CN102638409B - 基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法。本发明包括如下步骤：1)在控制件端根据转发件上报的信息构建整个网络件内部的全局拓扑结构；2)利用构建出的全局拓扑结构，通过卡尔曼滤波估算方法，建立网络件内部通道间的流量矩阵模型；3)基于已获得的流量矩阵模型，根据采集的当前时刻流量信息对网络件内部各通道的下一时刻消息传输速率进行预测；4)根据各通道内的预测流量速率，控制件为各通道分配合理的可用带宽；5)控制件更新网络件的全局拓扑结构，拓扑结构改变转到步骤2，没有改变，转到步骤4。本发明实现了一种能避免通道间流量拥塞的带宽分配方法，满足了面向三网融合的新一代网络要求。

Description

基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法。

背景技术

路由器作为互联网的核心设备，它的研究对未来互联网和电信网技术的发展和应用都具有极其重要的意义。对一种网络设备而言，一般认为其技术的发展都是围绕提高设备性能和扩展功能两个方面展开的。过去十几年来，路由器技术发展的路线以性能提高为主，即提高路由器报文转发速度、扩充信息交换容量等为关键技术研究内容。全球主要路由器提供商如Ciso、Juniper以及国内的华为等都将研究重点放在各种快速交换技术、高速转发处理手段和高速包处理芯片等上面，转发性能成为企业间竞争的焦点，并一度达到白热化程度。在这个思路下，路由设备的交换能力迅速从Mbit级提高到Gbit级，直到目前已经商用的几十Tbit级，端口线速也提高到几十Gbit/s（如OC-768端口）。路由器的性能甚至一度被描述成国家间竞争力指标之一。路由交换性能的快速提高和带宽容量的扩展对互联网和基于IP其他网络的广泛布置和业务应用产生了巨大的推动作用。

目前，随着路由器Tbit级交换和Gbit带宽端口在骨干网络中的常规化布置，使得带宽供需矛盾得到有效缓解，基于IP协议的网络在规模上的发展进入一个相对平稳期。在这种情况下，人们开始更多地关注起路由器本身在功能方面的扩展问题，因为，包括新型网络研究者、网络运营商、服务/内容提供商、最终用户以及网络设备企业自身都深深体会到了目前路由器在功能方面有许多不尽如人意。

ForCES（Forwarding and Control Element Separation, ForCES)是由IETF路由领域工作组提出的转发件与控制件分离的路由器体系结构，能够满足下一代网络开放性和灵活性的要求，是下一代路由器的一个发展方向。对于路由器内部流量问题，本专利涉及到流量模型以及流量控制等相关内容。 

网络流量特征是网络设备设计、网络性能分析、设计、网络负载均衡等通信质量保证和性能提升的基础，同时也是网络服务监控和异常、故障、安全攻击发现的重要手段。精确的网络流量模型可以帮助人们设计更好的网络协议、更合理的网络拓扑结构、更高效的QoS保证手段，从而可以使网络高效、稳定、安全地运行。随着Internet应用的日益广泛，网络规模和互联网应用的快速增长，彻底改变了传统的网络流量模型。

网络流量模型的一个非常重要的应用就是网络流量预测。通过流量预测可以确定正常情况下的网络流量，预测和定位网络故障和安全攻击；也可以根据流量预测进行网络负载均衡，保证关键业务得到所需的服务质量；或者根据流量的长期发展，进行网络规划设计，保证网络容量满足业务应用的发展。

在ForCES路由器中，传输映射层（Transport Mapping Layer，TML）可以起到简单的流量控制作用。TML作为ForCES路由器中承载数据传输的核心部分，主要负责控制件CE和转发件FE间协议消息的传输，对于其中采用何种传输协议来传输协议消息，一直以来国内外许多研究机构和团队研究的核心问题。

虽然TML能在流量控制分配当中起到一定作用，但是TML涉及的流量控制算法一般都比较简单，比如RFC 5811中提到的SP算法。而流量控制的好坏直接关系到整个ForCES路由器通信性能的好坏，因此本文基于TML，综合消息源流量模型，对流量控制算法将做深入研究，致力于从根本上提高ForCES路由器的传输性能。

在ForCES路由器中，控制件和转发件在物理上分离，两者之间的ForCES消息需要通过ForCES传输映射层TML进行传输。随着ForCES路由器研究日趋成熟，控制通道的安全性已经进入我们的考虑范围。FE数目的增加及可能遭受的多种网络攻击将直接造成ForCES路由器系统的控制通道拥塞，从而导致控制消息丢包甚至系统瘫痪，所以设计一种有效的流控机制迫在眉睫。

在一个ForCES路由器中，通常一个控制件CE要控制几十甚至上百个转发件FE，为了保证各FE都能与CE进行正常的数据交互，特别是保证ForCES通道中高优先级消息的传输，必需合理有效地把CE通信允许的总带宽B分配给多个FE，因此各ForCES通道间流量控制的好坏直接关系到整个ForCES路由系统的数据能否正常交互。比如，当各ForCES通道消息速率之和大于CE通信链路可用总带宽时就会发生拥塞，导致对各ForCES通道的消息包进行随机丢弃，使得消息的端对端延迟不再能得到保障。这在要求控制消息传输得到保证的ForCES路由器中，对通信性能将产生严重的影响。

综上研究现状分析，基于转发和控制网络件分离架构路由器（ForCES路由器）技术乃至开放架构网络的研究已经有了很好的进展，但是ForCES自身的研究离实现网络高效性的研究目标还有较大的差距。这主要体现在目前对ForCES的研究主要集中在结构和实现技术的研究，对ForCES路由器的性能还没有一个评价标准和监控体系。为了最大程度的提高ForCES路由器的通信性能，并使网络可以为用户提供更加安全可靠的计算环境，就需要对ForCES路由器内部通道流量控制分配技术进行深入研究。但到目前为止，还未见在ForCES结构网络设备基础上提出通道间的流量控制算法，研究尚待深入。本发明将在ForCES基础之上提出一种实现通道间的流量控制方法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤(1).在控制件端根据转发件上报的信息构建整个网络件内部的全局拓扑结构；

全局拓扑结构构建步骤如下：各个转发件通过链路状态信息LFB将各自的链路状态信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式发送到控制件的全局拓扑构建模块，控制件汇集所有转发件的链路状态信息后，构建出包括控制件和转发件、转发件和转发件之间的网络件全局拓扑结构。

步骤(2).利用构建出的全局拓扑结构，通过卡尔曼滤波估算方法，建立网络件内部通道间的流量矩阵模型；

流量矩阵模型构建步骤如下：以构建出的全局拓扑结构为基础，利用最短距离优先算法计算得到网络件内部通道间的路由表，根据路由表内的路由信息对网络件中各个通道的历史流量序列进行小波分析。 

小波分析中分解过程如下：    

                                                                   （1）

小波分析中重建过程如下：

，   （2）

其中， 为t时刻经过i尺度小波变换的流量序列， L和H分别表示多尺度分解时对应的流量的逼近部分和细节部分， T表示矩阵的转置，Z和M分别表示小波变换的最细尺度和最粗尺度，且Z和M为正整数，i为小波变换的尺度，表示多尺度分析的尺度系数， 表示小波系数。

然后结合卡尔曼滤波算法的状态方程：，测量方程：，得到卡尔曼滤波过程求得流量矩阵模型：

  （3）

其中，、分别表示t+1时刻、t时刻的流量信息状态，表示流量信息的矩阵型参数，表示过程的噪声，表示t时刻的观测值，表示k时刻测量流量信息的矩阵型参数，表示测量的噪声，表示利用t时刻状态预测得出的t+1时刻的流量矩阵结果，表示t+1时刻最优的流量矩阵结果，表示流量信息的矩阵型参数， 表示t时刻最优的流量矩阵结果，表示对应的协方差，表示对应的协方差，表示的转置矩阵，表示流量信息过程的协方差，表示对应的协方差，表示1的矩阵，表示测量流量信息的矩阵型参数，表示的转置矩阵，表示测量的噪声的协方差，表示卡尔曼增益， 表示t+1时刻的观测值，表示t+1时刻的观测值和预测值的差。                           

步骤(3).转发件中的流量信息采集LFB将采集的流量信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式上报给控制件，控制件将与其连接的各个转发件上报的流量信息综合，并根据建立的流量矩阵模型对路由器内部各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测，从而对各个通道进行带宽分配。

各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测步骤如下：

通过采集获得当前时刻各个通道的流量信息，设当前时刻t第k个通道的消息到达速率，并将第k个通道的流量信息作为参数代入流量矩阵模型，估算下一时刻第k个通道的消息传输速率，其中，，N为与控制件连接的转发件的个数。

步骤(4). 控制件根据第k个通道下一时刻的预测流量速率为该通道分配合理的可用带宽，同时控制件根据其他通道下一时刻的预测流量速率为其他通道分配合理的可用带宽。

各通道下一时刻的流量总和计算如下：

 （4）

其中，B为控制件通信允许的总带宽，若大于通信允许的总带宽B，则说明此时链路若不进行控制将会发生拥塞，因此在拥塞情况应该把总带宽B平均分配到每个通道，其大小为。但是为了更充分合理的利用链路带宽，分配带宽过程具体如下：

若预测的第k个通道上的消息平均速率小于等于平均带宽，则为此通道分配的分配带宽为；

若预测的第k个通道上的消息平均速率大于平均带宽，则首先为其分配大小为的平均带宽；然后，如果总链路上还有剩余的带宽，把所有剩余的总带宽按通道消息传输速率大小比例分配给各个消息速率大于平均带宽的通道。

控制件为各通道具体分配带宽如下：

若，

   （5）；

若，

   （6）；

  （7）；

其中，m为所有平均速率小于等于平均带宽的通道数，为所有平均速率大于平均带宽的通道的消息平均速率之和，为所有平均速率小于等于平均带宽的通道的消息平均速率之和， 为控制件可分配的总带宽，为调整系数； 

步骤(5).控制件更新网络件的全局拓扑结构，全局拓扑结构改变包括新的转发件与控制件建立连接、已经建立连接的转发件与控制件断开、通道间链路带宽容量改变，控制件通过接受转发件的链路状态信息感知全局拓扑结构是否改变，

若全局拓扑结构改变转到步骤(2)，在控制件重新构建全局拓扑结构和流量矩阵模型后对流量进行预测和分配；

若全局拓扑结构没有改变，转到步骤(4)，根据原有要由建立的流量矩阵模型对流量进行预测和分配。

本发明有益效果如下：

本发明是一种基于转发和控制分离网络件架构路由器内的通道间的流量控制方法，已经被实际系统使用证明是切实可行的，满足了面向三网融合的新一代网络对网络设备的要求。

附图说明

图1是 基于ForCES路由器的内部拓扑结构；

图2 是本发明实现流图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

如图2所示，一种基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法，包括如下步骤：

步骤(1).在控制件端根据转发件上报的信息构建整个网络件内部的全局拓扑结构；

全局拓扑结构构建步骤如图1所示：各个转发件通过链路状态信息LFB将各自的链路状态信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式发送到控制件的全局拓扑构建模块，控制件汇集所有转发件的链路状态信息后，构建出包括控制件和转发件、转发件和转发件之间的网络件全局拓扑结构。

步骤(2).利用构建出的全局拓扑结构，通过卡尔曼滤波估算方法，建立网络件内部通道间的流量矩阵模型；

流量矩阵模型构建步骤如下：以构建出的全局拓扑结构为基础，利用最短距离优先算法计算得到网络件内部通道间的路由表，根据路由表内的路由信息对网络件中各个通道的历史流量序列进行小波分析。 

小波分析中分解过程如下：    

                    （1）

小波分析中重建过程如下：

，   （2）

其中， 为t时刻经过i尺度小波变换的流量序列， L和H分别表示多尺度分解时对应的流量的逼近部分和细节部分， T表示矩阵的转置，Z和M分别表示小波变换的最细尺度和最粗尺度，且Z和M为正整数，i为小波变换的尺度，表示多尺度分析的尺度系数， 表示小波系数。

然后结合卡尔曼滤波算法的状态方程：，测量方程：，得到卡尔曼滤波过程求得流量矩阵模型：

  （3）

其中，、分别表示t+1时刻、t时刻的流量信息状态，表示流量信息的矩阵型参数，表示过程的噪声，表示t时刻的观测值，表示k时刻测量流量信息的矩阵型参数，表示测量的噪声，表示利用t时刻状态预测得出的t+1时刻的流量矩阵结果，表示t+1时刻最优的流量矩阵结果，表示流量信息的矩阵型参数， 表示t时刻最优的流量矩阵结果，表示对应的协方差，表示对应的协方差，表示的转置矩阵，表示流量信息过程的协方差，表示对应的协方差，表示1的矩阵，表示测量流量信息的矩阵型参数，表示的转置矩阵，表示测量的噪声的协方差，表示卡尔曼增益， 表示t+1时刻的观测值，表示t+1时刻的观测值和预测值的差。                           

步骤(3).转发件中的流量信息采集LFB将采集的流量信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式上报给控制件，控制件将与其连接的各个转发件上报的流量信息综合，并根据建立的流量矩阵模型对路由器内部各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测，从而对各个通道进行带宽分配。

各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测步骤如下：

通过采集获得当前时刻各个通道的流量信息，设当前时刻t第k个通道的消息到达速率，并将第k个通道的流量信息作为参数代入流量矩阵模型，估算下一时刻第k个通道的消息传输速率，其中，，N为与控制件连接的转发件的个数。

步骤(4). 控制件根据第k个通道下一时刻的预测流量速率为该通道分配合理的可用带宽，同时控制件根据其他通道下一时刻的预测流量速率为其他通道分配合理的可用带宽。

各通道下一时刻的流量总和计算如下：

 （4）

其中，B为控制件通信允许的总带宽，若大于CE通信允许的总带宽B，则说明此时链路若不进行控制将会发生拥塞，因为各个通道之间是相互独立、没有优先级概念，因此在拥塞情况应该把总带宽B平均分配到每个通道，其大小为。但是为了更充分合理的利用链路带宽，分配带宽过程具体如下：

若预测的第k个通道上的消息平均速率小于等于平均带宽，则为该通道分配的分配带宽为；

若预测的第k个通道上的消息平均速率大于平均带宽，则首先为其分配大小为的平均带宽；然后，如果总链路上还有剩余的带宽，把所有剩余的总带宽按通道消息传输速率大小比例分配给各个消息速率大于平均带宽的通道。 控制件为各通道分配的带宽如下：

若，

   （5）；

若，

   （6）；

  （7）

其中，m为所有平均速率小于等于平均带宽的通道数，为所有平均速率大于平均带宽的通道的消息平均速率之和，为所有平均速率小于等于平均带宽的通道的消息平均速率之和， 为控制件可分配的总带宽，为调整系数；

控制件可分配的总带宽除以所有的通道消息平均速率之和，得到调整系数，各通道流量的分配的带宽值为与各通道的预测流量速率乘上该调整系数的和。

步骤(5).控制件更新网络件的全局拓扑结构，全局拓扑结构改变包括新的转发件与控制件建立连接、已经建立连接的转发件与控制件断开、通道间链路带宽容量改变，控制件通过接受转发件的链路状态信息感知全局拓扑结构是否改变，

若全局拓扑结构改变转到步骤(2)，在控制件重新构建全局拓扑结构和流量矩阵模型后对流量进行预测和分配；

若全局拓扑结构没有改变，转到步骤(4)，根据原有要由建立的流量矩阵模型对流量进行预测和分配。

Claims (1)

1.基于转发和控制分离网络件架构内通道间的流量控制方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤(1).在控制件端根据转发件上报的信息构建整个网络件内部的全局拓扑结构；

全局拓扑结构构建步骤如下：各个转发件通过链路状态信息LFB将各自的链路状态信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式发送到控制件的全局拓扑构建模块，控制件汇集所有转发件的链路状态信息后，构建出包括控制件和转发件、转发件和转发件之间的网络件全局拓扑结构；

步骤(2).利用构建出的全局拓扑结构，通过卡尔曼滤波估算方法，建立网络件内部通道间的流量矩阵模型；

流量矩阵模型构建步骤如下：以构建出的全局拓扑结构为基础，利用最短距离优先算法计算得到网络件内部通道间的路由表，根据路由表内的路由信息对网络件中各个通道的历史流量序列进行小波分析；

小波分析中分解过程如下：

$\left.\begin{array}{c}{X\left(t\right)}_L^{i-1}=H^{i-1}X{\left(t\right)}^i\\ {X\left(t\right)}_H^{i-1}=G^{i-1}X{\left(t\right)}^i\end{array}\right\},(M\≤i\≤Z-1)---\left(1\right);$

小波分析中重建过程如下：

$X{\left(t\right)}^i={\left(H^{i-1}\right)}^T{X\left(t\right)}_L^{i-1}+{\left(G^{i-1}\right)}^T{X\left(t\right)}_H^{i-1},---\left(2\right);$

其中，X(t)ⁱ为t时刻经过i尺度小波变换的流量序列，L和H分别表示多尺度分解时对应的流量的逼近部分和细节部分，T表示矩阵的转置，Z和M分别表示小波变换的最细尺度和最粗尺度，且Z和M为正整数，i为小波变换的尺度，Hⁱ表示多尺度分析的尺度系数，Gⁱ表示小波系数；

然后结合卡尔曼滤波算法的状态方程：X(t+1)＝C(t)X(t)+W(t)，测量方程：Y(t)＝A(t)X(t)+M(t)，得到卡尔曼滤波过程求得流量矩阵模型

$\left.\begin{array}{c}\widehat{\mathrm{\γ}}(t+1|t+1)=\widehat{\mathrm{\γ}}(t+1|t)+K(t+1)Y^{\′}(t+1)\\ \widehat{\mathrm{\γ}}(t+1|t)=C_T\left(t\right)\widehat{\mathrm{\γ}}\left(t\right|t)\\ P(t+1|t)=C_T\left(t\right)P\left(t\right|t)C_T{\left(t\right)}^T+Q_T\left(t\right)\\ P(t+1|t+1)=[I-K(t+1)A_T(t+1)]P(t+1|t)\\ K(t+1)=P(t+1|t)A_T{(t+1)}^T{[A_T(t+1)P(t+1|t)A_T{(t+1)}^T+R_T(t+1)]}^{-1}\\ Y^{\′}(t+1)=Y(t+1)-A_T(t+1)\widehat{\mathrm{\γ}}(t+1|t)\end{array}\right\}---\left(3\right);$

其中，X(t+1)、X(t)分别表示t+1时刻、t时刻的流量信息状态，C(t)表示流量信息的矩阵型参数，W(t)表示过程的噪声，Y(t)表示t时刻的观测值，A(t)表示k时刻测量流量信息的矩阵型参数，M(t)表示测量的噪声，表示利用t时刻状态预测得出的t+1时刻的流量矩阵结果，表示t+1时刻最优的流量矩阵结果，C_T(t)表示流量信息的矩阵型参数，表示t时刻最优的流量矩阵结果，P(t+1|t)表示对应的协方差，P(t|t)表示对应的协方差，C_T(t)^T表示C_T(t)的转置矩阵，Q_T(t)表示流量信息过程的协方差，P(t+1|t+1)表示对应的I表示1的矩阵，A_T(t+1)表示测量流量信息的矩阵型参数，A_T(t+1)^T表示A_T(t+1)的转置矩阵，R_T(t+1)表示测量的噪声的协方差，K(t+1)表示卡尔曼增益，Y(t+1)表示t+1时刻的观测值，Y′(t+1)表示t+1时刻的观测值和预测值的差；

步骤(3).转发件中的流量信息采集LFB(Logical Functional Block逻辑功能块)将采集的流量信息通过内部通信网络以ForCES消息的形式上报给控制件，控制件将与其连接的各个转发件上报的流量信息综合，并根据建立的流量矩阵模型对路由器内部各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测，从而对各个通道进行带宽分配；

各个通道下一时刻的消息传输速率进行预测步骤如下：

通过采集获得当前时刻各个通道的流量信息，设当前时刻t第k个通道的消息到达速率r_k ^t，并将第k个通道的流量信息作为参数代入流量矩阵模型，估算下一时刻第k个通道的消息传输速率r_k ^t+1，其中，1≤k≤N，N为与控制件连接的转发件的个数；

步骤(4).控制件根据第k个通道下一时刻的预测流量速率r_k ^t+1为该通道分配合理的可用带宽，同时控制件根据其他通道下一时刻的预测流量速率为其他通道分配合理的可用带宽；

各通道下一时刻的流量总和R^t+1计算如下：

$\begin{array}{c}{R}^{t+1}=r_1^{t+1}+r_2^{t+1}+...+r_k^{t+1}+...+r_N^{t+1}\\ =\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k^{t+1}\end{array}---\left(4\right);$

其中，B为控制件通信允许的总带宽，若R^t+1大于通信允许的总带宽B，则说明此时链路若不进行控制将会发生拥塞，因此在拥塞情况应该把总带宽B平均分配到每个通道，其大小为但是为了更充分合理的利用链路带宽，分配带宽过程具体如下：

若预测的第k个通道上的消息平均速率小于等于平均带宽则为此通道分配的分配带宽为

若预测的第k个通道上的消息平均速率大于平均带宽则首先为其分配大小为的平均带宽；然后，如果总链路上还有剩余的带宽，把所有剩余的总带宽按通道消息传输速率大小比例分配给各个消息速率大于平均带宽的通道；

控制件为各通道具体分配带宽如下：

若 $r_k^{t+1}\≤\frac{B}{N},$

$B_k^{\mathrm{con}}=r_k^{t+1}---\left(5\right);$

若 $r_k^{t+1}\≤\frac{B}{N},$

$\mathrm{\Δ}{B}_2=\frac{m\×B}{N}-R_L^{t+1}---\left(6\right);$

$B_k^{\mathrm{con}}=\frac{B}{N}+\frac{r_k^{t+1}}{R_H^{t+1}}\×\mathrm{\Δ}{B}_2---\left(7\right);$

其中，m为所有平均速率小于等于平均带宽的通道数，为所有平均速率大于平均带宽的通道的消息平均速率之和，为所有平均速率小于等于平均带宽的通道的消息平均速率之和，ΔB₂为控制件可分配的总带宽，为调整系数；

步骤(5).控制件更新网络件的全局拓扑结构，全局拓扑结构改变包括新的转发件与控制件建立连接、已经建立连接的转发件与控制件断开、通道间链路带宽容量改变，控制件通过接受转发件的链路状态信息感知全局拓扑结构是否改变，

若全局拓扑结构改变转到步骤(2)，在控制件重新构建全局拓扑结构和流量矩阵模型后对流量进行预测和分配；

若全局拓扑结构没有改变，转到步骤(4)，根据原有要由建立的流量矩阵模型对流量进行预测和分配。