一种网络设备端口可用性评估方法与流程
本发明涉及通信领域，具体涉及一种网络设备端口可用性评估方法。
背景技术：
网络设备的端口可用性除了受物理部件影响外，还受当前该端口承担的数据流量大小影响。比如有三个速率为1gbits/s的端口a，b，c，其中端口b和c同时以线速向端口a发送数据报文，这时到达端口a的报文速率为2gbits/s,有1gbits/s的报文在端口a被丢弃，端口a的可用性很差，如果再有另外的端口d需要向a转发报文，报文将在同样在端口a被丢弃(假设b、c、d发送的报文优先级都相同)；对于单入口单出口的转发来说，这种丢弃无法避免，但是对于有多个出口选择的转发来说，比如出口为一个链路聚合，这种丢弃可以避免。
链路聚合技术可以把多个物理端口绑定到一个逻辑端口中，该逻辑端口即链路聚合口，通常称为trunk，链路聚合可以增加转发的数据带宽同时提高可靠性。对于向链路聚合口转发的报文，具体选择聚合口中的哪一个物理口，目前常用的方法有两种：
1、使用报文的特征，包括mac，ip，端口号等进行hash运算，使用运算结果作为物理口选择依据。这种方法简单高效，但是完全没有考虑选中的物理口可用性如何，是否拥塞。
2、同样使用hash运算选择物理口，但是在选定物理口之前先判断一下该物理口的可用性，判断依据为设备的控制面通过定期采集的端口信息，如果选择的物理口可用性差那么重新从聚合口中的其他物理口中选择一个。这种方法较方法1更为合理，并且使用控制面cpu实现非常简单，但是依赖控制面采集端口信息效率低，无法实时反映端口的可用性。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种网络设备端口可用性评估方法，能够实时高效地搜集该设备上所有端口可用性数据，包括端口缓存队列长度(端口缓存的待发送的报文个数)和端口流量利用率(端口当前通过的数据速率占端口容量的百分比)，考虑到可用性数据在设备上传输需要时间，本发明使用指数加权移动平均法(ewma)来预测可用性数据传输结束后端口的数据值大小，再根据预测值选择更优的端口进行数据转发。
一种网络设备端口可用性评估方法，包括端口可用评估装置，所述评估装置包括收集器、处理器、发送器和接收器，并在网络设备的每个线卡上都有部署；
所述收集器，用于在本线卡上收集端口流量利用率和队列长度数据，并记录端口的历史流量利用率和队列长度数据，所述处理器，用于在本线卡根据端口的历史端口流量利用率和队列长度数据，使用指数加权移动平均法计算下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，所述发送器，用于把计算得到的下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值发送到所有线卡，所述接收器，用于所有线卡的转发平面接收下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，并保存到所有线卡的存储中；
所述端口可用评估方法包括：
步骤一：线卡的转发平面定期收集本线卡所有端口的流量利用率和端口队列长度并保存；
步骤二：线卡转发平面根据保存的历史端口流量利用率和队列长度以及当前获取的实时端口流量利用率和队列长度，使用指数加权移动平均法计算得到下一时刻端口流量利用率和队列长度预测值，并把所述预测值发送到所有线卡；
步骤三：所有线卡的转发平面收到线卡转发平面发送的端口流量利用率和队列长度预测值，供给链路聚合负载分担使用或者设备监控使用。
优选的，所述端口可用评估方法不仅适用于分布式架构也适用于集中式架构，集中式架构的设备相当于分布式架构设备的一块线卡板。
优选的，所述步骤一中，端口的当前实时流量利用率和队列长度采集周期默认为100us，该周期能够提供给用户进行配置。
优选的，所述步骤二中，计算下一时刻端口的队列长度和速率预测值算法如下：
其中
优选的，所述步骤二中，线卡转发平面将端口流量利用率和队列长度预测值发送到所有线卡，也包括该线卡自身。
优选的，所述步骤三中，链路聚合判断端口可用性的阈值，能够供给用户自己设定，超过阈值判定为可用性差，则设备重新进行端口选择。
本发明的优点在于：能够实时高效地搜集该设备上所有端口可用性数据，包括端口缓存队列长度(端口缓存的待发送的报文个数)和端口流量利用率(端口当前通过的数据速率占端口容量的百分比)，考虑到可用性数据在设备上传输需要时间，本发明使用指数加权移动平均法(ewma)来预测可用性数据传输结束后端口的数据值大小，再根据预测值选择更优的端口进行数据转发。
附图说明
图1为本发明在链路聚合场景中的应用示意图；
图2为本发明涉及的网络设备架构视图；
图3为本发明涉及的设备线卡上的处理装置流程图；
图4为本发明的评估方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1至图4所示，一种网络设备端口可用性评估方法，包括端口可用评估装置，所述评估装置包括收集器、处理器、发送器和接收器，并在网络设备的每个线卡上都有部署；
所述收集器，用于在本线卡上收集端口流量利用率和队列长度数据，并记录端口的历史流量利用率和队列长度数据，所述处理器，用于在本线卡根据端口的历史端口流量利用率和队列长度数据，使用指数加权移动平均法计算下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，所述发送器，用于把计算得到的下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值发送到所有线卡，所述接收器，用于所有线卡的转发平面接收下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，并保存到所有线卡的存储中；
所述端口可用评估方法包括：
步骤一：线卡的转发平面定期收集本线卡所有端口的流量利用率和端口队列长度并保存；
步骤二：线卡转发平面根据保存的历史端口流量利用率和队列长度以及当前获取的实时端口流量利用率和队列长度，使用指数加权移动平均法计算得到下一时刻端口流量利用率和队列长度预测值，并把所述预测值发送到所有线卡；
步骤三：所有线卡的转发平面收到线卡转发平面发送的端口流量利用率和队列长度预测值，供给链路聚合负载分担使用或者设备监控使用。本发明提出的一种网络设备上的端口可用性评估方法和装置，能够实时高效地收集该设备上所有端口的可用性数据，并且数据在网络设备的所有线卡板上都能搜集到，无论设备是集中式的盒式设备还是分布式的框式设备或者集群系统设备。本发明使用的相关装置部署在设备的转发平面中，相比传统的通过控制平面搜集方法更加实时高效，并利用流量的短期相似性通过预测算法进行数据预测，更加接近实际的网络流量模型。
所述端口可用评估方法不仅适用于分布式架构也适用于集中式架构，集中式架构的设备相当于分布式架构设备的一块线卡板。
所述步骤一中，端口的当前实时流量利用率和队列长度采集周期默认为100us，该周期能够提供给用户进行配置。大约相当于一个1gbits/s的端口发送10个1500字节数据帧的时间。记录的数据为：1、端口的历史流量利用率和队列长度2、端口的当前实时流量利用率和队列长度
所述步骤二中，计算下一时刻端口的队列长度和速率预测值算法如下：
其中
所述步骤二中，线卡转发平面将端口流量利用率和队列长度预测值发送到所有线卡，也包括该线卡自身。
所述步骤三中，链路聚合判断端口可用性的阈值，能够供给用户自己设定，超过阈值判定为可用性差，则设备重新进行端口选择。比如设置当端口流量利用率超过90％并且端口队列长度超过10为可用性差的指标。
具体实施方式及原理：
网络设备端口可用性评估方法用在链路聚合场景，如图1所示，在一个分布式设备中有多个线卡板，其中三个线卡板上分别有端口a，b，c。绑定在一个链路聚合中，假设数据从任何一个线卡比如线卡1进来，需要从链路聚合中发送出去，设备需要为所述数据从a，b，c中选择一个端口进行发送，如果这时选中的端口为a；由于每隔100us，收集器自动采集端口的历史流量利用率和队列长度和端口的当前实时流量利用率和队列长度，然后处理器根据端口的历史端口流量利用率和队列长度数据，使用指数加权移动平均法计算下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，具体通过下列公式：
计算出端口a下一时刻端口的队列长度m和流量利用率n；
发送器再把计算得到的下一时刻端口的流量利用率n和队列长度预测值m发送到所有线卡，线卡通过接收器接收下一时刻端口的流量利用率和队列长度预测值，并保存到所有线卡的存储中；
假设提前设置当端口流量利用率超过90％并且端口队列长度超过10为可用性差的指标，若m>10或n>90％,则判定a端口可用性差，然后重新选择端口b；
选择端口b后，再对端口b以同样的评估方法进行判定，若端口b的判定结果也是可用性差，则再对端口c以同样的评估方法进行判定，若端口c的评估结果为端口流量利用率低于90％或者端口队列长度小于10，则判定端口c的结果是可用性好，则选择端口c进行转发。
基于上述，本发明能够实时高效地搜集该设备上所有端口可用性数据，包括端口缓存队列长度(端口缓存的待发送的报文个数)和端口流量利用率(端口当前通过的数据速率占端口容量的百分比)，考虑到可用性数据在设备上传输需要时间，本发明使用指数加权移动平均法(ewma)来预测可用性数据传输结束后端口的数据值大小，再根据预测值选择更优的端口进行数据转发。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
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