基于度中心性的AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖?/h1>

2019-12-02 10:49:28王智宇何鋒谷曉燕

北京航空航天大學(xué)學(xué)報訂閱 2019年11期 收藏

關(guān)鍵詞：端系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>交換機(jī)

王智宇， 何鋒,*， 谷曉燕

(1. 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院, 北京 100083； 2. 北京信息科技大學(xué)信息管理學(xué)院， 北京 100192)

航空電子全雙工交換式以太網(wǎng)(Avionics Full Duplex Switched Ethernet，AFDX)標(biāo)準(zhǔn)定義于ARINC664 Part7[1]，是新一代民用航空總線標(biāo)準(zhǔn)。AFDX網(wǎng)絡(luò)是基于商用以太網(wǎng)IEEE802.3標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改進(jìn)使其成為適合航空電子系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜p工確定性交換式以太網(wǎng)，已經(jīng)成功應(yīng)用于空客公司的A380飛機(jī)和波音公司波音787飛機(jī)[2]。

近年來復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)(complex network)[3]受到了來自科學(xué)與工程等各個領(lǐng)域的強(qiáng)烈關(guān)注，作為研究復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)的全新視角和有力工具，由于其模型不僅兼顧樣本個體屬性，還更加注重從宏觀結(jié)構(gòu)上將樣本局部與整體的關(guān)系緊密連接，這些優(yōu)勢促使復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)生成研究問題中應(yīng)用廣泛。依據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角對一般網(wǎng)絡(luò)建模的研究，文獻(xiàn)[4]從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計特性出發(fā)，提取真實的互聯(lián)網(wǎng)所具備的統(tǒng)計特征，對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行建模抽象。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如何影響網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)行為已有大量研究，例如，文獻(xiàn)[5]對基于流量感知路由策略的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對流量傳輸?shù)挠绊戇M(jìn)行研究，考慮網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、信息生成速率和各個節(jié)點的信息處理能力，解決拓?fù)鋵?fù)雜網(wǎng)絡(luò)流量動態(tài)的影響問題。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角與其他視角的不同之處在于它可以定量描述一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的屬性[6]。然而定量描述網(wǎng)絡(luò)的前提是必須要對其進(jìn)行測量，其中度中心性[7](degree centrality)作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中研究的重要測度，是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲信c節(jié)點直接相連邊的數(shù)目的累加和，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中個體與相鄰個體的交互能力[6]。度中心性的概念已廣泛應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的分析中，文獻(xiàn)[8]利用測量度中心性的方法分析了社交網(wǎng)絡(luò)中有影響力的人物關(guān)系以及交互次數(shù)的關(guān)系權(quán)重。文獻(xiàn)[9]則從多層社交網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)，提取多層社交網(wǎng)絡(luò)的組成結(jié)構(gòu)，針對不同程度的度中心性進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，得出節(jié)點在社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵程度。在航電網(wǎng)絡(luò)中，由于端系統(tǒng)之間信息交互差異巨大，采用度中心性理論可以有效分析信息交互頻繁的端節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵地位，并以此為依據(jù)對航電網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)湓O(shè)計。

現(xiàn)有航空電子網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞脑O(shè)計大多依靠人工，技術(shù)人員一般依據(jù)終端節(jié)點之間的通信關(guān)系以及交換機(jī)的特有連接構(gòu)型對航電網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行設(shè)計。然而，當(dāng)面對航電網(wǎng)絡(luò)節(jié)點規(guī)模日益龐大，信息交互量級不斷增加，任務(wù)性能保障訴求逐漸嚴(yán)格的情況下，依賴于設(shè)計人員經(jīng)驗和技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計就顯得捉襟見肘。因此，本文用節(jié)點度的大小表征節(jié)點間交互關(guān)系，將節(jié)點間數(shù)據(jù)交互規(guī)模加以考慮，提出基于度中心性理論依據(jù)節(jié)點間通信數(shù)據(jù)幀長的航空電子網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥詣由伤惴?，?gòu)建2種不同的組網(wǎng)規(guī)模，利用確定性網(wǎng)絡(luò)演算方法和仿真方法對生成網(wǎng)絡(luò)的實時性能進(jìn)行評估。

1 AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖?/h2>

1.1 AFDX網(wǎng)絡(luò)模型

對AFDX網(wǎng)絡(luò)研究一般采用離散事件的建模方法。離散事件建模的系統(tǒng)由模型實體以及實體之間的關(guān)系構(gòu)成[10]。AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆?部分組成：端系統(tǒng)、交換機(jī)和虛擬通信鏈路。AFDX網(wǎng)絡(luò)消息的通信過程由駐留于端系統(tǒng)的分區(qū)產(chǎn)生，并交由端系統(tǒng)上的虛擬鏈路來承載，虛擬鏈路從源端系統(tǒng)發(fā)出，經(jīng)過交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)路由轉(zhuǎn)發(fā)，最后到達(dá)目的端系統(tǒng)分區(qū)中。AFDX網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有一定靈活性，適應(yīng)大中型飛機(jī)的航空電子綜合化互聯(lián)。

AFDX網(wǎng)絡(luò)模型主要由端系統(tǒng)和交換機(jī)組成，采用雙冗余拓展型星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，異步傳輸模式，終端節(jié)點之間通過虛擬鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)幀的交換。

1) 端系統(tǒng)模型

AFDX網(wǎng)絡(luò)的端系統(tǒng)中存在UDP/IP協(xié)議處理棧負(fù)責(zé)與應(yīng)用分區(qū)的接口。端系統(tǒng)模型抽象如圖1[10]所示。依據(jù)抽象出的結(jié)構(gòu)模型，可將端系統(tǒng)細(xì)分為發(fā)送端系統(tǒng)和接收端系統(tǒng)。

2) 交換機(jī)模型

交換機(jī)是具備網(wǎng)絡(luò)收發(fā)功能的模型，內(nèi)部通過總線和交換控制模塊完成數(shù)據(jù)幀的交換轉(zhuǎn)發(fā)功能，且交換機(jī)各端口相互獨立。交換機(jī)端口具有接收和發(fā)送2種功能，在完成對數(shù)據(jù)的接收后查詢配置表，即可將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到目的端口。一組交換機(jī)端口從接收到發(fā)送的功能模型如圖2[10]所示，交換機(jī)模型則由多個端口模型共同構(gòu)成。

3) 通信鏈路

AFDX網(wǎng)絡(luò)中的通信物理鏈路，指的是2個節(jié)點之間的連接。例如2個交換節(jié)點或1個交換節(jié)點和1個終端節(jié)點之間，它可以為消息傳輸提供給定的數(shù)率。此外，在一個物理連接中可能有多個邏輯鏈接。邏輯鏈接又叫虛擬鏈路(VirtualLink，VL)，是消息源和其目的端之間的邏輯鏈接，可以看作是用于消息交換的全局邏輯通道。通常，虛擬鏈路可以用帶寬分配間隔和最大數(shù)據(jù)包長度來表示。

圖1 端系統(tǒng)模型抽象圖[10]Fig.1 Schematic of end system model[10]

圖2 一組交換機(jī)端口模型圖[10]Fig.2 One set of switch port models[10]

1.2 AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴?/h3>

AFDX網(wǎng)絡(luò)中不同終端節(jié)點所承載的通信任務(wù)緊要程度不同，根據(jù)所承載任務(wù)的緊要程度，可以將終端節(jié)點分為2種類型，即核心處理節(jié)點與外圍接入節(jié)點。核心處理節(jié)點承載了對實時性等性能要求較高的任務(wù)，同時也承載了部分對實時性要求較低的任務(wù)；外圍接入節(jié)點所承載的任務(wù)對實時性等性能要求相對較低。因此，在AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ㄖ锌蓪⒔K端節(jié)點分成兩類考慮。

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴▽⒃唇K端節(jié)點與目的終端節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交互規(guī)模加以考慮，AFDX網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間信息交互規(guī)模較大，任務(wù)通信較頻繁，則需要盡量滿足通信鏈路所經(jīng)過的交換機(jī)跳數(shù)較少，使數(shù)據(jù)在傳輸過程中的延遲較小，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性。在AFDX網(wǎng)絡(luò)中，消息具體的傳輸過程包含固定時延和有界時延。有界時延包括多路復(fù)用排隊時延和鏈路傳輸時延，二者都與數(shù)據(jù)幀長緊密相關(guān)?？紤]到AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲卸斯?jié)點之間邊的實際意義與數(shù)據(jù)幀長的關(guān)系，將兩節(jié)點之間存在所有VL的數(shù)據(jù)幀長度求和作為節(jié)點的度中心性抽象指標(biāo)。

對于AFDX網(wǎng)絡(luò)，兩節(jié)點間通信幀長總和越大，表征節(jié)點度越大，就意味著這個節(jié)點的度中心性越高，說明該節(jié)點在AFDX網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)交互規(guī)模龐大，任務(wù)通信繁雜。由于度中心性高的核心處理端節(jié)點占網(wǎng)絡(luò)所有信息交互規(guī)模比重較大，因此需要將兩節(jié)點之間的通信幀長總和以及交換機(jī)對于信息的處理轉(zhuǎn)發(fā)能力加以考慮，按照核心處理節(jié)點占總終端節(jié)點的比例將端節(jié)點進(jìn)行集合劃分，盡可能減少虛擬鏈路經(jīng)過交換機(jī)的跳數(shù)，降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)呐抨犧D(zhuǎn)發(fā)延遲以及鏈路傳輸延遲。在進(jìn)行交換機(jī)連接拓?fù)涞纳蛇^程中，由于交換機(jī)需要對其上連接的所有端節(jié)點的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲轉(zhuǎn)發(fā)操作，因此將劃分集合后的端節(jié)點作為整體考慮，進(jìn)行交換機(jī)連接判斷。算法具體流程如下：

1) AFDX網(wǎng)絡(luò)配置設(shè)定

輸入AFDX網(wǎng)絡(luò)的交換機(jī)配置、各個終端節(jié)點的通信配置以及虛擬鏈路的配置。

在配置過程中，將AFDX網(wǎng)絡(luò)中用到的交換機(jī)個數(shù)，交換機(jī)端口數(shù)以及交換機(jī)技術(shù)延遲等參數(shù)進(jìn)行說明。將終端節(jié)點之間交互信息的屬性進(jìn)行說明，包括：源終端節(jié)點、目的終端節(jié)點、數(shù)據(jù)幀長，幀間間隔以及虛擬鏈路路由規(guī)則。

對于本算法虛擬鏈路的配置，其路徑皆要遵循最短路徑原則。

2) 核心處理節(jié)點集合劃分

集合的數(shù)量等于交換機(jī)的數(shù)量，集合序號與交換機(jī)序號一一對應(yīng)。選取某一核心處理節(jié)點作為種子節(jié)點，計算該節(jié)點與其他所有核心節(jié)點間所有VL的數(shù)據(jù)幀長和，并作為節(jié)點度，按照數(shù)據(jù)幀長和的大小對其他核心節(jié)點進(jìn)行降序排列。在集合劃分過程中，按照降序依次選擇其他核心處理節(jié)點與種子節(jié)點劃分到同一集合中，若某核心節(jié)點已經(jīng)成為其他集合中的元素，則跳過該節(jié)點的劃分。為了對交換機(jī)端口做出一定預(yù)留，根據(jù)核心節(jié)點占所有節(jié)點數(shù)量的比例，在每個交換機(jī)上掛載核心處理節(jié)點的端口數(shù)占該交換機(jī)所有端口數(shù)的比例不超過該比例值?？紤]交換機(jī)負(fù)載均衡的原因，為了避免將通信數(shù)據(jù)量規(guī)模較大的端系統(tǒng)分配到同一集合，掛載到同一交換機(jī)上，“集合劃分”會分兩輪進(jìn)行。當(dāng)集合第一輪分配結(jié)束后，還有剩余核心處理節(jié)點未劃分，針對剩余每個核心節(jié)點，分別比較該節(jié)點與各個集合中已有的所有核心節(jié)點的數(shù)據(jù)幀長之和，選擇和最大的集合，將該核心節(jié)點加入其中，直至所有核心節(jié)點劃分結(jié)束。核心處理節(jié)點集合劃分流程圖如圖3所示。

圖3 核心處理節(jié)點集合劃分流程圖Fig.3 Core processing node set division flowchart

3) 外圍接入節(jié)點集合劃分

對任意一個外圍節(jié)點計算與各個集合中已有的每一個核心節(jié)點的所有VL通信數(shù)據(jù)幀長的總和，選擇和最大的集合，將外圍節(jié)點加入到該集合中，直至所有外圍節(jié)點集合劃分完畢。

4) 終端節(jié)點與交換機(jī)連接

將每個集合中的節(jié)點分別掛載到交換機(jī)上。

5) 交換機(jī)拓?fù)錁?gòu)建

分別將兩集合內(nèi)不同節(jié)點間的所有VL通信數(shù)據(jù)幀長求和，根據(jù)上述各集合間通信總幀長求集合間通信總幀長的平均值，將兩集合通信總幀長大于平均值所對應(yīng)的交換機(jī)進(jìn)行連接。

算法簡化示意圖如圖4所示。

圖4 基于度中心性的AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴‵ig.4 AFDX network topology generation algorithm based on degree centrality

2 算法效能評估

2.1 算法評價

對于一個規(guī)劃完成的AFDX網(wǎng)絡(luò)，所有的終端節(jié)點的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都是提前規(guī)定好的，而且網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟坏┰O(shè)計完成，交換機(jī)的路由轉(zhuǎn)發(fā)也就固定不變。因此網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ǖ膶崟r性能可以根據(jù)數(shù)據(jù)流的端到端延遲進(jìn)行評價。

參照空客公司提出的典型AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲薪粨Q機(jī)連接結(jié)構(gòu)[11]，根據(jù)端系統(tǒng)之間通信聯(lián)系緊密程度、信息交互數(shù)據(jù)量大小以及減少交換機(jī)發(fā)生擁堵可能性的均衡原則將端系統(tǒng)掛載到各個交換機(jī)上，由此構(gòu)建由8個交換機(jī)(S1～S8)和24個終端節(jié)點(E1～E24)組成的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)如圖5所示。

假定節(jié)點1～16承載的大部分任務(wù)實時性能較強(qiáng)，為核心處理節(jié)點；節(jié)點17～24承載的任務(wù)關(guān)鍵性較弱，為外圍接入節(jié)點。

終端節(jié)點之間通信配置信息如表1所示。利用基于度中心性AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ǎ傻木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D6所示。

分別采用解析方法(網(wǎng)絡(luò)演算)和仿真方法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能的分析與評價，依據(jù)于具體的網(wǎng)絡(luò)和流量配置參數(shù)，探尋流量干擾影響，實現(xiàn)信息交互的端到端延遲評估。

2.2 解析方法

解析方法一般指利用數(shù)學(xué)建模方法計算消息端到端延遲上界，最常見的即為網(wǎng)絡(luò)演算方法。確定性網(wǎng)絡(luò)演算[12-13]是一種基于最小加代數(shù)(min-plus)理論的網(wǎng)絡(luò)性能分析方法，通過到達(dá)曲線和服務(wù)曲線的約束來計算消息最壞情況下的延遲上限。網(wǎng)絡(luò)演算中常用的核心公式包括到達(dá)曲線[14]α(t)、服務(wù)曲線[15]β(t)以及延遲上界h(α,β)，延遲上界為到達(dá)曲線α(t)和服務(wù)曲線β(t)之間的最大水平距離，由圖7中標(biāo)記有h(α,β)的水平箭頭給出。圖中：ασ，ρ(t)為數(shù)據(jù)流的到達(dá)曲線，表示數(shù)據(jù)流允許最大發(fā)度為σ，且持續(xù)流量為ρ，βC,T(t)為輸出節(jié)點的服務(wù)曲線，表示具有固有技術(shù)時延為T,輸出速率為C。

圖5 人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.5 Artificially designed network topology

表1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)配置信息Table 1 Network parameter configuration information

根據(jù)交叉通信且通信鏈路源和目的端涵蓋大多數(shù)端節(jié)點的原則，由表1提取核心節(jié)點之間、核心節(jié)點與外圍接入節(jié)點之間以及外圍接入節(jié)點之間部分VL配置，如表2所示，利用確定性網(wǎng)絡(luò)演算方法進(jìn)行數(shù)據(jù)流的端到端延遲計算來驗證網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ǖ膶崟r性能，路徑規(guī)劃遵循最短路徑原則，網(wǎng)絡(luò)鏈路傳輸為100 Mbit/s，交換機(jī)技術(shù)延遲為16 μs[16]。

在相同配置下人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c基于度中心性的AFDX網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渖伤惴ㄉ傻木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞亩说蕉搜舆t對比，如圖8所示。從圖8中可以看出在50條VL組網(wǎng)規(guī)模下基于度中心性的拓?fù)渖伤惴ㄉ傻木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?5%的VL實時性能優(yōu)于人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌叶说蕉搜舆t平均減小9.37%。

2.3 仿真方法

利用OMNet++平臺構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)仿真模型，模擬AFDX網(wǎng)絡(luò)[17]，配置參數(shù)如表1所示，共1 400條VL。網(wǎng)絡(luò)鏈路傳輸為100 Mbit/s，交換機(jī)技術(shù)延遲為16 μs[16]。

結(jié)果分析：利用仿真實驗對比人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c基于度中心性的拓?fù)渖伤惴ㄉ傻木W(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞钠骄说蕉搜舆t，如圖9所示。在圖9中，橫坐標(biāo)代表虛擬鏈路編號，縱坐標(biāo)表示各條虛擬鏈路的平均端到端延遲，紅色實線表示人為規(guī)劃拓?fù)渲胁煌摂M鏈路的平均端到端延遲，藍(lán)色虛線則表示算法生成拓?fù)涞牟煌摂M鏈路的平均端到端延遲。從圖9中可以看出算法生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲?4.3%的VL實時性能優(yōu)于人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，且平均端到端延遲平均減小50.2%。然而虛擬鏈路編號681～730以及781～810處，算法生成拓?fù)涞钠骄说蕉搜舆t要略高于人為規(guī)劃拓?fù)涞亩说蕉搜舆t。針對本案例，是由于承載上述虛擬鏈路必經(jīng)的交換機(jī)上連接的皆為核心處理節(jié)點，且上述核心處理節(jié)點處理的數(shù)據(jù)規(guī)模相對于其他核心節(jié)點較大，造成當(dāng)前時刻交換機(jī)瞬時擁塞，引起轉(zhuǎn)發(fā)排隊延遲時間較長，增加了排隊延遲，因此導(dǎo)致這一小部分?jǐn)?shù)據(jù)流端到端延遲沒有明顯改善。

圖6 算法生成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.6 Algorithm generated network topology

圖7 確定性網(wǎng)絡(luò)演算分析模型Fig.7 Deterministic network calculus analysis model

表2 網(wǎng)絡(luò)演算配置信息Table 2 Network calculus configuration information

圖8 網(wǎng)絡(luò)演算對比人為規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜退惴ㄉ赏負(fù)渥顗亩说蕉搜舆tFig.8 Network calculus comparison of the worst end-to-end delay between artificially designed network topology and algorithm generated network topology

圖9 人為規(guī)劃拓?fù)浜退惴ㄉ赏負(fù)淦骄说蕉搜舆t仿真對比Fig.9 Simulation comparison of average end-to-end delay between artificially designed network topology and algorithm generated topology

3 結(jié) 論

1) 本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的度中心性理論，以AFDX網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間所有VL通信數(shù)據(jù)幀長之和為度，根據(jù)兩節(jié)點間通信幀長總和，提出了適應(yīng)于AFDX網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成算法。

2) 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)演算方法對比分析了人為規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c自動生成算法生成的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞膶崟r性能。從計算結(jié)果可以看出自動生成算法生成的拓?fù)渲?5%的虛擬鏈路的實時性優(yōu)于人為規(guī)劃的拓?fù)洹?/p>

3) 基于OMNet++平臺，設(shè)計人為規(guī)劃拓?fù)渑c算法生成拓?fù)涞男袨榉抡婺Ｐ停瑢θ藶橐?guī)劃拓?fù)浜退惴ㄉ赏負(fù)鋵崟r性進(jìn)行了仿真對比分析。在1 400條數(shù)據(jù)流量的配置下，其中有1 320條流量在算法生成拓?fù)渲袑崟r性能較好，較人為規(guī)劃拓?fù)鋵崟r性提高了50.2%；算法改善了大部分虛擬鏈路的實時性能，然而由于數(shù)據(jù)流突發(fā)等原因，增加了小部分虛擬鏈路的排隊延遲，導(dǎo)致80條流量端到端延遲沒有很大改善。

本算法以流量均衡分布和就近接入為目標(biāo)，可以在絕大多數(shù)情況下為流量的接入交換和骨干交換提供一個平穩(wěn)的流量交互網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，保證了大多數(shù)流量傳輸?shù)膶崟r性。從數(shù)據(jù)分析中也可以看出算法在很大程度上提高了AFDX網(wǎng)絡(luò)的實時性能。

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