ДонНТУ   Портал магистров

Мануйлова Людмила Валериевна

Факультет компьютерных информационных технологий и автоматики

Кафедра автоматики и телекоммуникаций

Специальность «Телекоммуникационные системы и сети»

Исследование динамики процессов передачи данных в сетях TCP/IP и разработка методики оценки эффективности алгоритмов управления очередью маршрутизатора

Научный руководитель: д.т.н., проф. Чепцов Михаил Николаевич

Резюме Биография Реферат Библиотека Ссылки Отчет о поиске Индивидуальный раздел

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

• Введение
• 1. Актуальность темы
• 2. Цель и задачи исследования
• 3. Анализ существующих исследований и публикаций
• 4. Моделирование и оценка эффективности алгоритмов управления очередью Drop Tail, RED и ARED
• 4.1 Анализ логики работы алгоритмов Drop Tail, RED, ARED
• 4.2 Математическое описание гидродинамической модели потока для алгоритмов DT и RED
• 4.3 Моделирование работы алгоритмов Drop Tail, RED, ARED и анализ полученных результатов
• Выводы
• Примечание
• Список источников

Введение

Неравномерный рост скоростей каналов передачи данных неизбежно приводит к возникновению «узких» мест в телекоммуникационной сети и соответственно к возникновению перегрузок, особенно при подключении сетей доступа к транспортной сети. Именно маршрутизатор с непосредственно подключенным каналом передачи данных обладает необходимой информацией о возникновении перегрузки в канале или состоянии, которое может повлечь за собой ее наличие. Маршрутизатор оценивает текущую степень загруженности выходной очереди и текущий рост или спад интенсивности нагрузки, и сообщает TCP передатчикам о необходимости снижения окна перегрузки. Для явного уведомления о перегрузке, путем соответствующей маркировки проходящих пакетов, используется протокол ECN (Explicit Congestion Notification), описанный в документе RFC-3168. Если отсутствует поддержка ECN, то при угрозе перегрузки вместо маркировки пакеты могут сбрасываться в случайном порядке. В противном случае переполнение очереди приведет к множественным потерям пакетов и последующим периодическим чередованиям моментов переполнения и опустошения буфера маршрутизатора.

На данный момент существует целый ряд реализаций методов управления очередями маршрутизатора в сетях TCP/IP, отличающихся уровнем сложности подхода и внедрения, основными измеряемыми параметрами (размер очереди, уровень поступающего пакетного трафика, уровень потерь и др.), главной целью и благодаря чему она будет достигаться (стабилизация длины очереди на минимально допустимом уровне или обеспечение равноправия в обслуживании потоков). Задание механизмов управления очередью заключается в стимулировании источников передавать данные с интенсивностью ниже той, что может привести к возникновению перегрузки, т.е. координации динамики очереди, а также уменьшении задержки, уровня потери пакетов и предотвращении возникновения эффекта lock-out.

1. Актуальность темы

На данный момент, несмотря на большое количество разработок в этой сфере, трудно сказать, какой именно алгоритм применяется в реальных сетях передачи данных. Собственно все, что видят конечные системы, это потери пакетов или маркировки ECN. Причиной этому, является во-первых, отсутствие универсальности алгоритмов, т.е. наличие одинаковых показателей работы при любых типах сетей и характерах трафика, например, зависимость от размера буфера маршрутизатора, задержки ожидания в очереди, загруженности канала или потребления энергии. Во-вторых, сложность настройки параметров алгоритмов, которые хорошо работали бы при всех возможных ситуациях. Для эффективного использования пропускной способности нужно выбрать именно тот алгоритм управления очередью, который обеспечит максимальное использование ресурсов и наибольшую эффективность функционирования сети. Поэтому возникает необходимость исследования процесса передачи данных по протоколу типа TCP с учетом процесса регулирования состояния потока с помощью алгоритмов управления очередью и анализ эффективности работы этих алгоритмов при различных условиях.

В связи с этим магистерская работа посвящена актуальной тематике по разработке методики оценки эффективности функционирования алгоритмов управления очередью маршрутизатора. Для исследования будут применены методы имитационного моделирования с помощью симулятора ns-2, а также методы теории стохастических дифференциальных уравнений, представленные в [1]. Моделирование будет проводиться в условиях большого количества узлов сети с применением средств параллельного программирования на основе технологии NVIDIA CUDA [2] .

2. Цель и задачи исследования

Целью исследования является моделирование и разработка методики оценки эффективности работы алгоритмов управления очередью маршрутизатора в сетях TCP/IP.

Основные задачи исследования:

1. Анализ основных существующих алгоритмов управления очередью, внедряемых в современные маршрутизаторы.
2. Синтез топологии сети и выбор параметров ее узлов для моделирования.
3. Разработка реализации математической гидродинамической модели для выбранных алгоритмов управления очередью при постоянной и переменной нагрузке.
4. Моделирование работы синтезированной сети в симуляторе ns-2 при выбранных алгоритмах управления очередью.
5. Моделирование работы синтезированной сети на основе разработанной гидродинамической модели для выбранных алгоритмов управления очередью с помощью средств параллельного программирования технологии NVIDIA CUDA.
6. Анализ корреляции созданных моделей и сравнительный анализ эффективности применения выбранных алгоритмов управления очередью в условиях синтезированной сети.

Объект исследования: мультисервисная сеть.

Предмет исследования: алгоритмы управления очередью в маршрутизаторах сети TCP/IP.

В рамках магистерской работы планируется получение актуального научного результата: будет предложена методика комплексной оценки эффективности работы алгоритмов управления очередью маршрутизатора в сетях TCP/IP.

3. Анализ существующих исследований и публикаций

Достаточно много работ посвящено задаче моделирования процесса функционирования TCP при разнообразных алгоритмах управления очередью. Упрощенные модели представлены в работах [3-5]. Более поздние и точные (с точки зрения предположений относительно процесса потерь пакетов) модели функционирования TCP в стационарном режиме представлены, например, в [6-8].

В [9] анализируется модель с короткими по продолжительности TCP-сессиями, что отражается в сильной зависимости модели от фазы установления соединения и фазы медленного старта, аппроксимируется среднее время ожидания начала передачи пакета в канал и среднее время передачи пакета. Модели, ориентированные на продолжительные TCP-сессии, характеризуются исследованием стационарных характеристик при основной передаче данных на этапе предотвращения перегрузок [10-12]. В таких моделях проводится анализ средней пропускной способности и влияние процесса регулирования состояния потока на эволюцию размера TCP-окна. В [12] анализируется упрощенная модель TCP-трафика с учетом зависимости от уровня потерь и RTT пакетов.

Во многих работах при построении и анализе моделей учитывается взаимодействие процесса передачи данных по протоколу TCP и процесса регулирования состояния потока при возникновении перегрузок. В качестве процесса регулирования часто рассматривается алгоритм RED [13] и его модификации. Наиболее известные модификации классического алгоритма RED следующие: Gentle RED (GRED) [14], Stabilized RED (SRED) [15], Adaptive RED (ARED) [16-18], Refined Adaptive RED (RARED) [18], State Dependent RED (SDRED) [19].

Внесение различных изменений в классический RED, и как следствие, появление большого числа модификаций связано с проблемой подбора параметров алгоритма (пороговых значений, параметра максимального сброса и т.д.), при которых система функционировала бы стабильно и эффективно. Анализу эффективности работы алгоритма RED и попытке решения задачи подбора его параметров посвящены работы [20-23].

В [24] показано, что не существует ни одного набора параметров RED, работающего хорошо при всех возможных сценариях. В этой же работе предложен алгоритм ARED, подстраивающий параметры системы в зависимости от состояния потока. Развитие идеи адаптивных алгоритмов продолжено в работах [18-19].

Пропускная способность системы с реализованным в ней алгоритмом RED исследовалась в работах [25], в которых было показано, что при высокой загрузке системы, когда RED оказывает заметное влияние на поведение потока, пропускная способность обратно пропорциональна параметру загрузки.

В работах показано, что алгоритм RED недостаточно эффективно распределяет ширину полосы пропускания в случае разных типов трафика, например, голоса, видео, данных и пр., имеющих разные требования к качеству обслуживания. Для решения этой проблемы в работе [26] был предложен алгоритм Fair Buffering RED (FB-RED), основная идея которого – использовать произведение пропускной способности на задержку обслуживания для определения сброса пакета. Основным недостатком данного алгоритма является плохая масштабируемость. В работах [27-28] авторы демонстрируют неэффективность применения алгоритма RED для потоков типа UDP предлагают альтернативную потоко-ориентированную версию алгоритма RED (Flow RED, FRED). Решение о сбросе пакетов принимается на основе статистики, собранной по каждому потоку.

Для решения проблемы масштабируемости алгоритмов FB-RED и FRED в работе в работе [15] предложен алгоритм Stabilized RED (SRED). Подобно RED алгоритм сбрасывает пакеты в зависимости от нагрузки на систему, но дополнительно также оценивает число активных соединений.

Для построения и анализа моделей процессов передачи данных с регулированием с помощью алгоритмов управления очередью интенсивности потока применяются разные подходы и методы. Например, модель из [29] является итерационной динамической моделью первого порядка с дискретным временем и определяется набором разностных уравнений. Модель описывает динамику системы на большом диапазоне значений параметров RED и позволяет получать информацию о заполненности буфера в определенный момент времени. Однако эта модель пренебрегает динамикой TCP.

В работе [1] для рассмотрения взаимодействия нескольких TCP-потоков c RED была разработана нелинейная динамическая модель второго порядка, построенная с использованием аппарата стохастических дифференциальных уравнений. В качестве переменных состояния были использованы размер TCP-окна и очереди. В работе [1] в качестве расширения модели из работы [29] автор рассмотрели эволюцию усредненной длины очереди, уравнение для которой опиысали в терминах обыкновенных дифференциальных уравнений. Качественный анализ полученной системы дифференциальных уравнений авторами не проводился, для верификации модель сравнивалась с имитационной реализацией на ns-2.

Из проведенного обзора работ можно сделать следующие выводы:

1) интерес представляет исследование процесса передачи данных по протоколу типа TCP с учетом процесса регулирования состояния потока с помощью алгоритмов управления очередью типа RED, для которых есть сложность подбора параметров;

2) для исследования применяют методы имитационного моделирования и/или строят математические модели как для дискретного, так и для непрерывного времени, к их анализу применяют разные подходы и методы, например, методы теории стохастических дифференциальных уравнений, численные методы, методы теории случайных процессов и т.д.;

3) модификаций алгоритма RED достаточно много и каждая со своими особенностями; интерес представляет задача выявления общих признаков в этих алгоритмах, а также возможных причин сложности подбора параметров.

4. Моделирование и оценка эффективности алгоритмов управления очередью Drop Tail, RED и ARED

4.1 Анализ логики работы алгоритмов Drop Tail, RED, ARED

а) DT

Простейшая схема управления очередью маршрутизатора. Поступающие пакеты получают отказ только по заполнению буфера, т.е. когда превышается максимально допустимый размер очереди q_max. Вероятность отказа в обслуживании – двухпозиционная, ее значение может равняться 0 или 1. Поэтому функция сброса для DT описывается следующим образом:

где q – мгновенное значение длины очереди.

Так как алгоритм сигнализирует только о том, что очередь переполнена, она может довольно долгое время оставаться в таком состоянии и уровень перегрузки сети может расти. Таким образом, из-за большого размера очереди время доставки пакета будет увеличиваться. Имея двухпозиционный характер, механизм DT приводит к возникновению колебаний и не в состоянии быстро адаптироваться к резким пульсирующим изменениям характера трафика. Очереди имеют тенденцию к неравномерному распределению потоков, что вызывает эффект глобальной синхронизации.

б) RED

RED случайно отбрасывает или маркирует поступающие пакеты, когда среднее значение длины очереди avg превышает минимальный порог min_th. Вероятность отказа растет с увеличением средней длины очереди вплоть до значения максимальной вероятности сброса пакета max_p. Когда средняя длина очереди достигает значение максимального порога max_th, все пакеты получают отказ. Т.к. avg варьируется от min_th до max_th, вероятность сброса/маркировки изменяется линейно от 0 до max_p:

Финальная вероятность сброса пакетов p_a медленно увеличивается с ростом числа пакетов count, которые поступили с момента сброса последнего пакета:

Средняя длина очереди, которая рассчитывается каждый раз по поступлению нового пакета, определяется следующим образом:

где w_q – весовой коэффициент очереди, avg – предыдущее значение средней длины очереди, q – мгновенное значение длины очереди.

Таким образом, функция вероятности сброса пакета принимает следующий вид:

На рисунке 1 представлены вышеописанные функции алгоритмов:

Очевидно, что если w_q будет слишком большим, то процедура усреднения не учтет кратковременной перегрузки на маршрутизаторе. Если же установить его слишком маленьким, тогда avg будет слишком медленно реагировать на изменения текущей длины очереди и не сможет своевременно выявить начальную стадию перегрузки.

Параметр min_th должен быть достаточно большим, чтобы позволять поддерживать уровень использования канала на достаточно высоком уровне, если типичный трафик является пульсирующим. Параметр max_th частично зависит от максимального среднего значения задержки, которую может позволить маршрутизатор. По поводу установления значений минимального и максимального порогов действует следующая рекомендация:

Параметр max_p должен быть достаточно малым, поскольку одним из принципов RED является не отбросить большое количество пакетов, когда средняя длина очереди превысила значение минимального порога, а лишь время от времени отказывать некоторым пакетам, чтобы заставить источники уменьшить их интенсивность передачи. Рекомендуется устанавливать это значение, как 0,1. Вообще, установление оптимального набора значений параметров алгоритма RED является достаточно сложной задачей и зависит от условий используемой среды передачи и характера трафика.

Согласно RFC 2309, главной целью алгоритма RED является:

• уменьшение задержки пребывания в очереди и уровня потери пакетов;

• поддержание высокого уровня использования канала;

• лучшая адаптация к пульсирующему трафику;

• обеспечение среды с низкой задержкой для интерактивных сервисов путем поддержки малого размера очереди.

в) ARED

Для адаптивной подстройки параметров был предложен механизм ARED, который путем минимальных изменений исходного алгоритма, решает эту проблему, динамически изменяя max_p в пределах от 1-50% в зависимости от средней загруженности очереди по принципу AIMD:

где

Чтобы уменьшить необходимость настройки других параметров RED, они также рассчитываются автоматически. Определены следующие процедуры для max_th и w_q:

4.2 Математическое описание гидродинамической модели потока для алгоритмов DT и RED

Для построения математических моделей выбранных алгоритмов управления очередью используем несколько упрощенную, по сравнению с первоначальной, систему уравнений:

где W – размер скользящего окна TCP (пакеты), q – длина очереди (пакеты), R – RTT (секунды), С – пропускная способность канала (пакет/с), N – количество TCP-сессий, T_p – задержка распространения (секунды), p(t) – функция вероятности сброса/маркировки пакета.

Первое уравнение описывает динамику поведения размера скользящего окна W_i(t). Оно моделирует поведение TCP типа AIMD (additive-increase-multiplicative-decrease – аддитивное увеличение, мультипликативное уменьшение). Второе уравнение представляет поведение очереди q(t).

Представленные гидродинамические уравнения можно изобразить в виде схемы, которая пошагово демонстрирует связь между ними:

В приведенных дифференциальных уравнениях в качестве функции вероятности сброса/маркировки пакетов выступают описанные выше функции для алгоритмов Drop Tail, RED, ARED.

4.3 Моделирование работы алгоритмов Drop Tail, RED, ARED и анализ полученных результатов

Процесс моделирования на основе гидродинамической модели приведен в статье, размещенной в разделе Библиотека, с результатами можно ознакомиться по следующей ссылке.

Имитационное моделирование проводилось с использованием ns-2. Для оценки влияния алгоритмов управления очередью, а именно Drop Tail, RED, ARED, на качество передачи в сети было проведено моделирование перегрузки в канале между двумя маршрутизаторами, через которые передавался мультисервисный трафик 3-х типов: TCP-сессии, создаваемые 20 FTP приложениями; CBR- и Pareto-трафик на основе UDP (10 и 20 источников соответственно). Скорость канала между маршрутизаторами ограничена 0,7 Мбит/с. Использовалась реализация протокола TCP Reno. Время начала действия приложений распределено по равномерному закону. Время моделирования – 50 с. Топология сети для моделирования приведена на рис. 3.

Результаты моделирования приведены на рис. 4 – 7.

Очевидно, что DT обеспечивает наибольший уровень загруженности линии, т.к. он только отсылает уведомления о перегрузке (в виде сброшенных пакетов), в то время как буфер продолжает переполняться. Все рассмотренные методы используют ECN, что заставляет источники уменьшать уровень передачи, даже если потерь не наблюдается, снижая тем самым возможную полезную пропускную способность. Т.к. DT сбрасывает пакеты по переполнении буфера, его суммарная очередь будет равна максимальному объему буфера, тогда как для RED/ARED уведомления поступают уже по достижению min_th. Однако, обеспечивают меньшее, по сравнению с DT, значение задержки, т.к. поддерживают длину очереди на одном уровне, предотвращая переполнение буфера. DT более чувствителен к пульсациям трафика, внося большую нестабильность в работу сети и обеспечивая меньшую справедливость распределения пропускной способности между потоками.

Выводы

Были произведены эксперименты в ns-2 с целью определения влияния используемого метода управления очередью на производительность сети и параметры QoS. Реализация ARED показала большую эффективность по сравнению с RED и DT, устраняя их недостатки. Сложность динамической подстройки параметров RED не дает сильный выигрыш перед более простым DT. И остается вопрос компромисса между производительностью и задержкой, что пока не решает ни один из методов.

Примечание

При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2013 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Список источников

1. Misra V., Gong W., Towsley D. Fluid-based Analysis of a Network of AQM Routers Supporting TCP Flows with an Application to RED / Vishal Misra, Wei-bo Gong, Don Towsley. – Proceedings of ACM Sigcomm, Stockholm, Sweden. – August, 2000.
2. Сандерс Дж. Технология CUDA в примерах. Введение в программирование графических процессоров. / Дж. Cандерс, Э. Кэндрот. – М.:ДМК Пресс, 2011. – 232 c.
3. Kosten L. Stochastic Theory of Data Handling Systems, with Groups of Multiple Sources / L. Kosten // Performance of Computer-Communication Systems, Elsevier Science Publishers B.V. – 1984. – pp. 321-331.
4. Van Doom E.A., Jagers A.A., De Wit J. A Fluid Reservoir Regulated by a Birth-Death Process / E.A. Van Doom, A.A. Jagers, J. De Wit // Stochastic Models. – 1988. – Vol. 4(3). – pp. 457-472.
5. Mitra D. Stochastic Theory of a Fluid Model of Producers and Consumers Coupled by a Buffer / D. Mitra // Adv. Appl. Prob. – 1988. – Vol. 20. – pp. 646-676.
6. Misra A., Baras J., Ott T. Generalized TCP Congestion Avoidance and its Effect on Bandwidth Sharing and Variability / A. Misra, J. Baras, T. Ott // Proc. IEEE GLOBECOM. – Vol. 1. – San Francisco, CA, USA. – 2000. – pp. 329-337.
7. Padhye J., Firoiu V., Towsley D. Modeling TCP Reno Performance: a Simple Model and its Empirical Validation / J. Padhye, V. Firoiu, D. Towsley // IEEE/ACM Trans. Networking. – 2000. – Vol. 8. – pp. 133-145.
8. Roy R., Mudumbai R.C., Panwar S.S. Analysis of TCP Congestion Control using a Fluid Model / R. Roy, R.C. Mudumbai, S.S. Panwar // Proc. IEEE ICC, Helsinki, Finland. – 2001. – Vol. 8. – p. 2396-2403.
9. Mellia M., Stoica I., Zhang H. TCP Model for Short Lived Flows / M. Mellia, I. Stoica, H. Zhang // IEEE Communications Letters. – 2002. – Vol. 6. – p. 85-87.
10. Mathis M., Semke J., Mahdavi J., Ott T. The Macroscopic Behavior of the TCP Congestion Avoidance Algorithm / M. Mathis, J. Semke, J. Mahdavi, T. Ott // SIGCOMM Corn-put. Commun. Rev. – 1997. – Vol. 27, No 3. – pp. 67-82.
11. Misra A., Ott T.J. The Window Distribution of Idealized TCP Congestion Avoidance with Variable Packet Loss / A. Misra, T.J. Ott // INFOCOM. – 1999. – pp. 1564-1572.
12. Altman E., Avrachenkov K., Barakat Ch. A Stochastic Model of TCP/IP with Stationary Random Losses / E. Altman, K. Avrachenkov, Ch. Barakat // SIGCOMM Comput. Commun. Rev. – 2000. – Vol. 30, No 4. – pp. 231-242.
13. Floyd S., Jacobson V. Random Early Detection Gateways for Congestion Avoidance / S. Floyd, V. Jacobson // IEEE/ACM Transactions on Networking. – 1993. – No 1(4). – pp. 397-413.
14. Recommandations on using the Gentle Variant of RED. [Электронный ресурс] / S. Floyd. – 2001. – Режим доступа: http://www.aciri.org/floyd/red/gentle.html.
15. Ott Т., Lakshman Т., Wong L. SRED: Stabilized RED / T. Ott, T. Lakshman, L. Wong // Proceedings of INFOCOM'99. – 1999. – pp. 1346-1355.
16. Adaptive RED: An Algorithm for Increasing the Robustness of RED's Active Queue Management [Электронный ресурс] / S. Floyd, R. Gummadi, S. Shenker. – 2001. – Режим доступа: http://www.icir.org/floyd/papers/adaptiveRed.pdf.
17. Ng B.K., Ud-din M.S., Abusin A.A.Y.M., Chieng D. POWARED for Non-Linear Adaptive RED / В.K. Ng, M.S. Ud-din, A.A.Y.M. Abusin, D. Chieng // Asia-Pacific Conference on Communications, Perth, Western Australia. – 3-5 October 2005.
18. Kim T.-H., Lee K.-H. Refined Adaptive RED in TCP/IP Networks / T.H. Kim, K.H. Lee // SICE-ICASE International Joint Conference, Bexco, Busan, Korea. – 2006.
19. Ryoo I., Yang M. A State Dependent RED: An Enhanced Active Queue Management Scheme for Real-Time Internet Services / I. Ryoo, M. Yang // IEICE Trans. Commun. – 2006. – Vol. E89-B, No 2. – pp. 614-617.
20. Que D., Chen Z., Chen B. An Improvement Algorithm Based on RED and Its Performance Analysis / D. Que, Z. Chen, B. Chen // IEEE. – 2008. – pp. 2005-2008.
21. RED: Discussions of Setting Parameters. [Электронный ресурс] / S. Floyd. – 1997. – Режим доступа: http: //www.aciri.org/floyd/REDparameters.txt.
22. Lin D., Morris R. Dynamics of Random Early Detection / D. Lin, R. Morris // Proceedings of ACM SIGCOMM, Sophia Antipolis, France. – 1997. – pp. 127-137.
23. Estimating Arrival Rates from the RED Packet Drop History. [Электронный ресурс] / S. Floyd, K. Fall, K. Tieu. – 1998. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.39.8252
24. May M., Bolot J., Diiot C., Lyles B. Reasons not to Deploy RED / M. May, J. Bolot, C. Diot, B. Lyles // Proceedings of IWQoS'99. – 1999. – pp. 260-262.
25. Anjurn F., Tassiulas L. Fair Bandwidth Sharing among Adaptive and Non-Adaptive Flows in the Internet / F. Anjurn, L. Tassiulas // INFOCOM. – 1999. – pp. 1412-1420.
26. Kim W.-J., Lee B.G. The FB-RED algorithm for TCP over ATM / W.-J. Kim, B.G. Lee // IEEE GLOBECOM, Sydney, Australia.   1998.   pp. 551-555.
27. Suter B., Lakshman T.V., Stiliadis D., Choudhury A.K. Buffer Management Schemes for Supporting TCP in Gigabit Routers with Per-Flow Queuing / B. Suter, Т.V. Lakshman, D. Stiliadis, A.K. Choudhury // IEEE J. Sel. Areas Commun. – 1999. – Vol. 17. – p. 1159-1169.
28. Ranjan P., La R.J., Abed E.H. Bifurcations of TCP and UDP traffic under RED / P. Ranjan, R.J. La, E.H. Abed // Proc. 10th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), Lisbon, Portugal. – 2002.
29. Misra V., Gong W.-B., Towsley D. Stochastic Differential Equation Modeling and Analysis of TCP-Windowsize Behavior / V. Misra, W-B. Gong, D. Towsley // Proceedings of IFIP WG 7.3 Performance – November, 1999.