JP4500549B2 - ネットワークリソースの動的な割り当てのための方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、通信ネットワークリソースを提供するための装置に関するものである。

これまで、ネットワーク、特にインターネットをサポートするために使用されるネットワークは、全てのネットワークユーザー間で、ルーターのバッファ及びルーターとホストの間の接続線の容量というリソースを共有するものであった。最近のネットワークでは、異なるネットワークトラフィック形式の間でリソースを分けることが望ましい。汎用インターネットの共有サービスではなく、ネットワークプロバイダーは、サービスに対する支払いの意思、サービスの質を異ならせる必要性、又はその2つの何らかの組み合わせ、のような他の特徴に基づいて、トラフィック形式間でリソースを分けることを望んでいる。

トラフィックの異なるクラス間でのリンク帯域幅の分配のようなリソース分割を用いるネットワーク要素(ルーター及びスイッチ)は、そのアルゴリズムの一部として、各クラスに割り当てるべきリソース(送信帯域幅)の量を固定したスケジューラーを使用している。

結果として、サービスを提供されないネットワークルーターでキューに入れられるトラフィックは、そのキューが一杯になり及びオーバーフローしたとき、遅れるか又は失われる可能性がある。このような方式では、バッファ空き容量のリソース及びスケジューラーのサービス重み付けは、例えば、シンプルな優先順位付け方式に基づくか、又は各トラフィッククラスの値に基づいて割り当てられた重み付けを用いたポリシーに従って割り当てられていた。

トラフィックの特徴付けに対するこれまでの関心は、この手法固有の難点に注目していた。これらの方式は、最初に構成すること、及びネットワーク需要の変化のもとで適正に保つことの双方が難しい。結果として、これらのような方式は、リソースを浪費し、かつ提供されるサービスの複雑さにおいて制限される。

(本発明の要約)
本発明は、リソーススケジューリングの性能を高めるために、帯域幅要求の計測ベースの推定部(MBE)の使用を提案する。この手法の利点は、重大な障害なく、現在のネットワーク要素に後付けできることである。動的割り当ては、必要に応じて如何なるネットワーク要素にも付加することができる。このようなネットワーク要素ごとの手法では、各トラフィック形式の需要の正確なリソース重み付けを計算するためにMBEを使用する。次にこの推定は、バッファリングの深さ及び動作を調整するのに加えて、スケジューリングアルゴリズムの重み付けを調整するために使用される。

計測ベースの許可制御(MBAC)に注ぎ込まれた実質的な作業に基づいて、MBACアルゴリズムが、帯域幅要求の計測ベースの推定値を継続的に提供するように適応され、かつ動的リソース割り当て部がこのMBE上で構築されるる。

(詳細な説明)
本発明に従ったシステムのブロック図を図1に示す。その動的割り当てシステムは、各トラフィッククラスの需要を計算するための方法から構成される。ここで示す実装では、計測ベースの推定部は、線利用の計測値を用いて各クラスの需要を計算し、次に、これら需要の推定値は、動的リソース割り当て部に提供される。動的リソース割り当て部は、スケジューラーの重み付け(例えば、重み付けされたラウンドロビンスケジューラーの重み付け)、及び特定のトラフィッククラスが使用できる最大バッファ深さを構成することができる。ネットワーク要素は、これらの構成された制限を、それらが送信リンク上で多重化されるように、トラフィックのクラスに課すことになる。

差別化されるサービスは、ネットワークユーザーに二又はそれ以上の形式のネットワーク動作を提供できるネットワークの能力で、単純に定めることができる。このようなネットワークの例は、低レイテンシーを提供するネットワーク、又は低損失を提供するネットワークを含む。この許可制御と適切なスケジューリングアルゴリズムを組み合わせた手法は、統合サービスネットワークにおけるサービス品質(QoS)の供給の中心であると、長い間考えられていた。しかしながら、許可制御が最近のインターネットのようなネットワークで実用的であるとは、一般的に考えられていない。許可制御技術(例えば、IntServ/RSVP)を導入しようとする試みは、広い規模での実装にとってほとんど非実用的であると考えられていた。

明白な許可制御なしというわけでなくQoSを提供するというネットワークの望みは、差別化されるサービスのネットワークアーキテクチャであるDiffServの手法の中心思想である。DiffServのような差別化されるサービスシステムで伝播されるフローは、リソースの個々の保証を受けない。そのかわり、各フローが属するトラフィックのクラスに保証がなされる。トラフィックのクラスはそれが要求する全てのリソースを受け取るであろうが、しかし、個々のフロー特性及びフロー相互作用は、フローごとの資源割り当てが本質的にただ統計的なだけであることを意味するであろう。これは、如何なる時点でも、１つの特定のフローが、それが要求するよりも多い又は少ないリソースを受け取ることができることを意味している。

以下の説明は、例えば幾つかのあらかじめクラス化されたトラフィッククラスを伝播するコアルーターのような、単一のネットワーク要素に的を絞る。サービス差別化の2つの特定の形式を例として使用し、これら2つの方式をここで詳細に説明する。

保証付き転送を使用して実装されるオリンピックサービスでは、銅、銀、及び金の3つのクラスが存在する。これら3つのクラスの各々におけるトラフィックは、金クラスは銀よりも軽い負荷がかかり、銀クラスは銅よりも軽い負荷がかかるように、構成される。帯域幅割り当ての間、シンプルな実装が、おそらく金に50%、銀に30%、銅に20%というリソースの固定量を各クラスに割り当てることができる。このような固定割り当ては、各トラフィッククラスの実際の要求を無視することになる。

本発明の動的割り当て方式の利点は、金の需要が銀の需要よりも先に満たされ、そして次に銀の需要を満たし、さらに残りのサービスが銅に与えられることを確実にすることができることである。まだ、このような方式は、各クラスの現在の要求に適応されていない。従って、銀がその全割り当てを使用していない場合には、この残りが銅に利用可能となる。このような方式は、リソースの最小の浪費を可能にすると同時に、より高い優先度の金、銀、及び銅クラスがそれらの必要な割り当てを受け取った時のみリソースを受け取る「ベストエフォート」(BE)クラスのような新しいサービスの構築を可能にする。

各々が同じリソース形式内で異なる要求レベルを持つ一連のクラスに対して、代替の提供のセットは、各々が様々なリソースの異なった要求を持つトラフィッククラスの組み合わせとすることができる。このようなサービスの直行する組み合わせの例は、低損失サービス及び低遅延(又は低遅延変動)サービスとなるであろう。トラフィッククラスのこの対は、DiffServの保証付きかつ迅速化された転送クラスの組み合わせである。

ネットワークトラフィックの要求の変化に適応できる能力のある、プログラム可能な動的ネットワーク要素の使用は、利用可能なリソースをトラフィック要求に割り当てる高度なポリシーのためのかなりの余地がある。広域割り当てポリシーの2つの例は、オリンピックサービス及び直交するサービスである。しかしながら、ポリシーをより完全にしなければならない。

ネットワークリソースを割り当て過ぎる、又は割り当て不足の時の解決手順は、割り当てポリシーで指定されなければならない。このような解決手順の一例は、優先順位付け機構の使用を通したものであろう。このような方式では、最優先のトラフィッククラスが完全に満たされなければならず、その後、次に優先度の高いもの等々となる。オリンピックサービスの差別化では、金はそれより下の全てのものより優先され、銀は金以外の全てのものより優先されるであろうこと等が、明らかである。優先順位付けの代替として、リソース割り当て不足のための第二の例は、トラフィックの全クラスへの実際のリソースを減らすことであろう、従ってリソース割り当て不足の欠点は、競合クラス間で比例して共有される。

要求されるよりも多くのリソースが利用可能であるリソース割り当て過ぎの場合、採用される解決策は、その過剰帯域幅を異なるトラフィッククラス間で均等に共有することとすることができる。リソース割り当て過ぎのための代替手法は、その過剰なリソースを、全ての他のクラスがそれらの割り当てを受け取った時にリソースを受け取るだけであるトラフィックのベストエフォートクラスに割り当てることとすることができる。

明らかに、複雑な調整動作のために充分な機会が存在する。後で説明する例では、オリンピックサービス及び直交する差別化サービスの例の双方において、調整動作は優先順位ベースである。このように、各例のベストエフォートサービスは、トラフィックの全ての他のクラスへのリソースの投入がなされた後のみ、サービスを提供される。オリンピックサービスにおける優先度の順序は、金、銀、銅、その次にベストエフォートであるが、直交する差別化サービスの例における優先度の順序は、遅延制約付きトラフィック、損失制約付きトラフィック、そして最後に(ベストエフォート機構を使用した)柔軟なトラフィックである。

本手法は、ネットワーク要素がスケジューラー及び制御の組み合わせを使用して、差別化されたサービスを提供するというものである。トラフィックに関して幾つかの仮定がなされ、これは、ネットワーク要素によって、どのくらいの特定のトラフィック形式がリソースを供給されるかに影響を与える。

特に、第一の仮定は、遅延の影響を受けやすいネットワークトラフィックでは、トラフィックの遅延境界を超えて遅延したパケットは、全く価値がないということである。これは、遅延の影響を受けやすいネットワークは、その遅延境界で要求されるバッファ廃棄スレッショルドと非作業保全スケジューリングアルゴリズムの組み合わせにより、最適にサービス提供されることを意味する。それに対して、損失によって制限されるネットワークトラフィックは、その損失制約を満たす速度でサービス提供される一方で、如何なる遅延制約も無効にしない深さまでバッファされるであろう。スループット保証されたトラフィックは、制限されたバッファリング及び固定バッファサービス速度のみを要求する、最も些細なトラフィック形式であると考えられる。最終的に、ベストエフォートトラフィックは、残りのバッファ及びサービス帯域幅を利用して、残りの他のサービスを提供することができる。このように、ベストエフォートは、保証がなされた何れかのリソースの枯渇を招きながらも、潜在的にすべてのネットワークリソースを獲得することができる。

この形式の幾つかの異なるクラスに備えるためのキー特性は、帯域幅リソースを単純にわけることに加えて、如何なるセッションが招く遅延をも制限できるように、充分な柔軟性を持つパケットスケジューラーである。理想的なスケジューラーは、汎用プロセッサ共有(GPS)スケジューリングをエミュレートできるもの、異なるクラス間でリソースサービスを(無限に)分けることができるものであり、従って、柔軟なサービス提供を提供するすると同時に、遅延を制限する。GPSアルゴリズムは、実際には容易に実装されないが、しかしながら、GPSの近似エミュレーションは、固定セル長を使用するパケットネットワークに利用可能である。

試験環境は、ATMネットワークに基づいている。ATMネットワークは固定パケット長を使用し、そのため、GPSエミュレーティングアルゴリズムの使用が可能である。適切なGPSエミュレーティングアルゴリズムは、A.Moore、S.Crosby著、PerformanceEvaluationReview27(3)、1999年、43-54ページの「CACアルゴリズムの評価のための試験的構成」で提案されている最悪重み付け適正キューイングプラス(WF²Q+)である。WF²Q+スケジューラーは、その中で動的割り当て部を構成できる環境を提供する試験環境のネットワーク要素に実装される。

スケジューラーは、ネットワークノードがリンク帯域幅を各セッションに割り当てることを可能にするであろう。しかしながら、遅延に影響されやすい音声のようなサービスでは、帯域幅制御は充分ではない。上で言及するように、柔軟なバッファ制御は、パケット及びバースト多重化の双方の損失率を改善することができる。従って、バッファ管理は損失に対する制御を提供し、それと同時にまたパケット遅延を制御する。

実装が、リンク帯域幅と同様に損失又は遅延制約のためのリソースを提供する場合には、各トラフィッククラスに利用可能なバッファ容量に対する制御が要求される。

遅延制限されるセッションでは、バッファスレッショルドを超えるパケットは廃棄されるが、しかし損失制限された又はスループット保証付きのサービスでは、セッション間で共有される全バッファプールに全く更なる容量が残っていない場合には、到着パケットは廃棄される対象であるとマークされる。このように、作業保全スケジューラーは、その他の方法でまだ使用されていないであろうリソースを消費することができる。

本発明に従って、通信ネットワークリソースをネットワーク使用の複数のクラスに提供するための装置が提供され、サービスの異なるレベルは、前記使用のクラスの各々と対応付けられ、前記装置は、前記複数の使用のクラスの各々に対する需要を推定するための需要推定部、利用可能なリソースの使用を最適化し、それと同時に各クラスのサービスのレベルが順守されることを確実にするように、各クラスに対して推定される要求に応じて配分される割合で各クラスに前記通信ネットワークリソースの一部を割り当てるための動的リソース割り当て部、及び、各クラスにそれに割り当てられるネットワークリソースの一部を提供するための通信ネットワーク要素、から構成される。

望ましくは、前記通信ネットワークリソースは、前記ネットワーク要素及び/又は前記ネットワーク要素内のバッファ深さによって与えられる通信チャネルの帯域幅から構成される。

スケジューラーもバッファ技術もそれ自体新しくない場合、その斬新さは、スケジューラーの重み付け、及びバッファ容量、及びMBEと組み合わせた動作の構成にある。

理想的なMBEは、次の3つのリソース計算を可能にするであろう。第一に、所定の確率で所定の遅延制限を維持するのに必要な容量の計算、第二に、特定のバッファサイズを与えられて損失率を維持するのに必要な容量の計算、最後に、サービスの所定の速度のために損失率を維持するのに必要なバッファサイズであり、これらはスループット保証付きサービスに必要とされるであろう。最終的に、推定部は、トラフィックの変化に適応でき、かつトラフィッククラスの変化に柔軟でなければならない。

推定部は、N.G.Duffield、J.T.Lewis、N.O'Connell、R.Russell、F.Toomy著、IEEE Journal on Selected Areas in Communications13(6)(1995年)981-990ページの「ATMトラフィックストリームのエントロピー」で提案されている。最初に提案されたそれらのような推定部は、一連の計測値を、バッファサイズ、損失率、又は有効帯域幅のうちの任意の2つの入力パラメータと組み合わせることができ、かつ第三のパラメータの推定値を計算することができるので、このタスクには理想的であるように思える。しかしながら、推定部の形式はトラフィック依存のチューニング値に完全に依存しており、現在この値を計算するために、強固な機構は全く存在しない。

より単純な計測ベースの推定部が、R.J.Gibbens、F.P.Kelly著、Proceedings of 15th International Teletraffic Congress(ITC15)1997年「計測ベースの接続許可制御」、又はS.Jamin、S.J.Shenker、P.B.Danzig著、Proceedings of IEEE INFOCOM'97、神戸、日本、1997年「制御された負荷のサービスのための計測ベースの許可制御アルゴリズムの比較」で提案されている。これら、又はネットワークのバッファなしモデルに基づく如何なる推定部も、各トラフィック形式について、望まれる出力をチューニングパラメータと関連付ける複雑な表面の計算を要求する。さらに、この表面は、リンク帯域幅、損失率、及びキューサイズの各々における変化を説明するために、複数次元で存在する必要があるであろう。

使い勝手の良さを可能にするために、動的割り当て部のMBEは、測定された制御(例えば、サービス速度、損失率、及びバッファサイズ)とトラフィック動作の何らかの関係を提供して、役立つようにしなければならない。MBEは、計測の統計的性質を明らかにしなければならないのと同時に、現実の需要と共にメモリ上に実装可能であり、計測値自身への現実の需要と同様に処理することも、同じく重要である。本発明者は、Knightly及びQuiのトラフィックエンベロープアルゴリズムが改善されたリソース割り当てという結果に適応され得るであろうということに気付いた。このアルゴリズムは、E.W.Knightly、J.Qiu著、Proceedings of 10^th Tyrrhenian International Workshop on Digital Communications、イスキア、イタリア、1998年「集合トラフィックエンベロープを用いた計測ベースの許可制御」、及びJ.Qiu、E.W.Knightly著、Proceedings of 7^th IEEE/IFEP Workshop on Quality of Service IWQoS、Napa、CA、1998年「強固なエンベロープベースのMBACによるQoS制御」で説明される。

元々、Qui及びKnightlyによって許可制御アルゴリズムとして提案され、本発明者が、許可制御フレームワークから推定コンポーネントを取り出した。元々のアルゴリズムの要約を以下に示す。

このトラフィックエンベロープ手法は、特定のトラフィックフローの速度を特徴付けるためには、その特徴付けが行われる期間を指定しなければならない、という中心的問題を捉えている。結果として、このMBEは一連の期間にわたってトラフィックを特徴付けることができる。この複数期間の特徴付けの目的は、計測エラー及びより長期間の変動による集合体のより長期間のばらつきと同様に、トラフィックの短期間バーストを表現することである。

第一に、基本計測期間τが存在することを仮定し、これはおそらく物理的な計測限界によって課される。この期間の倍数分にわたって計測をとることができ、従って、I_1,2,...,T=1,2,...,T×τとなる。従って、期間[s,s+I_k]にわたるリンク上のトラフィック活動がX[s,s+I_k]で表現される場合には、X[s,s+I_k]/I_kがその特定期間にわたる速度となる。[10]は、長さI_kの任意の期間のピーク速度はR_k=max_sX[s,s+I_k]で与えられることを言及している。これは、極大速度エンベロープの仕様、すなわち期間I_kの各々におけるフローの最大速度を表現する一連の速度R_kを与える。

タイムスロットtの活動はx_tで表され、x_t=X[tτ,(t+1)τ]というようになる。これは、現在時刻tから過去のTタイムスロットの間の極大速度エンベロープの定義を、k=1,2,...Tについて

と与える。k=1,...TにおけるエンベロープR_k ¹は、最も最近のT・τ秒における長さI_k=kτの期間の集合極大速度エンベロープを説明している。[10]は、これがフロー内に存在する自己相関構造と共に短期間バーストを説明するであろうことを、主張している。

T・τ期間毎に、k=1,2,...T及びn=2,...,Nについて、現在のエンベロープがR_k ⁿ←R_k ^(n-1)に更新される場合には、新たなエンベロープR_k ¹が式1を使って計算される。これは、R_k ^mの経験的平均値R_kを、Σ_m=1 ^MR_k ^m/Mとして計算することを可能にする。そしてまた、これは、時間T・τの過去Mウィンドウの間のエンベロープ間の分散を、

を使用して計算することを可能にする。

M個の連続するトラフィックエンベロープの平均及び分散をとることは、トラフィックエンベロープ自身のばらつきをより長期間で特徴付けることを可能にする。

トラフィックエンベロープから、このMBE手法は有効帯域幅Eの2つの推定値を計算するが、これは、短期間バースト及び長期間分散、という2つの時間スケールの各々についてのものである。長期間の間トラフィックエンベロープ間の分散から生じる、極大トラフィックエンベロープの平均及び標準偏差(T・τにわたって計測されるもの)は、有効帯域幅の1つの推定値

を提供する。

α_longの値は、計測されるフローのばらつきに応じて推定部がどのように動作するかを定めるであろう。α_longを公式化して、これらの制約における具体的な信頼区間を要求することが可能である。Qui及びKnightlyは、α_longを基づかせるための多様な分布に気付き、広範の他の分布(例えば、ガウス、指数、標準対数、ガンマ、レイリー)における極値の漸近線を示すことができるその能力のため、ガンベル分布に決定した。しかしながら、他の作業は、ガウス分布が適切であり、そのうえ、より扱いやすい計算を可能にすることを示している。従って、各々の場合において、α_longの計算は、最大パケット損失(ε)及びトラフィックエンベロープに基づくN(0,1)ガウス分布の相補CDFの逆関数(Q^-1(・))を計算することに基づいている。

より短いバースト時間スケールでは、様々な推定部が使用される。バースト時間スケールの有効帯域幅要求は、バッファのサイズqと関連している。有効帯域幅要求の推定値は、トラフィックエンベロープの平均及び標準偏差の最大値から計算されることができる。以下の式で、リンクの容量Cは、バッファを空にすることができる速度を計算するために必要となる。

E_longとは異なり、E_shortは、トラフィックエンベロープのkの各値を用いて計算される。もう一度、標準偏差前置乗算器が、計測されたフローのばらつきに対する応答を定めるであろう。ユーザー供給のパケット損失ε、及びトラフィックエンベロープからのα_shortの導出は、

となる。

2つの式3及び5の最大値は、トラフィックエンベロープで書き表されるトラフィックフローの最悪有効帯域幅推定値とみなすことができる。これは

で与えられる。

Qui及びKnightlyは、トラフィックエンベロープにおけるサンプルの最大数であるTの値の重要性に注目した。Tの理想値はリソースの最適な使用を提供するが、これに対して、Tの小さすぎる値はσ_Tを超えるばらつきをより大きくさせ、そのため、式3の容量ベースの推定値は悲観的となるであろう。そのかわり、Tが大きすぎる場合には、バッファ占有に対して導き出される推定値が大きすぎ、式5のバッファベースの推定値を悲観的なものとするであろう。Qui及びKnightlyの論文では、Tの最適な値を特定することについて説明しており、この値は典型的には数秒のオーダーである。

キューサイズ及びオーバーフローの確率を指定できる能力を使用することにより、ある一定のキューサイズについてサービス割り当てを算出することができる。フローの任意のパケットのバッファリングを通して経験される遅延の境界は、キュー容量倍されるパケットあたりの送信時間とみなすことができる。結果として、遅延制約から最大バッファサイズを計算できる能力は、オーバーフローの確率を、パケットが遅延制限を超えて遅れるのと同じ確率として扱うサービス割り当ての計算を可能にする。

一装置では、スケジューラーは、保証付きフェアサービスキューイングアルゴリズムを実装して、キューイング遅延に境界をつける。WF²Q+は、キューイングされるトラフィックのための重み付けサービスに、トラフィックの各集合フローが使用することのできるサービス量(リンク帯域幅)に対応する重み付けを与える。このスケジューリングアルゴリズムの便宜は、実装において、大きな重み付け値の潜在的遅延に対し何の配慮も与える必要がないということを意味している。さらに、スケジューラーは、遅延限界でないトラフィックに対し作業保全的であるので、浪費されるリソースは全くない、すなわち、スケジューラーは適切なところで、サービスを要求するパケットを持つキュー間で、任意の未使用のリソースを再割り当てする。

ネットワーク要素を通るトラフィックフローイングは、MBEに対する入力として計測される。ターゲット損失率、又は遅延限界のいずれかの制御パラメータを指定された割り当てポリシーを使用して、MBEは、トラフィックの各クラスについてリソース要求を計算する。次に、利用可能なリソースは、これらの推定値から導き出される重み付け値を使用して分割され、次に、適切な重み付け値の各々がネットワーク要素のスケジューラーの中にインストールされる。この処理は継続的に繰り返されて、トラフィック特性が変化するときに、動的にWF²Q+値の重み付けを更新する。

スケジューラーリソースを割り当てることに加えて、保証付きスループットを持つトラフィッククラスの場合のように、所定の損失率及びリンク容量の組み合わせに対するキューサイズを計算することが可能である。容量の計算は、

で与えられ、ここでα_longは式４で与えられる。それと同時に、キューサイズqの推定値は、

で与えられ、式6がα_shortの値を定める。この実装では、部分共有バッファのアクティブバッファ管理を手掛けた前の経験が、このようなシステムはバッファ内の各トラフィック形式の負荷及び使用される実際のスレッショルド値に影響されやすくて、トラフィック間に適切な区別が存在することを確実にする、ということを示した。

結果として、ここでとられる手法は異なる。バッファサイジングは、1つのセッションを他のセッションと区別するための主要な機構として使用されない。そのかわり、バッファサイジングは、主に、適切なところでのトラフィックの遅延特性の上限として使用される。トラフィックが遅延に影響されやすい場合には、指定量以上に遅れたトラフィックは価値が全くなく、遅延を超えたそのトラフィックは廃棄されなければならない。それに対して、トラフィックが明白な遅延制約を持たないフローにおいてバッファのスレッショルド値を超える場合、そのトラフィックは廃棄されないことがある。この手法は、別の方法でその遅延制約外のトラフィックに浪費されたであろう利用可能な送信容量を作る。

この方式は、遅延制約を持つフローにおける非作業保全を除いて、遅延制約を全く持たないフローにおける作業保全の形として考えることができる。ここで役に立たないほど遅れたパケットを持つ遅延制約付きトラフィックに浪費され得るリンク容量は、そのような遅延制約を全く持たないトラフィックで使用される。

試験環境は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせから構成される。ハードウェアは、ネットワーク要素(スイッチ)及びネットワークインターフェースカードから構成される。ソフトウェアは、ネットワーク要素から計測値を獲得し、フローの重み付け及びバッファ深さの新しい構成を計算し、ネットワークトラフィックを生成し、かつトラフィックソースの生成を制御するように書かれた。図2は、その動的割り当て部スキームを評価するために採用される実装アーキテクチャを示す。

図2は、現在の利用の計測値に基づいて、MBEが推定値を動的割り当て部にわたすことを示している。割り当て部は、スケジューラーの重み付け及びバッファ制限のための最新の構成をインストールするネットワーク要素の構成を、定期的に再計算及び更新する。

この試験環境では、モデルソース、ビデオストリームソースから発するトラフィックのフロー、前に記録されたトラフィックフロー、及びTCP/IPのような実際の柔軟なトラフィックを開始させることが可能である。このようなフローは、動的割り当て部との何の直接的な相互作用なく、開始及び終了する。

この試験環境は、そのネットワーク要素であるフォアシステムASX-200WG ATMスイッチに基づいている。トラフィック生成器は、Unixワークステーション(TCPトラフィックのための)、ネットワークベースのビデオカメラ、及び合成作業負荷を作り出すことのできる生成器、に基づいている。この試験環境の制御と同様に、推定値の計算は、タスク専用のUnixコンピューターによって実行される。ネットワーク要素との相互作用は、S.Rooney、J.E. van der Merwe、S.Crosby、I.Lislie著、IEEE Communication Magazine36(10)(1998年)42〜53ページの「テンペスト、安全なリソース保証付きプログラム可能なネットワークのためのフレームワーク」で説明する作業に基づいて開発される制御アーキテクチャを通して、Pythonプログラミング言語への拡張を使用して行われる。試験環境のコンポーネントは、A.Moore、S.Crosby著、PerformanceEvaluationReview27(3)(1999年)43〜54ページの「CACアルゴリズムの評価のための実験的構成」でより完全に説明される。

あらかじめ与えられたDiffServの2つの例から導かれる2つの構成が、MBEベースの動的割り当て部の動作を示すために使用される。第一の構成は、各々が利用可能なリンク容量の一部を受け取る3つのクラスを使用するオリンピック差別化サービスに基づいている。第二の構成は、3つの異なるクラス(1つは遅延制限、1つは損失制限、もう1つはベストエフォート)が利用可能なリソースを共有する絶対差別化サービスに基づいている。

ポリシーの厳密な構成は、各一連の結果と並行して与えられる。ネットワークは、ネットワーク要素で1つの収縮点を持つダンベル構成である。そのリンク容量は100Mbpsに設定されている。

このセクションに含まれる結果は、動的割り当て部が、静的割り当てポリシーの必要のない保証の全範囲にわたって、多数の差別化されたサービスを提供できることを示している。このシステムは、リンク容量及びバッファスペースのリソースを使用して、全ての競合する品質保証にサービスを提供することができ、リソースの浪費を減らしている。重要なことに、このシステムは、差別化を供給することによりベストエフォートよりもよく機能する。この実装は、変化する要求に適応させることにより、及び変化する需要に適応させることにより、固定リソースポリシーよりもよく機能し、動的割り当ては、固定リソース化ポリシーが行うやり方でリソースを浪費しない。

ここで2つの別個の実験を報告するが、第一に、オリンピックサービスの一部である、トラフィックの4つのクラスを持つ割り当て部の動作である。3つのオリンピックサービス(金、銀、及び銅)及びベストエフォートは、各々、単純な優先順位付けベースの割り当て方式を受け入れる。

それに対して、次に、動的割り当て機構の性能の定量評価を提供する一連の実験について、直交する要求を持つ一群のトラフィッククラスに対して、結果が提示される。低レイテンシーの音声トラフィック、低損失のビデオトラフィック、及びウェブトラフィックのためのベストエフォートクラスの組み合わせを用いて、動的割り当て部の柔軟性及び順調な動作を実証する。

このセクションでは、動的割り当て部の動作を示す図が示されている。使用するポリシーは、前に説明したオリンピックサービスである。

図3では、稼動中の動的割り当て部を示している。上のグラフの図3aは、3つの供給されるサービスの現在のリソース需要を示している。真ん中のグラフ図3bは、各トラフィッククラスへのスケジューラーの割り当てを示している。任意のある一定の割り当て期間における割り当てを表す各垂直線は、4つのセグメントに分けられる。各セグメントは、1つのトラフィッククラスへの帯域幅の割り当てを表す。各トラフィッククラスで経験されるスループットが図3cでグラフ化される。

図3から、200秒のところで、金サービスの要求の増大が、ベストエフォートサービスのための如何なるリソースも（仮想的に）無くしてしまうことが明らかである。300秒の目盛りのところで、銀クラスのリソース要求が増大して、銅サービスが不利になるという結果となる。金及び銀サービスの双方の要求がそれらの前のレベルに戻るのに続いて、サービス容量は自動的に銅サービスに利用可能にされ、かつ残りは第四であるベストエフォートサービスのために利用可能である。銅サービスになされる如何なる関与も、300秒から400秒の間、維持されなかったことが全く明らかであるが、とはいえ、このようなサービスのドロップアウトは、ネットワークプロバイダーとネットワークユーザーの間で成されるサービスレベル協定の一部とすることができる。

ポリシーにおける多くの代替が可能である。この例では、厳しい割り当てポリシーが維持される。他のネットワークプロバイダーは、各サービスが他のサービスに対して持ち得る影響の制限を実装することができる。セクション2.3で示すように、割り当てシステムはプログラム可能であるので、この処理は、ポリシーが要求する如何なる手続きも組み込むことができる。

この例で示すように、この方式は要求されるとおりに作動する。次のセクションは、より長い期間実施された実験において得られた性能を詳述する。直交するサービスを提供するシステムで作られるこれらの結果は、ベストエフォート及び固定割り当てリソース化のような非動的割り当てを使用して得られる性能と比較される。
第二の実験では、動的割り当て部は、トラフィックの3つのクラスで構成される。これらのクラスは、残りの利用可能な容量を使用することを意とされるベストエフォートクラスとともに、遅延制限された及び損失制限されたトラフィックを含む。動的割り当て部は、100msごとに、現在の割り当てを再評価するように構成された。推定部の構成は、計測値を1.3秒毎に作成され、その計測値が再割り当て期間を超えてサンプリングするのに充分な期間をカバーするように、MBEは構成されており(このアルゴリズムのMBEの場合、τ=1.3ms、T=200、及びM=4)、従って、連続した割り当て間のトラフィック変動からの最大の保護を提供する。その値は、メモリ、CPU、及び計測システム上に実際の需要を配置するように選択される。これらの値はトラフィック関連の最適値をとるであろうことが予想されるが、しかしながら、その実装環境で要求される値が適切な結果を提供することができるであろうことを示すことが重要であった。

表1は、各トラフィッククラスを列挙している。各トラフィッククラスの特性の横に並んで、ポリシー特性が列挙されている。

低遅延の音声集合体と高需要のビデオ集合体との組み合わせが、利用可能な容量の大部分を消費する。音声トラフィックは、連続的なフロー到着、及び試験トラフィックに多重音声データフロー特性の完全な動力特性を与える出発処理として、作動する。各音声トラフィックフローのVP64S23は、ピーク64kbps、平均23kbps、及びほぼ23068オクテット又は約60パケット(長さ1325オクテット)の平均バースト長を持つ、消音抑制音声チャネルを表している。これらの値は、P.T.Brady著、The Bell System Techinical Journal48(9)(1969年)の2445〜2472ページの「双方向会話におけるON-OFF音声パターンを生成するためのモデル」の352ms及び650msのON及びOFF時間から、導き出される。

音声トラフィッククラスは、多重VP64S23フローを搬送する。全てのアクティブのVP64S23フローは、一緒に多重化されて、第一のトラフィッククラスとして搬送されるトラフィック集合体を形成する。

表1 長継続時間の動的割り当て部の実験のトラフィックのパラメータ、及びポリシー

ビデオデータは、VP25S4の4つの常時ストリームから構成される。VP25S4ビデオトラフィックは、MPEG符号化された非適応ビデオストリームに基づいている。各VP25S4は、25Mbpsのピーク速度、及び4Mbpsの維持速度を持つ。ビデオストリーム内のランダムな(関連のない)場所で開始して、トラフィックの4つストリームの多重化は、個々のトラフィックストリーム、及び強構造化データの多重、の双方で明らかな統計結果と組み合わせて、高容量、高スループットの特性をユーザーに提供する。

第三のトラフィックはWP10S1である。TCP/IPストリームから構成されるこのトラフィックは、WWWトランザクションの集合を表し、残りの容量を消費する第3のクラスとして伝送される。このクラスは、残りの未使用の容量を使用して柔軟であり、結果として、容量の現行の利用可能性に影響される。このソースは、あらかじめ、多段マルコフチェーンと考えられている。

このトラフィック形式では、柔軟なトラフィックサーバーとクライアントの間で何バイトのデータを転送することができるかという速度で、利用可能容量の性能を計測することができ、この性能の数値を表2の結果のグッドプットで示す。

表2 長継続時間動的割り当て部の実験の結果

グッドプットとは別に、表2は、ビデオストリームトラフィックについて達成された損失率、及び指定された遅延制限を越えて遅延した音声パケットの割合、を示している。この表は、次のように説明されるベストエフォート、固定割り当て、及び動的割り当て部を使用して得られる結果を示している。ベストエフォートの結果は、3つの異なるクラス間にサービス差別化を全く提供しないシステムにおけるものであった。明らかに、WWWトラフィックWP10S1は、ビデオ及びオーディオトラフィックの損失及び遅延を犠牲にして、優れたグッドプットを獲得した。

固定サービス割り当ての結果は、音声(この例では最も優先度が高い)に、必要な全ての帯域幅を与えた。固定帯域幅割り当ては、音声トラフィックのピーク速度要求に基づいていた。VP64S23フローが開始及び停止するとき、割り当てられたリソースを要求どおりに適応させた。ビデオトラフィックに、そのピーク速度要求に基づく固定帯域幅割り当てを割り当てようとする試みがなされたが、とはいえ、これは決して満足できるものではなかった。ビデオトラフィックについての直接の結果は、表1で概略を示す要求を満足させる割り当てには帯域幅が不十分である、ということであった。結局、音声及びビデオのために割り当てられて、WP10S1トラフィックへの静的割り当てのための帯域幅の残りは全くなく、結果として、スループット又はグッドプットは全く達成されなかった。

最後に、動的割り当て部の結果は、このシステム内でポリシー協約を実現することができたことを示している。しかしながら、平均割り当て要求と共に、VP64S23及びVP25S4の双方における遅延/損失率は、長時間実行の実験でとられた結果、及びより低い性能を示し得るより小さい時間スケールで計測された結果から得られる。さらに、動的割り当て部の結果では、それらが収集されたときのパケット遅延数値のエラーマージンは、まだかなり高く、1×10^-5において95%信頼区間で±12%、及びパケット損失数値において95%信頼区間で±5%であった。これらの結果のための実験は、充分な時間の間実施されて、サンプリングによるエラーを95%信頼区間で±1%以下に減らした。従って、得られた結果の精度を考慮に入れて、動的割り当て部のプロトタイプはうまく機能したと結論付けることができる。

従来技術では、ネットワーク要素は、異なるトラフィックのクラス間で、柔軟性のない固定リソース分割を用いた。本発明は、動的リソース割り当て部への入力として、計測ベースの推定を使用する。このような割り当て部は、キュースケジューラーのサービス重み付けを調整し、かつ各クラスからのパケットをキューイングするための最適なバッファ深さを制御することにより、差別化されたサービスを提供することができる。結果として、ポリシーの仕様は高い柔軟性のある方式に備えるものである。

この結果は、これが全ての差別化されたサービスのネットワーク問題に対する一般的な答えではないとはいえ、この方式が、様々かつ直交するサービスを多彩なトラフィック形式に提供するための斬新かつ固有な手法を与えることを示している。

問題は、遅延制約による割り当て過ぎに、まだ残り得る。しかしながら、より複雑なスケジューリングアルゴリズムのサポートなしでも、とられた手法は、許容できる結果を与えた。加えて、柔軟なトラフィックのための最高のサービスの提供は、なお更なる作業を必要とする。

TCP関連の欠点にも関わらず、動的割り当て部は、固定割り当て手法よりも良いサービスを提供することができ、音声及びビデオデータの双方に、損失及び遅延の望まれる条件を提供する。さらに、固定割り当ての代わりに動的割り当て部を使用することにより、備えは、固定割り当て手法では全く提供されなかったサービスである、残りの帯域幅を使用した第三のベストエフォートサービスのために利用可能となった。

本発明に従ったシステムのブロック図を示している。 動的割り当て部スキームを評価するために採用される実装アーキテクチャを示している。 3つの供給されるサービスの現在のリソース需要を示している。 各トラフィッククラスへのスケジューラーの割り当てを示している。 各トラフィッククラスで経験されるスループットをグラフ化したものである。

Claims (5)

1. サービスの異なるレベルが各々に関連付けられているネットワークの使用の複数のクラスに、通信ネットワークリソースを提供するための装置であって、
   トラフィックエンベロープ内の短期間バーストを定める推定値とトラフィックエンベロープ間の長期間分散を定める推定値とからなる２つの推定値の内、大きい値が最悪有効帯域幅推定値を示す場合に、２つの異なる時間スケールについて有効帯域幅であるその２つの推定値を計算することによって、前記使用の複数のクラスの各々について需要を推定する需要推定部と、
   前記通信ネットワークリソースの一部を各クラスに割り当てるための動的リソース割り当て部であって、割り当てられる割合は、各クラスについて推定される需要に依存しており、割り当ては利用可能なリソースの使用を最適化し、同時に各クラスのサービスのレベルが順守されることを確実にする前記動的リソース割り当て部と、
   各クラスに、前記各クラスに割り当てられる通信ネットワークリソースの一部を提供するための通信ネットワーク要素と
   を備え、
   前記通信ネットワークリソースは前記通信ネットワーク要素内のバッファ深さを具備し、前記動的リソース割り当て部はデータパケットをキューイングするために前記クラスのそれぞれに各バッファ深さを動的に調整するよう構成することを特徴とする装置。
2. 前記通信ネットワークリソースは、前記通信ネットワーク要素により供給される通信チャネルの帯域幅を備える、
   請求項1記載の装置。
3. 式中の用語が本明細書中で定義されたものである場合、
   

   

   で与えられる第一の有効帯域幅E_long、及び
   

   

   で与えられる第二の有効帯域幅E_shortが、トラフィックエンベロープE=max{E_long,E_short}で書き表されるトラフィックフローの最悪有効帯域幅推定値Eを与えるために使用される請求項１又は請求項２記載の装置。
4. ベストエフォートサービスがクラスのうちの1つとして提供される、
   請求項1から請求項３までのいずれか記載の装置。
5. 音声及び/又はビデオデータがネットワークをわたって転送される、
   請求項1から請求項４までのいずれか記載の装置。

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