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自相似模型下的交換式網(wǎng)絡(luò)仿真

2011-05-21 00:41:34鐘聯(lián)炯王智廣
電子設(shè)計工程 2011年12期
關(guān)鍵詞:模型

盧 穎,鐘聯(lián)炯,王智廣

(1.西安工業(yè)大學(xué) 計算機科學(xué)與工程學(xué)院,陜西 西安 710032;2.中國石油大學(xué) 計算機系,北京 102200)

網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量特性是網(wǎng)絡(luò)性能分析和網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計的基礎(chǔ),而傳統(tǒng)模式下的交換式網(wǎng)絡(luò)仿真,報文的到達模型均是假設(shè)整個排隊系統(tǒng)中顧客流的到達服從泊松過程,而泊松過程具有Markovian特性,即一種短相關(guān)過程[1]。隨著網(wǎng)絡(luò)研究的深入,發(fā)現(xiàn)實際上網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)流在幾毫秒至幾小時甚至幾天的時間段上,均表現(xiàn)出很強的突發(fā)特性,這說明報文的到達具有長相關(guān)屬性。因此,泊松到達的仿真模型已不符合網(wǎng)絡(luò)的實際情況。筆者在考慮報文的到達服從長相關(guān)過程的情況下,利用能描述長相關(guān)特性的自相似模型,借助計算機仿真法對交換式網(wǎng)絡(luò)進行了仿真,并對仿真結(jié)果作出了分析及評價。

1 自相似的數(shù)學(xué)定義

計分布。其離散時間數(shù)學(xué)定義為:離散時間隨機過程X(t)定義為{Xt,t=0,1,2,…}是一廣義平穩(wěn)隨機過程,均值 μ,方差σ2,且自相關(guān)函數(shù)為 r(k),k≥0。假設(shè) X 的自相關(guān)函數(shù)形式如下:當(dāng) k→∞ 時,r(k)~k-βL(t)。 參數(shù) β(0<β<1),且 L 是緩慢變化至無窮的,即對所有 x >0,L(tx)/L(t)=1。 定義 X 上的 m重聚集時間序列 x(m)={,k=0,1,2,…},它可以表示為:=(Xkm-m+1+…+Xkm)/m,過程 X 稱為精確二階自相似序列[2],且具有自相似系數(shù)H=1-β/2。參數(shù)H為自相似參數(shù),它是自相似程度的一個重要度量,是描述自相似特性的唯一參數(shù)。H的取值范圍是(0.5,1),H=0.5表示不具備自相似性(如泊松分布),H值越接近1,過程的自相似程度就越高[3]。

2 自相似業(yè)務(wù)模型的建立

筆者所研究的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流在數(shù)學(xué)上等效為一離散時間序列,下面給出自相似過程的離散時間定義。自相似性從統(tǒng)計意義上可以理解為局部適當(dāng)放大后,與整體具有相同的統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)中自相似流量序列的產(chǎn)生可采用分數(shù)布朗運動模型、ARIMA模型、ON/OFF模型和小波變換模型[4]。其中分數(shù)布朗運動模型易于合成仿真數(shù)據(jù),便于計算機仿真研究。因此,實驗采用了能夠近似生成分數(shù)布朗運動的RMD(Random Midpoint Displacement)算法。

RMD算法的設(shè)計,是一個不斷調(diào)整,不斷修正的過程,其關(guān)鍵在于偏移量的選取。偏移量是一個與原序列有關(guān)的函數(shù)。原序列的參數(shù)主要有自相似參數(shù)H和自相關(guān)函數(shù)r(k)。其中自相關(guān)函數(shù) r(k)=1/2[(k+1)2H-2k2H+(k-1)2H],k=1,2,3,...,給定一個序列,其自相似參數(shù)H為定值,但其自相關(guān)函數(shù)是隨k值不斷變化的。由于網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量的自相似性主要是由H參數(shù)為描述的,因此決定使用原序列的H參數(shù)來建立偏移量值函數(shù)D。生成序列在某點的值等于前后兩點的算術(shù)均值再加上在此點的偏移量函數(shù)值,即X[n]=(X[n-1]+X[n+1])/2+D(n)。因此可以通過迭代法產(chǎn)生自相似序列。

由于偏移量將會產(chǎn)生一個0均值的高斯分布序列,那么首先需要產(chǎn)生一個正態(tài)分布隨機數(shù)組G(n),其均值為0方差為1。令H為原序列的自相似參數(shù),為生成序列的自相似參數(shù),ΔH=(H?-H)/H為生成序列與原序列的自相似參數(shù)偏離的程度。ΔH的值越小,說明模擬的序列的特性越接近原序列的特性。

選取偏移量函數(shù)為 D(i)=G(n)θi,其中為迭代次數(shù)。由于正態(tài)分布隨機數(shù)組的方差為1,即δ=1,那么則迭代i次可生成背景序,算法流程如圖1所示。

圖1 RMD算法流程圖Fig.1 Flow chart of RMD algorithm

RMD生成法理論時間復(fù)雜度為O(n),且生成自相似隨機序列的速度較快,能夠滿足實際仿真中快速產(chǎn)生較長自相似序列的需求。

3 交換策略及建模仿真

3.1 交換策略

本文所研究的交換式網(wǎng)絡(luò),其核心設(shè)備為輸入緩存式交換機,原理是利用輸入緩存來防止阻塞,它使得所有端口的訪問總和可以超過交換體本身的交換能力。緩存位于交換機的輸入部分,報文進入交換機后首先在這里暫存,然后交換機中的一塊特定集成電路(ASIC)對到達交換結(jié)構(gòu)的訪問進行仲裁并將報文交換到輸出端口[5]。

對交換策略的分析描述如下:假設(shè)該交換機的交換結(jié)構(gòu)為N×N,每個輸入端口對應(yīng)有N個虛輸入隊列(分別對應(yīng)N個輸出端口)。報文按自相似序列到達后會根據(jù)自己的目標(biāo)端口號在不同虛輸入隊列中排隊,當(dāng)它排至隊首,而輸出端空閑則進行交換并輸出。在此過程中,若出現(xiàn)多個虛輸入隊列的排頭同時競爭同一輸出端口的情形,則還需要在相應(yīng)輸出端的虛隊列中排隊等候輸出,如圖2所示。

圖2 輸出虛隊列示意圖Fig.2 Schematic diagrum of the output virtual queue

3.2 仿真建模

仿真網(wǎng)絡(luò)中的交換機節(jié)點采用N×N交換結(jié)構(gòu)(N為輸入輸出端口數(shù))。報文的到達時間服從自相似特性,包長大小隨機并服從負指數(shù)分布。相對各端口,報文的到達是均勻的。每個輸入端口對應(yīng)N個FIFO虛輸入隊列,每個輸出端口設(shè)一個虛輸出隊列,容量為N。

3.3 仿真分析

仿真系統(tǒng)中時間以毫秒為單位,業(yè)務(wù)流分別在自相似參數(shù)選用經(jīng)驗值H=0.85和H=0.5(H=0.5為泊松業(yè)務(wù)模型[6])下進行。仿真過程如下:在給定系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,報文按自相似序列到達端口,然后進行相應(yīng)的加工處理,如加入隊列、排隊、交換輸出等,直到規(guī)定數(shù)量的報文全部發(fā)送完畢則仿真結(jié)束。

仿真結(jié)果統(tǒng)計的是網(wǎng)絡(luò)利用率、平均隊長及平均延遲特性。其中報文平均時延的統(tǒng)計是通過報文到達時在報文對象中記錄其到達時刻,離去時用當(dāng)前時刻減去到達時刻獲得。平均隊長計算公式為f(t)為 t時刻隊長,T為系統(tǒng)仿真時間)。仿真每次運行時間為1 000 s,在經(jīng)過多次變換仿真時間尺度,增強網(wǎng)絡(luò)負載的情況下,得到統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 仿真結(jié)果數(shù)據(jù)Tab.1 Result data of simulation

對表1中仿真結(jié)果進行分析可得,在相同負載條件下,H值越大,網(wǎng)絡(luò)的平均延遲、吞吐量就越大。自相似業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)的性能影響非常顯著。而在H=0.5的泊松業(yè)務(wù)模型下的隊長、網(wǎng)絡(luò)延時及吞吐率較自相似的要小些。泊松和自相似兩個不同業(yè)務(wù)流模型下的網(wǎng)絡(luò)平均延遲對比如圖3所示。

圖3 泊松和自相似流量模型下的網(wǎng)絡(luò)延遲比較Fig.3 Time-delay comparison under Possion and self-similar model

可以看出,不同流量模型下的網(wǎng)絡(luò)性能差別很大。原因是,流量的自相似性具有一種長相關(guān)和慢衰減方差特性[7],因此在突發(fā)性和長相關(guān)性的共同作用下,網(wǎng)絡(luò)性能會急劇下降。在報文突發(fā)到達時期,信道沖突概率增大,節(jié)點不能及時競爭到有限的信道資源,從而造成高層數(shù)據(jù)包隊列積壓過多的包使緩存迅速充滿,導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。同時隊列中等待服務(wù)的時間增加,導(dǎo)致分組端到端傳輸平均延時加長。而傳統(tǒng)泊松流量模型的短相關(guān)性和較弱的長相關(guān)性則對緩沖區(qū)的需求不高。因此,要提高系統(tǒng)性能就需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流的特點,確定所需的各種資源,例如可以增加更多的緩存,但需要考慮到,增大緩存雖然能降低丟包率,卻會導(dǎo)致端到端排隊時延的加長,這在對響應(yīng)時間要求高的系統(tǒng)中并不適用。因此,在做網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計時,需要平衡排隊延遲、丟包率、吞吐率等各項網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)之間的關(guān)系。此外,還可以考慮在性能要求較高的網(wǎng)絡(luò)中適量增加帶寬資源,來提高吞吐量,減小延遲及包丟失率。

4 結(jié)束語

對交換式網(wǎng)絡(luò)進行仿真測量是檢驗網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)劣,協(xié)議設(shè)計及網(wǎng)絡(luò)配置是否合理的重要步驟。其中,業(yè)務(wù)流量模型是網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、管理和控制的基礎(chǔ)。因此,在對網(wǎng)絡(luò)仿真和性能檢驗過程中,必須首先對流量進行正確建模才能較大程度地反映實際流量的特性,才不會對網(wǎng)絡(luò)性能造成過高或過低的估計。

[1]Paxson V,F(xiàn)loyd S.Wide area traffic:the failure of Poisson modeling[J].IEEE/ACM Trans.on Networking, 1995,3(3):226-244.

[2]Leland W E.On the self-similar nature of ethernet traffic(extended version) [J].IEEE/ACM Trans.on Networking,1994,2(1):1-15.

[3]肖志新,楊岳湘.網(wǎng)絡(luò)流量的自相似特性[J].吉首大學(xué)學(xué)報,2004,25(2):75-77.XIAO Zhi-xin,YANG Yue-xiang.Self-similar characteristic of network traffic[J].Journal of Jishou University,2004,25(2):75-77.

[4]張鵬.自相似業(yè)務(wù)量的多重分形分析[J].電子學(xué)報,2000,28(1):96-98.ZHANG Peng.Multifractal analysis of self-similar traffic[J].Acta Electronica Sinica,2000,28(1):96-98.

[5]盧穎,鐘聯(lián)炯.以太網(wǎng)交換機運行機制及其仿真研究[J].西安工業(yè)學(xué)院學(xué)報,2004,24(1):53-56.LU Ying,ZHONG Lian-jiong.Operation mechanism and computer simulation of the ethernet switch[J].Journal of Xi’an Institute of Technology, 2004,24(1):53-56.

[6]Leland W E,Taqqu M S,Willinger W,et al.On the selfsimilar nature of ethernet Traffic (extended version) [J].IEEE/ACM Trans.on Networking, 1994,2(1):1?15.

[7]Crovella M,Bestavros A.Self-similarity in world wide Web Traffic: evidence and possible causes[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 1997,5(6):835-846.

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