CN110266606B - 一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置 - Google Patents

一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置，属于边缘网络服务质量管理技术领域，解决了现有队列管理存在按照绝对优先级进行带宽分配和按照绝对公平性进行带宽分配两个极端的问题。步骤如下：根据网络带宽计算当前总队列平均长度；基于当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率，将其赋予相应的业务类型数据包，以便由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。该方法实现了在保证高优先级队列得到实时传输的前提下，低优先级队列也能得到服务，达到一定的公平性。

Description

一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置
技术领域
本发明涉及边缘网络服务质量管理技术领域，尤其涉及一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置。
背景技术
随着矿山物联网技术的发展，煤矿井下大量的多媒体数据流需要在网络中传输，网络边缘传输链路数据呈现爆发式的增长。由于不同类型的数据流在网关路由器中聚集，给网络的路由节点带来很大的负担，从而会造成不同程度的网络拥塞。不但会造成网络传输速度的下降，还会造成大量的数据丢包，从而导致网络服务质量和网络资源利用率下降，无法提供高效的网络传输环境。
面对网络拥塞状况需要采取相应的措施对其预防和控制，拥塞控制是一个全局性的问题，可涉及数据链路层、网络层、传输层等多个层次的技术，因此可以在终端、网关、路由器和交换机等多种网络设备中实现拥塞控制。队列管理技术可分为被动队列管理和主动队列管理。被动队列管理算法容易造成死锁、全局同步和满队列的问题，使得端到端的时延抖动更加严重，也对网络的丢包率及吞吐量产生严重影响。为了弥补链路设备中被动队列管理算法的不足，出现了基于拥塞避免的主动队列管理算法。
主动队列管理技术是一种基于网络层的有效避免和控制网络拥塞方式。在多队列管理中，往往存在按照绝对优先级进行带宽分配和按照绝对公平性进行带宽分配两个极端。可是在网络拥塞发生时，如果对队列实行绝对的优先级区分，就会导致低优先级的队列无法获得网络带宽资源。如果实行绝对的公平性，那么就无法实现良好的区分服务。因此在网络拥塞发生时，我们希望在保证高优先级队列得到实时传输的前提下，低优先级队列也能得服务，达到一定的公平性。如何在绝对优先级与绝对公平性之间实现更好的网络带宽资源分配成为区分服务中队列管理的核心问题。
发明内容
鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种边缘网络中主动队列管理优化方法及装置，用以解决现有队列管理存在按照绝对优先级进行带宽分配和按照绝对公平性进行带宽分配两个极端的问题。
本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
一种边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据网络带宽计算当前总队列平均长度；
基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；
根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；
将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，以便由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。
在上述方案的基础上，本发明还做了如下改进：
进一步，通过以下公式计算当前总队列平均长度：
avgq＝(1-wq)×avgq_old+wq×q (1)
其中，avgq_old为上一时刻的总队列平均长度；q表示采样时刻的队列长度；wq为加权系数；
通过以下公式确定wq：
Figure BDA0002149394540000031
其中，BW表示当前网络带宽，Tdelay表示网络传输时延；Pflow表示业务类型标记概率。
进一步，所述Pflow通过tswTCM分类标记算法确定，表示不同业务类型的优先级。
进一步，第i类业务的队列平均长度avgq(i)表示为：
Figure BDA0002149394540000032
其中，num(i)表示第i类业务的数据包个数，
Figure BDA0002149394540000033
表示优先级低于第i类业务的类别个数之和；λm表示比例调节参数。
进一步，通过下述方式计算λm：
Figure BDA0002149394540000034
其中，q(m)表示当前采样时刻第m类业务数据包的队列长度。
进一步，通过以下公式更新第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率
Figure BDA0002149394540000035
Figure BDA0002149394540000036
其中，qtarget(i)∈[minth(i)+0.4(maxth(i)-minth(i))，minth+0.6(maxth(i)-minth(i))]，
Figure BDA0002149394540000041
β＝0.9，maxth(i)表示第i类业务最大阈值，minth(i)表示第i类业务最小阈值，
Figure BDA0002149394540000042
表示上一时刻的第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率。
进一步，第i类业务数据包实际标记的丢弃概率为：
Figure BDA0002149394540000043
其中，count(i)为第i类业务从上一次丢包到采样时刻进入队列的该类型数据包的个数，p(i)表示第i类业务数据包到达的分组丢弃概率。
进一步，所述p(i)通过以下公式得到：
Figure BDA0002149394540000044
本发明还提供了一种边缘网络中主动队列管理优化装置，所述装置包括：
总队列平均长度获取模块，用于根据网络带宽计算当前总队列平均长度；
各业务类型的队列平均长度获取模块，用于基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；
实际标记的丢弃概率获取模块，用于根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；
管理决策模块，用于将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。
在上述方案的基础上，本发明还做了如下改进：
进一步，所述装置设置于边缘网络网络节点的控制器中
本发明有益效果如下：本发明提供的边缘网络中主动队列管理优化方法，在每次采样时刻实时更新3个参数，得到更新后的加权系数，从而使计算出的avgq更能适应动态网络环境；并根据队列平均长度的变化动态改变pmaxth的值，从而调节不同环境下的丢包概率，增强网络传输的适应性和稳定性；能够在复杂的网络环境中，针对多种分类业务流量，保证适应流与非适应流之间的公平性，可以很好的控制同一优先级分组的平均队列长度和数据包的丢弃概率，降低时延和丢包概率，提高网络吞吐量，增强网络传输稳定性。网络拥塞发生时，能够在保证高优先级队列得到实时传输的前提下，低优先级队列也能得服务，达到一定的公平性，在绝对优先级与绝对公平性之间，实现更好的网络带宽资源分配。本发明中装置与方法基于同样的原理实现，所以本发明装置也具有上述方法相应的技术效果。
本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。
图1为本发明实施例1中边缘网络中主动队列管理优化方法流程图。
图2为本发明实施例2中边缘网络中主动队列管理优化装置结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
实施例1
本发明的一个具体实施例，公开了一种边缘网络中主动队列管理优化方法，流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1：根据网络带宽计算当前总队列平均长度；具体地，计算公式如下：
avgq＝(1-wq)×avgq_old+wq×q (1)
其中，avgq_old为上一时刻的总队列平均长度；q表示采样时刻的队列长度；wq为加权系数，初始时刻的总队列平均长度为0。在NS-2中，wq的值由wq＝1.0-e(-1.0/BW)计算得到。本发明中实施例在计算总队列平均长度的时候，考虑到加权系数对计算avgq平均队列长度的敏感性，对加权系数进行了wq重新定义，计算公式如下：
Figure BDA0002149394540000061
其中，BW表示当前网络带宽，Tdelay表示网络传输时延；Pflow表示业务类型标记概率，通过tswTCM分类标记算法进行确定的一个参数，表示不同分类业务的优先级。通过重新定义wq的计算方法，引入了不同业务类型的流量属性，通过多参数分类业务加权来进一步确定wq的值，综合考虑链路利用程度(BW)、网络拥塞程度(Tdelay)以及分类业务属性(Pflow)等多方面影响因素，得到分类加权值。通过分类加权动态配置wq，对于复杂环境中改善网络传输质量具有多个好处：首先，当网络中出现突发数据流的时候，会根据BW、Tdelay、Pflow的变化动态配置wq和avgq(Tdelay增大→wq减小→avgq增大)，从而减少队列丢包率和排队时长，保持链路顺畅；其次，针对不同优先级的业务类型，Pflow的变化也可以动态调节wq和avgq(业务优先级越高→Pflow越小→wq越小→avgq越大)，分类业务根据其优先级进行传输决策，有助于解决不同类型业务传输不公平的现象。因此，通过改变权值wq的加权方式动态调节avgq，非常适用于分类业务的主动队列管理，从而做出合适的拥塞避免决策。
步骤S2：基于所述当前总队列平均长度得到当前每种业务类型的队列平均长度；
缓存中会有不同优先级和数量的业务数据包。利用tswTCM分类标记算法估计分组数据包的速率，并进行优先级分级，得到多优先级业务及对应个优先级业务的数据包数量。需要强调的是，本实施例所提的优先级均是指被丢弃的优先级，优先级越高，被丢弃的概率越大，和tswTCM中优先级是一样的。
第i类业务的队列平均长度avgq(i)表示为：
Figure BDA0002149394540000081
其中，num(i)表示第i类业务的数据包个数，
Figure BDA0002149394540000082
表示优先级低于第i类业务的类别个数之和；λm表示比例调节参数，通过下述方式计算得到：
Figure BDA0002149394540000083
q(m)当前采样时刻第m类业务分组数据包的队列长度。
步骤S3：根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；具体地，
通过以下公式更新第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率
Figure BDA0002149394540000084
Figure BDA0002149394540000085
其中，qtarget(i)∈[minth(i)+0.4(maxth(i)-minth(i))，minth+0.6(maxth(i)-minth(i))]，
Figure BDA0002149394540000086
β＝0.9，maxth(i)表示第i类业务最大阈值，minth(i)表示第i类业务最小阈值，
Figure BDA0002149394540000087
表示上一时刻的第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率，初始值设为0。
通过以下公式计算第i类业务数据包实际标记的丢弃概率：
Figure BDA0002149394540000088
其中，count(i)为第i类业务从上一次丢包到采样时刻进入队列的该类型数据包的个数，p(i)表示第i类业务数据包到达的分组丢弃概率，通过以下公式得到：
Figure BDA0002149394540000091
步骤S4：将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，以便由网络节点(如路由器)中自带分类器做出丢弃还是入队转发的决策。
与现有技术相比，本实施例中方法在每次采样时刻实时更新3个参数，得到更新后的加权系数，从而使计算出的avgq更能适应动态网络环境；并根据队列平均长度的变化动态改变pmaxth的值，从而调节不同环境下的丢包概率，增强网络传输的适应性和稳定性；能够在复杂的网络环境中，针对多种分类业务流量，保证适应流与非适应流之间的公平性，可以很好的控制同一优先级分组的平均队列长度和数据包的丢弃概率，降低时延和丢包概率，提高网络吞吐量，增强网络传输稳定性。网络拥塞发生时，能够在保证高优先级队列得到实时传输的前提下，低优先级队列也能得服务，达到一定的公平性，在绝对优先级与绝对公平性之间，实现更好的网络带宽资源分配。
实施例2
在本发明的实施例2中，公开了一种边缘网络中主动队列管理优化装置，结构示意图如图2所示。所述装置包括：总队列平均长度获取模块，用于根据网络带宽计算当前总队列平均长度；各业务类型的队列平均长度获取模块，用于基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；实际标记的丢弃概率获取模块，用于根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；管理决策模块，用于将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。优选地，所述装置设置于边缘网络网络节点的控制器中，为了达到更好地管理效果，网络节点采用具有高算力的并行处理边缘计算控制器，可以运行轻量级优化算法。
本发明装置实施例的具体实施过程参见上述方法实施例即可，本实施例在此不再赘述。由于本实施例与上述方法实施例原理相同，所以本装置也具有上述方法实施例相应的技术效果。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据网络带宽通过以下公式计算当前总队列平均长度：
avgq＝(1-wq)×avgq_old+wq×q (1)
其中，avgq_old为上一时刻的总队列平均长度；q表示采样时刻的队列长度；wq为加权系数；
Figure FDA0002586416610000011
其中，BW表示当前网络带宽，Tdelay表示网络传输时延；Pflow表示业务类型标记概率；
基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；
根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；
将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，以便由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。
2.根据权利要求1所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，所述Pflow通过tswTCM分类标记算法确定，表示不同业务类型的优先级。
3.根据权利要求1所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，第i类业务的队列平均长度avgq(i)表示为：
Figure FDA0002586416610000012
其中，num(i)表示第i类业务的数据包个数，
Figure FDA0002586416610000021
表示优先级低于第i类业务的类别个数之和；λm表示比例调节参数。
4.根据权利要求2所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，通过下述方式计算λm：
Figure FDA0002586416610000022
其中，q(m)表示当前采样时刻第m类业务数据包的队列长度。
5.根据权利要求3或4所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，通过以下公式更新第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率
Figure FDA0002586416610000027
Figure FDA0002586416610000023
其中，qtarget(i)∈[minth(i)+0.4(maxth(i)-minth(i))，minth+0.6(maxth(i)-minth(i))]，
Figure FDA0002586416610000024
β＝0.9，maxth(i)表示第i类业务最大阈值，minth(i)表示第i类业务最小阈值，
Figure FDA0002586416610000025
表示上一时刻的第i类业务数据包的最大阈值丢弃概率。
6.根据权利要求5所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，第i类业务数据包实际标记的丢弃概率为：
Figure FDA0002586416610000026
其中，count(i)为第i类业务从上一次丢包到采样时刻进入队列的该类型数据包的个数，p(i)表示第i类业务数据包到达的分组丢弃概率。
7.根据权利要求6所述的边缘网络中主动队列管理优化方法，其特征在于，所述p(i)通过以下公式得到：
Figure FDA0002586416610000031
8.一种边缘网络中主动队列管理优化装置，其特征在于，所述装置包括：
总队列平均长度获取模块，用于根据网络带宽通过以下公式计算当前总队列平均长度：
avgq＝(1-wq)×avgq_old+wq×q (1)
其中，avgq_old为上一时刻的总队列平均长度；q表示采样时刻的队列长度；wq为加权系数；
Figure FDA0002586416610000032
其中，BW表示当前网络带宽，Tdelay表示网络传输时延；Pflow表示业务类型标记概率；
各业务类型的队列平均长度获取模块，用于基于所述当前总队列平均长度，得到当前网络中各业务类型的队列平均长度；
实际标记的丢弃概率获取模块，用于根据当前各业务类型的队列平均长度，更新各业务类型数据包的最大阈值丢弃概率，并计算各业务类型数据包实际标记的丢弃概率；
管理决策模块，用于将计算出的各业务类型数据包实际标记的丢弃概率赋予相应的业务类型数据包，由网络节点做出丢弃还是入队转发的决策。
9.根据权利要求8所述的边缘网络中主动队列管理优化装置，其特征在于，所述装置设置于边缘网络网络节点的控制器中。
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