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网络性能验证的方法和步骤

【摘要】:表9-2评估参数的值在下文中,评估中使用的性能指标是平均节能。从图9-16可以看出,当网络负载低于50 Mbit时,MH-DBA的平均节能率为0.85,而3M-DBA的平均节能率为0.28。当网络负载超过300 Mbit时,控制器节能率开始趋于平稳。图9-17丢包率与平均节能率当吞吐量趋于稳定时,我们总结出能量效率的结果。随着网络负载的增加,两种机制的节能率降低,这是因为系统触发睡眠机制的概率会随着负载的增加而降低。

我们通过使用基于C的离散事件模拟器OPNET 14.5对每个域的一个服务器和8个控制器进行广泛的仿真,来评估所提出的MH-DBA的有效性。评估参数的值如表9-2所示。服务器和控制器之间的物理距离是在15~20 km之间均匀分布随机设置的。US和DS信道均以1 Gbit/s的数据速率运行。控制器在主动模式、打盹模式、轻度睡眠模式和深度睡眠模式下的能量消耗分别等于3.75 W、1.70 W、1.08 W和0.40 W。在带宽分配时,服务器基于分配的带宽和开始时间设置给定周期的长度,其可以由控制器在允许的范围内动态调整。

表9-2 评估参数的值

在下文中,评估中使用的性能指标是平均节能。

其中Pa、Pd、Pls和Pds是主动、打盹、轻度睡眠和深度睡眠状态下的控制器功耗;ta、td、tls和tds是控制器在一个操作周期内每个状态的平均时间。

在缓存有限的情况下,系统将出现丢包现象。首先,我们考虑模拟中的数据包丢失,以便在平均节能比、平均延迟和丢包率方面评估所有算法的性能。

比较图9-16所示的MH-DBA方案和传统的3M-DBA方案,所呈现的结果清楚地表明MH-DBA在节能方面具有优越的性能。对于3M-DBA,当达到DBA周期的终点时,控制器将始终被唤醒。但对于MH-DBA,再多一个睡眠状态意味着更多的等待数据包和延长的睡眠时间,这可以大大地提高能源效率。从图9-16(a)可以看出,当网络负载低于50 Mbit时,MH-DBA的平均节能率为0.85,而3M-DBA的平均节能率为0.28。因此,在低网络负载下,与3M-DBA相比,MH-DBA可以减少约32.9%的能量消耗。两种方案的节能在轻载交通负荷下都会出现大幅下降。更长的延迟意味着更多的等待包和更长的睡眠时间,延长的睡眠时间有助于提高控制器的能量效率。在中高流量负载下,MH-DBA能够提供更低的延迟,从而导致控制器发送器的能耗更高。因此,较低的循环时间导致控制器较低的节能率。当网络负载超过300 Mbit时,控制器节能率开始趋于平稳。这是因为MH-DBA考虑了比3M-DBA更多的节能模式,并且控制器睡眠时间可以尽可能地调整以最大化能效。

图9-16 平均节能率与平均延迟

两种方案的美国平均等待时间如图9-16(b)所示。在大多数情况下,由于信道中的缓存较小,3M-DBA方案的延迟低于MH-DBA方案。但是,为了增加流量负载,动态睡眠轮询周期起着主要作用。这种优势有助于传输系统适应实际访问环境,其中流量大多数具有突发性。此外,带宽的有效利用还提高了最大可用信道容量。与3M-DBA相比,MH-DBA通过在中负荷和重负荷条件下提供类似的延迟来显示其优越性。调整后的较短DBA周期可以减少对缓存的占用。信道容量未被完全占用,所有流量都可以在没有更多延迟的情况下得到服务。

图9-17(a)显示了丢包率随着流量的增长而增加。增加流量负载的较高延迟导致大量数据包在缓冲区中等待。在大多数情况下,由于信道中的缓存较小,因此3M-DBA方案的丢包率低于MH-DBA方案。由于深度睡眠状态期间的睡眠时间较长,队列中可能存在大量数据缓存,并且总缓存容易超过Thrcache,这可能导致丢包。在这种情况下,控制器会自动调整Thrtime,以保证服务的QoS。

为了更直接地反映改进的节能机制优于传统机制,我们在图9-17(b)中通过增加队列缓冲来进行所有算法的无丢包模拟,并进一步评估了平均节能率方面的性能。

图9-17 丢包率与平均节能率

吞吐量趋于稳定时,我们总结出能量效率的结果。随着网络负载的增加,两种机制的节能率降低,这是因为系统触发睡眠机制的概率会随着负载的增加而降低。但是所呈现的结果仍然清楚地表明MH-DBA在所有情况下在节能方面具有优越的性能。在图9-18中,与3M-DBA相比,MH-DBA通过在重载条件下提供类似的较低延迟来显示其优越性。调整后的较短DBA周期可以减少数据包等待时间。

图9-18 平均延迟