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《計算機學報》2016年第一期

摘要

隨著多種多樣新型網絡應用的涌現，傳統的路由配置模式越來越難以適應用戶多樣化的數據通信需求．因此，需要依據用戶對不同類型應用差異化的通信需求，在數據分組的傳輸路徑上配置合適的路由功能，自適應地合成滿足分組傳輸特性的路由服務，改善用戶體驗．根據由大數據帶來的數據間關聯關系新范式，文中試圖從大量的應用通信流狀態數據中，分析和獲取用戶體驗與路由服務各屬性之間的依賴關系，促進高效地實現路由服務的定制化．鑒于此，文中提出了大數據驅動的自適應路由服務定制機制（BigdatadrivenAdaptiveRoutingserviceCustomizationscheme，BARC），以網內大量流狀態數據為驅動，建立了用戶需求屬性模型，挖掘用戶體驗對路由需求的依賴關系，獲得候選路由功能集合；考慮商業化運營模式下用戶和網絡服務提供商之間的利益關系，提出了雙方利益共贏的博弈策略，獲得符合雙方利益的最佳路由服務定制化方案．仿真實現和性能評價表明，文中提出的大數據驅動的自適應路由服務定制機制是可行和有效的．

關鍵詞

路由服務；自適應；定制化；大數據；共贏；博弈

1引言

隨著互聯網技術的迅速發展，新型網絡應用大量涌現，傳統的路由配置模式越來越難以滿足多樣化應用的通信請求，網絡服務提供商（InternetServiceProvider，ISP）需要在應用的數據通信路徑上自適應地配置合適的路由功能（如帶寬分配、差錯控制、隊列管理等），合成滿足其分組傳輸特性的路由服務．例如，郵件應用的分組傳輸只需要路徑計算和差錯重傳功能，可視電話則需要帶寬分配、流量整形和可靠性保證等較復雜的路由功能來滿足其服務質量（QualityofService，QoS）［1］需求．而且，隨著網絡用戶數量的大規模增長，用戶個體之間的差異也會導致對應用的通信需求更加紛繁復雜［2］．因此，ISP面臨著如何準確且高效地分析用戶對不同類型應用的通信需求，并以此自適應地定制路由服務，從而優化用戶服務體驗的問題．由于大多數用戶并不具備所需的專業知識來準確地描述其對路由服務的需求，通常只能以模糊的需求來表述，例如響應速度快、畫面比較清晰、安全性高等，但這些需求往往難以被ISP識別并作為組裝用戶所需路由服務的依據，因此需要能把用戶的模糊需求映射為ISP使用的準確信息機制．另外，用戶對某類應用的通信需求往往是多方面的，而每方面的需求對用戶服務體驗的影響程度不同，因此如何有效且快速地分析用戶體驗對不同需求的依賴情況，也是ISP實現路由服務定制化的關鍵．

越來越多的用戶通過網絡應用進行愈加頻繁的通信活動，網絡中應用之間通信流的數量大規模增長，使ISP所維護的流狀態相關信息呈現出大數據特征［3］．多種多樣類型的應用對通信質量差異化的路由請求，不同類型應用（如郵件、IP電話、視頻點播等）在傳輸過程中相關參數的實時值、變化量及用戶體驗變化情況等的數據，均在爆炸式增長，例如，僅阿里巴巴郵件服務系統每小時就要產生30～50G的服務跟蹤日志［4］，呈現出大數據的海量化（Volume）特征；不同用戶的通信需求有很大差異，不僅導致通信過程中不同參數的重要程度以及參數設置、組合和調整方式更加復雜，而且用戶需求和通信流狀態的描述及存儲方式也變得更加豐富多樣，例如，不僅可以按二維表形式的結構化模式，還可以按文檔、示例圖片和示例視頻等非結構化的模式進行描述及存儲，呈現出大數據的多樣化（Variety）特征；大量新接入的通信流、網絡狀態的變化和用戶需求的調整，都會引起流的狀態數據快速、動態變化，特別是對時間敏感型應用，ISP需要依據流的狀態變化情況快速地做出響應，進行參數調節，例如，網絡通話類應用對抖動的敏感性達到毫秒級［5］，呈現出大數據的快速化（Velocity）特征；等等．近年來，互聯網中應用之間的流通信量呈爆炸式增長，預計到2016年視頻流類型的通信量將會占到互聯網總通信流量的86％［6］．這給傳統的路由配置模型帶來了巨大的挑戰，例如，更加復雜的路由決策優化、成本控制優化和網絡性能優化等NP難問題［6］．然而，指數級增長的全網流狀態數據給設計以用戶服務體驗為中心的路由服務帶來新的機遇，以大量流狀態信息及用戶的體驗反饋數據為驅動，實現ISP自適應路由服務的定制化．

一些研究結果也表明，可以有效利用從網內大數據中獲取的數據間關聯關系，促進更高效地分配網內資源和最大化收益［7－8］．因此，網絡中流狀態信息數據已經成為一種新型的網絡資源［9］，可以從中獲取用戶對不同類型應用的通信需求集合，挖掘用戶體驗對各項需求的內在依賴關系等有價值的信息［10］，促進路由服務定制決策的準確性和自適應能力．考慮到在商業化網絡運營模式下，對于不同的網絡環境和網絡狀態，ISP選擇不同的路由功能來合成不同特性的路由服務，其所付出的成本（如時間、費用）以及用戶獲得的服務體驗也有很大差異，因此，用戶和ISP雙方利益的共贏問題［11］也應該是定制路由服務時需要關注的．本文提出大數據驅動的自適應路由服務定制機制．該機制以用戶的服務體驗為核心，利用網絡中各類型應用的大量通信流狀態數據為驅動，實現自適應路由服務的定制化目標，主要貢獻如下：（1）提出了大數據驅動的用戶需求屬性分析模型，用來識別并標準化用戶對不同類型應用的通信需求；（2）提出了大數據驅動的用戶體驗與各項需求的依賴關系模型，作為ISP選擇合適候選路由功能和實時調整用戶體驗的依據；（3）提出了用戶和ISP對路由服務的偏好評估方案，作為雙方選擇滿意的服務組裝和定價策略的依據；（4）提出了使用戶和ISP利益均衡的博弈策略，實現定制使雙方利益達到共贏的路由服務的目標．

2相關工作

網絡環境中多樣化的路由功能為ISP合成具有不同特性的路由服務提供了支持和便利，促進了許多融合自適應思想的路由服務配置方案的提出．文獻［12］考慮了內部網關協議和QoS感知策略來配置路由元素，提出了一種基于策略的QoS自適應路由決策；文獻［13］提出了一個自適應的路由功能組裝框架—網絡即服務，通過動態地組合分布式路由功能組件，實現更優化和更靈活的網絡效用管理；文獻［14］利用可重構的服務組件，提出了一種組合決策流程來實現以QoS為驅動的服務合成，并與多目標進化算法相結合，提高組裝效率；文獻［15］通過接納控制和端到端帶寬預留，提出了一種自適應帶寬重配置的QoS框架，以保證端到端每條流的QoS；文獻［16］提出了一種基礎設施即服務工作流管理器的機制，可以利用不同的設備平臺為用戶配置一套滿足其QoS需求的工作流．然而，以上研究主要還是從改善網絡性能的角度自適應地配置路由，并沒有從用戶需求的角度進行考慮，因此難以實現針對不同用戶差異化的需求來定制路由服務的目標．本文提出的機制不僅考慮了定制化目標，而且利用網內大量通信流狀態與用戶體驗之間的關聯關系，優化路由服務配置條件，規劃路由服務設計方案．

當前也有一些關注用戶需求，對服務進行定制化的研究工作．文獻［17］提出了一個特征模型，依據高層抽象出的用戶需求，實現原子網絡服務的定制；文獻［18］針對用戶多樣化需求問題，利用模塊化的細粒度程序組件，提出一種基于粒度計算的多用戶服務定制方案；文獻［19］考慮用戶傾向，借鑒基于屬性的訪問控制方法，提出一種用戶服務定制模型；文獻［20］基于用戶偏好和用戶決策策略，設計了一種以非功能性需求為依據的服務選擇系統；文獻［21］提出了一種上下文感知型可信云服務選擇模型，能夠有效地反映潛在用戶的定制化需求．雖然以上工作從用戶角度進行了服務的定制化，但沒有考慮其端到端通信中的路由需求問題．本文的機制針對用戶的路由需求，進行路由服務定制化，從而保證用戶的服務體驗，并考慮了網內大數據來優化定制方案．以上工作都沒有考慮用戶和ISP之間的利益關系．目前也有一些研究工作考慮了雙方利益．文獻［22］提出了效用感知型邊緣路由選擇機制，支持端用戶和ISP進行協作式域內路由；文獻［23］提出了一種路由帶寬分配和定價模型，用來使用戶和ISP在雙贏的合作環境中盡量提高各自收益；文獻［24］提出了一種改進的網絡服務收費方案，目的是使ISP為用戶提供更好的QoS服務并最大化自身利潤；文獻［25］考慮了用戶的QoS需求和ISP的約束條件，提出了一個域間路由算法進行端到端專有路徑規劃．本文提出的機制不僅關注用戶和ISP的收益問題，而且通過提出的利益均衡策略支持雙方的共贏．

3系統框架

基于SDN控制平面和數據平面分離的設計理念［26］，本文提出大數據驅動的自適應路由服務定制框架，如圖1所示．控制平面作為定制路由服務的邏輯決策中心，其內部每個構件運行各自的方案，輸出相關結果作為下一個構件的輸入信息，最終獲得當前網絡狀態下能夠最佳滿足用戶和ISP利益的路由服務定制方案．數據平面不具備獨立決策能力，只能根據控制平面的決策進行路由功能組裝．控制平面是整個框架模型的決策中心，內部結構劃分為模型分發層和服務定制層．其中，模型分發層從宏觀角度出發，流狀態信息數據構件負責獲取和統計ISP所維護的大量各類型流傳輸時的狀態信息數據（如用戶對各類應用通信流的需求、流各相關參數的實時值、變化量及用戶的體驗反饋），并依據大量數據樣本生成用戶需求領域知識和用戶體驗對各項需求的依賴關系．需求領域知識包含用戶對路由服務所有可能的需求信息，通過用戶需求屬性分析構件，對需求信息進行多維度和多粒度劃分，生成用戶的需求屬性模型，來描述用戶的通用性和可變性需求屬性，從而為準確地識別和映射用戶需求提供參照．用戶體驗對各項需求的依賴關系是指流的各項需求參數對用戶體驗的影響程度．服務組裝和定價構件提供多套組裝和定價策略，用于對候選功能進行服務組裝和定價．服務評估構件根據用戶和ISP各自利益需求，分別為雙方提供偏好評估模型，用于進一步均衡博弈．

基于模型分發層的整體規劃，服務定制層從微觀角度具體地為每一個用戶的應用通信請求定制路由服務．體驗—需求依賴性分析構件對獲取的用戶需求進行分析處理，獲取可實現各項需求的候選路由功能集合．博弈策略構件以用戶和ISP之間的利益均衡為目標，獲取當前網絡狀態下最佳滿足雙方利益的路由服務定制策略．數據平面不具備分析和決策的能力，只需要根據控制平面既定的路由服務定制方案，在應用的通信路徑上配置路由功能，合成路由服務．路由服務定制化流程描述如下：（1）ISP接收用戶對某類應用的通信需求；（2）對接收的用戶需求依據需求屬性模型進行映射，獲得可被ISP識別的需求集合；（3）對此需求集合利用體驗—需求關聯模型進行分析，經過體驗—需求依賴性分析構件獲得用戶體驗對各項需求的依賴程度；（4）依據上述結果選擇可滿足上述需求的候選路由功能；（5）依據服務組裝和定價構件獲得組裝和定價策略對；（6）根據與策略對相應的多套服務和價格組合，依據偏好評估模型分別得到用戶和ISP對各服務和價格組合的偏好程度；（7）依據當前網絡資源狀態，資源充足時利用納什均衡博弈，資源不足時利用混合式策略博弈，獲得最佳路由服務定制方案．

4路由服務需求分析模型

依據大量用戶對不同類型應用的通信請求，獲取用戶對各類型應用通信的需求領域知識，即所有可能影響用戶體驗的需求集合．同時，面對大量不同類型應用的通信流，傳輸過程中各流的狀態由其各項參數的實時值、變化量以及由此引起的用戶體驗變化數據表示．在大量的通信請求數據和不同類型流的狀態數據采集及預處理過程中，主要特點是并發數非常高、數據量非常大以及數據的產生速度非常快．而且，用戶對各類通信的需求也呈現出多維化特點，比如，地理因素、心理因素和行為因素等都是影響用戶體驗的關鍵；另外，對于不同類型的通信流，各項需求參數的重要程度也有差別，比如，通話類應用對延遲和抖動敏感，而郵件類應用對出錯率敏感．因此，需要大數據相關采集及預處理技術，能夠高效采集海量數據，具備高擴展能力，并且能夠對多樣化的需求及參數進行多維度分類和歸并，從而獲得大量不同類型應用的通信需求和通信流的狀態數據樣本，進而驅動需求屬性的分析和體驗—需求依賴關系的挖掘．比如，基于批處理技術的Hadoop［27］，其分布式文件系統可用于對請求和流狀態數據進行采集及存儲，其數據并行處理模型可用于對不同類型請求和流狀態數據進行劃分、合并及排序操作．

4．1用戶需求屬性分析需求屬性分析是指，由用戶對不同類型應用差異化的通信需求數據，通過軟件產品線［28］的屬性分析方法，對所有可能影響用戶體驗的需求進行分析和歸并，組織形成用戶需求屬性模型［29－30］．然而，面對海量通信請求所涉及的需求數據，不僅需要對不同類型的請求進行特征分類，進而歸納不同類型應用的通用性和可變性通信需求，還需要面向用戶的多維度（地理、心理、行為等）需求特性，進行更全面的需求屬性分析，構建更細粒度的用戶需求屬性模型．顯然，以結構化的數據模型（如二維表）來描述用戶的需求屬性不僅難以涵蓋上述如此眾多的信息，而且無法從多粒度、多維度、可視化及易匹配的角度表現出面向不同用戶請求和針對不同類型應用時模型的可變性與自適應選擇性．因此，以大數據相關分析技術（如分類分析與統計分析）和半結構化（如樹狀結構）、非結構化（如多維關聯型圖）數據模型，結合軟件產品線屬性描述方法，驅動用戶需求屬性模型的構建．以應用的通信類型為特征對請求進行分類分析，對大量某類型的請求所攜帶的需求信息進行統計，獲取用戶對此類應用通信的通用性需求和可變性需求．其中，通用性需求是指用戶使用某類應用進行通信時的普遍需求，例如，所有支持語音通話類應用的服務都需要交互屬性，所有支持視頻直播類應用的服務都需要音頻與視頻的同步屬性．可變性需求是指用戶可主動選擇的屬性，從較小粒度的屬性，如用戶對服務的響應時間的容忍程度選擇，到較大粒度的屬性，如用戶對服務等級的不同需求等．本文中可變屬性分為二選一屬性和多選屬性，比如路由服務的連接屬性是二選一屬性，要么是面向連接的，要么是無連接的；QoS屬性則是多選屬性，因為根據不同類型的應用，用戶對帶寬、抖動、延遲、出錯率等參數的需求，可以是多個，也可以是單個，因此面向被選擇的需求參數，調用能夠調整相應參數的路由功能．可變性需求是用戶個性化路由服務定制的基礎，以大量通信需求數據為驅動，創建需求屬性數據模型，從而依據不同用戶對不同類型應用的差異化通信請求，系統自適應地為其請求匹配各項合適的可選需求．其中，各項需求屬性的多粒度特性由樹狀結構進行刻畫；用戶在多維度下不同狀態時的獨特需求由多維關聯圖形式進行刻畫．本文提出的用戶需求屬性模型如圖2所示，并假設用戶的3個維度：地理因素（如所在位置：家里、商場、車里等）、心理因素（如悠閑、愉悅、焦急等）和行為因素（如散步、跑步、乘車等），用戶在各維度不同狀態時，系統為其匹配的各項需求屬性不同；樹狀模型上多粒度地列舉了連接性、交互性、QoS、服務等級（GradeofService，GoS）、彈性質量（QualityofResilience，QoR）等需求屬性．其中，GoS［31］是指對不同類型的應用，用戶所需的服務等級有差別，例如，差異化的服務等級意味著連接建立延遲、端到端阻塞概率等參數的差異．QoR［32］是指服務的故障恢復能力，例如，對可選擇的恢復層次，從底層恢復，恢復速度快但花費高，從高層恢復，恢復速度慢但花費低；又如，對備用資源，專用資源使得恢復速度快但花費高，共享資源使得恢復速度慢但健壯性高．

4．2體驗—需求依賴性分析ISP提供路由服務，支持用戶通過網絡應用（如郵件、網絡通話、視頻點播等）進行數據通信，記錄各類型應用通信流的流狀態數據，并獲取用戶對服務的主觀感受，即用戶服務體驗．用戶的服務體驗受到多項需求參數的影響，對于不同類型應用的通信，各項需求參數對用戶體驗的影響程度有很大差別［5］．面向大量不同類型應用通信流的狀態數據，以大數據相關處理技術（如MapReduce）進行分類分析及歸并，獲取大量流狀態數據樣本（包含其各項需求參數的實時值、變化量以及用戶反饋）．基于上述大量不同類型流的狀態數據，本文對用戶體驗和各項需求參數之間的數據關系進行關聯性分析，并提出了兩者間依賴性關系挖掘方案，進而驅動生成體驗對需求參數的依賴性關系分布模型，為路由功能的自適應選擇提供依據．假設對于某類應用的數據通信，影響用戶體驗的需求參數集合為SR＝｛SR1，…，SRl｝，各參數在各自值域的不同取值點被調整時，對用戶體驗的影響程度也不同，例如，對于彈性類型應用，其帶寬參數值與服務效用關系曲線［33］如圖3所示．當帶寬值為bn時，對分配的帶寬做小范圍調整，對服務效用的影響不明顯；當帶寬值為bi或bj時，對帶寬做同樣范圍調整，則能明顯影響服務效用，而且，在bi處調整對用戶體驗的影響高于在bj處．因此，調整同樣大小的帶寬量，服務效用對這3個取值點的依賴關系（被影響的程度）由大到小依次為bi、bj和bn．本文提出以流狀態大數據為驅動，挖掘體驗對每個需求參數取值區間中各取值點的依賴關系．當前被廣泛應用于用戶體驗的評測方法是平均主觀評分（MeanOpinionScore，MOS）［34］，MOS采用的5、4、3、2、1這5個等級分別表示主觀感受的優、良、中、差、劣，本文把用戶的評估值MOS映射到［0，1］區間來反映用戶的服務體驗UE。雖然總體數據樣本量很大，仍然有可能遇到某些取值點被統計出的數量相對較少，導致依賴程度計算不準確的問題，例如，SRi的實際值被統計取到其取值區間中間部分取值點的數據樣本量較多，而取到區間邊緣部分取值點的樣本量相對較少，盡管假設總體用戶的體驗反饋是理性的，但若存在少數用戶的體驗反饋不準確或不真實的情況，用戶體驗對樣本量相對較少取值點的依賴程度則可能不完全可信（因為當樣本量相對較少時，少數用戶的不真實評價影響要遠大于樣本量多時少數不真實的用戶評價的影響）；另外，除了上述依賴關系不完全可信的取值點，還可能存在一些對用戶體驗有影響，但沒被統計在SRi取值集合中的取值點．因此，需要對上述情形（依賴關系不完全可信的取值點和未被統計出的取值點）作進一步處理．古德－圖靈估計（Good－TuringEstimate）［35］是對這種不完全可信統計數據的相關概率做減量處理，并把減少的概率給予未被統計出的數據的估計方法，可應用于解決上述問題．依據不同類型通信流的狀態大數據，以上述提出的數據間依賴性關系挖掘方案為驅動，可生成各類型應用通信隨某項需求參數取值的變化，用戶的服務體驗值分布情況（體驗—參數值分布）以及用戶體驗對該參數各取值點的依賴程度（用戶體驗隨著取值變化而發生變化的程度，即體驗對參數的依賴性分布）．其中，體驗—參數值分布作為自適應選擇合適的候選路由功能，從而進行服務組裝的依據；體驗對參數的依賴性分布作為在通信過程中根據用戶變化的需求自適應調整參數值的依據．例如，對于體驗—參數值分布，如果分布曲線起伏明顯，說明該項需求參數能明顯影響用戶體驗，則可把能調整該參數的功能作為候選功能；反之，如果分布曲線幾乎無起伏，即某參數在不同取值點時用戶體驗幾乎無變化，則調整該參數的功能不作為候選．依據體驗對參數的依賴性分布，可得各參數在不同取值點處對用戶體驗的影響程度，并以此自適應地調整當前參數值，從而改善用戶的服務體驗．

5路由服務策略選擇

5．1策略對評估在商業化網絡運營模式下，不僅需要在技術上解決路由服務的合成，還需要關注ISP和用戶的經濟利益．如上，可獲得ISP組裝該類型路由服務的候選功能集合，但實現同等的用戶服務體驗，ISP利用不同組裝策略定制服務所付出的成本也不同，而且ISP在不同的定價策略下獲得的利潤也不同，用戶對服務價格的接受程度也不同．

5．1．1ISP偏好評估對于ISP來說，其主要關注能獲得的利潤，即選用哪套定價策略為用戶組裝哪套路由服務能使自身利潤達到最大．對［〈Ri，γj〉］m×z，ISP以利潤為導向對其元素〈Ri，γj〉進行評估．假設ISP依照〈Ri，γj〉進行服務組裝和定價，在Ri下服務的成本為Cost（Ri）。

5．1．2用戶偏好評估用戶對〈Ri，γj〉的偏好程度反映了用戶希望系統選擇該策略對的傾向．根據4．2節中用戶對各項需求參數不同取值點處的體驗值即體驗—參數值分布，若ISP以Ri為用戶組裝服務，此路由服務各參數值對應到體驗—參數值分布上得到用戶對各參數值的體驗值即MOS評估值，由式（1）映射到［0，1］區間得到用戶對此服務各參數值的滿意程度分別為UE1（Ri），…，UEj（Ri），…，UEl（Ri），則用戶對Ri下組裝的路由服務總體質量滿意程度。

5．2博弈策略用戶最偏好的策略對可能并不是ISP最偏好的，反之亦然．系統不能只關注單方選擇，還需要通過均衡化的方法實現用戶和ISP雙方利益的共贏，獲得當前網絡資源狀態下符合雙方利益的最佳策略對．因此，本文根據當前網絡資源供給情況，提出資源充足時利用納什均衡博弈而資源不足時利用混合式策略博弈的方案．5．2．1基于納什均衡的博弈當網絡資源充足時，ISP利用基于納什均衡的博弈為每個用戶獨立地組裝路由服務，實現每個用戶與ISP之間的利益均衡．根據得到的〈Ri，γj〉以及ISP和用戶對每個策略對的偏好程度，構成如圖4所示m×z的ISP和用戶策略對偏好矩陣。

5．2．2基于混合式策略的博弈當多個用戶同時提出對某類應用相似的通信需求時，面對網絡資源不足以為所有用戶都提供相同的最佳服務的情況，本文提出基于混合式策略博弈的方案．對于網絡資源供小于求的情況，ISP的自主性要強于用戶，即ISP根據自身利益選擇策略對的主動性更強，如何使單位資源利用率和利潤達到最優是ISP當前的目標．因此，混合式服務定制策略的目標是為用戶群體提供一系列不同的定制化服務，既滿足用戶群體對單位資源利用率需求，又優化ISP由單位資源獲得的利潤．

6仿真實現和性能評價

6．1仿真實驗設置本文實驗選擇視頻點播類型的網絡應用，以點播視頻的大量流狀態信息及用戶的體驗反饋數據作為實驗測試數據．本文選取被點播的視頻流在路由傳輸過程中相關QoS需求的狀態數據，包括帶寬B、丟失率L、抖動J和延遲D這4個參數各自不同的取值點、變化量以及由此引起的用戶體驗變化情況．實驗中點播視頻的流狀態數據來源于EPFL－PoliMI①和VQEG②兩個數據庫，選取以H．264／AVC方式編碼的100個視頻點播通信流的各狀態數據．其中，EPFL－PoliMI中包含流的丟失率參數在其區間不同取值點取值時，相應的用戶的體驗反饋情況；VQEG中包含流的帶寬、延遲和抖動參數在各自區間不同取值點取值時，相應的用戶的體驗反饋情況．各參數的取值點及相鄰取值點的間隔規律依據ITU③和ETSI④進行設定，具體設置如表1所示．帶寬值從0Mbps開始，每間隔0．1Mbps取值，至5Mbps結束；丟失率從0開始，每間隔0．4％取值，至10％結束；抖動從1ms開始，每間隔0．1ms取值，至4ms結束；延遲從100ms開始，每間隔100ms取值，到900ms結束．本文路由服務定制的仿真實驗使用C＋＋語言實現，以MicrosoftVisualStudio2010為開發工具，在Windows7Ultimate平臺下運行．本文在應用的路由通信路徑上，可供ISP選擇的路由功能包括接納控制、服務等級、資源預留、帶寬分配、排隊調度、差錯控制、流量監管和流量整形，并以功能構件形式實現，ISP調用候選功能構件合成路由服務．為模擬真實網絡環境，本文選用兩種實際的網絡拓撲，分別為中國教育和科研計算機網（CERNET）和歐洲教育科研網（GéANT2），如圖5所示，CERNET拓撲具有36個節點、46條邊，GéANT2拓撲具有34個節點、52條邊．為評價本文提出的BARC機制的性能，本文選取盡力型服務（Best－EffortServices，BES）和集成型服務（IntegratedServices，IntServ）機制進行對比．對3種機制在兩種網絡拓撲下進行性能比較．

6．2性能評價

6．2．1體驗—參數值分布根據4．2節，通過實驗獲得視頻點播類應用之間通信流的需求參數（帶寬、丟失率、抖動和延遲）與用戶體驗之間的對應關系，其中，用戶體驗利用MOS方法評估，結果如圖6所示．由圖6（a）所示，隨著帶寬參數取值點增大，用戶體驗的評估值也增大，當帶寬取值達到3．7Mbps時，用戶體驗的評估值達到最大；由圖6（b）和（c）所示，隨著丟失率和抖動參數取值點增大，用戶體驗的評估值減小，并分別于7．2％和3．4ms，用戶體驗的評估值達到最小；由圖6（d）所示，對于延遲參數，其取值點變化對用戶體驗幾乎無影響．因此，對于視頻點播類應用的QoS需求，能夠調節帶寬、丟失率和抖動參數的功能是組裝路由服務的候選功能．

6．2．2體驗對參數的依賴性分布依據6．2．1節中需求參數取不同值時用戶體驗的評估結果，根據4．2節，獲得用戶體驗對參數各取值點依賴程度的分布曲線，作為ISP實時調整用戶體驗的依據（依賴程度越高，ISP在該取值點調節參數能使用戶獲得的單位體驗收益越高），如圖7所示．由圖6可知延遲對視頻點播應用的用戶體驗幾乎無影響，因此圖7僅給出帶寬、丟失率和抖動各取值點參數調節時對用戶體驗的影響．從圖7可以看出，帶寬由0．2Mbps到2．5Mbps、丟失率由0到5％、抖動由0ms到2．2ms時，每單位參數量改變導致用戶獲得的體驗變化程度相對較大，其他區間每單位參數量改變對用戶體驗影響程度相對較小．

6．2．3用戶滿意度評估當前許多研究工作以用戶對服務的體驗質量來評價ISP提供的路由服務［36］，但在商業化網絡運營模式下，經濟利益也是影響用戶服務選擇和體驗的關鍵因素，例如，不同網絡負載狀態下實現相同的服務體驗，用戶所付出的價格不同（單位帶寬價格隨著網絡負載變化［37］）．因此，本文綜合考慮用戶的服務質量和經濟因素即所付價格，比較用戶在不同網絡負載下對BARC、IntServ和BES這3種機制提供路由服務的滿意程度．將用戶所得路由服務的帶寬、丟失率、抖動和延遲實際值分別映射到圖6（a）～（d），得到用戶對此服務實際提供帶寬、丟失率、抖動和延遲的MOS評估值，然后把各參數的MOS評估值由式（1）映射到［0，1］區間后代入式（10），其中帶寬、丟失率、抖動和延遲的權值分別設置為11．1％、58．9％、15．1％和14．9％［36］，獲得用戶對服務質量的滿意程度如圖8所示．把路由服務實際價格代入式（11）獲得用戶對服務價格的滿意度，結果如圖9所示．綜合考慮質量和價格因素，假設兩者對用戶同等重要，即質量和價格重要程度的權值都設為0．5，由式（12）獲得用戶對服務的總體滿意程度，結果如圖10所示．隨著網絡負載的增大，3種機制下用戶的滿意度都減小，BARC和IntServ的變化趨勢比較穩定，而BES下降較快，特別是在網絡重載之后．這是因為BARC和IntServ都提供保證型服務，當它們無法滿足用戶最低需求時就不接納服務請求．然而，用戶對BARC的滿意度高于IntServ，這是因為BARC能夠根據網絡狀態，以用戶體驗為中心，自適應地定制最佳滿足用戶需求的路由服務，而IntServ只提供通用化的路由服務，沒有自適應調節能力．

6．2．4ISP滿意度評估ISP為用戶提供路由服務，不僅需要滿足用戶的通信需求，還需要考慮自身的經濟利潤．不同的組裝策略下，調用功能和資源所付出的成本不同．定價策略的選擇既要優化ISP的經濟利益，也不應使ISP因價格過高而失去用戶．根據式（8）可得ISP的期望利潤．以ISP為用戶提供路由服務實際獲得的利潤對其期望利潤之比作為ISP對獲得的實際利潤的滿意度，結果如圖11所示．圖11ISP對所獲利潤的滿意度隨著網絡負載的提高，3種機制下ISP對利潤的滿意度都增大，由于BARC和IntServ提供保證型服務，因此利潤明顯高于BES．由于BARC具備根據網絡狀態自適應選擇服務組裝和定價策略的能力，其在網絡從輕載、中載向重載過渡過程中能夠有效地利用單位資源提高利潤，而IntServ不具備這種特性，因此BARC又優于IntServ．

6．2．5用戶和ISP的滿意度均衡率基于用戶和ISP對路由服務的滿意度，以兩者之比刻畫雙方對服務滿意程度的均衡率，結果如圖12所示．該值越接近于1，兩者的滿意度越均衡．對于BARC和IntServ，用戶和ISP的滿意度均衡率相對穩定且接近于1，而且BARC優于IntServ；BES的滿意度均衡率不穩定，在多數情況下與1相距較大，僅在網絡負載為80％左右時才與1接近，而且優于BARC和IntServ．這是因為BARC和IntServ均考慮了對QoS的支持，而且BARC同時考慮了用戶和ISP的體驗，并通過博弈促進雙方共贏，BES則未考慮對QoS的支持，然而，當網絡負載達到80％左右時，BARC和IntServ為保證QoS會較大幅度提升服務價格，這樣做使得ISP滿意度增大但用戶滿意度減小，從而導致雙方滿意度差值變大．

6．2．6時間開銷本文比較了運行3種機制的相對平均時間開銷（以最大的平均時間開銷設為1，其他為對其的相對值），比較結果如圖13所示．BES不需要建立連接，其時間開銷主要為選路所花費的時間，時間開銷最小；IntServ需要建立連接，執行路徑計算和接納控制等功能，時間開銷高于BES；BARC不僅需要建立連接，而且需要分析用戶的服務需求和體驗，考慮ISP的經濟利潤，調用相應的路由功能定制均衡雙方利益的路由服務，時間開銷最大．

7總結

本文針對傳統路由配置模式難以適應當前互聯網中用戶對多樣化網絡應用日益差異化和復雜化的通信需求的現狀，提出了一種大數據驅動的自適應路由服務定制機制．如何準確而有效地分析用戶紛繁復雜的各項需求并且獲得各項需求對用戶服務體驗的重要程度成為解決問題的前提．通過對不同類型網絡應用的通信流狀態相關的大數據進行分析和挖掘，提出了用戶需求屬性模型和體驗—需求依賴關系模型，獲取候選路由功能集合．同時，考慮用戶和ISP之間的利益共贏，通過分析雙方對組裝和定價策略的偏好，基于博弈進行策略選擇，實現路由服務的定制化．對于本文提出的機制，網絡應用之間端到端通信流的狀態數據由ISP端收集和存儲，用戶體驗反饋信息（如實時服務體驗、服務調整需求等）可由用戶端返回給ISP的確認報文攜帶，用戶端不需要額外發送用戶體驗反饋報文，并且數據的統計過程可由ISP離線完成，因此數據收集和統計對網絡性能的影響不大．

然而，在實際應用中，控制器需要同時為大規模、甚至超大規模的用戶分析通信請求、定制路由服務和解析反饋信息，如果使用單控制器，則會面臨嚴重的可擴展性問題，需要研究多控制器分域管控的方式加以解決．本文提出的大數據驅動的自適應路由服務定制機制，是對多樣化的路由功能進行自適應組裝，在應用的通信路徑上為其數據流的傳輸提供路由服務．在此基礎上，可以進一步考慮為應用的通信流進行路由資源的自適應分配，并且根據網絡狀態和用戶需求自適應地對路由資源和路由功能進行一體化裝配以更好地實現路由服務定制化的目標．開展原型實現并在實際網絡中進行驗證以提高本文工作的實用性也是今后研究與開發工作的重點．

作者：卜超 王興偉 李福亮 黃敏 單位：東北大學軟件學院 東北大學信息科學與工程學院