夏漢鑄，袁寶玲（中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，廣東中山528436）

OBS網(wǎng)絡(luò)中的自相似業(yè)務(wù)匯聚算法研究

夏漢鑄，袁寶玲
（中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，廣東中山528436）

摘要：根據(jù)OBS網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)，分析了OBS網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)的自相似屬性，提出了一種新的邊緣節(jié)點(diǎn)匯聚算法——自相似業(yè)務(wù)匯聚算法（SSTAA）。詳細(xì)討論了該算法的具體實(shí)現(xiàn)過程，并通過仿真驗(yàn)證了該算法對OBS網(wǎng)絡(luò)性能的提高。

關(guān)鍵詞：光突發(fā)交換；邊緣節(jié)點(diǎn)；匯聚算法；突發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量；自相似業(yè)務(wù)匯聚算法

0　引言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的不斷豐富，人們對網(wǎng)絡(luò)的要求越來越高，網(wǎng)絡(luò)交換速度[1]成為制約光互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電子瓶頸。為提高網(wǎng)絡(luò)交換速度，喬春明博士提出了光突發(fā)交換（Optical Burst Switching，OBS）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[2～4]。

OBS網(wǎng)絡(luò)的基本思想是將控制信息（Burst Head Packet，BHP）與數(shù)據(jù)（Data Burst，DB）從時間和空間上分離開，控制分組（BHP）先發(fā)送出去，為后續(xù)對應(yīng)的突發(fā)數(shù)據(jù)（DB）預(yù)留帶寬和輸出端口。后續(xù)的DB無需收到確認(rèn)消息，也不用經(jīng)過光電轉(zhuǎn)換，只要在相應(yīng)時間即可發(fā)出。這種傳輸方式充分地利用了光網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的同時提高了交換速度。在OBS網(wǎng)絡(luò)中，DB在OBS網(wǎng)絡(luò)中的邊緣節(jié)點(diǎn)處由多個IP數(shù)據(jù)包按照一定的匯聚算法匯聚[5, 6]而成。匯聚算法主要有基于突發(fā)長度門限匯聚算法、基于匯聚時間的的匯聚算法和混合匯聚算法[8～10]。但是，這些算法都只考慮了OBS網(wǎng)絡(luò)某一方面的情況，沒有考慮邊緣節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)流量的自相似特性，無法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)流量的變化，這勢必會影響網(wǎng)絡(luò)性能。因此，本文在分析OBS網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)自相似特性的基礎(chǔ)上，提出一種適應(yīng)自相似業(yè)務(wù)的匯聚算法——自相似業(yè)務(wù)匯聚算法（Self-Similarity Traffic Assembly Algorithm，SSTAA）

1　OBS網(wǎng)絡(luò)自相似業(yè)務(wù)特性

OBS網(wǎng)絡(luò)上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)基本上都是基于IP網(wǎng)絡(luò)的分組數(shù)據(jù)[11～13]，我們假設(shè)在OBS網(wǎng)絡(luò)中接入到邊緣節(jié)點(diǎn)的每一用戶為一獨(dú)立的業(yè)務(wù)源，該業(yè)務(wù)源只處在ON狀態(tài)或OFF狀態(tài)：在ON狀態(tài)時業(yè)務(wù)源發(fā)送數(shù)據(jù)；在OFF狀態(tài)時不發(fā)送數(shù)據(jù)。對于該用戶,在時刻t是否發(fā)送數(shù)據(jù)分組可用序列{Wm(t),t≥0}表示：Wm(t)=1，表示該業(yè)務(wù)源在時刻t發(fā)送一個數(shù)據(jù)；Wm(t)=0，表示在時刻t不發(fā)送任何數(shù)據(jù)。假設(shè)接入OBS網(wǎng)絡(luò)的某一邊緣節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)為M，時間擴(kuò)展因子為T，則在時間[0, Tt]內(nèi)，所有業(yè)務(wù)源在邊緣節(jié)點(diǎn)累積的數(shù)據(jù)分組的數(shù)量為：

對于該邊緣節(jié)點(diǎn)的第m個業(yè)務(wù)源而言，如果其在ON狀態(tài)和OFF狀態(tài)的時間分布滿足Pareto分布，則分布表達(dá)式為：

其中，tminm-on和tminm-off分別表示業(yè)務(wù)源在ON狀態(tài)和OFF狀態(tài)下t的最小值，ɑm-on和ɑm-off分別表示在ON 和OFF狀態(tài)分布函數(shù)的重尾程度。對于單一業(yè)務(wù)源，在時間T足夠大的情況下,WaMll(Tt)具有以下統(tǒng)計(jì)特性：

其中，μon和μoff分別為ON狀態(tài)和OFF狀態(tài)的時間分布期望值,BH(t)為一分形布朗過程,參數(shù)k和α分別為：

其中，Γ是隨機(jī)過程中的一個函數(shù)，αmin=min(αm-on, αm-off)，μmax=max(μon,μoff)。進(jìn)一步化簡式（5）、式（6）可得：

其中，TM（ μonμon+μoff）t體現(xiàn)了用戶數(shù)量和時間累積帶來的業(yè)務(wù)量變化，業(yè)務(wù)的突發(fā)性變化是由布朗過程kBH(t)引起的。這表明OBS網(wǎng)絡(luò)中邊緣節(jié)點(diǎn)的業(yè)務(wù)量由2部分構(gòu)成：一部分為該邊緣節(jié)點(diǎn)所連接的用戶數(shù)和時間累積產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，稱為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量（Base Data Traffic，BaDT）；另一部分為業(yè)務(wù)的突發(fā)性變化帶來的數(shù)據(jù)量變化,稱為突發(fā)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量（Burst Data Traffic，BuDT）。因此，邊緣節(jié)點(diǎn)的匯聚算法在考慮基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量的同時必須考慮突發(fā)數(shù)據(jù)量的變化，以適應(yīng)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)變化。

2　自相似業(yè)務(wù)匯聚算法

本文提出的SSTAA的基本思想是利用邊緣節(jié)點(diǎn)業(yè)務(wù)的自相似特性，在數(shù)據(jù)達(dá)到邊緣節(jié)點(diǎn)時，采用分類器將各類不同的業(yè)務(wù)分配到不同的子隊(duì)列中。在這些分組進(jìn)入不同子隊(duì)列前，通過數(shù)據(jù)監(jiān)測器監(jiān)測實(shí)時數(shù)據(jù)的情況，并將監(jiān)測到的信息發(fā)送給匯聚參數(shù)判決器，匯聚參數(shù)判決器通過收到的信息調(diào)整匯聚參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)調(diào)整匯聚算法的目的。我們根據(jù)匯聚算法即可實(shí)現(xiàn)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)匯聚。SSTAA算法的實(shí)現(xiàn)過程功能框圖如圖1所示，具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

圖1　SSTAA算法功能框圖

①當(dāng)數(shù)據(jù)分組到達(dá)邊緣節(jié)點(diǎn)時，邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分類器根據(jù)該分組的QoS要求和目的節(jié)點(diǎn)的地址將該分組插入到對應(yīng)的子隊(duì)列中。

②在該分組被插入到對應(yīng)的子隊(duì)列前，數(shù)據(jù)監(jiān)測器統(tǒng)計(jì)在時間段內(nèi)到達(dá)的數(shù)據(jù)分組i的長度PLi,到達(dá)的分組總數(shù)為n。一旦時間段結(jié)束，數(shù)據(jù)檢測器將根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算出BaDT和BuDT的值，并將其發(fā)送給匯聚判決器。具體計(jì)算方法如下：

③匯聚判決器根據(jù)收到BaDT和BuDT的值調(diào)整突發(fā)長度門限THmin和THmax，并將計(jì)算結(jié)果發(fā)送給匯聚算法功能模塊以改變匯聚算法中對應(yīng)的匯聚參數(shù)。突發(fā)長度門限值THmin和THmax的計(jì)算方法為：

④匯聚算法功能模塊在收到匯聚判決器發(fā)送的參數(shù)后，及時調(diào)整本匯聚算法中對應(yīng)的參數(shù)。另外，考慮到邊緣節(jié)點(diǎn)連接出口帶寬的區(qū)別，在實(shí)際應(yīng)用中可以引入帶寬因子，對于不同的邊緣節(jié)點(diǎn)在數(shù)據(jù)匯聚中采用不同的帶寬因子，以進(jìn)一步調(diào)整匯聚算法的參數(shù),實(shí)現(xiàn)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際情況動態(tài)調(diào)整匯聚算法的目的。

SSTAA算法沒有改變原OBS網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)分類器中可以實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)間的業(yè)務(wù)區(qū)分。

3　仿真分析

本文采用NS-2軟件對SSTAA進(jìn)行了仿真分析。

3.1仿真拓?fù)?/p>

采用SSTAA的OBS網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)鋱D如圖2所示，8個數(shù)據(jù)源采用ON/OFF模型的自相似業(yè)務(wù)源，在邊緣節(jié)點(diǎn)分別采用基于突發(fā)長度固定門限值的匯聚算法（最小長度最大周期算法（MBMAP））和SSTAA。核心節(jié)點(diǎn)C采用LAUC-VF調(diào)度算法，核心節(jié)點(diǎn)之間的信道數(shù)為5條，每一條信道的帶寬為2.5G。其中4條為數(shù)據(jù)信道，1條為控制信道。

圖2　OBS網(wǎng)絡(luò)仿真拓?fù)鋱D

3.2仿真結(jié)果

通過仿真實(shí)驗(yàn)得到DB的延遲和丟棄概率與負(fù)載的關(guān)系分別如圖3和圖4所示。從圖3可以看出，SSTAA在不同負(fù)載下的端到端時延低于MBMAP算法，負(fù)載越高性能改善越明顯，且時延抖動性也比MBMAP算法好。從圖4可以看出，在核心節(jié)點(diǎn)采用相同的數(shù)據(jù)信道調(diào)度算法時，SSTAA算法能明顯降低突發(fā)數(shù)據(jù)包的丟棄概率，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載越高丟包概率越低。

圖3　DB延遲與負(fù)載的關(guān)系

圖4　DB丟棄概率與負(fù)載的關(guān)系

4　結(jié)束語

本文提出了一種新的自相似業(yè)務(wù)匯聚算法——SSTAA，該算法根據(jù)業(yè)務(wù)的自相似特性將到達(dá)邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量和突發(fā)數(shù)據(jù)量，通過監(jiān)測到達(dá)邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量變化，動態(tài)地調(diào)整匯聚算法中的匯聚參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際狀態(tài)調(diào)整匯聚算法的目的，改善了整個OBS網(wǎng)絡(luò)的性能。今后的研究可以通過設(shè)置不同業(yè)務(wù)類型的匯聚參數(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中不同業(yè)務(wù)間的業(yè)務(wù)區(qū)分。

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Research on self-similarity traffic assembly algorithm in OBS networks

XIAHan-zhu,YUANBao-ling
(Department of Information Engineering,Zhongshan Torch Polytechnic, Zhongshan Guangdong 528436, China)

Abstract:According to the structure and characteristics of OBS network, the paper analyzes the self similarity property of OBS network edge node, proposes a novel assembly algorithm which call self-similarity traffic assembly algorithm (SSTAA) in OBS networks. Then the paper expounds the realization process of the algorithm in details. It expounds the realization process of the algorithm in details, the simulation results show that the algorithm can improve the performance of the network.

Key words:optical burst switching, edge node, assembly algorithm, burst data traffic, self-similarity traffic assembly algorithm

中圖分類號：TP393.03

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-5561（2016）01-0044-03

DOI：10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2016.01.014

收稿日期：2015-10-27。

作者簡介：夏漢鑄（1974－），男，碩士，副教授，主要研究方向?yàn)楣饣ヂ?lián)網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)。