Điều khiển lưu lượng và tắc nghẽn trong mạng ATM, chương 17 ppt

Chương 17: Những thay đổi của giải
thuật ERICA
Như đã đề cập từ trước, giải thuật ERICA+ là bổ sung cho
giải thuật ERICA và có những thay đổi sau:
+ Độ tận dụng đường truyền không còn là mục tiêu cố đònh ở
mức
độ tận dụng đích TU như trong ERICA. Thay vào đó dung
lượng đường truyền bằng tổng dung lượng ABR và dung lượng
VBR.
+ Dung lượng ABR đích là một phân số của dung lượng tổng
ABR:

Dung lượng ABR đích

f (T
q
) x Dung lượng tổng ABR
Hàm f (T
q
) phải thỏa mản các điều kiện sau:
a) f (T
q
)  1, khi độ trễ hàng đợi T
q
= 0. Lúc này hàng đợi
được phép tăng và T
q
có thể đạt đến T0, đây là giá trò ngưỡng.
Cách chọn lựa đơn giản là giữ giá trò này bằng 1. Hàng đợi tăng
do các lỗi nhẹ trong đo lường. Một phương pháp khác là sử dụng
một hàm tuyến tính với hệ số góc nhỏ. Chú ý rằng chúng ta

không nên sử dụng hàm tăng mạnh (aggressive increase
function). Do độ trễ hàng đợi là một thông số có tính biến động
cao nên với một sự thay đổi nhỏ trong giá trò độ trễ có thể gây ra
sự thay đổi lớn trong phân cấp tốc độ và có thể dẫn đến mất ổn
đòng.
b) f (T
q
) < 1 , khi độ trễ hàng đợi lớn hơn T0. Lúc này hàng
đợi bắt buộc phải giảm và T
q
xuống T0. Bởi vì chiều dài hàng
đợi tăng là do các chùm lưu thông nên so với trường hợp trên (ta
dự đoán dung lượng cao hơn dung lượng có sẵn) trong trường
hợp này ta cần một cơ chế điều khiển cứng rắn hơn. Do chúng ta
dự đoán dung lượng thấp hơn dung lượng có sẵn nên phần dung
lượng còn lại sẽ được sử dụng để rút hàng đợi.
c) Nếu hàng đợi tăng vô tận thì chúng ta mong muốn f (T
q
) về
0. Nhưng giá trò f (T
q
) bằng 0 hoặc rất thấp thì dung lượng ABR
không thể chấp nhận được; vì vậy chúng ta đặt một giá trò
ngưỡng (cutoff value) trên dung lượng phân cấp để rút hàng đợi.
Giá trò ngưỡng này được mô tả bởi thông số gọi là “hệ số giới
hạn rút hàng đợi” QDLF (Queue Drain Limit Factor). Trong
thực tế, QDLF = 0.5 là thích hợp.
d) Khi độ trễ hàng đợi T
q
= To thì f (T

q
) =1.
Chúng ta có thể chọn f (T
q
) là hàm bước (step function), đó
là hàm giảm dung lượng theo từng bước (xuống đến giá trò
ngưỡng) khi độ trễ hàng đợi vượt qua giá trò ngưỡng. Hàm bước
được minh họa trong hình sau:
Hình mô tả hàm bước cho ERICA+
Hàm bước có thể được thay thế bằng hàm tuyến tính từng
đoạn như hình sau:
Queue Delay T
Parameters:{{a1,T1},{a2,T2}, ,{an-1,Tn-1},an}
T2
T1
a3
a2
a1
Capacity Mutiplication Factor
Hàm tuyến tính từng đoạn cho ERICA+
Hàm trễ sau đây được dùng thay cho cách dùng ngưỡng đơn
để tăng và giảm dung lượng.
Nó dùng một ngưỡng để tăng dung lượng và một ngưỡng
khác để giảm dung lượng. Tuy nhiên, các hàm này đòi hỏi đa
ngưỡng (đa thông số) do độ trễ hàng đợi có tính biến đổi cao.
Hơn nữa, các ngưỡng là các điểm gián đoạn, có nghóa là hồi tiếp
được đưa về nguồn sẽ rất khác nhau nếu hệ thống chuyển từ
ngưỡng này sang ngưỡng khác.
Tuy nhiên, chúng ta có thể dùng hàm chỉ với hai thông số cho
hai vùng khác nhau: (0,Qo) và (Qo, vô cực). Hai hàm cung cấp

sự điều khiển cứng rắn tốt nhất khi hàng đợi tăng theo dạng của
hình hyperbol vuông góc (rectangular hyperbol) và hàm mũ âm
T1
T2
Queue Delay T
a1
a2
a3
Capacity Multiplication
Factor
Parameters:{{a1,T1},{a2,T2}, ,{an-1,Tn-1},an}
a1
a2
T1 T2
Hysteresis
Capacity Multiplication Factor
Queue Delay T
Parameters: {{a1,T1},{a2,T2}, ,{an-1,Tn-1},an}
(negative exponentail), trong đó hàm hyperbol vuông góc là
hàm đơn giản nhất.
Bởi vì phần T < T0 yêu cầu điều khiển nhẹ hơn nên chúng ta
có thể có một hàm hyperbol khác cho vùng đó; hàm này yêu
cầu thêm một thông số cho vùng này. Giải thuật điều khiển
hàng đợi sử dụng thời gian trì hoãn hàng đợi như một giá trò
ngưỡng. Vì vậy, tù thuộc vào dung lượng hàng đợi có sẵn lúc
này giá trò T0 chuyển sang hàng đợi Qo như sau:
Qo =
Tổng dung lượng ABR x T0
Trong phần sau, chúng ta sẽ chỉ xem xét Qo và hàng đợi mà
Qo là một biến phụ thuộc vào dung lượng có sẵn. Thông số cố

đònh là T0 và hàm điều khiển hàng đợi như sau:

Qoxqa
axQo
Tqf


)1(
)( , khi q > Qo
và

Qoxqb
bxQo
Tqf


)1(
)( , khi 0  q  Qo
Chú ý rằng f(T
q
) là một số nằm giữa 1 và 0 trong khoảng từ
Qo đến vô cùng và nằm giữa b và 1 trong khoảng từ 0 đến Qo.
Cả hai đường này giao nhau tại Qo và khi đó f(T
q
) = 1. Hàm này
có cận dưới là hệ số giới hạn rút hàng đợi QDLF.

)
)1(
,()f(T

Qoxqa
axQo
QDLFMaxq

 , Khi q > Qo
Qo
Queue Length q
1.00
Capacity
Multiplication
Factor
Qoxqb
bxQo
Factor


)1(
Qoxqa
axQo
Factor


)1(
min
F
minFFactor

Hình mô tả hàm điều khiển hàng đợi cho
ERICA+
3.1.4.9.7 nh hưởng của sự biến động lên giải thuật ERICA:

ERICA+ tính toán dung lượng ABR đích là kết quả của f(T
q
)
và dung lượng ABR. Đây đều là hai thông số biến đổi (biến
ngẫu nhiên) và kết quả của phép tính với hai biến ngẫu nhiên
(ví dụ A và B) là một biến ngẫu nhiên có độ biến động lớn hơn
A và B. Hồi tiếp trở nên ít tin cậy hơn khi dung lượng tăng.
Ví dụ hệ số tải phụ thuộc vào dung lượng ABR và được sử
dụng trong công thức để đạt công bằng max-min. Do giải thuật
ERIAC+ thay đổi dung lượng ABR dựa trên chiều dài hàng đợi,
công thức này cần phải chòu chòu đựng các thay đổi nhỏ trong hệ
số tải. Thật vậy, công thức áp dụng hàm trễ để loại trừ biến
động do hệ thống gây ra. Các kỹ thuật như hàm trễ và lấy trung
bình có thể chòu đựng độ biến động nhỏ nên chúng ta cần giảm
biến động trong dung lượng ABR đích.
Trước hết chúng ta xem xét thông số dung lượng ABR. Thông
số này được ước lượng sau mỗi khoảng thời gian trung bình. Một
quá trình ước lượng đơn giản có thể kế thừa từ việc đếm số cell
VBR được gửi, tính toán dung lượng VBR và trừ nó ra khỏi dung
lượng đường truyền. Quá trình này có thể bò lỗi một cell trong
một khoảng thời gian trung bình. Lỗi này có thể được tối thiểu
bằng cách trọn khoảng thời gian trung bình dài hơn.
Tuy nhiên dung lượng ABR đo được biến động ít hơn chiều
dài hàng đợi tức thời. Đó là do trung bình biến động các mẫu ít
hơn chính các mẫu đó và dung lượng ABR được lấy trung bình
sau mỗi khoảng thời gian trong khi chiều dài hàng đợi thì không.
Giá trò Q
o
= dung lượng ABR x T0 biến động giống như dung
lượng ABR.

Bây giờ chúng ta xem xét hàm f(T
q
). Hàm này bò giới hạn
dưới bởi QDLF và giới hạn trên bởi b. Vì vậy giá trò của nó nằm
trong khoảng (QDLF, b) hoặc trong thực tế thì nằm trong khoảng
(0.5,1.05).Hơn nữa nó cũng biến động do phụ thuộc vào chiều
dài hàng đợi q và Q
o
. bởi vì hàm này có tỉ số giữa Q
o
và q nên
nó biến động lớn hơn hai thông số này.
Một phương pháp để giảm biến động là sử dụng giá trò trung
bình của chiều dài hàng đợi (q), thay thế cho chiều dài hàng đợi
tức thời. Chúng ta có thể đơn giản lấy trung bình hàng đợi tại
điểm đầu và điểm cuối của khoảng thời gian đo lường. Cách lấy
trung bình này thích hợp khi khoảng thời gian đo lường nhỏ. Nếu
khoảng thời gian đo lường dài, một phương pháp lấy trung bình
tốt hơn là lấy mẫu chiều dài hàng đợi trong suốt khoảng thời
gian đó và lấy trung bình các mẫu này. Việc lấy mẫu hàng đợi
có thể thực hiện ở chế độ nền
Một phương pháp khác để giảm biến động là xác đònh hằng
số Q
o
thay vì xác đònh To nếu độ trễ đích nằm trong khoảng








nhấtlớnABRlượngDung
Q
nhấtnhỏABRlượngDung
Q
oo
, có
thể chấp nhận được.