ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАЩИТЫ ОЧЕРЕДЕЙ ОТ ПЕРЕГРУЗОК В СИСТЕМАХ РЕЗЕРВИРОВАНИЯ РЕСУРСОВ

Контроль перегрузки сети является весьма актуальной задачей при обеспечении защиты очередей в системах резервирования ресурсов. Это - один из ключевых элементов, так как многие контроллеры вводились с целью контроля перегрузки для решения проблемы. Статья посвящена анализу влияния рабочей нагрузки сети на производительность различных активных контроллеров управления очередями, включая традиционный контроллер Drop Tail, для обеспечения защиты очередей от перегрузок в системах резервирования ресурсов. Данная работа представляет анализ четырех возможных сценариев с одинаковыми сетевыми параметрами за исключением рабочей нагрузки сети. Производительность каждого контроллера измеряется при помощи различных метрик производительности. Влияние нагрузки сетевого трафика на производительность сетевых контроллеров можно легко наблюдать в четырех представленных сценариях. Поведение всех контроллеров четко указывало на влияние нагрузки сетевого трафика на их производительность. Полученные результаты показали, что нагрузка на сетевой трафик прямо пропорциональна пропускной способности, потере пакетов и задержке. Результаты могут быть использованы при создании отказоустойчивых систем резервирования ресурсами.

1. Hollot C.V., Misra V., Towsley D., Gong W.-B. A control theoretic analysis of RED. Proc. IEEE INFOCOM Conf. on Computer Communications Twentieth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Society Cat No01CH37213. 2001;3(2):1510- 1519.

2. Jacobson V. Congestion avoidance and control. ACM SIGCOMM Comput. Commun. Rev. 1988;18(4):314-329.

3. Sundararajan J.K., Zhao F., Youssef-Massaad P., Medard M. A modification to RED AQM for CIOQ switches. IEEE Global Telecommunications Conf. GLOBECOM 04. 2004;3:1708–1712.

4. Floyd S., Jacobson V. Random early detection gateways for congestion avoidance. IEEE/ACM Trans. Netw. 1993;1(4):397-413.

5. Ramakrishna B.B., Prashant A., Shrinivasa D.M.D. A Survey on New Load Based Active Queue Management Mechanisms. ijser.org. 2012;3(10):1-4.

6. Feng W., Shin K.G., Kandlur D.D., Saha D. The BLUE active queue management algorithms. IEEE/ACM Trans. Netw. 2002;10(4):513-528.

7. Feng W., Kandlur D., Saha D., Shin K. BLUE: A new class of active queue management algorithms. Ann Arbor; 1999. p. 1-27.

8. Hollot C.V., Misra V., Towsley D., Gong W.-B. On designing improved controllers for AQM routers supporting TCP flows. INFOCOM Twentieth Annual Joint Conf. of the IEEE Computer and Communications Societies, IEEE. 2001;3:1726-1734.

9. Høiland-Jørgensen T. Battling Bufferbloat: An experimental comparison of four approaches to queue management in Linux. Tech. Rep., Roskilde University, Roskilde, Denmark; 2012.

10. Nichols K., Jacobson V. Controlling queue delay. Communications of the ACM. 2012;55(7):42-50.

11. Floyd S., Gummadi R., Shenker S. Adaptive RED: An algorithm for increasing the robustness of RED’s active queue management. 2001. Available by: https://www.icir.org/floyd/papers/adaptiveRed.pdf.