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异构网络中基于图神经网络的MPTCP性能优化研究

朱霆  
【摘要】:多路径传输控制协议(MultiPath Transport Control Protocol,MPTCP)是传输控制协议(Transport Control Protocol,TCP)的多路径并行传输扩展。与传统TCP相比,MPTCP具有高吞吐量,高鲁棒性,和易于负载均衡的优势。MPTCP协议的提出引起学术界和工业界的广泛关注,在移动通信网络和数据中心网络中有着一系列的应用成果。由于多宿主主机多个接口的网络接入方式不同,不对称的链路特征和不同的子流路径导致子流传输能力的差异,因而MPTCP会话在异构网络中难以获得理想的性能。为了解决这一问题,首先,多路径路由算法可以从网络层的角度减轻子流传输能力的差异。其次,在子流性能非对称的情况下,数据包调度和拥塞控制等传输控制算法根据子流状态进行差异化的资源分配,从不同角度缓解MPTCP会话在异构网络中的性能损失。已有的解决方案难以在异构网络中充分发挥MPTCP多路径的优势。例如,传统的启发式算法往往只能针对某一特定问题做出理想假设,基于简化的模型提出较为简单的算法,因此只能在特定的场景中达到预期的性能,难以应对复杂的现实场景。新兴的基于机器学习的算法虽然具有更强的表达能力,适用于更加复杂的场景,但只能在训练中的场景生效,在在线应用中依赖模型的实时更新,带来了额外的计算开销。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一类新兴的神经网络模型,通过节点之间的消息传递,对具有图结构的数据进行分析,学习节点之间的相互关系和图的结构特征,被证明具有显著的表达能力和泛化能力。在MPTCP的传输控制问题中,不同传输控制决策、子流的链路特征、和会话性能之间的相互关系可以用图来表示,因此,本文提出了异构网络中基于图神经网络的MPTCP性能优化,分别从多路径路由和MPTCP数据包调度、拥塞控制的角度提出了如下方案:(1)SDN(Software Defined Network,软件定义网络)基于GNN的多路径路由算法。为了减轻多路径传输过程中子流传输能力的差异对会话性能的影响,提出了一个具有子流数量控制,避免共享瓶颈链路,和子流性能匹配功能的多路径路由算法。系统通过SDN获取网络的拓扑信息,建立了基于图神经网络的多路径路由方案吞吐量预测模型,学习会话性能与子流链路特征之间的相互关系。最后,在在线应用中根据模型对不同候选路由方案的吞吐量预测结果,决定最优的路由策略。得益于GNN对图的推理能力,即使在训练中不曾出现的场景中,算法也能表现出良好的性能,优于默认的多路径路由算法。(2)SDN中基于GNN的MPTCP数据包调度算法。针对已有算法难以在异构的网络环境中达到理想性能的现象,算法从MPTCP会话的不同阶段优化MPTCP性能:当子流数量发生变化时,子流管理模块禁用性能过差的子流,当由新的数据包待发送时,数据调度模块选择合适的子流进行调度。我们根据MPTCP的数据包调度中链路信息、子流信息、和子流性能之间的相互关系,建立了基于GNN的子流管理和数据调度方案的吞吐量预测模型,并基于模型预测结果的指导分别进行子流管理和数据包调度,实现了异构网络中MPTCP会话性能的提升,并且对会话特征和拓扑结构具有一定的泛化能力。(3)基于GNN的MPTCP拥塞控制算法。针对现有算法对拥塞判断的不足和窗口调整的缺陷,提出了一个保障网络公平性的拥塞控制算法。我们通过图神经网络模型学习网络公平性和MPTCP子流状态之间的关系,在每一个拥塞控制轮次评估不同窗口决策对网络公平性的影响,对窗口进行调整。算法实现了异构网络中MPTCP会话的网络公平性保证,并且提升了 MPTCP会话在丢包环境中的性能。


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