用于访问5G IEEE 802.11系列无线网络中云服务的基于交叉层的自适应拥塞和争用控制

摘要

通过4G LTE-A和5克WiFi网络需要极高的速度和高度可靠的传输。然而，它显示了一个关键问题，即执行不一致拥塞控制用于全局端到端连接和本地有线/无线链路的争用控制。例如，在传输层（第4层或L4层），可靠TCP采用基于ACK的拥塞控制来确定拥塞窗口（由L4_CWND表示），用于全局E2E连接；但是，链路层（第2层或L2层）采用基于截断二进制指数（TBE）的访问控制来确定竞争窗口（用L2_CW表示）用于本地无线链路。显然，全球端到端连接和本地无线链路的拥塞和竞争控制机制应该紧密一致地合作，但现有的拥塞控制和竞争控制是在不同的层上分别操作的。因此，本文针对基于连接的传输层和基于链接的媒体访问层提出了一种基于交叉层的自适应拥塞控制（即CACC）。CACC旨在确定端到端拥塞控制的L4_CWND，然后将跨层L4拥塞状态发送给L2，以一致地确定L2_CW_Max和L2_CW。数值结果表明，CACC在L2吞吐量、L2碰撞概率、二级争用延迟、二级公平、四级goodput、四级公平和四级友好。此外，确定的L4_CWND和L2_CW的主张得到了数学分析的支持。

介绍

最近，在云计算时代，大规模的大数据访问在用户设备和云服务器之间传输[1]、[2]、[3]。云服务器提供两种类型的服务：Map-Reduce计算和大规模远程存储。大数据经常通过高速无线移动网络访问[3]。当然，为了提高云服务的性能，应该有效地解决在不同层使用不一致拥塞控制和争用控制的关键问题。相关研究综述如下。

网络拥塞问题对云计算服务的服务质量（QoS）有着重要影响，因此成为需要有效解决的最关键问题之一。

现有的网络拥塞协议可分为两类：1）基于全局端到端的拥塞控制[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]和2）基于本地链路的拥塞管理[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]。请注意，基于层的协议是单独独立执行的，因此会不一致地异步调整（例如增加或减少）拥塞窗口。不准确的拥塞控制会导致在严重拥塞的网络中发送更多数据段，从而导致一些缺点：导致网络更加拥塞，增加传输延迟，产生更多丢失的数据包，等等。

此外，IEEE 802.11 WiFi系列是世界上主要的无线网络。例如，为了将数据速率提高到每秒千兆位，IEEE 802.11ac[20]、[21]、[42]采用了几个关键技术：1）256 QAM作为自适应调制和编码（AMC）方案[22]、[23]、2）8 × 8 MU-MIMO，具有波束形成功能，可增加流的数量，3）使用5 GHZ频带，4）400 ns短保护间隔（SGI），5）80 MHz信道带宽等。在5G WiFi中，基于争用的随机接入机制类似于拥塞控制。当二级链路负载较高时，二级中的争用总数显著增加。因此，碰撞概率增加，最大竞争窗口（用CW_Max表示，即L2_CW_Max）也增加。请注意，L2争用窗口（L2_CW）的确定独立于L4拥塞控制（L4_CWND）。

例如，图1显示了云计算中的大数据传输，其中全局端到端连接的L4拥塞窗口和本地无线链路访问的L2争用窗口是独立操作的。不同层协议之间不一致的拥塞控制明显降低了网络性能。

下文对L4网络拥塞控制和L2无线链路争用控制的相关工作进行了不同的分类和简要讨论。

关于如何实现用于云计算的无线接入。为了实现云计算的无线接入，L4网络拥塞控制相关工作可以分为几种类型：基于损耗的[4]、[24]、[25]、基于延迟的[26]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]、基于混合的[33]、[34]、[35]和基于速率的[36]、[37]机制。

首先，在基于损失的机制[4]、[24]和[25]中，它们在丢失数据包的同时改变拥塞状态，然后减少L4_向下基于丢失的机制遭受高干扰，其导致非连续分组丢失，而不是导致网络拥塞。当然连续波在基于损耗的机制中，可能会降低网络吞吐量和利用率。其次，在基于延迟的机制[26]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]中，它们基于两个因素改变拥塞状态：连续波和RTT，但可能很难确定准确的连续波阈值。第三，在基于混合的机制[33]、[34]、[35]中，它们采用了基于损耗和基于延迟的算法。

显然，云计算是一个完全分布式的网络，而不是一个集中式网络。针对L4端到端网络拥塞控制提出了几项改进，包括1）区分无线丢失或有线网络拥塞，2）基于ECN的TCP，3）基于跨层的拥塞控制以实现准确的带宽估计和快速响应等[38]，[39]。然而，他们很少关注高干扰、高移动性的云计算应用中的可靠传输，尤其是在数据速率极高的5G WiFi无线网络上的云计算。

从上述相关工作来看，可靠的L4网络拥塞控制协议（如TCP）受到了云计算不可靠、高干扰和高移动性环境的影响。传统的端到端拥塞控制协议需要通过使用跨层机制与基于链路的拥塞和争用控制相结合来进行改进和完善。

大多数与L2相关的研究侧重于减少本地无线链路的竞争冲突，而不是考虑端到端连接的拥塞所带来的影响。尽管这些研究提出了一些改进，但没有一项研究根据两个因素讨论动态控制L2竞争窗口的跨层机制：1）全局网络拥塞和2）本地无线链路拥塞。

显然，L2随机访问竞争控制，例如IEEE 802.11中的截断二进制指数（TBE），受到使用一些静态因素的影响：1）冲突数量（表示为n个)在满足故障的同时，2）随机生成的退避时间（表示为第页)，和3）静态碰撞域范围（表示为L2_CW_最大值和L2_CW_最小)。由于采用了这种静态竞争因素，爆炸性的大数据突发严重阻塞了基于二级随机的TBE。

L2无线链路竞争接入的相关研究考察了几种不同的机制：基于TCP拥塞的机制[11]、[12]、基于L2预留时隙的机制[14]和基于低层传输质量的机制[13]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]。首先，在基于TCP拥塞的机制[11]、[12]和IEEE 802.11 DCF模式中，传输优先级根据不同类型的访问类别（AC）进行区分。改进了L4吞吐量，但忽略了随机竞争机制的L2碰撞概率和访问延迟。其次，He等人。[14] 提出了一种半随机退避（SRB）方法来预留二级随机竞争接入中的资源，其中SRB可以为成功传输MAC帧的节点预留（即重用）相同的时隙。通过使用重用预留，可以降低碰撞概率，但忽略了全局网络拥塞。第三，在基于低层传输质量的[13]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]机制中，Lin等人。[13] 针对IEEE 802.11多速率环境下的低层链路速率、SINR等问题，提出了一种EARC协议来改进速率和回退参数。此外，研究[15]、[16]、[17]、[18]、，[19]旨在降低L2随机争用的碰撞概率，同时考虑几个状态信息：成功传输概率、碰撞概率、退避次数、访问延迟等。

大多数与L2相关的工作旨在通过考虑较低层的状态信息（例如，L2 MAC和L1 PHY）来降低冲突概率。它们忽略了全局E2E网络拥塞和L4拥塞状态信息。此外，他们很少考虑云计算特有的广泛大数据传输。因此，传统的L2随机争用接入方法受到云计算服务中广泛的数据突发传输的影响。

从相关工作来看，现有的网络拥塞和竞争控制机制很难实现云计算中大数据传输的QoS。困难和问题包括：，1)现有的协议在不同层上独立运行，缺乏有效利用跨层状态信息的协作机制；2)在L4操作的现有全局端到端拥塞控制，采用基于ACK的控制，需要更长的延迟，不能满足大规模实时突发所要求的最小延迟；3)现有的在L2上运行的本地链路争用控制，采用TBE争用算法，只依赖于一些静态随机因素，不涉及全局端到端拥塞情况等。当然，云计算基本上需要为全球E2E连接和本地无线链路提供高效的拥塞控制。大多数相关工作都没有考虑基于跨层的机制，也没有讨论全局E2E连接的拥塞控制和本地无线链路的竞争控制之间的互操作控制。

因此，本文提出了三个动机，并简要描述如下。首先，云计算服务存在大数据突发（数据密集型）和实时请求（延迟密集型）问题，这些问题很容易堵塞有限的主干网和无线瓶颈网络。现有的拥塞（如L4 TCP和UDP）和争用（如L2 TBE）控制机制缺乏合作。其次，现有的拥塞和争用控制忽略了不同类别流量的不同QoS请求，但使用了相同的控制机制。显然，数据密集型/延迟密集型大数据突发和实时传输是完全不同的。第三，在云计算和传统的客户机-服务器传输中，完全忽略了全球E2E连接和本地无线接入链路上的拥塞重叠这一关键问题。

因此，本文提出了基于跨层的自适应拥塞控制（即CACC），用于L4中的云E2E连接与L2中的随机竞争访问。这项工作的目标包括1)一致控制全球E2E连接拥塞和本地链路争用，2)最大化数据密集型数据突发的网络吞吐量，3)减少延迟密集型实时服务的争用冲突概率和访问延迟4)最大化云系统的网络回报。

这项工作的其余部分安排如下。第2节定义了大数据随机访问云网络的网络模型。第3节描述了提议的方法。第4节给出了数值结果。第5节总结了这些结论。