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PCC Vivace:Online-Learning Conge

PCC Vivace:Online-Learning Conge

作者: JennyLQ | 来源:发表于2018-11-29 13:28 被阅读0次

    基于在线学习的速率控制协议,在PCC框架中实现的。对比方案有BBR(Google)和传统TCP速率控制方案。

    简介:

    背景:TCP协议族面临很多挑战,主要有三个。(1)在变化复杂的网络环境中,不能灵活调整,不能有效的利用网络资源。(2)拥塞控制协议应当快速收敛,并保证速率的稳定和公平性。(3)拥塞控制策略应足够简单和安全,易部署。对现有的协议友好。

    已有解决方案与不足:(1)Remy:在特定的设计空间内用离线的优化策略代替了人工设计师,在特定的TCP流下表现出很高的性能。当网络状况发生变化时,性能会严重下降。(2)PCC:采用黑盒网络模型。PCC发送端观察到特定发送速率下的性能参数,将这些参数转换为效能值,并根据经验调整发送速率,使其朝着更高效能的方向发展。(3)BBR:采用白盒网络模型建模,将性能参数的变化(例如发送时延的增加)转换为底层网络的变化(例如瓶颈吞吐量和时延)。存在问题是上述方案不能在收敛速度和稳定性上达到平衡,并且对现有的TCP协议攻击性过强,不兼容。BBR收敛后不稳定,速率变化大,丢包率高;PPC收敛时间过长。

    方案核心思想:凸优化。学习理论通知框架:时延最小化和TCP友好,基于梯度下降的最优在线优化:快速收敛,实现对网络资源的更好的利用。

    主要贡献:

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