Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az

Hasonló dokumentumok
Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver):

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Operációs rendszerek II. Folyamatok ütemezése

Szolgáltatások és alkalmazások (VITMM131)

Új módszerek és eszközök infokommunikációs hálózatok forgalmának vizsgálatához

Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

Operációkutatás. 4. konzultáció: Sorbanállás. Exponenciális elsozlás (ismétlés)

A Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában

Logisztikai szimulációs módszerek

Teljesítménymodellezés

VIHIMA07 Mobil és vezeték nélküli hálózatok QoS alapok áttekintése

Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal. A genetikus algoritmus működése. Az élet információ tárolói

E.4 Markov-láncok E.4 Markov-láncok. Sok sorbanállási hálózat viselkedése leírható "folytonos idejű Markovláncok " segítségével.

Autóipari beágyazott rendszerek. Komponens és rendszer integráció

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

TCP ANALÍZIS DIFFSERV KÖRNYEZETBEN

Osztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Dr. habil. Maróti György

DIFFERENCIAEGYENLETEK

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Mérési hibák

2008 II. 19. Internetes alkalmazások forgalmának mérése és osztályozása. Február 19

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9

GPK M1 (BME) Interpoláció / 16

Tartalomjegyzék. Köszönetnyilvánítás. 1. Az alapok 1

Teljesen elosztott adatbányászat pletyka algoritmusokkal. Jelasity Márk Ormándi Róbert, Hegedűs István

VIHIMA07 Mobil és vezeték nélküli hálózatok. Forgalmi modellezés és tervezés

Operációs rendszerek. Folyamatok ütemezése

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

Ütemezés (Scheduling),

Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás

A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere

LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei

Diszkrét matematika I.

Ütemezés (Scheduling),

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

1. Alapfogalmak Algoritmus Számítási probléma Specifikáció Algoritmusok futási ideje

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Forgalmi tervezés az Interneten

HÁLÓZATSZERŰEN MŰKÖDŐ LOGISZTIKÁVAL INTEGRÁLT TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGOLDÁSA GENETIKUS ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL. OLÁH Béla

Algoritmuselmélet 12. előadás

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

Függvények növekedési korlátainak jellemzése

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Genetikus algoritmusok

Teljesítménymodellezés

2011_ELL_TERV PROXYNET. CORVUS Telecom Kft.

Az Ampère-Maxwell-féle gerjesztési törvény

Számítógép és programozás 2












Populációdinamika kurzus, projektfeladat. Aszimptotikus viselkedés egy determinisztikus járványterjedési modellben. El adó:

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Mesterséges Intelligencia MI

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Windows ütemezési példa

A tantárgy vezérgondolatai. Az IP kezdeti vezérelvei. A TE céljai

CEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, szeptember 15.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem december 2.

Számítógépes Hálózatok 2010

Méréselmélet MI BSc 1

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

1.9. B - SPLINEOK B - SPLINEOK EGZISZTENCIÁJA. numerikus analízis ii. 34. [ a, b] - n legfeljebb n darab gyöke lehet. = r (m 1) n = r m + n 1

Internet ROUTER. Motiváció

First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

A Jövő Internet elméleti alapjai. Vaszil György Debreceni Egyetem, Informatikai Kar

Általános algoritmustervezési módszerek

17. előadás: Vektorok a térben

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

Feladatok (task) kezelése multiprogramozott operációs rendszerekben

RSA algoritmus. P(M) = M e mod n. S(C) = C d mod n. A helyesség igazoláshoz szükséges számelméleti háttér. a φ(n) = 1 mod n, a (a 1,a 2,...

TANMENET. a matematika tantárgy tanításához 10. E.osztályok számára

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

minden x D esetén, akkor x 0 -at a függvény maximumhelyének mondjuk, f(x 0 )-at pedig az (abszolút) maximumértékének.

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

IP anycast. Jákó András BME TIO

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Balatoni albedó(?)mérések

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Matematikai geodéziai számítások 5.

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

Objektum orientált programozás Bevezetés

Approximációs algoritmusok

Absztrakció. Objektum orientált programozás Bevezetés. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás:

Átírás:

Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Megkülönböztetett kiszolgálás A kiszolgáló architektúrák minősége az Interneten: Integrált kiszolgálás (IntServ) Megkülönböztetett kiszolgálás (DiffServ) DiffServ: Különböző csomagfeldolgozás az IP-fejléc csomagjelölése alapján (DS-mező) A komplexitást kivinni a külső routerekhez és a feldolgozást a központi routereknél, amennyire lehet, leegyszerűsíteni Csomagjelölés és megjegyzés végrehajtása: külső routereknél (előfizetők között), határ routereknél (szolgáltatói tartományok között) és alkalmazásoknál.1

Arányos megkülönböztetett kiszolgálás: A kiszolgálás megkülönböztetésének két megközelítése: Abszolut megkülönböztetett kiszolgálás: garanciát és statisztikai biztosítékokat nyújt a hatékonyságjellemzőkre, pl.: E2E delay Relatív megkülönböztetett kiszolgálás: forgalmi osztályok rendezése a csomagtovábbító viselkedésük alapján Arányos megkülönböztetett kiszolgálás: a relatív megkülönböztetett kiszolgálás további finomítása meghatározza a forgalmi osztályok közötti távolságokat Lehetséges megkülönböztetési szempontok: áteresztőképesség késleltetés zaj veszteségi ráta.2

Arányos késleltetési megkülönböztetés: N forgalmi osztály definiált Megkülönböztetési szempont: sorbanállási késleltetés Definíció az egymást követő osztályok átlagos késleltetésének arányaira: i E[W ] ] = ffi i : ffi j j E[W Osztálymegkülönböztető paraméterek (késleltetési megkülönböztető paraméterek/delay differentiation parameters: DDP) δ 1 > δ 2 >... > δ Ν hogy a magasabb osztályok "jobbak" legyenek az alacsonyabb osztályoknál.3

Dinamikus ütemező modell Prioritásfüggvény Priority q r (t) q r (t) q r (t) =(t t 0 ) b r 0 b 1 b 2... b r t 0 t 0 t A sorbanállási rendszerben egy r-osztályú csomag prioritása lineárisan nő az idő előrehaladtával, b r arányban.4

Átlagos várakozási idő: W r = W 0 1 ρ r 1 i=1 1 R i=r+1 ρ i W i ( 1 b i ρ i ( 1 b r b i b r ) ) Kiterjesztett prioritásfüggvény: függ a mindenkori ρ i terheléstől függ a késleltetési megkülönböztető paraméterektől (DDP-k) δ i qr(t) = (t t 0 )br(ρ 1 ;:::;ρr;ffi 1 ;:::;ffir); 1» r» R.5

Dinamikus prioritásos ütemezési architektúra.6

g i E[W i ]! min Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Optimalizációs probléma: R forgalmi osztály Adott DDP-k: δ 1 > δ 2 >... > δ R Mért osztály kihasználtságok: ρ 1 > ρ 2 >... > ρ R Ideálisan: X R 1 ] E[Wi i+1 ] ffi i ffi i+1 2 E[W = 0; Vagy: i=1 X R 1 E[W i+1 ] ffi i ffi i+1 2 i=1.7

b1 b2 1 1 ffi = (1 2 ρ ρ > 1 ffi 2 ffi 1 ffi1 Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Példa két forgalmi osztályra: Pontos alak a prioritásfüggvények meredekségeinek kiszámolására: b1 = 1 ) Megvalósíthatóság: Határ: Ahogy a terhelés közeledik a 100%-hoz, az ütemezési paraméterek aránya: b 1 /b 2 a DDP-k reciprokához tart: δ 2 /δ 1.8

Optimalizálás genetikai algoritmusok használatával A Genetikai Algoritmusok (GA) optimalizáló és keresési eljárások, melyek létrejöttét a genetika és a természetes kiválasztódás folyamata ösztönözte A genetikai algoritmusok struktúrája Egyedek populációjának véletlenszerű generálása (bitfüzér). Minden egyed dekódolása és alkalmasságának kiértékelése. Új populáció generálása a legalkalmasabb egyedekből részben klónozással, részben kombinálással és részben mutációval. A 2-es és 3-as lépések ismétlése egy megállási feltétel teljesüléséig..9

Példa: 4 forgalmi osztály, szükséges késleltetési arány: 2 Ütemezési Paraméterek: b 1, b 2, b 3, b 4 ρ [in %] b1 b2 b3 b4 70% 1.00 6.42 13.10 9999792 75% 1.00 6.53 20.61 999807 80% 1.00 3.61 16.06 218.29 85% 1.00 2.83 8.54 34.36 90% 1.00 2.42 6.01 16.72 95% 1.00 2.17 4.75 10.82 100% 1.00 2.00 4.00 8.00.10

ρ E[W1] E[W2] E[W3] E[W4] [%] [msec] [msec] [msec] [msec] E[W1] E[W2] E[W2] E[W3] E[W3] E[W4] Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Átlagos késleltetések és késleltetési arányok 70% 6.465 3.232 2.424 1.212 2.00 1.33 2.00 75% 8.415 3.892 2.462 1.231 2.16 1.58 2.00 80% 10.667 5.333 2.667 1.333 2.00 2.00 2.00 85% 14.222 7.111 3.556 1.778 2.00 2.00 2.00 90% 21.333 10.667 5.333 2.667 2.00 2.00 2.00 95% 42.666 21.334 10.667 5.333 2.00 2.00 2.00 100% 21331 10667 5334 2668 2.00 2.00 2.00.11

Implementáció Az ütemezési paraméterek offline számolása Dinamikus utánállítás a router futási idő alatti műveletei során Utánállítás: Referenciatáblák: a kihasználtsági értékek intervallumai számára előre meghatározott értékek halmaza --> diszkretizációs hiba Egyszerű interpolációs függvények használata Utánállítás indítása: Periodikusan Meghatározott eseményekkor: egy vagy több forgalmi osztály esetén felmerülő jelentős kihasználtság-változásnál.12

Más prioritásfüggvények kipróbálása Motiváció Hatékonyságvizsgálat az alacsony kihasználtságok (főleg 70% körüli) esetén más prioritásfüggvények használatával Kezdeti prioritások használata jobban teljesítheti az arányos megkülönböztetés követelményeit, mivel a beérkező csomagok kezdetben meghatározott prioritása nagyobb mint nulla Prioritásfüggvény kezdeti prioritásokkal Nagyobb optimalizálási hiba (részben az approximációs formulák következtében) Négyzetes prioritásfüggvények Nincs számottevő javulás lineáris prioritásfüggvényekkel összehasonlítva.13

Befejezés Befejezés A Dinamikus prioritásos ütemezés megközelítése Nagy és közepes terhelési feltételek esetén is jól alkalmazható Az ütemezési paraméterek offline meghatározása és referenciatáblák vagy egyszerű interpolációs függvények a futási időben Genetikai algoritmusok használata az optimalizálásra A jelenlegi kutatás: Szimuláció a kapott eredmények helyességének bizonyítására A végtelen puffer approximáció és exponenciális eloszlás hatása Új Internet forgalommodellező módszerek további meggondolása (Önhasonló forgalom, Pareto eloszlás) Optimalizálás nemexponenciális eloszlások szimulációjával.14