董思妤 段旭哲 唐 玲
摘 要:定义了不同的数据流转发模型,并利用网络仿真工具OPNET在所定义模型下分别对路由器的一些关键性能指标进行了测试,测试结果表明当转发模型为均匀流量时路由器的性能要远远好于非均匀流量转发模型下的性能。故得出IETF有关性能评测的方法与度纲不完备,未能对网络一般和极端环境下设备的性能进行评测,必须扩展IETF现有的性能评测度纲,从而为路由器的性能评价提供更全面的评价指标体系。
关键词:性能评测指标;抖动;恒速率流;变速率流;可用速率流
中图分类号:TP393.06
0 引 言
路由器和交换机是Internet的关键中继设备,它们在通信子网中转发网络层的IP报文或数据链路层的帧。路由器或交换机内的协议实现是否符合相关标准必须通过“一致性测试”(Conformance Testing)进行评价。而它们的可量化参数(吞吐率、转发时延、抖动和数据丢失率等),由于直接关系到网络提供的服务质量,也必须通过测试方法对其性能进行评价。对路由器/交换机性能的评价,除了需要良好的测试方法模拟设备正常与极端情况下的工作环境和能够控制测试环境的测试系统外,还需要合理的评价指标体系,即所谓“测试度纲”(Test Metrics)。测试度纲定义测试过程中注入被测对象输入的数据格局(数据到达率及其分布规律),即概率分布、输入数据流之间关系的控制和协调以及输入/输出数据间的转发规律。对被测对象的测试需要通过向被测对象发送测试控制数据和观察被测对象对测试控制数据的应答来完成。对多端口中继设备,为了模拟设备真实的网络工作环境,必须对多端口设备的所有输入/输出端口同时进行控制与监测。这就是本文的主要内容。
1 测试数据流特性及应用模型
1.1 定义测试数据的必要性
随着多媒体数据(包括恒速与变速的实时数据)在Internet数据流中所占比例的不断变化,使现代路由器的外部数据到达率的规律也不断发生变化,某一类型的输入数据相对路由器或交换机来说是一个随机过程,因此不同类型的输入数据,其表现的统计分布是不同的。因此,现代路由器测试设备还必须具备在不同端口上模拟不同速率的网络数据到达率的能力,以仿真真实的网络环境,测试路由器的实际性能指标参数的能力。
1.2 测试数据的分类
根据ITU[CD*2]T建议,信源以速率来分有三类:恒速率流(Constant Bit Rate,CBR)、变速率流(Variable Bit Rate,VBR)和可用速率流(Available Bit Rate,ABR)。在此以这三类典型数据流为基础,根据它们的统计特性生成测试数据流,CBR的典型代表是普通电话业务和普通视频音频业务,通常是未压缩音频和视频信息,是简单的恒定速率信源。VBR的特点是信息流在活动与非活动阶段交替或数据流速是连续变化的,采用压缩技术的语音和视频信源是VBR的典型代表。ABR可用来表示非实时的数据业务,它的到达具有极高的突发性,速率差别较大,数据量的大小也难以预测,例如文本、图片等数据,它们都是非实时数据。通过组合大量特征各异的数据流就可以在一定程度上模拟实际网络中复杂的流量环境。
(1) 恒速率流(CBR)及模型
现行的仿真研究大部分都在应用恒定比特率(CBR) 业务模型进行研究。在CBR业务中,通过平滑缓冲器或控制信源产生速率,CBR视频或音频信号以均匀速率在网络上传送连续比特流。对于这类数据流,了解其最大比特率就足以刻画。恒定速率的实时数据流在格式上呈现为连续的比特流,通常数据流间没有明显的界限,而对于瞬时的数据流不敏感。但要求传输时延尽量小,传输抖动小。
CBR是一种均匀(Constant)流量模型,它所产生的测试流量是恒定的,这主要体现在测试数据包之间的时间间隔是固定的。图1是均匀流量模型,它只有一个状态,以恒速率玽发送测试流量。均匀流量模型虽然是最简单的,但它仍然是使用最广泛的一种流量模型。它的优点是实现和配置简单,便于对结果进行比较。
(2) 变速率流(VBR)及模型
变速率流(VBR)业务传输是一相对较新的研究领域。这类数据流对于时延和抖动也有严格的要求,与CBR主要不同之处是它的传输速率会随时间变化。VBR是一种突发(Bursty) 流量模型,它所产生的测试数据包之间的时间间隔是变化的,可以用于测试网络设备在突发数据包情况下的性能,其流量模型可以使用有限状态机来描述,本文用ON/OFF过程模型[3]来描述其特性。ON/OFF过程模型的参数比较简单,容易分析,而且又能模拟信源的突发性和相关性,因此,可以用来模拟高速网络中的话音源、数据源等。到目前为止,这是性能评价领域内使用得最广泛的模型。
ON/OFF 过程模型假定测试数据包的产生在㎡N状态(发送测试数据包状态)和OFF状态(空闲状态)交替变化,在ON状态时以固定的速率玽(传输链路的线速率)发送数据包,如图2所示,在OFF状态时不发送数据包,传输链路的负载由ON状态和OFF状态的时间长度决定。一般地,认为连续的ON期间和OFF期间都是独立同分布的,这样要描述ON/OFF数据源的随机元素只需要控制ON和OFF期间长度的分布就足够。这里讨论的ON/OFF过程模型中ON和OFF期间的时间长度分布满足几何分布。
(3) 可用速率流(ABR)及模型
这类数据流具有突发性,但同时又对时延和时延抖动没有严格的要求。例如文本、图片等数据,它们都是非实时数据,比特率从几个 Kb/s 到几百 Kb/s。网络在处理这类通信流量的时候就具有更大的灵活性,并且应该更好地使用复用来提高网络的效率。在此使用一般独立到达过程泊松过程来描述其特性,数据包到达时刻的时间间隔是相互独立同分布的随机变量,泊松过程的时间间隔服从指数分布。
2 性能测试中数据流转发模型
2.1 均匀转发模型
(1) 一般性均匀转发模型(即RFC2544中所定义的模型)。即将输入数据流随机均匀地转发到各个目的输出端口。
(2) 短期突发长期均匀转发模型。
设长期的业务流为均匀业务,因为从长期的统计特性来看,对于某一输入端口而言,它去往各个输出端口的数据流量往往是较为平均的,对于某一输出端口而言,它所接收到的数据流量常平均地来自各个输入端。而在实际情况中,特别是在短时间内,输出端口所接收到的数据流量在各个输入端之间往往是不均等的,或者输入端口去往各个输出端口的数据流量是不均等的。比如某个大型网站提供了一热门视频的下载或点播。突发特性主要表现为输出端口地址分配的突发性,即有多个输入端口流量同时去往同一输出端口时造成输出端口拥塞的情况。针对此种情况,对测试数据流流向输出端口的分布可利用ON/OFF模型的开关控制时间来实现。
首先根据相关参数计算出ON阶段和OFF阶段的长度,在ON阶段随机选择一个端口作为输出地址,在该阶段内产生的所有包都去往同一个输出端口,形成地址突发,而在各个ON阶段随机地选择输出端口地址。
2.2 非均匀转发模型
(1)热点(hotspot)流量模型。
所谓热点流量就是指所有输入端口到某输出端口(热点)的流量多于往其他端口的流量,即每个时隙到达的所有数据包总有一个固定概率到达一个热点输出端口。通常用“设置一个热点输出端口,而数据包到达其它输出端口仍为均匀分布”来描述一个热点流量模型。
设定交换到该热点端口的流量占输出端口总流量的比率为Whotspot,即热点端口负载的比率,取值[0,1]。以概率Whotspot为测试数据包分配热点端口地址,否则数据包随机分配一个输出端口地址,来实现输出端口流量的非均匀分布。
(2)多热点(multi[CD*2]hotspot)流量模型
在某些情况下,会出现多个端口的负载较高,而其余大部分端口负载较低的情况,相当于出现了多个热点端口,本文将此种流量称为多热点流量。
以下讨论两个热点(Two Hotspots)输出端口的情况。
在
