对网络性能测量进行简述

1.引言

随着Internet技术和网络业务的飞速发展，网络资源空前增长，对网络的需求和应用方式变得越来越复杂。不断增加的网络用户和应用，导致网络负担沉重，网络设备超负荷运转，从而网络性能下降。这就需要对网络的性能指标进行提取与分析，对网络性能进行改善和提高。因此，作为网络行为分析基础的网络性能测量的作用就极为重要了。发现网络瓶颈，优化网络配置，并进一步发现网络中可能存在的潜在危险，更加有效地进行网络性能管理，提供网络服务质量(QOS)的验证和控制，对网络服务提供商的服务质量指标进行量化、比较和验证等，是网络性能测量的主要目的。

2.网络性能测量的概念

2.1 网络性能

网络性能是一组对于运营商有意义的，并可用于系统设计、配置、操作和维护的参数进行测量所得到的结果。可见，网络性能是与终端性能以及用户的操作无关的，是网络自身特性的体现，可以由一系列的性能参数来测量和描述。

2.2 网络性能结构模型

从空间的角度来看，网络整体性能可以分为两种结构：立体结构模型和水平结构模型。

1)立体结构模型

IP网络就其协议栈来看是一个层次化的网络，因此，对IP网络性能的研究也可以按照一种自上而下的方法进行。可以以IP层的性能为基础，来研究IP各层间不同性能与上、下层不同应用性能之间的映射关系。

2)水平结构模型

对于网络的性能，用户主要关心的是端到端的性能，因此从用户的角度来看，可以利用水平结构模型来对IP网络的端到端性能进行分析。

3.网络性能测量的方法

网络性能测量涉及到许多内容，如采用主动方式还是被动方式进行测量；发送测量包的类型；发送与截取测量包的采样方式；所采用的测量体系结构是集中式还是分布式等。

3.1 测量包

网络性能测量中，影响测量结果的一个重要因素就是测量数据包的类型。

1)P类型包

类型P是对IP包类型的一种通用的声明。只要一个性能参数的值取决于对测量中采用的包的类型，那么参数的名称一定要包含一个具体的类型声明。

2)标准形式的测量包

在定义一个网络性能参数时，应默认测量中使用的是标准类型的包。比如可以定义一个IP连通性度量为“IP某字段为0的标准形式的P类型IP连通性”。在实际测量中，很多情况下包长会影响绝大多数性能参数的测量结果，包长的变化对于不同目的的测量来说影响也会不一样。

3.2 主动测量与被动测量方式

1)主动测量

主动测量就是通过向网络，服务器或应用发送测试流量，以获取与这些对象相关的性能指标。例如，可以向网络发送数据包并不断提高发送速率直至网络饱和，以此来测量网络的最大负载能力。主动测量的主要优点是不依赖于被测对象的测量能力。但另一方面，这种测量会给网络增加额外的通信流量，这在一定程度上也可能影响测量的结果。所以应该考虑试图进行的测量对测量结果产生的影响，并尽量使这种影响降到最低。

2)被动测量

被动测量通过监测网络通信状况进行，因此不会影响网络。被动测量通常用于测量通信流量，即经过指定源和目的地之间路由器或链路的数据包或字节数，也可用于获取网络节点的资源使用状况的信息。被动测量可以通过三种方式获得：

服务器端测量：通常是在服务器端安装测试代理，实时监测服务器的性能，资源使用等状况；

用户端测量：将监测功能封装到客户应用中，从特定用户的角度实时监测相关的业务性能；

利用网络探针：网络探针可用于监测网络传输状态，分析捕获的数据包，以实现对网络及相关业务的测量。

被动测量的一个潜在问题在于它依赖于测量链路上的通信流量或被测节点的负载情况。例如，要测量网络上某主机和某Web服务器之间的通信流量，我们可以从客户端通过监测上传或从该Web服务器下载的数据包来得到测量结果。

种方法适合于用户确实经常下载该Web服务器页面的情况。如果只是偶尔浏览一下页面，那就没有足够的通信流量，这种情况下进行的被动测量也就不可靠了。这时，可以建立一个脚本，每隔一段时间从该Web服务器下载页面以得到测量结果，即采用主、被动混合的测量方式。事实上，在很多情况下，主动测量和被动测量都是结合着进行的。因为一台进行主动测试的主机只需处理与该测量相关的通信，因此其硬件要求不高。而对于进行被动测试的主机而言就不同了，因为它必须处理通过该测量点的所有通信流量，尤其当通信速率增长的时候，对执行测量的主机性能要求就更高。

3.3 测量中的抽样

3.3.1 抽样概念

抽样，也叫采样，抽样的特性是由抽样过程所服从的分布函数所决定的。研究抽样，主要就是研究其分布函数。对于主动测量，其抽样是指发送测量数据包的过程；对于被动测量来说，抽样则是指从业务流量中采集测量数据的过程。

3.3.2 抽样方法

依据抽样时间间隔所服从的分布，抽样方法可分为很多种，目前比较常用的抽样方法是周期抽样、随机附加抽样和泊松抽样。周期抽样是一种最简单的抽样方式，每隔固定时间产生一次抽样。因为简单，所以应用的很多。但它存在以下一些缺点：测量容易具有周期性、具有很强的可预测性、会使被测网络陷入一种同步状态。随机附加抽样的抽样间隔的产生是相互独立的，并服从某种分布函数，这种抽样方法的优劣取决于分布函数：当时间间隔以概率1取某个常数，那么该抽样就退化为周期抽样。随机附加抽样的主要优点在于其抽样间隔是随机产生的，因此可以避免对网络产生同步效应，它的主要缺点是由于抽样不是以固定间隔进行，从而导致频域分析复杂化。在RFC2330中，推荐泊松抽样，它的时间间隔符合泊松分布，它的优点是：能够实现对测量结果的无偏估计、测量结果不可预测、不会产生同步现象。但是，由于指数函数是无界的，因此泊松抽样有可能产生很长的抽样间隔，因此，实际应用中可以限定一个最大间隔值，以加速抽样过程的收敛。

4.性能指标的测量与分析

4.1 连接性

连接性也称可用性、连通性或者可达性，严格说应该是网络的基本能力或属性，不能称为性能，但ITU-T建议可以用一些方法进行定量的测量。目前还提出了连通率的概念，根据连通率的分布状况建立拟合模型。

4.2 延迟

延迟的定义是：IP包穿越一个或多个网段所经历的时间。延迟由固定延迟和可变延迟两部分组成。固定延迟基本不变，由传播延迟和传输延迟构成；可变延迟由中间路由器处理延迟和排队等待延迟两部分构成。对于单向延迟测量要求时钟严格同步，这在实际的测量中很难做到，许多测量方案都采用往返延迟，以避开时钟同步问题。往返延迟的测量方法是：入口路由器将测量包打上时戳后，发送到出口路由器。出口路由器一接收到测量包便打上时戳，随后立即使该数据包原路返回。入口路由器接收到返回的数据包之后就可以评估路径的端到端时延。

4.3 丢包率

丢包率的定义是：丢失的IP包与所有的IP包的比值。许多因素会导致数据包在网络上传输时被丢弃，例如数据包的大小以及数据发送时链路的拥塞状况等。为了评估网络的丢包率，一般采用直接发送测量包来进行测量。对丢包率进行准确的评估与预测则需要一定的数学模型。目前评估网络丢包率的模型主要有贝努利模型、马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等等。

4.4 带宽

带宽一般分为瓶颈带宽和可用带宽。瓶颈带宽是指当一条路径(通路)中没有其它背景流量时，网络能够提供的最大的吞吐量。对瓶颈带宽的测量一般采用包对(packet pair)技术，但是由于交叉流量的存在会出现“时间压缩”或“时间延伸”现象，从而会引起瓶颈带宽的高估或低估。另外，还有包列等其它测量技术。可用带宽是指在网络路径(通路)存在背景流量的情况下，能够提供给某个业务的最大吞吐量。因为背景流量的出现与否及其占用的带宽都是随机的，所以可用带宽的测量比较困难。一般采用根据单向延迟变化情况可用带宽进行逼近。其基本思想是：当以大于可用带宽的速率发送测量包时，单向延迟会呈现增大趋势，而以小于可用带宽的速率发送测量包时，单向延迟不会变化。所以，发送端可以根据上一次发送测量包时单向延迟的变化情况动态调整此次发送测量包的速率，直到单向延迟不再发生增大趋势为止，然后用最近两次发送测量包速率的平均值来估计可用带宽瓶颈带宽反映了路径的静态特征，而可用带宽真正反映了在某一段时间内链路的实际通信能力，所以可用带宽的测量具有更重要的意义。

4.5 流量参数

ITU-T提出两种流量参数作为参考：一种是以一段时间间隔内在测量点上观测到的所有传输成功的IP包数量除以时间间隔，即包吞吐量；另一种是基于字节吞吐量：用传输成功的IP包中总字节数除以时间间隔。Internet业务量的高突发性以及网络的异构性，使得网络呈现复杂的非线性，建立流量模型越发变得重要。

5.总结

网络性能的评估是一项复杂的工作。随着网络技术的日益发展，网络业务的日益更新，基于特定应用的性能测量与分析，更成为今后网络性能研究的重要内容。对于不同的应用，有必要建立不同的性能评价模型，以实现不同的业务质量保证；而对于多种不同应用所基于的网络平台，更需要确立一种综合的性能体系架构，为进一步实现基于性能策略的网络结构提供基础。如NGN中语音业务的性能问题，由于语音业务的特殊性，对语音质量的测量和评估需要结合多方面因素来考虑，如何客观而又真实地评价语音的质量，又如何在数据，语音，视频业务融合的IP网络上保证各种业务的质量，对于正处于激烈竞争状态下的运营商而言，这些都是十分迫切且重要的问题，因而，也成为下一步网络性能研究的重点。

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