Định tuyến QOS đảm bảo trễ đầu cuối cho lưu lượng internet

tuy nhiên sẽ kéo 
theo yêu cầu tăng dung lượng bộ nhớ lưu trữ các mẫu, và tăng độ phức tạp của thuật toán 
dự báo. Giải pháp định tuyến QoS đòi hỏi thống kê số lượng các mẫu lớn và liên tục, do 
vậy, thông thường phù hợp cho quá trình định tuyến trên mạng giữa các bộ định tuyến, 
hoặc giữa các thiết bị đầu cuối có lưu lượng truyền thông cao. 
4. MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 
4.1. Mô hình mô phỏng kiểm thử 
Để khảo sát hoạt động của giải pháp đề xuất mô phỏng kiểm chứng được tiến hành trên 
mô hình tuyến p bao gồm 5 liên kết kết nối với nhau theo thứ tự từ 1 đến 5 (Link 1 đến 
Link 5) và đương định tuyến p từ nguồn (Source) tới đích (Destination). Mô hình mạng và 
đường định tuyến (Hình 1) giả lập trên cơ sở mạng thực tiễn đơn giản bao gồm 3 phần 
mạng truy nhập, mạng MAN và mạng lõi. 
Luồng lưu lượng nút nguồn gửi đến nút đích được thiết lập với tốc độ 100 Mbps. Tốc 
độ của liên kết 1 (Link 1) và liên kết 5 (Link 5) ấn định bằng 10 Gbps:
GbpsCC 1051 ; tốc độ liên kết 2 (Link 2) và 4 (Link 4) là 80 Gbps: 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
N. C. Trinh, N. T. T. Hằng, “Định tuyến QoS đảm bảo trễ đầu cuối cho lưu lượng internet.” 104 
GbpsCC 8042 ; và tốc độ liên kết 3 (Link 3) là 480 Gbps: GbpsC 4803 . Tương 
ứng với mỗi liên kết, chúng ta ấn định bộ đệm sao cho trễ hàng đợi tối đa trên liên kết 
không vượt quá 100 ms, đủ lớn để đảm bảo tỉ lệ mất gói và tránh tắc nghẽn. Điều đó có 
nghĩa là 410 kk CB với k là chỉ số của liên kết, k=1,2,,5. Trên tuyến p lấy tổng thành 
phần trễ truyền dẫn và truyền lan tại mỗi nút mạng trung gian là 4 ms, tương đương tổng 
trễ truyền dẫn và truyền lan của cả tuyến là 24 ms. 
Hình 1. Mô hình thực hiện mô phỏng. 
Lưu lượng sử dụng trong mô phỏng được xây dựng dựa trên các phân tích và đo lường 
lưu lượng mạng Internet thực tế. Lưu lượng mạng hỗn tạp bao gồm 8 lớp lưu lượng phân 
biệt, tại mỗi nút các gói tin được xử lí theo cơ chế phân biệt dịch vụ (DiffServ). Lưu lượng 
trên mỗi lớp được tạo thành bằng cách tổng hợp một số nguồn lưu lượng mô hình ON-
OFF. Trong chu kỳ ON, các gói tin độ dài cố định 500 byte được tạo ra với tốc độ 1 Gbps; 
trong chu kì OFF, không có gói tin nào được tạo ra. Phân bố và các tham số cho các lớp 
lưu lượng được đưa ra trong Bảng 1. Đối với các lớp lưu lượng có phân bố Pareto tham số 
hình dạng (shape parameter) được chọn bằng 1.3, tương ứng với tham số Hurst đặc trưng 
cho tính bùng nổ của dòng lưu lượng bằng 0.85. Các tham số sử dụng trong mô hình lưu 
lượng này tham khảo từ các giá trị thống kê lưu lượng mạng Internet trong các nghiên cứu 
[11-13]. Mô phỏng được tiến hành với tải trọng khác nhau trên mỗi liên kết, nhằm thử 
nghiệm hoạt động của giải pháp đề xuất với các điều kiện mạng đặc trưng. Tải của các lớp 
lưu lượng trên mỗi liên kết được tạo ra bằng cách ấn định số lượng của lưu lượng nguồn 
ON-OFF trong từng lớp lưu lượng của liên kết. 
Bảng 1. Mô hình lưu lượng của các lớp lưu lượng và tải trọng trên các liên kết. 
Lớp lưu 
lượng 
Mô hình lưu lượng Tải trên 
liên kết 1 
và 5 (%) 
Tải trên 
liên kết 
2 và 4 
(%) 
Tải trên 
liên kết 
3 (%) 
Loại 
phân bố 
Độ dài trung 
bình chu kì 
ON (ms) 
Độ dài trung 
bình chu kì 
OFF (ms) 
1 Pareto 1.0 100 7,92 7,43 6,19 
2 Pareto 1.0 50 15,69 14,71 12,25 
3 Pareto 2.0 300 5,3 4,97 4,14 
4 Pareto 2.0 200 7,92 7,43 6,19 
5 Hàm mũ 1.0 100 7,92 7,43 6,19 
6 Hàm mũ 10.0 400 19,51 18,29 15,24 
7 Pareto 2.0 100 15,69 14,71 12,25 
8 Pareto 1.0 200 3,98 3,73 3,11 
Tổng tải 
liên kết 
 83,93 78,68 65,57 
4.2. Kết quả mô phỏng 
Trước hết độ tin cậy, tính khả thi của giải pháp đề xuất được đánh giá thông qua tính 
chính xác của các tham số trễ đầu cuối được ước lượng cho luồng u khi được định tuyến 
Link 2 Link 1 Link 4 Link 3 Link 5 
Source Destination 
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 65, 02 - 2020 105
trên p. Tại thời điểm t tiến hành thử nghiệm và đánh giá quá trình định tuyến của luồng lưu 
lượng u với độ dài trên 5 triệu gói tin được chia thành các nhóm K gói tin. Thử nghiệm 
được thực hiện trên nhiều giá trị M khác nhau - số nhóm gói tin thống kê và quan sát trong 
quá khứ để ước lượng trễ đoạn tiếp theo. Tuy nhiên kết quả thử nghiệm cho thấy không có 
sự sai lệch nhiều về độ chính xác đối với các giá trị M đủ lớn. Điều này cũng hoàn toàn 
hợp lí, do kết quả dự báo chủ yếu phụ thuộc vào các mẫu mới nhất, có mối tương quan lớn 
hơn với dữ liệu dự báo. Do vậy, để đảm bảo tính toán thời gian thực, có thể lấy M=100. 
Kết quả ước lượng trễ trung bình với số lượng gói tin trong mỗi nhóm lưu lượng của luồng 
K=1000 được đưa ra trong được Hình 2. Có thể thấy giải thuật ước lượng cho các giá trị 
trễ trung bình khá chính xác, có thể đáp ứng sử dụng cho các phương pháp định tuyến QoS 
trên mạng. 
Hình 2. Dự báo trễ trung bình với nhóm gói tin K=1000. 
 Tỉ lệ trễ đầu cuối vượt ngưỡng cho trước  = 100 trong nhóm K=1000 gói tin 
được dự báo theo (15) cho các kết quả khả quan, với tỉ lệ trễ vượt ngưỡng trung bình thống 
kê trong một khoảng thời gian đủ lớn (ví dụ như trong trường hợp mô phỏng, trên 5 triệu 
gói tin tương ứng độ dài khoảng 200s của luồng lưu lượng 100Mbps) là 21% đối với tỉ lệ 
thực tế và 24.37% cho kết quả dự báo. Với mục tiêu đảm bảo trễ đầu cuối cho các luồng 
và ứng dụng thích ứng kịp thời với sự thay đổi của trạng thái, tỉ lệ trễ vượt ngưỡng cũng 
được quan trắc liên tục cho từng khoảng thời gian nhỏ, (ví dụ cho từng nhóm 1000 gói tin, 
tương đương độ dài luồng 100Mbps trung bình 40ms). Kết quả quan sát cho một đoạn dữ 
liệu điển hình mô tả trong Hình 3. Có thể thấy với các nhóm gói tin không lớn, tỉ lệ trễ 
vượt một ngưỡng xác định biến thiên liên tục và ngẫu nhiên, trong một dải rộng từ 0 đến 
1.0. Hiện tượng trễ đầu cuối gói tin vượt ngưỡng thường xảy ra liên tục trong một khoảng 
thời gian ngắn, ứng với thời điểm tắc nghẽn trên mạng. Tuy nhiên có thể thấy các thuật 
toán dự báo cũng đã đạt được tính thích nghi tức thời, ước lượng khá sát được các điểm 
xảy ra tắc nghẽn và xu hướng biến thiên của tỉ lệ trễ vượt giá trị cho trước. Điều này khẳng 
định độ tin cậy của công cụ dự báo và có thể đóng vai trò như một chỉ báo tắc nghẽn trên 
đường định tuyến, hỗ trợ cho quá trình đảm bảo chất lượng dịch vụ. 
0
50
100
150
200
250
1
0
0
3
0
0
5
0
0
7
0
0
9
0
0
1
1
0
0
1
3
0
0
1
5
0
0
1
7
0
0
1
9
0
0
2
1
0
0
2
3
0
0
2
5
0
0
2
7
0
0
2
9
0
0
3
1
0
0
3
3
0
0
3
5
0
0
3
7
0
0
3
9
0
0
4
1
0
0
4
3
0
0
4
5
0
0
4
7
0
0
4
9
0
0
T
rễ
 t
ru
n
g
 b
ìn
h
, 
m
s
Nhóm dữ liệu
Ước lượng trễ trung bình
Trễ mạng Trễ dự báo
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
N. C. Trinh, N. T. T. Hằng, “Định tuyến QoS đảm bảo trễ đầu cuối cho lưu lượng internet.” 106 
Hình 3. Dự báo tỉ lệ trễ vượt ngưỡng trong nhóm gói tin K=1000. 
Đánh giá thứ hai được thực hiện khi tiến hành định tuyến QoS với yêu cầu giá trị trễ đầu 
cuối phải nhỏ hơn giá trị cho trước, trong trường hợp thử nghiệm chọn  = 100. Với 
mục đích đánh giá hiệu năng phương pháp định tuyến mới, giải pháp định tuyến đề xuất sử 
dụng giá trị trễ trung bình của luồng ước lượng được thông qua tính toán, và so sánh với giải 
pháp đo trễ sử dụng gói tin thử nghiệm. Tại thời điểm t, nút nguồn sử dụng trễ tức thời đo 
được thông qua gói tin thử nghiệm. Do độ trễ gửi và nhận gói tin qua mạng, gói tin thử 
nghiệm phải được gửi trước thời điểm t một khoảng thời gian xấp xỉ RTT của mạng. Trong 
trường hợp này, trễ gói tin thử nghiệm được lấy bằng 160 ms. Hai phương pháp định tuyến 
đảm bảo trễ đầu cuối được đánh giá qua xác suất định tuyến thành công, tức là tỉ lệ quyết 
định định tuyến đúng của giải thuật, dựa trên trễ đầu cuối thực tế có đáp ứng được yêu cầu 
trễ  trên tuyến đường đã được chọn hay không (hình 4). 
Hình 4. Đánh giá hiệu năng định tuyến. 
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1
0
1
1
3
1
1
6
1
1
9
1
2
2
1
2
5
1
2
8
1
3
1
1
3
4
1
3
7
1
4
0
1
4
3
1
4
6
1
4
9
1
5
2
1
5
5
1
5
8
1
6
1
1
6
4
1
6
7
1
7
0
1
7
3
1
7
6
1
7
9
1
8
2
1
8
5
1
8
8
1
9
1
1
9
4
1
9
7
1
T
ỉ 
lệ
Nhóm dữ liệu
Tỉ lệ trễ vượt ngưỡng 100ms
Tỉ lệ thực tế Tỉ lệ dự báo
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1000 2000 3000 4000 5000
T
ỉ 
lệ
 đ
ịn
h
 t
u
y
ế
n
 t
h
à
n
h
 c
ô
n
g
K
Hiệu năng định tuyến QoS
Định tuyến dựa trên đo trễ Định tuyến dựa trên dự báo
Nghiên cứu khoa học công nghệ 
Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 65, 02 - 2020 107
Kết quả cho thấy giải thuật định tuyến đề xuất đạt hiệu năng định tuyến hơn hẳn so với 
phương pháp truyền thống sử dụng gói tin đo trễ. Đặc biệt đối với định tuyến cho các đoạn 
dữ liệu K nhỏ. Nguyên nhân xuất phát từ độ trễ của gói tin thử nghiệm (bằng RTT của 
mạng) khi được sử dụng để đo hiện trạng tức thời mạng. Độ trễ này càng lớn so với độ dài 
đoạn dữ liệu K gói tin thì sai lệch khi đưa ra quyết định định tuyến cũng càng lớn. Từ đó 
có thể thấy hạn chế của phương pháp đo lường khi định tuyến với các luồng tồn tại ngắn, 
và được khắc phục bới phương pháp định tuyến đề xuất dựa trên ước lượng trễ đầu cuối. 
Có thể thấy độ chính xác của phương pháp dự báo giảm đi khi tăng độ dài đoạn dữ liệu, 
tuy nhiên giải pháp vẫn đạt được độ tin cậy cao. Giải thuật định tuyến QoS đề xuất vì vậy 
đảm bảo khả năng thích nghi với các độ dài luồng bất kì, và sự thay đổi trạng thái mạng. 
Ngoài ra, giải thuật đề xuất còn cho phép sử dụng các chỉ tiêu QoS khác mà giải thuật đo 
lường truyền thống bị hạn chế, như biến thiên trễ, tỉ lệ trễ vượt ngưỡng,... 
5. KẾT LUẬN 
Trong bài báo này các tác giả đề xuất phương pháp dự báo trễ đầu cuối thông qua phân 
tích phân bố cũng như các tham số của giá trị trễ cực đại. Phương pháp cho phép tính toán 
trễ thích nghi cho bất cứ luồng lưu lượng với độ dài linh hoạt, đảm bảo tính chính xác 
cũng như độ phức tạp giải thuật, và do đó có khả năng ứng dụng trên mạng Internet thực 
tế. Phương pháp dự báo trễ đầu cuối đặt cơ sở để thực hiện các giải pháp đảm bảo QoS 
theo yêu cầu cho các ứng dụng, đặc biệt là các ứng dụng đa phương tiện, đòi hỏi đáp ứng 
nghiêm ngặt các chỉ tiêu về thời gian truyền dẫn, bao gồm cả trễ trung bình, biến thiên trễ, 
hay tỉ lệ trễ vượt giới hạn, trong các khoảng thời gian đo khác nhau. Giải pháp đề xuất cho 
phép xác định trước các tham số QoS của luồng dữ liệu mà không cần xem xét đến lưu 
lượng hay hiện trạng mạng, khắc phục được một trong những tồn tại của các giải thuật 
định tuyến QoS truyền thống. 
Đề xuất định tuyến mới trong bài báo phù hợp với các mô hình định tuyến tập trung và 
định tuyến end-to-end theo xu thế của mạng thế hệ mới, như công nghệ SDN, công nghệ 
định tuyến sử dụng thông tin nội bộ.Trên cơ sở các kết quả đạt được, hướng nghiên cứu 
tiếp theo là xây dựng mô hình định tuyến QoS mới, với các yêu cầu về trễ đầu cuối, cũng 
như mở rộng các yêu cầu khác về tính tin cậy, thông lượng. Đồng thời áp dụng cho các 
trường hợp mạng và các đặc trưng định tuyến cụ thể, như trên SDN, MPLS hay các mô 
hình định tuyến sử dụng thông tin nội bộ. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. S. Nelakuditi, Z. L. Zhang, R. Tsang and D. Du, “On selection of candidate paths for 
proportional routing”, Computer networks, vol. 44 (2004), pp. 79-102. 
[2]. S. Nelakuditi, Z. L. Zhang, R. Tsang and D. Du, “Adaptive Proportional Routing: a 
Localized QoS Routing Approach”, IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 10 
(2002), pp. 790-804. 
[3]. T. A. Al Ghamdi and M. E. Woodward, "Novel localized QoS routing algorithms," in 
Proc. IEEE 9th Malaysia International Conference on Communications, Kuala 
Lumpur, Malaysia, Dec. 2009, pp. 199-204. 
[4]. T. A. Al Ghamdi and M. E. Woodward, "Novel algorithms for QoS localized routing 
in communication networks," in Proc. First Asian Himalayas International 
Conference on Internet, Kathmandu, Nepal, Nov. 2009, pp. 1-7. 
[5]. F. M. Aldosari and F. Alradady, "Localized QoS Routing with End-to-End Delay 
Guarantees," in Proc. International Conference on Information Technology: New 
Generations, Las Vegas, NV, April 2013, pp. 464-472. 
[6]. E. Castillo, “Extreme Value Theory in Engineering”. Academic, New York, 1998. 
Kỹ thuật điều khiển & Điện tử 
N. C. Trinh, N. T. T. Hằng, “Định tuyến QoS đảm bảo trễ đầu cuối cho lưu lượng internet.” 108 
[7]. J. Qiu and E.W. Knightly, “Interclass resource sharing using statistical service 
envelopes” in Proc. INFOCOM 99, pp. 1404-1411, Mar. 1999. 
[8]. J. Qiu and E.W. Knightly, “Measurement-based admission control with aggregate 
traffic envelopes” IEEE/ACM Trans. Networking, vol.9, no. 2, pp. 199-210, Apr. 
2001. 
[9]. A. Popescu and D. Constantinescu, “Modeling of One-way transit time for IP 
Router,” Proceeding of the Advanced International Conference on 
Telecommunications and International Conference on Internet and Web Applications 
and Services AICT-ICIW’06, Feb. 2006. 
[10]. C. J. Bovy, H. T. Mertodimedjo, G. Hooghemstra, H. Uijterwaal, and P. Van 
Mieghem, “Analysis of end-to-end delay measurement in Internet”, In Proceeding of 
PAM 2002, Mar. 2002. 
[11]. M. E. Crovella and A. Bestavros, “Self-similarity in World Wide Web traffic: 
Evidence and posible causes”, IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 5, No. 
6, pp 835-846, Dec. 1997. 
[12]. V. Paxson and S. Floyd, “Wide Area Traffic: The failure of Poison modeling”, 
IEEE/ACM Transactions on Networking, Vol. 3, No. 3, pp 226-244, June 1995. 
[13]. Leland W. E., Taqqu M. S., Willinger W., and Wilson D. V., “On the self-similar 
nature of Ethernet traffic (Extended version)”, IEEE/ACM Trans. Networking 2 (1) 
(1994) 1-15. 
[14]. S. Haykin, Modern Filter. New York: Macmillan 1989. 
ABSTRACT 
QOS ROUTING WITH END-TO-END DELAY GUARANTEES 
FOR INTERNET TRAFFIC 
Supporting Quality of Service (QoS) over the Internet is a very important issue 
and many machanism have been already devised or are under way towards 
achieving this goal. In this paper, the QoS routing algorithm is proposed to 
guarantee end-to-end delay metrics for real time applications, especially 
multimedia like video, voice,... In the proposed routing solution, the delays of traffic 
flows are predicted using extreme values analysis. This method is adaptive to 
network conditions, overcome the problems in complexity and/or measurement of 
end-to-end delay distribution estimation of traditional QoS routing. The simulation 
shows that the proposed approach can achive accuracy and better performance in 
QoS routing with end-to-end delay reqirements. 
Keyword: QoS; QoS routing; End-to-end delay; Multimedia application; Linear prediction; Network 
performance. 
Nhận bài ngày 16 tháng 12 năm 2019 
Hoàn thiện ngày 26 tháng 12 năm 2019 
Chấp nhận đăng ngày 17 tháng 02 năm 2020 
Author affiliations: 
 Posts and Telecommunications Institute of Technology; 
*Corresponding author: trinhnc@ptit.edu.vn.