[论文解读] Performance Measurement of the Heterogeneous Network

Soumen Kanrar, Mohammad Siraj|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2011

Network Traffic and Congestion Control参考文献 5被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于连续时间马尔可夫链（非生灭过程）的异构网络性能测量框架，用于建模多服务器系统中的延迟。该框架评估了排队机制与调度算法，展示了在网络优化中延迟分析的改进，且具有向无线领域扩展的潜力。

ABSTRACT

Till today we dreamt of imperceptible delay in a network. The computer science research grows today faster than ever offering more and more services (computational representational, graphical, intelligent implication etc) to its user. But the problem lies in "greater the volume of services greater the problem of delay". So tracing delay, or performance analysis focusing on time required for computation, in a existing or newly configured network is necessary to conclude the improvement. In this paper, we have done the job of delay analysis in a multi-server system,. For this proposed work we have used continuous -parameter Markov chains (Non -Birth -Death Process),for developing the required models, and for developing the simulator we have used queuing networking, different scheduling algorithms at the servers queue and process scheduling . The work can be further extended to test the performance of wireless domain.

研究动机与目标

• 应对现代计算环境中服务量增加带来的网络延迟增长挑战。
• 开发一种系统化的方法，用于分析和测量多服务器网络系统中的延迟。
• 使用连续参数马尔可夫链对网络性能进行建模，以捕捉动态行为。
• 评估不同调度算法对队列管理与响应时间的影响。
• 为将性能分析扩展至无线网络领域提供基础。

提出的方法

• 采用连续时间、非生灭马尔可夫链，对多服务器网络中请求流的随机行为进行建模。
• 基于排队网络理论设计仿真框架，以表示服务器与进程调度的动力学特性。
• 在服务器队列层级集成多种调度算法，以在不同配置下比较性能。
• 通过数学建模推导状态转移概率与稳态性能指标。
• 通过仿真验证模型，评估在不同负载条件下的延迟与吞吐量。
• 利用该框架分析异构网络环境中计算延迟与通信延迟。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效建模与测量多服务器异构网络中的延迟？
• RQ2 不同调度算法对队列响应时间与系统性能有何影响？
• RQ3 马尔可夫链模型在多大程度上能够捕捉复杂网络化系统的性能特征？
• RQ4 服务量增加如何影响异构网络中的端到端延迟？
• RQ5 所提出的模型能否扩展至分析无线网络环境中的性能？

主要发现

• 连续时间马尔可夫链的使用能够准确建模多服务器网络系统中的延迟动态。
• 在服务器队列层级采用不同调度算法，会在响应时间与吞吐量上产生可测量的差异。
• 仿真框架成功捕捉了在不同负载与配置条件下性能的权衡。
• 该模型为识别异构网络架构中的性能瓶颈提供了定量依据。
• 该方法可扩展至无线领域，表明其在未来网络性能分析中具有更广泛的应用潜力。
• 本研究为复杂、服务密集型网络中的延迟分析贡献了一个经验证的方法论框架。