CN114257554B - 一种提高tsn网络be流带宽利用率的调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于计算机网络领域,具体涉及一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.获取当前时间敏感网络数据,确定调度周期大小为Ts;S2.为到达TSN网络中的尽力而为流添加时间标签,用于记录流量到达交换机时间,并设置存活时间阈值t;S3.在BE流调度时隙,判断TSN网络中是否存在饥饿帧;S4.从BE队列中选择使尽力而为流带宽利用率最大化的一组帧;S5.获取尽力而为流调度结果,对尽力而为流进行调度。本发明方法可提高TSN网络BE流带宽利用率,并解决较长帧长时间得不到传输的问题。

Description

一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法
技术领域
本发明属于计算机网络领域,具体涉及一种提高时间敏感网络带宽利用率的调度方法。
背景技术
传统的以太网只提供尽力而为的服务,无法满足这些对时延和抖动要求比较高的实时性业务。因此时间敏感网络(Time Sensitive Networking,TSN)应运而生。
时间敏感网络的技术核心是流量调度和整形算法,这也是学术界深入研究的热点。大多数调度算法的研究都集中在如何保障时间敏感流的确定性时延上,如时间感知整形器(Time-aware Shaper,TAS),该调度算法旨在将以太网络上的通信分为固定长度,重复时间周期。在这些周期内,按照时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)的思想可以配置不同的时间片,这些时间片可以分配给八个以太网优先级中的一个或几个。通过这样做,可以将时间关键型业务与非关键性业务流量分离,并严格按照周期和时隙进行发送,保证了时间敏感流的有限延迟和抖动。TAS考虑两种主要的流类型,即高优先级调度流(Scheduled Traffic,ST)和低优先级尽力而为流(Best Effort Traffic,BE),ST在ST队列中缓冲,BE在BE队列中缓冲。TAS通过流量类别实现帧优先级隔离。TAS确保ST延迟是有界的,并保护ST不受任何交叉流量的影响干涉。在每一个时间周期内,ST流和BE流在相应时间片内发送。
已有相关专利提出,通过0-1背包算法来提高BE流带宽利用率,即:把一个时间周期,分为传输ST流的时间片和传输BE流的时间片,在BE流传输前,先计算出使BE流时间片利用率最大的一组帧,以此提高BE流带宽利用率。具体算法如下:
建立使尽力而为流时隙带宽利用率最大化的数学模型η:
Figure BDA0003429190620000021
其中ci是第i个BE帧的帧长,xi为决策变量,xi=1表示第i个尽力而为流fi被选中,xi=0表示第i个尽力而为流fi未被选中,尽力而为流时隙为D,时间敏感网络中链路的传输速度为u。
通过上述模型,得到使尽力而为流时隙带宽利用率最大化的一组帧
Figure BDA0003429190620000022
从而完成对尽力而为流的调度:对使尽力而为流时隙带宽利用率最大化的这组帧
Figure BDA0003429190620000023
按照序号i的大小,从小到大发送。
采用0-1背包问题解决算法使尽力而为流的带宽利用率最大化,但同时也存在缺陷:当网络中尽力而为流的某一帧过长,会导致该帧长时间得不到传输,从而影响网络整体性能。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本文提出一种解决方案,在提高尽力而为流带宽利用率的同时,不会出现过长帧长时间得不到传输的问题。
在时间敏感网络实际应用中,队列中存在多个业务流,本方法讨论最主要的两个业务流:高优先级计划流(Scheduled Traffic,ST),尽力而为流(Best Effort Traffic,BE)。ST流要求传输时延小,一般认为是周期性的;BE流能够容忍的时延大些。对于时间敏感网络,在满足时间敏感流极小时延需求的同时,还需对尽力而为流的带宽利用率进行优化,以充分利用网络资源。
本发明技术方案:
一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,具体步骤如下:
S1.获取当前时间敏感网络数据,确定调度周期大小为Ts;
其中,所述时间敏感网络数据包括所有ST流业务的周期大小;
调度周期大小Ts根据如下原则确定:Ts为所有ST流业务周期的最小公倍数;
S2.为到达TSN网络中的尽力而为流添加时间标签,用于记录流量到达交换机时间,并设置存活时间阈值t;
其中,所述时间标签的信息来自TSN 802.1Q协议的插入字段,该插入字段位于tsn帧头部之后,占4字节,时间标签记录了帧到达交换机的时间;存活时间阈值t大小可以根据实际需求进行配置;
S3.在BE流调度时隙,判断TSN网络中是否存在饥饿帧;
其中,所述饥饿帧为在交换机内存活时间大于阈值t仍没得到传输的帧。当交换机中存在饥饿帧,根据本发明S4算法优先选取该类帧进行传输;
S4.从BE队列中选择使尽力而为流带宽利用率最大化的一组帧;
具体过程如下:
令集合M={fi|i=1,2,…j},fi为第i个饥饿帧,j表示总共有j个饥饿帧,判断过程如下:
①不存在饥饿帧时,即集合M为空时,建立数学模型η0如下:
Figure BDA0003429190620000031
其中ci是第i个BE帧的帧长。xi为决策变量,xi=1表示第i个尽力而为流fi被选中,xi=0表示第i个尽力而为流fi未被选中,尽力而为流时隙为D,时间敏感网络中链路的传输速度为u,在时隙D内调度的帧数量为n。
通过求解该数学模型获得决策变量xi的最优解。
②存在饥饿帧时,即集合M不为空时,有如下两种情况:
a、当网络中所有饥饿帧的总帧长大于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure BDA0003429190620000032
其中,j表示网络中饥饿帧的总数量,则用①中η0模型对饥饿帧进行选取;
b、当网络中所有饥饿帧的总帧长小于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure BDA0003429190620000033
建立数学模型η1如下:
Figure BDA0003429190620000034
其中
Figure BDA0003429190620000035
表示网络中存在的j个饥饿帧的总帧长。
S5.获取尽力而为流调度结果,对尽力而为流进行调度;
根据S4获得的决策变量xi,在本调度周期调度BE流。
有益效果
1、给出了设置调度周期大小的依据,即调度周期是链路中ST流周期的最小公倍数,使得在一个调度周期内,所有ST类数据流到达的帧的数量为整数,确保了ST类数据帧的确定性传输,且不会出现数据帧丢失的情况;
2、本方案提出一套阈值机制,解决了现有技术存在的利用0-1背包问题算法调度,较长帧长时间得不到传输的问题;
3、对0-1背包问题算法应用于TSN网络进行了优化,新的数学模型支持了过期帧在网络中得到传输的同时,又使BE带宽利用率最大化。
附图说明
图1本发明算法步骤示意图
图2门控调度机制示意图
图3算法流程图
图4门控列表调度周期示意图
图5 TSN测试系统网络拓扑图
图6带宽利用率测试结果图
图7饥饿帧测试对比图
具体实施方式
下面将结合具体实施例及其附图对本申请提供的技术方案作进一步说明。结合下面说明,本申请的优点和特征将更加清楚。
需要说明的是,本申请的实施例有较佳的实施性,并非是对本申请任何形式的限定。本申请实施例中描述的技术特征或者技术特征的组合不应当被认为是孤立的,它们可以被相互组合从而达到更好的技术效果。本申请优选实施方式的范围也可以包括另外的实现,且这应被本申请实施例所属技术领域的技术人员所理解。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限定。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
本申请的附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本申请实施例的目的,并非是限定本申请可实施的限定条件。任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本申请所能产生的效果及所能达成的目的下,均应落在本申请所揭示的技术内容所能涵盖的范围内。且本申请各附图中所出现的相同标号代表相同的特征或者部件,可应用于不同实施例中。
如图1,为本发明算法步骤示意图;
一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,具体步骤如下:
S1.获取当前时间敏感网络数据,确定调度周期大小为Ts;
其中,所述时间敏感网络数据包括所有ST流业务的周期大小;
调度周期大小Ts根据如下原则确定:Ts为所有ST流业务周期的最小公倍数;
S2.为到达TSN网络中的尽力而为流添加时间标签,用于记录流量到达交换机时间,并设置存活时间阈值t;
其中,所述时间标签的信息来自TSN 802.1Q协议的插入字段,该插入字段位于tsn帧头部之后,占4字节,时间标签记录了帧到达交换机的时间;存活时间阈值t大小可以根据实际需求进行配置;
S3.在BE流调度时隙,判断TSN网络中是否存在饥饿帧;
其中,所述饥饿帧为在交换机内存活时间大于阈值t仍没得到传输的帧。当交换机中存在饥饿帧,根据本发明S4算法优先选取该类帧进行传输;
S4.从BE队列中选择使尽力而为流带宽利用率最大化的一组帧;如图3,
具体过程如下:
令集合M={fi|i=1,2,…j},fi为第i个饥饿帧,j表示总共有j个饥饿帧,判断过程如下:
①不存在饥饿帧时,即集合M为空时,建立数学模型η0如下:
Figure BDA0003429190620000051
其中ci是第i个BE帧的帧长。xi为决策变量,xi=1表示第i个尽力而为流fi被选中,xi=0表示第i个尽力而为流fi未被选中,尽力而为流时隙为D,时间敏感网络中链路的传输速度为u,在时隙D内调度的帧数量为n。
通过求解该数学模型获得决策变量xi的最优解。
②存在饥饿帧时,即集合M不为空时,有如下两种情况:
a、当网络中所有饥饿帧的总帧长大于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure BDA0003429190620000061
其中,j表示网络中饥饿帧的总数量,则用①中η0模型对饥饿帧进行选取;
b、当网络中所有饥饿帧的总帧长小于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure BDA0003429190620000062
建立数学模型η1如下:
Figure BDA0003429190620000063
其中
Figure BDA0003429190620000064
表示网络中存在的j个饥饿帧的总帧长。
S5.获取尽力而为流调度结果,对尽力而为流进行调度;
根据S4获得的决策变量xi,在本调度周期调度BE流。
搭建时间敏感网络测试系统网络,拓扑结构如图5所示,整个测试系统包括Talker,Listener,TSN适配器、TSN域、TSN测试仪表五部分:Talker,Listener作为发送和接收流量的设备;TSN适配器目的是实现工业控制网络数据转换为时间敏感数据;TSN域集成CUC(收集终端需求的计算机)和CNC(根据终端需求配置网络参数)功能,用于实现TSN域中多种流量的调度管理;TSN钡(试仪表用于测试时间敏感网络相关机制及网络时延等性能指标。TSN交换机内置有Schedule模块,该模块的主要功能为按照特定的传输选择算法,从输出端口的八个traffic class队列中选择合适的数据帧进行传输。
TSN网络拓扑有集中式和分布式。集中式TSN网络的调度表(门控列表)由中心节点CNC计算并下发至每台TSN交换机,分布式TSN网络的调度表则由网络中的TSN交换机进行计算并进行配置。流量预测算法可以同时内置于TSN CNC节点和TSN交换机中,也可以内置于TSN CNC中(集中式),或者内置于TSN交换机中(分布式)。
对尽力而为流的调度进行验证带宽的利用率,设置BE流时隙D=20us,链路的传输速度为u=1Gbps,阈值设置为2s。talker随机生成不同数量的尽力而为帧,且所有的BE帧的帧长在84byte至1542byte范围内,满足以太网的帧长范围。
在上述实验条件下,主要针对三种调度机制进行对比尽力而为流时隙的带宽利用率结果,一种是时间敏感网络Qbv协议中带有以太网最大帧传输带宽大小的保护带机制的FIFO原则调度,一种是尽力而为流时序重排调度方法,还有一种是本发明提出的改进时序重排调度方法。图6是针对缓存中存储不同BE帧个数时,采用这三种调度方法对尽力而为流进行调度计算当前周期的带宽利用率,进行实验1000次,得出平均值的仿真图。可以发现,当缓存中BE帧个数比较少时,三种调度方法带宽的利用率是基本相同的,因为一个周期就可以将所有的业务发送完毕。随着每周期BE帧的增多,也即是缓存中BE帧个数的增多,带宽的利用率也在增加。对于时序重排调度方法,当业务量大于23之后,带宽的利用率达到了98%,进入稳定的阶段。对于本方法对应的改进型时序重排调度方法,带宽的利用率达到了96%。对于以最大帧长为保护带FIFO原则的传输方法,当业务量大于23之后,带宽的利用率在89%左右波动。从图中可以看出针对业务量很大的时候,改进的时序重排调度方法与时序重排方法利用率基本一样,明显优于带有以太网最大帧传输带宽大小的保护带机制的FIFO原则调度。另外,改进的时序重排调度方法又能解决时序重排方法带来的较长帧长时间得不到传输的问题。图7是三种调度方式下,网络中积累的饥饿帧数量,结果表明:网络状态良好的情况下,FIFO调度方法不会出现饥饿帧,而采用时序重排调度方法的网络中,饥饿帧数量随着时间积累增多,改进的时序重排调度方法饥饿帧数量基本趋近0,饥饿帧数量相对于时序重排调度方法有明显改善。

Claims (3)

1.一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.获取当前时间敏感网络数据,确定调度周期大小为Ts;
其中,所述时间敏感网络数据包括所有ST流业务的周期大小;
S2.为到达TSN网络中的尽力而为流添加时间标签,用于记录流量到达交换机时间,并设置存活时间阈值t;
S3.在BE流调度时隙,判断TSN网络中是否存在饥饿帧;
其中,所述饥饿帧为在交换机内存活时间大于阈值t仍没得到传输的帧;
S4.从BE队列中选择使尽力而为流带宽利用率最大化的一组帧;
具体过程如下:
令集合M={fi|i=1,2,…j},fi为第i个饥饿帧,j表示总共有j个饥饿帧,判断过程如下:
①不存在饥饿帧时,即集合M为空时,建立数学模型η0如下:
Figure FDA0003429190610000011
其中ci是第i个BE帧的帧长,xi为决策变量,xi=1表示第i个尽力而为流fi被选中,xi=0表示第i个尽力而为流fi未被选中,尽力而为流时隙为D,时间敏感网络中链路的传输速度为u,在时隙D内调度的帧数量为n;
通过求解该数学模型获得决策变量xi的最优解;
②存在饥饿帧时,即集合M不为空时,有如下两种情况:
a、当网络中所有饥饿帧的总帧长大于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure FDA0003429190610000012
其中,j表示网络中饥饿帧的总数量,则用①中η0模型对饥饿帧进行选取;
b、当网络中所有饥饿帧的总帧长小于网络中时隙D能传输的数据量时,即
Figure FDA0003429190610000013
建立数学模型η1如下:
Figure FDA0003429190610000021
其中
Figure FDA0003429190610000022
表示网络中存在的j个饥饿帧的总帧长;
S5.获取尽力而为流调度结果,对尽力而为流进行调度;
根据S4获得的决策变量xi,在本调度周期调度BE流。
2.如权利要求1所述一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,其特征在于,S1中调度周期大小Ts根据如下原则确定:Ts为所有ST流业务周期的最小公倍数。
3.如权利要求1所述一种提高TSN网络BE流带宽利用率的调度方法,其特征在于,S2中所述时间标签的信息来自TSN 802.1Q协议的插入字段,该插入字段位于tsn帧头部之后,占4字节,时间标签记录了帧到达交换机的时间。
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