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[發明專利]智融標識網絡狀態預測與擁塞控制系統有效

專利信息
申請號: 202010175749.5 申請日: 2020-03-13
公開(公告)號: CN111526096B 公開(公告)日: 2022-03-15
發明(設計)人: 權偉;高德云;張宏科;楊馥聰;劉明遠;劉剛;于成曉;劉康;張雪 申請(專利權)人: 北京交通大學
主分類號: H04L47/12 分類號: H04L47/12;H04L47/127;H04L47/32;H04L43/0852;H04L43/0829;H04L43/16;H04L43/0876;H04L43/0882;H04L47/10;H04L47/625;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京市商泰律師事務所 11255 代理人: 劉源
地址: 100044 北*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 標識 網絡 狀態 預測 擁塞 控制系統
【說明書】:

發明所提出的智融標識網絡狀態預測與擁塞控制系統,基于P4在可編程數據平面上結合機器學習的模型方法實現網絡狀態預測及數據包隊列擁塞控制的方法和系統,通過帶內網絡遙測(In?band network telemetry,INT)技術實時收集網絡狀態特征信息,采用長短期記憶網絡(Long Short?Term Memory,LSTM)神經網絡模型與模糊聚類算法相結合的“LSTM—模糊聚類”的模型方法實現網絡狀態特征值預測,根據得到的網絡狀態特征值模糊聚類為四個網絡狀態:正常狀態、擁塞預警狀態、持續擁塞狀態和擁塞緩解狀態,針對不同的網絡狀態制定了對應的策略,控制器在不同的網絡狀態下發對應的流表及制定交換機動作,提供一個綜合的、動態的隊列反饋機制,以確保數據包排隊延遲盡可能小,達到擁塞控制的效果。

技術領域

本發明涉及可編程數據平面交換機及通信技術領域,尤其涉及智融標識網絡狀態預測與擁塞控制系統。

背景技術

隨著近年來互聯網的迅速發展,網絡用戶數量與日俱增,網絡規模不斷擴大,特別是現在各類新增網絡業務形式的大量出現,使得網絡擁塞問題加劇。在目前的網絡研究中,如何避免網絡擁塞的產生、提高網絡通信性能、優化網絡資源的配置,保障網絡的可靠性、實時性、穩定性、魯棒性等性能,是學術界和工業界一直關注的熱點。目前的擁塞控制機制由基于端到端的傳輸控制協議TCP和基于路由的主動隊列管理Active Queue Management(AQM)組成。基于端到端的擁塞控制策略存在被動性、延遲性、死鎖等問題。為了彌補端到端擁塞控制策略的不足,國際互聯網工程任務組IETF建議在路由端部署AQM機制,在網絡中間節點提前檢測擁塞,主動的避免和緩解網絡擁塞。AQM有提高鏈路利用率、減少丟包率及降低隊列排隊時延的優勢,但AQM算法在面對突變流及復雜的網絡場景時存在參數配置難,隊列性能不穩定等問題。一些AQM優化算法及其變形算法相繼被提出,例如:基于比列積分控制器的PIE算法、時延可控的CoDel算法及基于活動的擁塞管理(ABC)等。CoDel及ABC在邊緣節點和轉發節點中需要額外的報頭信息和新的特征,導致它們不能在傳統的網絡設備上配置。網絡編程語言P4(Programming Protocol-independent Packet Processors,簡稱P4)的出現,打破傳統交換機控制邏輯與底層設備耦合性,硬件設備封閉性和設備在協議方面不具備擴展性的局限。P4允許定義新的數據包頭部及轉發行為,用戶可實現對數據包處理的自定義編程描述,使得數據轉發平面具有可編程能力,P4編程語言允許網絡開發人員設計具有獨立目標的新協議和應用程序。因此,許多協議可以在報頭和解析器中靈活地描述,程序可以編譯到不同的目標系統中,并部署在可編程硬件上。P4為解決當前網絡體系結構中AQM機制存在的問題提供了一種新的解決方案。目前已有一些基于P4可編程實現的AQM算法,如P4-ABC、P4-CoDel、P4-PIE等。然而AQM算法始終面臨著如何在動態變化網絡場景中選擇有效丟包策略,較高的計算復雜度和空間復雜度導致網絡效率下降等難題。網絡預測技術能分析現有網絡狀態信息及相關參數,對參數進行優化以提高網絡運行效率,為網絡管理及擁塞控制提供了一種有效的途徑。在數據平面結合網絡狀態預測技術實現AQM擁塞控制能有效的解決動態變化的網絡環境中參數配置困難問題,在預測網絡狀態的基礎上下發有效的隊列控制策略,避免網絡擁塞,提高網絡的運行效率。機器學習技術作為近幾年興起的技術,在數據預測和數據挖掘方面都有很好的效果,將機器學習引入數據平面網絡管理與預測中,實現自配置和自優化,是未來網絡發展的趨勢。“智融標識網絡”體系將現有互聯網的服務層面與網絡層面進行縱向關聯,以便于服務與網絡空間對其所屬資源進行協同調動與智慧融合。因此在智慧融合標識網絡的大背景下,本發明是利用P4在可編程數據平面上結合機器學習的模型方法實現網絡狀態預測及數據包隊列擁塞控制,實現動態的網絡擁塞控制,對提升網絡性能,提高用戶體驗有重要意義。

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