CN117201419A - 拥塞通知报文发送方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种拥塞通知报文发送方法及装置，应用于数据中心互联设备。所述方法包括：采集目标参数，目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；在场景模型库中查找与目标参数匹配的目标场景模型；如果场景模型库中存在与目标参数匹配的目标场景模型，则根据目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；按照发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，拥塞通知报文用于限制发送端设备的发送速度。

Description

拥塞通知报文发送方法及装置

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种拥塞通知报文发送方法及装置。

背景技术

新兴业务崛起使得数据中心对存储性能提出更高要求，进而高性能存储对网络性能要求更高，当前存储技术可以采用无损网络技术，例如NVMe-OF(NVMe over Fabrics，基于架构的非易失性内存)、iSER(iSCSI Extensions for RDMA，用于RDMA的iSCSI扩展)等。同城数据中心间为了提高可靠性，可以由主数据中心将数据拷贝到备数据中心。无损网络中主要依赖DCQCN(Data Center Quantized Congestion Notification，数据中心量化拥塞通知)算法保证高性能和不丢包。DCQCN算法会在拥塞开始时通过ECN(ExplicitCongestion Notification，显式拥塞通知)来降低发送端的传输速率。主、备数据中心之间的距离一般较长，由于距离带来数据路径的延迟，使得无法快速降低发送端的传输速率。久而久之，交换机产生报文堆积，进而导致丢包或者因队列堆积严重导致吞吐下降、时延增加。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种拥塞通知报文发送方法及装置，用以智能地限制发送端设备的发送速度，避免报文拥塞，提升传输性能。

第一方面，本公开提供了一种拥塞通知报文发送方法，应用于数据中心互联设备，所述方法包括：采集目标参数，所述目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；在场景模型库中查找与所述目标参数匹配的目标场景模型；如果所述场景模型库中存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则根据所述目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；按照所述发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，所述拥塞通知报文用于限制所述发送端设备的发送速度。

第二方面，本公开提供了一种拥塞通知报文发送装置，所述装置包括应用于数据中心互联设备，所述装置包括：第一采集模块，用于采集目标参数，所述目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；查找模块，用于在场景模型库中查找与所述目标参数匹配的目标场景模型；设置模块，用于如果所述场景模型库中存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则根据所述目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；发送模块，用于按照所述发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，所述拥塞通知报文用于限制所述发送端设备的发送速度。

第三方面，本公开提供了一种网络设备，包括处理器和机器可读存储介质，机器可读存储介质存储有能够被处理器执行的机器可执行指令，处理器被机器可执行指令促使执行本公开第一方面所提供的方法。

因此，通过应用本公开提供的拥塞通知报文发送方法及装置，根据当前的目标参数，查找与目标参数匹配的目标场景模型，根据目标场景模型的报文抑制阈值设置拥塞通知报文的发送速度，按照该发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，从而可以智能地限制发送端设备的发送速度，避免报文拥塞，提升传输性能。

附图说明

图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例；

图2为本公开实施例提供的一种拥塞通知报文发送方法的流程图；

图3为本公开实施例提供的根据目标参数计算相匹配的报文抑制阈值的方法的流程图；

图4为本公开实施例提供的拥塞通知报文发送的示意图；

图5为本公开实施例提供的一种拥塞通知报文发送装置；

图6为本公开实施例提供的网络设备硬件结构体。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施例并不代表与本公开相一致的所有实施例。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相对应的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

以下结合图1对本说明书实施例的可以应用拥塞通知报文发送方法和装置的系统架构进行说明。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

图1是本说明书根据一示例性实施例示出的系统架构的示意图。

如图1所示，该系统架构例如可以包括传输网、数据中心DC1与DC2。每个数据中心可以包括DCI(DataCenter Interconnect，数据中心互联)设备、服务器、交换机和存储设备等。传输网可以用以在数据中心之间提供通信链路的介质。传输网可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。交换机例如可以包括RoCE-SAN交换机。

在DC1向DC2之间进行通信时，如果DC1的发送端口出现拥塞，DC1的DCI设备对出现拥塞的端口标记ECN(ExplicitCongestion Notification，显示拥塞通知)，同时将ECN标记发送至DC2，然后，由DC2向DC1发送CNP(Congestion Notification Packet，拥塞通知包)报文，通知数据中心1降低数据的发送速率，DC1收到CNP报文后，降低数据的发送速率。

然而，在DC1与DC2之间进行同城长距RoCE-SAN网络通信时，例如，DC1与DC2之间的距离在60-100Km之间时，由于数据中心之间的距离较长，导致DC1的发送端口出现拥塞时，DC2向DC1发送CNP报文存在延迟，进而使得DC1的发送速率无法快速降低，交换机缓存无法承载堆积的报文，导致丢包或者队列堆积，甚至导致吞吐量下降、时延增加，降低了网络性能。

DC1的DCI设备检测出DC 1的输出端口的队列长度，在识别到端口拥塞后，可以由DC 1的DCI设备向DC 1的存储阵列发送CNP报文，以消除长距离的影响。但如果对不同大小的业务流使用相同数量的CNP报文，会导致不同业务流性能不均衡。例如，对于吞吐量较大的业务流，使用较少数量的CNP报文，则无法快速缓解队列拥塞，增加转发时延。对于吞吐量较小的业务流，使用较多数量的CNP报文，则会造成拥塞已经缓解时的过度降速，进而降低业务的吞吐量。

根据本公开的实施例，DCI设备可以采集目标参数，目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线。然后在场景模型库中查找与目标参数匹配的目标场景模型。如果场景模型库中存在与目标参数匹配的目标场景模型，则根据目标场景模型中的报文抑制阈值设置向存储设备发送CNP报文的速度。由此，可以智能调节CNP报文的发送速度，提升长距场景的性能。

下面对本公开实施例提供的拥塞通知报文发送方法进行详细地说明。参见图2，图2为本公开实施例提供的一种拥塞通知报文发送方法的流程图。该方法可以应用于DCI设备，本公开实施例提供的拥塞通知报文发送方法可包括如下所示步骤。

步骤210、采集目标参数，目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线。

根据本公开的实施例，通信模式例如可以包括Incast，Incast是一种多对一的通信模式，例如2对1模式，3对1模式等。接口类型可以包括根据端口速率划分的类型，例如100G类型，200G类型等。端口速率可以为接口的运行速率，也即BW(带宽)。无损队列速率可以为无损队列中报文的发送速率。队列深度可以为无损队列的深度。显式拥塞通知触发(ECN)水线可以为触发ECN标记的限度。报文在网络设备出口(Egress port)发生拥塞并触发ECN水线时，可以使用IP报文头的ECN字段标记数据包，表明该报文遇到网络拥塞。

步骤220、在场景模型库中查找与目标参数匹配的目标场景模型。

根据本公开的实施例，场景模型库中可以包括一个或多个场景模型，每个场景模型可以包括数据中心之间的距离、目标参数和对应的报文抑制阈值。

示例性地，本实施例中，可以预先收集各种场景的数据，包括场景中数据中心之间的距离、目标参数等。根据这些数据，确定不同距离、不同目标参数的情况下的最优报文抑制阈值，并生成对应的场景模型，存储在场景模型库中。

步骤230、如果场景模型库中存在与目标参数匹配的目标场景模型，则根据目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度。

根据本公开的实施例，拥塞通知报文可以包括报文抑制阈值。报文抑制阈值可以为对发送端发送速度进行限制的阈值。可以将拥塞通知报文的发送速度设置为小于或等于报文抑制阈值。

步骤240、按照发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文。

根据本公开的实施例，发送端设备接收到拥塞通知报文后，会相应地降低发送速度。

根据本公开的实施例，设备可以根据当前的目标参数，查找与目标参数匹配的目标场景模型，根据目标场景模型的报文抑制阈值设置拥塞通知报文的发送速度，按照该发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，从而可以智能地限制发送端设备的发送速度，避免报文拥塞，提升传输性能。另外，由于场景模型是预先建立好的，因此查找报文抑制阈值的过程计算量较小，处理速度较快。

可选地，可以根据报文中的源IP、目的IP、源QP(队列对)和目的QP，确定报文所属的业务流，其中，源IP、目的IP、源QP和目的QP均相同的报文属于同一个业务流。根据每条业务流所对应的源IP与目的IP之间所传输的报文的数量以及报文长度来确定对应业务流的无损队列速率，

可选地，可以根据入口和出口端口的数量，确定属于哪种通信模式。例如2个入口对应1个出口，则可以确定属于2对1模式。

可选地，可以统计端口在单位时间内接收到的报文数量，得到端口速率。

可选地，可以按照周期t对出端口的队列深度值进行轮训，并记录多个采样点的队列深度值，其中，t可以根据实际需要设置。例如，可以以t为采样周期，采集10次，从而得到10个采样点对应的队列深度值。在采集多个采样点的队列深度值之后，计算多个队列深度值的平均值，从而得到平均队列深度值，即队列深度。

可选地，可以读取配置信息，得到接口类型和显式拥塞通知触发水线。

可选地，如果场景模型库中不存在与目标参数匹配的目标场景模型，则可以根据目标参数，智能计算出相匹配的报文抑制阈值。基于此，图3为本公开实施例提供的根据目标参数计算相匹配的报文抑制阈值的方法的流程图。参见图3，该方法可以包括：

步骤310，确定初始报文抑制阈值作为候选报文抑制阈值。

步骤320，根据候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速。

根据本公开的实施例，例如可以将拥塞通知报文的发送速度设置为候选报文抑制阈值。

步骤330，采集限速后的目标参数。

步骤340，根据限速后的目标参数，确定评估参数。

根据本公开的实施例，例如可以根据限速后的无损队列速率和端口速率，计算无损队列吞吐数据。将无损队列吞吐数据和限速后的队列深度进行加权求和，得到评估参数。其中，无损队列吞吐数据和队列深度的权重可以根据实际需要设置。

步骤350，判断评估参数是否满足预定条件，如果评估参数满足预定条件，则执行步骤360，如果评估参数不满足预定条件，则执行步骤370。

根据本公开的实施例，预定条件例如可以为评估参数达标，或者可以为评估参数在预设轮数的测试中最优。

步骤360，根据候选报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度。

根据本公开的实施例，如果评估参数符合预定条件，则可以确定该候选报文抑制阈值为与目标参数相匹配的报文抑制阈值。然后可以根据该候选报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度。

步骤370，确定新的候选报文抑制阈值，并返回步骤320，即返回根据候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速的操作。

根据本公开的实施例，如果评估参数不符合预定条件，则表示候选报文抑制阈值不是与目标参数相匹配的报文抑制阈值，基于此，可以继续生成新的候选报文抑制阈值，测试该候选报文抑制阈值对应的评估参数是否满足预定条件。

可选地，在评估参数满足预定条件的情况下，根据与该评估参数对应目标参数和候选报文抑制阈值，生成新的场景模型。然后将新的场景模型加入场景模型库，以供后续使用。

可选地，可以将拥塞通知报文存储至目标转发队列。然后将目标转发队列中拥塞通知报文按照发送速度发送至对应的发送端设备。从而，将拥塞通知报文的发送与其他报文的发送独立，在限速时仅对目标转发队列进行限速，减少对其他报文发送的影响。

下面结合具体实施例，对本公开实施例提供的拥塞通知报文发送方法进行进一步地说明。参见图4，图4为本公开实施例提供的拥塞通知报文发送的示意图。

在图4中，可以预先进行离线训练ACS(Automatic CNP Suppression，自动CNP抑制)算法，以收集数据模型。例如，可以以不同Incast、接口类型、端口速率(BW)、无损队列速率(txRate)、队列深度depth、ECN触发水线等作为ACS算法的输入参数，然后在DCI设备接口上应用这些输入参数，对不同的报文抑制阈值进行测试，得到例如DCI链路吞吐、时延指标等指标。找到当前DC距离d的情况下，指标最优的CNP报文抑制阈值Nd。

类似地，还可以遍历不同的数据中心之间的距离，获取不同距离下的最优报文抑制阈值，存储至场景模型库。其中，两个数据中心之间的距离可以用两个数据中心中DCI设备之间的距离来表征。

DCI设备中的自动CNP抑制功能开启后，采集目标参数。例如，可以下发RoCE报文匹配规则到转发芯片，符合匹配条件的RoCE报文上送到设备CPU进行软件解析，以源IP、目的IP、源QP、目的QP唯一标识一条RoCE会话，并计算不同会话的RoCE业务报文吞吐量，生成cache表项，同步计算出Incast值；按照周期t轮训检测转发芯片队列深度depth。

根据采集到目标参数，DCI设备上报Incast、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列长度、ECN触发水线、DCI距离等，根据ACS算法在场景模板库中查找匹配的场景模型。如果查找到匹配的场景模型，则获取该场景模型中的CNP抑制阈值X。

如果根据流量模型查找不到匹配的场景模型，则可以通过ACS算法在线实时调优，智能计算出当前场景最优的CNP抑制阈值X。基本流程如下：

步骤410，可以取当前设备采集到Incast、接口类型、当前端口吞吐、无损队列速率、队列长度、DCI距离作为当前环境的状态数据State。

步骤420，取初始CNP抑制阈值X1作为当前State下的有效值Action。

步骤430，将CNP发送速率设置为Action，然后采集设备上报Incast、接口类型、当前端口吞吐、无损队列速率、队列长度、DCI距离，作为Action后的状态数据State’。

步骤440，因为队列长度主要对时延有影响，故基于上报的无损队列速率txRate和队列长度Length计算本次Action设置后的评估参数Reward。

Reward＝w1*T+w2*Length

其中：w1和w2为权重，w1+w2＝1，T＝txRate/BW。

步骤450，记录上述步骤中得到{State,Action,Reward,State’}到数据表中保存。

步骤460，根据Action探索原则取新的Xt做为新的Action，重新执行步骤步骤420-450，则根据算法在线学习相同State下不同Action的Reward保存到数据表。

步骤470，根据设备采集到的当前的State信息St，在数据表中取max Reward(St,Action)，则获得当前State下最优的Action，即最优的CNP抑制阈值X。

步骤480，将当前State下最优CNP抑制阈值，补充到场景模型库，后续如遇到相同场景可直接匹配到已知的场景模型进行处理。

可选地，可以根据上述CNP报文特征识别CNP报文，或者通过无损网络特性，根据DSCP(Differentiated Services Code Point，差分服务代码点)映射CNP报文到单独的转发队列，与普通ROCE业务报文区分开，进行步骤440或步骤450计算的最优CNP抑制阈值X。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供了与拥塞通知报文发送方法对应的拥塞通知报文发送装置。参见图5，图5为本公开实施例提供的一种拥塞通知报文发送装置，装置可以应用于数据中心互联设备，该装置可以包括；

第一采集模块510，用于采集目标参数，目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；

查找模块520，用于在场景模型库中查找与目标参数匹配的目标场景模型；

设置模块530，用于如果场景模型库中存在与目标参数匹配的目标场景模型，则根据目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；

发送模块540，用于按照发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，拥塞通知报文用于限制发送端设备的发送速度。

可选地，拥塞通知报文发送装置还可以包括：

第一确定模块，用于如果场景模型库中不存在与目标参数匹配的目标场景模型，则确定初始报文抑制阈值作为候选报文抑制阈值；

限速模块，根据候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

第二采集模块，用于采集限速后的目标参数；

评估模块，用于根据限速后的目标参数，确定评估参数；

第二限速模块，用于如果评估参数满足预定条件，则根据候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

第二确定模块，用于如果评估参数不满足预定条件，则确定新的候选报文抑制阈值，并返回根据候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速的操作。

可选地，评估模块可以包括：

计算子模块，用于根据限速后的无损队列速率和端口速率，计算无损队列吞吐数据；

加权求和子模块，用于将无损队列吞吐数据和限速后的队列深度进行加权求和，得到评估参数。

可选地，拥塞通知报文发送装置还可以包括：

生成模块，用于在评估参数满足预定条件的情况下，根据与评估参数对应目标参数和候选报文抑制阈值，生成新的场景模型；

加入模块，用于将新的场景模型加入场景模型库。

可选地，发送模块可以包括：

存储子模块，用于将拥塞通知报文存储至目标转发队列；

通知发送子模块，用于将目标转发队列中拥塞通知报文按照发送速度发送至对应的发送端设备。

根据本公开的实施例，设备可以根据当前的目标参数，查找与目标参数匹配的目标场景模型，根据目标场景模型的报文抑制阈值设置拥塞通知报文的发送速度，按照该发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，从而可以智能地限制发送端设备的发送速度，避免报文拥塞，提升传输性能。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供了一种网络设备，如图6所示，包括处理器610、收发器620和机器可读存储介质630，机器可读存储介质630存储有能够被处理器610执行的机器可执行指令，处理器610被机器可执行指令促使执行本公开实施例所提供的拥塞通知报文发送方法。前述图5所示的拥塞通知报文发送装置，可采用如图6所示的网络设备硬件结构实现。

上述计算机可读存储介质630可以包括随机存取存储器(英文：Random AccessMemory，简称：RAM)，也可以包括非易失性存储器(英文：Non-volatile Memory，简称：NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，计算机可读存储介质630还可以是至少一个位于远离前述处理器610的存储装置。

上述处理器610可以是通用处理器，包括中央处理器(英文：Central ProcessingUnit，简称：CPU)、网络处理器(英文：Network Processor，简称：NP)等；还可以是数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：ApplicationSpecific Integrated Circuit，简称：ASIC)、现场可编程门阵列(英文：Field-Programmable Gate Array，简称：FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

本公开实施例中，处理器610通过读取机器可读存储介质630中存储的机器可执行指令，被机器可执行指令促使能够实现处理器610自身以及调用收发器620执行前述本公开实施例描述的拥塞通知报文发送方法。

另外，本公开实施例提供了一种机器可读存储介质630，机器可读存储介质630存储有机器可执行指令，在被处理器610调用和执行时，机器可执行指令促使处理器610自身以及调用收发器620执行前述本公开实施例描述的拥塞通知报文发送方法。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

对于拥塞通知报文发送装置以及机器可读存储介质实施例而言，由于其涉及的方法内容基本相似于前述的方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本公开的较佳实施例而已，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种拥塞通知报文发送方法，其特征在于，应用于数据中心互联设备，所述方法包括：

采集目标参数，所述目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；

在场景模型库中查找与所述目标参数匹配的目标场景模型；

如果所述场景模型库中存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则根据所述目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；

按照所述发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，所述拥塞通知报文用于限制所述发送端设备的发送速度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

如果所述场景模型库中不存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则确定初始报文抑制阈值作为候选报文抑制阈值；

根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

采集限速后的目标参数；

根据限速后的目标参数，确定评估参数；

如果所述评估参数满足预定条件，则根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

如果所述评估参数不满足预定条件，则确定新的候选报文抑制阈值，并返回所述根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速的操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据限速后的目标参数，确定评估参数，包括：

根据限速后的无损队列速率和端口速率，计算无损队列吞吐数据；

将所述无损队列吞吐数据和限速后的队列深度进行加权求和，得到所述评估参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述评估参数满足预定条件的情况下，根据与所述评估参数对应目标参数和候选报文抑制阈值，生成新的场景模型；

将所述新的场景模型加入所述场景模型库。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，包括：

将所述拥塞通知报文存储至目标转发队列；

将所述目标转发队列中拥塞通知报文按照所述发送速度发送至对应的发送端设备。

6.一种拥塞通知报文发送装置，其特征在于，应用于数据中心互联设备，所述装置包括：

第一采集模块，用于采集目标参数，所述目标参数包括通信模式、接口类型、端口速率、无损队列速率、队列深度和显式拥塞通知触发水线；

查找模块，用于在场景模型库中查找与所述目标参数匹配的目标场景模型；

设置模块，用于如果所述场景模型库中存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则根据所述目标场景模型中的报文抑制阈值，设置拥塞通知报文的发送速度；

发送模块，用于按照所述发送速度向发送端设备发送拥塞通知报文，所述拥塞通知报文用于限制所述发送端设备的发送速度。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一确定模块，用于如果所述场景模型库中不存在与所述目标参数匹配的目标场景模型，则确定初始报文抑制阈值作为候选报文抑制阈值；

限速模块，根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

第二采集模块，用于采集限速后的目标参数；

评估模块，用于根据限速后的目标参数，确定评估参数；

第二限速模块，用于如果所述评估参数满足预定条件，则根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速；

第二确定模块，用于如果所述评估参数不满足预定条件，则确定新的候选报文抑制阈值，并返回所述根据所述候选报文抑制阈值，对拥塞通知报文进行限速的操作。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评估模块，包括：

计算子模块，用于根据限速后的无损队列速率和端口速率，计算无损队列吞吐数据；

加权求和子模块，用于将所述无损队列吞吐数据和限速后的队列深度进行加权求和，得到所述评估参数。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

生成模块，用于在所述评估参数满足预定条件的情况下，根据与所述评估参数对应目标参数和候选报文抑制阈值，生成新的场景模型；

加入模块，用于将所述新的场景模型加入所述场景模型库。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述发送模块，包括：

存储子模块，用于将所述拥塞通知报文存储至目标转发队列；

通知发送子模块，用于将所述目标转发队列中拥塞通知报文按照所述发送速度发送至对应的发送端设备。