Various middleboxes are ubiquitously deployed in networks to perform packet processing functions, such as firewalling, proxy, scheduling, etc., for the flows passing through them. With the explosion of network traffic and the demand for multiple types of network resources, it has never been more challenging for a middlebox to provide Quality-of-Service (QoS) guarantees to grouped flows. Unfortunately, all currently existing fair queueing algorithms fail in supporting hierarchical scheduling, which is necessary to provide QoS guarantee to the grouped flows of multiple service classes. In this paper, we present two new multi-resource fair queueing algorithms to support hierarchical scheduling, collapsed Hierarchical Dominant Resource Fair Queueing (collapsed H-DRFQ) and dove-tailing H-DRFQ. Particularly, collapsed H-DRFQ transforms the hierarchy of grouped flows into a flat structure for flat scheduling while dove-tailing H-DRFQ iteratively performs flat scheduling to sibling nodes on the original hierarchy. Through rigorous theoretical analysis, we find that both algorithms can provide hierarchical share guarantees to individual flows, while the upper bound of packet delay in dove-tailing H-DRFQ is smaller than that of collapsed H-DRFQ. We implement the proposed algorithms on Click modular router and the experimental results verify our analytical results.


翻译:不幸的是,目前所有公平的排队算法都无法支持等级排队,而这种排队算法对于向多个服务类分组流动提供QOS担保是必要的。在本文中,我们提出了两种新的多资源公平排队算法,以支持等级排队安排、崩溃的高层次支配资源公平排队(因为网络流量激增和对多种网络资源的需求),对于向分组流动提供优质服务(QOS)保障的中层箱来说,它从未像现在这样更具挑战性。特别是,已经崩溃的H-DRFQ将分组流的等级转换成一个固定的排队结构,同时让H-DRFQ对多个服务类的分组流动提供QOS保证。通过严格的理论分析,我们发现高层次高层次支配资源公平排队列(崩溃的H-DRFQ)和dove-dregal Formal 公平计算法可以提供比我们高层次的AVFRF的上级流程的分级保证。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月3日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员