基于图的方法对爆发式流量下异构蠕虫洞网络缓冲感知时序分析
摘要：异构蠕虫洞网络（即具有不同缓冲区大小和传输速度的路由器）的最坏情况时序分析问题，特别是在连续数据包排队（CPQ）发生时。后者意味着一个流中有几个连续的数据包在网络排队。这种情况发生在突发流量和不可调度流量的情况下。由于启用了反压机制时会产生复杂的拥塞模式，进行这种分析被认为是一个具有挑战性的问题。我们通过扩展我们先前的工作，使用网络计算方法（称为缓冲区感知的最坏情况时序分析，BATA），来解决这个问题。我们提出了一种新的基于图形的方法，用于改进由于反压引起的间接阻塞的分析，同时捕捉CPQ效应并保持流之间的依赖关系的信息。此外，所引入的方法提高了间接阻塞延迟边界的计算复杂度，并确保即使对于不可调度流量，这些边界也是安全的。我们进一步探讨了扩展的基于图形的BATA（称为G-BATA）所产生的最坏情况延迟边界的紧张度和计算复杂性问题。我们的评估结果显示，相对于基本的BATA，复杂度降低了多达100倍，平均紧张度比为71\%。最后，我们使用G-BATA对一个实际用例进行评估，并与最新的先进方法进行比较。这个评估显示了G-BATA在更一般的假设条件下的适用性，以及这种特性对紧张度和计算时间的影响。
作者：Frederic Giroudot, Ahlem Mifdaoui
论文ID：1911.02430
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2019-11-07