CN114915597B - 一种时间敏感网络的确定性资源调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种时间敏感网络的确定性资源调度方法。本发明基于时间感知整形(TAS)调度算法，联合动态紧急度构建了一种更具灵活性的确定性资源调度方法，在保证低时延抖动的同时，可有效解决抢占时隙问题，从而提高资源利用率。同时，针对多数据流混合传输时，初始化的时延的敏感系数的精度不够高导致紧急度计算不准确，调度顺序出现偏差的情况，本发明进一步采用基于实数编码的遗传算法来校正时延的敏感系数。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，主要涉及确定性资源调度方法。
背景技术
工业互联网是一种物品、机器、计算机和人的互联网,它利用先进的数据分析法，辅助提供智能工业操作，改变商业产出。传统的工业网络以平台化设计思想为核心，其提供“尽力而为”的网络传送服务和有限的QoS(服务质量)保证，能够服务于传统工业应用。而在5G(5th-Generation，第五代移动通信***)或后5G时代，由于行业性质、职能分工等区别，智能终端的快速普及和移动互联网的飞速发展，使得业务呈指数增长，业务之间也存在较大差异性，当前基于IETF的TCP/IP协议栈的互联网，其提供“尽力而为”的网络传送服务和有限的QoS保证，但在未来的工业连接上，不仅要提供确定的、及时的传送服务，而且要提供确定的、准时的传送服务，确定性也从只考虑时延大小的要求扩展到考虑时延大小和时延抖动大小的要求，网络也需要面临更大的传送数据业务的压力。
TSN(time-sensitive networking，时间敏感网络)是当前热门的工业互联网研究方案，其目标是建立一个能够满足在高占用率的网络下，保障稳定传输的以太网类型的网络。而作为时间敏感网络，网络中的调度算法是非常重要的一部分，调度算法的高效工作与数据的及时可靠传输息息相关，TSN中提出了TAS(Time Awareness Shape，时间感知整形)的门控制调度方法。该方法中将业务的优先级分别八类，因此存在八个优先级不同的队列。门控制方法的调度时机与轮询算法相似，都属于时间触发调度形式，将以太网的通信分为固定长度、重复的时间片，称为周期，每个周期又划分多个更细粒度的时间片，称为时间槽或时隙，每个时隙可以分配给不同类型的流量，该传输时隙的分配过程则通过门控制列表实现。为避免低优先级数据流未在规定时隙内传输完而抢占相邻周期内高优先级数据流的传输时隙，TAS采用保护带机制进行优化。尽管TSN能够满足多种场景下的高性能要求，可解决网络时延、抖动和同步等传输难点，但仍无法有效满足业务准时到达与协同到达的需求。
因此，需要一种方案来解决TAS无法有效适应准时与协同的确定性工业应用场景且其保护带机制带来的带宽资源浪费问题。
发明内容
提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
本发明基于时间感知整形(TAS)调度算法，联合动态紧急度构建了一种更具灵活性的确定性资源调度方法，在保证低时延抖动的同时，可有效解决抢占时隙问题，从而提高资源利用率。同时，针对多数据流混合传输时，初始化的时延的敏感系数的精度不够高导致紧急度计算不准确，调度顺序出现偏差的情况，本发明进一步采用基于实数编码的遗传算法来校正时延的敏感系数。
根据本发明的一个实施例，描述了一种时间敏感网络的确定性资源调度方法，包括：获取各数据流的特征信息，从而计算单次调度周期的大小，所述数据流为对时间敏感的确定性数据流；计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度，并根据紧急度来排列各数据流在单次调度周期内的调度顺序；基于各数据流的传输窗口宽度、相邻传输窗口的发送间隔计算其抖动特征，进而根据抖动特征来微调各数据流在单次调度周期内的调度顺序。
根据本发明的一个实施例，描述了一种用于时间敏感网络的确定性资源调度的计算设备，包括：处理器；存储器，所述存储器存储有指令，所述指令在被所述处理器执行时能执行如上所述的方法。
通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解，前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的，不会对所要求保护的各方面形成限制。
附图说明
为了能详细地理解本发明的上述特征所用的方式，可以参照各实施例来对以上简要概述的内容进行更具体的描述，其中一些方面在附图中示出。然而应该注意，附图仅示出了本发明的某些典型方面，故不应被认为限定其范围，因为该描述可以允许有其它等同有效的方面。
图1示出了根据本发明的一个实施例的用于时间敏感网络的确定性资源调度方法100的流程图；
图2示出了根据本发明的一个实施例的进一步描述用于时间敏感网络的确定性资源调度方法200的流程图；
图3是根据现有技术以及本发明的技术方案进行试验的网络拓扑示意图300；以及
图4出了根据本发明的一个实施例的示例性计算设备的框图400。
具体实施方式
下面结合附图详细描述本发明，本发明的特点将在以下的具体描述中得到进一步的显现。
以下为在本发明中使用的术语的解释，其包括本领域的技术人员所熟知的一般含义：
时间敏感网络(TSN：Time Sensitive Networking)：指的是IEEE802.1工作组中的TSN任务组开发的一套协议标准。该标准定义了以太网数据传输的时间敏感机制，为标准以太网增加了确定性和可靠性，以确保以太网能够为关键数据的传输提供稳定一致的服务级别。
时间感知整形(TAS)：其是TSN里的一个核心协议。TAS通过开关门的机制，来控制数据的发送，为时间敏感数据提供了超低的延时及抖动的保证。
在泛在物联网或工业互联网的确定性控制领域，现有研究多基于时间敏感网络的时间感知整形机制，将以太网的通信分为固定长度、重复的时间片，每个时隙可以分配给不同类型的流量，但采用固定八类优先级不具灵活性，保护带机制也造成带宽资源浪费，本发明采用采用动态的紧急度替代固定优先级，更具灵活性，提高了资源利用率。
在数据流种类复杂且繁多的场景中，应用解析关系求解各数据流调度顺序存在求解速率较慢，求解复杂且效果不佳的情况，本发明结合基于实数编码的遗传算法进行优化，有效适应复杂业务场景，保障业务最终的体验质量。
图1示出了根据本发明的一个实施例的用于时间敏感网络的确定性资源调度方法100的流程图。本发明对TAS调度方法进行了改进，以实现进一步保障工控业务的准时和协同端到端传输需求。改进TAS调度方法的关键在于动态改变数据流在调度时隙内的调度顺序，即采用动态的优先级替代八类固定优先级。此外，合理的调整调度周期可有效降低保护带的大小，从而降低带宽资源的消耗。由此，本发明提出了基于遗传算法与动态紧急度优化的TAS调度方法。
具体而言，本方法100可包括两个阶段，基于紧急度的转发顺序调整阶段101和基于实数编码的遗传算法阶段102。
基于紧急度的转发顺序调整阶段101首先以端到端时延抖动为性能指标，基于时间敏感网络中的TAS调度方法构建确定性资源调度方法。考虑到TAS无法有效适应准时与协同的确定性工业应用场景且其保护带机制带来的带宽资源浪费问题，阶段101计算数据流的动态紧急度以此代替固定优先级，从而给出最优的调度方案，保证低时延抖动的同时有效提高了资源利用率。具体而言，阶段101主要包括计算调度周期大小、计算各数据流在一次调度周期内转发的紧急度并排列转发顺序、计算各数据流的抖动特征来微调转发顺序。
此外，在针对多数据流混合传输时，自定义的时延的敏感系数精度不够高导致紧急度计算不准确，调度顺序出现偏差的情况，基于实数编码的遗传算法阶段102采用基于实数编码的遗传算法校正阶段101中使用的时延的敏感系数，继而提高紧急度的精度与正确性。具体而言，阶段102主要包括初始化种群、计算染色体的适应度值、选择算子、交叉变异算子、形成新子代种群、判断是否继续迭代。
图2示出了根据本发明的一个实施例的进一步描述用于时间敏感网络的确定性资源调度方法200的流程图。该方法200对方法100的两个阶段进行了进一步的详细说明。其中，步骤201-204属于基于紧急度的转发顺序调整阶段101，步骤205-210属于基于实数编码的遗传算法阶段102。
在步骤201，获取各数据流的特征信息，从而计算单次调度周期的大小。在本发明的上下文中，数据流指的是对时间敏感的确定性数据流(例如，为恒定比特率型流量)，其可进一步分为例如以下三类数据流：具有及时性要求的确定性数据流、具有准时性要求的确定性数据流以及具有协同性要求的确定性数据流。
根据本发明的一个实施例，根据到达的各类数据流的周期，确定一次调度周期的大小。首先获取数据流的特征信息，包括速率、周期。假定网络中n个确定性需求流f1,f2...fn，对于每一个流fi(i＝1,2...n)，其分组长度为Li，发送周期为Ti，流速为Ri，则Ti＝Li/Ri。其次，定义Ts为一次调度周期，一个Ts内各流到达的分组数量恰为整数个，即周期重复运行，所有分组都能被传送，可计算为：
Ts＝lcm(T1,T2...Tn) (1)
在步骤202，计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度，并根据紧急度来排列各数据流在单次调度周期内的调度顺序。根据本发明的一个实施例，计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度ci(t)，以下式(2)中k1和k2分别为数据流对丢包率的敏感系数以及对时延的敏感系数；Li(t)和Ld分别为当前一段内时间该数据流的丢包率与丢包率门限；Di(t)为t时刻数据流的时延，Dd为节点d处期望时延值。
在步骤203，基于各数据流的传输窗口宽度、相邻传输窗口的发送间隔计算其抖动特征，进而根据抖动特征微调各数据流在单次调度周期内的调度顺序。根据本发明的一个实施例，微调各数据流可包括交换抖动特征较大的数据流。例如，可根据各数据流的抖动特征的值，按抖动特征从小到大的顺序微调各数据流的调度顺序。
根据本发明的一个实施例，定义一个调度周期内，分组传输的开始与结束时刻之间的时间段成为该分组的传输窗口，窗口宽度为Wi：
Wi＝(Li+Lover)/R (3)
式(3)中，Lover为发送分组所需要的固定开销，R为输出链路速率。
假定在一个周期内，流fi有k个分组发送，对于序列中的第j分组，其传输窗口记为Wtx(i,j)，相邻传输窗口的发送间隔为TDi(j)：
式(4)中，Wtx(i,j)start为相对于调度周期开始时刻的起始时间。定义fi的抖动特征PDV(fi)：
PDV(fi)＝max{TDi(m)}-min{TDi(n)} (5)
在步骤204，比较各数据流的抖动特征是否符合业务自身的时延抖动要求，如果超过业务自身时延抖动要求，则进入步骤205，需要进一步采用基于实数编码方法的遗传算法优化步骤202中数据流对时延的敏感系数k1和k1，继而提高紧急度计算精度，降低调度周期排列组合的误差率，从而降低抖动特征。根据本发明的一个实施例，将抖动特征PDV(fi)与业务自身的时延抖动要求进行比较，如果PDV(fi)大于业务自身要求的时延抖动值，则进入步骤205。
在步骤205，对种群进行初始化。根据本发明的一个实施例，选用实数编码方式，设有k种不同数据流的帧，可以将种群规模设计为m，即初代解的个数，基因个数设计为n，满足：
n＝t×s (6)
式(6)中，t为单交换节点中一次时间片内所需调度的数据流个数，s为交换节点个数，则初始种群的第i个个体编码如下：
式(7)中，为个体/>的第j个参数编码，j∈{1,2,…,n}，/>是区间[0,n]上的实数，具有唯一性，表示同一数据流的帧在每一个节点调度时位于总体调度中的顺序：
在步骤206，计算染色体的适应度值。根据本发明的一个实施例，步骤206进一步包括定义满足每类数据流QoS指标的满意函数。
根据本发明的一个实施例，判断群体中的染色体与所求问题的匹配程度，本发明中定义的目标函数为满足每类数据流QoS指标的满意函数F(j)：
式(9)中，Djt为数据流的时延边界，Lj为数据流的实际丢包率，Ljd为丢包率门限值，若数据流可靠到达，即Lj＜Ljd，则使Lj＝Ljd。由于数据流QoS之间差异的存在，其映射的QoS指标不同，可采用最小二乘准则归一化使得适应度值更为准确，个体j的适应度值为：
在步骤207，通过计算每个染色体被选择的概率和各染色体的累计概率来选择算子。
根据本发明的一个实施例，首先对所有染色体计算处总的适应度值：
其次计算每个染色体被选择的概率p(j)：
计算各染色体的累计概率q(j)：
q(j)＝q(j-1)+p(j) (13)
随机产生一个[0，1]区间内的小数r，如果q(j-1)＜r≤q(j)，则选择种群中第j个染色体作为父代执行后续交叉变异操作。
在步骤208，交叉变异算子。根据本发明的一个实施例，采用动态的自适应策略来交叉变异算子。
根据本发明的一个实施例，是区间[0,n]上的实数具有唯一性，本发明适用于简单的单点或多点交叉的方式获得更多的个体并能继承与组合父代个体的优势，随机选定一个或多个交叉点k，满足：
k＝nt,n＝1,2,3,…,s (14)
对于交叉概率Pc与变异概率Pm的选择，本发明中采用一种动态的自适应策略可有效防止“早熟”现象，自适应交叉概率Pc与自适应变异概率Pm如公式(15)与(16)计算：
式(15)和(16)中，k1和k2是属于[0,1]之间的随机数，Gbig为交叉个体中适应度较大者，G为变异个体的适应度，Gmax和Gavg分别为当代种群中最大适应度和平均适应度。
在步骤209，形成新子代种群。根据本方发明的一个实施例，使用遗传算子操作后生成的子代染色体来替换原种群中适应度值差的染色体，从而形成新的子代种群。
在步骤210，判断是否满足中止条件。根据本发明的一个实施例，根据满意函数来判断是否找寻到最优解。例如，判断满意函数F(j)是否为0，若为0即找到最优解，返回到步骤202继续执行，若不为0则返回步骤207来重新选择算子。若到达最终迭代次数仍未产生最优解，可在近似最优解中根据业务的重要程度进行解的选择，根据求解的最优解可优化动态优先级算法，重新调整紧急度的权重系数。
由此，本发明基于TAS调度算法，构建了更具灵活性的确定性资源调度方法。相较于以固定优先级进行转发的TAS调度算法，本发明根据计算出的紧急度为依据，在每一调度周期内动态排列数据流的转发顺序与位置，可在同样场景下有效降低端到端数据流传输的时延抖动。此外，TAS调度算法采用保护带机制避免低优先级数据流抢占高优先级数据流的调度时隙，保障了高优先级数据流的低时延抖动，但造成一定的带宽资源浪费。本发明中通过动态计算与调整高低优先级数据流的转发顺序与位置，可有效解决抢占时隙问题，从而提高资源利用率。
图3是根据现有技术以及本发明的技术方案进行试验的网络拓扑示意图300。如图3中所示，选用IEEE802.1CM中的示例拓扑作为试验拓扑。网络支持802.1Q协议，拓扑中包含两类流，一是确定性数据流，为高优先级恒定比特率型流量，主要为及时性与准时性需求流DE；二是非确定性数据流，为低优先级可变比特率型流量，主要为背景流BG。拓扑中共有6条流，其中DE1_1、BG流从网桥1发送至网桥5节点，DE2_1、DE2_2流从网桥1发送至网桥4节点，DE3_1、DE3_2从网桥2发送至网桥5，数据流的优先级随DE1_1～DE3_2递减。其中，确定性DE流采用CBR流量模型，背景BG流采用均匀分布流量模型，其参数如下：
表1流量参数
本试验以常用的严格优先级调度方法SP作为对比，为直观显示结果，忽略传播时延与交换机内部处理时延，如表2和表3所示。
表2严格优先级调度方法
表3本发明的时间敏感网络的确定性资源调度方法
从表2和表3的对比中可看出，通过本发明的调度方法，抖动被显著地降低，同时最小时延和最大时延依旧在合理的区间内。本发明在对数据流的到达顺序，即对抖动较为严格的应用场景中具有较大优势。例如，可适用于工业控制的闭环往返时延是毫米级、亚秒级甚至是微秒级的场景，典型应用是基于云的PLC运动控制、基于5G边缘云的实时云端驾驶控制的车联网应用以及基于触觉的远程操作控制应用。并且，本发明还适用于多方协作、顺序控制等具有确定性抖动的应用场景，协作各方对工业连接的确定性抖动性能需求极其敏感。如电力***中的差动保护、远程机器人手术等，按照确定性资源调度方案对多数据流进行调度，可保障流之间按照正确的到达先后时序到达对端，从而满足差动保护、远程手术等业务的体验质量。
图4出了根据本发明的一个实施例的示例性计算设备的框图400，该计算设备是可应用于本发明的各方面的硬件设备的一个示例。计算设备400可以是可被配置成用于实现处理和/或计算的任何机器，可以是但并不局限于工作站、服务器、桌面型计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数字处理、智能手机、车载计算机或者它们的任何组合。计算设备400可包括可经由一个或多个接口和总线402连接或通信的组件。例如，计算设备400可包括总线402、一个或多个处理器404、一个或多个输入设备406以及一个或多个输出设备408。该一个或多个处理器404可以是任何类型的处理器并且可包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器(例如，专门的处理芯片)。输入设备406可以是任何类型的能够向计算设备输入信息的设备并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备408可以是任何类型的能够呈现信息的设备并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。计算设备400也可以包括非瞬态存储设备410或者与所述非瞬态存储设备相连接，所述非瞬态存储设备可以是非瞬态的并且能够实现数据存储的任何存储设备，并且所述非瞬态存储设备可以包括但不限于磁盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、软磁盘、硬盘、磁带或任何其它磁介质、光盘或任何其它光介质、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、高速缓冲存储器和/或任何存储芯片或盒式磁带、和/或计算机可从其读取数据、指令和/或代码的任何其它介质。非瞬态存储设备410可从接口分离。非瞬态存储设备410可具有用于实施上述方法和步骤的数据/指令/代码。计算设备400也可包括通信设备412。通信设备412可以是任何类型的能够实现与内部装置通信和/或与网络通信的设备或***并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信设备和/或芯片组，例如蓝牙设备、IEEE1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似设备。
总线402可以包括但不限于工业标准结构(ISA)总线、微通道结构(MCA)总线、增强型ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线和外部设备互连(PCI)总线。
计算设备400还可包括工作存储器414，该工作存储器414可以是任何类型的能够存储有利于处理器404的工作的指令和/或数据的工作存储器并且可以包括但不限于随机存取存储器和/或只读存储设备。
软件组件可位于工作存储器414中，这些软件组件包括但不限于操作***416、一个或多个应用程序418、驱动程序和/或其它数据和代码。用于实现本发明上述方法和步骤的指令可包含在所述一个或多个应用程序418中，并且可通过处理器404读取和执行所述一个或多个应用程序418的指令来实现本发明的上述方法100和200。
也应该认识到可根据具体需求而做出变化。例如，也可使用定制硬件、和/或特定组件可在硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语音或其任何组合中实现。此外，可采用与其它计算设备、例如网络输入/输出设备等的连接。例如，可通过具有汇编语言或硬件编程语言(例如，VERILOG、VHDL、C++)的编程硬件(例如，包括现场可编程门阵列(FPGA)和/或可编程逻辑阵列(PLA)的可编程逻辑电路)利用根据本发明的逻辑和算法来实现所公开的方法和设备的部分或全部。
尽管目前为止已经参考附图描述了本发明的各方面，但是上述方法和设备仅是示例，并且本发明的范围不限于这些方面，而是仅由所附权利要求及其等同物来限定。各种组件可被省略或者也可被等同组件替代。另外，也可以在与本发明中描述的顺序不同的顺序实现所述步骤。此外，可以按各种方式组合各种组件。也重要的是，随着技术的发展，所描述的组件中的许多组件可被之后出现的等同组件所替代。
Claims (8)
1.一种时间敏感网络的确定性资源调度方法，包括：
(a)获取各数据流的特征信息，从而计算单次调度周期的大小，所述数据流为对时间敏感的确定性数据流；
(b)计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度，并根据紧急度来排列各数据流在单次调度周期内的调度顺序，其中计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度进一步包括：基于各数据流对丢包率的敏感系数以及对时延的敏感系数来计算各数据流在单次调度周期内转发的紧急度；
(c)基于各数据流的传输窗口宽度、相邻传输窗口的发送间隔计算其抖动特征，进而根据抖动特征来微调各数据流在单次调度周期内的调度顺序，其中根据抖动特征微调各数据流在单次调度周期内的调度顺序进一步包括：按照抖动特征从小到大的顺序来微调各数据流。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述特征信息包括各数据流的速率和周期。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：比较各数据流的抖动特征是否符合业务自身的时延抖动要求。
4.如权利要求3所述的方法，进一步包括：如果数据流的抖动特征不符合业务自身的时延抖动要求，则采用基于实数编码方法的遗传算法来优化该数据流对丢包率的敏感系数以及对时延的敏感系数，从而降低抖动特征。
5.如权利要求4所述的方法，其中，采用基于实数编码方法的遗传算法来优化该数据流对丢包率的敏感系数以及对时延的敏感系数进一步包括：
(d)种群初始化；
(e)计算染色体的适应度值；
(f)通过计算每个染色体被选择的概率和各染色体的累计概率来选择算子；
(g)通过动态的自适应策略来交叉变异算子；
(h)形成新子代种群，包括使用遗传算子操作后生成的子代染色体替换原种群中适应度值差的染色体来形成新的子代种群；以及
(i)判断是否满足中止条件。
6.如权利要求5所述的方法，其中，计算染色体的适应度值进一步包括：定义满足数据流QoS(质量服务)指标的满意函数。
7.如权利要求6所述的方法，其中，判断是否满足中止条件进一步包括：判断所述满意函数是否为0，如果为0，则返回到步骤(c)，如果不为0，则返回到步骤(f)。
8.一种用于时间敏感网络的确定性资源调度的计算设备，包括：
处理器；
存储器，所述存储器存储有指令，所述指令在被所述处理器执行时能执行如权利要求1-7任一所述的方法。
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