估计网络中的带宽制造技术

一种方法包括：采集在网络上不同的相应观测路径上发生的多个过去的通信在不同时机所经历的端对端带宽的相应观测，每个路径包括相应的多个网络组件；利用由一个或多个参数表征的带宽概率函数来对相应的网络组件中的每一个建模；以及通过对于所述参数确定相应的值而使得观测路径中的网络组件的组件带宽或带宽概率密度的组合根据优化过程近似地匹配在观测路径上过去的通信所经历的端对端带宽的观测，基于所述建模对于网络组件中的每一个估计组件带宽或组件带宽概率密度。

Estimation of bandwidth in a network

A method includes the corresponding observation to end bandwidth by a number of past communication has the corresponding observation path in the network on the acquisition of different experiences in different time of the end of each path includes a plurality of network components; by using one or more parameters that characterize the bandwidth for each probability function a model of network component in the corresponding; and through to the parameters of the corresponding value and makes the combination of network components observed in the path of the bandwidth or bandwidth of the probability density of components according to the optimization process approximately, communication in the past observations on the path through the end-to-end bandwidth of the observation, the modeling for the network components in each component or components of bandwidth bandwidth estimation based on probability density.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
在诸如因特网的计算机网络的背景下，网络路径或路径的组件(例如，服务器、中继器或路由器)的带宽可以是指路径或组件的带宽容量或可用带宽。带宽容量是该路径或组件所能处置的总数据率，而可用带宽是该路径或组件当前所能提供的数据率(带宽容量减去由于路径上现有的通信或者通过组件的现有通信所招致的任何带宽)。带宽可以例如按照每秒比特数或者每秒字节数来表达。现有的方法允许估计给定网络路径上的带宽，但是仅仅基于之前对确切相同的网络路径(包括确切相同的构成组件)所做的观测。例如，可以构建先前观测到的带宽的直方图。然而，如果存在对于该路径的先前的观测，则这些方法仅能够估计路径的带宽。事实上，为了得到有用的估计，通常需要确切相同的网络路径上的相当多的观测。通常，对于考虑中的路径不存在任何观测，并且因此该方法完全失效。而且，在没有路径的各个构成组件的可视性的情况下，这些方法不允许估计路径的各个组件(例如，各个服务器、中继器或路由器)的带宽。存在用于估计抖动、往返时间(RTT)和丢包的更复杂的方法，而没有用来估计带宽的方法。然而，因为路径的带宽等于路径上最低带宽组件的带宽的带宽独特性质，即“瓶颈”(而对于抖动、RTT和丢包，这些是通过沿路线的每个组件的累积效应来确定的)，将这些方法扩展到带宽并非是直接的。
技术实现思路
单个网络组件的带宽可能凭借其自身的因素而受到关注，例如为了网络规划的目的。可替代地或者附加地，各个组件带宽的知识将允许确定任何任意路径的带宽，而无论先前是否经历过该路径(即，无论对于该路径是否获得了带宽测量作为所讨论的方法或模型的部分)。例如，当管理具有多个组件(如服务器)以及所涉及到的数据中心的大型网络时，检测其中哪些是瓶颈是非常有挑战性的。因此，由每个这样的网络组件所提供的带宽的估计将是有用的。例如，如果诸如服务器的某组件被识别为瓶颈，则网络管理员可以为其购买一些更多的带宽，或者修改网络的路由策略以对该服务器或其它组件布置较少的负担，或者甚至升级网络拓扑结构来添加附加的组件。作为另一示例，当开始网络路径上的媒体会话时，提供由该路径所提供的带宽的估计会是有用的，例如，其能够用来决定媒体的适当的编码级别(以及因此其将招致何种带宽)。在又一示例中，运行于用户终端上的诸如VoIP应用的应用可以具有在不同网络路径之间选择的选项，例如通过连接到不同的服务器或中继器，或者通过在用户终端处使用不同的网络接口。在该情况下，应用可能想要选择最佳匹配其需求的网络路径。可被用来做出该决策的一个因素是可能的路径的端对端带宽的估计。因此，存在期望能够估计网络中的各个组件的带宽或者估计先前尚未(必然地)获得带宽观测的路径的带宽的多种原因。此外，期望的是如果这些知识可以在不(必然地)具有各个组件的可视性的情况下获得。根据本文公开的一个方面，在组件带宽的任何观测都不可用的实施例中，提供一种基于过去的通信的端对端观测来估计各个网络组件的带宽信息的方法。该方法是从采集在诸如因特网的网络上的在不同时机不同的相应观测路径上所发生的多个过去的通信所经历的端对端带宽的相应的观测而开始的。在实施例中，被观测的组件包括用户通信，包括在多个不同用户的用户终端之间进行的实际用户通信(与人工测试通信不同)，并且观测是通过接收来自运行于多个不同用户的用户终端上的至少一个应用的报告而采集的。例如，这可以包括：采集运行于整个网络中的各个用户终端上的诸如VoIP客户端的通信客户端应用的实例测得的在语音和/或视频通话期间所经历的带宽的报告。在实施例中，该方法实现于服务器中，服务器采集来自多个不同的用户终端的观测。然而，可替代地，该方法可以基于其自身的观测和/或从其它用户共享的观测而实现在单个的用户终端上。而且，该方法不限于语音和/或视频通话的观测，可以可替代地或者附加地使用其它类型的通信，例如单向媒体流和/或文件传输。还注意的是，观测是从在多个不同的时机(过去的不同的离散时间)进行的通信采集的，例如是从不同的用户在多个小时、天、周、月或甚至年的时间段内进行的不同的通话采集的。该方法不要求对不同路径进行同时测量。此外，观测从不同路径的网格采集。该方法不一定要求从路径的任意特定结构化组合进行测量，例如，不要求利用测试通信同时或系统性地探测树。无论观测到何种通信，每个通信在包括相应的多个网络组件的路径上行进。注意，本文所使用的术语“网络组件”或类似术语可以是指能够形成网络上从一个端点到另一端点(例如，从发送用户终端到接收用户终端)的路径的部分的任意节点。例如，根据本公开建模的网络组件可以包括单个的路由器(例如，因特网路由器)、中继器、桥接器、网关或服务器单元或者特定的逻辑服务器(包括多个服务器单元)、特定的数据中心、具有特定自治系统编号(ASN)的自治系统或者地理元信息(例如，大陆、国家、州或城市)。所建模的组件还可以包括一个或多个端点本身，例如用户终端。为了估计组件带宽信息，该方法包括：利用由一个或多个参数表征的带宽概率函数对相应的网络组件中的每一个进行建模；以及基于所述建模来对于每个网络组件估计组件带宽或组件带宽概率密度。这是通过确定所述参数的相应值而使得在观测路径中的网络组件的组件带宽或带宽概率密度的组合根据优化过程(例如，最大似然估计)而近似地匹配在观测路径上过去的通信所经历的端对端带宽的观测来完成的。因此，有可能基于沿先前观测路径的端对端带宽的观测(并且在实施例中仅基于端对端带宽的观测)来估计关于网络中的各个节点的带宽的信息，而不一定需要能够直接观测沿这些路径的各个节点的带宽统计数据。注意，公开的技术能够应用于估计可用带宽或带宽容量。如果以可用带宽的端对端估计馈送该方法，则其将返回组件的“可用带宽”的估计。如果以端对端容量估计馈送，则其将返回组件的容量的估计。在实施例中，该方法还可以包括：基于所述网络组件中的多个构成组件的组件带宽或带宽概率密度，预测所述网络上的目标路径的端对端带宽或端对端带宽概率密度。目标路径无需必然包含在观测路径中(但是可以恰巧是这样)。注意，此处的“目标”路径意指受测路径，即，作为关注焦点的路径，或者所考虑中的路径。这不一定暗示该路径以任何方式被针对或追寻(但是也不排除这种情况)。提供该
技术实现思路
以便以简化的形式来引入下面的具体实施方式中进一步描述的概念的选择。该
技术实现思路
不旨在确定所要求保护的主题的关键特征或主要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。所要求保护的主题也不限于解决在
技术介绍
部分所提到的任意或全部缺点的实现方式。附图说明为了辅助理解本公开且显示出如何将实施例投入实用，通过示例的方式参考附图，在附图中：图1是通信网络的示意图，图2是示出通信网络的组件的示意图，图3示意性地图示出用于对网络组件建模的方法，以及图4是用于估计带宽的方法的流程图。具体实施方式图1示出了通信系统，该通信系统包括网络101，例如，诸如因特网的公共广域互联网络或者诸如公司内联网的私有广域网。与网络101连接的是呈用户终端102形式的多个通信端点，例如台式计算机、膝上型计算机、平板式设备和/或智能手机。每个用户终端102安装有通信客户端应用103的相应的实例以用于通过网络101与用户终端102中的一个或多个其它终端通信。在实施例中，通信客户本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：采集在网络上不同的相应观测路径上发生的多个过去的通信在不同时机所经历的端对端带宽的相应观测，每一个路径包括相应的多个网络组件；利用由一个或多个参数表征的带宽概率函数来对相应的网络组件中的每一个进行建模；以及通过对于所述参数确定相应的值而使得所述观测路径中的网络组件的组件带宽或带宽概率密度的组合根据优化过程近似地与在所述观测路径上所述过去的通信所经历的所述端对端带宽的观测相匹配，基于所述建模，对于所述网络组件中的每一个，估计组件带宽或组件带宽概率密度。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.08.07 US 14/454,6181.一种方法，包括：采集在网络上不同的相应观测路径上发生的多个过去的通信在不同时机所经历的端对端带宽的相应观测，每一个路径包括相应的多个网络组件；利用由一个或多个参数表征的带宽概率函数来对相应的网络组件中的每一个进行建模；以及通过对于所述参数确定相应的值而使得所述观测路径中的网络组件的组件带宽或带宽概率密度的组合根据优化过程近似地与在所述观测路径上所述过去的通信所经历的所述端对端带宽的观测相匹配，基于所述建模，对于所述网络组件中的每一个，估计组件带宽或组件带宽概率密度。2.如权利要求1所述的方法，其中所述通信包括在多个不同用户的用户终端之间进行的用户通信，并且所述观测是通过接收来自运行于所述多个不同用户的用户终端上的至少一个应用的报告来采集的。3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述建模包括，利用由至少两个独立可变参数表征的带宽概率函数对所述相应的网络组件中的每一个进行建模，并且所述估计包括，基于所述建模，对于所述网络组件中的每一个，估计组件带宽概率密度。4.如权利要求1、2或3所述的方法，其中所述优化过程包括最大似然估计。5.如任一前述权利要求所述的方法，包括：基于所述网络组件的多个构成组件的所述组件带宽或带宽概率密度，预测在所述网络上的目标路径的端对端带宽或端对端带宽概率密度。6.如权利要求5所述的方法，其中所述目标路径不包含在所述观测路径中。7.如权利要求5或6所述的方法，其中所述目标路径的预测的端对端带宽或端对端带宽概率函数被用来选择被发送到所述目标路径上或者将在所述目标路径上发送的后续通信的性质，所述性质的选择影响由所述目标路径上的后续通信所招致的带宽。8.如权利要求7所述的方法，其中所述性质的选择包括在所述后续通信的不同质量版本之间选择。9.如权利要求5、6、7或8所述的方法，其中：该方法包括预测在网络上的两个或更多个不同的目标路径中的每一个的相应的端对端带宽或端对端带宽概率密度，每一个均基于所述网络组件的相应的多个构成组件的所述组件带宽或带宽概率密度；以及两个或更多个目标路径的预测的端对端...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·A·罗布罗，P·A·周，U·多甘，
申请(专利权)人：微软技术许可有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US