异步光分组交换网络中分组组装算法的自相似业务整形性能对比

2019-11-03 18:27:40

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供稿：网友

吕召彪张帝

引言

　　快速增长的互联网业务对网络带宽的需求越来越高，在波分复用技术 (WDM) 极大拓展了网络传输能力之后，传统的交换技术日益成为网络的瓶颈。光分组交换 (OPS) 技术综合了光交换和分组交换的优点，具备高速、高效、对速率和协议透明以及高度灵活等诸多优势，是当前解决网络交换瓶颈的最佳途径。OPS网络由边缘路由器和核心节点组成，边缘路由器按照分组组装算法把具有相同目的地址和QoS的ip包组装成一个大的光分组，然后将其送往核心节点，核心节点在全光域内对光分组进行快速交换。

　　光分组组装机制是OPS网络中的一项关键技术。大量研究表明，互联网业务（IP流）在相当长的时间尺度下呈现出相似的突发结构（相关函数上表现为长程相关性），这种现象被称为自相似性 (self-similarity)[1]（即分形特性）。与Poisson流相比，自相似流在较长时间内都呈现突发性，所以它会严重恶化OPS网络的性能（排队延迟和丢包率增加），降低网络效率[6][8]。光分组组装机制通过将多个IP包组装成一个较大的光分组进行传送，不仅有效地减轻交换节点电控单元的处理负担，提高节点吞吐量，而且十分有效地实现了输入IP包流的流量整形，从而消除自相似IP包流对OPS网络的负面影响。本文综述了当前各种光分组组装技术，并首次量化地对比分析了三种常用光分组组装算法在平滑流量、降低业务自相似性方面的力度，最后指出针对不同特性的业务应该采用不同的分组组装算法，以改善整体的业务特性。

1光分组交换网络体系结构

　　OPS网络由核心网和边缘路由器构成，如图1所示。边缘路由器通过WDM链路与核心网相连，为业务层提供传统接口，并实现光分组组装机制。

　　入口处的边缘路由器的节点结构如图2所示。首先，分发单元从IP客户网络接收IP包，并根据目的地址和QoS对输入的IP包进行分类，将其送入相应的组装队列中缓存；然后，在组装队列中，采用特定的组装算法控制光分组的产生；最后，组装队列产生的光分组被送往发送队列中缓存，等候传送到核心网络。当光分组穿过OPS网络后，出口处的边缘路由器将执行反向的分组拆装过程，取出IP包，将其转发到位于业务网络中的下一跳IP路由器。

2光分组组装算法建模

　　目前，常用的异步OPS网络的光分组组装算法有三类。第一类是基于长度门限的光分组组装算法，当某一组装队列中缓存的IP包字节数量达到预设门限（光分组的最大净荷长度MPS）时，一个光分组将被产生。第二类是基于计时门限的光分组组装算法，当第一个IP包到达某一空组装队列时，该队列的计时器开始计时；当计时时间到达预设门限TOUT时，一个光分组将被产生。第三类则是基于长度和计时的混合门限光分组组装算法。下面分别给出三类光分组组装算法的自然语言描述。

3仿真和结果分析

3.1仿真场景：

　　OPS网络边缘路由器的分组组装算法的仿真模型如图2所示。首先，输入IP业务流根据目的地址（即输出光边缘路由器地址）分发到相应的分组组装队列；然后，分组组装队列取第2部分所述的三种分组组装算法之一产生光分组，并将其缓存在发送队列中等待送往OPS核心网。为了分析边缘路由器的分组组装功能和比较各种分组组装算法对自相似业务流的整形力度，仿真中在发送队列的输出收集光分组到达计数过程数据，从而得到经过分组组装后的光分组流的业务特性。这里，计数过程的时间尺度取1ms。网络仿真采用以下配置：

　　1) 假设OPS网络仅有5个边缘路由器（＝5）和一个QoS等级（＝1），且IP包的目的地址在1~5中均匀分布，则分发单元仅根据目的地址将IP包送往相应的组装队列，且需要5个分组组装队列；

　　2) 5个分组组装队列采用相同的分组组装算法和相同的分组组装参数设置；

　　3) 边缘路由器的自相似IP输入流源采用Sup_FRP（The Superposition of the Fractal Renewal Point PRocess）自相似业务模型[5]。Sup_FRP业务需设定3个参数：

　　Hurst参数：决定业务自相似性的强弱，在仿真中取值为0.8；

　　无规则呈现时间(Fractal Onset Time)：决定业务过程展现自相似性的时间规模，在仿真中取值为100us；

　　平均发包率（Average Packet Rate）：定义了单位时间内产生分组的数量，对应边缘路由器的业务负荷ρ。

　　4) IP包的长度分布服从指数分布，均值为375.5 字节，最大和最小长度分别为1500字节和44字节；

　　5) 边缘路由器的负荷ρ和平均发包率的对应关系如表1；

　　6) 组装算法参数设置：考虑仿真配置中IP包的长度分布，组装长度门限取3000 字节；考虑仿真配置中的平均组装时延，组装计时门限取负荷ρ为0.5时基于长度门限分组组装算法的平均组装时延的一半，即42.5us。

3.2自相似性

　　自相似业务的一个关键特征是业务具有长程相关性（LRD：long-range dependence），即在较长的时间尺度下具有相似的业务特性结构。通常，LRD定义为宽平稳随机过程的自相关函数符合幂率慢衰减，即， , （1）其中，，0.5
3.3结果分析

　　根据3.1的仿真场景，对2中介绍的三种常用的分组组装机制进行仿真，图3给出了各种业务负荷下实际输入业务流和经过各种光分组组装机制之后的输出业务流的Hurst参数估计值。

　　从图3中可见，与输入IP业务相比，输出业务的Hurst参数明显减少，这证明基于图2所示的边缘节点模型三种分组组装机制都可以降低输入IP业务的自相似性，并且自相似的降低程度随着业务负荷的加大而增大。三种分组组装算法中，基于时间门限的分组组装算法对业务的自相似性改善力度最大。但是，基于时间门限的分组组装算法无法控制生成光分组的大小，网络利用率不高，在实际的网络设计中必须考虑这一点。基于混合门限的分组组装算法同时考虑了分组组装机制对业务自相似的降低能力以及对组装时延和组装效率的控制，是一种折中的分组组装方案。同时发现，通过直接调节组装的长度门限或时间门限或两者的各种分组组装算法对于动态变化的业务负荷都不是最优的。尤其在混合门限的分组组装机制中，自相似业务的整形性能对长度门限和时间门限这两个参数的相互关系十分敏感。在实际设计OPS边缘路由器时，针对不同特性的业务采用不同的分组组装机制应该是一种更好的选择，可以使得业务特性的整体改善达到最佳。

4结论

　　本文总结了当前OPS网络中基于长度门限、基于计时门限和基于混合门限这三种常用的分组组装算法，并利用网络仿真研究了分组组装算法对异步OPS网络中自相似业务的整形作用，对比了三者降低业务自相似性的力度。研究表明，OPS网络中采用分组组装机制可以明显降低业务的自相似性，改善业务特性。其中，基于时间门限的分组组装算法降低业务自相似性的力度最大，但是显然无法控制生成的光分组大小，也就无法控制组装效率。基于混合门限的分组组装算法折中考虑了分组组装机制对业务自相似的改善以及由此附加的组装时延和组装效率，并且发现计时门限和长度门限的设置对于降低业务自相似性十分关键。三种分组组装算法各有优缺点，针对具有不同特性的业务采用不同的分组组装算法，可以优化网络的整体性能。下一步工作研究同时采用多种分组组装算法对混合业务的特性影响是具有实际意义的。

致谢：

　　本研究工作受到国家自然科学基金（编号：60372100）和国家高技术研究发展计划（863计划，编号：2003AA122530）资助。

参考文献

[1] 蔡弘, 陈惠民, 李衍达. 自相似业务模型——通信网络突发业务建模的新方法. 通信学报, vol.18, 1997(11).

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[3] F. Xue, S. Yao, B. Mukherjee. The performance improvement in optical packet-switched networks by traffic shaping of self-similar traffic. OFC’2002: pp218-219.

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[6] L. Tancevski et al. Optical routing of asynchronous, variable length packets. IEEE J. Select. Areas Commun., 2000(10) vol.18: pp.2084-2093, October 2000.

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[8] S. Yao, S. J. B. Yoo, B. Mukherjee. A comparision study between slotted and unslotted all-optical packet-switched network with priority-based routing. OFC’2001, Anaheim, CA, March 2001.

[9] D. Cox. “Long range dependence: a review” in: statistics: an appraisal (H. David and H. David, eds). Ames, Iowa: Iowa State University Press, 1984.

[10] P. Abry, D. Veitch. “Wavelet analysis of long-range dependent traffic”. IEEE Trans. Info. Theory. vol. 44, no. 1, pp. 2-15, 1998.

[11] D.Veitch, P. Abry. “A wavelet based joint estimator of the parameters of long-range dependence”. IEEE Trans. Info. Theory - Special Issue on Multiscale Statistical Signal Analysis and Its applications. vol. 45, no. 3, Apr. 1999.

摘自　光纤新闻网

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