基于SDN的QoS時延控制研究綜述

馬海燕，顏金堯

(中國傳媒大學(xué)，北京100024)

1 背景

隨著云計算、數(shù)據(jù)中心、融合媒體的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)將承載越來越多樣化且個性化的服務(wù)，一方面，不同類型的并發(fā)多媒體應(yīng)用勢必對底層數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)造成沉重的壓力，與此同時，各種應(yīng)用對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的需求卻與日俱增，并表現(xiàn)出顯著的差異性。如何在網(wǎng)絡(luò)承載能力內(nèi)，為不同層次的用戶提供靈活可靠的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)成了QoS領(lǐng)域目前亟待解決的問題。

自網(wǎng)絡(luò)多媒體出現(xiàn)以來，IP網(wǎng)絡(luò)就面臨QoS的問題，為了彌補(bǔ)因特網(wǎng)盡力而為的缺陷，IETF組織在盡力而為模型(Best-Effort service Model)的基礎(chǔ)上，先后提出了綜合服務(wù)(Integrated service)和區(qū)分服務(wù)(Differentiated service)兩個經(jīng)典的模型。然而，Inter-Serv模型可擴(kuò)展性很差，難以在Internet核心網(wǎng)絡(luò)實施。Diff-Serv模型雖然實現(xiàn)簡單，擴(kuò)展性較好，但控制粒度過大，不能滿足精細(xì)控制的需求。由于二者各有優(yōu)缺點(diǎn)，無論單獨(dú)采用這些機(jī)制中的哪一種，都不能提供QoS的全面解決方案，即便是后續(xù)將二者結(jié)合的研究也未取得實質(zhì)性的推動性進(jìn)展。截至目前，QoS仍然是因特網(wǎng)中的一個開放課題。

SDN(Software Defined Network)突破了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)的扁平化架構(gòu)，以一種中心化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為解決QoS問題提供了新的可能。網(wǎng)絡(luò)時延是網(wǎng)絡(luò)QoS的重要指標(biāo)之一，由于組成復(fù)雜，存在控制難度大的特點(diǎn)，隨著對時延有約束的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用量的不斷增長，研究與網(wǎng)絡(luò)時延相關(guān)的QoS問題對未來網(wǎng)絡(luò)而言意義尤為重大。

2 SDN對網(wǎng)絡(luò)QoS研究的意義

面對新形勢下的更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)QoS需求，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)模式阻礙了QoS的研究進(jìn)程，具體表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)參數(shù)實時獲取和動態(tài)路由兩方面。網(wǎng)絡(luò)QoS的解決依賴網(wǎng)絡(luò)模式的創(chuàng)新，SDN(Software Defined Network)的出現(xiàn)，為解決QoS問題提供了新思路。OpenFlow作為第一個SDN專用標(biāo)準(zhǔn)接口，在多個廠商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備之間提供高性能和更細(xì)顆粒度的流量控制，大量成功部署的OpenFlow網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用有力證明了其在智能網(wǎng)絡(luò)管理方面的優(yōu)勢，其中最有代表性的谷歌B4網(wǎng)絡(luò)，通過基于OpenFlow的中心化流量工程使得數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)干線利用率大大提升。

圖1 SDN控制轉(zhuǎn)發(fā)分離的架構(gòu)

首先，SDN中心化的控制器能夠掌控網(wǎng)絡(luò)全局信息，有助于網(wǎng)絡(luò)信息快速、一致收斂及更新，提升估計模型的實用性。集中、智能控制使得全局優(yōu)化決策成為可能，在很大程度上簡化了網(wǎng)絡(luò)管理，這一特性對于平衡網(wǎng)絡(luò)性能與復(fù)雜度之間的關(guān)系意義重大。其次，SDN控制轉(zhuǎn)發(fā)分離的架構(gòu)(圖1)，通過開放API及軟件定義實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的集中管理，可以在很大程度上提升網(wǎng)絡(luò)的智能性和靈活性，利用多字段流表支持多策略共存及網(wǎng)絡(luò)動態(tài)重配。

3 OpenFlow網(wǎng)絡(luò)對QoS的支持

作為SDN的第一個標(biāo)準(zhǔn)接口，OpenFlow成為實際研究中所廣泛的接口協(xié)議，該協(xié)議為用戶提供了相較傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，更為靈活的、可伸縮的、多粒度的QoS控制方式，接下來我們總結(jié)其對QoS的支持情況。

在隊列創(chuàng)建和智能管理方面，從OpenFlow1.0版本開始提供了隊列Queue及入隊操作Enqueue，交換機(jī)的每個端口可以創(chuàng)建多個隊列，控制器可以查詢交換機(jī)中的隊列信息。OpenFlow 1.2及更高版本中，控制器可以通過of-config協(xié)議以及OVSDB(Open vSwitch Database Management Protocol)協(xié)議配置管理隊列信息。雖然OVSDB已經(jīng)在OVS交換機(jī)上實現(xiàn)，沒有可用的控制器提供一個標(biāo)準(zhǔn)化的管理隊列。OpenFlow 1.3版本提供了計量器Meter用于控制關(guān)聯(lián)流表的數(shù)據(jù)包的傳送速率，但控制方式目前還相對簡單。流表頭域包括可讀寫的VLAN優(yōu)先級字段和IP TOS字段，1.1版本之后支持MPLS標(biāo)記，能夠很好地支持QoS流量分級。OpenFlow中的各種級別的統(tǒng)計信息(counters)支持控制器以不同粒度(流級，端口級，表級，隊列級，計量器級)獲取網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。

總的來說，OpenFlow將從以下幾方面支撐QoS相關(guān)研究：通過OpenFlow的隊列支持，提供基于隊列的流量管理和時延控制；結(jié)合流表統(tǒng)計字段的分析處理，從控制端集中收集各節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、拓?fù)湫畔⒓瓣犃袪顟B(tài)信息，降低用于QoS路由的狀態(tài)交換及維護(hù)開銷，縮減了狀態(tài)同步周期；利用流表及表頭TOS等相關(guān)字段，實現(xiàn)多粒度的流量分級；由于交換機(jī)會將新流轉(zhuǎn)向控制器，有助于在接入控制前預(yù)知流量分布變化；控制器端對節(jié)點(diǎn)隊列狀態(tài)及流量信息進(jìn)行整合，為傳輸路徑上的擁塞點(diǎn)定位提供全局視角，降低QoS路由及擁塞度優(yōu)化接入控制算法復(fù)雜度；最后，借助SDN依據(jù)流表轉(zhuǎn)發(fā)的特性，實施流量動態(tài)服務(wù)質(zhì)量重配。

4 SDN中的QoS時延控制研究

近年來，諸如交互視頻、在線游戲、在線外科手術(shù)等時延敏感應(yīng)用，對端到端時延要求在量級及約束級別方面各不相同。多媒體數(shù)據(jù)巨大的數(shù)據(jù)量與有限帶寬之間的沖突依舊存在，為了優(yōu)化有限資源的利用率，需要引入動態(tài)QoS控制技術(shù)來適配網(wǎng)絡(luò)流量的變化。綜上，QoS時延控制體系應(yīng)具備從粗到細(xì)的多粒度控制能力，以及輕量級的動態(tài)調(diào)整能力。SDN有助于解決上面提到的QoS控制體系方面的問題。但由于網(wǎng)絡(luò)時延由傳播時延、處理時延和隊列時延共同決定，其中隊列時延動態(tài)性強(qiáng)，在估計、測量及控制方面存在較大難度。以下對SDN中的QoS時延控制研究進(jìn)行梳理，歸納總結(jié)現(xiàn)有研究已取得的成果。

4.1 時延獲取

網(wǎng)絡(luò)時延控制部分的測量任務(wù)主要包括傳播時延、隊列時延、端到端時延以及相關(guān)的帶寬、帶寬利用率等，相關(guān)工作主要依托SDN控制器對交換機(jī)的控制能力，基于OpenFlow網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)準(zhǔn)確度高、可行性強(qiáng)的測量方案。

4.1.1 傳播時延

傳播時延是用來估計路徑時延的參數(shù)之一，表示沒有隊列時延的物理路徑時延。網(wǎng)絡(luò)中的流量負(fù)載低或沒有排隊時，它只需要測量一次。SDN控制器具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜玩溌窢顟B(tài)管理模塊包括DeviceManager，、LinkDiscovery、topologymanager，ofswitchmanager等模塊，負(fù)責(zé)建設(shè)整個網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息獲取和處理。網(wǎng)絡(luò)初始化時，在輕負(fù)載狀況下，利用控制器發(fā)包測量任意兩個節(jié)點(diǎn)之間的傳播時延(圖2)。詳細(xì)的測量步驟如下：首先，控制器將一個包設(shè)置協(xié)議類型字段封裝成任何標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議值之外的值，然后將其發(fā)送到交換機(jī)S1。接著，依次將其轉(zhuǎn)發(fā)到傳輸路徑上的各個交換機(jī)S1…SM(假設(shè)傳輸路徑共有M跳)。最后，測試包達(dá)到目的交換機(jī)SM后，被轉(zhuǎn)發(fā)回控制器。在控制器端記錄兩個時間戳Tarrival，Tsent，分別代表測試包離開控制器及返回的時刻值?？紤]到控制器與首、末交換機(jī)之間的單向時延屬于測試引入的額外時延，要從兩個時間戳的差值中減去這兩部分得到實際的路徑傳播時延Tp，具體可以使用相同的方法獲得控制器與兩個交換機(jī)之間的往返時延RTTC-S1和RTTC-SM，折半后得到單向時延。路徑的總傳播延遲可以表示為(1)。

Tp=Tarrival-Tsent-0.5×(RTTC-S1+RTTC-SM)

(1)

圖2 傳播時延測量

4.1.2 隊列時延

從理論上講，隊列時延也可以用上述方法測得，但考慮到隊列時延動態(tài)改變的特性有別于靜態(tài)傳播時延，上述方法在實時性以及開銷方面都有明顯劣勢，實際隊列時延多采用隊列長度測量和帶寬估計兩種方法獲取。

OpenFlow中提供了豐富的計數(shù)器表格，用于獲取有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，端口帶寬利用率、隊列帶寬利用率以及實時隊列長度都可以通過這個方法獲取。如圖3所示，流計數(shù)器中的接收字節(jié)數(shù)指明了在流表存續(xù)期內(nèi)所接收的字節(jié)數(shù)，隊列計數(shù)器中的轉(zhuǎn)發(fā)字節(jié)數(shù)表示在隊列存續(xù)期內(nèi)所轉(zhuǎn)發(fā)的字節(jié)數(shù)，簡單地，通過兩個字段值的差值可以得到當(dāng)前隊列中留存的字節(jié)數(shù)，也即隊列長度，但是兩個字段位于不同的表中，需要解決請求過程中的同步問題，且由于隊列變化時間尺度非常小，請求同步的精度直接影響了所獲取隊列長度的準(zhǔn)確度。

圖3 OpenFlow中與隊列長度測量相關(guān)的計數(shù)器

另外，對于時延的分析更多關(guān)注其統(tǒng)計特性，測量結(jié)果需要進(jìn)一步利用統(tǒng)計算法處理，得到具有有效評估作用的統(tǒng)計值，比如平均隊列時延。在這種前提下，估計方法相較測量方法具有簡單、有效的優(yōu)勢。傳統(tǒng)隊列研究中，大多假定隊列到達(dá)為泊松過程，也即認(rèn)為到達(dá)是不相關(guān)的。然而，以TCP為例的閉環(huán)到達(dá)可信傳輸過程是完全相關(guān)的，這一前提決定了隊列到達(dá)和離開的等速率特性。文獻(xiàn)[2]將隊列平均時延作為建模目標(biāo)，基于TCP流量控制模型，提出一個傳輸時延測量和隊列時延估計模型，并將其擴(kuò)展用于端到端路徑時延估計。

4.1.3 端到端時延

在路徑性能評估及整體方案驗證時，往往更關(guān)注端到端時延，除了上述的傳播時延和隊列時延外，端到端時延還包括上層傳輸協(xié)議所引發(fā)的重傳時延。很顯然端到端時延的測量可以采用上面提到的傳播時延測試方法，同時，考慮到簡單性，也可以通過將PING獲取的往返時延減半來獲取單向端到端時延。

用于路由選擇的端到端時延，與隊列時延一樣也具有極強(qiáng)的動態(tài)性，選路優(yōu)劣依賴對其統(tǒng)計特性的分析，因此，相較簡單的測量方法，通過路徑時延建模來進(jìn)行估計的方法更為可取。此類方法關(guān)注的重點(diǎn)在于，考慮整個路徑上沿途各隊列之間的相關(guān)性，具體每個隊列對總體時延的貢獻(xiàn)不僅取決于隊列模型，同時也取決于實際的實時流量分布、隊列緩存尺寸以及TCP擁塞控制算法。

4.2 QoS時延控制體系

基于SDN的QoS架構(gòu)體系一般由4個核心模塊構(gòu)成，如圖4所示：測量模塊、QoS控制模塊、接入控制模塊和流表管理模塊。通過測量方法獲得網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，QoS模塊根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的變化估計路徑時延的變化，進(jìn)行策略調(diào)整或選路，依據(jù)選路結(jié)果控制接入，并由流表管理模塊下發(fā)控制轉(zhuǎn)發(fā)邏輯至底層網(wǎng)絡(luò)。控制器可以采用主動、被動或者混合模式創(chuàng)建或操作流表，基于流表的模式可以做到多策略動態(tài)重配。

圖4 基于SDN的QoS架構(gòu)體系

除此之外，該控制體系的優(yōu)勢在于多粒度特性，基于流表的多字段可以實現(xiàn)從單流到聚合流的不同粒度的控制。具體的QoS分類可以借助QoS標(biāo)志字段實現(xiàn)，比如，MPLS頭部的流量類別字段、IPV4的TOS字段、IPV6的Traffic Class字段、多媒體服務(wù)器的IP字段、傳輸流原目的端口號等，考慮到解析包需要時間代價所以優(yōu)選底層字段。

4.3 隊列時延控制算法

一種思路是引入傳統(tǒng)研究中基于速率限制器或調(diào)度器，通過控制速率，調(diào)整隊列優(yōu)先級，以達(dá)到限制隊列時延邊界的目的。文獻(xiàn)[3]提出了一種基于RCSP(速率控制的靜態(tài)優(yōu)先隊列)[4]的帶寬和時延保證方案，通過帶寬和隊列優(yōu)先級的性能模型，并設(shè)計SSF(最短跨度優(yōu)先)算法實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的隊列優(yōu)化。文獻(xiàn)[5]利用速率控制器將時延約束轉(zhuǎn)化為帶寬(速率)約束，估計并分配流量的隊列優(yōu)先級確保時延約束。不難看出，在隊列時延控制方面，需要部署專門的速率限制器，缺乏通用性，而且這種基于隊列優(yōu)先級的時延調(diào)控沒有考慮網(wǎng)絡(luò)流量閉環(huán)特性，以及隊列之間的時間空間相關(guān)性，調(diào)控粒度過于粗大且缺乏預(yù)測性。

另一類算法基于擁塞控制避免隊列時延。文獻(xiàn)[6]每隔1s收集一次鏈路帶寬信息，并設(shè)定鏈路擁塞屬性，如果有擁塞事件發(fā)生(帶寬利用率超過70%時，即視為擁塞)，則觸發(fā)擁塞事件，刪除相關(guān)流表后重新選路。

4.4 包含隊列時延的QoS路由

基于SDN的路由算法研究側(cè)重利用SDN特性實現(xiàn)時延約束的動態(tài)路由[6][7]或多路由[8][13]，具體路由算法方面多采用傳統(tǒng)算法，文獻(xiàn)[7]路由流程如下：包進(jìn)入時如果未發(fā)現(xiàn)流表則轉(zhuǎn)給控制器，控制器首先判斷是否為QoS流，是QoS流則調(diào)用LARAC(Lagrangian Relaxation Based Aggregated Cost(LARAC)algorithm)算法計算QoS路由，同時計算最短路徑路由。文獻(xiàn)[13]HiQoS利用一個基于SDN的ECMP(等價的多路徑路由)算法，在源和目的地之間構(gòu)建多條路徑，并利用隊列機(jī)制確保帶寬。

文獻(xiàn)[9]對比SDN中不同帶寬時延約束路由算法的選路性能，其中MDWCRA(最大時延權(quán)重容量路由算法)表現(xiàn)最佳，它根據(jù)歷史網(wǎng)絡(luò)中源目的對流量關(guān)系引入干擾系數(shù)(interference index)，接入選路時，利用該系數(shù)調(diào)節(jié)占用率較高的瓶頸鏈路的分配可能性。該研究存在的問題是需要預(yù)先了解歷史網(wǎng)絡(luò)流量分布，但對于多媒體應(yīng)用而言，流量分布變動大，該方法適用于局部數(shù)據(jù)中心，但對通用網(wǎng)絡(luò)意義有限。

SDN相關(guān)研究多將網(wǎng)絡(luò)時延簡化為靜態(tài)時延[6][10]，文獻(xiàn)[11]在SDN中實現(xiàn)多種隊列調(diào)度算法，文獻(xiàn)[3][5]雖然涉及隊列時延，但并不作為路由度量依據(jù)，并且存在通用性和實用性等問題。

考慮隊列時延的QoS路由對時延敏感應(yīng)用更加適用，但同時求解方法也更為復(fù)雜。路徑隊列時延由路徑沿線所有隊列時延整體決定，相關(guān)研究認(rèn)為沿途各隊列之間相互獨(dú)立，因此，整個路徑的時延一般通過對各節(jié)點(diǎn)時延求和得到。在代價函數(shù)構(gòu)建方面，文獻(xiàn)[12]選擇以測量所得丟包及時延抖動加權(quán)和為代價函數(shù)，文獻(xiàn)[6]選擇以擁塞度與時延的簡單加和作為代價函數(shù)，cij=gij+dij，?(i，j)∈A，文獻(xiàn)[9]采用鏈路利用率作為代價函數(shù)，用歸一化的利用率和時延組合非線性函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。

5 總結(jié)與展望

本文對基于SDN的QoS時延控制相關(guān)研究進(jìn)行分析和總結(jié)，可以看出，在QoS控制體系方面各研究大同小異，針對隊列時延控制的研究創(chuàng)新較多，但解決方案也各有優(yōu)劣，路由方面的研究多是沿用傳統(tǒng)QoS路由算法。

相關(guān)研究多基于額外的網(wǎng)絡(luò)流量控制工具、隊列調(diào)度算法的隊列控制，無法直接用于解決通用網(wǎng)絡(luò)的隊列時延估計和控制問題。通用網(wǎng)絡(luò)并未對時延保證進(jìn)行定制，時延約束量級受到一定限制。基于通用網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的隊列控制，路徑上隊列時延的分配，以及包含隊列時延的路由仍然是這個領(lǐng)域值得研究的問題。

傳統(tǒng)路由算法是基于鏈路代價的，在時延約束代價最小化問題中，通常也需要采用擴(kuò)展dijkstra算法等計算出基于鏈路時延代價的最短路徑。隊列時延之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，因此總時延并不能由單個時延簡單加和得到?；谶@個事實，傳統(tǒng)QoS路由算法并不能直接用于包含隊列時延在內(nèi)的路由問題，需要提出一種新的路由算法。

[1]Paxson V，F(xiàn)loyd S.Wide-Area Traffic：The Failure of Poisson Modeling[J]. IEEE Acm Transactions on Networking，1995，3(3)：226-244.

[2]Haiyan M A，Yan J，Georgopoulos P，et al. Towards SDN Based Queuing Delay Estimation[J]. China Communications，2016，13(3)：27-36.

[3]Kim W，Sharma P，Lee J，et al. Automated and scalable QoS control for network convergence[C]. Proc Internet Network Management Workshop / Workshop on Research on Enterprise Networking，2010：1-1.

[4]Zhang H，F(xiàn)errari D. Rate-controlled static-priority queueing[C]. INFOCOM ′93 Proceedings，twelveth Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies，Networking：Foundation for the Future，San Francisco，CA，USA，1993，1：227-236 .

[5]Sangeun Oh，Jiyeon Lee，et al. RT-SDN：Adaptive Routing and Priority Ordering for Software-Defined Real-Time Networking[DB/OL]. https：//cs.kaist.ac.kr/upload_files/ report/ 14068 68936.pdf，2014.

[6]Egilmez H E，Dane S T，Bagci K T，et al. OpenQoS：An OpenFlow controller design for multimedia delivery with end-to-end Quality of Service over Software-Defined Networks[C]. 2012 Asia-Pacific Signal & Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)，Hollywood，CA，USA，2013：1-8.

[7]Zhang Y，Tang Y，Tang D，et al. QOF：QoS Framework Based on OpenFlow[C]. IEEE International Conference on Information Science and Control Engineering，Shanghai，China，2015：380-387.

[8]Nam H，Kim K H，Kim J Y，et al. Towards QoE-aware video streaming using SDN[C]. IEEE Global Communications Conference，San Diego，2015：1317-1322.

[9]Tomovic S，Radusinovic I，Prasad N. Performance comparison of QoS routing algorithms applicable to large-scale SDN networks[C]. IEEE Eurocon International Conference on Computer As A Tool，Salamanca，Spain，2015：1-6.

[10]Civanlar S，Parlakisik M，Tekalp A M，et al. A QoS-enabled OpenFlow environment for Scalable Video streaming[C]. IEEE Globecom Workshops，Miami，USA，2010：351-356.

[11]Ishimori A，F(xiàn)arias F，Cerqueira E，et al. Control of Multiple Packet Schedulers for Improving QoS on OpenFlow/SDN Networking[C]. IEEE European Workshop on Software Defined Networks，Berlin，2013：81-86.

[12]Laga S，Cleemput T V，Raemdonck F V，et al. Optimizing scalable video delivery through OpenFlow layer-based routing[C]. IEEE Noms IEEE/IFIP Network Operations & Management Symposium，Krakow，Poland，2014：1-4.

[13]Yan Jinyao，Zhang Hailong，Shuai Qianjun，et al. HiQoS：An SDN-based multipath QoS solution[J]. China Communications，2015，12(5)：123-133.