MPLS接纳控制关键技术研究

MPLS接纳控制关键技术研究

论文摘要

服务质量(QoS,Quality of Service)是网络研究的技术热点和难点。ITU-T、IETF等组织均对服务质量从不同角度和层面进行了研究,并提出了IntServ(综合服务模型, Integerated service)、DiffServ(区分服务模型,Differentiated Service)和MPLS(多协议标记交换,Multiple Protocols Label Switching) QoS体系结构。能够得到两大阵营从信令到架构完全支持的却只有MPLS QoS体系结构。这主要是因为MPLS具有以下特点:(1)MPLS技术将连接机制引入无连接的IP网络,一次路由,多次交换,既保留了路由的灵活性,又充分发挥了交换的高速度;(2)MPLS良好的扩展性和开放性使其不仅可以在物理层、多种数据链路层、IP层、TCP等多个层次上直接建构,还可以适应从数据链路层到应用层的多种使用要求。(3)MPLS可以对目前Internet的主要关键技术问题如QoS、VPN(虚拟专用网,Virtual Private Network)、流量工程、IPv4/IPv6的过渡、组播等技术均有全面而很好的支持和完整的解决方案。(4)边缘部署,核心可扩展,与Internet的发展方向一致。因此MPLS技术从出现以来便得到了迅速应用、普及和标准化,在无线网络、LAN/PAN/MAN/WAN、光网络、卫星网络、移动网络等众多领域得到了应用,网络设备厂商和科研院所纷纷投入巨资和众多人员进行研究和开发,具有MPLS功能的网络设备是目前中高端网络设备以及网络应用的基本要求。接纳控制(CAC,Connection Admission Control)是MPLS体系结构中LSP(标记交换路径,Label Switching Path)和TE(流量工程,Traffic Engineering)实现的基本功能组件。接纳控制一直是QoS实现和研究的热点问题。接纳控制可以同时实现两个目标:(1)保障所有连接的QoS;(2)有效地提高网络资源利用率,即在用户需求和网络效益最大化之间取得良好的折中。接纳控制的实现需要两个前提,只有同时满足了这两个前提条件,新连接请求才被接纳,否则被拒绝:(1)资源条件,即网络结点有足够的资源来满足新连接请求的服务质量;(2)不损害条件,即新连接的接入,不会影响已接纳分组流的QoS。目前主要的接纳控制技术主要分为分布式CAC技术、集中式CAC技术和基于策略的CAC技术。这些CAC技术可以根据需要在MPLS网络中进行应用,与其它技术一起构成完整的QoS实现解决方案。围绕MPLS LSP和MPLS TE的CAC实现机制,本文做出了以下具有创新性的工作:1.为了准确预测自相似网络流量,提出了基于测量的自相似网络流量预测算法(HSS-MBP)。近年来的研究表明,自相似特性是网络流量的基本特性,因此根据网络流量自相似特性开展相关的网络流量预测是网络研究的根本要求,论文后续章节的大部分相关工作均基于HSS-MBP开展。HSS-MBP算法以测量的方法对自相似流量进行了预测,理论分析和模拟表明HSS-MBP算法能在较少计算量的情况下较好地对自相似网络流量进行预测,更接近于实时预测网络流量的需要。2.为了在节点对流量进行调节,提出了基于测量的自相似接纳控制算法(HSS-MBAC)和基于测量的自相似自适应接纳控制算法(HSS-AMBAC)。算法通过预测和自适应地调节相关参数预测自相似网络流量,根据自相似流量的合成特性,使网络流量预测更为准确和及时,接纳控制更为有效,在保证带宽的情况下提高了接纳效率和带宽利用率。3.针对MPLS LSP本身固有特性和实现机制,提出了基于标记的LSP概率接纳控制算法(LB-PAC)。LB-PAC不会增加LSP建立的复杂度,有效避免了端点接纳控制和端到端接纳控制的局限性。针对时延敏感和带宽敏感两种不同应用分别提出了概率接纳控制算法,分析和仿真表明,算法进一步提高了LSP接纳效率和带宽利用率。4. QoS的效用问题是ISP(Internet服务提供商,Internet Service Provider)和用户都十分关心的问题,本文将效用机制引入MPLS DS-TE(区分服务感知的流量工程,DiffServ aware Traffic Engineering)实现其接纳控制,根据MPLS DS-TE技术要求提出了UB-MDTAC算法。算法较好地权衡了ISP关心的网络效率和用户价格方面的需求,从TE的角度提高了接纳效率和带宽利用率。5.针对CAC的柔性化部署要求,本文对MPLS中基于策略的接纳控制技术进行了研究和分析,提出了MPLS策略接纳控制模型(MPBMC)和多域MPLS策略接纳控制模型(MMPBMC),探讨了MPBMC/MMPBMC策略生成、策略冲突及消解方法,作为PBMC(基于策略的接纳控制,Policy based Admission Control)在MPLS网络中实施的基本参考依据。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 综合服务体系结构
  • 1.1.2 区分服务体系结构
  • 1.1.3 MPLS体系结构
  • 1.1.4 MPLS与IntServ、DiffServ的结合
  • 1.1.5 MPLS研究热点问题
  • 1.2 研究目标和意义
  • 1.2.1 本文研究的重点
  • 1.2.2 本文研究的意义
  • 1.3 主要研究内容
  • 1.4 论文结构
  • 第二章 MPLS接纳控制技术研究与发展
  • 2.1 概述
  • 2.2 MPLS QoS对CAC的要求
  • 2.2.1 LER/LSR对CAC的要求
  • 2.2.2 MPLS TE对CAC的要求
  • 2.3 接纳控制技术及其在MPLS中的应用
  • 2.3.1 接纳控制分类
  • 2.3.2 基于参数(模型)的接纳控制及其在MPLS网络中的应用
  • 2.3.3 基于测量的接纳控制及其在MPLS网络中的应用
  • 2.3.4 基于BB的CAC及其在MPLS网络中的应用
  • 2.3.5 基于令牌的CAC及其在MPLS网络中的应用
  • 2.3.6 基于策略的CAC及其在MPLS网络中的应用
  • 2.4 MPLS CAC的主要研究方向
  • 2.4.1 基于LSP的CAC研究
  • 2.4.2 基于TE的CAC研究
  • 2.4.3 控制平面与数据平面分离的带外信令GMPLS CAC研究
  • 2.4.4 基于流量自相似特性的MPLS CAC研究
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 自相似网络流量预测研究
  • 3.1 概述
  • 3.2 自相似的定义
  • 3.3 自相似网络流量模型
  • 3.4 Hurst参数估计
  • 3.5 自相似网络模型流量预测
  • 3.6 基于测量的自相似网络流量预测算法(HSS-MBP)
  • 3.7 本章小结
  • 第四章 基于测量的自相似接纳控制算法研究
  • 4.1 概述
  • 4.2 自相似参数的合成特性研究
  • 4.3 基于测量的自相似接纳控制算法(HSS-MBAC)
  • 4.3.1 算法思想
  • 4.3.2 算法实现
  • 4.3.3 算法分析与仿真
  • 4.4 基于自相似测量的自适应接纳控制算法(HSS-AMBAC)
  • 4.4.1 HSS-MBAC参数分析
  • 4.4.2 基于自相似测量的自适应接纳控制算法
  • 4.4.3 算法分析与仿真
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于标记的概率接纳控制(LB-PAC)算法研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于探测的接纳控制技术及其存在的问题
  • 5.2.1 基于探测的接纳控制技术
  • 5.2.2 PBAC存在的主要问题
  • 5.3 基于标记的接纳控制技术及其对PBAC主要问题的解决
  • 5.3.1 基于标记的接纳控制技术的探测过程
  • 5.3.2 基于标记的接纳控制对PBAC主要问题的解决
  • 5.4 基于标记的概率接纳控制(LB-PAC)算法
  • 5.4.1 算法思想
  • 5.4.2 算法实现
  • 5.4.3 算法分析与仿真
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 基于效用的UB-MDTAC算法研究
  • 6.1 概述
  • 6.2 MPLS DS-TE
  • 6.2.1 MPLS流量工程
  • 6.2.2 MPLS DS-TE
  • 6.3 微观经济学与网络最优化理论
  • 6.3.1 Kelly模型
  • 6.3.2 资源分配定价策略
  • 6.4 基于效用的UB-MDTAC算法
  • 6.4.1 算法思想
  • 6.4.2 算法实现
  • 6.4.3 算法分析与仿真
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 基于策略的MPLS接纳控制模型(MPBMC)研究
  • 7.1 概述
  • 7.2 PBMC和PBNM模型与组件
  • 7.2.1 PBMC模型功能组件
  • 7.2.2 PBNM模型及功能组件
  • 7.3 MPBMC/MMPBMC模型
  • 7.3.1 MPBMC模型
  • 7.3.2 MMPBMC模型
  • 7.3.3 MPBMC/MMPBMC模型中的策略层次
  • 7.4 MPBMC/MMPBMC模型中的策略及其生成
  • 7.4.1 策略
  • 7.4.2 策略规范语言
  • 7.4.3 MPBMC/MMPBMC模型策略生成
  • 7.4.4 策略的存储和查找
  • 7.5 MPBMC/MMPBMC 模型中的策略冲突及其消解
  • 7.5.1 策略冲突
  • 7.5.2 策略冲突检测
  • 7.5.3 策略冲突消解
  • 7.6 本章小结
  • 第八章 结束语
  • 8.1 论文工作总结
  • 8.2 进一步的研究工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在攻读博士学位期间取得的主要学术成果
  • 作者在攻读博士学位期间出版的教材
  • 作者在攻读博士学位期间负责和参与的主要科研工作
  • 相关论文文献

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