基于端到端主动测量的链路时延最优估计
网络与互联网体系结构
2021-01-05 v3
摘要
当前基于 IP 的网络支持广泛的时延敏感应用，如网络游戏的实时视频流。为这些应用提供充分的体验质量对网络提供商至关重要。所提供的服务常受严格的需持续监控的服务等级协议约束。由于保障某指标的第一步是测量它，时延测量成为网络提供商的一项基本操作。在许多情况下，运营商需要测量所有网络链路上的时延。我们将所有链路时延的集合称为链路时延向量（LDV）。典型的 LDV 收集方案给网络带来大量开销。本文提出一种以低开销方式实时测量 LDV 的方案。具体而言，我们向网络中注入一些流，并基于这些流的时延推断 LDV。为此，应选取监控流及其路径以最小化网络监控开销。在这方面，挑战性的问题是选取适当的流组合，使得通过已知其时延能够求解一组线性方程并获得唯一的 LDV。我们首先提出以整数线性规划（ILP）问题形式选取最优流组合的数学公式。然后我们开发了一种启发式算法以克服现有 ILP 求解器的高计算复杂度。作为进一步步骤，我们提出一种元启发式算法来求解上述方程并推断 LDV。此步骤的难点在于链路时延的易变性。所提方案在基于 Mininet 网络仿真器的真实仿真网络拓扑上进行了评估。仿真结果表明该方案以可忽略的网络开销实时达到了准确的测量结果。
引用
@article{arxiv.2012.13178,
title = {Optimal Estimation of Link Delays based on End-to-End Active Measurements},
author = {Mohammad Mahdi Tajiki and Seyed Hesamedin Ghasemi Petroudi and Stefano Salsano and Steve Uhlig and Ignacio Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13178},
year = {2021}
}