多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力保障性能的評(píng)測(cè)方法

樂(lè)寧莉,余 建，郎 旭

（1.福建商學(xué)院 信息技術(shù)中心，福州 福建 365004；2.三明學(xué)院 信息工程學(xué)院，福建 三明 365004；3福建中信網(wǎng)安信息科技有限公司，福州 福建 350011））

隨著云計(jì)算[1]、邊緣網(wǎng)絡(luò)計(jì)算[2]、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)[3]等技術(shù)的出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)所扮演的角色不斷突出。網(wǎng)絡(luò)作為鏈接用戶和云計(jì)算系統(tǒng)的必要通道，是獲得云服務(wù)的基礎(chǔ)，其服務(wù)質(zhì)量直接決定用戶的服務(wù)體驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)運(yùn)營(yíng)商提供的數(shù)據(jù)通信能力成為制約高性能云計(jì)算應(yīng)用發(fā)展的瓶頸。特別是在新冠疫情期間，大量的高校的采用線上上課，導(dǎo)致大量的網(wǎng)絡(luò)課程出現(xiàn)數(shù)據(jù)延遲的情況[4]。在云服務(wù)提供者和用戶之間，如果只有一條網(wǎng)絡(luò)路徑而沒(méi)有其他路徑滿足云服務(wù)的交付過(guò)程對(duì)數(shù)據(jù)通信能力的要求時(shí)，那么用戶得不到所需的云服務(wù)的概率很高。因此，在多路徑網(wǎng)絡(luò)中，其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能夠最大化地利用網(wǎng)絡(luò)資源和防止網(wǎng)絡(luò)擁堵，提高數(shù)據(jù)的傳輸效率，從而保障云服務(wù)質(zhì)量。在數(shù)據(jù)密集型服務(wù)中，通常需要網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)高吞吐量的數(shù)據(jù)傳輸。在單個(gè)網(wǎng)絡(luò)路徑提供服務(wù)的情況下，如果滿足吞吐量要求的服務(wù)運(yùn)營(yíng)商和用戶之間沒(méi)有路徑，則該網(wǎng)絡(luò)可能無(wú)法交付該云服務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層以底層的物理網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上建立虛擬網(wǎng)絡(luò)。本文提出的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型位于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層，與底層的物理網(wǎng)絡(luò)相比，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的虛擬連接是邏輯上的，具有更好的靈活性。目前，存在許多網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以支持多路徑的數(shù)據(jù)傳輸。例如，等價(jià)多路徑路由（equal-cost multi-path routing，ECMp）[5]、多協(xié)議標(biāo)簽交換(multi-protocol label switching，MPLS)[6]和軟件自定義網(wǎng)絡(luò)（software defined network，SDN）[7]等。

在云服務(wù)交付過(guò)程中，多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能夠讓流量分配到多條可行的路徑上，從而提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐能力，降低延遲。多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)作為網(wǎng)絡(luò)能力保障的一個(gè)特定研究領(lǐng)域，還存在一定的不足：一是現(xiàn)有研究考慮角度單一或直接采用成熟的網(wǎng)頁(yè)服務(wù)分析方法；二是現(xiàn)有的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力保障研究常以軟件即服務(wù)（software as a service，SaaS）等服務(wù)為研究對(duì)像，未形成一般化的分析方法；三是現(xiàn)有的云計(jì)算服務(wù)理論并未將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)納入統(tǒng)一的環(huán)境中，且缺乏對(duì)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)融合的統(tǒng)一認(rèn)識(shí)，這導(dǎo)致在云服務(wù)與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)融合環(huán)境下，對(duì)云服務(wù)性能分析方法的研究深度還不足。因此，研究網(wǎng)絡(luò)服務(wù)與云服務(wù)融合系統(tǒng)中的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型對(duì)提高云服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）保障能力十分重要。

1 多路徑網(wǎng)絡(luò)模型

云服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是用戶選擇云服務(wù)商的重要因素之一[8]。也就是說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能是云服務(wù)能否被廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵要素之一，是用戶選擇云服務(wù)提供商的重要指標(biāo)。針對(duì)如何通過(guò)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型的服務(wù)性能來(lái)定量分析云服務(wù)的QoS這一問(wèn)題，本文提出了一種多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型，以評(píng)測(cè)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的保障性能。

1.1 模型設(shè)計(jì)

根據(jù)文獻(xiàn)[9]，假設(shè)所有的路由信息由網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)規(guī)劃完成，且路徑上的節(jié)點(diǎn)只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),不會(huì)對(duì)路徑做任何改變。網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)通過(guò)不斷探測(cè)得到鏈路信息，這樣節(jié)點(diǎn)就會(huì)擁有整個(gè)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，進(jìn)而根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?、帶寬等信息?guī)劃出多條網(wǎng)絡(luò)服務(wù)路徑。這些路徑構(gòu)成多條不相交的路徑，如圖1。

圖1 多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型

如圖1所示，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流到達(dá)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)將從可供選擇的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)組件中選出多條網(wǎng)絡(luò)服務(wù)路徑，以此為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)交付提供服務(wù)質(zhì)量保障。經(jīng)鏈路上的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)節(jié)點(diǎn)處理過(guò)的數(shù)據(jù)聚合到匯聚節(jié)點(diǎn)，然后由匯聚節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的其他節(jié)點(diǎn)或者云用戶。該系統(tǒng)模型可以抽象為一個(gè)連通的有向圖G(N,E)，其中N={ng,na,nij}表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)集合，nij表示第 i條路徑 j上的第個(gè)節(jié)點(diǎn)，i=1,2,…，m；j=1,2,…，ci，m 表示路徑數(shù)，ci表示第i條路徑上的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，ng表示網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，表na示匯聚節(jié)點(diǎn)；邊集合E={ek}，ek表示系統(tǒng)中任意兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的鏈路在該模型中，R（t）表示進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流；Ri（t）表示第條路徑上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流，并有表示流出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流。

1.2 多路徑網(wǎng)絡(luò)模型描述

與云基礎(chǔ)設(shè)施中的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)相比，通過(guò)跨廣域網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)的通向云終端用戶的云服務(wù)交付網(wǎng)絡(luò)面臨一些特殊挑戰(zhàn)。

首先，用于向終端用戶提供數(shù)據(jù)通信的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商（internet service provider，ISP）獨(dú)立于云服務(wù)提供商，并且這樣的數(shù)據(jù)通信會(huì)話可能需要遍歷由不同ISP管理的多個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)層，這不僅需要采用不同的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)而且也將導(dǎo)致復(fù)雜的層間QoS問(wèn)題。其次，由網(wǎng)絡(luò)虛擬化（network virtualization，NV）[10-11]技術(shù)引起的資源抽象和由軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引起的虛擬網(wǎng)絡(luò)資源平面與數(shù)據(jù)控制平面的分離，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供層相分離，進(jìn)一步增加了網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估的復(fù)雜性。由此可見(jiàn)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)交付過(guò)程中的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型需要具有靈活性，并且能夠適用于不同的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。因此，本文采用了網(wǎng)絡(luò)演算理論[12]中的服務(wù)曲線和到達(dá)曲線的概念描述系統(tǒng)模型。

到達(dá)曲線 a（t）表示系統(tǒng)的負(fù)載，即進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流 R（t）受 a（t）約束。 服務(wù)曲線 β（i，j）表示第 i條路徑上第j個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)能力，其中j=1,2，…，ci，cj，表示第i條路徑上的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)；服務(wù)曲線βg和βa分別表示網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)的服務(wù)能力。那么，每條鏈路的端到端服務(wù)能力可表示為

用速率-延遲函數(shù)LR（latency-rate）來(lái)表示服務(wù)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)能力，其表達(dá)式為：

其中LR函數(shù)可以用來(lái)描述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)能力，那么為使網(wǎng)絡(luò)服務(wù)節(jié)點(diǎn)服務(wù)能力的表示形式更易處理，LR函數(shù)為描述模型中每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)能力曲線。

假設(shè)當(dāng)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)流出的數(shù)據(jù)流受到達(dá)曲線a*（t）約束時(shí)，每條數(shù)據(jù)流Ri（t）的到達(dá)曲線ai（t）滿足：

其中，wi表示流量分配的權(quán)重，且。

2 多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的性能評(píng)測(cè)

2.1 性能分析

2.2 MPSDUC算法

根據(jù)上述理論分析，可以得出多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的時(shí)延上界計(jì)算（multiple path service delay upper computation，MPSDUC）算法，該算法的偽代碼如表1所示。

表1 MPSDUC算法的偽代碼

表1詳細(xì)介紹了多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的時(shí)延上界計(jì)算算法的執(zhí)行過(guò)程，該過(guò)程主要包含以下步驟。

第一步（第1行）：計(jì)算數(shù)據(jù)流通過(guò)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)延Dg，所需要花費(fèi)的時(shí)間為O（1）；

第二步（第2～13行）：根據(jù)不同的流量分配方式，計(jì)算每條路徑上分配流量的權(quán)重wi，所需要花費(fèi)的時(shí)間為 O(mc），其中，；

第三步（第14～17行）：計(jì)算數(shù)據(jù)流在每條路徑上產(chǎn)生的時(shí)延，所需要花費(fèi)的時(shí)間為O(m）；

第四步（第18行）：計(jì)算數(shù)據(jù)流在鏈路上產(chǎn)生的時(shí)延Dc，所需要花費(fèi)的時(shí)間為O(m）；

第五步（第19行）：計(jì)算數(shù)據(jù)流在匯聚節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的時(shí)延Da，所需要花費(fèi)的時(shí)間為O(m）；

第六步（第20～21行）：計(jì)算數(shù)據(jù)流端到端的總時(shí)延De2e，所需要花費(fèi)的時(shí)間為O（1）。

因此，綜合上述步驟得到 MPSDUC算法在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O（1+mc+m+m+m+1）=O(mc）。

3 仿真測(cè)試與分析

為了驗(yàn)證融合系統(tǒng)中多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型和性能上界分析方法的有效性和靈活性，本文采用MATLAB2019（a）（MathWorks公司）仿真工具對(duì)性能分析方法進(jìn)行了全面的數(shù)值分析。具體來(lái)講，將從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率、流量分配方式及傳輸路徑數(shù)這三個(gè)方面進(jìn)行分析。

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

在仿真中，將利用以下兩種流量分配方式對(duì)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型進(jìn)行性能分析。

（1）平均分配：每條路徑上分配的流量數(shù)相同。平均分配方式下流量分配權(quán)重為

（2）權(quán)值分配：根據(jù)不同鏈路提供的服務(wù)速率來(lái)分配。由于鏈路上的服務(wù)能力由服務(wù)曲線βij表示，且服務(wù)速率是服務(wù)能力的體現(xiàn)，因此流量分配權(quán)重wi與每條鏈路提供的服務(wù)速率成正比。

為便于分析，在仿真實(shí)驗(yàn)中假設(shè)每條鏈路上有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)節(jié)點(diǎn)，即ci=2；i=1,2，…，m。已得知在不考慮信號(hào)處理時(shí)延的情況下，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的延遲參數(shù)T可以被估計(jì)為傳輸時(shí)延和包處理時(shí)延的和，即T=L/R+L/C。在仿真實(shí)驗(yàn)中，多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的延遲參數(shù)可以表示為

仿真默認(rèn)參數(shù)的設(shè)置如下。

（1）網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)淖畲蟀L(zhǎng)為1024 B，鏈路傳輸速率為10 Gbit/s。

（2）分析路徑數(shù)對(duì)時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界的影響時(shí)，假設(shè)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)的服務(wù)速率均為1000 Mbit/s。

（3）分析網(wǎng)關(guān)/匯聚節(jié)點(diǎn)的服務(wù)速率對(duì)時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界的影響時(shí)，假設(shè)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)的路徑數(shù)為3條，即m=3。其參數(shù)配置如表2所示。

表2 參數(shù)配置

3.2 測(cè)試結(jié)果

基于參數(shù)設(shè)置，本文通過(guò)不同場(chǎng)景下時(shí)延上界與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率的關(guān)系來(lái)驗(yàn)證融合系統(tǒng)中多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型和性能上界分析方法的有效性。

圖2顯示了平均分配方式下時(shí)延上界與網(wǎng)關(guān)/匯聚節(jié)點(diǎn)服務(wù)速率的關(guān)系。由圖2可以看出，時(shí)延上界與網(wǎng)關(guān)/匯聚節(jié)點(diǎn)服務(wù)速率均有關(guān)系，且隨服務(wù)速率的增大而線性遞增。圖3顯示了不同負(fù)載下時(shí)延上界與網(wǎng)關(guān)/匯聚節(jié)點(diǎn)服務(wù)速率的關(guān)系。由圖3可以看出，時(shí)延上界與服務(wù)速率的線性關(guān)系與負(fù)載無(wú)關(guān)；在相同服務(wù)速率下，影響時(shí)延上界的主要因素為突發(fā)量，到達(dá)速率雖有影響，但影響不大。這是因?yàn)樵诜抡鎸?shí)驗(yàn)中，鏈路速率設(shè)為10 Gbit/s，其遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)流的到達(dá)速率，從而導(dǎo)致到達(dá)速率對(duì)時(shí)延上界的影響較小。圖4顯示了不同流量分配方式下時(shí)延上界與網(wǎng)關(guān)/匯聚節(jié)點(diǎn)服務(wù)速率的關(guān)系。由圖4可以看出，在相同服務(wù)速率下，權(quán)值分配方式將獲得更大的時(shí)延上界。這是因?yàn)槠骄峙浞绞讲荒芨鶕?jù)鏈路的服務(wù)能力分配流量，造成部分鏈路負(fù)載過(guò)重，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，從而影響時(shí)延上界。

圖2 平均分配方式下的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率與時(shí)延上界的關(guān)系

圖3 不同負(fù)載下的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率與時(shí)延上界的關(guān)系

圖4 不同流量分配方式下的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率與時(shí)延上界的關(guān)系

從以上實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，不同流量分配方式下多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型的時(shí)延上界隨著服務(wù)速率的增加而增加。流量的突發(fā)量會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延上界。平均分配方式下能夠獲得較小時(shí)延，同時(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)速率的不斷增加，時(shí)延上界也會(huì)隨著路徑數(shù)的增加而增加，匯聚和網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)的時(shí)延也會(huì)增加。因此，此分析方法有效且較為靈活。

3.3 性能對(duì)比

圖5～6描述了鏈路提供總的服務(wù)速率不斷增加時(shí)，時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界隨路徑數(shù)的變化情況。假設(shè)單路徑和多路徑的匯聚節(jié)點(diǎn)服務(wù)速率都從100 Mbit/s增至1000 Mbit/s。由圖5可以看到，多路徑的時(shí)延上界明顯低于單路徑。這是因?yàn)殡S著路徑數(shù)的增多，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)提供的服務(wù)速率在不斷地增大，從而提高了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)性能。同時(shí)通過(guò)多路徑傳輸?shù)臅r(shí)延小于數(shù)據(jù)積壓上界的時(shí)延，這是因?yàn)榭紤]到在匯聚節(jié)點(diǎn)上，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)負(fù)載達(dá)到最大時(shí)的數(shù)據(jù)積壓上界，即所有的鏈路上傳輸?shù)絽R聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包全部積壓在匯聚節(jié)點(diǎn)時(shí)，匯聚節(jié)點(diǎn)需要最大的緩存區(qū)間。

圖5 時(shí)延上界性能比較

圖6 數(shù)據(jù)積壓上界性能比較

由上可知，兩種流量分配方式下融合系統(tǒng)中多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模型的時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界隨著服務(wù)速率的增加而增加；當(dāng)服務(wù)速率一定時(shí)，突發(fā)量是影響時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界的主要因素；平均分配方式能夠獲得更小的時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界。當(dāng)鏈路服務(wù)速率增加時(shí)，時(shí)延上界隨著路徑數(shù)的增加而減小，且匯聚節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)積壓上界不會(huì)增加。因此，本文給出的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力保障性能的評(píng)測(cè)方法是有效且靈活的。

4 結(jié)論

本文針對(duì)云計(jì)算環(huán)境下的多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力保障性能的評(píng)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究，提出了云服務(wù)交付中多路徑服務(wù)模型的性能分析方法，同時(shí)給出了相應(yīng)的時(shí)延上界和數(shù)據(jù)積壓上界的計(jì)算算法。仿真結(jié)果表明，該方法在融合系統(tǒng)中多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)保障方面都能得到較好的反饋結(jié)果。通過(guò)對(duì)多路徑網(wǎng)絡(luò)服務(wù)保障性能的研究，網(wǎng)絡(luò)代理服務(wù)商可根據(jù)用戶請(qǐng)求判斷其需求能否被滿足，如果需求得不到滿足，則網(wǎng)絡(luò)代理服務(wù)商將結(jié)果反饋給用戶和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商。最后，用戶可以獲得融合的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和云服務(wù)。因此，本文提出的評(píng)測(cè)方法在云服務(wù)質(zhì)量保障方面發(fā)揮著重要的作用。