الحساب اآللي لطول الصف بغرض تقليل التأخير على الموجهات

Transcript

1 الحساب اآللي لطول الصف بغرض تقليل التأخير على الموجهات Osama Ahmed Bashir, Yahia Abdalla Mohamed, Mohamed Awad Computer Systems and Network Dept., Sudan University of Science and Technology (SUST), Khartoum, Sudan Received: Accepted: ABSTRACT -The delay experienced by packets on routers, has become a problem and it the first cause, which reduces the effective functioning of the Internet, this delay is due to the significant increase in the length of the queues on routers, the increase in buffer size by manufacturing in order to prevent the packets drops, forgetting that prevent the packet dropping lead to increase the delay, and the drop of the packets itself is important for the TCP protocol, in this paper we developed a new algorithm called the automatic calculation of the length of the queues (auto), the main work for this algorithm is to modify the length of the queue B automatically, according to the equation, where that C is the channel capacity and RTT is the time to send a packet and return Ack, and n is the number of connections probably estimated and not retain any information relating to connections, the difference between this algorithm and Controlling Queue Delay (Codel), is that the Codel algorithm deal with all packets entering to the router, while the new algorithm to estimate the length of the accurate queue, estimates the number of connections in the router probably, the performance of this algorithm has been compared to the performance of the (Codel) in addition to algorithms working in the field of congestion control, such as Drop-Tail and RED and found that the performance of the auto algorithm is always better with respect to congestion that causes Bufferbloat in addition to the preservation of the channel capacity. Keywords: Bufferbloat, Codel, Bottleneck Link, Active Drop-Tail, Standing queue, AQM. المستخلص - أصبحت مشكلة التأخير الذى تتعرض له الرسائل على الموجهات المسبب األول الذى يقلل من فعالية عمل شبكة االنترنت يعود هذا التأخير للزيادة الكبيرة فى طول الصفوف على الموجهات نسبة لزيادة الذواكر من قبل المصنعين وذلك لمنع سقوط الرسائل متناسين ان منع سقوط الرسائل يؤدى الى زيادة التأخير وان سقوط الرسائل نفسه مهم الستمرار عمل بروتوكول )TCP( في هذه الورقه طورت خوارزمية جديدة سميت الحساب اآللى لطول الصف (auto) فى هذه الخوارزمية يتم تعديل طول الصف B آليا وذلك حسب المعادلة حيث ان C هي سعة القناة وRTT هو زمن ارسال الرساله وعودة االقرار عليها ويتم تقدير عدد االتصاالت n إحتماليا من غير االحتفاظ بأي معلومات تتعلق باالتصاالت الماره والفرق بين هذه الخوارزمية وخوارزمية التحكم بالتأخير )Codel( هو ان خوارزمية )Codel( تتعامل مع كل الرسائل التى تدخل الى الموجه في حين ان الخوارزميه الجديده تقوم لتقدير طول الصف المناسب بتقدير عدد االتصاالت التي تمر بالموجه وذلك بصوره احتماليه تم مقارنة اداء خوارزمية auto مع اداء خوارزمية )Codel( باالضافه الى الخوارزميات العامله في مجال التحكم باالزدحام مثل خوارزمية Drop-Tail وخوارزمية RED ووجد ان اداء الخوارزميه دائما افضل فيما يتعلق باالزدحام المسبب لتضخم الصفوف (Bufferbloat) باالضافه الى محافظتها على سعة القناة. االستفادة الفعلية للمستخدم )goodput( وهي كمية البيانات التي تم استالمها في المستقبل فعليا فى مقابل االستفادة من سعة القناة )throughput( وهي كمية البيانات التي تم ارسالها من الموجه. 2. االعمال السابقه في هذه الفقره والتي تتحدث عن الخوارزميات السابقه التي تهتم بموضوع التاخير على صف الموجه تم اختيار خوارزميتين تعمالن في هذا المجال هما اوال خوارزمية إدارة التأخير والتحكم به )Codel( وثانيا خوارزمية االسقاط من آخر الصف ذات الضبط اآللي Active Drop-Tail ADT 1.2 خوارزمية إدارة التأخير والتحكم به )Codel( خوارزمية إدارة التأخير والتحكم به )Codel( ]2[ تحتوى على ثالثة مكونات اساسية تميزها عن خوارزميات ادارة الصفوف الفعاله (AQM) السابقة. أوال هذه الخوارزمية ال تعتمد على 1. المقدمه تقدر االستفادة من سعة القناة بمقدار مشغولية قناة عنق الزجاجة Link( )Bottleneck حيث تحرص معظم بروتوكوالت التحكم باالزدحام على جعل هذه القناة مشغولة معظم الوقت ولجعل هذه القناة مشغولة يتم زيادة طول الصفوف على الموجهات لضمان عدم سقوط الرسائل تسبب زيادة طول الصفوف زيادة التأخير الذي تتعرض له الرسائل في الصف عرفت هذه المشكله فيما بعد بمشكلة تضخم الصفوف (Bufferbloat) ]1[ ولكن ثبت فيما بعد ان االستفادة القصوى من سعة القناة ليست هي العامل الحاسم لكفاءة شبكة االنترنت حيث أن هناك قدر كبير من الرسائل التى تشغل القناة وهي عبارة عن رسائل مكررة ناتجة عن اعادة االرسال الناتج عن انتهاء المؤقتات عند المرسلين لذلك كان هناك عامل آخر يسمى 47

2 . IF ( ). qadt := qadt c. OTHERWISE. qadt := qadt. END. qadt := min(qadt SizeOfBuffer). LastUpdate := now END الشكل )1(: الشفره االوليه لخوارزمية ADT العوامل التاليه طول الصف متوسط طول الصف عتبه طول الصف معدل االرسال االستفاده القصوى من سعة القناة معدل االسقاط او كمية الرسائل الموجودة بالصف ثانيا: تستخدم هذه الخوارزمية الطول االقصر للصف كتقدير جيد ودقيق للصف العامل queue" "Standing بعد ذلك يمكن استعمال متغير واحد لتحديد الطول االقصر المناسب هل هو ادنى او اعلى من القيمة الهدف )Target( للصف العامل queue(.)standing أخيرا بدال من حساب طول الصف بالبايت او بعدد الرسائل فإنه يتم حساب زمن يسمى زمن زيارة الرسالة عبر الصف time).(packet-sojourn استعمال التأخير الفعلي الذي تختبره اي رساله ال يعتمد على معدل االرسال ويعطي اداره افضل من استعمال طول الصف وهو بالتالى مرتبط بصورة مباشرة بالكفاءة التى يراها المستخدم. تقوم هذه الخوارزميه بتسجيل زمن وصول الرساله الى الموجه اذا كان الصف ممتلئا عند ورود الرساله فإنه في هذه الحاله يتم اسقاطها. تفترض خوارزمية )Codel( ان الصف العامل ذو التأخير المستهدف (Target) مقبول واليتم اسقاط اي رسالة من صف الموجه وذلك عندما يكون طول الصف يساوي رسالة واحدة فقط. تعتمد طريقة (Codel) فى تحديد التأخير الدائم بواسطة مراقبة التأخير االقصى والذى تختبره الرسائل فى الصف ولضمان ان االقصرية لن تصبح قيمة غير ذات فائدة يلزم التأكد من القيمة االقصريه داخل الفترة الزمنية االقرب عندما يتجاوز تأخير الصف الهدف )Target( فتره زمنية محددة فإن الرسالة يتم اسقاطها وبعد ذلك يتم حساب زمن االسقاط التا ى ل زمن االسقاط التالى يتناسب بصورة عكسية مع مربع عدد الرسائل المسقطة وذلك منذ دخول منطقة االسقاط وعندما يصبح تأخير الصف ادنى من القيمة المستهدفه )Target( فإن المتحكم يوقف االسقاط. هناك ايضا بعض الضمانات لعدم إعادة الدخول فى منطقة اإلسقاط بعد فترة قصيره من الخروج من هذه المنطقه. 2.2 خوارزمية االسقاط من آخر الصف ذات الضبط اآللي Active Drop-Tail ADT تعتبر خوارزمية ]3[ ADT من اقدم الخوارزميات التي تهتم بمعالجة مشكلة زيادة التاخير ظهرت هذه الخوارزميه قبل عملية استكشاف وظهور مشكلة تضخم الصفوف Bufferbloat الفكره االساسيه لهذه الخوارزميه هي السماح فقط للرسائل التي تحافظ على سعة قناة عنق الزجاجه في وضع جيد بالدخول الى صف الموجه واسقاط بقيه الرسائل تعتبر هذه الدراسه ان الغرض االساسي هو تقليل التاخير ثم بعد ذلك المحافظه على سعة القناة ولكن في الحقيقه الغرض االساسي هو المحافظه على سعة القناة ثم تقليل التاخير في المرحله التاليه ذلك واضح من طريقة عمل الخوارزميه تعمل خوارزمية ATD في خطوتين االولى تقدير متوسط االستفادة من سعة القناة والثانيه هي موائمة طول صف الموجه حسب متوسط االستفادة من سعة القناة والذي يقاس دوريا. تتميز هذه الخوارزميه بان لها آداء متماثل مع آداء خوارزمية الصفوف القصيره التي تنبني عليها الخوارزميه التي تم تطويرها في هذا البحث (auto) ولكن خوارزمية ADT تتميز بان لها آداء معقد جدا وال يمكن تطبيقها عمليا باي حال من االحوال نسبه لتعقيد هذه الطريقه والموضحه في الشكل )1(. ON EVERY PACKET ARRIVAL: IF (now LastUpdate) > SamplePeriod حيث ان p عباره عن معامل توسيط ياخذ القيمه بين )1-0( ويستخدم لحساب متوسط سعة القناة c يكون بقيمه اكبر من الواحد وهو عبارة عن معامل دالة التحكم MIMD للتحكم بالمعامل SamplePeriod qadt عباره عن فتره زمنيه الخذ العينات u عبارة عن سعة القناة المطلوبه now زمن اخذ العينه الحالي LastUpdate آخر زمن تعديل CURTHR سعة القناة الحاليه NmbBEnq(t) يحدد عدد البايت الداخله الى الصف في الفتره )0-t( THR سعة القناة في زمن اخذ العينه السابق qadt عباره عن معامل يحدد عدد الرسائل او يحدد طول الصف. ينحصر تعقيد هذه الخوارزميه في نقطتين هما: أ( عدد عمليات الجمع والطرح والضرب والقسمه والمقارنه التي توجد في هذه الخوارزميه والتي البد من اجرائها عند دخول اي رساله الى الموجه تؤدي هذه الخوارزميه الى حمل تنفيز كبير على معالج الموجه وهي بالتالي عمليه غير ممكنه النه ال يمكن اشغال معالج الموجه المشغول اصال بعمليه اخرى هي عملية التوجيه وهي العمليه االساسيه للموجه بالطبع. ب( المعامالت تحتاج قيم مختلفه تختلف باختالف القناة التي يتحكم فيها الموجه هذه المعامالت هي اوال معامل الفتره الزمنيه الخذ العينه period( )sample والمعامل c نصت الدراسه على ان يكون c بقيم اكبر من واحد فعندما تكون سعة القناة الحاليه اصغر من سعة u المطلوبه يكون المعامل c اكبر من الواحد ليتم ضربه في المعامل qadt يؤدي هذا الى ان تزيد قيمة عدد الرسائل qadt ويؤدي هذه التقليل الى تقليل معدل االرسال. اما عندما تكون سعة القناة الحاليه اصغر من سعة القناة المطلوبه فيكون اصغر من الواحد ليتم قسمة المعامل qadt على المعامل c يؤدي هذ الى ان تقل قيمة عدد الرسائل qadt و يؤدي هذه الى زيادة معدل االسقاط. 3. التحليل في الجزئيه االولى من هذه الفقره تم تناول المعادالت الرياضيه لتحديد طول الصف في الخوارزميات االكثر انتشارا وهي خوارزمية الصفوف القصيره وخوارزمية )Codel( وخوارزمية القاعده القديمه حيث تم التوضيح بواسطة مثال رقمي ان اطوال الصفوف تتفاوت حسب الخوارزميه المستخدمه وسنتناول في الجزيئه الثانيه من هذه الفقره مشاكل خوارزمية )Codel( حيث ان هذه الخوارزميه مقترحه لحل مشكلة التأخير على الصف. 1.3 اتمته نظرية الصفوف القصيرة الدراسه ]4[ تقول انه لالستفادة القصوى من سعة قناة عنق الزجاجة البد ان يكون طول الصف مساويا للزمن RTT مضروبا فى سعة القناة والتى تنتج صفوف تكون طويلة جدا وتؤدي الى تأخير كبير. حيث يكون طول الصف متناسب تناسبا طرديا مع سعة القناة فمع زيادة سعة القناة يزيد طول الصف. CURTHR:=. THR := ρ CURTHR + (1-ρ)THR 48

3 وبالتالى يزيد التأخير على الصف. جاءت بعد ذلك دراسة ]5[ اخرى تقول ان الدراسه السابقه ]4 ال[ تكون صحيحه اال عندما يكون عدد االتصاالت قليال وال تصح عندما يكون عدد االتصاالت كبيرا وهي الحالة االكثر شيوعا ان يكون عدد االتصاالت كبيرا أثبتت هذه الدراسة انه عندما يكون عدد االتصاالت كبيرا فان حجم صف صغير كافى تماما لالستفاده من سعه قناة عنق الزجاجة ويؤدى ذلك ايضا الى ان يكون التأخير الذي تتعرض له اي رسالة صغيرا. اذا فإن الصفوف القصيرة فى هذه الدراسة تؤدى الى االستفادة من سعة القناة وتؤدى ايضا الى تأخير غير ملحوظ فى الجانب اآلخر كان الغرض االساسى من خوارزمية )Codel( هو تقليل التأخير بعد إنتشار مشكلة تضخم الصفوف وايضا االستفادة من سعة القناة اذا التساؤل هنا هو هل خوارزمية )Codel( هى عملية اتمته لخوارزمية الصفوف القصيره اي جعل الصفوف قصيرة بصوره آليه لالجابة على مثل هذا التساؤل البد ان نعرف كيف يتم تحديد حجم الصف فى الخوارزميات الثالث خوارزمية الصف القصير تحسب طول الصف من المعادله حيث ان RTT هو زمن ارسال الرسالة وعودة االقرار عليها و B االتصاالت التى تمر في القناة و عدد هي سعة القناة وn C هو طول الصف المطلوب اما خوارزمية Codel تحسب طول الصف من المعادله حيث ان Nominal RTT هو قيمة الزمن االسمى وهى قيمة محددة تساوى )100ms( خوارزمية القاعدة القديمة تحسب طول الصف من المعادله هذه القاعدة تشبه خوارزمية )Codel( ماعدا ان خوارزمية RTT القيمة االسمية RTT تستخدم بدال من الزمن )codel( تستخدم الدراسه قيمة RTT والتى تقدر ب 250ms كقيمة ثابته لجعل الصف طويل بشكل كافي. سوف نأخذ مثال رقمى لتوضيح اطوال الصفوف فى كل انواع الخوارزميات اعاله نأخذ القيم التالية 2=C RTT= 100ms Mb/s وعدد االتصاالت هو 11 إتصال وباعتبار ان طول الرساله هو 1500 بايت يوضح الجدول رقم )1( نوع الخوارزميه ومعادله حساب طول الصف وطول الصف الناتج. الجدول رقم )1( يوضح اطوال الصفوف الناتجه عن انواع الخوارزميات الثالث. طول الصف المعادله المستخدمه الخوارزميه الرقم 9 B = الصفوف القصيرة 1 25 خوازرمية 2 ms B =100 Mb/s Codel 2 22 B = RTT * C القاعدة القديمة 3 طول الصف في الخوارزميات رسالة لكل من خوارزمية الصفوف القصيرة وخوارزمية )Codel( وخوارزميه القاعدة القديمة على التوالى اذا طول الصف فى خوارزمية )Codel( ذو قيمه كبيرة واالسواء من ذلك انها تتناسبا تناسب طرديا مع سعة القناة C وبالتالى البد أن يكون الصف طويال لتعمل خوارزمية )Codel( بصورة جيدة وال تتحول الى.)Drop-Tail( تعتمد خوارزمية )Codel( على االسقاط بكثافة من الرسائل الواردة وذلك لضمان مقدار تأخير قليل للرسائل التى تنجو من االسقاط. 2.3 مشاكل خوارزمية التحكم بالتأخير )Codel( اكبر مشكلة قد تواجه خوارزمية التحكم بالتأخير )Codel( هو سرعة خط الدخل link( )Access حيث ان لخوارزمية )Codel( ميزة أساسية وعن طريقها تحافظ على قيمة التأخير القليلة والتى صممت أساسا من أجلها. هذه الميزة هي القيمة االبتدائية التى تنتظرها خوارزمية Codel قبل ان تبدأ باالحساس ان هناك تأخير على صف الموجه وهي عبارة عن قيمة زمنية التتجاوز 5ms وهذه القيمه تترجم الى عدد الرسائل الموجوده بالصف كاآلتى تقوم الخوارزمية بتسجيل زمن دخول الرسالة وفيما بعد تسجل زمن خروجها من الموجه ويسمى هذا الفرق بزمن الزيارة وهو الزمن الذى تمكثه الرساله فى الصف بالموجه. اذا كان زمن الزيارة أكبر من الزمن 5ms )الزمن الهدف( فإن الخوارزمية تحس بأن هناك تأخير ثم تبدأ بالتصرف حيال ذلك يتحول الزمن 5ms فى الصف الى عدد رسائل متناسب مع سرعة خط الدخل link( )Access الى الموجه فاذا كانت سرعة الخط 2Mb/s والتأخير على خط الدخل 20ms فإن سعة خط الدخل 3 رسائل )2Mb/s*20ms/1500*8( اي ان هناك ثالثة رسائل تنتشر على امتداد خط الدخل او بعباره اخرى هناك رسالة واحدة تدخل الى صف الموجه كل 7ms تقريبا )20ms/3( واذا كان االتصال وحيدا فإن ذلك لن يؤثر على عمل خوارزمية )Codel( باعتبار ان سعة الصف تساوي 20 رساله فاذا تم زيادة عدد االتصاالت الى 10 اتصاالت وهذه االتصاالت ترسل رسائلها بصورة متزامنة فإن صف الموجه سوف يستقبل 10 رسائل لكل 7ms وهذا ايضا لن يؤثر على عمل خوارزمية )Codel( بمعنى ان ورود 10 رسائل )10 رسائل كل )7ms فى آن واحد لن يؤدي الى ان يمتلئ صف خوارزمية )Codel( ويقوم باالسقاط من آخر الصف ومن جهه اخرى فإن الخوارزمية سوف تكتشف ان هناك بوادر إزدحام وذلك بعد ان تكتشف ان زمن الزيارة أكبر من 5ms ولكن هذا ال يعني ان تقوم الخوارزمية باالسقاط مباشرة فهي لن تقوم باالسقاط اال بعد 100ms )ثابت في )Codel وان يكون زمن الزيارة مازال اكبر من.5ms مثال آخر لسرعة خط الدخل فى هذه الحاله نفترض ان سرعة خط الدخل هي 300Mb/s وذلك يعني ان هناك 500 رسالة تنتشر على خط الدخل كله )300Mb/s*20ms/1500*8( ويعنى ايضا ان هناك أكثر من رسالة واحدة تدخل الى صف الموجه )بالضبط )20ms/500=0.4 لكل 0.4ms كمثال اذا كان هناك 10 اتصاالت متزامنة يؤدي ذلك الى دخول 4 رسائل كل 1ms وذلك لن يؤثر على عمل خوارزمية )Codel( ولكن اذا كان عدد االتصاالت اكبر من 10 اتصاالت كمثال اذا كان عدد االتصاالت 30 اتصال فإن ذلك يعنى دخول 0.4ms*30 =12 رسالة كل 1ms و 20 رسالة كل 5ms واذا كان طول الصف الكلى لخوارزمية )Codel( 20 رسالة فإن الصف فى هذه الحالة سيمتلئ تماما ويقوم باسقاط الرسائل من آخر الصف قبل ان تكتشف خوارزمية )Codel( ان هناك بادرة إزدحام استخدمنا كلمة بادرة ازدحام الن خوارزمية )Codel( عندما تحس باالزدحام وذلك عند زيادة زمن الزيارة للرسالة عن 5ms التقوم باالسقاط مباشرة وتعتبر ذلك إشارة او بادرة لالزدحام وتقوم باالسقاط بعد 100ms وذلك اذا استمر زمن الزيارة اكبر من.5ms 4. الحساب اآللي لطول الصف auto تعتمد خوازرمية الصفوف القصيرة على المعادلة )1( لتقدير طول الصف المناسب للعمل عليه العامل الذى يصعب تقديره هو عدد االتصاالت n التى تتشارك فى القناة وبالتالى البد من إيجاد طريقة ما يمكن بها تقدير عدد االتصاالت سوف يتم تقدير 49

4 عدد االتصاالت بصورة احتمالية من الرسائل الوارده هذه الفكرة مأخوذة من خوارزمية سابقة هي )SRED( ]2[ والتي تستخدمها لتحديد االتصاالت االكثر استخداما للقناة ومعاقبتها. اختريت هذه الطريقه وهي تقدير عدد االتصاالت بصورة احتمالية من الرسائل الواردة وذلك الن السبب الذي جعل خوارزمية )Codel( ال يمكن تطبيقها عمليا هو انها تطلب من الموجه ان يقوم بحساب زمن دخول وخروج اي رساله ليحسب منه فيما بعد زمن الزياره وهي عمليه غير منطقيه وخاصه في الموجهات الكبيره والتي تتعامل مع عدد كبير من الرسائل الشكل )2( يوضح تصميم الشبكه التي تم إجراء التجربه عليها حيث تحتوي على موجهين متصلين عبر خط سعته 10Mbit/s وذو تأخير إنتشار يبلغ 10ms الجهاز S1 يرسل الجهاز الى R1 الجهاز S2 يرسل الى الجهاز R2 وهكذا يرسل المستقبلين رسائل إقرار ACK كما هو مطلوب من بروتوكول ]7[. TCP Packet Sources S1 S2... Sn Router 1 Router 2 Bottleneck Link R1 R2... Rn Packet Sinke الشكل )2( يوضح شبكه تحتوي على موجهين وبينهما قناة عنق الزجاجه. 1.4 طريقة عمل خوارزمية الحساب اآللي لطول لصف تقوم خوارزمية الحساب اآللي لطول الصف بتقدير طول الصف المناسب للعمل عليه عن طريق المعادلة رقم )1( والمستعملة فى خوارزمية الصفوف القصيرة حيث ان خوارزمية الصفوف القصيرة هي الخوارزمية المناسبة للعمل فى عالم اليوم المتسم بالتأخير المتسبب فى مشكلة تضخم الصفوف )Bufferbloat( ولكن خوارزمية الصفوف القصيرة ينقصها عامل حاسم وهو تقدير حجم الصف المناسب بصورة آلية حسب المعادله وحيث ان طول الصف فى خوارزمية ( الصفوف القصيرة يتم تقديره من عدة معامالت هي سعة القناة (Bandwidth) والمعامل RTT وعدد االتصاالت n حيث ان سعة القناة هو معامل ثابت و RTT هو معامل متغير ولكن يتم أخذ قيمة ثابته له فى هذه الحالة وهي 100ms وذلك لمقارنة هذه الخوارزمية الجديدة مع خوارزمية Codel إما المعامل الذي يجب تقديره هو عدد االتصاالت n التى تمر حاليا فى القناة. 2.4 تقدير عدد االتصاالت التى تمر بالموجة يمكن للموجة ان يعرف عدد االتصاالت التى تمر به ولكن ذلك يتطلب منه جهد وذاكرة كبيرين يتمثل الجهد الكبير الذي يبذله الموجه فى عدد دورات المعالج التى يحتاجها لتصنيف الرسائل حيث يحتاج الموجه لتصنيف الرسائل بغرض معرفة عنوان المرسل وعنوان المستقبل وهذا عمل كبير سيكون من الصعب على الموجه القيام به باالضافة الى عمله االساسي وهو استقبال عدد كبير من الرسائل وتوجيهها ويحتاج الموجه ايضا الى ذاكرة كبيرة لتصنيف الرسائل بهذه الطريقة طريقة ميسره لمعرفة عدد االتصاالت يمكن تقدير عدد االتصاالت احتماليا من الرسائل التى تمر بالموجه حيث انه وفى دراسة سابقة طورت لمعرفة االتصاالت التى تستهلك القناة اكثر من غيرها تقوم فكرة هذه الخوارزمية على إنشاء قائمة تحتوى على الرسائل الموجودة فى الصف ويمكن ان تكون اكبر من ذلك لتحتوى على الرسائل الموجودة فى الصف )االحياء( وبعض الرسائل التى تم ارسالها )االموات( تسمى هذه القائمة باسم list( )Zombie قائمة االموات االحياء وذلك بسبب ان الرسائل التى تم ارسالها عبارة عن رسائل ميتة )اموات( ولكن يحتفظ بها للقيام ببعض االعمال التى تقوم بها هذه الخوارزمية وهي اوال ملء قائمة االموات االحياء ثم بعد ذلك مقارنة كل رسالة واردة مع رسالة من القائمة بصورة عشوائية فاذا تطابقت هاتان الرسالتان يسمى هذا )Hit( واذا لم يحدث تطابق يسمى هذا )Miss( ويمكن فى هذه الحالة ان تحل الرسالة الجديدة محل الرسالة القديمة بصورة احتمالية ايضا وبما ان أي إتصال يمر بالموجه يمكن ان يكون له رسالة واحدة او عدة رسائل فى الصف فإنه يمكن تقدير عدد االتصاالت من حاالت التطابق التى تحدث اليجاد عدد االتصاالت من حاالت التطابق نفترض ان لدينا P(t) عباره عن تقدير لحاالت التطابق حول زمن وصول رساله محدده للصف من المعادلة )4( حيث ان Hit(t)=0 if no hit و Hit(t)=1 if hit وα قيمه ثابته < 0 < 1 α من المعادلة )5( يمكن معرفة عدد االتصاالت التى تمر بالموجه. يمكن استعمال عدد االتصاالت من المعادلة )5( مباشرة فى المعادلة )1( والتى تستخدم فى تقدير طول الصف المناسب. الشكل )3( يوضح تحكم خوارزمية الحساب االلي في طول الصف حيث يقل طول الصف مع زيادة عدد االتصاالت حسب معادلة خوارزمية الصفوف القصيره. في الشكل )3( المحور االفقي يمثل الزمن والمحور الرأسي يمثل طول الصف المخصص من بداية التجربه للموجه وهو 200 رساله تم اجراء التجربه عن طريق زيادة عدد االتصاالت تدريجيا ابتداءا من اتصال وحيد وحتى 100 اتصال كما هو ظاهر من الشكل عندما كان هناك اتصال وحيد كان طول الصف 100 رساله وعند الزمن 10 ثانيه زاد عدد االتصاالت مما ادى الى ان يقل طول الصف الى 40 رساله وعند الزمن 30 ثانيه وبعد زيادة عدد االتصاالت مره اخرى قل طول الصف الى 20 رساله فقط ثم استقر طول الصف عند قيمه تتراوح حول القيمه رساله الشكل )3( يوضح امكانية تقدير طول الصف المناسب في خوارزمية )auto( من عدد االتصاالت حيث انه وفى البداية عندما يكون عدد االتصاالت قليال كان طول الصف كبيرا وذلك حسب القيمه االساسيه لطول الصف والتي تم تخصيصها للموجه وعند زيادة عدد االتصاالت يقل طول الصف. في الشكل )4( تم تغيير عدد االتصاالت من 20 اتصال الى 70 اتصال ومره اخرى الى 20 لمالحظة اثر تغيير عدد االتصاالت على طول الصف وجاءت النتائج مطابقه للتوقعات 50

5 حيث انه عندما كان عدد االتصاالت 20 اتصال كان الصف طويال وذلك في اول 30 ثانيه من زمن التجربه وعندما تم تغيير عدد االتصاالت الى 70 اتصال قامت خوارزمية الحساب االلي بتعديل طول الصف اليا ليكون متناسبا مع عدد االتصاالت حيث يالحظ من الشكل )4( وعند الزمن 31 زاد عدد االتصاالت وبالتالي قل طول الصف وذلك بصوره آليه وعند الزمن 21 ثانيه تم ارجاع عدد االتصاالت مره اخرى الى 20 اتصال حيث قامت خوارزمية الحساب االلي بسرعه بتعديل طول الصف حيث قامت في هذه المره بزيادة طول الصف ليكون متناسبا مع عدد االتصاالت القليل )20 اتصال( وذلك حسب خوارزمية الصفوف القصيره والتي تحسب من المعادله رقم )1(. الشكل )4( يوضح تحكم خوارزمية الحساب االلي في طول الصف حيث يتناسب طول الصف مع عدد االتصاالت حسب معادلة خوارزمية الصفوف القصيره. بما أن شبكات الحاسب هي شبكات تبادل رسائل اذا البد ان تحتوى هذه الشبكات على صفوف وذلك لتخزين الرسائل لحين ارسالها واذا لم يكن هناك صف كافي لتخزينها فيمكن ان يسقط عدد كبير منها ولكن وجود صف كبير يؤدى ايضا الى مشاكل ليست اقل سوءا حيث يؤدى الى زيادة التأخير اذا تقدير طول الصف امر حيوي جدا والبد منه وذلك لضمان عمل الشبكة بصورة جيدة فى الخوارزمية الجديدة للحساب اآللي لطول الصف تم االعتماد على المعادلة )1( من الدراسة ]5[ والتى تقول ان هذا الطول للصف هو الطول المناسب والذي يضمن تأخير قليل جدا وفى نفس الوقت اليؤدى الى حدوث ضياع من سعة قناة عنق الزجاجة والتى نحرص ان تكون مشغولة دائما. حيث ان المعادلة )1( هي نفس معادلة الدراسة ]4[ ولكن يتم قسمة حاصل ضرب سعة القناة و RTT على الجزر التربيعي لعدد االتصاالت حيث يكون الناتج هو طول صف وذلك اقل بكثير من المعادلة )2( من الدراسة ]4[. 3.4 تقدير طول الصف المناسب من غير فقد في االستفاده من سعة القناة (throughput) يعتبر العمل االساسي لخوارزميه auto هو تقدير طول الصف المناسب للموجه بحيث يحافظ على سعة قناة عنق الزجاجه بصوره تامه لمعرفة ان الخوارزميه auto تقوم بتقدير طول الصف المناسب للعمل عليه تم قياس سعة قناة عنق الزجاجه للتأكد من ان الخوارزميه ال تتسبب في اهدار سعة هذه القناة ويقاس ايضا التأخير وهو العامل الهام والذي صممت الخوارزميه من اجله حيث ان هذه الخوارزميه صممت باالساس للتخلص من التاخير الزائد في صفوف الموجهات او بكلمات اخرى التخلص من تضخم الصفوف )Bufferbloat( في هذه الفقره تم اجراء تجربتين في التجربه االولى جعلت سعة قنوات الدخل مساوي لسعة قناة الخرج وفي التجربه الثانيه تم مضاعفة قنوات الدخل مره واحده الغرض من هذه التجارب هو التأكد من ان الخوارزميه تحافظ على مقدار تأخير قليل باالضافه الى المحافظه على سعة قناة عنق الزجاجه تقدير طول الصف بواسطة خوارزمية auto طول الصف المقدر بواسطة خوارزمية auto هو الطول المحسوب بواسطة المعادله )1( حيث ان B هو الطول المناسب والذي يحافظ على سعة قناة عنق الزجاجه حسب الدراسه ]5[ في الفقره السابقه تم تحليل قدرة خوارزمية على تقدير عدد االتصاالت الحيه n الماره عبر الموجه حيث ان للخوارزميه القدره العاليه على تقدير عدد االتصاالت بصوره دقيقه وجيده في هذه الفقره تم تحليل قدرة الخوارزميه على تقدير طول الصف المناسب B والذي يحافظ على سعة القناة عنق الزجاجه اجريت عدة تجارب عمليه على المحاكي ns-2 ]0[ لمعرفة قدرة الخوارزميه auto على تقدير طول الصف المناسب والذي يحافظ على سعة قناة عنق الزجاجه. التجربه االولى في التجربه االولى والتي تهدف لمعرفة طول الصف المناسب والذي يمكن خوارزمية auto من االستفاده من سعة قناة عنق الزجاجه عدد االتصاالت 100 اتصال TCP ذات خطوط اتصال access link حتى الموجه atuo بسعة 200kb\s وبالتالي فان الدخل الكلي الى موجه auto يساوي مجموع عدد االتصاالت مضروبا في سعة الوصول access link والتي تنتج.20Mb\s الشكل )5( الخط المتعرج باللون االسود يوضح طول الصف العامل المقدر بواسطة خوارزميه auto والمساحه في االسفل باللون الرمادي توضح الحيز المملؤ من طول الصف. يالحظ من الشكل )5( ان الخط االسود الثخين والذي يمثل الطول الكلي لصف الموجه auto المقدر بواسطة الخوارزميه والحيز المملؤ بواسطة اللون الرمادي يمثل الحيز المشغول من صف الموجه بواسطة مجموع عدد االتصاالت التي تقوم باالرسال االن يالحظ ان الحيز المملؤ بالرمادي ال يستطيع ان يتجاوز الخط االسود الثخين وذلك الن هذا الخط هو الحد االعلى المسموح باشغاله حاليا من صف الموجه )عمليا يحتوي الموجه على طول اكبر من ذلك وهو بالضبط 200 رساله( عندما يصل الخط الرمادي الى الخط االسود فأن ذلك يعني ان هناك رسائل تصل الى صف الموجه وال يستطيع الموجه تخزينها حسب خوارزمية auto والن ذلك يعني زيادة التأخير وبالتالي فأن هذه الرسائل يتم اسقاطها فورا هناك بعض الفراغات بين الخطوط الرماديه المرتفعه والتي تمثل حيز من صف الموجه فارغ من الرسائل هذه االرتفاعات تعبر بصوره واضحه عن طريقة عمل برتوكول TCP في االرسال وهي طريقة االرسال االنفجاري] 11-9 [. من الشكل )2( يتضح مقدار االستفاده من سعة قناة عنق الزجاجه والتي تتراوح مابين 10Mb\s و 9.5Mb\s تقل االستفادة 51

6 300kb\s وبالتالي فان الدخل الكلي الى الموجه auto يساوي مجموع عدد االتصاالت والذي يساوي 100 اتصال مضروبا في سعة قناة الوصول access link والتي تنتج القيمه 30Mb\s من الشكل )0( الخط العلوي باللون االسود يمثل طول الصف B المقدر بواسطة خوارزمية auto من المعادله )1( والجزء السفلي باللون الرمادي يمثل الحيز الممتلئ من صف الموجه auto هناك طبعا بعض الفراغات في الجزء الممتلئ باللون الرمادي والتي تدل على ان الصف لم يمتلئ بصوره كامله عندما يرتفع الخط الرمادي حتى يالمس الخط االسود فان ذلك يعني ان عدد الرسائل التي تدخل الى الصف اكبر من طول الصف الفعلي وبالتالي فإن الرسائل في هذه الحاله يتم اسقاطها يتعرج الخط باللون االسود بالرغم من ان عدد االتصاالت 100 اتصال بصوره ثابته ولكن الخوارزميه تقوم بتقدير عدد االتصاالت من الرسائل الواصله فعندما يتم اسقاط بعض الرسائل من الصف فان ذلك يؤدي الى ان تقوم االتصاالت بتقليل ارسالها في المره القادمه حسب توجيهات بروتوكول TCP وبالتالي فان عدد الرسائل التي تصل في المره التاليه تؤدي الى تقليل الصف نسبة لتقليل عدد الرسائل الواصله والتي منها يتم تقدير عدد االتصاالت وبالتالي تقليل طول الصف تظهر هذه النقطه جليه في المنطقه التي تسبق الزمن 90s من الشكل )0( يتضح ان هناك انهيار في طول الصف المقدر وذلك بسبب االسقاط المكثف في المنطقه التي تسبق منطقه انهيار طول الصف. بصوره ملحوظه في هذه التجربه وذلك بسبب ان هناك عدد كبير من الرسائل تم اسقاطها والتي سوف تؤدي الى تقليل معدل االرسال حيث ان اي اتصال TCP يتعرض لعملية اسقاط رساله يقوم بانقاص معدل ارساله في المره القادمه وبالتالي فأن معدل االستفاده من سعة قناة عنق الزجاجه يقل بمقدار ضئيل. الشكل )6( يوضح الحيز المستفاد منه من سعة قناة عنق الزجاجه موضع الدراسه والبالغ 10mb/s يالحظ ان االستفاده تقل بصوره ملحوظه وذلك بسبب تزايد معدل االسقاط. الشكل )7( يوضح مقدار التأخير الذي تتعرض له الرسائل حيث ان تأخير قناة عنق الزجاجه 50ms ويزيد التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل الصف بمقدار يتراوح مابين 1ms و 40ms حيث يصل التأخير الكلي الى.90ms الشكل )7( يوضح مقدار التأخير الذي تتعرض له الرسائل والذي يتراوح مابين 50ms و 90ms اي ان التأخير الكلي مابين 1ms وحتى 40ms حيث ان تأخير عنق الزجاجه 50ms اقصى يسار الشكل )7( يوضح ان هناك قيمه كبيره للتأخير والتي تصل الى 200ms تنتج هذه القيمه الكبيره للتأخير وذلك الن خوارزمية auto في البدايه تحتاج الى زمن قليل لتقدير طول الصف المناسب وبالتالي فهي تعمل بالصف المعطى من قبل الموجه وهو 200 رساله ولكن بعد زمن قليل جدا تتمكن من تقدير عدد االتصاالت الحيه وبالتالي تقوم بانقاص طول الصف العامل الفعلي وبالتالي يقل التأخير الذي تتعرض له الرسائل نتيجه لوقوفها في الصف بانتظار االرسال اي ان صف الموجه يسمح بتاخير اعظمي للرسائل على الصف يصل هذه التاخير حتى القيمه 40ms ولكن لن يسمح بتجاوز هذه القيمه من التأخير مطلقا. التجربه الثانيه في التجربه الثانيه والتي ايضا تهدف لمعرفة طول الصف المناسب والذي يحافظ على قدرة خوارزمية auto على االستفاده من سعة قناة عنق الزجاجه عدد االتصاالت 100 اتصال TCP ذات خطوط اتصال access link حتى الموجه auto بسعة الشكل )8( الخط المتعرج باللون االسود يوضح طول الصف العامل المقدر بواسطة خوارزميه auto والمساحه في االسفل باللون الرمادي توضح الحيز المملؤ من طول الصف. الشكل )9( يوضح الحيز المستفاد منه من سعة قناة عنق الزجاجه موضع الدراسه والبالغ 10mb/s يالحظ ان االستفاده تقل بصوره ملحوظه وذلك بسبب تزايد معدل االسقاط. الشكل )9( يوضح انه يتم المحافظه على سعة قناة عنق الزجاجه بصوره عامه فيما عدا ان المنطقه الزمنيه االبتدائيه والتي لم تقدر الخوارزميه بعد طول الصف المناسب يحدث انهيار تام لسعة القناة وذلك ايضا بسبب ان الجزء االول من خوارزمية 52

7 التحكم باالزدحام في بروتوكول TCP وهي خوارزمية البدايه البطيئه ]12[ Slow Start والتي يحدث فيها الكثير من االسقاط قبل ان تستقر اتصاالت TCP بعد ذلك في حيز ارسال مناسب مع سعة القناة المتاحه اما في الشكل )10( والذي يوضح التأخير الذي تتعرض له الرسائل فيالحظ ان التأخير تناقصت قيمته قليال ما بين 50ms و 80ms والذي يبلغ 30ms اي ان التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف الخوارزميه auto يتراوح مابين 1ms وحتى 30ms ولكن بعد هذه التاخير لن يسمح الي رساله بالمكوث في صف الموجه وسيتم اسقاطها فورا. الشكل )11( يوضح مقدار التأخير الذي تتعرض له الرسائل حيث ان تأخير قناة عنق الزجاجه 50ms ويزيد التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل الصف بمقدار يتراوح مابين 1ms و 40ms حيث يصل التأخير الكلي الى.90ms الشكل )11(: التأخير في منطقة عنق الزجاجه الذي يتراوح بين 1ms- 25ms حيث تم تثبيت حجم الصف عند 21 رساله. من الشكل يتضح ان االتصال ذو الخط بعالمة الجمع استطاع ان يتحصل على حيز اكبر النه استطاع ان يبداء االرسال بصوره مبكره اما االتصال االخر فانه لم يستطيع ان ينشئ اتصاله بسرعه النه تعرض لحاالت اسقاط متكرر عند محولته انشاء االتصال لذلك يظهر في الشكل انه لم يبداء االرسال اال عند الثانيه 30 حيث يظهر جليا عند هذه اللحظه انشاء االتصال وهو في مرحلة البدايه البطيئه والدليل على ذلك االرتفاع الشديد لهذا االتصال ثم االنخفاض واالستقرار عند منطقه محدده من العيوب الوضحه مما سبق ان خوارزمية Drop-Tail ال تستطيع ان تضمن اقل حد للعداله لكنها تتفوق لى الخوارزميات االخرى في مجال المحافظه على سعة القناة. الشكل )12(: العداله بين االتصاالت التي تمر عبر موجه Drop-Tail هناك اتصالين من مجموعة اتصاالت ماره بالموجه يتحصل احدهما على حيز من اكثر من االخر خوارزمية RED التأخير: أما خوارزمية RED فهي ايضا خوارزمية تعتمد على ضبط طول الصف يدويا واحيانا في بعض الخوارزميات المطوره عن RED يتم ضبطه آليا [14-16] حيث ان هذه الخوارزمية لديها معامالن مهمان وهما minth وهي العتبه الدنيا وmaxth وهي العتبه العليا تقوم خوارزمية RED بتقسيم طول الصف الى ثالثة مقاطع المقطع االول يبتدئ من واحد وينتهى عند minth فى هذا المقطع ال تقوم الخوارزمية RED باسقاط اي رسالة بل تسمح لكل الرسائل بالدخول والمقطع الثاني يبدأ من minth وينتهي عند maxth فى هذا المقطع تقوم الخوارزمية باسقاط الرسالة الواردة باحتمال يتناسب مع عدد الرسائل التى تأتي من هذا االتصال المحدد والمقطع الثالث يبدأ من maxth وينتهي عند نهاية حدود الصف وتقوم الخوارزمية باسقاط اي رسالة ترد في هذا المقطع. مما سبق يتبين ان خوارزمية RED ايضا تعتمد على حدود ثابته يتم وضعها للصف فاذا وضعت حدود كبيرة للمعامالت اعاله ولم يكن هناك 5. المحاكاة في هذه الفقره تم مقارنة الخوارزميات التي تعمل في مجال التحكم باالزدحام وبالتالي التحكم بالتأخير على الصف وهما خوارزمية ]4[ Drop-tail وخوارزمية ]13[ RED باالضافه الى الخوارزميات التي تعمل في مجال التحكم بالتأخير فقط وهما خوارزمية Codel وخوارزمية الحساب اآللي لطول الصف auto قمنا باجراء تجربتين في االولى ثبتنا طول الصف عند 20 رساله لمعرفة التأخير الذي تتعرض له الرسائل عند هذا الطول وفي التجربه الثانيه جعلنا طول الصف 100 رساله وذلك لمعرفة من اين ينتج التأخير الكبير في الشبكه الموضحه في الشكل )2( خوارزمية Drop-Tail التأخير: تقوم خوارزمية Drop-Tail بإسقاط الرسائل من آخر الصف وهي الرسائل التى لم تجد لها مكانا فى الصف وعندما يكون الصف قصيرا تقوم الخوارزمية إلزاميا باسقاط كل الرسائل الواردة والتى لم تجد لها مكانا وبالتالى عدد الرسائل التى تستطيع هذه الخوارزمية تخزينها فى الصف سيكون قليال وذلك ألن طول الصف قصير وبما أن االسقاط فى هذه الخوارزمية مربوط بطول الصف وبما ان طول الصف قصير بالتالى فان التأخير يكون قليال ومتناسب مع طول الصف كما هو موضح في الشكل )11( فإن التأخير في منطقة عنق الزجاجه والذي ال يتعدى 10ms قد يصل الى 30ms وذلك عند استخدام خوارزمية Drop-Tail بالرغم من ان حجم الصف ال يتعدى 20 رساله فقط. العداله: لدينا في هذه التجربه اكثر من مائة اتصال تتشارك في قناة عنق الزجاجه وبالتالي فان ضمان اقل حد من العداله مطلوب بين هذا العدد الكبير من االتصاالت الشكل )12( يوضح الحيز الذي تحصل عليه كل اتصال من اتصالين تم اختيارهما بصوره عشوائيه من مجموعة االتصاالت المائه. 53

8 اال عدد قليل من االتصاالت باعتبار ان قناة عنق الزجاجة ذات سعة اقل فان الصف يكون كبيرا نسبة لكبر حجم معامالته minth maxth( (. وتراكم الرسائل فى النهاية يؤدى الى زيادة التأخير على الصف وبالتالى فإن التأخير على صف خوارزمية RED مشابه للتأخير على صف خوارزمية Drop-Tail وذلك عندما يكون طول الصف فى خوارزمية Drop-tail مساوى لطول المعامل maxth فى الصف المعتمد على خوارزمية RED فى النهاية فان خوارزمية RED تنقصها ميزة تقدير طول الصف بصورة آلية وذلك لتقليل التأخير كما يتضح من الشكل )13( يتراوح التأخير ما بين 22ms - 10ms حيث تتعرض الكثير من الرسائل لتأخير يصل حتى 22ms داخل الصف اي تنتظر الرسائل دورها في االرسال لمدة 12ms داخل الصف حتي يتم ارسالها. التأخير: اما خوارزمية )Codel( فعند تزويدها بصف قصير تقوم بضمان تأخير قليل لكل الرسائل تقوم خوارزمية )Codel( باالسقاط العشوائي للرسائل وذلك بغض النظر عن حجم الصف المتوفر حيث تحسب زمن دخول اي رسالة وزمن خروجها وتحسب منه زمن الزيارة وتستنتج من هذا الزمن اذا كان هناك ازدحام ام ال فإن كان هناك ازدحام او بوادر ازدحام تقوم الخوازرمية باالسقاط العشوائي من الصف وبالتالى تضمن أن حجم الصف يكون بصورة دائمه قصيرا يوضح الشكل )15( التأخير الذي تتعرض له الرسائل في صف خوارزمية.)Codel( الشكل )13(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزمية RED حيث يتراوح ما بين 10ms وحتى 22ms وذلك عندما يكون طول الصف 21 رساله. الشكل )15(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزمية Codel حيث يتراوح ما بين 1ms وحتى 25ms وذلك عندما يكون طول الصف 21 رساله. الشكل )14(: الحيز الذي يتحصل عليه اتصالين من مجموعة االتصاالت التي تتشارك في القناة حيث انه يساوى مقدار ما يتحصل عليه كل اتصال من سعة القناة بصوره تقريبيه. العداله: في هذه الفقره تم استكشاف قدرة خوارزمية RED على ضمان الحد االدنى من العداله لالتصاالت التي تمر عبر الموجه الشكل )14( يوضح الحيز الذي يتحصل عليه اتصالين من مجموعة االتصاالت التي تتشارك في القناة حيث انه يتساوى مقدار ما يتحصل عليه كل اتصال من سعة القناة بصوره تقريبيه من الشكل استطاعت خولرزمية RED ان تضمن العداله بصوره جيده ولكنها لم تستطع ان تضمن العداله من بداية التجربه حيث بداء االتصال االول بعد 10 ثواني واالتصال الثاني بداء بعد 15 ثانيه بالرغم من ان كل االتصاالت بدأت في زمن واحد تفسير ذلك يرجع الى ان هذين االتصالين لم يستطيعا ان يقيما االتصال وذلك بسبب االسقاط المتكرر لرسائل اقامة االتصال بسبب التزاحم الشديد الناتج عن قصر الصف وذلك بالرغم من ان من اهداف خوارزمية RED االساسيه العداله خوارزمية )Codel( الشكل )16(: ضمان قدر معقول من العداله في خوارزمية Codel ولكنها لم تستطع ان توفر الحيز الكافي لكل اتصال ليبدأ االتصال من البدايه حيث انه في الشكل لم يتمكن االتصاالن من العمل الثانيه االولى في التجربه. العداله : من الشكل )12( يالحظ ان اداء خوارزمية Codel فيما يتعلق بالعداله بين االتصاالت ذات اداء جيد ولكن لدينا نفس المشلكه السابقه وهي عدم قدرة خوارزميه Codel على توفير الحيز الكافي الي اتصال ليبدأ عمله بطريقه مستقره حيث لم يبدأ االتصال االول االرسال اال عند الثانيه الثالثه اما االتصال الثاني فلم يبدأ اال عند الثانيه السابعه وذلك كما اوردنا بسبب التزاحم الشديد من قبل االتصاالت والذي يسبب اسقاط رسائل انشاء االتصال ينتج هذا االمر الن االتصاالت االولى التي تنجح في انشاء االتصال تدخل في مرحلة االرسال الكثيف بواسطة خوارزمية البدايه البطيئه Start( )Slow يؤدي هذا االرسال الكثيف الى امتالء الصف بواسطة الرسائل المرسله من هذه االتصاالت المحظوظه وعندما ترد رسائل من االتصاالت االخرى تجد ان الصف ممتلئ مما يؤدي الى سقوطها خوارزمية الحساب اآللي للصف )auto( التأخير: اما الخوارزميه االخيره فهي خوارزمية الحساب اآللي للصف )auto( فعند تزويدها بصف قصير تقوم بضمان تأخير قليل لكل الرسائل تقوم خوارزمية )auto( اوال بتقدير طول 54

9 الصف المناسب لذلك يزيد التأخير بصوره كبيره )تمتد فترة الزياده الكبيره في الزمن مابين الثانيه 0 والثانيه 20( ولكن لفتره قصيره ثم يبدأ في التناقص مع زيادة عدد االتصاالت الماره حيث ان التأخير المحسوب في الثواني االولى من زمن التجربه هو تأخير التصال واحد ثم يبدأ هذا التأخير في التناقص مع دخول االتصال الثاني ويستمر في التناقص حتى يستقر التأخير عند حد معين ثابت يتناسب مع عدد االتصاالت الماره وطول الصف يتضح من الشكل )17( ان خوارزمية الحساب اآللي تحافظ على تأخير اقل بكثير من التأخير المفروض على الرسائل في خوارزمية.)Codel( لطول الصف ولكن بعد زيادة حجم الصف من 20 الى 100 رسالة مع تثبيت كل المعامالت االخرى كان أداء الخوارزميات كاآلتى: خوارزمية Drop-Tail التأخير: تتميز هذه الخوارزمية بأنها لن تسقط اي رسالة من الصف اال اذا إمتأل الصف عن آخره وبالتالى وبما ان قناة عنق الزجاجة التى تتحكم بها الخوارزمية مزدحمة دائما فإن صفا سوف يتكون ويزداد طوله تدريجيا مع عدم قدرة القناة على تمرير كل الرسائل وفى النهاية سوف يمتلئ الصف ويبدأ فى اسقاط الرسائل التى ترد اليه الشكل )19( يوضح التأخير المحسوب هنا وهو التأخير الذى تمكثه الرسالة داخل الصف.)Drop-Tail( الشكل )17(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزمية الحساب اآللي )auto( حيث يتراوح ما بين 1ms وحتى 30ms ولكن القيمه السائده للتأخير تتراوح مابين 10ms -1ms وذلك عندما كان طول الصف 20 رساله فقط. الشكل )19(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزمية Drop-Tail حيث يتراوح ما بين 10ms وحتى 130ms وذلك عندما يكون طول الصف 100 رساله. الشكل )21(: الشكل )18(: ان خوارزمية االتصاالت الماره بالموجه. auto تضمن قدر معقول من العداله بين العداله: استطاعت خوارزمية auto ان تضمن قدر جيد من العداله بين االتصاالت الماره وذلك الن الخوارزميه تقدر طول الصف المناسب للعمل عليه بالرغم من ان طول الصف اقصر من الالزم اال ان الخوارزميه استطاعت ان تعمل بصوره جيده لضمان العداله ولكن الخوارزميه تواجه نفس المشاكل السابقه وهي عدم قدرة الخوارزميه على ضمان الحيز الكافي من الصف لكل اتصال حيث لم تستطع ان تبدأ االتصاالت الموضحه في الشكل )10( االرسال اال بعد فتره زمنيه ليست بالقصيره خورازمية RED وخوارزمية Codel باالضافه الى خوارزمية auto تقوم باالسقاط العشوائي الذي ساعد في ضمان العداله ولكن خوارزمية auto تساهم زيادة على ذلك باالسقاط المتناسب مع طول الصف المضاف للموجه. 2.5 الصف الطويل عند إعاد إجراء نفس التجربة السابقة للخوارزميات االربعة : خوارزمية االسقاط من آخر الصف وخوارزمية االسقاط المبكر العشوائي وخوارزمية التحكم بالتأخير وخوارزميه الحساب االلي ان خوارزمية العداله بين االتصاالت بسبب طول الصف. Drop-Tail تفشل في ضمان اقل قدر من يالحظ ان التأخير يزيد عن التأخير المحسوب فى التجربة السابقة عندما كان طول الصف 20 في الشكل )11( رسالة وذلك ألن الرسائل فى هذه التجرية تمكث فترة أطول فى الصف وذلك ألن الصف نفسه طويل في خوارزمية االسقاط من آخر الصف يزداد التأخير الذى تفرضه على الرسائل مع زيادة طول الصف وال تملك هذه الخوارزمية اي وسيلة للتحكم بطول الصف المناسب للعمل والذى يوفر معدل تأخير قليل وفي نفس الوقت تقليل طول الصف بصورة يدويه غير مدروسة قد يؤدي الى ان ال يستفاد من سعة قناة عنق الزجاجة )Underutilization( حيث يستفاد من الرسائل الموجودة فى الصف فى قناة عنق الزجاجة )Bottleneck( عندما تتراجع االتصاالت عن االرسال العداله: تفشل خوارزمية Drop-Tail تماما عندما يتعلق االمر بضمان العداله بين االتصاالت الماره بالموجه في الشكل )20( يتضح ان كل اتصال يتحصل على قدر مختلف عن القدر الذي يتحصل عليه االتصال االخر في هذه التجربه والتي تم فيها زيادة طول الصف الى 100 رساله استطاع االتصال بالخط 55

10 الثخين ان يقوم بتخزين عدد كبير من الرسائل في صف الموجه اكثر من االتصال االخر ولذلك يتحصل هذا االتصال على حيز اكبر من سعة قناة عنق الزجاجه خوارزمية RED التأخير: اما خوارزمية RED فهي ال تختلف كثيرا عن خوارزمية االسقاط العشوائي سوى أن لها معامالت تتحكم فى عدم االسقاط معامل للتحكم فى االسقاط العشوائي او االسقاط االلزامي هو العتبه العليا )maxth( فعند زيادة طول الصف فى هذه التجربة الى 100 رسالة وزيادة حدود المعامالت ( minth )maxth لوحظ ان قيمة التأخير الذى تفرضه هذه الخوارزمية على الرسائل المارة يزداد مع زيادة طول الصف والمعامالت. اتصال من الصف وبالتالي على مقدار التأخير الذي تتعرض له الرسائل خوارزمية )Codel( التأخير: أما فى خوارزمية )Codel( وعند زيادة طول الصف الى 100 رسالة لوحظ ان التأخير يظل كما هو وذلك بالمقارنة مع التجربة السابقة والتى كان فيها طول الصف 20 رساله يتضح ذلك من الشكل )23( حيث يكون التأخير ثابت عند كال الطولين فى التجربتين وبالتالى فإن خوارزمية )Codel( تتحكم فى طول الصف وذلك بعزل طول الصف عن التأثير فى التأخير. الشكل )21(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزميةRED حيث يتراوح ما بين 10ms وحتى 55ms وذلك عندما يكون طول الصف 100 رساله. الشكل )23(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزميةCodel حيث يتراوح ما بين 10ms وحتى 50ms وذلك عندما يكون طول الصف 111 رساله. الشكل )22(: اتصالين من مجموعة 111 اتصال تتشارك في القناة ينال كل اتصال حيز مختلف عن االخر بسبب طول الصف. بصورة أوضح يتناسب التأخير مع المعامالت )minth( و )maxth( والتى تتحكم فى االسقاط والتى يتم ضبطها يدويا لالستفادة من سعة قناة عنق الزجاجة يتم ضبط هذه المعامالت الى قيم كبيره حسب توصيات المصنعين لتقليل اسقاط الرسائل هذه الخورازمية تم تطويرها أصال للتخلص من مشكلة التزامن وتوفير بعض العدالة ولم تصمم لتقليل التأخير يتضح من الشكل )21( التأخير الذي تتعرض له الرسائل في صف خوارزمية )RED( حيث ان التأخير اقل بكثير من التأخير على خوارزميتة االسقاط من آخر الصف وذلك ألن هذه الخوارزميه تعتمد االسقاط المكثف من االتصاالت الماره. العداله: عند زيادة طول الصف الى 100 رساله يتعرض موضوع العداله الى الكثير من االذى وذلك بسبب ان كل اتصال يستطيع ان يخزن عدد مختلف من الرسائل في ذلك الصف الطويل من الشكل )22( يتضح ان تخزين عدد متفاوت من الرسائل في الصف ينعكس سلبا على مقدار الحيز الذي يناله كل الشكل )24( التحسن الطفيف في العداله بين االتصالين تحت الدراسه ويوضح الشكل ايضا عدم قدرة االتصالين على االبتداء بسهوله. العداله: تتفوق خوارزمية Codel على خوارزمية RED في موضوع العداله بين االتصاالت الماره في القناة من الشكل )24( يتضح ان هناك تحسن طفيف يؤدي الى تناسب الى درجه مقبوله من العداله بين االتصالين الموضحين في الشكل ولكن هناك تأخر ملحوظ لالتصالين في انشاء االتصال حيث يبدأ االتصال االول عند الثانيه السابعه اما االتصال الثاني فيبدأ عند الثانيه الواحده والثالثون وذلك طبعا بسبب االسقاط الكثيف الذي يسقط رسائل انشاء االتصال بالنسبه لالتصالين تحت الدراسه خوارزمية الحساب اآللي للصف )auto( التأخير: في خوارزمية الحساب اآللي لطول الصف )auto( وعند زيادة طول الصف الى 100 رساله فإن التأخير يظل ثابتا كما لو ان طول الصف لم يتغير وذلك عند مقارنة الشكل )17( مع الشكل )25( حيث ان التأخير في الشكل )17( نتج عن طول صف يساوي 20 رساله والتأخير في الشكل )25( نتج عن طول صف يساوي 100 رساله حيث يمكن تجاهل الثواني الخمسه 56

11 االولى من نتائج المحاكاة والتي يكون فيها التأخير كبيرا ينتج هذا التأخير الكبير ألن الخوارزميه تقوم بتقدير طول الصف استنادا على عدد االتصاالت الماره وبالتالي فأنه وعندما يكون عدد االتصاالت قليال وطول الصف كبير فان التأخير يكون كبيرا وبما انه لم يتم تقدير طول الصف بصوره جيده بعد يكون التأخير كبير كما هو الحال في بداية هذه التجربه حيث تبدأ المحاكاة باتصال واحد ويذداد عدد االتصاالت بعد ذلك بصوره متتاليه يتضح من الشكل )25( ان خوارزمية الحساب اآللي تحافظ على تأخير مشابه للتأخير المفروض على الرسائل في خوارزمية.)Codel( الشكل )25(: التأخير الذي تتعرض له الرسائل داخل صف خوارزمية الحساب االلي auto حيث يتراوح ما بين 10ms وحتى 40ms وذلك عندما يكون طول الصف 100 رساله. العداله: تتفوق خوارزمية auto على خوارزمية Codel في عدة امور اولها ان االتصالين يبدآن االرسال في ازمان متقاربه وذلك من بداية التجربه قدرة االتصالين على االرسال ترجع الى قدرتهما على انشاء االتصال وهو االمر المفقود في الخورازميات السابقه والتي لم تستطع ان تضمن حيز كافي لكل اتصال لينشئ االتصال الخاص به ويستمر في االرسال فيما بعد االمر الثاني تضمن الخوارزميه قدر كبير من العداله بين االتصاالت وذلك واضح من الشكل )22( حيث يتساوى االتصالين في القدر الذي يناله كل اتصال من سعة القناة وذلك طبعا بصوره تقريبيه من الشكل. الشكل )26(: قدرة خوارزمية auto على ضمان العداله بين االتصاالت الماره بالموجه. الشبكة المحددة فى الشكل )2( والتى تحتوى على قناة عنق الزجاجة ذات السعة )10mb/s) الجدول )2( يوضح حجم االستفادة من قناة عنق الزجاجة فى كل خوارزمية من الخوارزميات االربعه اعاله وذلك عندما يكون طول الصف 20 رسالة وهو طول قصير وعدد االتصاالت فى السيناريو حيث يوضح الجدول ان االستفاده االكبر تكون لخوارزمية االسقاط من آخر الصف ثم لخوارزمية االسقاط العشوائي ومن بعدها لخوارزمية الحساب اآللى وأخيرا خوارزمية.Codel ومع معدل تأخير قليل لكل الخوارزميات وذلك بسبب قصر طول الصف وعند زيادة طول الصف الى 100 رسالة كان ترتيب االستفادة من سعة القناة نفس الترتيب السابق الجدول )2( مع زيادة كبيرة جدا فى التأخير لخوارزميتي االسقاط من آخر الصف وخوارزمية االسقاط العشوائي مما يتسبب في خروجهما من اللعبه خوارزمية الحساب اآللى وخوارزمية )Codel( هما الخوارزميتين الفائزتين بمعدل تأخير اقل يضمن عمل تطبيقات الزمن الحقيقي باالضافة الى ان خوارزمية الحساب اآللى تفوق خوارزمية )Codel( فى معدل االستفادة من سعة قناة عنق الزجاجة. الجدول رقم )2(: االستفاده من سعة قناة عنق الزجاجه لكل واحدة من الخوارزميات تحت الدراسه وذلك عند طول صف 21 رساله ومره اخرى عند طول صف 111 رساله. االستفاده من االستفاده من نوع سعة القناة عند طول سعة القناة عند طول الخوارزميه الصف 21 رساله 111 رساله 95.7% 93.1% Drop-Tail 95.2% 04.7% RED 92.3% 92.5% Codel 95.8% 91.5% Auto 6. التقييم الهدف االساسي لخوارزمية )auto( هو الحساب االلي لطول الصف بغرض ضمان قيمة تأخير مناسبه لعمل البروتوكوالت التطبيقيه على الشبكه تشترك مع خوارزمية )auto( خوارزمية )Codel( في هذا الهدف ولكن تسلك كل خوارزميه طريق مختلف حيث تقوم خوارزمية )Codel( بحساب زمن الزياره لكل رساله تدخل الموجه اما خوارزمية )auto( فتقوم بحساب عدد االتصاالت التي تمر في القناة بصوره تقديريه إحتماليه. 1.6 حساب زمن الزياره تقوم خوارزمية )Codel( بحساب زمن الزياره لضمان قيمة تأخير معقوله في صف الموجه زمن الزياره هو الزمن الذي تمكثه الرساله في الموجه منذ دخولها وحتى خروجها ولكن لحساب هذه القيمه يقوم الموجه بحساب زمن الدخول وزمن الخروج الي رساله ليتمكن من حساب زمن الزياره الذي يساوي زمن الخروج مطروحا منه زمن الدخول بعد حساب زمن الزياره يستطيع الموجه )Codel( ان يتخذ قرار باسقاط الرساله او عدم اسقاطها تكمن المشكله في ان العمليه الحسابيه لزمن الزياره تستهلك معالج الموجه )Codel( حيث انه يحسب لكل الرسائل الداخله للموجه بالرغم من ان خوارزمية )Codel( تمكنت من ضمان قيمة تأخير جيده لعمل البروتوكوالت اال انها ال يمكن تطبيقها بصوره عمليه في الموجهات الحقيقيه وذلك بسبب العمليات الحسابيه الكثيفه التي تقوم بها الخوارزميه وذلك لحساب زمن الزياره. 2.6 حساب عدد االتصاالت الحيه بما ان خوارزميه )Codel( ال يمكن تطبيقها بصوره عمليه بالتالي ال بد من إيجاد خوارزميه اخرى تحل محل خوارزمية 3.5 االستفادة من سعة القناة تضمن خوارزمية الحساب اآللى للصف auto معدل استفادة كبير جدا لسعة قناة عنق الزجاجه تم مقارنة خوارزمية الحساب اآللى مع عدة خوارزميات اخرى هى خوارزمية االسقاط من آخر الصف )Drop-Tail( و خوارزمية االسقاط العشوائي المبكر )RED( وخوارزمية التحكم بالتأخير )Codel( فى 57

12 [6] Ott T.J. T. Lakshman and L.H. Wong. Sred, (1999), Stabilized red. in INFOCOM'99. Eighteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. [7] Jacobson V. (1988), Congestion avoidance and control. in ACM SIGCOMM Computer Communication Review. [8] McCanne S. and S. Floyd, (2005), ns-lbnl network simulator. [9] Jiang H. and C. Dovrolis, (2005), Why is the internet traffic bursty in short time scales?, in ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review. [10] Allman M. and E. Blanton, (2005), Notes on burst mitigation for transport protocols. ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Vol. 35, No. 2, PP [11] Blanton E. and M. Allman, (2005), On the impact of bursting on TCP performance in Passive and Active Network Measurement, Springer. PP [12] Shenker S. L. Zhang and D.D. Clark, (1990), Some observations on the dynamics of a congestion control algorithm. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Vol. 20, No. 5, PP [13] Floyd S. and V. Jacobson, (1993), Random early detection gateways for congestion avoidance. Networking IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 1, No. 4, PP [14] Alemu T. and A. Jean-Marie, (2004), Dynamic configuration of RED parameters [random early detection]. in Global Telecommunications Conference. IEEE GLOBECOM'04. [15] Christiansen M. et al., (2001), Tuning RED for web traffic. IEEE/ACM Transactions on Networking (TON) Vol. 9, No. 3: PP: [16] Feng W.-c. et al. (1999), A self-configuring RED gateway. in INFOCOM'99. Eighteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. )Codel( وفي نفس الوقت تؤدي نفس الوظيفه وهي حل مشكله تضخم الصف )Bufferbloat( قامت خوارزمية )auto( للتحكم بطول الصف بحساب عدد االتصاالت الحيه الماره عبر الموجه لحساب عدد االتصاالت تقوم اوال بمطابقة اي رساله داخله الى الموجه مع رساله مأخوذه بصوره عشوائيه من قائمه االحياء االموات List) )Zombie من عملية المطابقه تحسب الخوارزميه احتمال حدوث مطابقه )رسالتان من نفس االتصال( او عدم مطابقه )رسالتان من اتصالين مختلفين( من احتمال حدوث المطابقه نحسب عدد االتصاالت الحيه التي تمر عبر الموجه مباشرة من الواضح ان عبء العمليات الحسابيه علي المعالج في خوارزمية )auto( اقل بكثير من عبء العمليات الحسابيه علي المعالج في خوارزمية )Codel( وبالتالي فان خوارزمية )auto( يمكن تطبيقها عمليا في الموجهات. 7. الخاتمه في هذه الورقه تم ايجاد طريقه جديده وبسيطه لحساب طول الصف المناسب في الموجه حيث يتناسب طول الصف مع عدد االتصاالت التي تمر بالموجه حسب المعادله )1( يتم حساب عدد االتصاالت التي تمر بالموجه بصوره احتماليه وذلك عند ورود اي رساله الى الموجه تستمد خوارزمية auto قوتها من عملية الحساب االحتماليه وغير المكلفه لزمن معالج الموجه وذلك لعدد االتصاالت حيث انه وبعد حساب عدد االتصاالت يمكن وبكل بساطه حساب طول الصف المناسب مع عدد االتصاالت التي تدخل الموجه هذه الطريقه البسيطه والسهله تجعل من الممكن تطبيق هذه الخوارزميه في الموجهات العمليه وذلك للتخلص من مشكلة تضخم الصفوف وزيادة التأخير المرافق له. المراجع [1] Gettys J. and K. Nichols Bufferbloat, (2011), Dark buffers in the internet. Queue, Vol. 9, No. 11, PP. 40. [2] Nichols K. and V. Jacobson, (2012), A Modern AQM is just one piece of the solution to bufferbloat. ACM Queue Networks, Vol. 10, No. 5. [3] Stanojevic R. R.N. Shorten and C.M. Kellett, (2006), Adaptive tuning of drop-tail buffers for reducing queueing delays. Communications Letters IEEE. Vol. 10, No. 7, PP [4] Villamizar C. and C. Song, (1994), High performance TCP in ANSNET. ACM SIGCOMM Computer Communication Review Vol. 24, No. 5, PP [5] Appenzeller G. I. Keslassy and N. McKeown, (2004), Sizing router buffers. Vol