一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法技术

本发明专利技术涉及一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法，属于融合网络中的数据管理技术领域。该方法在令牌桶算法的基础上结合更符合实际的自相似网络流量，通过不同域之间的QoS映射规则，根据业务的相对优先级，来决定令牌桶参数的选择，进而，根据基于优先级的共享缓存策略，使得令牌桶参数得到动态的调整以提高整个网络业务的QoS。本发明专利技术所提出的设计方法能够在保证各业务优先级的同时，降低融合网络设备的压力，达到了提高整个融合网络业务QoS的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于融合网络中的数据管理
，涉及一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法。
技术介绍
随着Internet数据业务爆炸式的增长，Internet已逐步由单一的数据传输网发展到集语音、图像、数据等多业务一体的综合传输网络，所以新一代的综合传输网络必须能够同时提供高速率、高带宽以及实时业务在内的多种业务的快速传输。传统的单一网络已经不再满足当前网络的需求，所以结合不同网络优点的融合网络就成了满足需求的新一代网络。光无线融合网络(Wireless-OpticalBroadbandAccessNetwork,WOBAN)就是目前最流行的融合网络，WOBAN结合了光纤技术低成本、高带宽、低损耗、长距离、高可靠性以及无线技术覆盖范围广、部署灵活、易组网的特点，使其成为满足需求的下一代传输网络。由于融合网络中不同网络各自传输的数据包帧格式不同，传输速率不同，流量整形通过限制速率使得两侧业务的速率匹配各自的网络设备，同时减轻突发的网络流量对光无线融合网络的压力。因此量整形作为保证QoS性能的方法之一在融合网络中具有重要意义。流量整形技术最早出现在处于网络交换与网络转发节点位置的网络设备中。该技术的出现主要是为了解决突发的网络流量给网络所带来的拥塞的问题。通过对业务速率的输出限制，保证输出的速率匹配设备速率，并且对突发网络流量进行平滑，减少整个网络流量的输入，减轻网络的压力来保证整个网络的性能。在由突发流量所导致的网络拥塞的环境中，突发流量很可能不是关键的业务流量，所以流量整形技术就是要在网络产生拥塞的情况下，限制非业务流量对整个网络带宽的占用率，使得突发流量对于带宽的占用率控制在一个预先设定的范围之内。目前，国内外大多数主流网络设备制造商如华为、中兴、Cisco、Juniper、3COM等都在积极致力于流量整形技术的研究。现有的流量整形策略都是基于传统的单一网络的，在融合网络中，据目前查找到的资料看来，没有太多的文献涉及流量整形策略。由于融合网络的传输的数据包帧格式不同，传输速率不同，QoS控制机制不同，传统的流量整形策略已不再适用。因此设计一种能保证整个融合网络QoS的流量整形策略，对于融合网络的发展具有重要意义。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法，该方法针对于融合网络不同网络各自传输的数据包帧格式不同、传输速率不同、QoS控制机制不同，通过融合网络不同域之间的映射规则，将各自域中的绝对优先级业务转化成整个融合网络的相对优先级业务，来决定令牌桶参数的选择，并结合更符合实际的自相似网络流量计算出最佳令牌桶参数，在此基础上，提出基于优先级的共享缓存策略，进而，使得令牌桶参数得到动态的调整以提高整个网络业务的QoS。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：在网络流量采用更符合理的自相似模型和令牌桶算法作为流量整形策略的基础上，通过某业务的丢失率来得到当前丢失率下此业务的令牌桶参数(r,b)。根据不同网络域之间的映射规则，将各自域中的绝对优先级业务转化成整个融合网络的相对优先级业务，依靠相对优先级来动态的调整共享缓存的大小，从而改变业务的丢失率，进而动态的调整令牌桶的参数(r,b)使得业务在整个网络中的QoS得到保证。具体来说：一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法，包括以下步骤：1)初始化5种网络业务的丢失率εUGS、εrtPS、εertPS、εnrtPS、εBE和缓存BUGS、BrtPS、BertPS、BnrtPS、BBE，其中下标UGS、rtPS、ertPS、nrtPS、BE分别表示：主动授权服务(UnsolicitedGrantService,)、实时轮询服务(Real-timepollingservice,)、扩展实时轮询服务(extendedReal-timeservice,)、非实时轮询业务(non-real-timePollingService,)、尽力而为服务(BestEffortservice,)；初始化令牌桶参数(r,b)和数据缓存总量B，其中：r为令牌产生速率，b为令牌桶容量；2)建立具有自相似特性的分形布朗运动作为网络流量模型；3)将上游的低速率的网络业务进行流量聚合，以便提升整个网络的效率；4)将数据包按照网络的标准进行分类；5)针对不同的业务分类设置单独的令牌桶算法，考虑令牌桶输出模型与FBM自相似模型的特点，通过丢失率ε将令牌桶输出流量模型L(t)＝rt+b与自相似模型联系起来，计算出突发曲线b＝b(r)，其中L(t)为令牌桶输出流量，t为数据突发时间间隔，A(t)为令牌桶输入流量，m为到达数据流量的平均速率，a为到达数据流量的方差，ZH(t)是均值为“0”，方差为Var[ZH(t)]＝|t|2H的高斯随机过程，H为Hurst参数；6)利用欧拉拉格朗日乘数法构造目标函数和代价函数来计算最佳令牌桶参数，将点(m,0)到突发曲线的最短距离作为代价函数，将突发曲线b＝b(r)作为目标函数，通过计算求得最佳令牌桶参数(r*,b*)；7)根据融合网络中两域之间的QoS映射规则，将两域中的绝对优先级业务转化成整个融合网络的相对优先级业务；8)建立业务的相对优先级中丢失率ε与缓存B的关系，根据当前业务丢失率，对不同业务所占缓存进行动态的调整，进而动态的调整当前时刻的最佳令牌桶参数(r*,b*)，从而使得流量整形方法保证了业务在整个网络中的QoS。进一步，在所述步骤中采用分形布朗运动模型来模拟融合网络的网络流量；定义网络流量Ai(t),i＝1,...,K的分布其为：而A(t)是Ai(t)累加的过程A(t)=Σi=1KAi(t),]]>则可以写为：A(t)=mt+maZH(t),t∈R,]]>其中A(t)表示t时刻的到达的网络流量，m为到达数据流量的平均速率，a为到达数据流量的方差；ZH(t)是均值为“0”，方差Var[ZH(t)]＝|t|2H的高斯随机过程；H为Hurst参数并且满足网络数据通过令牌桶的数学模型定义为：L(t)＝rt+b，其中L(t)为令牌桶输出流量，t为数据突发时间间隔，r为令牌产生速率，b为令牌桶容量，为了不让数据包被丢弃，则令牌桶输入流量A(t)小于等于令牌桶的输出流量L(t)即是：A(t)≤rt+b＝L(t)，将满足此限制条件的参数(r,b)所组成的曲线称为突发曲线b＝b(r),根据FBM网络流量模型的特点得到令牌桶输入的流量为将超过令牌桶输出流量L(t)＝rt+b的概率定义为ε：其中m为到达数据流量的平均速<本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法，其特征在于：包括以下步骤：1)初始化5种网络业务的丢失率εUGS、εrtPS、εertPS、εnrtPS、εBE和缓存BUGS、BrtPS、BertPS、BnrtPS、BBE，其中下标UGS、rtPS、ertPS、nrtPS、BE分别表示：主动授权服务(Unsolicited Grant Service,)、实时轮询服务(Real‑time polling service,)、扩展实时轮询服务(extended Real‑time service,)、非实时轮询业务(non‑real‑time Polling Service,)、尽力而为服务(Best Effort service,)；初始化令牌桶参数(r,b)和数据缓存总量B，其中：r为令牌产生速率，b为令牌桶容量；2)建立具有自相似特性的分形布朗运动作为网络流量模型；3)将上游的低速率的网络业务进行流量聚合，以便提升整个网络的效率；4)将数据包按照网络的标准进行分类；5)针对不同的业务分类设置单独的令牌桶算法，考虑令牌桶输出模型与FBM自相似模型的特点，通过丢失率ε将令牌桶输出流量模型L(t)＝rt+b与自相似模型联系起来，计算出突发曲线b＝b(r)，其中L(t)为令牌桶输出流量，t为数据突发时间间隔，A(t)为令牌桶输入流量，m为到达数据流量的平均速率，a为到达数据流量的方差，ZH(t)是均值为“0”，方差为Var[ZH(t)]＝|t|2H的高斯随机过程，H为Hurst参数；6)利用欧拉拉格朗日乘数法构造目标函数和代价函数来计算最佳令牌桶参数，将点(m,0)到突发曲线的最短距离作为代价函数，将突发曲线b＝b(r)作为目标函数，通过计算求得最佳令牌桶参数(r*,b*)；7)根据融合网络中两域之间的QoS映射规则，将两域中的绝对优先级业务转化成整个融合网络的相对优先级业务；8)建立业务的相对优先级中丢失率ε与缓存B的关系，根据当前业务丢失率，对不同业务所占缓存进行动态的调整，进而动态的调整当前时刻的最佳令牌桶参数(r*,b*)，从而使得流量整形方法保证了业务在整个网络中的QoS。...

【技术特征摘要】
1.一种适合融合网络的令牌桶流量整形方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)初始化5种网络业务的丢失率εUGS、εrtPS、εertPS、εnrtPS、εBE和缓存BUGS、BrtPS、BertPS、
BnrtPS、BBE，其中下标UGS、rtPS、ertPS、nrtPS、BE分别表示：主动授权服务(Unsolicited
GrantService,)、实时轮询服务(Real-timepollingservice,)、扩展实时轮询服务
(extendedReal-timeservice,)、非实时轮询业务(non-real-timePollingService,)、
尽力而为服务(BestEffortservice,)；初始化令牌桶参数(r,b)和数据缓存总量B，其中：
r为令牌产生速率，b为令牌桶容量；
2)建立具有自相似特性的分形布朗运动作为网络流量模型；
3)将上游的低速率的网络业务进行流量聚合，以便提升整个网络的效率；
4)将数据包按照网络的标准进行分类；
5)针对不同的业务分类设置单独的令牌桶算法，考虑令牌桶输出模型与FBM自相似模型的
特点，通过丢失率ε将令牌桶输出流量模型L(t)＝rt+b与自相似模型联系起来，计算出突发曲线b＝b(r)，其中L(t)为令牌桶输出流量，t为数据突发时间间隔，A
(t)为令牌桶输入流量，m为到达数据流量的平均速率，a为到达数据流量的方差，ZH(t)是均
值为“0”，方差为Var[ZH(t)]＝|t|2H的高斯随机过程，H为Hurst参数；
6)利用欧拉拉格朗日乘数法构造目标函数和代价函数来计算最佳令牌桶参数，将点
(m,0)到突发曲线的最短距离作为代价函数，将突发曲线b＝b(r)作为目标函数，通过计算
求得最佳令牌桶参数(r*,b*)；
7)根据融合网络中两域之间的QoS映射规则，将两域中的绝对优先级业务转化成整个
融合网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：王汝言，池文祥，张鸿，吴大鹏，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50