yīng)ACK報(bào)文之間的定量關(guān)系,提出了基于TCP-BIC流的往返報(bào)文數(shù)估計(jì)流丟包特性的計(jì)算模型。鑒于TCP-BIC的行為模式與TCP-Reno區(qū)別很大,而且TCP-BIC在Liunx內(nèi)核中的具體實(shí)現(xiàn)也和最初提出的算法

10、有較大差別,論文首先分析了Linux內(nèi)核中TCP-BIC的算法特征,然后結(jié)合Delayed ACK響應(yīng)機(jī)制,提出了根據(jù)使用TCP-BIC擁塞控制機(jī)制的TCP連接中的往返報(bào)文數(shù),估計(jì)TCP-BIC流丟包特征的算法。論文分析了基于理想條件的基本計(jì)算模型的誤差成因,并給出了結(jié)果的修正方法。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果表明,TCP-BIC的算法誤差雖然略大于TCP-Reno模型的誤差,但也在可接受范圍內(nèi)。同樣,由于基本計(jì)算模型所需的TCP雙向報(bào)文數(shù)可以從流記錄

11、中獲得,因此實(shí)際的計(jì)算數(shù)據(jù)也可以從可廣泛獲得的Netflow流記錄中選擇,從而使得該方法也具有很好的實(shí)用性。
　　 5)針對(duì)在目前的高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下評(píng)估網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)所需的網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)流測(cè)量問(wèn)題,論文提出了一個(gè)快速的長(zhǎng)流識(shí)別算法DCBF。這個(gè)長(zhǎng)流識(shí)別算法通過(guò)使用兩層Bloom Filter結(jié)構(gòu),可以從海量的網(wǎng)絡(luò)流量中快速過(guò)濾出長(zhǎng)流。論文分析了該算法的誤判率,通過(guò)模擬數(shù)據(jù)分析了算法錯(cuò)誤率和內(nèi)存資源限制的關(guān)系,并在相同內(nèi)存資源限制的條件下,將該算