2. Related worksActive queue manage

2. Related works
Active queue management has been extensively
studied since early 1990s, and RED is the most widely
accepted one. RED detects incipient congestion at
network routers in order to promptly notify sources to
reduce their rates, punish misbehaving flows without
being biased against burst traffic, and avoid global
synchronization. RED maintains a long term average
of the queue length (buffer occupancy) of the routers to
detect incipient congestion, and randomly drops
packets in proportion to this buffer occupancy value.
Proceedings of the 2005 International Conference on Parallel Processing (ICPP’05)
0190-3918/05 $20.00 © 2005 IEEE
However, RED’s performance is extremely
sensitive to its parameters. It is difficult to tune the
parameters to achieve good performance in different
networks.
Furthermore, queue length is only an indirect
reflection of traffic load, many studies showed that
queue length should not be the only parameter to be
observed and controlled.
When mixed traffic types share a link, RED allows
unfair bandwidth sharing since RED imposes the same
loss rate on all flows regardless of their bandwidths. To
remedy this weakness, FRED (Flow RED)[7],
proposed in 1997, uses per-active-flow accounting to
impose on each flow a loss rate depending on the flow
buffer occupancy. Unfortunately, the per-active-flow
accounting in FRED suffers from the problem of
scalability.
CHOKe [6] is another improved AQM algorithm
based on RED, targeting to improve the fairness of
RED. The basic idea behind CHOKe is that the
contents of the FIFO buffer form a “sufficient statistic”
about the incoming traffic and can be used in a simple
fashion to penalize misbehaving flows. When a packet
arrives at a congested router, CHOKe draws a packet at
random from the FIFO buffer and compares it with the
arriving packet. If they both belong to the same flow,
then they are both dropped, else the randomly chosen
packet is left intact and the arriving packet is admitted
into the buffer with a probability that depends on the
level of congestion (this probability is calculated
exactly as in RED). The reason for doing this is that
the FIFO buffer is more likely to have packets
belonging to a misbehaving flow and hence these
packets are more likely to be chosen for comparison.
Further, packets belonging to a misbehaving flow
arrive more numerously and are more likely to trigger
comparison. The intersection of these two high
probability events is precisely the event that packets
belonging to misbehaving flows are dropped. As a
consequence, packets of misbehaving flows will be
dropped more often than packets of well-behaved
flows.
The main contribution of CHOKe is its fairness
over RED. Although CHOKe cannot realize absolute
fairness (or max-min fairness), it does punish the
misbehaving flows effectively. Moreover, CHOKe
does not use per-flow-state, thus maintains the
simplicity and scalability of RED. However, CHOKe
also inherits the disadvantages of RED, such as
instability of instantaneous queue length, and
parameter sensitiveness etc.
CSFQ (Core Stateless Fair Queue) [8] is another
improved AQM algorithm. The goal of CSFQ is to
realize max-min fairness through packet dropping. In
CSFQ, a technique named DPS (Dynamic Packet
State)[9] is used to relieve core nodes from per-flowstate management, thus improve the scalability of the
algorithm.
In CSFQ, network routers are divided into edges
and cores. The edge routers maintain per-flow state,
estimate the incoming rate of each flow, and insert a
label into each packet based on the estimation. The
core routers maintain no per-flow state, but use FIFO
packet scheduling augmented by a probabilistic
dropping algorithm, which uses the packet labels and
an estimate of the aggregate traffic at the router.
Theoretically, CSFQ can achieve more fairness than
other AQM algorithms. But in our experimental
studies, the fairness of CSFQ is not as good as
expected, especially when there are TCP flows.

Kết quả (Việt) 1:

2. liên quan đến công trìnhQuản lý hoạt động hàng đợi đã rộng rãihọc từ đầu những năm 1990, và màu đỏ là rộng rãi nhấtchấp nhận một. ĐỎ phát hiện các tắc nghẽn ly tạibộ định tuyến mạng để thông báo ngay cho nguồn đểgiảm tỷ lệ của họ, trừng phạt các dòng chảy hỏng mà không cầnđược thiên vị chống lại nổ giao thông, và tránh toàn cầuđồng bộ hóa. Hồng duy trì mức trung bình dài hạnchiều dài hàng đợi (đệm người) của router đểphát hiện tắc nghẽn ly, và ngẫu nhiên giọtgói theo tỷ lệ giá trị suất phòng đệm này.Thủ tục tố tụng của hội nghị quốc tế năm 2005 về xử lý song song (ICPP'05)0190-3918/05 $20,00 © 2005 IEEETuy nhiên, hiệu quả của màu đỏ là cực kỳnhạy cảm với các tham số của nó. Đó là khó khăn để điều chỉnh cácCác tham số để đạt được hiệu suất tốt tại khác nhaumạng.Hơn nữa, chiều dài hàng đợi là chỉ một gián tiếpsự phản ánh của lưu lượng truy cập tải, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằngchiều dài hàng đợi không phải là tham số duy nhấtquan sát và điều khiển.Khi các loại lưu lượng truy cập khác nhau chia sẻ một liên kết, màu đỏ cho phépbăng thông không công bằng chia sẻ vì RED áp đặt như vậytỷ lệ tổn thất trên tất cả dòng bất kể băng thông của họ. Đểkhắc phục điểm yếu này, FRED (luồng đỏ) [7],đề xuất vào năm 1997, sử dụng một-hoạt động-lưu lượng kế toán đểáp đặt trên mỗi dòng chảy một tỉ lệ tổn thất phụ thuộc vào dòng chảysuất phòng đệm. Thật không may, một-hoạt động-dòng chảykế toán trong FRED đau khổ từ các vấn đềkhả năng mở rộng.CHOKe [6] là một giải thuật AQMDựa trên RED, nhắm mục tiêu nâng cao sự công bằng củaMÀU ĐỎ. Ý tưởng cơ bản đằng sau CHOKe, đó là cácnội dung của bộ đệm FIFO tạo thành một "đầy đủ số liệu thống kê"về đến lưu lượng truy cập và có thể được sử dụng trong một đơn giảnthời trang để phạt hỏng chảy. Khi một gói dữ liệuđến lúc một router tắc nghẽn, CHOKe rút ra một gói tạingẫu nhiên từ đệm FIFO và so sánh nó với cácgói tin đến. Nếu cả hai đều thuộc về cùng một dòng,sau đó họ được cả hai giảm xuống, khác được lựa chọn ngẫu nhiêngói còn lại nguyên vẹn và thừa nhận gói tin đếnvào bộ đệm với một xác suất phụ thuộc vào cácmức độ tắc nghẽn (xác suất này được tính toánchính xác như trong màu đỏ). Lý do cho việc này làbộ đệm FIFO là nhiều khả năng có gói dữ liệuthuộc về một dòng chảy hỏng và do đó đâygói tin có nhiều khả năng được chọn để so sánh.Hơn nữa, các gói dữ liệu thuộc về một dòng chảy hỏngđến hơn numerously và có nhiều khả năng để kích hoạtso sánh. Giao điểm của cao haixác suất sự kiện là chính xác các sự kiện đó gói dữ liệuthuộc về hỏng chảy bị rơi. Như là mộthậu quả, gói hỏng chảy sẽthả thường xuyên hơn so với các gói tin của giáo dụcdòng chảy.Sự đóng góp chính của CHOKe là sự công bằng của nótrong màu đỏ. Mặc dù CHOKe không thể nhận ra tuyệt đốisự công bằng (hoặc công bằng max-min), nó trừng phạt cáchỏng chảy một cách hiệu quả. Hơn nữa, nghẹnkhông sử dụng cho một dòng chảy-nhà nước, do đó duy trì cácđơn giản và khả năng mở rộng của màu đỏ. Tuy nhiên, nghẹncũng thừa hưởng những khó khăn của màu đỏ, chẳng hạn nhưsự mất ổn định chiều dài hàng đợi tức thời, vàtham số sensitiveness vv.CSFQ (Core Stateless Fair Queue) [8] là mộtgiải thuật AQM. Mục tiêu của CSFQ lànhận ra sự công bằng max-min thông qua gói thả. ỞCSFQ, một kỹ thuật tên DPS (gói năng độngNhà nước) [9] được sử dụng để làm giảm các node lõi từ quản lý cho một flowstate, do đó cải thiện khả năng mở rộng của cácthuật toán.Trong CSFQ, định tuyến mạng được chia thành các cạnhvà lõi. Máy phay cạnh duy trì trạng thái cho một dòng chảy,ước tính đến tỷ lệ lưu lượng mỗi, và chèn mộtnhãn vào mỗi gói dữ liệu dựa trên dự toán. Cácbộ định tuyến lõi duy trì trạng thái cho một dòng chảy không có, nhưng sử dụng FIFOgói lập kế hoạch tăng cường bởi một xác suấtthuật toán thả, sử dụng các gói nhãn vàmột ước tính lưu lượng truy cập tổng hợp tại các bộ định tuyến.Về lý thuyết, CSFQ có thể đạt được nhiều hơn công bằng hơnCác thuật toán AQM khác. Nhưng trong thử nghiệm của chúng tôinghiên cứu, sự công bằng của CSFQ là không tốt nhưdự kiến, đặc biệt là khi có dòng chảy TCP.

Kết quả (Việt) 2:

2. liên quan việc
quản lý hàng đợi tích cực đã được rộng rãi
nghiên cứu từ đầu những năm 1990, và RED là rộng rãi nhất
một chấp nhận. RED phát hiện tắc nghẽn phôi thai tại
các bộ định tuyến mạng để thông báo kịp thời các nguồn để
giảm giá của mình, trừng phạt misbehaving chảy mà không
bị sai lệch so với lưu lượng bùng nổ, và tránh toàn cầu
đồng bộ hóa. RED duy trì một mức trung bình dài hạn
của chiều dài hàng đợi (đệm occupancy) của router để
phát hiện tắc nghẽn phôi thai, và ngẫu nhiên rơi
gói tương ứng với giá trị chiếm đệm này.
Kỷ yếu của Hội nghị 2005 Quốc tế về xử lý song song (ICPP'05)
0190- 3918/05 $ 20,00 © 2005 IEEE
Tuy nhiên, hiệu suất RED là cực kỳ
nhạy cảm với các thông số của nó. Đó là khó khăn để điều chỉnh các
thông số để đạt được hiệu suất tốt trong khác nhau
mạng.
Hơn nữa, chiều dài hàng đợi chỉ là gián tiếp
phản ánh của tải giao thông, nhiều nghiên cứu cho thấy
chiều dài hàng đợi không phải là thông số chỉ để được
quan sát và kiểm soát.
Loại lưu thông Khi trộn chia sẻ một liên kết, RED cho phép
chia sẻ băng thông công bằng kể từ RED áp đặt cùng một
tỷ lệ tổn thất trên tất cả các dòng bất kể băng thông của họ. Để
khắc phục nhược điểm này, Fred (Flow RED) [7],
đề xuất vào năm 1997, sử dụng kế toán cho mỗi hoạt động, lưu lượng để
áp đặt trên mỗi dòng một tỷ lệ tổn thất phụ thuộc vào lưu lượng
chiếm dụng bộ đệm. Thật không may, mỗi hoạt động, lưu lượng
kế toán tại FRED bị những vấn đề về
khả năng mở rộng.
Choke [6] là một thuật toán AQM cải tiến
dựa trên RED, nhắm mục tiêu để cải thiện sự công bằng của
RED. Ý tưởng cơ bản đằng sau Choke là
nội dung của bộ đệm FIFO tạo thành một "thống kê đủ"
về giao thông đến và có thể được sử dụng trong một đơn giản
thời trang để trừng phạt các dòng hỏng. Khi một gói tin
tới một bộ định tuyến tắc nghẽn, Choke rút ra một gói tin
ngẫu nhiên từ bộ đệm FIFO và so sánh nó với các
gói tin đến. Nếu cả hai đều thuộc về cùng một dòng chảy,
sau đó chúng được cả hai giảm, khác được chọn ngẫu nhiên
gói tin được giữ nguyên vẹn và gói tin đến được nhận
vào các bộ đệm với một xác suất mà phụ thuộc vào
mức độ tắc nghẽn (xác suất này được tính toán
chính xác như trong RED). Lý do cho việc này là
các bộ đệm FIFO có nhiều khả năng để có các gói
thuộc về một dòng chảy misbehaving và do đó các
gói dữ liệu có nhiều khả năng được lựa chọn để so sánh.
Hơn nữa, các gói tin thuộc về một dòng chảy misbehaving
đến đúng điệu hơn và có nhiều khả năng trigger
so sánh. Giao điểm của hai cao
sự kiện xác suất chính xác là sự kiện rằng các gói tin
thuộc hỏng dòng được giảm. Như một
hệ quả, các gói tin lưu chuyển misbehaving sẽ được
giảm nhiều hơn so với các gói tin của cách xử lý tốt
dòng chảy.
Những đóng góp chính của choke là sự công bằng của nó
trên RED. Mặc dù Choke không thể nhận ra tuyệt đối
công bằng (hoặc max-min công bằng), nó trừng phạt
chảy misbehaving hiệu quả. Hơn nữa, Choke
không sử dụng mỗi dòng trạng thái, do đó duy trì
sự đơn giản và khả năng mở rộng của RED. Tuy nhiên, Choke
cũng thừa hưởng những nhược điểm của RED, chẳng hạn như
sự bất ổn của chiều dài hàng đợi tức thời, và
thông số nhạy cảm, vv
CSFQ (Stateless Fair Queue Core) [8] là một
thuật toán AQM cải thiện. Mục tiêu của CSFQ là để
nhận ra sự công bằng max-min thông qua gói giảm. Trong
CSFQ, một kỹ thuật có tên là DPS (Dynamic Packet
Nhà nước) [9] được sử dụng để làm giảm nút lõi từ quản lý mỗi flowstate, do đó cải thiện khả năng mở rộng của
thuật toán.
Trong CSFQ, các bộ định tuyến mạng được chia thành các cạnh
và lõi. Các bộ định tuyến biên duy trì trạng thái cho mỗi dòng chảy,
ước tính tỷ lệ đến của mỗi dòng, và chèn một
nhãn vào mỗi gói tin dựa trên dự toán. Các
bộ định tuyến lõi duy trì không có nhà nước theo luồng, nhưng sử dụng FIFO
lịch gói kèm theo một xác suất
thuật toán giảm, trong đó sử dụng các nhãn gói tin và
ước tính lưu lượng tổng hợp tại các bộ định tuyến.
Về mặt lý thuyết, CSFQ có thể đạt được sự công bằng hơn so với
thuật toán AQM khác. Nhưng trong thử nghiệm của chúng tôi
nghiên cứu, sự công bằng của CSFQ là không tốt như
mong đợi, đặc biệt là khi có dòng TCP.