https://doi.org/10.1051/matecconf/201925205018
The simulation study on the multipath adaptive video transmission
https://doi.org/10.1109/TETCI.2017.2755692
Scheduling for Time-Constrained Big-File Transfer Over Multiple Paths in Cloud Computing
多路径自适应视频传输的仿真研究
摘要：两种多路径协议MultiPath Quick UDP Internet Connections (MPQUIC) and MultiPath TCP (MPTCP)
1 介绍
DASH（HTTP动态自适应流）有很多好处。
但是。限制了DASH在实时传输系统中的使用。SAND(Server and Network-Assisted DASH)出现了。
系统组成： DANE（DASH感知网络元素）和度量服务器（Metric server）
- DANEs之间：参数增强传递
- DANEs到客户端：参数增强接收
- 客户端到DANEs：状态信息
- 客户端到度量服务器：度量消息
因此，基于SAND的系统可以像传统的监测系统或常规的实时传输系统一样工作。还保留了HAS系统[5]提供的适应特性。
我们研究的前提是指出在典型视频流系统中，DASH标准和多路径传输两种技术（TCP、UDP）相结合的优缺点。
论文的其余部分组织如下。第二节介绍了多路径TCP扩展及其在视频流系统中的应用。第三节包含了对所提议的测试场景的描述。第四节包括所得结果的说明及其比较分析。最后，第五部分对全文进行了简要的总结。
2 背景和相关工作
2.1 多路径TCP扩展
2.2系统DASH中的多路径方法
说了半天总之没有DASH和MPQUIC结合的
3 测试程序
3.1 配置
先介绍了环境。用什么搭建什么。硬件啥配置。
3.2 场景
一个模拟WiFi，RTT10ms
一个模拟LTE，RTT 100ms
简化测试环境:不需要实施编码。这种简化不影响对DASH/SAND系统功能的评估
4 结果分析
说实话一阵子比对分析我没看懂。
5 结论
多家设备的可用性日益增加，并且可以同时访问许多网络基础设施(有线和无线)，这突出了需要考虑使用多路径数据传输的可能性。这对所有的服务都特别有利，因为在这些服务中，一个关键的需求是在数据传输路径上提供足够的带宽。这类服务中应用最广泛的一种是视频流服务。在工业网络中，带宽通常在不同的服务之间共享，通常具有关键性质。因此，很难适用基于无条件偏爱视频广播的流量政策，例如在国内网络的情况下。DASH / SAND标准的引入提供了一个机会来实施适应服务的原则，例如监测工业过程或视频监控。然而，当适应网络过载条件时，流媒体视频的低质量仍然是一个问题。因此，使用多径传输(从而增加可用带宽)是一个非常有前途的发展方向。
近年来提出了实现多路径数据传输的建议，这与上述假设相符。本文包含基于该组中最流行的两种解决方案MPTCP和MPQUIC的实验。这两种协议都已在一个典型的基于DASH原理的流媒体系统中实现。由于有了这些技术，可以使用当前推荐的(默认的)配置来总结这些协议的属性。
根据得到的结果可以得出，流媒体视频的最佳条件出现在首选传输路径具有稳定可用带宽的情况下。在相反的情况下，视频表示之间的切换数量显著增加，这将显著影响视频流服务的感知质量。在所有的分析案例中，使用基于MPTCP协议的多路径数据传输都取得了较好的效果。
Scheduling for Time-Constrained Big-File Transfer Over Multiple Paths in Cloud Computing
云计算中基于多路径的限时大文件传输调度
摘要：在时延约束下，有效选择一组可行的文件传输路径。本文研究了两种文件传输调度问题:单文件传输调度(SFTS)和多文件传输调度(MFTS)
针对SFTS：提出一种启发式算法和一种精确的SFTS-a算法，并用仿真结果证明出启发式算法更快（尽管可能不是最优解）。
针对MFTS：提出了一种具有动态重构方案的启发式算法MFTS-h。
Index Terms—Cloud computing, scheduling调度, multiple paths, delay constraint时延约束, single-file transfer, multi-file transfer, dynamic reconfiguration动态重构.
1 介绍
云计算时代，大文件传输背景，技术现状。
举了几个即将部署的高性能网络的例子:文献6\7\8\9
云计算中需要解决一下几个难题：
- 延迟约束下，高效选择路径分配流量。但是，即使考虑到[11]、[12]的单约束下的双路径路由，qos感知的多路径路由问题也是np难题。因此，快速选择给定网络中的可行路径集是一项非常重要的任务;
- 与只考虑链路延迟的单路径或多路径QoS路由问题如[13]-[16]不同，在大文件传输时也要考虑传输延迟(上传文件的时间)。因此，在给定可行路径或路径集的情况下，如何分配流并将文件的一部分分配到每个路径是一个难题;
- 当多个大文件时，即，多文件传输是并行进行的，特别是延迟约束，它变得更具挑战性。挑战在于设计一个可行的策略来从整体上计算每个文件的流。例如，一些文件传输可能会接收更少的带宽，但总体网络利用率和多文件传输将从中受益。
本文贡献：
- 提出两种SFTS问题算法
- 通过求解相应的最大流量随时间变化的问题，证明了流量计算问题是可以解决的。特别是在sft - a中，我们提出了一种基于线性规划(LP)的方法来求解辅助图上的最大流量随时间的问题。此外，我们还提出了一个LP公式来解决流量分配问题。
- 提出了一种基于智能方案的启发式算法来解决MFTS问题。
本文的其余部分组织如下。有关工作的概览载于第二节。第三节给出了网络模型和定义。在第四部分，我们介绍了单文件传输问题，并分别提出了一种启发式算法和一种精确的方法。第五部分给出了解决多文件传输问题的方法。第六部分给出了仿真结果。第七部分对本文进行了总结，并对今后可能的工作进行了讨论。
互联网端到端多路径传输跨层优化研究综述
摘 要: 近年来,随着虚拟现实、物联网、云计算等新兴技术的发展,用户对网络带宽的需求迅猛增加,使用单一接入技术已经难以满足用户对网络带宽的需求.为了解决用户日益增长的带宽需求和有限的频率资源之间的矛盾,互联网端到端多路径传输技术应运而生.互联网端到端多路径传输协议,如 MPTCP(multipath TCP),目前主要工作于传输层,能够利用终端已经具备的多块网卡(如 WiFi 网卡和 4G 网卡)同时进行数据的端到端并发传输,从而提高总的传输带宽和对网络动态性的适应能力.由于每条子流可以通过 TCP 协议及其优化算法实现端到端的可靠有序传输,因此端到端多路径传输的研究重点在于多条子流之间的智能协同,主要体现在子流选择、数据分配和调度、联合拥塞控制等方面.然而,底层链路的动态变化使得传输层所估计的链路参数无法及时地反映当前链路的状态,异构物理网络接口具有不同的资源分配特点,不同子流在网络层存在部分传输路径重合问题,上层应用的数据包在截止时间、重要性、失真率等方面存在差异,这些都将给端到端多路径传输中子流之间的智能协同带来影响.因此,仅仅依靠传统的传输层信息无法有效发挥多路径传输的优势,需要在传输层对其他层次的相关参数进行有效利用.为此,近年来有关研究着手利用物理层、链路层、网络层以及应用层的相关信息,通过跨层联合优化来有效地提升多路径传输的优势.比较了近年来利用跨层信息进行多路径传输优化的研究,分析了各层的功能特点及其与多路径传输的关系,并在最后对未来的研究趋势进行了展望.
未来随着卫星以及临近空间组网技术的发展,一台普通终端还将能够通过卫星网络接入互联网.
多路径在传输层实现的好处：1)传输层是端到端的。容易获得端到端的带宽、时延、丢包率信息。提供了基础。 2)于应用层之下，避免相同的功能在应用层重复实现。
多路径的优势：1） 带宽高 2）多接口接入选择 3）移动设备上，多条连接，IP地址改变传输层连接不断 4）负载均衡
介绍参考文献和本文的特点。
本文首先介绍多路径传输的主要挑战和进行跨层优化的重要性.然后,分别从物理及链路层、网络层、应用层以及节能等方面介绍多路径传输跨层优化的主要研究进展并进行综合比较.最后,对研究趋势进行展望.
基本功能组成及主要挑战
- 连接管理和子流选择
- 缓存管理
- 数据分配
- 联合拥塞控制
挑战：
链路差异大，动态变化强
网络在路由选择上未考虑多路径特性
这里又提到了ECMP的负载均衡路由机制。并说明ECMP不考虑多路径的优劣，只考虑等价路径的情况。
上层应用中不同数据重要性有差异
不同网络接口具备不同的能耗特点,而且能耗和接口带宽之间存在非线性关系
主要研究分类：
2 物理及链路层
端到端多路径传输与物理及链路层相结合的研究方案主要从链路通断状态感知、链路参数估计与预测、与无线资源分配的协同这 3 个方面开展优化.各研究方案的对比见表 1.从表中可以看出,链路通断状态感知主要用于优化多路径传输的连接管理模块,链路参数估计与预测主要用于优化多路径传输的数据分配和子流选择模块,而与无线资源分配的协同主要用于优化多路径传输的数据分配、子流选择以及拥塞控制模块.在进行链路通断感知时,采用物理层的信号强度相对而言要比采用链路层的重传率更为及时,但是由于信号强度会不断地发生变化,需要确保获得的信号强度能够及时、准确地反映出当前无线链路的状态.并且目前链路通断感知和链路参数估计与预测主要采用的是终端测量的方式,终端测量出来的链路相关参数通常会比较滞后,需要进一步与当前网络状态相关参数进行结合,以提高预测结果的准确性.
3 网络层
端到端多路径传输与网络层相结合的研究方案包括子流关系识别、子流路由调整机制以及子流路由选择 这 3 大模块,并且基于不同的应用场景进行验证.各研究方案的对比见表 2.在进行子流路由选择时,主要有平衡 网络负载、多路径用户不共用瓶颈或聚合尽可能多带宽、满足用户应用的需求这 3 大类目标.在子流路由计算 时,有集中式和分布式两种.集中式的子流路由计算主要在统一的控制器中进行,分布式的子流的路由计算主要发生在终端或者路由器上.由于集中式的计算方式能够拿到更多的信息,在子流路由选择的结果上更容易挑选出对于子流而言质量更好的路径.不过,在路由计算的可扩展性方面,分布式的计算方式要比集中式的计算方式要好.在应用场景拓扑方面,主要包括 4 种:简单拓扑、广域网拓扑、数据中心拓扑以及铱星拓扑.其中,后 3 种拓扑要比第 1 种更加接近实际环境,并且可选择的端到端路径也比第 1 种要多,更适合用于相关研究方案的验证.在子流路由选择满足用户需求方面,现有的研究主要针对的是具有一定带宽需求的业务,而对目前被广泛采用的码流动态自适应的流媒体业务考虑较少.码流动态自适应的流媒体业务具有根据网络状况动态调整视频码率的特点.该特点有待于进一步与网络层相关技术进行结合以提高多路径传输性能.
4 应用层
传统的多路径传输所针对的上层业务主要是大文件传输.在大文件传输过程中,每个数据包之间没有相关性,也没有严格的截止时间要求,多路径传输所需实现的主要目标就是尽可能地提高多路径传输平均聚合带宽.而视频点播、实时流媒体等业务在进行多路径传输时,对多路径传输的各项基本功能提出了更高的要求,需要结合应用层的特点进一步开展多路径传输的优化.相关研究主要分为 3 类:第 1 类是截止时间和重要性感知,第2 类是失真率感知,第 3 类是结合应用层文件大小.
小结
视频点播、实时流媒体等业务给多路径传输基本功能带来了更高的要求,相关研究主要从截止时间、重要性差异、失真率、应用层文件大小这 4 个方面开展优化.端到端多路径传输与应用层相结合的研究方案对比见表 3.从表 3 中可以看出,截止时间主要影响的是可靠性;重要性差异主要用于优化数据分配/子流选择以及可靠性;失真率主要用于优化数据分配/子流选择、可靠性以及拥塞控制;应用层文件大小主要用于子流选择的优化.现有的研究在进行多路径传输时对应用层具备不同特点的数据包加以区别对待,从而提升了多路径传输性能.由于要对不同的应用层数据包加以区分,面向字节流、完全可靠的多路径传输的编程模型已不再适用,现有的研究往往针对各自的应用特点分别对传输层内核进行修改,而没有设计更加通用的传输层编程接口,使得相关研究难以快速地大规模部署.
Mark 这里提供了本节对应的参考文献。建议把这些文章看过。
5 以节能为目的
以节能为目标的相关研究主要通过结合物理层接口的能耗特点以及应用层的业务需求两个方面开展多路径传输的节能优化,主要研究方案对比见表 4.从表 4 中可以看出,上层业务主要可以分为文件业务、视频点播业务、实时流媒体业务这 3 类.各个研究的优化对象主要有全网用户和单一用户两种:针对全网用户的优化主要是结合接口能耗特点以及业务需求对多接口资源分配或者拥塞控制机制进行修改;针对单一用户的优化中,结合文件类业务特点优化的主要是多路径传输的拥塞控制机制以及接口开关策略,结合视频点播和实时流媒体业务特点优化的主要是可靠性、数据分配以及多接口资源分配或者拥塞控制.能耗模型选取和优化目标的制定是以节能为目标的跨层优化的主要难点.基于实际测量结果拟合出来的能耗模型更加准确,已经逐步被用于多路径传输各个功能的优化.而基于理论计算出来的能耗模型由于表达方式较为简洁,目前主要用于多路径传输资源分配相关功能的优化.
6 研究趋势展望
集群计算的多路径并发传输性能研究
摘要: 聚合集群计算节点机的多接口用于多路径并发传输，引入多路传输控制协议( MPTCP) 以提升开放消息传递接口(OpenMPI) 的通信吞吐能力和并行计算性能，给出实验原型的组织结构及软 硬件配置，重点分析传输路径宽带对称性与吞吐量的变化关系，以及不同传输控制协议栈的 LIN-PACK 基准测试的加速性能和单链路故障的自愈性能。结果表明，MPTCP 双路并发的吞吐量较传统 TCP提高89%，并行计算的最大加速比可达 2.63，并具备较好的故障自愈性能。
关键词: 并发传输; 并行计算; 多路传输控制协议; 加速比; 容错
基于多路径传输的动态负载均衡路由算法
Multipath Transmission-based Dynamic Load-balanced Routing Algorithm
摘要: 针对当前数据中心网络面临的资源分配不够合理、资源利用率低等问题,提出了一种基于多路径传输的动态负载均衡路由(multipath transmission based dynamic load-balanced routing, MTDLR)算法. 该算法利用软件定义网
络(software defined networking, SDN)架构集中控制的优势,建立实时全局资源视图,综合考虑多路径的链路带宽均衡度、路径带宽最优度和路由跳数等路径层面因素,为每条数据流选择最优路径. 在此基础上,搭建 SDN 仿真平台进行性能测试,仿真结果表明:在多种拓扑结构的数据中心网络中,MTDLR 算法较于ECMP算法和 GLB 算法在带宽利用率、吞吐量等方面均有一定程度的提高.
- ECMP：Equal-Cost Multipath Routing,等价多路径
- Global Load Balancing
1 网络性能影响因素分析
举了3个因素。
并提出了对应的量化的公式。
最后得出一个结论：综上所述,减少路由跳数,提高链路带宽均衡程度和路径带宽,可以缩短路径时延,提升平均流带宽利用率,提高系统吞吐量.
2 算法设计
三个评价指标都把取值范围设计在了0~1之间。
然后用一个线性公式整合。
3 算法实现
1 网络资源视图
该文章利用SDN架构做的。具体的我也不懂。
2 MTDLR
仿真了一个拓扑结构。
给出了算法伪代码
4 实验及性能评价
实验设计
两种拓扑结构下仿真 最后取得
权重选定
两种拓扑下，分别设定几个权重看效果。最终确定一组权重。
评价
和GLB和ECMP两种算法做比较。
评价指标4个。在两种拓扑下比较三种算法。总共给出8张图。
结论与展望
- 此算法好
- 仿真实验证明算法好
- 未来还需如何改进此算法
Adopting CC BY-NC-SA 4.0 License Agreement
