淺談借助業務流量精細化提升網絡QoS性能

【摘要】? ? 現有的網絡面向眾多業務提供的是一種差異化的服務，隨著網絡業務種類的增多以及業務類型愈加復雜，已有的差異化服務提供方案已不能滿足現有眾多業務的需求。針對此問題，本文分析了近年來網絡業務的發展趨勢以及現有的差異化服務提供方案，總結了致使上述問題產生的幾點原因。據此引入了業務流量精細化技術，并設計了一種借助業務流量精細化來提升QoS性能的方案。

【關鍵詞】? ? 業務流量精細化? ? 差異化服務? ? 網絡業務? ? 服務質量

引言：

隨著工業互聯網時代的到來，越來越多的生產與生活業務選擇以網絡作為依托，借助網絡的便捷性、高速信息共享與傳輸等優點進行發展。實現業務類型細分的技術就是業務流量精細化技術，本文也將探討如何借助業務流量精細化技術提升網絡QoS的性能。

一、網絡業務發展趨勢及服務質量需求分析

當前網絡業務的發展呈現出一種多元化、碎片化、高效化、互通化和爆發式增長的趨勢。多元化體現在網絡業務的種類及領域越來越寬泛，網絡業務涉及的領域現已包括教育、農業生產、科創發展、工業生產、企業辦公、政務辦公等，可以說已經深入到人們生活的方方面面，如同電力一樣被應用到各行各業，呈現出一種多元化的趨勢;碎片化體現在由于業務種類的增多，各種各樣的業務都出現在網絡鏈路上，很難對業務流量的種類進行分類，就像碎片一樣，各種業務的流量有著不同的流量特征和內容，今后也將在一段時間內維持這種碎片化的特征;高效化體現在借助網絡的高速便捷特性，網絡業務的辦公效率非常高，在極短時間內就允許多人或是多個團隊共同完成業務內容，這種高效化是我們所期待的，也正是我們想要的;互通化表現在現在的業務不再僅僅只關注本業務的內容，還會和其他業務進行通信和協作，如在購物時，這就會涉及商戶、軟件公司、銀行等多家機構的不同業務，這種互通化在未來的發展中也會變得愈加常見，會以一種常態化發展;爆發式增長是顯而易見的，人們從吃飯穿衣，到上學上班等等，現在都有網絡業務的支持，而且提供的種類越來越豐富，在將來相當長一段時間內，這種爆發式增長還將繼續持續。

網絡業務的發展趨勢務必會對網絡的服務質量提出更多和更高的要求，這些要求包括穩定的傳輸質量、高速的傳輸速度、安全的傳輸流程、持久的穩定連接等。在現如今環境中，其中每一個內容實現起來難度都很大，同時要保證這么多的服務質量要求，難度可想而知。雖然可以通過差異化服務為不同的業務提供不同的服務質量來緩解業務對上述服務要求的迫切需求，但也有一些因素影響著網絡服務質量的性能，除此之外還有地理、宗教、經濟發展等因素限制了網絡QoS性能的提升，這些問題都需要一一進行解決。

二、QoS技術概述

（一）QoS的基本原理

1.流量分類與標記

流量分類是[2]根據服務需求、費用消耗等因素將流量劃分為不同的優先級或不同的服務類，在分類時可以使用IP報文的ToS字段、802.1Q頭保留的User Priority字段等進行劃分。流量劃分完成后就可以進行標記，標記時仍舊可以使用報文中預留的字段，標記的目的是為了區分不同類型的服務。當流量被分類標記后，在網絡傳輸過程中每到達一個轉發節點，節點都能根據標記將流量轉發至不同服務質量的鏈路。

2.擁塞管理

擁塞管理[3]主要是為了解決當多業務流量共用信道時造成的擁塞問題，這也屬于QoS范疇，并且對服務質量的影響很大。為了解決這個問題，可以將眾多業務流量放入不同隊列中，對流量進行疏通，進而避免出現鏈路擁塞，或是在擁塞后結合其他技術進行緊急的處理。常用的隊列技術有FIFO（先進先出）隊列、PQ（優先隊列）隊列、CQ（定制隊列）隊列等。

3.流量監管

流量監管是為了對進入網絡的流量進行監控與限制，在流量傳輸達到一定條件（如流量過大）時，對該流量采取不同的處理動作（如丟棄等）。在進行流量控制時常用的技術是令牌桶，這種技術可以對流量是否被轉發進行判斷，是流量監管很重要的一種技術。

4.物理接口限速

這是一種更為直接的方式，它的作用和影響力也很大，主要是實現接口轉發流量的總速率控制。在處理過程中也使用了令牌桶技術，同時也會和擁塞管理技術一起使用，實現對流量的管理。

（二）QoS模型結構

根據對網絡流量控制能力和方式的不同，可以將QoS分為三種模型[4]：Best Effort模型、DiffServ模型和IntServ模型。

三、流量精細化技術概述

現如今流量對于企業或是運營商，其價值已經上升到了資產的高度，具備了一定的變現能力。現在業務的流量呈現出多元化、碎片化的特點，眾多的流量會擠占通信鏈路，使用隊列調度、令牌桶等技術可以實現流量的分流、按序轉發。但隨著流量價值的提升，我們更需要的是能夠實現對流量的細致分類，從而決定其傳輸路徑與提供的不同服務，這就需要流量精細化技術的支持。本節后續將介紹幾種使用最多的流量精細化技術，其中包括基于協議和基于算法的流量精細化技術。

（一）基于協議的流量精細化技術

區分不同的業務應用可以根據協議類型與內容進行判定，現有技術中使用最多的是DPI與DFI技術，其中DPI根據數據包解析進行判定，DFI根據流量進行判定。

DPI（Deep Packet Inspection）[5]是一種基于數據包的深度檢測技術，針對不同的網絡應用層載荷（如HTTP、DNS等）進行深度檢測，可以根據事先定義對檢測流量進行過濾控制，其重要的用途就包括流量精細化。

（二）基于算法的流量精細化技術

對流量進行精細化分類可使用的算法比較多，可使用基于相似度比較的算法、基于聚類的算法、基于分類的算法和深度學習算法等。由于此種類型的算法受參數影響和算法細節設計影響較大，所以在選擇時對應用場景的評估非常重要。

1.相似度比較算法

相似度比較算法可采用的有距離相似度比較（如歐式距離、模式距離等）、DTW（動態時間規整）算法、相關性相似度度量算法等，本文將以DTW算法為例介紹此類算法的處理過程。

其他算法流程與此類似，也是將待檢測流量與模板流量進行相似度對比，從而確定流量的類型。

2.聚類算法

聚類算法基于聚類分析，又稱群分析，利用了統計分析方法對樣品或指標進行分類。聚類分析的基礎也是相似性分析，聚類分析由若干模式組成，模式是一個可度量的向量，或是多維空間中的數據點。由于聚類算法較多，本文著重介紹k-means聚類分析算法。

k-means算法[8]以k為參數，把n個對象分為k個簇，使每個簇內具有較高的相似度，簇間具有較小的相似度。使用k-means算法進行流量精細化時，可以采集流量中具有明顯可區分特征的參數，然后隨機選擇k個流量代表每個簇的中心，剩余對象計算與k個簇中心的距離，根據距離進行分類，在每次劃分完一次簇后，可以重新計算每個簇內的中心，這樣可以提升算法識別的精度。

其他聚類算法還包括層次聚類算法、SOM聚類算法、FCM聚類算法等，這些算法的核心思想都是根據相似性進行類的劃分，在實現過程上有著區別。

四、基于LSTM流量精細化的QoS保障

本文參考了不同方法的優點與缺點，設計了一種流量精細化方案來提升QoS的性能。本節將介紹方案的具體內容。

（一）LSTM流量精細化技術

流量精細化選擇了LSTM [9]深度學習算法實現，主要考慮到應用場景為業務流量的服務質量保障，在這種應用場景下，只需精準識別出不同的業務流量即可，無需對其中的具體協議內容進行深究。同時考慮到在識別的業務流量中一部分是加密數據流量，一部分是未加密數據流量，使用DPI和DFI固然可以做到精準的識別，但在識別速度和效率上略有不足，所以最終選擇了LSTM深度學習模型進行業務流量的精細化分類。

LSTM模型輸入的是業務流量的數據包，經過特征提取與訓練后，最終輸出相似度（一個概率值）。具體流程如下：

1.業務流量模板訓練

（1）對不同的業務流量數據集進行打標簽工作，以此區別不同的業務類型;（2）對業務流量中的數據包進行特征提取與向量化操作，將流量數據處理為LSTM模型可使用的訓練數據;（3）將預處理的數據放入LSTM模型進行訓練，劃分出不同業務流量的范圍;（4）保存不同業務流量訓練的參數，用于后續識別使用。

2.業務流量識別

（1）在需要進行QoS服務的節點處進行流量采集，采集時需要按照固定的時間間隔進行;（2）對采集的流量進行預處理，主要是提取出數據包的關鍵特征，并進行向量化;（3）將預處理后的數據放入LSTM模型進行訓練，同時根據記錄的參數判斷流量屬于的具體業務類型;（4）記錄節點處到達流量的不同業務類別。

（二）多級隊列調度的QoS保障

設置多個優先級不同的隊列，對分類的業務流量根據業務的優先程度、重要程度等因素，為每個因素賦予不同的權值，最后加權求和計算每個業務流量的優先級，然后分別放入多級隊列中，隊列的設置有以下幾個限制條件：

（1）隊列按優先級從高到低排序，具有較高優先級的隊列優先進行流量轉發;（2）高優先級隊列轉發完成后，將低一級隊列中的流量調入高優先級隊列，防止低優先級隊列出現長時間等待現象;（3）遇到需緊急轉發的流量（一般是人為提前設定的）直接調入最高優先級轉發隊列，防止緊急流量轉發的延遲;（4）隊列的流量裝載以一次流量精細化過程為一個周期，也就是每進行一次業務流量的識別，就設置一次多級隊列，只有當前設置的隊列轉發完后才重新轉發新裝載的多級隊列;（5）在當前裝載流量的多級隊列轉發過程中，同時進行業務流量的識別與多級隊列裝載，目的是提升流量轉發的效率。

五、結束語

本文分析了現有網絡業務的發展趨勢與網絡QoS性能提升的限制因素，據此設計了一種結合深度學習算法、流量精細化技術的QoS性能提升方案，目的是解決目前網絡環境中因業務流量精細化分類困難，而導致QoS服務性能發揮受限的問題。在后續還將繼續深入研究其他可以提升QoS性能的技術方案，為網絡業務提供更好的發展環境。

作者單位：崔杰? ? 中石化勝利油田分公司物探研究院

參? 考? 文? 獻

[1]姚臻昊. QoS原理及在IP承載網中的應用[J]. 中國電子商務， 2014， 000（023）：70-70.

[2]席媛媛， 袁家斌. 區分服務下基于服務質量參數的流標簽研究[C]// 第十屆中國科協年會信息化與社會發展學術討論會分會場. 0.

[3] 李昕 .基于反饋的區分服務網絡擁塞管理方案研究[D]. 湖南大學， 2012.