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高能物理网格环境网络性能监测与优化技术研究.docx
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高能物理网格环境网络性能监测与优化技术研究.docx
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引言
近年来随着科研活动网络化的趋势越来越明显,高速、高性能科研计算网
络成为科研项目必须的基础设施,基于网络进行科研项目或科学实验的协同研
究已成为一种必要的科研手段。尤其在高能物理领域,高能物理实验的开展依
赖于大型科学实验装置,如北京正负电子对撞机(BEPCII)、中国散裂中子源
( CSNS ) 、 欧 洲 核 子 中 心 大 型 强 子 对 撞 机 ( LHC ) 、 美 国 散 裂 中 子 源
(SNS)、德国电子同步加速器(DESY)、日本质子同步加速器(J-PARC)
等,这些大型科学实验装置分布于不同的国家或区域,并且实验的参与者也来自
不同的国家或区域,因此跨地区、跨区域的高能物理科研活动成为一种趋势,需
要与之相匹配的网络环境的支撑;另一方面这些大型科学实验装置产生大量的
实验数据,如 LHC 每年将产生 30PB 的实验数据,BEPCII 累计将产生 5PB 原始
数据,中国散裂中子源每年约产生数百 TB 的原始数据,这些高能物理实验数据
需要传输、共享到各个高能物理合作单位之间,以实现最终物理分析的目标,大
批量高能物理实验数据的高速、稳定传输是高能物理实验开展的前提,并直接
影响到高能物理实验数据分析工作的进程和最终结果,因此对高能物理合作单
位之间高能物理实验数据共享网络的网络性能实时监测与分析的研究是必要
的。
在现有的网络基础环境中,国内高能物理网格环境都已支持 IPv4 及 IPv6
网络,在 IPv4 网络链路资源出现不足的情况下,跨域的网络传输无法实现网络
流量的快速、动态调整,无法满足高能物理数据对网络带宽的需求,难以保证关
键实验数据以恒定速率的传输
[1]
。如何使用 IPv6 网络服务于高能物理实验数据
的共享,如何实现面向高能物理合作单位之间高能物理数据在 IPv4 及 IPv6 网
络链路的灵活切换是本文的一项重点工作。本文提出一种面向高能物理网格环
境网络监测及优化的方案,采用面向服务的网络性能监控框架(perfSONAR),
部署于高能物理网格环境的各个站点中,监测网络性能状况,并基于虚拟网络技
术构建面向高能物理数据传输的 IPv4 及 IPv6 虚拟专用网络,通过监测高能物
理网格环境中各节点的网络性能,优化高能物理数据传输路径的选择,提升广域
网数据传输效率,保证高能物理传输的可靠性,为高能物理数据分析和处理提供
良好的网络支撑环境。
1 面向高能物理网格环境的网络测量
网格技术是将全球地理上分散的计算、存储资源通过网络有机的整合起来,
协同工作,为大型科学实验研究提供计算支持,以便完成单个集群无法实现的大
规模计算任务
[2]
。高能物理网格环境是利用网格技术把面向高能物理实验分散
的计算、存储资源有机的整合起来,支持面向高能物理大型实验的数据处理、
数 据 存 储、 数 据共 享 等服 务 。目 前 ,全球 最 大的 网 格系 统 是 有欧 洲 核子 中 心
(CERN)主导的全球高能物理网格 WLCG (Worldwide LHC Computing Grid)
系统
[3]
,WLCG 将全球超过 40 个国家和地区的 150 多个研究机构联合起来,整
合超过 50 万颗 CPU 的计算资源和超过 500PB 的存储资源。高能物理研究所
计算中心于 2001 年加入 WLCG,并建成国内最大的高能物理计算网格平台。当
前高能所计算中心正在主导面向国内高能物理合作单位之间建立国内高能物
理网格平台计划,目前已有山东大学、上海交通大学、华中师范大学、中国科
学与技术大学等单位加入,因此对国内高能物理网格环境中各个合作单位之间
的网络性能测量及评估是必要的。
1.1 网络测量技术
网络测 量(Network Measurement)是 通 过 一 定的技术和 方 法 ,并使用软
件和硬件工具对网络中的节点、链路、指标参数进行测量,分析与整理测量数
据,得到网络结构、性能指标及运行状态的一系列活动总和。网络测量为网络
行为学的研究提供重要的理论依据和准确的验证平台,是对理论模型进行验证
与修正的重要基准;是检测网络拥塞状况、定位网络性能瓶颈的关键途径;是建
立网络安全防范机制,保证网络安全、稳定地运行的前提
[4]
。网络测量按测量的
对象不同,可分为网络拓扑测量、网络性能测量和网络流量测量。其中对网络
性能的研究最为集中也最为广泛,网络性能测量按获取测量报文方式的不同,又
分为主动网络性能测量(Active Measurement)和被动网络性能测量(Passive
Measurement)
[5]
。
主动网络性能测量是通过主动构造各种结构的探测报文序列,发送到被测
目标网络中,通过被测目标网络的反馈信息或者探测报文传输经过目标网络后
携 带 的 目 标 网 络 信 息 来 推 测 网 络 性 能
[6]
。 主 动 网 络 性 能 测 量 常 用 的 工 具 有
Ping、Traceroute、Pathload、netperf、iperf 等。文献[7]提出了一种基于蒙
特卡洛随机抽样的思想探测理论,该方法采用随机发送单个小探测报文计算整
条路径的可用带宽、链路容量及空闲率,进而分析得到各路由节点上的流量变
化。 文献[8] 提出了一种易于部署的用户空间主动测量框架(FlowTrace),该
框架利用应用程序 TCP 流进行网络带宽测量从而定位带宽瓶颈,并且测量开销
较小。文献[9,10,11]提出一种基于软件定义网络的主动发送探测包的方式来测
量网络链路延迟,且文献[11]的方法及其设计的软件 OpenNetMon 也支持对可
用带宽及丢包率的测量。
被动网络性能测量技术是通过抽取或复制网络真实流量数据,并按照不同
粒度水平记录和处理,获取网络性能数据。被动网络性能测量技术可以记录测
量节点最完整的信息,包括从物理层一直到应用层的协议数据,可以快速地检测
到网络错误和网络失效,了解网络的运行状况。被动网络性能测量工具和技术
主要有 Sniffer(嗅探器)、Wireshark、WinCap、Network General、SNOR
等。文献[12]提出了一种基于对象和应用的流量特征统计描述的方法,周期性地
导出该信息来描述链路流量特征,减少了传输和存储的数据量并拥有更高效的
存储组织查询分析。文献[13]提出了一种基于支持向量机的流量分类方法,利用
非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类问题转化为二次寻优问题,具有
良好的分类准确率和稳定性。文献[14]提出了一种提取大流的算法 FEFS,通过
在线识别和淘汰小流,把大流信息保存在有限的高速存储空间中,从而快速提取
大流。文献[15]提出一种基于自适应流抽样的测量方法,通过一个简单、分组开
销 较 小 的 数 据 结 构 来 获 取 网 络 性 能 。 文 献 [16] 提 出 了 Smart Selection
Sampling(S3 )方法,通过利用流长分布信息 选择合适的 抽样函数,能 够调整抽
样函数,获得更高的测量精度。文献[17,18]提出了基于 SDN 网络架构的网络可
用带宽被动测量方法,但这种方法测量结果的准确性受时间估计的影响较大。
采用主动网络性测量方式能够快速地理解端到端的路径,并且不需要部署
到互联网的核心设备,无需涉及用户隐私数据,部署方便、成本较小,但主动测量
需要向网络中注入流量,增加了被测网络负担。采用被动网络性能测量方式可
以不需要向网络发送探测数据包,不增加和修改通过网络的数据负载,因此对网
络 的 行 为没 有 影响 ,但被 动 网 络性 能 测量 难 以获 得 对网 络 的 整体 理 解。 文 献
[19,20]采用主被动结合的方式进行网络性能的测量,这种方式综合被动测量和
主动测量技术的优缺点,可用合理控制减少对网络的影响,提高测量的准确性。
跨广域网的网络准确测量一直是网络测量的难点问题,广域网上的网络设备可
能分属不同的运营商和机构,其网络状况也在不断的发生变化,测量结果常常受
到时钟偏差、路径是否一致等方面因素影响。本研究的目标是通过对高能物理
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