趙長嘯, 李二帥, 何 鋒, 王 鵬,*

(1. 中國民航大學安全科學與工程學院, 天津 300300;2. 北京航空航天大學電子信息工程學院, 北京 100191)

0 引 言

分布式綜合模塊化航空電子(distributed integrated modular avionics,DIMA)系統(tǒng)已成為未來新一代航空電子系統(tǒng)的發(fā)展方向,DIMA中要求不斷實現(xiàn)高帶寬、高實時性和高可靠性的機載組網(wǎng)優(yōu)化設計,從而滿足種類繁雜與指標嚴苛的機載設備流量傳輸需求。時間敏感網(wǎng)絡(time sensitive networking,TSN)中定義流量的整形與調度機制,實現(xiàn)了對流量傳輸沖突的控制。TSN利用流控機制,建立流量的帶寬占用與延遲保證之間的相關性,提供了流量確定性傳輸?shù)募夹g保障基礎,這使得TSN有望成為DIMA下的骨干組網(wǎng)技術。

為滿足航空電子系統(tǒng)的安全性組網(wǎng)要求,必須要保障并實現(xiàn)網(wǎng)絡流量傳輸?shù)膶崟r性,如,滿足截止期限要求和緩沖無溢出等需求。針對TSN中時間敏感流量實時性保障的實施內容,文獻[9]考慮時間敏感流量傳輸?shù)穆酚蓛?yōu)化問題,使得所有流量能夠被調度并實現(xiàn)最壞端到端延遲的最小化。文獻[10]針對時間觸發(fā)(time-triggered,TT)流量的調度表設計問題,綜合考慮了時間敏感流量的路由因素,使得聯(lián)合調度結果能夠實現(xiàn)所有流量的實時性保障。吳源針對TSN的調度機制與配置參數(shù)進行研究,認為考慮參數(shù)的優(yōu)化設計,能夠實現(xiàn)網(wǎng)絡性能的優(yōu)化提升。

然而,針對航空電子系統(tǒng)中流量的實時性傳輸保障問題,不僅僅要考慮路由與調度優(yōu)化,更要研究流控機制下基于帶寬的分配與優(yōu)化管理,從而確保流量能夠實時傳輸并進一步提高網(wǎng)絡的帶寬利用率。TSN采用基于信用量的整形(credit-based shaping,CBS)機制,為時間敏感流量預留了傳輸邏輯帶寬。由于過少的預留帶寬容易導致產生丟包,而過多的預留帶寬則會增加流量的突發(fā)性,對后級節(jié)點形成較多干擾,因而有必要對時間敏感流量的帶寬分配與優(yōu)化問題進行研究。

現(xiàn)有關于流量帶寬分配的研究工作,主要從兩個方面展開,一方面考慮帶寬分配下的網(wǎng)絡設計內容;另一方面針對帶寬分配的網(wǎng)絡性能進行評估。針對考慮帶寬分配的網(wǎng)絡設計研究,文獻[14]基于OMNeT++平臺,采用建模仿真手段,對TSN中TT流量的帶寬分配優(yōu)化進行研究,利用仿真結果可指導數(shù)據(jù)包長的設置;文獻[15]為減少TSN網(wǎng)絡中由于保護帶(guard band,GB)的存在而造成的帶寬浪費,提出一種基于長度的消息排隊方法,分別為不同消息長度的隊列提供足夠的帶寬資源,從而提高了網(wǎng)絡帶寬的利用率;文獻[16]提出一種用于限制流量突發(fā)的整形器(burst limiting shaper,BLS),其中主要定義了網(wǎng)絡帶寬的預留方法。關于網(wǎng)絡帶寬預留與分配下的性能評估與保障研究工作,文獻[17]針對網(wǎng)絡中實時數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆召|量(quality of service,QoS)保障問題,分別建立了最大化可傳輸數(shù)據(jù)與最大化可調度數(shù)量兩種帶寬服務評價方式,并利用啟發(fā)式算法進行優(yōu)化,實現(xiàn)了整體調度性能的提高;文獻[18]提出在單節(jié)點下采用CBS合格區(qū)間的帶寬預留方法,并與基于忙區(qū)間的方法進行性能對比,最壞響應時間的對比結果顯示其提高了帶寬的利用效率。

綜合以上研究內容,針對TSN中時間敏感流量的帶寬分配問題,需要評估不同帶寬分配下流量傳輸?shù)膶崟r性,如最大端到端延遲,從而為網(wǎng)絡的QoS保障設計提供參考。之前有關帶寬分配的研究工作,是基于合格區(qū)間的實時性分析方法,僅能實現(xiàn)網(wǎng)絡單節(jié)點的帶寬分配預留。本文的改進之處在于,采用基于網(wǎng)絡演算的方法對CBS的整形過程進行實時性建模,并增加考慮了當網(wǎng)絡中存在控制數(shù)據(jù)流量(control data traffic,CDT)時對帶寬分配的影響內容。另外,本文還進一步考慮針對整網(wǎng)的帶寬分配優(yōu)化,借助啟發(fā)式優(yōu)化算法,可以實現(xiàn)整網(wǎng)帶寬利用率的優(yōu)化提升。

本文首先以CBS中的邏輯帶寬配置參數(shù)為出發(fā)點,基于CBS的網(wǎng)絡性能評估模型,提出了整網(wǎng)下帶寬分配優(yōu)化的流程與方法,并利用啟發(fā)式優(yōu)化算法,實現(xiàn)了滿足實時性能約束的帶寬分配方案,從而為網(wǎng)絡設計者提供了TSN帶寬的預留規(guī)劃與分配占比的參考內容。

1 整形機制下帶寬的分配與評估

為解決異步流量傳輸時不確定地連續(xù)性突發(fā)問題,TSN網(wǎng)絡采用CBS整形機制,用于時間敏感流量的輸出規(guī)整,從而降低競爭流量之間的互相干擾。CBS基于優(yōu)先級的調度(包含A、B類型流量,并且A的優(yōu)先級高于B),將流量的排隊等待與傳輸發(fā)送和信用量的增長與消耗過程進行關聯(lián)對應,并通過可配置的信用量變化速率參數(shù)idleslope/sendslope,實現(xiàn)對時間敏感流量不確定性突發(fā)的約束控制,為不同優(yōu)先級類型流量端到端傳輸時延的有界性提供了技術保障。然而,針對流量傳輸實時性需求的滿足問題,還需要進行網(wǎng)絡性能的評估,如基于網(wǎng)絡演算建立評估模型,計算網(wǎng)絡最壞情況下的最大延遲與積壓,從而為組網(wǎng)設計與實施提供參考和支撐。

1.1 基于CBS邏輯帶寬的流量傳輸

考慮一個采用CBS進行流量排隊與傳輸?shù)某跏紙鼍?流量的信用量變化曲線如圖1中所示;其中,A、A、B、B分別表示A、B兩類流量的第0、1個數(shù)據(jù)幀;初始時刻時盡力傳輸(best effort,BE)流量恰好稍早于A、B類型流量開始發(fā)送,并且由于網(wǎng)絡采用非搶占原則,A、B類型流量的傳輸會被阻塞,因而其信用量將在排隊等待BE流量傳輸完成的過程中持續(xù)積累,積累速率分別是idleSlope和idleSlope;BE流量傳輸完成后,A類型流量首先開始傳輸,其傳輸過程中信用量降低速率為sendSlope,當信用量小于0后不允許發(fā)送新的數(shù)據(jù)包;同理,B類型流量在A類型流量之后獲得傳輸機會,并且其信用量降低速率為sendSlope。另外,A、B類型流量的信用量增長速率和降低速率滿足如下條件:

圖1 CBS下流量傳輸與信用量變化示意圖

(1)

根據(jù)圖1中信用量的變化內容,可以看出:

(1) 針對A、B類型流量最大信用量的對比,流量的平均傳輸機會主要取決于信用量的增長速率idleSlope,而不是信用量值的絕對大小,由此我們可以將idleSlope看作流量傳輸?shù)倪壿嫀?

(2) 當idleSlope的值越大,流量的信用量增長恢復時間便會越短,這使得對應流量總體上可獲得更多的傳輸機會;

(3) 針對流量的到達與發(fā)送順序,即使B先于A到達,但高優(yōu)先級的A比低優(yōu)先級的B擁有更早的傳輸機會。

基于此,針對CBS下A、B類型流量傳輸?shù)膶崟r性保障問題,必須要合理化配置邏輯帶寬參數(shù)idleSlope,即,保證帶寬分配方案能夠使得流量的傳輸延遲不大于截止期限,并且網(wǎng)絡的隊列緩沖不會發(fā)生溢出,具體的帶寬分配效果可以采用解析方法進行建模評估,如采用網(wǎng)絡演算。

1.2 基于網(wǎng)絡演算的性能評估

針對TSN中時間敏感流量的實時性保障與評估問題,目前主要采用網(wǎng)絡演算方法進行建模分析,網(wǎng)絡演算方法主要對兩種網(wǎng)絡元素建模描述,包括網(wǎng)絡流量和流量服務機制,分別由到達曲線與服務曲線具體描述。

到達曲線描述了網(wǎng)絡中流量的基本屬性,如周期和最大數(shù)據(jù)包長度,采用漏桶模型進行約束建模,可以得到流量的到達曲線應滿足:

()=·+

(2)

式中:為漏桶的速率;是漏桶的深度。計算方式分別為

(3)

同時,考慮流量在網(wǎng)絡中傳輸?shù)膮R聚及鏈路速率的約束,可以得到聚合后的流量應滿足:

(4)

服務曲線描述基于優(yōu)先級調度下CBS的轉發(fā)與服務能力,主要包括節(jié)點的服務速率和初始延遲,CBS服務曲線的形式通常滿足:

()=·(-)

(5)

另外,針對TSN中具有獨立時間傳輸窗口的CDT,需要考慮CDT占有的時間窗口對時間敏感流量服務曲線的影響內容,從而實現(xiàn)評估建模的準確性與合理性。最終,根據(jù)到達曲線和服務曲線,可以計算得到延遲上界與最大積壓,分別是兩條曲線的最大水平距離與最大垂直距離:

(6)

2 模型構建與優(yōu)化

如圖2所示,是TSN中時間敏感流量的帶寬分配與優(yōu)化設計流程,其中,輸入信息是網(wǎng)絡的拓撲與流量等內容,設定優(yōu)化目標后,執(zhí)行完成將輸出得到網(wǎng)絡的帶寬分配方案,其中主要包含以下步驟。

圖2 帶寬分配優(yōu)化流程

建立網(wǎng)絡性能評估模型。初始化網(wǎng)絡節(jié)點的帶寬分配,從而根據(jù)網(wǎng)絡的輸入信息,建立到達曲線與服務曲線模型。

優(yōu)化帶寬分配。設定目標函數(shù),并根據(jù)網(wǎng)絡性能評估模型和優(yōu)化算法計算目標函數(shù)的結果,持續(xù)迭代,直到滿足終止條件。

判斷帶寬分配結果。對優(yōu)化后的帶寬分配結果是否滿足所有的約束條件進行判斷,形成設計上的反饋。

輸出帶寬分配方案。若優(yōu)化后的結果滿足所有約束條件,則該結果便是最終的網(wǎng)絡帶寬分配方案,流程結束;否則,需要調整網(wǎng)絡的參數(shù),如流量的負載、CDT時間窗口長度等,返回到步驟1再次執(zhí)行優(yōu)化流程。

2.1 評估模型的建立

針對時間敏感流量的評估建模內容,主要是考慮當存在CDT時間窗口時,建立采用CBS的服務曲線模型。根據(jù)時間感知整形器(time-aware shaping,TAS)中的定義,CDT與時間敏感流量會在不同的時間窗口內隔離分開傳輸,并且用于CDT傳輸?shù)臅r間窗口開啟時,時間敏感流量的信用量將凍結不變,由此整體上可以把CDT的時間窗口考慮為一種漏桶模型,具體形式為

()=·+

(7)

式中:是CDT的穩(wěn)定持續(xù)速率;是CDT的最大突發(fā)?；诖?可以進一步計算得到存在多個CDT窗口時針對A類型流量的服務速率與初始延遲,分別為

(8)

同理,可以得到針對B類型流量的服務速率和初始延遲,分別為

(9)

針對網(wǎng)絡中流量端到端的傳輸延遲計算,考慮流量沿傳輸路徑的逐跳過程,流量從源端talker開始發(fā)送,中間經(jīng)過交換節(jié)點bridge,最后到達目的端listener,因此流量的端到端延遲是將除目的端之外每個節(jié)點的延遲上界結果進行累加,其結果為

(10)

為對網(wǎng)絡中所有流量的延遲進行建模評估,從而實現(xiàn)整網(wǎng)帶寬分配的優(yōu)化,需要對網(wǎng)絡本身進行建模,主要包括網(wǎng)絡流量、網(wǎng)絡拓撲和傳輸路徑3個方面的內容。針對網(wǎng)絡中的任一流量∈,其中,是網(wǎng)絡中所有流量的集合,均具有以下的屬性,包括流量類型,周期和數(shù)據(jù)包長度,具體可表示為

(11)

同時,為對網(wǎng)絡拓撲進行建模描述,首先定義(,),其中,是網(wǎng)絡中所有節(jié)點的集合,是網(wǎng)絡中節(jié)點之間的關聯(lián),表示為

?,∈:(,)∈

(12)

為說明網(wǎng)絡拓撲中不同節(jié)點之間的拓撲連接關系,定義大小為×的網(wǎng)絡連接矩陣:

(13)

其中，若兩個節(jié)點、實際相連,則(,)的值為1,否則為0。

最后,考慮流量在網(wǎng)絡中的傳輸路徑,建立路徑為

=[(,),(,),…,(-1,)]

(14)

式中:代表節(jié)點;和分別表示源節(jié)點和目的節(jié)點。

2.2 約束分析

考慮網(wǎng)絡總是要在有限帶寬資源的條件下滿足流量傳輸?shù)男枨?如端到端延遲內容。通過將網(wǎng)絡節(jié)點中A、B類型流量的邏輯帶寬參數(shù)設為未知數(shù),然后建立與需求滿足有關的一系列約束條件,可以實現(xiàn)網(wǎng)絡帶寬分配問題的解決,這也為下一步的帶寬分配優(yōu)化奠定基礎;其中,約束主要分為以下幾種類型:

(1) 基本的端口約束;

(2) 考慮CDT的邏輯帶寬約束;

(3) 延遲約束。

針對基本的端口約束內容,由于網(wǎng)絡中存在較低優(yōu)先級的BE流量,為保證BE流量的正常傳輸,CBS整形機制中A、B類型流量應具有預留邏輯帶寬的上限值。本文考慮80%的邏輯帶寬上限情況,由此可以得到端口約束條件為

(15)

考慮網(wǎng)絡中具有最高優(yōu)先級的CDT所占用的時間窗口,為利用網(wǎng)絡演算進行性能評估,需要保證CBS下聚合流量的到達速率不大于節(jié)點提供的服務速率,由此得到邏輯帶寬約束條件為

(16)

(17)

2.3 基于啟發(fā)式算法的帶寬分配優(yōu)化

根據(jù)以上的網(wǎng)絡性能評估模型及約束條件,結合網(wǎng)絡與流量信息,基于網(wǎng)絡演算方法,可以計算得到網(wǎng)絡中所有流量的端到端延遲。同時,設置優(yōu)化目標函數(shù),采用遺傳算法(genetic algorithm,GA)與粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO),分別對帶寬分配結果進行迭代計算,并對比兩種優(yōu)化方法下的帶寬分配方案,最終可實現(xiàn)整網(wǎng)帶寬分配方案的判定;其中,GA和PSO均以網(wǎng)絡中所有流量端到端延遲累計和的最小化為優(yōu)化目標,具體計算與優(yōu)化的過程如下。

(1) 根據(jù)待求解網(wǎng)絡信息,輸入網(wǎng)絡拓撲、CDT時間窗口長度、流量與傳輸路徑等內容,提取并生成相關的約束條件。

(2) 將網(wǎng)絡節(jié)點中A、B類型流量的邏輯帶寬參數(shù)設置作為未知數(shù),建立基于網(wǎng)絡演算下的性能評估模型。

(3) 建立優(yōu)化目標函數(shù),設置優(yōu)化目標為

(18)

式中:是流量端到端延遲的權重值。

(4) 運行優(yōu)化算法,直到達到優(yōu)化終止條件。

(5) 輸出得到整網(wǎng)所有節(jié)點的邏輯帶寬分配結果。

3 案例結果與分析

為對本文提出的帶寬分配與優(yōu)化方法的效果進行驗證,本節(jié)包含以下內容:

(1) 場景1針對本文帶寬分配方法的實時性分析,采用網(wǎng)絡單節(jié)點設置,將本文方法與文獻[18]中的結果進行對比,從而說明本文實時性評估改進的有效性;

(2) 場景2針對網(wǎng)絡不同的鏈路負載率情況,采用綜合案例拓撲,在保持A、B類型流量相同占比的基礎上,計算邏輯帶寬的優(yōu)化分配結果,從而驗證采用CBS進行帶寬預留的實時性能保障效果;

(3) 場景3針對相同的鏈路負載率,采用綜合案例拓撲,研究如何設置網(wǎng)絡中A、B類型流量的占比,從而使得所有流量端到端延遲總和為最小值。

由于文獻[18]中的實時性分析方法只針對網(wǎng)絡單節(jié)點,并且沒有考慮到CDT,因此在單節(jié)點對比時暫不考慮設置CDT,而在綜合案例中設置CDT可占有的鏈路帶寬大小為10 Mbps。利用單節(jié)點對比結果,可以說明本文方法改進的有效性,更進一步地,通過綜合案例的驗證結果,可以說明本文帶寬分配方法在整網(wǎng)情況下的有效性,從而為網(wǎng)絡流量的類型設置和邏輯帶寬分配提供參考設計。

針對時間敏感流量的帶寬優(yōu)化問題,由于基于啟發(fā)式優(yōu)化方法中,關鍵參數(shù)是影響算法收斂性和優(yōu)化結果的重要因素,包括種群大小、迭代次數(shù)、交叉與變異概率、慣性系數(shù)與加速常數(shù)等。為保證每次帶寬優(yōu)化時,得到的分配結果能夠根據(jù)優(yōu)化目標表現(xiàn)出一致收斂性,而不會明顯取決于優(yōu)化參數(shù)的設定,綜合案例中分別采用了GA和PSO兩種方法,對優(yōu)化結果進行參照對比,從而說明帶寬分配優(yōu)化結果的合理性與一致性。案例中主要參數(shù)的設置具體如表1所示。

表1 案例中主要的參數(shù)設置

綜合案例中,采用了文獻[26]針對航電組網(wǎng)應用的典型拓撲,具體連接關系如圖3所示,其中包含8個端系統(tǒng)(end system, ES),標記為ES1～ES8,以及3個交換機作為Bridge,分別標記為SW1、SW2、SW3。針對綜合案例中的傳輸流量,其虛擬鏈路(virtual link, VL)總數(shù)始終保持不變?yōu)?00條,標記為VL1～VL100。紅色為A類型流量,黑色為B類型流量。通過改變網(wǎng)絡中A、B類型流量的速率大小,可以實現(xiàn)對鏈路負載率與不同類型流量占比情況的調整。

圖3 網(wǎng)絡的拓撲

最后,圖3中鏈路速率為100 Mbps,并且設置所有時間敏感流量最大占用80%的總邏輯帶寬上限,從而為BE流量的正常傳輸提供一定的帶寬保證。由于A和B類型流量最大總是占有80%的總邏輯帶寬,因此案例僅以A類型流量的說明帶寬分配優(yōu)化結果,B類型流量的帶寬分配結果可通過總邏輯帶寬與A類型流量的值相減得到。

3.1 單節(jié)點實時性分析對比

針對本文帶寬分配中的實時性改進內容,在單節(jié)點的情況下,需要對比本文方法和文獻[18]中A、B類型流量的延遲評估結果,從而說明本文實時性分析改進的有效性。由于單節(jié)點場景中不涉及CDT的存在,因而只需考慮A、B類型流量的相關設置,其分別占用的網(wǎng)絡帶寬大小為16 Mbps和40 Mbps。通過調整A、B類型流量的邏輯帶寬,具體對應取值的大小為{(18.75, 56.25),(26.25, 48.75),(33.75, 41.25),(41.25, 33.75),(48.76, 26.24),(56.25, 18.75)}這6種配置情況。從配置1到配置6,A類型流量的邏輯帶寬不斷增加,而B類型流量的邏輯帶寬相應不斷減少。

根據(jù)圖4中的對比結果,可以發(fā)現(xiàn),本文方法下A、B類型流量的延遲評估結果總會小于文獻[18],并且A和B類型流量的延遲結果均在配置較少邏輯帶寬的情況下顯示出更加明顯的差距性,其中針對A類型流量本文方法最大可降低61%,B類型流量最大可降低74%?；谝陨系膶Ρ冉Y果,可以認為,本文的改進方法能夠有效降低流量的實時性評估結果,從而可以根據(jù)實時性的滿足條件接納允許更多流量進行傳輸,由此為TSN中時間敏感流量的帶寬分配與優(yōu)化提供更合理的參考結果。

圖4 單節(jié)點實時性分析的對比

以上有關單節(jié)點的對比結果顯示出本文的實時性分析方法的有效性,然而,針對其在整網(wǎng)中的有效性,還需要采用綜合案例進行驗證,從而說明基于該方法在普遍網(wǎng)絡中的一般適用性。為驗證帶寬分配與優(yōu)化的效果,后面兩個場景均采用文獻[26]中針對航電組網(wǎng)應用的典型拓撲進行示例,說明本文帶寬分配與優(yōu)化方法在綜合場景下的有效性和可行性。

3.2 不同鏈路負載率下的邏輯帶寬分配

為研究不同鏈路負載率對時間敏感流量帶寬分配的影響,場景2首先在保持A、B類型流量為50%的相同占比情況下,通過調整A、B類型流量的實際帶寬和與最大可占用帶寬之間的比值,研究相同占比時不同鏈路負載下的帶寬分配內容,其中最大鏈路可占用帶寬為64 Mbps,帶寬比值的調整范圍是10%～100%。然后,分別利用GA和PSO,多次進行帶寬分配的優(yōu)化。最終,根據(jù)優(yōu)化輸出結果,計算所有端口針對A類型流量的平均,并采用箱形圖的統(tǒng)計方式,繪制端口平均結果的分布情況,具體結果如圖5中所示。箱形圖中,紅色為采用GA的結果,藍色為PSO的帶寬分配優(yōu)化結果。

圖5 A、B占比不變時輸出端口的帶寬分配結果

根據(jù)圖5中的結果,可以看出,在保持A、B類型流量占比不變的前提下,無論是GA或PSO,箱形圖中上四分位數(shù)和下四分位數(shù)并沒有隨鏈路負載的增加而顯著增長,矩形盒的位置多數(shù)處于35～45 Mbps之間,具有穩(wěn)定的分布帶?；诖?可以認為本文的帶寬分配評估模型,能夠在不同的鏈路負載率下,表現(xiàn)出穩(wěn)定的最優(yōu)帶寬分配效果,具有一定的普適性。

同時,通過對比GA和PSO的結果,發(fā)現(xiàn)箱形圖中其端口平均在分布上具有一定的差異性,其主要原因是案例中以所有流量端到端延遲和為優(yōu)化目標,因而每次優(yōu)化時,由于流量沿傳輸路徑會經(jīng)過多個輸出端口,通過調整路徑上不同節(jié)點的端口帶寬值,同樣可以優(yōu)化獲得相同的端到端延遲結果。因此,每次優(yōu)化后,采用GA和PSO輸出得到的帶寬分配結果并不會完全相同,但所有流量的端到端延遲和在不同的鏈路負載率下總是相等,并且延遲和隨著鏈路負載率的增加而逐漸變大,具體如圖6中所示。

圖6 負載率增加時所有流量的端到端延遲總和

另外,針對如何將網(wǎng)絡中具有不同QoS需求的流量映射為A或B類型,從而確定帶寬分配下A、B類型流量的最佳占比設置值,實現(xiàn)網(wǎng)絡中所有流量延遲總和的最小化,這一內容將在場景3中進行具體驗證。

3.3 不同占比下的邏輯帶寬分配

為確定網(wǎng)絡中A、B類型流量的最佳匹配占比,場景3在保持最大鏈路負載為64 Mbps不變的基礎上,通過調整A、B類型流量的占比設置,其針對A類型流量的變化范圍是10%～90%,并以所有流量端到端延遲累計和的最小化為優(yōu)化目標,分別利用GA和PSO方法進行帶寬分配的優(yōu)化,輸出得到的結果如圖7所示。

圖7 A類型流量在不同占比時的帶寬分配結果

根據(jù)圖7中的結果,可以看出,在保持鏈路負載不變的前提下,采用GA與PSO輸出得到的端口平均,其優(yōu)化結果均隨A類型流量占比的增加而不斷增長。

同時,為確定A、B類型流量的最佳帶寬分配設置,可以調整網(wǎng)絡中CDT時間窗口的長度,分別觀察不同CDT占用比例下的延遲結果。針對每一種CDT占比情況,需要對比A類型流量在不同分配比例下所有流量端到端延遲之和。根據(jù)圖8中的結果,在鏈路負載率不變的情況下,GA與PSO輸出優(yōu)化得到所有流量端到端延遲總和始終保持一致,并隨著A類型流量分配占比的增加,呈現(xiàn)出先降低后增長的趨勢,其中延遲和的最小化結果是在A類型流量的分配占比為70%時產生。由于A類型流量的優(yōu)先級高于B類型流量,其中任一種的分配占比過大時,都無法使得A、B類型流量獲得充分的預留帶寬,從而導致端到端延遲較大。因此,綜合案例中,當設置A類型流量的分配占比為70%,可以得到總體上延遲總和最小的帶寬分配結果。

圖8 網(wǎng)絡中流量端到端延遲的總和

另外,針對不同網(wǎng)絡應用場景中延遲最小時的流量類型具體占比值,其可能會受到網(wǎng)絡配置環(huán)境、節(jié)點數(shù)量等因素的影響。針對這一問題,本文提供了不同網(wǎng)絡設置下如何得到最佳占比適配值的流程和方法,可以為更多的一般普遍網(wǎng)絡場景中所采用,從而為不同網(wǎng)絡的針對性優(yōu)化設計提供參考。

4 結 論

本文為解決TSN中時間敏感流量的帶寬分配與優(yōu)化問題,首先基于網(wǎng)絡演算,建立網(wǎng)絡性能評估模型。然后,結合網(wǎng)絡帶寬分配的約束條件,采用啟發(fā)式優(yōu)化方法,研究不同因素對帶寬分配的影響,包括CDT的時間窗口長度、鏈路的負載率和流量類型的分配占比。最后,利用場景案例,對比給出了可使得延遲總和最小化的流量類型占比分配值。案例驗證發(fā)現(xiàn),本文實時性分析方法可獲得較小的流量延遲評估結果;同時,針對不同的鏈路負載率,當保持流量類型占比不變時,可以得到相對穩(wěn)定的帶寬分配優(yōu)化結果;另外,針對不同類型流量的帶寬分配設置問題,案例中設置A類型流量的占比為70%時,可使得綜合案例中所有流量端到端延遲的總和最小,即TSN網(wǎng)絡中存在最佳的流量占比適配值。