考慮帶寬限制的網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡方法

羅偉華

(福建信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 物聯(lián)網(wǎng)與人工智能學(xué)院,福建 福州 350000)

隨著網(wǎng)絡(luò)通信的不斷發(fā)展和應(yīng)用的廣泛推廣,在網(wǎng)絡(luò)通信過程中,某些節(jié)點或鏈路可能會出現(xiàn)負載過重的情況,導(dǎo)致延遲增加、丟包率上升等問題。通過采用負載自適應(yīng)均衡策略,可以及時調(diào)整流量分布,避免節(jié)點或鏈路的負載過重,從而提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和響應(yīng)速度,提升用戶體驗。[1-2]針對網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡,宋錦華等提出基于移動邊緣計算的通信網(wǎng)絡(luò)動態(tài)負載均衡方法。首先基于信道狀態(tài)設(shè)置傳輸策略,以開銷最小為目標,利用邊緣計算方法切換網(wǎng)絡(luò)基站,實現(xiàn)動態(tài)負載均衡。[3]向征提取基于改進拉格朗日松弛算法的通信網(wǎng)絡(luò)負載均衡優(yōu)化方法,基于鏈路時延、丟包率等設(shè)置限制條件,構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)路由模型;采用改進的拉格朗日松弛算法求解模型,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信負載均衡。[4]在以上研究成果的基礎(chǔ)上,進一步提升網(wǎng)絡(luò)通信負載均衡效果,提出考慮帶寬限制的網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡方法。

1 網(wǎng)絡(luò)通信流量信息監(jiān)測

網(wǎng)絡(luò)通信流量信息可以通過應(yīng)用程序編程接口函數(shù)映射出來,包括與遠程主機連接、文件下載和創(chuàng)建文件等。因此,本文使用自動運行和分析文件的工具Cuckoo沙箱提取網(wǎng)絡(luò)流量的動態(tài)調(diào)用序列。通過在主機上啟動客戶機中的樣本,可以提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量。網(wǎng)絡(luò)通信流量的主要指標為大象流,其監(jiān)測可以通過流量統(tǒng)計機制實現(xiàn),在此基礎(chǔ)上利用計數(shù)器統(tǒng)計出可用帶寬下每個周期內(nèi)各條流的數(shù)據(jù)信息接收情況,由此獲取流量帶寬。鏈路x上第l條通信流的可用傳輸帶寬計算公式為：

(1)

式(1)中：TT和Tt分別代表流量在網(wǎng)絡(luò)通道T以及t時刻所傳輸?shù)淖止?jié)數(shù)。在此基礎(chǔ)上設(shè)定鏈路帶寬中用于區(qū)分大小流量的區(qū)分閾值,若D(xl)超過所規(guī)定的閾值,則視為大象流,執(zhí)行監(jiān)測操作,反之則不做監(jiān)測。[5]

當鏈路負載超過了鏈路可用帶寬將會直接導(dǎo)致流量擁塞,降低鏈路利用率,鏈路利用率的表達式如下：

(2)

式(2)中：B(xl)描述鏈路容量,即可用傳輸帶寬;Zx和Ux分別代表鏈路端口發(fā)送和接收的字節(jié)數(shù)。從而得出單位時間內(nèi)產(chǎn)生流量度量值：

(3)

式(3)中,R為單位時間內(nèi)產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量,δ為負指數(shù)分布參數(shù),P1為網(wǎng)絡(luò)流量屬于老鼠流的概率,θ1為老鼠流大小,P2為流量屬于大象流的概率,θ2為大象流大小。

根據(jù)流量度量值計算結(jié)果,判斷待調(diào)度流量,具體計算公式為：

(4)

式(4)中,r為平均傳輸速率在鏈路帶寬中的占比,λ為流量生存時間。根據(jù)待調(diào)度流量的大小,確定調(diào)度主動隊列后,考慮到部分節(jié)點易產(chǎn)生擁塞問題,采用尾部丟棄策略對流量數(shù)據(jù)主動隊列進行調(diào)整,按照調(diào)整的順序完成網(wǎng)絡(luò)通信流量信息監(jiān)測。

2 網(wǎng)絡(luò)通信流量信息預(yù)處理

上節(jié)獲得的網(wǎng)絡(luò)通信流量信息監(jiān)測結(jié)果中含有大量干擾信號,影響后續(xù)的負載均衡效果。因此引入小波變換算法對監(jiān)測流量信息進行相空間重構(gòu),展開去噪預(yù)處理。

(5)

式(5)中,g是鏡像濾波器系數(shù);h是等效濾波器系數(shù)。

按照時間間隔υj=2j-1抽取fj和dj,通過分形濾波方法壓縮處理網(wǎng)絡(luò)流量中存在的噪聲,根據(jù)濾波函數(shù)fF分形維數(shù)的變化情況對網(wǎng)絡(luò)流量展開濾波處理。網(wǎng)絡(luò)流量當噪聲含量較多時,較為曲折,函數(shù)fF的值較大;網(wǎng)絡(luò)流量當噪聲含量較小時,函數(shù)fF的值較小。[6]在模糊參數(shù)控制的基礎(chǔ)上建立流量信息去噪公式：

(6)

式(6)中,β是模糊控制參量。

當網(wǎng)絡(luò)流量中的噪聲較多時,降低參量β;當網(wǎng)絡(luò)流量中的噪聲較少時,參數(shù)β的值接近1,此時網(wǎng)絡(luò)流量不發(fā)生變化。通過上述公式獲得去噪后的網(wǎng)絡(luò)流量,其中每個信號描述的是原始流量的相空間重構(gòu)結(jié)果。

由于網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)體量過大,分布較為隨機,若在去噪后直接對其進行應(yīng)用,會大幅度地增加后續(xù)帶寬均衡的運算量,降低提出方法的整體效率。故采用分簇聚類算法對去噪后的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進行進一步聚類處理,為后續(xù)研究進行奠定基礎(chǔ)。

設(shè)置網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)的初始分簇聚類中心為{c1,c2,…,cj,…,cK},去噪后的網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)xi與聚類中心cj之間的距離計算公式為：

(7)

式(7)中,cov(xi,cj)為xi與cj的協(xié)方差數(shù)值;σ(xi)與σ(cj)分別為xi與cj的方差數(shù)值;εij為是距離計算誤差調(diào)整項,其取值范圍為[0,1]。[7-8]

當d(xi,cj)達到最小值時,將網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)xi劃分到分簇聚類中心cj的簇中。以分簇聚類平均數(shù)值作為下一次分簇聚類中心,重復(fù)迭代進行分簇聚類操作,直至滿足算法迭代停止條件為止。[9]以網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)X={x1,x2,…,xi,…,xn}作為分簇聚類算法輸入變量,輸出結(jié)果即為網(wǎng)絡(luò)流量大數(shù)據(jù)分簇聚類結(jié)果,記為CK={c1,c2,…,cj}。由此完成網(wǎng)絡(luò)通信流量信息的去噪和聚類預(yù)處理,作為網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡模型輸入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3 考慮帶寬限制構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡模型

為更加精準地控制網(wǎng)絡(luò)通信負載達到均衡,首要環(huán)節(jié)是構(gòu)建鏈路信道傳輸模型,以此為基礎(chǔ)獲取鏈路負載,為后續(xù)自適應(yīng)均衡奠定基礎(chǔ)。

網(wǎng)絡(luò)通信鏈路傳輸碼元之間采用固定間隔分布(分布間隔距離記為d),利用采樣周期抽頭間隔采樣模式獲取通信鏈路信道傳輸模糊度函數(shù),表達式為：

(8)

式(8)中,m為第j條通信鏈路中存在傳輸節(jié)點的總數(shù)量;sj(t)為第j個通信鏈路信道傳輸節(jié)點的狀態(tài)特征量;t為流量傳輸當前時間;α為傳輸節(jié)點狀態(tài)特征量輔助衡量因子,取值范圍為[0,1];ηj(t)為通信鏈路信道輸出結(jié)果的調(diào)整項,其決定著輸出矩陣的精準度。通信鏈路負載沖激響應(yīng)模型表達式為：

(9)

式(9)中,βj(t)為通信鏈路中第j個傳輸節(jié)點的沖激響應(yīng)系數(shù);χj(t)為通信鏈路中第j個傳輸節(jié)點的傳輸譜密度特征量;δj(t-Ts)為通信鏈路中第j個傳輸節(jié)點的負載響應(yīng)時延參量。其中,Ts為傳輸節(jié)點負載響應(yīng)時間。

以上述公式為基礎(chǔ),構(gòu)造通信鏈路負載計算公式：

(10)

式(10)中,ζj(t)為第j條通信鏈路的負載數(shù)值;γ為模糊度權(quán)重系數(shù);I為通信鏈路負載數(shù)值標準處理參量;εj(t)為通信鏈路負載數(shù)值調(diào)整項,其需要根據(jù)通信鏈路負載實際情況進行設(shè)置。

上述過程完成了通信鏈路信道傳輸模型的構(gòu)建與鏈路負載計算公式的構(gòu)造,為后續(xù)負載均衡模型奠定基礎(chǔ)。

以負載自適應(yīng)均衡為優(yōu)化目標,通信網(wǎng)絡(luò)邏輯拓撲中各通信鏈路的數(shù)據(jù)流量相等,即各信道負載均衡,[10]保證模型目標函數(shù)最小化,此時實現(xiàn)負載自適應(yīng)均衡。負載自適應(yīng)均衡模型公式如下所示：

(11)

式(11)中,A、B均為權(quán)重矩陣,作用是平衡傳輸性能與帶寬開銷;U為網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點可用的信道;G描述通信網(wǎng)絡(luò)邏輯拓撲;h描述G中邏輯鏈路的極限容量。

網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡可以有效利用有限的帶寬資源,避免某些節(jié)點或鏈路被過度擁塞,從而提高整體網(wǎng)絡(luò)的性能和響應(yīng)速度。帶寬限制意味著在網(wǎng)絡(luò)中存在帶寬狹窄或擁塞的環(huán)境。通過負載自適應(yīng)均衡,可以將網(wǎng)絡(luò)通信負載均勻地分配到可用帶寬資源上,避免出現(xiàn)單一節(jié)點或鏈路負載過重的情況,從而實現(xiàn)負載均衡,提高整體吞吐量。在帶寬受限的情況下,某些節(jié)點或鏈路的負載可能會超出其所分配的帶寬限制,導(dǎo)致流量越限。通過進行負載自適應(yīng)均衡,可根據(jù)帶寬限制動態(tài)調(diào)整負載分布,避免流量越界,確保網(wǎng)絡(luò)通信在可控范圍內(nèi)進行。

綜上所述,網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡模型需要設(shè)立帶寬限制條件。為了使通信網(wǎng)絡(luò)鏈路流量達到均衡狀態(tài),G中通信鏈路i,j的數(shù)據(jù)均衡流量λi,j需要滿足在網(wǎng)絡(luò)最大鏈路負載之下,即：

λi,j≤λmax

(12)

G中鏈路i,j上流量不能超過G帶寬容量極限值,即：

λi,j≤Y(xl)Kij

(13)

其中,Y(xl)即信道帶寬利用率,帶寬使用率越小,網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)隊列等待時間越短。

在以上限制條件約束下,求解負載自適應(yīng)均衡模型的最優(yōu)值。

4 基于灰狼算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡

灰狼算法是一種基于自然界中灰狼的群體行為而發(fā)展起來的全局優(yōu)化算法。它模擬了灰狼群體的社會行為,在解決優(yōu)化問題時展現(xiàn)出很高的效率和魯棒性。本文采用灰狼算法對上節(jié)獲得的負載自適應(yīng)均衡模型求解。將混沌理論中的Kent映射引入灰狼算法的種群初始化中,公式如下所示：

(14)

式(14)中,zl為第l次迭代計算后的獵物位置;δ為混沌映射的一般參數(shù);zmax,p代表第p只灰狼與獵物的最遠距離;zmin,q為第q只灰狼與獵物的最短距離;zl,q為第q只灰狼與獵物的距離。

在負載自適應(yīng)均衡模型中設(shè)置最大迭代次數(shù),計算群體中所有灰狼個體的適應(yīng)度值,公式如下所示：

(15)

式(15)中,y為灰狼個體;ε1、ε2均為慣性權(quán)重的調(diào)節(jié)因子。

當灰狼追尋到獵物后會包圍獵物,根據(jù)距離控制參數(shù)與動態(tài)變步長,更新灰狼個體位置。這一過程反映的是流量帶寬的相對分配,公式如下所示：

(16)

式(16)中,J為動態(tài)變步長;E代表動態(tài)變步長的向量;T代表當前迭代次數(shù);φ為的是收斂因子向量。

根據(jù)更新后的個體位置重新計算群體中的適應(yīng)度,當達到最大迭代次數(shù)時輸出最佳適應(yīng)度值,進而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信自適應(yīng)負載均衡。設(shè)網(wǎng)絡(luò)通信節(jié)點的數(shù)量為X個,在第a個控制周期內(nèi)共運行m個服務(wù)器,計算節(jié)點CPU資源的相對配額τ,公式如下所示：

(17)

根據(jù)τ可得到負載均衡的控制誤差,將控制誤差作為受控變量。負載自適應(yīng)均衡控制需要在第a周期內(nèi)確定m值,并保證第a+1周期內(nèi)所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的控制誤差最小化,即滿足如下公式：

(18)

式(18)中,μ為遺忘因子,用于表示控制器對前一控制周期中誤差的遺忘速度。

控制通信傳輸任務(wù)合理分配至調(diào)度節(jié)點所在的鏈路,進行負載加載控制,使得負載加載指令與最初的鏈路傳輸指令誤差最小,由此實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡。

5 結(jié)果與分析

為測試設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡方法的性能,選擇某市通信運營商的通信網(wǎng)絡(luò)作為測試背景。在這個通信網(wǎng)絡(luò)中,包含200個通信節(jié)點和5個通信基站,形成了100條通信鏈路。利用multisim仿真平臺的ns-3工具將設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡方法進行程序配置,將文獻[3]方法和文獻[4]方法作為對比方法。

Jain氏公平性均衡指數(shù)是一種衡量通信網(wǎng)絡(luò)負載均衡性的關(guān)鍵指標,Jain氏公平性均衡指數(shù)越高,則表明通信網(wǎng)絡(luò)負載均衡性越高。測試獲得三種方法的Jain氏公平性均衡指數(shù)如圖1所示。

圖1 均衡指數(shù)測試結(jié)果

由圖1可知,在不同數(shù)量的通信鏈路下,設(shè)計方法應(yīng)用后獲得的Jain氏公平性均衡指數(shù)均大于其他方法。獲得的Jain氏公平性均衡指數(shù)高于0.9,表明設(shè)計方法應(yīng)用后通信網(wǎng)絡(luò)負載均衡性更高。網(wǎng)絡(luò)通信鏈路的時延越短,說明負載均衡方法應(yīng)用后通信傳輸任務(wù)合理分配至調(diào)度節(jié)點所在的鏈路,擁堵情況較少。三種方法負載均衡下的網(wǎng)絡(luò)通信時延測試結(jié)果,如表1所示。

表1 通信網(wǎng)絡(luò)時延測試結(jié)果

分析表1中的數(shù)據(jù)可知,采用設(shè)計方法可以更快地完成網(wǎng)絡(luò)通信鏈路的負載均衡,可以將通信傳輸任務(wù)合理分配至調(diào)度節(jié)點所在的鏈路,解決了擁堵問題。進一步驗證不同方法的吞吐量,測試不同方法對網(wǎng)絡(luò)通信鏈路的負載均衡效果。三種測試方法的多鏈路吞吐量測試結(jié)果,如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)通信吞吐量測試結(jié)果

據(jù)圖2可知,在通信鏈路增大的情況下,本文設(shè)計方法的吞吐量大于其他兩種方法,且呈現(xiàn)持續(xù)增大的現(xiàn)象,說明該方法可以均衡不同鏈路的性能,在具備較低平均響應(yīng)時間的前提下可以擁有更高的吞吐量,驗證了本文設(shè)計方法的有效性。

6 結(jié)論

研究考慮帶寬限制的網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡方法。對網(wǎng)絡(luò)通信流量信息進行監(jiān)測,并對監(jiān)測流量信息進行去噪和聚類預(yù)處理;以負載自適應(yīng)均衡為優(yōu)化目標,構(gòu)建負載自適應(yīng)均衡模型和約束條件;采用灰狼算法求解均衡模型,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信負載自適應(yīng)均衡。實驗結(jié)果表明：該方法的均衡指數(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信吞吐量較高,網(wǎng)絡(luò)通信時延較低,有效提升了通信網(wǎng)絡(luò)負載均衡性。