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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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
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。
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。
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。