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    網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)方法綜述

    2015-03-02 12:07張小彬
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

    張小彬

    摘要:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)可為網(wǎng)絡(luò)管理人員提供科學(xué)的管理決策依據(jù),用以指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化。網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訪問(wèn)形式多樣、異構(gòu)并發(fā)等特點(diǎn),因此對(duì)其進(jìn)行性能評(píng)價(jià)相對(duì)比較復(fù)雜。在分析概括網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)必要性的基礎(chǔ)上,總結(jié)了基于解析、網(wǎng)絡(luò)測(cè)量和仿真3類網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)方法,分析了各方法的技術(shù)原理和優(yōu)缺點(diǎn)。最后,總結(jié)了網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)方法的發(fā)展趨勢(shì)。

    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng);性能評(píng)價(jià);網(wǎng)絡(luò)測(cè)量;網(wǎng)絡(luò)仿真

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143760

    中圖分類號(hào):TP306+.2

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)001004703

    0 引言

    隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)承載業(yè)務(wù)日益豐富,基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也越來(lái)越多,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)從單純傳送數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓚魉蛿?shù)據(jù)、語(yǔ)音、圖像、視頻的多媒體網(wǎng)絡(luò)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)者、管理者、運(yùn)營(yíng)者來(lái)說(shuō),尤其關(guān)心如何保證網(wǎng)絡(luò)可靠性,何時(shí)需對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行升級(jí)改造,以及如何驗(yàn)證所設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是否達(dá)到預(yù)期性能。以上問(wèn)題涉及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià),其結(jié)果可以用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、配置、管理和維護(hù)。同時(shí),為網(wǎng)絡(luò)管理者和運(yùn)營(yíng)者提供科學(xué)決策依據(jù),從而達(dá)到發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)瓶頸節(jié)點(diǎn)或鏈路,有效配置資源,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能的目的。

    網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)指對(duì)被評(píng)價(jià)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行研究和優(yōu)化[1],對(duì)系統(tǒng)的行為進(jìn)行測(cè)量和建模;按照一定的性能要求對(duì)方案進(jìn)行選擇;對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的性能缺陷和瓶頸進(jìn)行改進(jìn);對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有復(fù)雜、訪問(wèn)形式多樣、異構(gòu)并發(fā)等特點(diǎn),因此計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)價(jià)與優(yōu)化非常復(fù)雜。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍研究的方法有3類:基于解析的方法、基于網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的方法和基于仿真的方法。

    1 基于解析的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)方法

    1.1 技術(shù)原理

    基于解析方法的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)與優(yōu)化基本步驟為:對(duì)所研究的對(duì)象和所依存的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行初步分析;根據(jù)一定的限定條件和合理假設(shè),對(duì)研究對(duì)象和系統(tǒng)進(jìn)行描述,確定系統(tǒng)性能參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系,抽象出研究對(duì)象的數(shù)學(xué)分析模型;利用數(shù)學(xué)分析模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解,根據(jù)求解結(jié)果分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能參數(shù)指標(biāo);找出影響性能的瓶頸參數(shù),從而達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能的目的。

    國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)基于解析的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估與優(yōu)化方法進(jìn)行了研究,并取得了豐富成果。這些研究多基于概率論、隨機(jī)過(guò)程論和排隊(duì)論等數(shù)學(xué)工具。特別是排隊(duì)論,學(xué)者對(duì)其研究更多,一個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)往往可以等價(jià)為一個(gè)排隊(duì)系統(tǒng)。

    1.2 基于排隊(duì)論的方法

    排隊(duì)論理論由丹麥數(shù)學(xué)家A.K.Erlang于1909年提出。上世紀(jì)30年代,法國(guó)數(shù)學(xué)家F.Poelaczek和蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家A.N.Kolmogorov,A.Y.Khintchine的研究課題及后來(lái)撰寫(xiě)的著作,為基于排隊(duì)論的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估奠定了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。隨后排隊(duì)論得到迅猛發(fā)展,50年代初期,英國(guó)D.G.Kendall系統(tǒng)地闡述了排隊(duì)問(wèn)題,并利用嵌入Markov鏈的方法推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估的進(jìn)一步發(fā)展。20世紀(jì)中期,隨著計(jì)算機(jī)通信網(wǎng)絡(luò)、柔性制造系統(tǒng)(FMS)、異步轉(zhuǎn)移模式(ATM)等技術(shù)的發(fā)展,經(jīng)典排隊(duì)模型在處理這些領(lǐng)域遇到的新問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出一定的局限性。20世紀(jì)70年代,作為經(jīng)典排隊(duì)論的推廣,休假排隊(duì)論(Vacation Queue)[2]受到了學(xué)者的關(guān)注,并應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)領(lǐng)域。

    雖然排隊(duì)論對(duì)于網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)起到了重要的理論指導(dǎo)作用,但隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)越來(lái)越龐大,構(gòu)造越來(lái)越復(fù)雜,排隊(duì)論對(duì)于目前的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估而言,存在以下局限性:①只適用于FIFO和固定優(yōu)先級(jí)的簡(jiǎn)單調(diào)度節(jié)點(diǎn),很難應(yīng)用于常見(jiàn)的節(jié)點(diǎn)調(diào)度器類型(如GPS、EDF);②對(duì)于單個(gè)節(jié)點(diǎn)較為有效,難以用于多節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)情形,通常只能采用直接相加的方法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)性能;③計(jì)算結(jié)果與具體的流量過(guò)程源模型和服務(wù)模型相關(guān),缺乏通用性。

    1.3 其它方法

    除運(yùn)用排隊(duì)論外,學(xué)者還提出了其它方法,例如統(tǒng)計(jì)型網(wǎng)絡(luò)演算理論(Statistical Network Calculus)[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]等,這些方法為網(wǎng)絡(luò)性能的評(píng)價(jià)與優(yōu)化提供了不同的思路,對(duì)問(wèn)題解決具有一定效果。但無(wú)論哪種方法,一般對(duì)系統(tǒng)模型建立都有一定要求,需要解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題。在建立模型過(guò)程中,必須作出一些合理的假設(shè),否則建模很困難,且假設(shè)不能太多、太牽強(qiáng),這樣會(huì)使模型失去實(shí)際意義,而且即使建立了模型,其求解也非常復(fù)雜。

    2 基于網(wǎng)絡(luò)測(cè)量的方法

    2.1 技術(shù)原理

    基于網(wǎng)絡(luò)測(cè)量[5]的評(píng)價(jià)與優(yōu)化方法,是針對(duì)已運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)量,通過(guò)收集各種參數(shù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與處理,對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行量化評(píng)價(jià)、優(yōu)化。因此,此方法的關(guān)鍵在于性能指標(biāo)值的精確獲取與分析。

    2.2 主動(dòng)測(cè)量和被動(dòng)測(cè)量

    根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的方式,網(wǎng)絡(luò)測(cè)量可以分為主動(dòng)測(cè)量和被動(dòng)測(cè)量?jī)深悺V鲃?dòng)測(cè)量在測(cè)試前選定測(cè)試點(diǎn),利用測(cè)量工具有目的地主動(dòng)向被測(cè)網(wǎng)絡(luò)注入測(cè)試流量,通過(guò)測(cè)試流量傳送情況來(lái)分析網(wǎng)絡(luò)技術(shù)參數(shù)。被動(dòng)測(cè)量通過(guò)數(shù)據(jù)包捕獲器捕獲數(shù)據(jù)的方式記錄網(wǎng)絡(luò)流量,并對(duì)流量進(jìn)行分析,獲知網(wǎng)絡(luò)行為狀況?;诰W(wǎng)絡(luò)測(cè)量的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)與優(yōu)化方法,具有一定優(yōu)缺點(diǎn)。

    (1)主動(dòng)測(cè)量方式的優(yōu)點(diǎn)在于測(cè)量過(guò)程可控性比較高,易于對(duì)端到端的性能進(jìn)行測(cè)量,用戶只需使用相應(yīng)的測(cè)量工具即可測(cè)量,通常不需要多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相互協(xié)作。此外,主動(dòng)測(cè)量通過(guò)發(fā)送測(cè)量數(shù)據(jù)包來(lái)獲得相應(yīng)的性能參數(shù),不捕獲網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)存在的流量,因此不會(huì)對(duì)用戶信息安全帶來(lái)威脅。主動(dòng)測(cè)量的缺點(diǎn)是,由于需要向網(wǎng)絡(luò)注入新的流量,而測(cè)量本身無(wú)法區(qū)分網(wǎng)絡(luò)正常用戶流量和測(cè)量流量,因此可能會(huì)使測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生偏差,甚至可能引發(fā)Heisenberg效應(yīng)[6],且如果注入的流量過(guò)大,則測(cè)量流量和用戶流量爭(zhēng)奪網(wǎng)絡(luò)資源,影響用戶正常的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

    (2)被動(dòng)測(cè)量方式優(yōu)點(diǎn)是無(wú)需發(fā)送測(cè)量包,不向網(wǎng)絡(luò)注入額外的測(cè)量流量,因此不會(huì)產(chǎn)生Heisenberg效應(yīng),可以獲得更為準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果。由于被動(dòng)測(cè)量需要捕獲鏈路上所有數(shù)據(jù)包,可以非常詳盡地刻畫(huà)該測(cè)量點(diǎn)或該鏈路的網(wǎng)絡(luò)行為。被動(dòng)測(cè)量的缺點(diǎn)是,需要在網(wǎng)絡(luò)上布置大量的數(shù)據(jù)包捕獲器才能獲知整個(gè)網(wǎng)絡(luò)甚至是一條通路的信息,因此測(cè)量較為復(fù)雜,且對(duì)于某些參數(shù)(如吞吐量),即使多個(gè)數(shù)據(jù)包捕獲器相互協(xié)作,依然難以獲取數(shù)據(jù)。受數(shù)據(jù)包捕獲器性能的限制,對(duì)于高速網(wǎng)絡(luò)而言,測(cè)量時(shí)容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)捕獲不完整或者捕獲時(shí)鐘偏差,從而導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確。另外,由于需要對(duì)捕獲點(diǎn)所有用戶信息進(jìn)行分析處理,因此存在侵犯隱私隱患,影響網(wǎng)絡(luò)安全。

    無(wú)論是主動(dòng)測(cè)量方式還是被動(dòng)測(cè)量方式,性能測(cè)量和評(píng)價(jià)的成本都較高,重新配置或共享資源較難,運(yùn)用起來(lái)不靈活,并且不能在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)或建立之前預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的性能。

    3 基于仿真的方法

    3.1 技術(shù)原理

    應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)仿真軟件對(duì)所研究的對(duì)象和所依存的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行初步分析,自行開(kāi)發(fā)或者選擇已有的網(wǎng)絡(luò)仿真工具,設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)際的或理論的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的仿真模型,在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行該模型,分析運(yùn)行結(jié)果,從而獲得網(wǎng)絡(luò)性能相關(guān)信息。

    3.2 實(shí)施步驟

    基于仿真方法的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估與優(yōu)化步驟為:性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)備、設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)仿真模型、網(wǎng)絡(luò)仿真和分析[7]。

    在性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)備階段,主要明確和規(guī)范網(wǎng)絡(luò)仿真所要研究的問(wèn)題和目標(biāo),明確網(wǎng)絡(luò)仿真描述性能參數(shù),并針對(duì)仿真對(duì)象制定詳細(xì)的計(jì)劃,提出可選研究方案。

    在網(wǎng)絡(luò)仿真模型設(shè)計(jì)階段,首先要建立網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)、協(xié)議的概念模型和數(shù)學(xué)模型,包括網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備以及鏈路向仿真模型轉(zhuǎn)化的原理、實(shí)現(xiàn)方式、結(jié)構(gòu)組成、模型模塊以及業(yè)務(wù)和流量的數(shù)學(xué)描述模型。然后搜集用于仿真實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證的相關(guān)數(shù)據(jù),例如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、通信?jié)點(diǎn)技術(shù)和結(jié)構(gòu),以及配置、鏈路參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)流量和負(fù)載情況等。最后通過(guò)自行開(kāi)發(fā)或使用仿真工具實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)仿真模型,并驗(yàn)證仿真模型是否和實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)、協(xié)議性能相符合,確保模型的正確性、完整性、一致性。

    網(wǎng)絡(luò)仿真和分析階段的主要任務(wù)是利用仿真模型完成具體仿真場(chǎng)景,同時(shí)設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)序列。然后利用仿真軟件工具進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn);最后利用分析工具和數(shù)學(xué)知識(shí)進(jìn)行仿真結(jié)果分析和處理。

    3.3 仿真工具

    利用仿真方法獲得可靠的網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)參數(shù),仿真工具選擇尤為關(guān)鍵。通常網(wǎng)絡(luò)仿真工具可以選擇自行開(kāi)發(fā),也可以使用現(xiàn)有的仿真工具。如:NS2、OPNET、GloMoSim和MATLAB等。

    基于仿真方法的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)與優(yōu)化,可以根據(jù)需求設(shè)計(jì)所需的網(wǎng)絡(luò)模型,具有較強(qiáng)的靈活性。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)仿真工具都是基于離散事件仿真技術(shù)實(shí)現(xiàn)(如NS2),數(shù)據(jù)包的每一跳都需要由離散事件來(lái)描述。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越大,所需仿真的網(wǎng)絡(luò)流量就越大,因而需處理的離散時(shí)間也就越多,由此將帶來(lái)大量的計(jì)算開(kāi)銷。另一方面,受硬件資源尤其是內(nèi)存資源的限制,網(wǎng)絡(luò)仿真工具所能模擬的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模有限,無(wú)法同時(shí)展現(xiàn)現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的全部特性。

    4 結(jié)語(yǔ)

    網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常由多種計(jì)算平臺(tái),通過(guò)各種傳輸媒體構(gòu)成不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),并且采用不同的信道訪問(wèn)控制方式,具有接入形式多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、泛在和異構(gòu)等特點(diǎn),使得經(jīng)典的性能評(píng)價(jià)方法受到了一定的挑戰(zhàn)。本文綜述的3類方法是目前主要的網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)方法,但隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)規(guī)模及結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的增加,尤其是系統(tǒng)中各種并發(fā)同步事件的大量存在,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能特性與性能特性之間的界限已經(jīng)越來(lái)越模糊,因此各種形式化建模方法被引入到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)之中,例如隨機(jī)Petri網(wǎng)[9]、隨機(jī)進(jìn)程代數(shù)[9]等。這些方法可以很好地描述網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中常見(jiàn)的同步、并發(fā)、分布、沖突、資源調(diào)用等現(xiàn)象,多被用于針對(duì)各種并發(fā)分布式系統(tǒng)的功能推導(dǎo)和驗(yàn)證,通過(guò)融合相應(yīng)的性能參數(shù),能夠同時(shí)刻畫(huà)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能模型和性能模型,成為一種理想的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性能分析工具,為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)提供了一種新的思路和方法。

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