Cải thiện hiệu năng của cơ chế quản lý hàng đợi Enred dựa trên chiều dài hàng đợi trung bình
Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Huế, ngày 07-08/6/2019
DOI: 10.15625/vap.2019.0008
CẢI THIỆN HIỆU NĂNG CỦA CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI ENRED
DỰA TRÊN CHIỀU DÀI HÀNG ĐỢI TRUNG BÌNH
Mai Thành Trung1, Võ Thanh Tú1
1 Trƣờng Đại học Khoa học Huế
TÓM TẮT: Inte net hải ối ặt v i b ng n về ố lu ng y t nh ết nối và a d ng c a c c l ứng dụng t i n hai t ên
n d việc i t t c ngh n t ng t uyền tải d liệu ngày càng h h n và gặ nhiều th ch thức Quản l hàng i t ch c c
(AQ ) là ột t ng c c giải h dành ch iều hi n t nh t c ngh n t ên Inte net AQ i diện ch nh c c cơ chế l i bỏ
gói tin trong hàng i c a bộ ịnh tuyến v i thuật t n cơ bản RED (Rand Ea ly Detecti n) Thuật t n RED ch hé h t
ộng c a hệ thống ng ồng thời t ư c thông lư ng ca và ộ t ễ t ung bình thấ Khi ật ộ g i tin và hàng i thay i
liên tục ã làm cho khả n ng h t hiện t c ngh n c a cơ chế RED còn chậ Cơ chế ENRED ã ư c cải tiến tính toán l i
gi t ị chiều dài hàng i t ung bình d a và chênh lệch gi a chiều dài hàng i hiện t i v i gi t ị ngưỡng ch hiệu quả hơn
t ng t ường h bộ ịnh tuyến c ố lư ng g i tin l n ến và là t àn hàng i liên tục Trong bài báo này, chúng tôi ã tiế tục
ề xuất ột cải tiến l i c ch t nh t n chiều dài hàng i t ung bình c a thuật t n ENRED gọi là cơ chế T-ENRED (Triple -
ENRED) nhằ e l i hiệu quả hơn t ng việc l i bỏ g i tin, ồng thời ả bả n ịnh ộ t ễ cũng như ức ộ ử dụng ường
t uyền t ng ôi t ường ng c ật ộ g i tin và hàng i thay i nhanh ch ng.
Từ khóa: AQM, RED, ENRED, T-ENRED.
I. GIỚI THIỆU
Internet là một hệ thống kết nối mạng toàn cầu đảm bảo liên thông giữa các hệ thống máy tính và thiết bị trên diện
rộng. Internet ngày càng phát triển không chỉ về số lƣợng kết nối mà còn về sự đa dạng của các lớp ứng dụng. Do đó, vấn
đề xảy ra tắc nghẽn trên Internet là không thể tránh khỏi. Để đảm bảo thông suốt đƣờng truyền, kiểm soát tắc nghẽn tại
các nút mạng đóng một vai trò rất quan trọng cho Internet hoạt động hiệu quả và tin cậy đối với ngƣời sử dụng.
Thong thuờng có hai phuong án để kiểm soát tránh tắc nghẽn là tang hiẹu suất các thiết bị phần cứng và d ng k
thuật phần mềm. Viẹc tang hiẹu suất các thiết bị là cần thiết, nhung lại khá tốn k m, khó đ ng bộ và hiẹu quả chua cao.
Nguợc lại, d ng k thuật phần mềm để kiểm soát tắc nghẽn đ đem lại hiẹu quả lớn. Trong k thuật này có hai phuong
pháp đuợc quan tâm và phát triển, đó là: cải tiến các giao thức điều khiển truyền thong và nâng cao các k thuật quản l
hàng đợi tích cực QM: ctive Queue Management [1 tại các nút mạng. Viẹc tang hiẹu nang của giao thức T P thong
qua các biến thể đ triển khai trên Internet và đ đem lại hiẹu quả rất lớn. Tuy nhiên, do sự đa chu n của các loại mạng, sự
phong phú các thiết bị kết nối và sự phức tạp các ứng dụng truyền thong nên điều quan trọng là cần có những co chế quản
l hàng đợi tích cực tại các nút mạng để h trợ điều tiết luu thong trên mạng, nh m tránh và giải quyết tắc nghẽn.
Quản l hàng đợi tích cực hoạt động tại các nút điều khiển mạng nh m kiểm soát số luợng các gói dữ liẹu trong
hàng đợi, b ng cách chủ động loại bỏ gói tin đến khi hàng đợi đầy hay thong báo tắc nghẽn khi mạng còn trong thời k
“phoi thai” của tắc nghẽn để điều tiết luu thong trên mạng. Viẹc n định chiều dài của hàng đợi sẽ làm cho một số
thong số hiẹu nang của mạng T P IP nhu: t lẹ mất gói, hiẹu suất sử dụng đuờng truyền, độ trễ trung b nh và biến
thiên dao động độ trễ trong một phạm vi hợp l . Điều này sẽ v a khong gây sự quá tải đối với thiết bị mạng, v a đảm
bảo khong gây tắc nghẽn trên mạng, v a tạo điều kiẹn cung cấp và duy tr một cách tốt nhất chất luợng dịch vụ mạng.
Hiẹn có ba huớng tiếp cận để giải quyết bài toán quản l hàng đợi tích cực, bao g m: Quản l hàng đợi dựa trên
chiều dài hàng đợi tiêu biểu là co chế R D [2][4][6]), quản l hàng đợi dựa trên luu luợng gói tin đến - còn gọi là tải
nạp đại diẹn là co chế LU [5][12] và quản l hàng đợi dựa trên sự kết hợp cả chiều dài hàng đợi và luu luợng gói
tin đến điển h nh là co chế R M [8][9] . Trong những nam gần đây, nh m nâng cao hiẹu nang của các co chế quản l
hàng đợi tích cực, ngoài ba co chế tiêu biểu kể trên, đ có nhiều co chế khác đuợc cong bố.
ơ chế quản l hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi, hiện tƣợng tắc nghẽn đƣợc thể hiện dựa trên độ dài tức thời
hoặc độ dài trung b nh của hàng đợi và mục đích của quá tr nh điều khiển là làm n định chiều dài hàng đợi tại nút mạng,
giảm số lƣợng gói tin phải loại bỏ, giảm thiểu độ trễ của gói tin lƣu thông trong mạng. R D là cơ chế đƣợc sử dụng ph
biến nhất, đại diện cho nhóm cơ chế quản l hàng đợi dựa trên chiều dài hàng đợi này. Năm 1993, Sally Floyd và cộng sự
đ đề xuất cơ chế R D [6 để phát hiện sớm tắc nghẽn, R D kiểm soát tắc nghẽn tại nút mạng b ng cách kiểm tra độ dài
trung b nh hàng đợi khi các gói tin đến và đƣa ra quyết định nhận gói, đánh dấu hoặc loại bỏ gói tin.
ơ chế quản l hàng đợi tích cực R D phát hiện tắc nghẽn dựa trên việc tính toán hàng đợi trung b nh, trƣờng
hợp chiều dài hàng đợi trung b nh nhỏ hơn giá trị minth th không có gói tin nào bị đánh dấu loại bỏ, trƣờng hợp chiều
dài hàng đợi trung b nh n m trong khoảng minth, maxth) th m i gói đến đều đƣợc đánh dấu loại bỏ b ng một xác suất
pb. Trƣờng hợp chiều dài hàng đợi trung b nh lớn hơn giá trị maxth th tất cả các gói đến đều bị đánh dấu và loại bỏ. ơ
chế quản l hàng đợi tích cực R D phụ thuộc vào giá trị chiều dài hàng đợi trung b nh để tính toán xác xuất đánh dấu
loại bỏ gói tin pb, qua đó phát hiện sớm tắc nghẽn. Tuy nhiên, việc phụ thuộc vào chiều dài hàng đợi trung b nh các
58
ẢITHIỆNHIỆUNĂNG Ủ Ơ HẾQUẢNLÝHÀNGĐỢI NR DDỰ TRÊN HIỀUDÀIHÀNGĐỢITRUNG ÌNH
tham số điều chỉnh k m thích nghi làm tang số gói tin roi trong khi chiều dài hàng đợi, mật độ gói tin luôn thay đ i
liên tục, làm cho khả năng phát hiện tắc nghẽn sớm của cơ chế R D còn chậm [3][10].
Để khắc phục giá trị chiều dài hàng đợi trung b nh thay đ i chậm của cơ chế R D, nhanced Random arly
Detection (ENRED) [3 đƣa ra công thức tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh mới nh m mục đích tăng khả năng
kiểm soát tắc nghẽn. Cơ chế NR D tỏ ra hiệu quả trong trƣờng hợp bộ định tuyến có số lƣợng gói tin lớn đến và làm
tràn hàng đợi liên tục chiều dài hàng đợi trung b nh theo công thức tính toán của NR D tăng nhanh và sớm đạt
ngƣỡng maxth, giúp cho cơ chế NR D sớm phát hiện tắc nghẽn . Tuy nhiên, trong trƣờng hợp hoặc thời điểm mạng
có mức truyền tải trung b nh, không vƣợt ngƣỡng tràn hàng đợi, cơ chế NR D lại tỏ ra k m hiệu quả số lƣợng gói
tin cho ph p chứa trong hàng đợi thấp .
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cải tiến dựa vào tính toán lại chiều dài hàng đợi trung b nh của thuật
toán NR D gọi là cơ chế Triple - ENRED (T-ENRED: TRIPLE ENHANCED RANDOM EARLY DETECTION),
qua đó sử dụng phƣơng pháp mô phỏng để phân tích đánh giá hiệu suất của cơ chế quản l hàng đợi tích cực ENRED
và T-ENRED trong môi trƣờng mạng có mật độ gói tin vào hàng đợi thay đ i nhanh chóng.
Phần còn lại của bài báo này đƣợc t chức nhƣ sau. Trong phần II, chúng ta thảo luận về thuật toán R D truyền
thống. húng tôi tr nh bày thuật toán ENRED trong phần III. Việc cải tiến công thức tính toán chiều dài hàng đợi trung
b nh của thuật toán T- NR D sẽ đƣợc tr nh bày trong phần IV. húng tôi cung cấp chi tiết về môi trƣờng mô phỏng và
phân tích đánh giá kết quả mô phỏng trong phần V. uối c ng, chúng tôi kết luận bài báo trong phần VI.
II. CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI RED
Hoạt động của cơ chế quản l hàng đợi tích cực R D có khả năng giúp cho hệ thống mạng đạt đƣợc thông
lƣợng cao và độ trễ trung b nh thấp b ng cách tăng dần mức độ loại bỏ gói tin trong lu ng dữ liệu [7 . R D xác định
tắc nghẽn b ng cách sử dụng hàm di chuyển trọng số theo hàm mũ trung b nh xponentially Weighted Moving
Average - WM của kích thƣớc hàng đợi và xác suất loại bỏ hoặc đánh dấu các gói tin để kiểm soát tắc nghẽn tại bộ
đệm của bộ định tuyến.
Thuật toán quản l hàng đợi R D đƣợc đánh giá là tích cực do nó loại bỏ gói tin ngẫu nhiên theo xác suất, xác
suất đó tăng khi chiều dài hàng đợi trung b nh tăng [7 . Tốc độ loại bỏ gói tin tăng tuyến tính t 0, khi chiều dài hàng
đợi trung b nh ở ngƣỡng tối thiểu minth đến ngƣỡng loại bỏ gói cực đại maxp) khi chiều dài hàng đợi trung b nh đạt
ngƣỡng tối đa maxth . R D đảm bảo hiệu suất mạng b ng cách cấu h nh các tham số đầu vào. Giá trị minth phải đủ lớn
để đảm bảo r ng đƣờng truyền dữ liệu đƣợc sử dụng với hiệu suất cao. Giá trị maxth phải lớn hơn minth, ít nhất là phải
gấp đôi. Sau đây là các tham số của RED:
1. Ngƣỡng tối thiểu: minth
2. Ngƣỡng tối đa: maxth
3. Trọng số hàng đợi: wq (0 wq 1)
4. Xác suất loại bỏ tối đa: maxp
5. Xác suất loại gói: pb
ác giá trị tham số này phụ thuộc vào số lƣợng lu ng đi qua bộ định tuyến và kích thƣớc các gói tin.
Thuật toán 1: Thuật toán R D
Thuật toán R D có 2 phần chính: Ƣớc tính chiều dài hàng đợi trung b nh và quyết định các gói tin đến có bị loại
bỏ hay không?
Phần 1 - Ư c t nh chiều dài hàng i t ung bình
RED tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh dựa trên sự di chuyển của trong số theo hàm mũ trung b nh:
If (hàng đợi không r ng) then
qavg (1 - wq) * qavg + wq * q
(1)
(2)
else
qavg (1 - wq) f (time – qtime) * qavg
(q: chiều dài hàng đợi hiện tại, qavg: chiều dài hàng đợi trung b nh, wq: trọng số hàng đợi, time: thời điểm hiện tại,
qtime: thời điểm hàng đợi bắt đầu r ng
Phần 2 - Phần quyết ịnh l i bỏ g i tin
Trong phần này của thuật toán R D quyết định việc có loại bỏ gói tin hay không, khi chiều dài hàng đợi trung
bình qavg biến đ i t minth đến maxth th các gói tin sẽ bị loại bỏ với một xác suất trong khoảng 0 đến maxp:
If (minth qavg maxth) then
Pb = ((qavg - minth) / (maxth - minth)) * maxp
(3)
If (maxth qavg) then tất cả các gói tin đến sẽ bị loại bỏ hay pb = 1
Mai Thành Trung, Võ Thanh Tú
59
If (qavg minth then tất cả gói tin đến sẽ không bị loại bỏ hay pb = 0
Hình 1. Xác suất loại bỏ gói tin và chiều dài hàng đợi trong R D
Mặc d R D là cơ chế quản l hàng đợi tích cực đƣợc sử dụng ph biến nhất để tránh và kiểm soát tắc nghẽn
nhƣng nhiều nghiên cứu đ chỉ ra [12 r ng hiệu suất của R D phụ thuộc lớn vào t nh huống mà nó đƣợc sử dụng c ng
với cách điều chỉnh các tham số của nó:
- Thông lƣợng: Phụ thuộc vào cƣờng độ lƣu lƣợng và cách điều chỉnh các tham số của nó.
- Độ dài hàng đợi trung b nh: Xác suất thả gói tăng lên với độ dài hàng đợi trung b nh tăng.
- Xác suất mất gói tin: Khi qavg < maxth, th các gói vẫn bị loại bỏ.
- Mức độ sử dụng kết nối: Mức độ sử dụng kết nối tốt trong trƣờng hợp kích thƣớc hàng đợi bộ đệm nhỏ.
- Độ trễ: Độ trễ có thể tăng lên trong trƣờng hợp kích thƣớc hàng đợi lớn.
III. CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI ENRED
Enhanced Random Early Detection – Phát hiện sớm ngẫu nhiên tăng cƣờng NR D đƣợc đề xuất bởi
Alshimaa H. Ismail, Ayman EL-Sayed và Zeiad và Ibrahim Z. Morsi [4], nh m mục đích tăng khả năng kiểm soát tắc
nghẽn trong khi vẫn đảm bảo các lợi thế của R D. Thuật toán NR D thay đ i cách tính toán chiều dài hàng đợi trung
b nh, giới hạn trong toàn bộ kích thƣớc hàng đợi để giảm thiểu sự chậm trễ và t lệ mất gói so với cơ chế R D.
Việc tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh đƣợc thực hiện theo sự di chuyển trọng số hàm mũ trung b nh
(EWMA) của công thức (1). ông thức này phụ thuộc vào trọng số hàng đợi wq trọng số hàng đợi đƣợc xác định bởi
băng thông và kích thƣớc gói tin truyền tải cố định không thay đ i theo thời gian. NR D b sung tham số mới bên
cạnh wq đƣợc gọi là hàng đợi mục tiêu qt (là sự khác biệt giữa kích thƣớc hàng đợi hiện tại và mức trung b nh của
ngƣỡng tối đa và ngƣỡng tối thiểu . Nếu chiều dài hàng đợi hiện tại không vƣợt quá mức tràn bộ đệm, NR D tính
toán chiều dài hàng đợi trung b nh theo thuật toán sau:
Thuật toán 2: Thuật toán NR D
target = (minth + maxth) / 2;
ập nhật giá trị chiều hàng hàng đợi trung b nh cho m i gói tin đến cho đến khi kích thƣớc hàng đợi vƣợt quá
mức tràn bộ đệm:
If (qavg < q(size) < critical(th))
qt = q – target;
qavg = qt * (1 - wq) + q * (qt - wq);
(q: chiều dài hàng đợi hiện tại, qavg: chiều dài hàng đợi trung b nh, wq: trọng số hàng đợi, critical: ngƣỡng tràn bộ
đệm, qt: sự khác biệt giữa chiều dài hàng đợi hiện tại và mức trung b nh của ngƣỡng tối đa và ngƣỡng tối thiểu
Trong ENRED, chiều dài hàng đợi trung b nh đƣợc tính b ng công thức 4 đƣợc sửa đ i t công thức (1):
qavg = qt * (1 - wq) + q * (qt - wq)
(4)
Theo công thức (4):
- Khi số gói tin trong hàng đợi hiện tại nhỏ hơn giá trị minth + maxth) / 2, chiều dài trung b nh của hàng đợi sẽ
có giá trị âm, khi đó ENRED sẽ không loại bỏ gói tin đến, ta có: q (minth + maxth) / 2 qt 0 qavg 0;
- Khi chiều dài hàng đợi hiện tại có giá trị lớn hơn giá trị (minth + maxth) / 2, chiều dài hàng đợi trung bình sẽ có
giá trị lớn và nhanh chóng vƣợt ngƣỡng maxth. Khi qt 3, tất cả gói tin sẽ bị loại bỏ khi đến hàng đợi:
Ta có: q (minth + maxth) / 2 2q minth + maxth
Với qt = 3 qavg = 3 * (1 - wq) + q * (3 - wq)
60
ẢITHIỆNHIỆUNĂNG Ủ Ơ HẾQUẢNLÝHÀNGĐỢI NR DDỰ TRÊN HIỀUDÀIHÀNGĐỢITRUNG ÌNH
Ta có wq 1 qavg 2q qavg (minth + maxth) qavg maxth
Nhƣ vậy, thấy rõ việc tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh theo công thức 4 giúp cho cơ chế NR D hiệu
quả trong trƣờng hợp bộ định tuyến có số lƣợng gói tin lớn đến và làm tràn hàng đợi liên tục, khi đó cơ chế NR D sẽ
giảm tỉ lệ gói tin rơi b ng cách thông báo tắc nghẽn sớm khi qt = 3. Tuy nhiên, trong trƣờng hợp hoặc thời điểm mạng
có mức truyền tải trung bình, các gói tin không đến d n dập, không làm tràn hàng đợi, chiều dài hàng đợi trung b nh
của cơ chế NR D vẫn nhanh chóng vƣợt ngƣỡng maxth, khi đó cơ chế NR D tỏ ra k m hiệu quả.
IV. CƠ CHẾ QUẢN LÝ HÀNG ĐỢI T-ENRED
Để khắc phục nhƣợc điểm trên của NR D, bài báo tính toán lại giá trị hàng đợi trung bình dựa trên cải tiến t
công thức 4 . ông thức mới cũng tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh dựa vào sự khác biệt của chiều dài hàng đợi
hiện tại và giá trị trung b nh của giá trị (minth + maxth) / 2, tuy nhiên công thức cải tiến này giúp cho tỉ lệ tăng chiều dài
hàng đợi trung b nh thấp hơn NR D, qua đó tăng số lƣợng gói tin có trong hàng đợi nhiều hơn trƣớc khi chiều dài
hàng đợi trung b nh vƣợt ngƣỡng maxth:
qavg = 3 * (qt * (1 - wq) + q * wq)
(5)
Với công thức (5):
- Khi chiều dài hàng đợi hiện tại nhỏ hơn giá trị (minth + maxth) / 2 (qt 0): chiều dài hàng đợi trung b nh sẽ
có giá trị âm, khi đó các gói tin đến sẽ không bị loại bỏ.
- Khi chiều dài hàng đợi hiện tại lớn hơn giá trị (minth + maxth) / 2: việc tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh
phụ thuộc vào mức chênh lệch của chiều dài hàng đợi hiện tại và giá trị (minth + maxth) / 2.
- hiều dài hàng đợi trung b nh vƣợt ngƣỡng maxth khi: q (5 * maxth + 3 * minth) / 6.
ơ chế T-ENRED cải tiến thuật toán NR D b ng cách cập nhật chiều dài hàng đợi trung b nh với công thức
5 khi chiều dài hàng đợi lớn hơn chiều dài hàng đợi trung b nh và nhỏ hơn mức tràn bộ đệm. Thuật toán đƣợc điều
chỉnh lại nhƣ sau:
target = (maxth + minth) / 2;
ập nhật giá trị chiều hàng hàng đợi trung b nh cho m i gói tin đến cho đến khi kích thƣớc hàng đợi vƣợt quá
mức tràn bộ đệm:
If (qavg < q(size) < critical(th))
qt = q – target;
qavg = 3 * (qt * (1 - wq) + q * wq);
Rõ ràng với việc tính toán chiều dài hàng đợi trung b nh với công thức 5 sẽ giúp giảm tỉ lệ loại bỏ gói tin, tăng
khả năng tận dụng thông lƣợng của các kết nối trong trƣờng hợp lƣu lƣợng gói tin đến ở mức trung b nh, đ ng thời vẫn
đảm bảo khả năng phát hiện sớm tắc nghẽn trong trƣờng hợp lƣu lƣợng gói tin đến bộ định tuyến tăng đột biến làm tràn
bộ đệm liên tục.
V. KỊCH BẢN MÔ PHỎNG
Để thực hiện đánh giá hiệu năng của cơ chế cải tiến, chúng tôi sử dụng phần mềm Network Simulator 2 NS2
[11 để giả lập mô phỏng. ác cơ chế hàng đợi R D, NR D, T-ENRED lần lƣợt đƣợc sử dụng trong chung c ng một
kịch bản mô phỏng, c ng thông số kết nối: mô h nh mạng mô phỏng sử dụng 50 kết nối và tắc nghẽn c chai. Liên kết
nút c chai băng thông là 3 mbps và độ trễ đƣờng truyền tối đa là 100ms, đặt wq = 0.002, ngƣỡng tối thiểu minth = 15,
ngƣỡng tối đa maxth= 45 và maxp = 1/50, ngƣỡng tràn bộ đệm là 100 gói tin, thời gian mô phỏng là 100 giây. H nh ảnh
mô phỏng đƣợc tr nh bày ở H nh 2.
Hình 2. H nh ảnh kịch bản mô phỏng
Mai Thành Trung, Võ Thanh Tú
61
Sau khi thực hiện mô phỏng, kết quả đánh giá nhƣ sau:
- So sánh tỉ lệ gói tin bị loại bỏ của R D, NR D và T-ENRED:
Hình 3. Số lƣợng gói tin bị loại bỏ
Dựa vào H nh 3 ta thấy tỉ lệ loại bỏ gói tin của T-ENRED thấp hơn R D và ENRED. T- NR D đạt tỉ lệ loại bỏ
gói tin thấp hơn 31% so với R D và thấp hơn 26% so với ENRED.
Trong thời gian đầu của kịch bản, cơ chế NR D và T-ENRED cùng đạt hiệu quả tốt trong giảm thiểu loại bỏ
gói tin trong hàng đợi, tuy nhiên càng về cuối kịch bản, cơ chế NR D tỏ ra k m hiệu quả, dẫn đến tỉ lệ loại bỏ gói tin
tăng dần, đạt mức xấp xỉ cơ chế R D. Trong khi đó tỉ lệ loại bỏ gói tin của cơ chế T- NR D lại có xu hƣớng giảm dần
khi về cuối kịch bản, chứng tỏ cơ chế T- NR D hiệu quả hơn cơ chế NR D trong việc phát hiện tắc nghẽn cũng nhƣ
giảm thiểu số lƣợng gói tin bị loại bỏ.
Bảng 1. Tỉ lệ loại bỏ gói tin của các thuật toán
Số lượng gói tin bị
loại bỏ trong khoảng
thời gian 0s – 50s
Số lượng gói tin bị
loại bỏ trong khoảng
thời gian 50s – 100s
Cơ chế
Tổng cộng
RED
1736
1371
959
1021
1382
1004
2960
2753
2025
ENRED
T-ENRED
- So sánh thời gian truyền tải gói tin – độ trễ delay end-to-end):
Hình 4. Độ trễ gói tin theo thời gian
62
ẢITHIỆNHIỆUNĂNG Ủ Ơ HẾQUẢNLÝHÀNGĐỢI NR DDỰ TRÊN HIỀUDÀIHÀNGĐỢITRUNG ÌNH
Theo H nh 4 ta thấy độ trễ của T- NR D thấp hơn độ trễ của R D. Độ trễ của T- NR D có mức độ biến thiên
thấp, ít biến động và n định. Trong khi đó độ trễ của R D và NR D biến thiên lớn tu thuộc vào số lƣợng gói tin có
trong hàng đợi.
-
Thông lƣợng truyền tải tại nút thắt c chai:
Hình 5. Thông lƣợng đƣờng truyền tại nút thắt c chai
Dựa vào Hình 5 nhận thấy mức độ sử dụng đƣờng truyền tại nút thắt c chai của T- NR D cao và n định hơn
R D và NR D, trong khi đó mức độ sử dụng đƣờng truyền của R D thấp, không n định trong khoảng thời gian đầu
mô phỏng, mức độ sử dụng đƣờng truyền của NR D thấp hơn và không n định trong suốt thời gian mô phỏng. T
kết quả mô phỏng thấy rõ T- NR D tận dụng thông lƣợng đƣờng truyền tốt và n định hơn NR D và R D.
VI. KẾT LUẬN
Bài báo đ nghiên cứu đƣợc một số cơ chế kiểm soát tắc nghẽn dựa trên quản l hàng đợi tích cực RED và
những cải tiến của nó. Qua đó đ đánh giá đƣợc cơ chế cải tiến T-ENRED có hiệu quả hơn so với R D và NR D dựa
vào sự thay đ i về độ chênh lệch của chiều dài hàng đợi hiện tại với trung b nh của ngƣỡng tối thiểu và ngƣỡng cực
đại. Các kết quả mô phỏng về cơ chế RED, ENRED và T-ENRED đ chứng minh đƣợc hiệu năng của mạng nghiên
cứu với cơ chế T-ENRED đ giúp giảm đáng kể tỉ lệ gói tin bị loại bỏ trong trƣờng hợp số lƣợng gói tin đến bộ định
tuyến b ng n và cả trong trƣờng hợp số lƣợng gói tin đến bộ định tuyến ở mức trung b nh. ơ chế T-ENRED hoạt
động n định, duy tr độ trễ ở mức hợp l và khả năng tận dụng thông lƣợng tại điểm tắt nghẽn tốt hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] dams R 2013 , “ ctive Queue Management: Survey”, I ommunications Surveys and Tutorials, Vol.15,
No.3, 2013.
[2] Alshimaa H. Ismail, Ayman EL-Sayed & Zeiad, lsaghir Ibrahim Z. Morsi, “Survey on Random arly Detection
mechanism and it’s variants”, IOSR Journal of omputer ngineering IOSRJ , ISSN: 2278-0661, 2012.
[3] Alshimaa H. Ismail, Ayman EL-Sayed & Zeiad, lsaghir Ibrahim Z. Morsi, “ nhanced Random arly Detection
NR D ”, International Journal of omputer pplications 0975 – 8887), Vol.92, No.9, 2014.
[4] Chris Hollot, Vishal Misra, Don Towsley & Wei- o Gong, “ ontrol Theoretic nalysis of R D”, Proceedings
of INFOCOM 2001, Vol.3, pp.1510-1519, 2001.
[5] Delgermaa KHISHG , “ omparing Red and lue algorithms in NS2”, Dokuz ylÜl University Graduate School
of Natural and Applied Sciences, 2013.
[6] Floyd Sally, Jacobson Van, “Random arly Detection gateways for ongestion voidance”, I M
Transactions on Networking, Vol.1, pp.397-413, 1993.
[7 V. Jacobson, “ ongestion voidance and ontrol”, in Proc. M SIG OMM, pp. 314–329, August 1988.
[8] Haydar bdulameer Marhoon, “Performance valuation of R D and R M lgorithms in T P IP Networks”, The
First Scientific Conference the Collage of Sciences, 2013.
Mai Thành Trung, Võ Thanh Tú
63
[9] Sanjeewa Athuraliya, Steven H. Low, Victor H. Li & Qinghe Yin, “R M ctive Queue Management”, I
Network, 2006.
[10] Shahram Jamali, Bita Alipasandi & Neda lipasandi 2013 , “VR D: n improvement over R D algorithm by
using queue length growth velocity”, Journal of dvances in omputer Research, Vol.4, No.1, 2013.
[11] The University of Southern alifornia, “NS-2 Network Simulator”, https://www.isi.edu/nsnam/ns/, April 2019.
[12] Wu-chang Feng, Kang Shin, Dilip Kandlur & Debanjan Saha, “The Blue Active Queue Management Algorithms”,
IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 10, No. 4, August 2002.
IMPROVING THE PERFOMANCE OF QUEUE MANAGEMENT MECHANISM ENRED
ON THE BASIS OF AVERAGE QUEUE LENGTH
Mai Thanh Trung, Vo Thanh Tu
ABSTRACT: The Internet is dealing with the increasing number of connected computer and various application layers. Therefore,
data congestion control is getting more and more difficult. Active queue management (AQM) which represents for a group of
mechanisms for dropping the queuing packets of the router is one of the solutions to control Internet congestion. Its basic algorithm
is RED (Random Early Detection) which allows the internet system to obtain high throughput and average low latency.
Continuously changed queue length and packet density make RED’ early detection capacity rather poor. Enhanced Random Early
Detection (ENRED) is improved to effectively recalculate the average queue length on the basis of the difference between current
queue length and threshold value if a large number of packets in router causes continuous overload in queue. In this paper, an
advanced calculation of average queue length in ENRED called Triple - ENRED (T-ENRED) is recommended to better drop
packets, ensure stable latency as well as the use of line in the internet environment in which packet density in queue changes
continuously.
Keywords: AQM, RED, ENRED, T-ENRED.
7 trang
19980
Free
Bạn đang xem tài liệu "Cải thiện hiệu năng của cơ chế quản lý hàng đợi Enred dựa trên chiều dài hàng đợi trung bình", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- cai_thien_hieu_nang_cua_co_che_quan_ly_hang_doi_enred_dua_tr.pdf
