基于DiffServ模型的调度算法

区分服务(DiffServ)模型中不同队列调度算法对网络性能有不同的影响。该文介绍了DiffServ实现模型,分析比较了目前4种典型队列调度算法的基本原理及性能特点。基于OPNET Modeler构建了采用不同调度算法的DiffServ仿真实现模型,通过对各仿真结果的比较研究,进一步验证了几种算法各自的优劣特性。     

基于DiffServ的高效调度算法的研究

区分服务(DiffServ)体系是未来IP QoS研究的主要发展方向,在区分服务的体系下,队列调度是实现IP QoS的核心技术。在深入研究区分服务体系下的基本分组调度算法优缺点的基础上,提出一种改进算法,以队列分组的延迟特性,保证实时业务的实时特性。对改进算法进行了仿真,在多约束下,对性能进行了评价。     

一种适合于DiffServ网络的多播路由算法

提出一种适合于DiffServ网络的QoS多播路由算法PQMRD,它针对组成员不同类别的QoS请求采取不同的路由策略来选取路径,同时进行分类的接纳控制和资源预留。实验结果表明,PQMRD缓解了现有多播算法中因所有业务选择相同路径而引起的服务类间的不公平性问题。     

一种支持DiffServ模型的全分布式调度算法

调度算法设计对于网络路由设备实现区分服务(DiffServ)模型的单跳行为(per hop behavior,简称PHB)至关重要.现有支持DiffServ模型的调度算法普遍基于输出排队(output queued,简称OQ)或是输入排队(input queued,简称IQ)交换结构进行设计,均无法在高速环境下提供高性能的调度.基于联合输入/交叉节点排队(combinedinput-crosspoint-queued,简称CICQ)交换结构提出一种支持DiffServ模型的全分布式调度算法DDSS (distributed DiffServ supporting scheduling),并通过理论分析对其公平性进行了验证.DDSS算法采用基于预约带宽的逐级流量控制机制实现所有预约带宽在快速转发(expedited forwarding,简称EF)业务与确保转发(assured forwarding,简称AF)业务之间的分配,采用优先级调度机制为EF业务提供低延迟服务,算法复杂度为O(log N).仿真结果表明,DDSS算法具有良好的时延性能和公平特性,与现有算法相比,能够更好地支持DiffServ模型.     

由VTRR算法为DiffServ提供QoS的一种方法

DiffServ是解决宽带Internet QoS控制的一种可行方案,它在边界节点将不同的QoS要求映射成PHB.对每类具有相同PHB的IP业务流,应用VTRR公平调度算法.VTRR算法允许在竞争带宽的业务流中公平共享分配的带宽.将VTRR与RSVP结合使用,能为DiffServ提供QoS保证.     

区分服务中一种动态概率优先级调度算法*

提出了一种动态概率优先级算法DPP,针对一类对延时和丢包率要求相对较高的应用,根据AF1队列长度动态调整概率计算参数p,有效地解决了由于突发流量带来的QoS性能下降问题。不同实验环境下的仿真结果表明,DPP算法有效改善了突发性对分组平均排队延时的影响,减少了分组丢包率。     

Ad Hoc无线网络公平调度算法研究

随着个人通信的日益增长,支持诸如移动会议、移动网络以及自然灾难营救的ad hoc无线网络逐渐从军用扩大到商用等诸多领域。商用ad hoc无线同使用一种称为“付贾使用”(pay—for—use)的模式,于是在用户间定义合理的公平机制则变得非常重要。公平机制的核心问题是公平调度算法问题。但是在ad hoc无线网中,公平分配带宽和最大化利用资源本质上是冲突的,这为公平调度算法的设计带来了巨大的挑战。本文系统地研究了著名的公平性标准以及两类公平调度机制。通过模拟和分析,我们讨论了这两类公平调度机制中存在的问题。此外,我们提出了一种新的公平调度模型并给出了模拟结果。模拟结果表明,该算法在公平性和带宽利用率之间实现了理想的平衡。     

基于动态等待时间阈值的延迟调度算法

针对已有的延迟调度算法存在的两个问题,即建立在节点会很快空闲的理论假设下有一定限制,当节点不会很快空闲时算法性能严重下降和基于静态的等待时间阈值不能适应云计算数据中心动态的负载变化及不同用户作业的需求,提出了一种基于动态等待时间阈值的延迟调度算法(dynamic waiting time delay scheduling,DWTDS)。该算法通过给无本地数据节点设置节点最大等待时间,以适应节点不会很快空闲的情况;通过分析数据中心各动态参数,根据概率模型调整作业的等待时间阈值。实验验证该算法在响应时间及负载均衡性方面优于已有的延迟调度算法。     

基于区分服务的队列调度算法研究

文中分析了在区分服务(DiffServ)模型下的WRR和DWRR调度算法的优缺点,提出了一种DWRR的改进调度算法DWRR+.该算法根据当前队列中分组的长度动态设置一次服务中发送分组的最大字节数,既保证了低权值业务的延迟特性,又保证带宽分配相对的公平性,避免了低优先级队列可能长时间得不到服务的缺点,改善了DWRR算法不能很好满足业务的时延特性.使用NS-2网络仿真器进行算法性能评价,仿真结果表明DWRR+算法在保证输出带宽的前提下降低了延时,可以在一定程度上保证不同业务的服务质量.     

基于ISM的动态优先级调度算法

在嵌入式Linux操作系统的实时调度算法中,EDF调度算法不能解决负载过载问题。为此,引进对系统负载有着良好表现的SLAD算法和BACKSLASH算法。基于ISM算法思路,提出一种动态优先级调度算法。该算法能根据一段时间内负载过载的情况,灵活地调度EDF算法和SLAD算法,从而提高系统在正常负载和过载情况下的调度效率。对实时任务截止期错失率DMR指标的测试结果证明了其改进效果。     

基于业务区分的无线多媒体传感器网络QoS体系结构

无线多媒体传感器网络（WMSNs）的网络服务质量（QoS）一直是人们关心的核心问题,然而目前WMSNs的QoS保障研究主要针对单个协议层或特定应用场景,缺少系统性的QoS体系框架研究。结合无线传感器网络自身特点,利用图论对网络进行建模。在此基础上,提出一种三层可计算QoS指标体系,并根据各种应用不同QoS需求将应用分为四类,设计出一种基于业务区分的无线多媒体传感器网络QoS体系结构（DQoSAW）。以传输MPEG视频流为例对DQoSAW进行验证,实验结果表明DQoSAW能够显著改进WMSNs的整体性能。     

基于QoS模型感知的云作业调度算法

为了提高云作业调度的成功率,保证用户的服务质量,提出了一种基于QoS模型感知的云作业调度算法。首先从作业分为大作业和小作业两种,小作业直接在私有云平台中完成调度,然后将大作业在混合云中台上进行调度,并通过权值较小的子任务优选部署到公有云上,最后采用仿真测试实验检验算法的性能。仿真结果表明,相对于其他云作业调度算法,该算法提高了作业调度的成功率,缩短了作业的实际完工时间,获得了满足用户服务质量的云作业调度结果。     

云计算中基于优先级和费用约束的任务调度算法

针对云计算中的服务质量保证问题,提出一种基于优先级和费用约束的任务调度算法。该算法通过计算任务优先级和资源服务能力,分别对任务和资源进行排序和分组,并根据优先级高低和服务能力强弱建立任务组和资源组间的调度约束关联;再通过计算任务在关联资源组内不同资源上的完成时间和费用,将任务按优先级高低依次调度到具有任务完成时间和费用折中值最小的资源上。与Min-Min和QoS-Guided-Min算法的对比实验结果表明,该算法具有良好的系统性能和负载均衡性,并降低了服务总费用。     

一种新颖的网格工作流调度算法

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流、涉及QoS参数较少及将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度的现状,提出了一种新颖的网格工作流调度算法。该算法基于表达结构丰富的AGWL语言建模网格工作流,且基于MOPSO算法所设计的带多QoS约束的多目标优化的网格工作流调度算法。通过与基于NSGA-Ⅱ算法的网格工作流调度算法比较,表明了该算法的有效性。     

基于区分服务网络的QoS多播模型

针对已有区分服务多播模型中存在的不足,提出一种基于区分服务网络的QoS多播模型。该模型在解决非预留资源子树问题、可扩展问题、异构问题的同时,根据多播的树型传输特点采用基于链路的资源分配策略,从而提高了网络的资源利用率,与QoS多播路由算法集成可以有效地解决服务类间的公平性问题。     

基于多片FPGA的双优先级动态调度算法

针对单片现场可编程门阵列(FPGA)在处理高速网络中海量数据时存在效率低下的问题,结合多处理器的双优先级调度算法,在所构建的多片FPGA并行处理的高速数据采集和处理模型上,提出一种基于多片FPGA的双优先级动态调度算法,并对处于低优先级段的强实时周期任务提出一种最早截止期临界松弛调度(EDCL)算法。根据任务的松弛度确定任务的优先级,若提升时间到达时仍未完成,则将其提升到高优先级段; 对软实时周期任务,设置在中优先级段,通过延长当前任务截止期至动态模糊阈值进行调度。实验结果表明,该算法能很好地调度强实时周期任务,保证重要任务的优先执行,并能降低由于抢占造成的软实时周期任务错失率。     

An Effective Feedback Control Mechanism for DiffServ Architecture

As a scalable QoS(Quality of Service)architcture,DiffServ(Differentiated Service)mainly consists of two components:taffic conditioning at the edge of the DiffServ domain and simple packet forwarding inside the DiffServ domain.DiffServ has many advantages such as flexbility,scalability and simplicity.But when providing, AF (Assured Forwarding) services ,DiffServ has some problems such as unfairness among aggregated flows or among micro-flows belonging to an aggregated flow.In this paper,a feedback mechanism for AF aggregated flows is proposed to solve this problem.Simulation results show that this mechanism does improve the performance of DiffServ.Firt,it can improve the fairness among aggregated flows and make DiffServ more friendly toward TCP (Transmision Control Protocol)flows.Second,it can decrease the buffer requirements at the congested router and thus obtain lower delay and packet loss rate.Third,it also keeps almost the same link utility as in normal DiffServ,Einally,it is simple and easy to be implemented.     

一种排队延迟感知的LTE调度机制

长期演进(LTE)系统在分组交换域内承载语音业务,但对延迟和丢包敏感的语音业务服务质量较难得到保证。为此,提出一种排队延迟感知的语音分组调度机制,根据队列长度、信道条件、排队延迟以及业务最大允许延迟来确定用户调度优先级,从而实现用户资源的合理分配。理论分析和仿真结果表明,与VSM调度机制相比,该调度机制在确保时延和系统吞吐量满足要求的前提下,能有效地利用网络资源,降低丢包率,提高用户公平性。