CN101682548A - 可用带宽估计 - Google Patents

Abstract

基于网络度量计算网络100中节点的特征向量。基于特征向量形成节点群集。为每个群集选择群集头。确定群集头与群集外节点之间的可用带宽。群集头与群集外节点之间的可用带宽可用作群集中节点的可用带宽的估计。

Description

可用带宽估计

背景技术

诸如因特网的大网络为许多对等系统(peer-to-peer system)提供基础设施，并且现在正用于向用户提供各种各样的服务。近来的一些因特网应用需要高带宽。现场高质量流视频、视频会议和图形密集的多玩家游戏是高带宽应用的示例。

在有效利用高带宽网络服务方面的基本挑战是在不影响服务质量的情况下提供这些服务和其它数据传输。服务质量(QoS)路由是提供这些服务的主要因素。然而，选择提供该服务所需性能的路由是困难的。

准确测量计算网络路由的度量可能是困难的。当确定带宽时尤其如此。测量带宽是计算和资源密集的过程。对于具有大量路径的大网络(诸如因特网)进行带宽测量是困难的。同时在多个路径上进行测量可能引起对测量工具的干扰，并且可能产生交叉流量(cross traffic)，由此使得难以获得实时的准确测量。而且，带宽相当快速地改变，并且需要频繁地更新测量。在大网络中，由于大的测量开销，不断地测量带宽将是不可行的。

附图说明

能够更全面地认识实施例的各种特征，因为参考结合附图考虑的实施例的如下详细描述，可以更好理解这些特征，在附图中：

图1示出根据实施例的包含节点的网络；

图2A-B示出根据实施例的可被群集以及不可被群集的节点的示例；

图3示出了根据实施例的用于估计可用带宽的方法的流程图；以及

图4示出根据实施例的计算机系统。

具体实施方式

根据本文所描述的实施例，提供了用于估计端到端路径的可用带宽的高效且可扩缩(scalable)的方法。在一个实施例中，与可用带宽比较时相对稳定的网络度量被用于识别可能与网络中其它节点具有类似的可用带宽的节点的群集。稳定网络度量的示例包括但不限于容量和网络路径中的最后m跳(last m-hops)。从每个群集中选择代表节点，称为群集头，并且测量从群集头到网络中的该群集外的所有其它节点的可用带宽。从群集头测量的可用带宽可用作来自群集中每一个节点的可用带宽的估计。由此，为确定网络中所有节点之间的可用带宽执行少得多的可用带宽测量。这表示在用于确定网络中节点之间的可用带宽的网络流量和时间方面的重大节约。

在确定节点之间的可用带宽之后，可以存储、显示可用带宽，或将其传递给网络中的用户或另一个节点。可用带宽可用于选择用于向目的地传输数据的路径。在一个示例中，可用带宽被用于选择满足提供服务的要求的路径。例如，通过诸如因特网的网络提供给用户的服务可能需要最小可用带宽。在网络中选择可用带宽大于或等于所需的最小可用带宽的路径。当选择路径时，除了可用带宽，也可以考虑其它网络度量，诸如等待时间、吞吐量、损失率等。

本文所用的容量是链路或端到端路径上数据传输的最大传输速率，其中假设该数据传输全权使用(have full access to)该链路或路径，而该链路或路径上没有任何其它网络流量。容量测量产生网络流量。然而，容量测量对于长得多的时间段通常是有效的，因此执行用于确定可用带宽的这些测量的周期性较小。

可用带宽是在链路或路径上有其它网络流量的情况下在该链路或路径上的数据传输的传输速率。网络流量通常随时间改变，因此可用带宽随时间改变并且通常不如容量稳定。

公式1将路径的可用带宽的更正式描述提供为在时间间隔(t₁，t₂)期间该路径的最小未用容量。

公式1： $\mathrm{AB}[t_1,t_2]=C-\frac{B(t_1,t_2)}{t_2-t_1}$

在公式1中，AB是对于时间间隔(t₁，t₂)的可用带宽，单位是比特/秒(bps)，C是路径的容量，而B是在该时间间隔期间在该路径上测量的流量。

网络中源与目的地之间的端到端路径(也称为路径或网络路径)可由一个或多个链路组成。由多个链路组成的路径的可用带宽或容量可由该路径中具有最低容量或最低可用带宽的链路进行表征。该链路可称为瓶颈链路。

图1示出包含节点的网络100。网络100的示例包括大规模网络诸如因特网。然而，可在较小网络中实现这些实施例。

节点是可经由网络发送和/或接收消息并且通常可操作以执行某种类型的数据处理的任何装置。节点的示例包括路由器、服务器和终端用户装置，诸如个人数字助理(PDA)、个人计算机、膝上型计算机和蜂窝电话。节点110可操作以沿着网络路径在网络100中路由数据。

图1示出了源节点110x和目的地节点110y。源节点110x与目的地节点110y之间的路径130包含链路131a-e和中间节点110r-u。路径130例如是用于在源节点110x与目的地节点110y之间路由数据的IP网络路径，如本领域众所周知的。

路径130的最慢链路确定整个路径130的最大可用带宽。例如，如果链路131a-e的可用带宽分别是20、50、100、30和1Mbps，则路径130的最大可用带宽是1Mbps。如果诸如流媒体或要提供给目的地节点110y的数据的批量传送(bulk transfer)之类的服务需要1Mbps以上来提供该服务，则如果具有大于1Mbps的可用带宽的到目的地节点110y的另一个路径可用于提供该服务的话，可以不选择路径130来提供该服务。例如，提供相同服务的另一个路径和/或另一个源可用于提供该服务。如果该服务需要的可用带宽小于或等于1Mbps，则可以选择路径130。类似于可用带宽，路径130中具有最低容量的链路可用作整个路径130的最大容量。

根据实施例，将节点群集以用降低的开销估计可用带宽。基于在网络度量(诸如带宽、容量、最后m跳等)方面节点对网络的视图(view)的一致性(sameness)，来群集所述节点。图2A-B示出了基于它们对网络的视图能够群集或不能够群集的节点的示例。

图2A示出了网络100中的节点110e-j。节点110e-j的每一个测量到所有其它节点的网络度量，在这个示例中是带宽。图2A示出了所测量的带宽，它们是每一个节点的接入带宽(access bandwidth)。接入带宽是最接近提供到网络的接入的节点的链路上的传输速率。在图2A-B中所示的示例中，任何路径的最低带宽(即路径中瓶颈链路的带宽)碰巧为该路径的两个端节点之一的接入带宽，并且由此端节点的接入带宽的最小值可被认为是整个路径的带宽。如图2A中所示，节点110e-j的接入带宽分别是100、10、50、50、1和100Mbps。

节点110e的网络视图(示为201e)是本例中分别从节点110e到节点110f-i的每一个路径的带宽。视图201e包含10、50、50和1Mbps，它们分别是节点110e与节点110f-i之间的路径的带宽。类似地，节点110j的网络视图(示为201j)包含10、50、50和1Mbps，它们分别是节点110f-i的接入带宽。视图201j表示分别从节点110e到节点110f-i的每一个路径的带宽。视图201e和201j是相同的，并且由此可以群集节点110e和110j来估计可用带宽。

图2B是不能群集的节点的示例。如图2B所示，节点110e的网络视图(示为201e)包含10、50、50和1Mbps，如上面所述的。节点110k的视图201l是1、1、1、1Mbps，它们分别是节点110k与节点110f-i之间的路径的带宽。该带宽对于每个路径都是1Mbps，因为其是每个路径的瓶颈链路的带宽。视图201e和201k大不相同。由此，节点110e和110k不能被群集。

图2A-B中所示的示例是简化的，并且本领域普通技术人员显而易见的是，也可使用其它度量来确定网络的视图。而且，视图可以不精确匹配，但是仍可认为是对于将相应节点放入同一群集中来说足够接近。下面更详细地描述用于比较视图以确定是否将节点放入同一群集中的准则。

通过测试，已经观察到，大网络(诸如因特网)中的许多路径是共享的。而且，大多数瓶颈链路在源节点与目的地节点之间路径中的最初或最后四跳中。而且，路径中的紧链路(tight link)和狭窄链路是相同的。紧链路是路径中具有最小容量的链路。狭窄链路是路径中具有最小可用带宽的链路。基于这些观察，参考图3描述根据实施例的用于确定路径的可用带宽的群集方法。

图3示出了一种使用群集方法估计可用带宽的方法。作为示例而非限制，参考图1和2A-B来描述图3。

在步骤301，为每个节点确定特征向量。视图201e、201j和201k是特征向量的示例。例如，每个节点测量它自己与网络中所有其它节点或网络中一组节点之间的网络度量。该测量是特征向量。图2A-B中所示的视图201e、201j和201k是特征向量的示例，并且网络度量是那些特征向量的带宽。

在一个实施例中，特征向量包含容量测量。例如，图2A中所示的节点110e-j各测量到彼此的容量，以确定每一个节点的特征向量。可使用本领域已知的带宽和容量测量工具执行这些测量。

容量测量产生网络流量。然而，与诸如可用带宽的其它度量比较时，容量是相对稳定的网络度量并且通常对于长得多的时间段是有效的，所述可用带宽取决于当前的网络流量。由此，为用于确定可用带宽的特征向量执行容量测量的周期性较小。而且，由于已经观察到，路径中的紧链路和狭窄链路往往是相同的，因此可以利用(leverage)容量来确定路径的可用带宽。

在另一个实施例中，特征向量包含每个路径的最后m跳。例如，图2A中所示的每一个节点110e-j执行到彼此的跟踪路由(traceroute)。跟踪路由用于确定每一个节点110e-j之间每个路径的最后m跳。例如，如果m＝4，则节点110e的特征向量包含在节点110e与节点110f-i之间的每个路径中的最后4跳。这可以包含每个路径中最后四个节点的唯一ID，或者每个路径中最后四个节点的某种其它表示。由于已经观察到，大网络中的许多路径是共享的，所以为两个不同路径共用的节点可以用作群集的度量。

在步骤302，使用特征向量来形成群集。基于在网络度量(诸如容量、路径中最后跳等)方面节点对网络的视图的“一致性”，形成群集。根据特征向量和由特征向量计算的距离度量确定一致性，如下面所述。

根据实施例，特征向量由容量测量组成。使用容量测量，计算网络中任何两个给定节点之间的距离度量以确定这些节点之间的一致性并形成群集。例如，给定节点对并假设在网络中有n个节点，距离度量是从该对中第一节点到所有其它(n-2)个节点的容量与从该对中第二节点到所有其它(n-2)个节点的容量之间的归一化差值的平均值。例如，比较图2A中所示的两个节点，诸如节点110e和节点110j。假设网络100包含n个节点，计算从节点110e到其它(n-2)个节点的每一个的容量与从节点110j到其它(n-2)个节点的每一个的容量之间的归一化差值的平均值。对于每个节点对，执行这种计算。每个计算的结果例如是0与1之间的数。取决于在哪里设置阈限，将该对放入同一群集中，或者不放入同一群集中。备选地，将计算结果用作已知群集函数(诸如k均值群集)的输入，并且该函数确定群集。

如下所述计算每一对节点的距离度量：给定网络中的n个节点，对于每个节点对(i，j)执行计算。在步骤301，例如，测量从节点i和j的每一个到网络中的所有其它节点的容量，以确定特征向量。从节点i到节点k的容量测量表示为Cap(N_i，k)，并且Cap(N_j，k))表示网络中从节点j到节点k的容量测量。计算差值。该差值是从节点i到节点k的容量减去从节点j到节点k的容量。将该差值除以从节点i到节点k和从节点j到节点k的容量中的最大值。该计算由公式2表示如下：

公式2： ${\mathrm{Diff}}_{i,j}^k=\frac{|\mathrm{Cap}\left(N_{i,k}\right)-\mathrm{Cap}\left(N_{j,k}\right)|}{\mathrm{Max}(\mathrm{Cap}\left(N_{i,k}\right),\mathrm{Cap}\left(N_{j,k}\right))}$

在网络中所有其它(n-2)个节点上对公式2中计算的差值求平均。由此，对每个节点k计算公式2，其中k表示网络中不同于节点i和j的节点。节点数k是(n-2)。用于在所有其它(n-2)个节点上对差值求平均的计算显示在如下的公式3中：

公式3： $\frac{\underset{\∀k\≠i,j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{Diff}}_{i,j}^k}{(n-2)}$

在公式3中计算的归一化差值例如是0与1之间的数，并且是该对的距离度量。如果容量是相同的，则该差值是0，并且节点i和j则具有相同的视图并被放入同一群集中。一般地，如果归一化差值更接近0，则将节点放入同一群集中。如果归一化差值更接近1，则不将节点放入同一群集中。在一个实施例中，网络中的每个节点对的公式3的结果被用作已知群集函数(诸如k均值群集)的输入，并且该函数确定群集。

可为网络中的节点子集而不是网络中的所有节点计算距离度量。例如，n是网络中节点子集中的节点数；(n-2)是除了节点对以外该子集中的节点数；并且k表示子集中的每个节点。

根据另一个实施例，使用路径来确定特征向量。例如，如上所述，在每个节点的特征向量中提供到所有目的地节点的最后m跳。计算表示路径相似性的距离度量，其测量从节点对中的两个节点到公共目的地的路由之间共用的节点的份额(fraction)并在所有目的地上求平均。然后可以应用任何标准群集技术来获得群集。距离度量1意味着可以群集节点，距离度量0意味着不能群集节点。

按如下计算每一对节点的距离度量：给定网络中的n个节点，对于每对源节点i和j以及目的地节点k执行计算。在步骤301，例如，对于节点i和k以及节点j和k之间的两个路径确定最后m跳。对于范围从1到m的每一跳h，如下面在公式4中所示的，计算跳相似性函数HS_i，j ^k(h)，其中N_i，k ^h和N_j，k ^h分别是节点i和k以及节点j和k之间的路径上的第h跳的节点ID。注意，N_i，k ^h和N_j，k ^h可以是之前所讨论的节点i和j的特征向量中

公式4： ${\mathrm{HS}}_{i,j}^k\left(h\right)=1$ 如果 $(N_{i,k}^h=N_{j,k}^h),$ 否则 ${\mathrm{HS}}_{i,j}^k\left(h\right)=0$

例如，对于m＝4，在计算节点i的特征向量时，使用到每个目的地节点k的最后4跳(h₀，h₁，h₂，h₃)处的中间节点。假设从节点i到节点k的最后4跳是110h、110i、110j和110k，并且从节点j到节点k的最后4跳是110h、110i、110x、110y。节点i和j相对于目的地k的公式4的结果是1、1、0和0，因为h₀和h₁在两个特征向量中是相同的，而h₂和h₃是不同的。

如下计算作为m个跳的每一个的HS_i，j ^k(h)的和的函数的从节点i到k以及从节点j到k的两个路径的路径相似性(PS)：

公式5： ${\mathrm{PS}}_{i,j}^k=\frac{\underset{h=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{HS}}_{i,j}^k\left(h\right)}{m}$

在上例中，从节点i到节点k的最后4跳是110h、110i、110j和110k，并且从节点j到节点k的最后4跳是110h、110i、110x、110y，公式5的结果是2/4。

在所有其它目的地节点k的集合上求PS_i，j的平均，使得k≠i，j。归一化的PS是距离度量并使用公式6计算：

公式6： ${\mathrm{PS}}_{i,j}=\frac{\underset{\∀k\≠i,j}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PS}}_{i,j}^k}{(n-2)}$

由此，在步骤302，产生包含每个节点对的距离度量的距离度量矩阵。如果使用已知群集函数诸如k均值群集函数形成群集，则将距离度量矩阵连同形成的群集数一起输入到群集函数中以形成节点的群集。

在步骤303，为每个群集选择群集头。例如，一旦产生了群集，每个群集就选择它的群集代表，即群集头，其然后对群集外的节点进行带宽测量。可通过许多技术选择群集代表。

在用于确定群集头的直接方法中，例如随机地选择群集头，并且从群集头的可用带宽测量被认为是对群集中所有节点的估计。

也执行可用带宽测量来获得每个群集内节点之间的带宽。这些测量可用于识别接近源的瓶颈链路，并使用称为最小使用(min-use)方法的第二方法选择群集头。在这个方法中，如果称为群集中源节点的群集中的节点与群集头之间的可用带宽小于群集头与称为群集外目的地节点的群集外节点之间的可用带宽，则群集中源节点与群集头之间的可用带宽被用作源节点与该目的地节点之间的可用带宽的估计。最小使用方法计及可能更接近源节点而不是目的地节点的瓶颈链路。这些瓶颈链路可用作来自群集中节点的可用带宽的估计。如果群集头与群集外节点之间的带宽小于群集中节点与群集头之间的带宽，则瓶颈链路可能接近目的地。那么，群集头与群集外节点之间的带宽可用作群集中节点的可用带宽的估计。

例如，节点110e和110j在同一群集中，并且使用直接方法选择节点110e作为群集头。节点110e测量到群集外所有节点的可用带宽。假设节点110g在群集外。如果110e与110g之间的可用带宽是10Mbps，并且110e与110j之间的可用带宽是5Mbps，则5Mbps可用作从节点110j到目的地110g的可用带宽。如果群集中另一节点与110e之间的可用带宽小于5Mbps，则该可用带宽可用作从那个节点到目的地110g的可用带宽。

在步骤304，将来自群集中单个节点的可用带宽测量用作来自群集中所有节点的可用带宽的估计。

图4示出可用作网络100中的节点的计算机系统400的示范框图。计算机系统400包含一个或多个处理器，诸如处理器402，用于提供执行软件的执行平台。

通过通信总线405传递来自处理器402的命令和数据。计算机系统400还包含主存储器404和辅助存储器406，主存储器诸如随机存取存储器(RAM)，在运行时间期间软件可驻留在其中。辅助存储器406例如包含硬盘驱动器和/或可拆卸存储驱动器(代表软盘驱动器、磁带驱动器、紧致盘(compact disk)驱动器等)，或者可存储软件拷贝的非易失性存储器。辅助存储器406还可包含ROM(只读存储器)、EPROM(可擦除可编程ROM)、EEPROM(电可擦除可编程ROM)。除了用于路由和本文描述的其它步骤的软件，路由表、重叠路径的容量、重叠路径的可用带宽和其它数据可存储在主存储器404和/或辅助存储器406中。存储器404和/或406可存储网络度量测量，包括特征向量和所测量的可用带宽。

用户用一个或多个I/O装置404(诸如键盘、鼠标、指示笔、显示器等)与计算机系统400对接。提供网络接口416以用于与网络100中的其它节点通信。

方法300的一个或多个步骤以及本文所述的其它步骤可实现为嵌入在计算机可读媒介(诸如存储器404和/或406)上并在计算机系统400上例如由处理器402执行的软件。这些步骤可以由计算机程序实施，所述计算机程序可以以各种形式(活动的(active)和不活动的(inactive))存在。例如，它们可作为由源代码、目标代码、可执行代码或其它格式的用于执行一些步骤的程序指令组成的软件程序存在。以上任何一项都可实施在计算机可读媒介上，所述计算机可读媒介包含存储装置和压缩或未压缩形式的信号。适当的计算机可读存储装置的示例包含常规计算机系统RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、EPROM(可擦除可编程ROM)、EEPROM(电可擦除可编程ROM)和磁盘或磁带或光盘或光学带。计算机可读信号的示例(不管是否使用载波调制)是主控(host)或运行计算机程序的计算机系统可配置成访问的信号，包括通过因特网或其它网络下载的信号。前面的具体示例包括程序在CDROM上的分布，或经由因特网下载。在某种意义上，因特网本身作为抽象实体是计算机可读媒介。对于一般的计算机网络来说同样成立。因此要理解，下面枚举的那些功能可由能够执行上述功能的任何电子装置执行。

虽然已经参考示例描述了这些实施例，但是本领域技术人员能够对所描述的实施例进行各种修改，而不脱离所要求保护的实施例的范围。

Claims (10)

1.一种估计网络100中节点110之间的可用带宽的方法，所述方法包括：

基于网络度量确定每个节点的特征向量(步骤301)；

基于所述特征向量确定所述节点的群集(步骤302)；

为每个群集选择群集头(步骤303)；

对于每个群集，确定所述群集头与所述群集外节点之间的可用带宽(步骤304)；以及

对于每个群集头，使用所述群集头与所述群集外节点之间的所述可用带宽作为所述群集中所述节点的可用带宽的估计(步骤304)。

2.如权利要求1所述的方法，其中确定特征向量包括：

测量从所述网络100中每个节点到所述网络100中所有其它节点的容量以确定所述特征向量。

3.如权利要求1所述的方法，其中确定特征向量包括：

确定所述网络100中每个节点与所述网络100中所有其它节点之间的路径中的最后m跳以确定所述特征向量。

4.如权利要求1所述的方法，其中基于所述特征向量确定所述节点的群集包括：

对于每对节点，基于所述网络度量确定所述节点的一致性；以及

基于所述一致性将每对节点放入同一群集中。

5.如权利要求4所述的方法，其中确定一致性包括：

根据所述特征向量为每对节点计算距离度量；以及

基于所述距离度量确定该对节点的一致性。

6.如权利要求5所述的方法，其中确定群集包括：

使用所有节点对的所述距离度量作为群集函数的输入以确定所述群集。

7.如权利要求5所述的方法，其中所述特征向量包括容量测量，每个节点对由(i，j)表示，且所述网络中有n个节点，并且计算所述距离度量包括：

对于每对节点，计算从节点i和从节点j到其它(n-2)个节点中每一个的容量之间的归一化差值的平均值。

8.如权利要求5所述的方法，其中所述特征向量包括最后m跳，每个节点对由(i，j)表示，且所述网络中有n个节点，计算所述距离度量包括：

对于每对节点，计算指示从节点i和j到所述网络中所有其它节点的路由之间共用的节点的份额的值；以及

在n-2上求所述值的平均。

9.一种群集中的多个节点中的节点，其中所述节点是所述群集的群集头，并且所述多个节点在网络100中，所述节点包括：

存储器404，存储所述节点与所述网络100中所述群集外的节点之间的可用带宽测量；以及

处理器402，其可操作以基于瓶颈链路是接近所述群集外节点定位还是接近所述群集头定位来确定所述节点与所述群集外节点之间的可用带宽测量是否是所述群集中所有节点的可用带宽的估计。

10.如权利要求9所述的节点，其中所述存储器404存储网络度量值的特征向量，并且所述网络度量值与所述节点和所述网络100中其它节点之间的网络路径相关联，其中基于所述节点的所述特征向量与所述群集中所述多个节点中所有其它节点的所述特征向量的比较，将所述节点放入与所述多个节点中所述所有其它节点相同的群集中。

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