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RIFO: Uma Nova Abordagem para Escalonamento de Pacotes

O RIFO otimiza o agendamento de pacotes pra um fluxo de dados eficiente nas redes.

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A escalonamento de pacotes é uma parte importante de como os switches de rede gerenciam o fluxo de dados. Ele determina quando e em que ordem pacotes de informação são enviados pela rede. Otimizando esse processo, a gente pode melhorar medidas de desempenho como os Tempos de Conclusão de Fluxo (FCT), a taxa geral de transferência de dados e a Justiça de como diferentes fluxos de dados são tratados. Escalonares de pacotes programáveis ganharam atenção porque permitem que os operadores de rede desenhem suas próprias regras sobre como os pacotes devem ser tratados sem precisar de novo hardware.

O Básico do Escalonamento de Pacotes

O escalonamento de pacotes tem dois elementos principais: atribuir prioridades aos pacotes e gerenciar esses pacotes com base nas prioridades designadas. As prioridades ajudam o escalonador a decidir quais pacotes enviar primeiro e quais atrasar ou descartar. Por exemplo, se um escalonador classifica pacotes com base em seus tamanhos, ele pode reduzir o tempo que pacotes menores levam para chegar ao destino.

Tradicionalmente, escalonadores como o método Push-In-First-Out (PIFO) têm sido usados, onde os pacotes são organizados em ordem de suas prioridades, e os pacotes com maior prioridade são enviados primeiro. No entanto, esse método pode consumir muitos recursos porque exige uma ordenação rigorosa dos pacotes que chegam. Para resolver isso, pesquisadores desenvolveram abordagens de escalonamento mais simples e eficientes.

Novas Abordagens para Escalonamento

Em resposta às limitações do PIFO, novas estratégias surgiram que preservam algumas de suas vantagens enquanto reduzem os recursos necessários. Por exemplo, abordagens como Strict-Priority PIFO (SP-PIFO) e Admission-In First-Out (AIFO) focam em aspectos específicos do processo de escalonamento, permitindo que operem de forma mais eficiente enquanto ainda alcançam um bom desempenho.

Esse trabalho apresenta um novo método chamado Range-In First-Out (RIFO), que utiliza apenas um número mínimo de células de memória e filas. O RIFO depende de estratégias eficazes de tomada de decisão para admitir pacotes na fila, mantendo seu consumo de recursos pequeno. Isso o torna especialmente adequado para cenários com grandes fluxos de dados.

Como o RIFO Funciona

O RIFO tem um design simples com apenas uma fila principal e alguns registradores para acompanhar as prioridades dos pacotes. Em vez de tentar reordenar os pacotes, o RIFO determina quais pacotes podem ser admitidos com base em suas prioridades e no uso atual da fila. Essa classificação é feita identificando pacotes como pequenos ou grandes, usando um sistema de classificação simples.

Quando um novo pacote chega, o RIFO avalia sua prioridade em relação às mínimas e máximas prioridades dos pacotes vistos recentemente. Se a prioridade do novo pacote se encaixar bem na utilização estabelecida da fila, ele será admitido. Caso contrário, pode ser descartado ou atrasado.

O design do RIFO é focado em ser eficiente em termos de recursos, mantendo potencialmente menos registradores e exigindo menos operações em comparação com os métodos existentes. Isso não só beneficia o desempenho ao reduzir o tempo de processamento, mas também permite que mais recursos sejam alocados para outras funções da rede.

Resultados Experimentais

A eficácia do RIFO foi testada através de simulações extensivas. Esses testes compararam o RIFO com outros métodos de escalonamento existentes em diferentes cargas de trabalho. Os resultados mostraram que o RIFO consistentemente alcançou tempos de conclusão de fluxo mais baixos, especialmente em cenários com grandes fluxos de dados.

Em alguns casos, o RIFO demonstrou tempos de conclusão de fluxo que eram até 2,9 vezes mais baixos que as soluções líderes. Esse desempenho foi especialmente acentuado em cargas de trabalho caracterizadas por grandes fluxos, como tarefas de mineração de dados. O RIFO também manteve um desempenho robusto em várias outras cargas de trabalho, destacando sua flexibilidade.

Importância da Eficiência de Recursos

Uma das principais vantagens do RIFO é seu baixo consumo de recursos. Muitas funções de rede exigem memória e poder de processamento consideráveis, e ao manter o uso de recursos ao mínimo, o RIFO permite uma melhor alocação de recursos para outras tarefas importantes da rede, como buffer e roteamento.

Ao comparar o RIFO com outros escalonadores como AIFO e SP-PIFO, fica claro que o RIFO opera com significativamente menos sobrecarga. Por exemplo, apesar de usar estruturas de fila semelhantes, o RIFO requer muito menos memória e capacidade de processamento, tornando-se uma escolha atraente para as demandas modernas de rede.

Aplicações do Mundo Real e Implementação

O RIFO foi projetado para ser implementado em switches programáveis existentes. Usando apenas uma pequena quantidade de código, o RIFO pode funcionar eficientemente na taxa de linha, o que significa que pode lidar com as máximas velocidades de dados suportadas pelo hardware. A implementação em várias plataformas mostrou que o RIFO pode manter alta taxa de transferência enquanto reduz a latência e garante justiça.

Ao considerar como o RIFO se encaixa nas arquiteturas de rede atuais, a capacidade de aproveitar sua eficiência de recursos é fundamental. À medida que as redes crescem e evoluem, a necessidade de escalonamento adaptável e eficiente se tornará cada vez mais importante.

Justiça no Escalonamento de Pacotes

Outro aspecto crítico do escalonamento de pacotes é a justiça. Na rede, justiça garante que diferentes fluxos de dados recebam tratamento igual, evitando que um único fluxo monopolize os recursos. O RIFO demonstrou manter a justiça enquanto ainda entrega um desempenho competitivo em comparação com outros sistemas. Ao incorporar mecanismos de justiça em seu design, o RIFO oferece um tratamento equilibrado para todos os fluxos de dados.

Mudanças nos Padrões de Tráfego

O RIFO se adapta a vários padrões de tráfego, permitindo que responda efetivamente a diferentes cargas de trabalho. Os padrões de tráfego podem variar amplamente, e a capacidade de manter um desempenho consistente em condições flutuantes é essencial. Testar o RIFO em diferentes cenários demonstrou sua capacidade de lidar de forma eficaz com uma variedade de condições.

Conclusão

No geral, o RIFO representa um avanço significativo no campo do escalonamento de pacotes para redes programáveis. Seu foco na eficiência de recursos e na tomada de decisões eficaz contribui para tempos de conclusão de fluxo mais baixos e desempenho geral aprimorado. À medida que as necessidades de rede evoluem, o RIFO fornece uma base flexível para futuros desenvolvimentos no escalonamento de pacotes, abrindo caminho para a exploração de técnicas avançadas de escalonamento e melhoria do desempenho da rede.

Fonte original

Título: RIFO: Pushing the Efficiency of Programmable Packet Schedulers

Resumo: Packet scheduling is a fundamental networking task that recently received renewed attention in the context of programmable data planes. Programmable packet scheduling systems such as those based on Push-In First-Out (PIFO) abstraction enabled flexible scheduling policies, but are too resource-expensive for large-scale line rate operation. This prompted research into practical programmable schedulers (e.g., SP-PIFO, AIFO) approximating PIFO behavior on regular hardware. Yet, their scalability remains limited due to extensive number of memory operations. To address this, we design an effective yet resource-efficient packet scheduler, Range-In First-Out (RIFO), which uses only three mutable memory cells and one FIFO queue per PIFO queue. RIFO is based on multi-criteria decision-making principles and uses small guaranteed admission buffers. Our large-scale simulations in Netbench demonstrate that despite using fewer resources, RIFO generally achieves competitive flow completion times across all studied workloads, and is especially effective in workloads with a significant share of large flows, reducing flow completion time up to 4.91x in datamining workload compared to state-of-the-art solutions. Our prototype implementation using P4 on Tofino switches requires only 650 lines of code, is scalable, and runs at line rate.

Autores: Habib Mostafaei, Maciej Pacut, Stefan Schmid

Última atualização: 2024-11-12 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2308.07442

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.07442

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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