資料流在差別服務網路中之資源侵奪行為

Interclass Resource Infringement in DiffServ Networks

指導教授：連耀南 lien@cs.nccu.edu.tw

學生：李俊瑩 s8842@cs.nccu.edu.tw

國立政治大學資訊科學系台北市文山區指南路二段 64 號

綱要

相關研究 研究動機 研究目的 實驗設計 實驗結果 結論

相關研究及技術

All-IP Network QoSFour UMTS traffic classesDifferentiated ServiceUMTS 資料流類別在差別服務網路中之行為研究ns-2

All-IP Network

• 整合 packet switching 與 circuit switching

• 動力1. 電信自由化的浪潮2. 光纖技術的進步3. 網路的應用多樣化4. IP 技術變成全球網路的共同標準 5. VoIP 誕生

• packet swtiching 網路之三大特性─ delay time 、 packet loss 、 jitter

QoS

QoS 對不同的使用者來說有不同的意義 在品質及價格間取得平衡 針對不同的流量給予不同的品質 本研究網路品質主要注意的重點在 delay t

ime 、 packet loss

UMTS Traffic Class

UMTS: Universal Mobile Telecommunication System

UMTS 將未來網路上風行的應用依時效與品質需求概略分為四大類 Conversational Class (e.g: VoIP) Streaming Class (e.g: video on demand) Interactive Class (e.g: telnet) Background Class (e.g: FTP)

UMTS Traffic Class (cont.)

UMTS QoS Class

Priority Latency

Tolerance Real

Time Use Distinguishing Traits

Streaming

E.g.： VODHigh Low Yes Delay Sensitive

Conversational

E.g.： VoIPMedium Moderate Yes Less Delay Sensitive

Interactive

E.g.： TelnetLow High No

Prioritized over Background

Background

E.g.： FTPNone High No Not delay sensitive

Differentiated Services（差別性服務網路）

Packet forwarding─

EF ： Expedited Forward

　　 ( 快速轉送 )

AF ： Assured Forward

　　 ( 保證轉送 )

BE ： Best Effort

UMTS 資料流類別在差別服務網路中之行為研究

─ 2003 數位生活與網際網路科技研討會

不同資料流在 DiffServ 中互相影響的行為

每種類型的資料流增加， FTP 的延遲時間都會增加，顯示分配給 FTP 之頻寬會被其他服務搶走

實驗結果顯示， DiffServ 藉由壓抑低優先度的服務協助高優先度的服務以改善網路的整體服務品質

ns-2

ns-2(Network Simulator 2)

研究動機

高優先權之服務對低優先權服務之資源侵奪

本研究藉由 NS-2 模擬器在 DiffServ 環境上模擬高優先權的即時性服務與低優先權的非即時性服務之間的資源侵奪行為

提供給網路管理者作資源分配的參考

實驗方法

• 　　在網路滿載的狀態下，不同優先等級的資料流比例對於劇增資料流的反應。

• 將不同比例之即時性服務與非即時性服務分別加入差別性服務網路，觀察流量比例對資源侵奪行為的影響。

實驗設計• 實驗設計

　　先加入一混有各種資料之基礎流量來做為非即時性資料，其次將 VoIP 及VOD 分別放入網路中，分十組實驗調整基礎流量大小以模擬基礎流量之負載輕重，每組實驗中再分別變動 VoIP 及 VOD ，比較 DiffServ 及傳統網路兩種機制在各種流量比例下，即時性資料對非即時性資料的資源侵奪情況。

• 實驗組別　　本實驗分十組實驗分別變動基礎流量由 10% 至 100% 之瓶頸流量，各組實驗中再分別變動 VoIP 及 VOD 。

• 各組實驗流量變動　　各實驗變動 VoIP 及 VOD 流量，使 VoIP 及 VOD 流量分別由 10% 變動至 100% 之瓶頸流量。

實驗設計 (cont.)

Flow type Parameter

Real time service

　 Simulate behavior: VoIP

　 Protocol ： UDP

　 Type ： Exponential on/off

　 Duration average of ON periods: 1004 ms

　 Duration average of OFF periods: 1587 ms

　（ ITU-T, P.59, ‘Artificial conversational speech’ ）　 Packet size: 64 bytes

Non-real time service

　 Simulate behavior: 基礎流量　 Protocol ： TCP

　 Type ： Pareto on/off

　 Duration average of ON periods: 5 ms

　 Duration average of OFF periods: 5 ms

　 Packet size: 1040 bytes

10Mb 2ms

實驗網路拓樸

S1 S1

S2S2

R1R1 R2R2 DSTDST

15Mb 2ms

15Mb 2ms

15Mb 2ms

2-9Mb 的基礎流量2-9Mb 的基礎流量

NullNull

SinkSink

VoIPVoIP

Delay time

Packet loss計算 S1 及 S2 到 DST

之

VODVOD

觀察指標　　　為了觀察各種資料流在 DiffServ 中受影響的情況，我們定義幾個指標。

Metric List

δT delay time reduced by DiffServ

δL packet loss reduced by DiffServ

δR Throughput increased by DiffServ

δT ：傳統網路中之延遲時間減掉 DiffServ 網路中之延遲 時間( 秒 )

δL ：在傳統網路中之封包遺失率減掉在 DiffServ 網路中封包遺失率 (kbps)

δR ：在 DiffServ 網路中之產出值減掉在傳統網路中之產出值

實驗結果（一）

分別將 VoIP 及網路基礎流量加入網路中

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1

3

5

7

9

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

加入 VoIP 後，VoIP 在兩種網路之延遲時間差

VoIP 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δT

　　當基礎流量所佔頻寬比例越大時，可侵奪資源的空間也越大，也就越能保證 VoIP 延遲時間。

　　而當 VoIP 資料量較少時， VoIP 本身有較大的機會奪取資源。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1

3

5

7

9

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

加入 VoIP 後， VoIP 在兩種網路之封包遺失率差

VoIP 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δL

　　當基礎流量比例越大時 VoIP 封包遺失量方面的表現也越好。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1

3

5

7

9

-0.01

-0.005

0

0.005

0.01

0.015

0.02

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

加入 VoIP 後， 基礎流量在兩種網路之延遲時間差

VoIP 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δT

　　當基礎流量佔瓶頸頻寬之比例不大時， VoIP 與基礎流量總合未超過瓶頸頻寬，故 VoIP 不需侵奪基礎流量之頻寬。　　當基礎流量成長到一定比例時， VoIP 對基礎流量開始產生影響（ δT 出現負值）。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

5

9

-400-350-300-250-200-150-100-50

050

100

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

加入 VoIP 後， 基礎流量在兩種網路之封包遺失差

VoIP 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δL

　　當基礎流量成長到一定比例時， δL 出現負值。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

3

579

-35000

-30000

-25000

-20000

-15000

-10000

-5000

0

5000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

加入 VoIP 後， 基礎流量在兩種網路之產出值差

VoIP 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δR

　　當基礎流量成長到一定比例時， VoIP 對基礎流量產生影響，且流量越大 δ

R 之絕對值有變大的趨勢。

實驗結果（二）

分別將 VOD 及網路基礎流量加入網路中

加入 VOD 後， VOD 在兩種網路之延遲時間差

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

4

7

10

0

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

VOD 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δT

　　當基礎流量所佔頻寬比例越大時，可侵奪資源的空間也越大，也就越能保證 VOD 延遲時間。

　　而當 VOD 資料量較少時， VOD 本身有較大的機會奪取資源。

加入 VOD 後， VOD 在兩種網路之封包遺失率差

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

4

7

10

-200

-100

0

100

200

300

400

500

600

700

800

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

VOD 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δL 　　當基礎流量比例越大時 VOD 封包遺失量方面的表現也越好。

加入 VOD 後， 基礎流量在兩種網路之延遲時間差

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

4

7

10

-0.16

-0.14

-0.12

-0.1

-0.08

-0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

VOD 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δT

　　當基礎流量佔瓶頸頻寬之比例不大時， VOD 與基礎流量總合未超過瓶頸頻寬，故 VOD 不需侵奪基礎流量之頻寬。　　當基礎流量成長到一定比例時， VOD 對基礎流量開始產生影響（ δT 出現負值）。

加入 VOD 後， 基礎流量在兩種網路之封包遺失差

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10p1

4

7

10

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

50

p1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

VOD 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δL

　　當基礎流量成長到一定比例時， δL 出現負值。

加入 VOD 後， 基礎流量在兩種網路之產出值差

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101

4

7

10

-2000

-1500

-1000

-500

0

500

1000

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

VOD 資料量(mbps)

基礎流量資料量(mbps)

δR

　　當基礎流量成長到一定比例時， VOD 對基礎流量產生影響。

結論

結論： DiffServ 中較高等級之即時性服務對非即時性服務之資源侵奪行為會隨著兩者所佔之流量比例而有所不同而有顯著之影響。

當 VoIP 或 VOD 所佔比例較小時，其有較大之資源侵奪機會而能維持 QoS 而不致大幅影響較低等級之非即時性服務的效能 。

未來研究議題 模擬真實的網路 更深入研究DiffServ 資源調配最佳化 網路營運者的目標為何

獲利分析

　　為何要做獲利分析 ?

　　如何設計 optimization model 可以符合營運者的期望 ?

　　設計各種實用的演算法

　　提高網路服務之獲利、提供高滿意度服務。

網路服務獲利期望值

P Profit of service in Network

R Throughput

C1 Price of low priority service

C2 Packet loss indemnification

L Packet loss rate

decay Decay function of profit

Ｐ RT ：提供即時性之服務獲利

　　　　　Ｐ RT = ( R * 1.5 * C1 – L * C2 ) * decay

Ｐ NRT ：提供非即時性之服務獲利

　　　　　Ｐ NRT = R * C1