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QoS Budget Allocation and Path Planning in All-IP Core Network. 在 All-IP 核心網路上的品質預算之配置及路徑規劃. 政治大學資訊科學所 指導教授 : 連耀南 學 生 : 林岳生. Outline. Introduction and Related Work System Model Solution Approaches Performance Evaluation Experiment Design Simulation Results
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QoS Budget Allocation and Path Planning in All-IP Core Network 在All-IP核心網路上的品質預算之配置及路徑規劃 政治大學資訊科學所 指導教授 : 連耀南 學 生 : 林岳生
Outline • Introduction and Related Work • System Model • Solution Approaches • Performance Evaluation • Experiment Design • Simulation Results • Conclusion and Future Work
All-IP Network • All-IP Network • 使用packet switching的IP網路承載各類網路應用 • 單一傳輸平台提供固定網路及行動網路上所有服務, 包括語音、多媒體、資料等各類服務。 • 優點 • 減少建置與管理的成本 • 提供跨網路應用的平台 • 挑戰 • 異質網路整合 • 複雜的QoS問題
Quality of Service • QoS aspects • Long delay time • Jitter • Packet loss • More complicated QoS management
QoS Management • IP Network QoS Architecture • IntServ • DiffServ • QoS Management Architecture • TEQUILA • Victor O.K. Li’s Architecture • AQUILA • BBQ (Budget-Based QoS Management) • Yao-Nan Lien, Hung-Ching Jang, Tsu-Chieh Tsai and Hsing Luh, 2005, "Budget Based QoS Management Infrastructure for All-IP Networks '', Proceedings of the IEEE 25th International Conference on Advanced Communication Technology
BBQ Design Philosophy • Budget Based QoS Management • Pre-Planning vs. On-Demand Managements • Class Based Service Policies • Path Centric Per-Flow End-to-End QoS Assurance
Key Tasks of Core Network • Resource Allocation • Admission Control • Routing (Path Planning) • Packet Forwarding
Path Planning in BBQ • Bandwidth-Delay Constrained Routing Problem • Solved by Greedy Algorithm • Greedy Path Planning Algorithm (GPPA) • Chung-Tsun Li and Yao-Nan Lien, 2003, "Path Planning in Budget-Based QoS Management for All-IP Core Networks" • Fix quality bound and bandwidth capacity • Allocated by the order of unit profit
Related Work • KLONE algorithm • Yao-Nan Lien and Yu-Sheng Huang, 2004, “Delay Sensitive Routing for High Speed Packet-Switching Networks”, Proceedings of the IEEE International Conference Networking, Sensing, and Control, March 21-23. 2004 • Model as flow-based routing problem with links and nodes delay dependent on flows.
Routing with Fixed Quality Bound • Node uv ( Bandwidth Capacity, Quality Bound ) (70MB,10ms) 4 (100MB, 15ms) (80MB, 10ms) 2 (90MB,9ms) 7 (60MB,6ms) (150MB,10ms) 5 1 (40MB,6ms) (100MB,10ms) (60MB,6ms) 3 6 (80MB,15ms)
Capacity-Quality is Optional • Node uv ( Bandwidth Capacity, Quality Bound ) (70MB,10ms) 4 (100MB,15ms) or (80MB, 12ms) or (60MB, 10ms) (80MB,10ms) or (70MB, 8ms) 2 (90MB,9ms) 7 (60MB,6ms) (150MB,10ms) or (130MB, 8ms) or (100MB, 6ms) 5 1 (40MB,6ms) (100MB,10ms) or (70MB, 7ms) (60MB,6ms) 3 6 (80MB,15ms) or (50MB, 10ms)
Motivation • 考量負載對於鏈結提供服務品質的影響,主動規劃鏈結上的參數規劃,期望能提供較佳的繞徑規劃的參數規劃。 • 網路營運者可靈活地管理網路,以到達營運者的運作目標。
Outline • Introduction and Related Work • System Model • Solution Approaches • Performance Evaluation • Experiment Design • Simulation Results • Conclusion and Future Work
Quality Definition • 假設只處理單一的quality constraint • 由網路營運者自行定義服務品質參數 • 服務品質定義,Ex:
System Model • 鏈結資源規劃最佳化 • 假設每個鏈結上有幾組bandwidth capacity與quality的選擇。 • 選出一組最佳的路徑規劃參數,提供為QoS routing規劃依據,使得獲利最大。
Capacity-Delay is Optional • Node uv ( Bandwidth Capacity, Quality Bound ) (70MB,10ms) 4 (100MB,15ms) or (80MB, 12ms) or (60MB, 10ms) (80MB,10ms) or (70MB, 8ms) 2 (90MB,9ms) 7 (60MB,6ms) (150MB,10ms) or (130MB, 8ms) or (100MB, 6ms) 5 1 (40MB,6ms) (100MB,10ms) or (70MB, 7ms) (60MB,6ms) 3 6 (80MB,15ms) or (50MB, 10ms)
System Model • 給定一組網路拓樸 G(V,E),G為direct graph,包含 |V|個node和 |E|個directed link,V是node的集合,E是link的集合。 • 在任一個link euv,有k組參數,每組參數有兩個屬性 ,一為此link euv能提供的最大bandwidth capacity ,另一為此capacity 所能提供的quality 。 • 輸入為request set R,ri代表第 i個 request,包含起點(si),終點(di),所需要頻寬(bi),和服務品質參數(qi)四個參數。
System Model • 定義獲利 mi是允許request ri進入核心網路後所獲得的利益。 • 獲益函數P()依據網路營運者提供服務品質與頻寬的獲利關係對應。
System Model • 在有限資源下,儘可能找出滿足request set R所要求constraint的路徑組合Ω,使得總獲益M能獲得最大值。
Capacity-Quality is Optional • Node uv 4 2 7 5 1 3 6
Routing Problem • Challenge • 如何選擇 CQ (capacity-quality) pair?
Solution Approaches • NP-Complete Problem • Solution Approaches for Sub-optimal • General Search • Genetic algorithm • Tabu search • Hill-climbing • Branch and bound • Heuristic Search
Hill Climbing + Heuristic Approaches • Capacity-First Algorithm • Capacity First • Path Planning (GPPA) • CQ pair Selection • 依據Routing的結果,逐步調整CQ pair,逐漸選擇capacity較小的CQ pair • Quality-First Algorithm • Quality First • Path Planning (GPPA) • CQ pair Selection • 依據Routing的結果,逐步調整CQ pair,逐漸選擇quality較差的capacity-quality pair
Capacity-First Algorithm 1.Capacity First 一個拓樸的鏈結上有多組可供選擇的CQ pair,在每個鏈結上優先選擇capacity最大,quality最差的pair。 2.Path Planning (GPPA) (1)基於選定的網路參數,進行路徑規劃,所獲結果如滿足所有request需求,則結束。 (2)否則,則檢查是否有任一鏈結有剩餘的頻寬,並且有可供選擇的CQ pair,假如沒有,則結束。 3.CQ pair Selection 假如有,在這些鏈結中,要優先選擇哪個鏈結調整?
Weighted Surplus Bandwidth • 依據Priority作為選擇的順序依據
Capacity-First Algorithm 1.Capacity First 一個拓樸的鏈結上有多組可供選擇的CQ pair,在每個鏈結上優先選擇capacity最大,quality最差的pair。 2.Path Planning (GPPA) (1)基於選定的網路參數,進行路徑規劃,所獲結果如滿足所有request需求,則結束。 (2)否則,則檢查是否有任一鏈結有剩餘的頻寬,並且有可供選擇的CQ pair,假如沒有,則結束。 3.CQ pair Selection 假如有,優先選擇Priority最大的鏈結,選擇該鏈結次大capacity的CQ pair,確定拓樸的參數設定後,回到步驟2。
Drop of Profit • Local optimal • Backtracking Mechanism
Capacity-First Algorithm 1.Capacity First 一個拓樸的鏈結上有多組可供選擇的CQ pair,在每個鏈結上優先選擇capacity最大,quality最差的pair。 2.Path Planning (GPPA) (1)基於選定的網路參數,進行路徑規劃,所獲結果如滿足所有request需求,則結束。 (2)否則,則檢查是否有任一鏈結有剩餘的頻寬,並且有可供選擇的CQ pair,假如沒有,則結束。 (3)假如CQ pair選擇的結果造成profit下降,將造成profit下降的CQ pair標記 3.CQ pair Selection 假如有,優先選擇Priority最大的鏈結,選擇該鏈結次大capacity的CQ pair,確定拓樸的參數設定後,回到步驟2。
Quality-First Algorithm 1.Capacity First 一個拓樸的鏈結上有多組可供選擇的CQ pair,在每個鏈結上優先選擇quality最佳,capacity最差的pair。 2.Path Planning (GPPA) (1)基於選定的網路參數,進行路徑規劃,所獲結果如滿足所有request需求,則結束。 (2)否則,則檢查是否有任一鏈結有剩餘的頻寬,並且有可供選擇的CQ pair,假如沒有,則結束。 (3)假如CQ pair選擇的結果造成profit下降,將造成profit下降的CQ pair標記 3.CQ pair Selection 假如有,優先選擇Priority最小的鏈結,選擇該鏈結次佳quality的CQ pair,確定拓樸的參數設定後,回到步驟2。
Complexity • GPPA的複雜度 • Exhaustic Search的複雜度 (設有L個鏈結,每個鏈結固定有K組CQ pair)
Summary • 找到的參數可能是區域最佳解。 • 需要適當的backtracking機制,以其能跳脫區域最佳解。
Outline • Introduction and Related Work • System Model • Solution Approaches • Performance Evaluation • Experiment Design • Simulation Results • Conclusion and Future Work
Performance Evaluation • 效能評估指標 • Profit function P() • 獲利是由request ri使用的頻寬bi,乘以服務品質qi的單位頻寬獲益(profit per unit bandwidth) U
Experiment Environment • Experimental tools • Linux, GNU g++ • Simulator • GPPA Simulator • GPPA Simulator with : • Capacity-First Algorithm • Quality-First Algorithm • Topology Generator • Request generator • Profit Simulator
Experiments Overview • Experiment #1 • 節點鏈結率對於獲利的影響 • 節點數對於獲利的影響 • 鏈結使用率之平均值與標準差 • Experiment #2 • 預測誤差對獲利的影響