[論文レビュー] Stochastic Service Guarantee Analysis Based on Time-Domain Models

Jing Xie, Yuming Jiang|ArXiv.org|Apr 14, 2009

Network Traffic and Congestion Control参考文献 12被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、累積到着時間とサービス時間に関する確率的境界に基づいて定義される時間領域モデルを用いた確率的ネットワーク計算の時間領域モデルを導入する。この新しい枠組みにおいて、確率的ネットワーク計算の5つの基本的性質を確立し、従来の空間領域モデルが効果を発揮しにくい無線およびマルチアクセスネットワークにおける性能境界の直接的解析を可能にする。

ABSTRACT

Stochastic network calculus is a theory for stochastic service guarantee analysis of computer communication networks. In the current stochastic network calculus literature, its traffic and server models are typically based on the cumulative amount of traffic and cumulative amount of service respectively. However, there are network scenarios where the applicability of such models is limited, and hence new ways of modeling traffic and service are needed to address this limitation. This paper presents time-domain models and results for stochastic network calculus. Particularly, we define traffic models, which are based on probabilistic lower-bounds on cumulative packet inter-arrival time, and server models, which are based on probabilistic upper-bounds on cumulative packet service time. In addition, examples demonstrating the use of the proposed time-domain models are provided. On the basis of the proposed models, the five basic properties of stochastic network calculus are also proved, which implies broad applicability of the proposed time-domain approach.

研究の動機と目的

• 空間領域確率的ネットワーク計算の限界を解消し、無線および競合制御型ネットワークをモデル化すること。
• 到着間隔時間およびサービス時間に関する確率的境界に基づく時間領域トラフィックおよびサーバー・モデルの開発。
• 時間領域フレームワークにおける確率的ネットワーク計算の5つの基本的性質（サービス保証、出力特性、連結性、残余サービス、重ね合わせ）を確立すること。
• 無線リンクおよびバックオフ方式を含む例を通じて、適用可能性を示すこと。
• 時間領域モデルと既存の空間領域モデルとの間のマッピングを提供し、相互運用性および広範な適用性を確保すること。

提案手法

• パケット間の累積到着時間に対する確率的下限を用いてトラフィックモデルを定義する。
• 仮想時間関数と累積サービス時間に対する確率的上限を用いてサーバー・モデルを定義する。
• 到着間隔時間の分布とサービス時間の確率的境界に基づいて、時間領域確率的サービス曲線を形式化する。
• 提案された時間領域モデルを用いて、確率的ネットワーク計算の5つの核心的性質を証明する。
• 時間領域モデルと既存の空間領域モデル（例：v.s.d 確率的到着曲線、i.d. 確率的サービス曲線）との間のマッピングを確立する。
• モデル間の変換を用いて、さまざまなトラフィックおよびサーバー・タイプの組み合わせへの結果の拡張を図る。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 到着間隔時間およびサービス時間の境界に基づく時間領域モデルは、確率的ネットワーク計算における空間領域モデルの代替として実用的であるか。
• RQ2 確率的ネットワーク計算の5つの基本的性質が時間領域フレームワーク内でどのように導出され、証明されるか。
• RQ3 時間領域モデルと既存の空間領域確率的ネットワーク計算モデルとの関係は何か。
• RQ4 時間領域モデルは、誤りを伴う無線リンクおよびバックオフ型マルチアクセスネットワークの挙動を効果的に捉えることができるか。
• RQ5 提案されたモデルは、空間領域への変換と比較して、よりタイトまたはより直接的な性能解析をどのように可能にするか。

主な発見

• 確率的ネットワーク計算の5つの基本的性質（サービス保証、出力特性、連結性、残余サービス、重ね合わせ）が、提案された時間領域モデルのもとで正常に証明された。
• v.s.d 確率的到着曲線は指数分布する到着間隔時間に対応し、i.d. 確率的サービス曲線は確率的遅延境界を持つ誤りを伴う無線リンクをモデル化する。
• v.s.d 確率的到着曲線および i.d. 確率的サービス曲線を有するフローに対して、サービス保証および出力特性が直接得られる。
• すべてのサーバーが制約付きサービス曲線を提供するシステムでは、入力トラフィック曲線の種別にかかわらず連結性の性質が成立する。
• 確定的到着曲線および i.d. 確率的サービス曲線を前提とした残余サービス特性が証明され、他の組み合わせへの拡張には追加のモデル変換が必要となる。
• 時間領域アプローチは中間の変換ステップを回避し、特に無線およびマルチアクセスネットワークにおいて、空間領域への変換と比較して性能境界のゆるみを低減する。