我是靠谱客的博主 背后板凳,最近开发中收集的这篇文章主要介绍网络带宽测量,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

 网络带宽测量技术,可以为端的速率控制提供依据。这里主要介绍几种有影响力的带宽测量方法,对其中的原理,则尝试推之。

基于卡尔曼的带宽测量技术

 WebRTC中的拥塞控制算法GCC就是通过卡尔曼滤波技术,推导出网络中排队时延差(queue delay variation)。GCC将网络排队时延差作为网络拥塞信号,进而控制发送端的编码速率。GCC中的卡尔曼滤波方法中的时延帧的长度为单位的。[1]的带宽测量技术以数据包为单位进行的。

符号含义
C i C_i Ci链路容量
X i X_i Xi链路背景流量
B i B_i Bi用户可用带宽

B i = C i − X i (2) B_i=C_i-X_itag{2} Bi=CiXi(2)
 There are some basic assumptions in[1].The link queue is FIFO,no priority queue in intermediate routers and the traffic is scheduled on a FCFS basis.The work in[1] bases the analysis on fluid traffic model. If the sending rate u < C − X u<C-X u<CX,there is no congestion.The received traffic rate will exactly be u u u. If u > C − X u>C-X u>CX,the received probe traffic will be:
r = u u + X C (4) r=frac{u}{u+X}Ctag{4} r=u+XuC(4)
 [8]尝试在用户侧用packet train技术测量链路容量。
[1]Real-Time Measurement of End-to-End Available Bandwidth using Kalman Filtering(2006)
[2]Pathload: A measurement tool for end-to-end available bandwidth(2002)
[3]pathchirp: Efficient available bandwidth estimation for network paths(2003)
[4]A new end-to-end probing and analysis method for estimating bandwidth bottlenecks(2000)
[5]End-to-End Available Bandwidth: Measurement Methodology, Dynamics, and Relation With TCP Throughput(2003-ton)
[6]An Enhanced Available Bandwidth Estimation Technique for an End-to-End Network Path(2016)
[7] Machine learning for measurement-based bandwidth estimation (2019)
[8] Packet-Dispersion Techniques and a capacity-Estimation Methodology
[9] Locating Available Bandwidth Bottlenecks

网络瓶颈链路容量与最小时延计算

公式来源于[1].
C = W 2 − W 1 D ( W 2 ) − D ( W 1 ) (1) C=frac{W_2-W_1}{D(W_2)-D(W_1)}tag{1} C=D(W2)D(W1)W2W1(1)
D m i n = W 2 D 1 − W 1 D 2 W 2 − W 1 (2) D_{min}=frac{W_2D_1-W_1D_2}{W_2-W_1}tag{2} Dmin=W2W1W2D1W1D2(2)
[1]Throughput metrics and packet delay in TCP/IP networks
[2]What type of distribution for packet delay in a global network should be used in the control theory

最后

以上就是背后板凳为你收集整理的网络带宽测量的全部内容,希望文章能够帮你解决网络带宽测量所遇到的程序开发问题。

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