基于预测的40-100Gbps以太网节能策略实施方法与流程

本发明涉及40-100gbps节能以太网领域，特别涉及一种基于预测的40-100gbps以太网节能策略实施方法。

背景技术：

近年来，随着40-100gbps以太网出现在商业用途中，ieee802.3bj工作组在2014年9月颁布了相应的节能以太网(energyefficientethernet，eee)标准。在该项标准中，处于深度睡眠状态中的链路功耗仅为峰值的10％，且深度睡眠状态转换到工作状态所需时间为5.5μs，而处于快速唤醒状态下的链路功耗通常为峰值功耗的70％，但从快速唤醒状态转换到正常工作状态所需时间更短，为0.34μs。eee使用这两种状态来节约能耗。当链路中没有数据帧需要传输时，链路会选择进入其中一种低功耗状态，在此过程中，链路功耗为100％。一方面，随着链路容量的增加，以太网的功耗大大增加，另一方面，由于链路带宽增大，数据帧的期望延迟越来越小，而频繁的状态转换所需时间会使得帧的延迟相对地增大。因此，减少不必要的状态转换对于节能是至关重要的。eee的节能量取决于链路所选择的节能状态和在这个节能状态下停留的时间，停留时间越长，节省的能量就越多。为了延长eee在节能状态中的停留时间，类似于1-10gbps节能以太网中的做法是将状态转换过程中以及节能状态下到达的数据帧存储起来，使得链路不会马上从节能状态中退出。虽然这种做法可以大大降低链路能耗，但会额外增加数据帧的延迟。

在40-100gbps以太网中已经出现了dual-mode、fc、fc-sshi和fc-dt这几种节能策略。如图2所示，dual-mode策略不需要选择节能状态，当链路中无数据帧时，链路总是直接从工作状态转换到快速唤醒状态；如果有数据帧在链路处于快速唤醒状态时到达，则链路立刻被唤醒，否则链路在快速唤醒状态下停留tf时间后经过tftod的时间转换到深度睡眠状态，直到有数据帧到达链路才被唤醒。在图3中，fc策略则对dual-mode策略做了一些改进，链路在快速唤醒状态停留了tf的时间或链路中累积的帧数达到系统设置的阈值cf后，链路才会转换到深度睡眠状态；只有当累积的数据帧数达到系统设置的阈值cd时，链路才从深度睡眠状态中被唤醒。图4中的fc-sshi策略也基于dual-mode策略作了改进。如果在前一个节能状态转换过程中累积的数据帧数低于系统设定阈值cd，则下一次链路可以直接从工作状态转换到深度睡眠状态。但这三种策略都无法在达到良好节能效果的同时控制延迟。而图5的fc-dt策略则能够将平均延迟控制在预定的期望延迟下，但它所选择的节能状态在系统给出期望延迟时就被确定下来。当负载很高时，如果确定的状态为深度睡眠状态，数据帧的延迟会因为较长的状态转换时间而大大增加。

现今，电子商务、网络搜索和交易系统等交互式应用对数据传输的完成时间提出了更高的要求，但随之而来的巨大能源消耗也不容忽视。因此，基于40-100gbps以太网设计的策略应该在保证尾延迟不超过预定延迟约束的前提下达到更好的节能效果。然而现有策略都没有在节能和控制延迟方面取得较好的折中。

技术实现要素：

本专利要解决的问题是：如何提供一种基于预测的40-100gbps以太网节能策略，在将延迟控制在期望值内的同时，相比于现有节能策略达到更优的节能效果。

为解决上述问题，本发明提供一种基于预测的40-100gbps以太网节能策略实施方法，包括以下步骤：

步骤一：初始化阶段，直接统计第一个周期内传输的数据帧数量n1，第一个周期的时间长度等于预设的期望周期长度etc；

步骤二：在第i个周期的开始，统计上一个周期内到达的数据帧数量ni-1，其中i≥2；

步骤三：预测当前期望的周期时长etc内将会到达的数据帧数量n′i，并根据链路带宽计算出传输n′i个数据帧所需时间τ′i；

步骤四：根据τ′i选择当前周期内期望使用的节能状态：如果τ′i的值大于等于阈值threshold，则在当前周期内通过如下方式使用快速唤醒节能状态：

a1、周期开始后经过tatof的时间，节能以太网eee进入快速唤醒状态；其中，tatof表示eee从正常工作状态转换到快速唤醒状态所需的时间；

a2、在etc-τ′i-tftoa时刻，eee从快速唤醒状态恢复到正常工作状态，在缓存的数据帧全部传输完毕之后，进入下一周期并执行步骤二；其中，tftoa表示eee从快速唤醒状态转换到正常工作状态所需的时间；

如果τ′i的值小于threshold，则在当前周期内通过如下方式使用深度睡眠节能状态：

b1、周期开始后经过tatod的时间，eee进入深度睡眠状态；其中，tatod表示eee从正常工作状态转换到深度睡眠状态所需的时间；

b2、在etc-τ′i-tdtoa时刻，eee从深度睡眠状态恢复到正常工作状态，在缓存的数据帧全部传输完毕之后，进入下一周期并执行步骤二；其中，tdtoa表示eee从深度睡眠状态转换到正常工作状态所需的时间。

所述的方法，所述的步骤一中，期望周期长度etc基于参考期望的99百分位数据帧传输延迟t99来设定，etc和t99满足如下公式：

其中，λ为链路发送速率，μ为服务速率，τ为每个周期内真实到达的数据帧的传输时间。

所述的方法，所述的步骤三中，预测第i个期望周期时长内到达的数据帧数量n′i，是将ni-1的值输入到自回归滑动平均模型或者通过指数平滑方法得到的预测值，ni-1为ti-1内传输的数据帧数量，ti-1为第i-1个周期的长度。

所述的方法，所述的自回归滑动平均模型的计算公式如下：

ti为第i个周期的长度，ni为ti内传输的数据帧数量，xi是xi的预测值，a0、b0、ε0的初始值皆为0，在第i次迭代中，ai、bi、xi的值通过将ai-1、bi-1、xi-1的值输入到递归增广最小二乘算法来得到。

所述的方法，所述的指数平滑方法的计算公式如下：

α为权重，ti为第i个周期的长度，ni为ti内传输的数据帧数量。

所述的方法，所述的步骤四中，阈值threshold是通过求解如下关于未知数τ的方程所得：

其中，等式左边表示快速唤醒状态下的能耗，等号右边表示深度睡眠状态下的能耗；tf表示快速唤醒状态下tatof与tftoa的和；td表示深度睡眠状态下tatod与tdtoa的和，求解方程得到阈值threshold为常数etc-9.34μs。

本发明所述基于预测的40-100gbps以太网节能策略，在保证数据帧尾延迟不超过预定期望延迟的前提下，能够周期性地为eee选择最优的节能状态并控制其离开节能状态的时机，相比于现有节能策略能达到更优的节能效果。能够在节能和控制尾延时方面取得较好的折中。

附图说明

图1是基于预测的40-100gbps以太网节能策略状态转换示意图。

图2是40-100gbps以太网中的dual-mode策略的状态转换示意图。

图3是40-100gbps以太网中的fc策略的状态转换示意图。

图4是40-100gbps以太网中的fc-sshi策略的状态转换示意图。

图5是40-100gbps以太网中的fc-dt策略的状态转换示意图。

图6是泊松流量下不同eee策略的能耗、平均延迟、尾延迟对比图。

图7是自相似流量下不同eee策略的能耗、平均延迟、尾延迟对比图。

图8是真实流量下的仿真对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。

本发明所述基于预测的40-100gbps以太网节能策略是在保证数据帧尾延迟不超过预定期望延迟的前提下，为eee选择最优的节能状态并控制其离开最优节能状态的时机。图1是基于预测的40-100gbps以太网节能策略状态转换示意图。如图1所示，基于预测的以太网节能策略周期性地工作。期望的周期长度etc设定的参考过程如下：

对周期内的帧的延迟分布建立分析模型，得到帧响应时间的拉普拉斯变换tr(s)：

其中，tq(s)是数据帧在队列中等待时间的拉普拉斯变换，d(s)＝μ/(μ+s)是服务时间的拉普拉斯变换。

再通过拉普拉斯逆变换推导出尾延迟和周期长度的关系式：

参考上述公式配置恰当的etc长度。

再根据公式

计算出两种节能状态能耗相同的临界值：τ＝etc-9.34。

当链路中没有数据帧时，当前周期结束并开启下一周期。此时，链路将从工作状态转换到某种节能状态。在第i(i≥2)个周期开始时，统计上一个周期中到达的数据帧数量ni-1，利用arma(自回归滑动平均模型)或者ewma(指数平滑方法)预测出第i个周期中即将到达的数据帧数量n′i。其中arma的的计算公式如下：

ti为第i个周期的长度，ni为ti内传输的数据帧数量，xi是xi的预测值，a0、b0、ε0的初始值皆为0，在第i次迭代中，ai、bi、xi的值通过将ai-1、bi-1、xi-1的值输入到递归增广最小二乘算法来得到。采用ewma的话，则有n′i＝etc*ewma(i)，其中再根据公式τ′i＝n′i*ttrans，计算出传输n′i个数据帧所需时间τ′i，其中，ttrans表示每个帧的平均传输时间，由链路带宽决定。

如果τ′i＞etc-9.34，则周期开始时eee经过tatof的时间从工作状态转换到快速唤醒状态中；eee在该节能状态中停留etc-τ′i-tftoa-tatof时间之后经过tftoa的唤醒时间从快速唤醒状态转换到工作状态，并开始传输队列中缓存的数据帧，传输完成之后周期结束，链路从工作状态转换到休眠状态。如果τ′i≤etc-9.34，则周期开始时链路经过tatod的时间从工作状态中转换到深度睡眠状态中；eee在该节能状态中停留etc-τ′i-tdtoa-tatod时间之后经过tdtoa的唤醒时间从深度睡眠状态转换到工作状态，并开始传输队列中缓存的数据帧，传输完成之后周期结束。

为了进一步验证所述策略的性能，本发明在ns3平台上实现并测试了所述基于预测的40-100gbps以太网节能策略。为了便于比较，同时也在ns3平台上实现了dual-mode、fc、fc-sshi和fc-dt策略。实验表明基于预测的以太网节能策略相比于其他策略，能够在节能和控制延迟方面取得较好的折中。

图6中p-arma和p-ewma分别是本发明基于自回归滑动平均模型和指数平滑方法得到的结果。可以看出，周期长度etc为25μs时，基于预测的以太网节能策略能够实现更好的节能效果，同时能够将尾延迟控制在25μs之下，并且在负载较高的情况下尾延迟比fc-dt策略要低。而其他三种策略在节能和延迟的折中方面做得相对较差。图7表示的是几种策略在自相似流量下节能和延迟的仿真对比图。dual-mode、fc、fc-sshi这三种策略虽然延迟较低但节能效率不高。而fc-dt策略在到达速率较大情况下节能效率比本发明略好一些，但本发明在控制延迟特别是平均延迟方面效果显著。与arma方法相比，当到达速率较大时，ewma方法的预测误差可能非常大。因此，p-ewma和p-arma之间的延迟差异变大。但是，它们的平均功耗几乎相同。总体而言，p-arma的性能优于其他几种策略。图8表示的是使用真实流量的验证结果。如图所示，虽然基于预测的以太网节能策略的节能效果和平均延迟与fc-dt策略相差不大，但基于预测的以太网节能策略的尾延迟却比fc-dt策略更低。而其他策略如dual-mode、fc和fc-sshi，尽管它们的延迟很小，但耗能量都很高。这与之前的结论是一致的。因此，基于预测的40-100gbps以太网节能策略优于其他节能策略。