Ontwerp en evaluatie van toekomstige dynamische bandbreedte-allocatie-protocollen voor hybride WDM/TDM PON-netwerken Simon De Schoenmaeker
Promotoren: prof. dr. Mario Pickavet, dr. ir. Didier Colle Begeleiders: dr. ir. Bart Lannoo, dr. ir. Goutam Das, ir. Abhishek Dixit Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Vakgroep Informatietechnologie Voorzitter: prof. dr. ir. Daniël De Zutter Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur Academiejaar 2010-2011
Ontwerp en evaluatie van toekomstige dynamische bandbreedte-allocatie-protocollen voor hybride WDM/TDM PON-netwerken Simon De Schoenmaeker
Promotoren: prof. dr. Mario Pickavet, dr. ir. Didier Colle Begeleiders: dr. ir. Bart Lannoo, dr. ir. Goutam Das, ir. Abhishek Dixit Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Vakgroep Informatietechnologie Voorzitter: prof. dr. ir. Daniël De Zutter Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur Academiejaar 2010-2011
Voorwoord
Graag neem ik even tijd om eerst en vooral mijn promotoren prof. Mario Pickavet en dr. Didier Colle te bedanken voor het uitschrijven van dit boeiend onderwerp, de interesse naar de stand van zaken en hun hints en opmerkingen tijdens de evaluatiemomenten. Daarnaast wil ik natuurlijk ook mijn begeleiders Bart, Goutam en Abhishek bedanken. Because I think Google Translate doesn’t work yet on a paper document, I’ll try to write in English. Thank you for your help, ideas, debugging, revising and critical questions during my work! It was pleasant working with you and I enjoyed the moments when we discussed other things, such as the AZERTY-layout and some Dutch words. Ook de IBCN system admins mogen niet vergeten worden voor hun vlotte hulp bij problemen met mijn workstation. Dankzij de nodige drink- en eetpauzes, babbels over mogelijke werkgevers en grappige momenten onder de thesisstudenten heb ik toch een leuke tijd gehad tijdens het werken in de Zuiderpoort. Dankjewel Thomas, Niels, Xavier, Tessa, Joeri, Wendy en alle anderen! Ten slotte wil ik ook de onderzoeksgroep IBCN bedanken voor de stimulerende vakken die mijn belangstelling voor computernetwerken hebben opgewekt doorheen de opleiding. In een tweede luik gaat mijn aandacht ten eerste naar mijn ouders en broers voor hun steun doorheen mijn hele studie en in het bijzonder tijdens het werken aan deze masterproef. Na het veelvuldig herlezen van dit boek zullen zij ook honderduit kunnen vertellen over mijn onderwerp. . . Mijn studie was zeker niet gelukt zonder de samenwerking tijdens projecten, het kaarten of fietsen met Jeroen, Pieter, Bart, Hannes, Tim, Anneleen, Eline en Jeroen. En last but not least Claudia! Voor de stimulans zodat ik niet teveel tijd verloor en genoeg zou slapen, de ontspanningen tussenin, het luisterend oor, inspiratie en al die andere dingen die ik nu even vergeet maar daarom niet minder apprecieer! Bedankt voor al onze mooie jaren. Ten laatste wil ik ook de FOSS-gemeenschap en meer bepaald de Ubuntu en LATEX ontwikkelaars bedanken voor de mogelijkheid om mijn boek mooi vorm te kunnen geven.
i
Toelating tot bruikleen
“De auteur geeft de toelating deze masterproef voor consultatie beschikbaar te stellen en delen van de masterproef te kopiëren voor persoonlijk gebruik. Elk ander gebruik valt onder de beperkingen van het auteursrecht, in het bijzonder met betrekking tot de verplichting de bron uitdrukkelijk te vermelden bij het aanhalen van resultaten uit deze masterproef.”
Simon De Schoenmaeker, juni 2011
ii
Ontwerp en evaluatie van toekomstige dynamische bandbreedte-allocatie-protocollen voor hybride WDM/TDM PON-netwerken door Simon DE SCHOENMAEKER
Masterproef ingediend tot het behalen van de academische graad van M ASTER IN DE I NGENIEURSWETENSCHAPPEN : C OMPUTERWETENSCHAPPEN
Promotoren: prof. dr. ir. Mario Pickavet, dr. ir. Didier Colle Begeleiders: dr. ir. Bart Lannoo, dr. ir. Goutam Das, ir. Abhishek Dixit
Universiteit Gent Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur Vakgroep Informatietechnologie Voorzitter: prof. dr. ir. Daniël De Zutter Academiejaar 2010 – 2011
Abstract — In een hybride WDM/TDM PON zorgt een DBA-protocol voor de toewijzing van golflengtekanalen en upstream-bandbreedte. In de literatuur zijn er al verschillende DBA-protocollen voorgesteld, maar deze hebben enkel oog voor de prestaties met betrekking tot buffervertraging en niet voor de fysische mogelijkheden van tunable lasers. In deze masterproef zullen we ten eerste aantonen dat deze benadering hogere eisen stelt aan tunable lasers, omdat het veronderstelt dat er ongelimiteerd en heel snel kan worden geswitched tussen golflengten. Ten tweede zullen we een nieuw DBA-protocol genaamd Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS) voorstellen dat met die karakteristieken wel rekening houdt en toch vrij gelijkaardige prestaties kan voorleggen. We konden zo de switching times sterk reduceren en tragere tuning times toelaten. Trefwoorden — Dynamische bandbreedte allocatie (DBA), hybride WDM/TDM PON, tunable laser, laser switching times
Design and evaluation of future dynamic bandwidth allocation protocols for hybrid WDM/TDM PON networks Simon De Schoenmaeker Supervisor(s): Mario Pickavet, Didier Colle, Bart Lannoo, Goutam Das, Abhishek Dixit Abstract— Since a hybrid WDM/TDM PON is a flexible and attractive way for future optical access networks, several Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) protocols were already proposed in the literature. While minimizing the queueing delay, they do not consider the tuning capabilities of tunable lasers. We will show that this leads to the demand of fast tunable lasers for current DBA’s. These lasers are unfortunately at a higher cost and currently only used in core networks. We propose Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS), a new DBA based on EFT that limits the number of wavelength switching times and thus the cost, with practically the same performance. We discuss several scenarios with varying conditions in which we compare the performance with existing DBA algorithms. By using EFT-MWS we could reduce the switching times and even allow larger tuning times than always assumed. Keywords— Dynamic bandwidth allocation (DBA), hybrid WDM/TDM PON, tunable laser, laser switching time
I. I NTRODUCTION
T
HE continuous growth of bandwidth intensive applications like High-Definition internet video, file sharing and video conferencing demands for higher speed access networks. This can be achieved by bringing an optical fibre closer to the end user. A promising and widely adopted Fibre-to-the-Home (FTTH) technology is the Passive Optical Network (PON). A PON has a star topology and exists of an Optical Line Terminal (OLT) in the Central Office (CO), passive splitters/combiners in the Remote Node (RN) and a number of Optical Network Units (ONU) at the user side. Since a PON exists of a passive setup and shares a feeder fibre between the CO and the RN, it is considered as a cost-effective solution. In the downstream of a PON, traffic is broadcasted and selectively received by each ONU. In the upstream, multiple ONUs share the medium without being able to detect collisions when they are sending simultaneously. Therefore a Media Access Control (MAC) protocol in the OLT is needed to arbitrate the multiple access. To come up with a dynamic scheduling, the OLT has to know the load of the ONU. This request-grant process is supported by a signalling protocol such as Multi-Point Control Protocol (MPCP). The scheduling is then accomplished by a Dynamic Bandwidth Allocation (DBA) protocol. There are two general approaches for this. In the offline approach, the DBA waits until it has received all requests. This allows the DBA to take a scheduling decision which considers all ONUs but creates the Inter-Scheduling Cycle Gap (ISCG) as drawback. On the other hand, the online approach immediately schedules a request without knowing the demand of the other ONUs. Although the offline approach can schedule in an optimal way, it is shown that the online approach always outperforms the offline one in terms of frame queueing delay. The rest of the paper is structured as follows. Section II describes the hybrid WDM/TDM PON and its requirements. Section III discusses some existing DBAs and the problem of
switching times. In Section IV we propose and explain EFTMWS and in Section V we analyze the performance and benefits. A conclusion is provided in Section VI. II. H YBRID WDM/TDM PON Current PON implementations, such as EPON and GPON, use Time-Division Multiplexing (TDM). There exist two options to upgrade these PONs to support more users or to provide a user with more bandwidth. Firstly the line rate can be increased from 1 to 10 Gbit/s but this requires most of the user equipment to be replaced. Another way is to support multiple wavelengths which allow a partial upgrade only where needed. The latter requires Wavelength-Division Multiplexing (WDM). When a combination of WDM and TDM is used in a PON it is called a hybrid WDM/TDM PON [1]. This requires a DBA which dynamically assigns wavelengths and time slots to ONUs. These DBAs are also known as Upstream Scheduling and Wavelength Assignment (USWA) protocols. The hybrid WDM/TDM PON can be realized with a Tunable Laser (TL) in each ONU. There exist several types of TLs of which the slowest can switch between wavelengths in times ranging from several seconds to a few microseconds. The fastest can switch in nanoseconds and are therefore called Fast Tunable Lasers. Unfortunately these fast tunable lasers are very costly and energy consuming and thus not yet available in access networks [1]. III. P ROBLEM D EFINITION Since the hybrid WDM/TDM PON is an attractive way to upgrade existing PONs, several USWA algorithms were already proposed. A general online approach to decide which wavelength will be assigned is the First Available Wavelength (FAW). In this perspective Kanonakis et al. proposed horizon-based algorithms called Earliest Finish Time (EFT) and Latest Finish Time (LFT). Improvements were proposed by the same authors with the corresponding Void Filling (EFT-VF and LFT-VF) algorithms [2]. This First Available Void (FAV) approach tries to maximize the utilization of scheduling voids which are inherent to FAW. The problem is that these algorithms are only concerned of the delay and allow therefore unlimited switching of wavelengths without considering the laser tuning time. They expect the tuning time within the guard band of 5 µs and thus treat it as zero. This problem is for offline DBAs already tackled by Zhang et al. [3]. They show that a nonzero tuning time is nonnegligible. Besides the tuning time, our proposal will also take into account the number of switching times. Minimizing the latter reduces the requirements for the TL and even improves the laser health.
V. A NALYSIS AND E VALUATION In our simulations in OPNET we use a hybrid WDM/TDM PON with 32 ONUs in a 25 km range. We use 4 upstream wavelengths of 1 Gbit/s each and a guard band of 1 µs. ONUs are generating self-similar best-effort traffic with Hurst parameter 0.8 and exponential frame sizes between 64 and 1518 bytes at a rate of 500 Mbit/s. We assume the tuning time ttune as 0.5 µs. This is within the guard band. Fig. 1 shows the average queueing delay for static WDM, EFT and EFT-MWS with different values of T Gmin . Static WDM is a DBA which doesn’t allow switching and therefore an upper bound for our results [1]. EFT is used as the lower bound. The results of EFT-MWS with T Gmin equal to 3, 15 and 90 are almost identical to EFT for a network load up to 0.8. Even the delays for T Gmin equal to 300 and 1000 are just 340 and 420 µs and thus still be acceptable for some applications. At higher loads the delays are saturating to the same value. This is because the channels are overloaded and switching is not useful anymore.
4000 3500 3000
3 2500
15 90
2000
300 1000
1500
10000 EFT
1000 500 0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Fig. 2. Switching times for EFT-MWS with different T Gmin compared with EFT.
When the results on Fig. 1 and Fig. 2 are considered together, a trade-off between the number of switching times and the queueing delay has to be made. We choose T Gmin = 90 as this is the most optimal value from these results. In Section III we suggest the problem of the nonzero tuning time. Fig. 3 depicts the influence of larger tuning times ranging from 50 µs up to 10 ms. These numbers are according to the values used by Zhang et al. [3]. The results show that realistic tuning times cannot be ignored because the queueing delay is getting problematic. However, EFT-MWS is capable to use TLs with ttune = 50 µs , which is much larger than the guard band. 1
0,1
90 - 0.0000005
0,01
90 - 0.00005 90 - 0.0005 90 - 0.001 90 - 0.01
0,001
0,0001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Fig. 3. Influence of larger tuning times for EFT-MWS.
1
0,1
Queueing Delay (s)
4500
Number of switching times per second per ONU
We started from the EFT algorithm because this is a simple and effective protocol which is not yet considering the number of wavelength switching times. Our improved Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS) algorithm treats a request in four cases. In the first case the current wavelength has the earliest horizon and thus there is no need to switch. The second case limits the number of switching times per ONU to a maximum of 2500 per second, or every 4 µs. This is what we refer to as the inter-switching time. We have defined the value by considering the number of switching times of the EFT algorithm which exceeds 4000 on low loads. The third case deals with the delay decrease or time gain by switching to another wavelength. This number must be large enough. We define the percentage T Gmin as the time gain divided by the previous cycle time. We will retrieve appropriate values for T Gmin by extensive simulations in Section V. The fourth case contains the requests which do satisfy all previous requirements and are hence permitted to switch from wavelength.
and higher. With this value 95% of all possible switchings are blocked, mostly because of a limited gain.
Queueing delay (s)
IV. M INIMIZED WAVELENGTH S WITCHING
EFT-MWS TGmin = 3 15 90
0,01
300 1000 10000 EFT 0,001
Static WDM
0,0001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Fig. 1. Queueing delays for EFT-MWS with different T Gmin compared with EFT and static WDM.
The corresponding number of switching times per ONU is depicted in Fig. 2. EFT shows the huge number of switching times due to 74% of all requests are switched to another channel. With our limitations the number drops quickly for T Gmin = 90
VI. C ONCLUSION In this paper we proposed EFT-MWS, an extension of the EFT algorithm which minimizes the number of wavelength switching times. This characteristic is not considered in existing algorithms but creates high demands to Tunable Lasers. We also showed the consequences of larger laser tuning times. R EFERENCES [1] J. Kani, ”Enabling Technologies for Future Scalable and Flexible WDMPON and WDM/TDM-PON Systems”, IEEE J. Sel. Topics Quantum Electron., vol. 16, no. 5, pp. 1290–1297, 2010. [2] K. Kanonakis and I. Tomkos, ”Improving the Efficiency of Online Upstream Scheduling and Wavelength Assignment in Hybrid WDM/TDMA EPON Networks”, IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 28, no. 6, pp. 838– 848, 2010. [3] J. Zhang and N. Ansari, ”Scheduling Hybrid WDM/TDM Passive Optical Networks With Nonzero Laser Tuning Time”, Accepted for IEEE/ACM Trans. Netw., 2010.
Inhoudsopgave Voorwoord
i
Toelating tot bruikleen
ii
Overzicht
iii
Extended abstract
iv
Inhoudsopgave
vi
Gebruikte afkortingen
ix
Gebruikte symbolen
xii
1 Inleiding
1
2 State of the Art
5
2.1 Toegangsnetwerken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.1 Traditionele netwerken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.1.2 Fibre-To-The-Home . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
2.2 FTTH-architecturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.2.1 P2P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.2.2 P2MP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.2.2.1
Boomtopologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.2.2.2
Ringtopologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.3 Multiplexing technieken voor P2MP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.3.1 TDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.3.2 WDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.3.3 OFDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.3.4 SCM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.3.5 CDM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.4 PON-technologieën . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.4.1 TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2.4.1.1
EPON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2.4.1.2
GPON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2.4.2 WDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.4.3 Hybride WDM/TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
2.4.4 NG-PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
2.5 Upstream bandbreedte-allocatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19 vi
INHOUDSOPGAVE
2.5.1 Statische bandbreedte-allocatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
2.5.2 Dynamische bandbreedte-allocatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
2.5.2.1
Grant requesting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
2.5.2.2
Grant sizing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.5.2.3
Grant scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
2.5.2.4
Een DBA uitgelicht: IPACT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
2.6 Dynamische toewijzing van golflengte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.6.1 IPACT-gebaseerde algoritmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.6.2 Horizon-gebaseerde algoritmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.6.3 Overige algoritmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3 Implementatie en evaluatie van bestaande DBA-protocollen
28
3.1 OPNET Modeler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
3.2 Simulatiemethodiek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3.2.1 Synthetische Best Effort-traffiek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3.2.2 Maatstaven voor traffiek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
3.2.3 Toelichting simulaties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
3.3 IPACT in een EPON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.1 Beschrijving . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.1.1
Netwerkmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.1.2
Knoopmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.3.1.3
Procesmodellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
3.3.1.4
Link modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.3.1.5
Packet model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.3.2 Validatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.4 Statische WDM in een hybride WDM/TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.4.1 Verschillen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
3.5 EFT in een hybride WDM/TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
3.5.1 Verschillen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
3.5.2 Validatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
3.5.3 Analyse van de verzamelde data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
4 Het Minimized Wavelength Switching-protocol
52
4.1 Probleemstelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
4.1.1 Delay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
4.1.2 Void . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
4.1.3 Wavelength switching time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
4.2 Oplossing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
4.3 Definities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
4.4 Protocol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
4.4.1 Toewijzing van kanaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58 vii
INHOUDSOPGAVE
4.4.2 Toewijzing van tijdslot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
4.5 Implementatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
4.5.1 Verschillen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
5 Optimalisatie en resultaten van het EFT-MWS-protocol
66
5.1 Optimalisatie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
5.2 Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
5.3 Nieuwe scenario’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
70
5.3.1 Invloed van de afstand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
5.3.2 Invloed van de tuning time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
5.4 Besluit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
6 Conclusies
78
6.1 Eindbeschouwing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
78
6.2 Verder werk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
79
A Inhoud CD-ROM
81
A.1 OPNET modellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
A.1.1 TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
81
A.1.2 Hybride WDM/TDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
A.2 Resultaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
A.3 Bronmateriaal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
A.4 Boek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
82
Bibliografie
83
Lijst van figuren
88
Lijst van tabellen
90
viii
Gebruikte afkortingen
ADSL
Asymmetric Digital Subscriber Line
AON
Active Optical Network
APON
Asynchronous Transfer Mode PON
BE
Best Effort
BPON
Broadband PON
CATV
Community Antenna Television
CDM
Code-Division Multiplexing
CO
Central Office
CSMA/CD
Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection
CWDM
Coarse WDM
DBA
Dynamic Bandwidth Allocation
DSL
Digital Subscriber Line
DSLAM
Digital Subscriber Line Access Multiplexer
DWBA
Dynamic Wavelength and Bandwidth Allocation
DWDM
Dense WDM
EFM
Ethernet in the First Mile
EFT
Earliest Finish Time
ENL
Effective Network Load
EPON
Ethernet PON
FDM
Frequency-Division Multiplexing
FSM
Finite State Machine
FTTB
Fibre-To-The-Building
FTTC
Fibre-To-The-Curb
FTTH
Fibre-To-The-Home
ix
GEBRUIKTE AFKORTINGEN
FTTN
Fibre-To-The-Node
FTTx
Fibre-To-The-x
GPON
Gigabit PON
HFC
Hybrid Fibre-Coaxial
IPACT
Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time
ISCG
Inter-Scheduling Cycle Gap
LR-PON
Long-Reach PON
LRD
Long-Range Dependency
MAC
Media Access Control
MP2P
Multipoint-to-Point
MPCP
Multipoint Control Protocol
MTBF
Mean Time Between Failures
NG-PON
Next-Generation PON
OFDM
Orthogonal Frequency-Division Multiplexing
ONL
Offered Network Load
OOL
Offered ONU Load
OLT
Optical Line Terminal
ONU
Optical Network Unit
P2P
Point-to-Point
P2MP
Point-to-Multipoint
PON
Passive Optical Network
POTS
Plain Old Telephone Service
R-EAM
Reflective Electroabsorption Modulator
R-SOA
Reflective Semiconductor Optical Amplifier
RN
Remote Node
RTT
Round Trip Time
SCM
Subcarrier Multiplexing
STDM
Statistic Time-Division Multiplexing
TDM
Time-Division Multiplexing
TDMA
Time-Division Multiple Access
TL
Tunable Laser
UE
User Equipment
USWA
Upstream Scheduling and Wavelength Assignment x
GEBRUIKTE AFKORTINGEN
VDSL
Very high bit-rate Digital Subscriber Line
VoD
Video on Demand
VoIP
Voice Over IP
WDM
Wavelength-Division Multiplexing
WDMA
Wavelength-Division Multiple Access
xi
Gebruikte symbolen
λ
Golflengte of kanaal
B
Guard band
[s]
G
Tijdstip van verzenden van een grant
[s]
H
Hurst parameter
[]
Hi
Horizon kanaal i
[s]
I min
Minimum interval tussen switchings voor laser
[s]
RD
Uploadsnelheid ONU
[ bit/s ]
RE
Snelheid overmatige belasting
[ bit/s ]
RU
Transmissiesnelheid gedeeld medium
[ bit/s ]
r
RTT
S packet
Pakketgrootte
t cycle
Cycle time
[s]
t int
Interarrival time
[s]
t int_switch
Inter-switching time ONU
[s]
t tune
Tuning time
[s]
t queue
Queueing time
[s]
TG
Tijdswinst door te wisselen van kanaal
[s]
T G min
Minimum tijdswinst t.o.v. cycle time
V
Buffergrootte
[ bytes ]
W
Venstergrootte
[ bytes ]
[]
[s] [ bytes ]
[%]
xii
1 Inleiding
Volgens de recentste voorspelling in de Cisco Visual Networking Index zal het globale gebruik van internet- en dataverkeer de komende jaren sterk blijven stijgen door enerzijds het groeiend aantal gebruikers en anderzijds nieuwe veeleisende en interactieve applicaties [1]. Op figuur 1.1 zien we dat er bij de residentiële klanten ten eerste een sterke toename zal zijn van internetvideo op de PC door het delen van hoge-definitievideo via bijvoorbeeld YouTube. Ten tweede stijgt ook de vraag naar Video on Demand (VoD)-diensten doordat huidige generatie televisies worden uitgerust met internetmogelijkheden. Ten slotte zal ook het delen van bestanden, videobellen en Voice over IP (VoIP) blijven groeien. Daarnaast bieden de telecom-operatoren op hun netwerken ook alsmaar meer diensten aan zoals Triple play-abonnementen, interactieve digitale televisie met een heel uitgebreid zenderaanbod,. . . De kern- en de distributienetwerken van de operatoren is reeds geruime tijd voorzien op deze hoge bandbreedtes door het gebruik van glasvezel. Optische netwerken kunnen door hun grote capaciteit en klein signaalverlies namelijk veel meer dataverkeer verwerken over grotere afstanden dan elektrische netwerken. Die elektrische netwerken worden wel nog gebruikt in de toegangs1
HOOFDSTUK 1
•
INLEIDING
45000
Residentieel internet verkeer (PB per maand)
40000 35000 30000
VoIP Online gaming
25000
Videobellen Web/data
20000
Internetvideo op TV Internetvideo op PC
15000
Bestandsdeling
10000 5000 0 2009
2010
2011
2012
2013
2014
Figuur 1.1: Voorspelling door Cisco van de internationale residentiële bandbreedtevraag tussen 2009 en 2014 [1].
Een belangrijk aandeel is internet video via bijvoorbeeld YouTube en
internetmogelijkheden van nieuwe televisies.
Deze groei vereist vernieuwingen in het
toegangsnetwerk om deze hoeveelheden te kunnen leveren.
netwerken – dit is de verbinding tussen het distributienetwerk en de klant – zoals te zien op figuur 1.2. Er is dus een noodzaak om de glasvezel zo dicht mogelijk bij de eindgebruiker in het toegangsnetwerk te brengen om te kunnen blijven voldoen aan de bandbreedtevraag. De kostprijs voor de individuele “laatste mijl” is echter enorm hoog door de vereiste infrastructuurwerken. Daarom is het voor de hand liggend om zoveel mogelijk de toegang via glasvezel en de bijhorende kosten te verdelen onder verschillende klanten. Naargelang hoe dicht de glasvezel bij de klant ligt, spreken we van Fibre-To-The-Node (FTTN), Fibre-To-The-Curb (FTTC), Fibre-To-The-Building (FTTB) of Fibre-To-The-Home (FTTH). De focus in deze masterproef is een zeer kostenefficiënte en goed presterende FTTH-architectuur met gedeelde toegang een Passive Optical Network (PON). Een PON bestaat uit een Optical Line Terminal (OLT) in de centrale, een passieve splitter/combiner in de straatcabine en een Optical Network Unit (ONU) bij de klant. De glasvezel tussen de OLT en de straatcabine wordt gedeeld en enkel de korte verbinding tussen de straatcabine en de ONU is gescheiden. Aangezien het medium gedeeld wordt onder verschillende klanten is er een Media Access Control
2
HOOFDSTUK 1
Kernnetwerk
Distributienetwerk
•
INLEIDING
Toegangsnetwerk
Figuur 1.2: Een communicatienetwerk van een operator kan worden opgedeeld in drie delen: het kernnetwerk, het distributienetwerk en het toegangsnetwerk.
Op deze figuur zijn ze
respectievelijk voorgesteld als een mesh-, ring- en boomtopologie.
(MAC)-protocol nodig om de verschillende datastromen tussen OLT en ONU’s te kunnen onderscheiden. Dit gebeurt met multiplexing-technieken. Het netwerkverkeer kan worden opgedeeld in downstream en upstream omwille van de verschillende aanpak. In de downstream spreken we van een zogenoemde Point-to-Multipoint (P2MP)-topologie. Aangezien hier enkel de OLT data stuurt, kunnen er dus geen botsingen voorkomen. In de upstream hebben we echter een Multipointto-Point (MP2P)-topologie waarbij wel botsingen kunnen voorkomen. Hiervoor gebruiken de huidige PON’s vooral Time-Division Multiplexing (TDM PON), maar daarnaast is ook WavelengthDivision Multiplexing (WDM) mogelijk in optische netwerken. WDM gebruikt verschillende golflengten om data te verzenden en benut dus veel beter de beschikbare bandbreedte van een glasvezel. Om de optische signalen te verzenden zijn er verschillende mogelijkheden: ofwel gebruikt men een statische golflengte en dus een fixed laser, ofwel kan men dynamisch wisselen met bijvoorbeeld een Tunable Laser (TL). Deze masterproef zal zich richten op een PON architectuur die deze TL gebruikt om zowel TDM als WDM te combineren, dit noemt de hybride WDM/TDM PON. Om de beschikbare upload-bandbreedte bestaande uit golflengtes en tijdsloten zo optimaal mogelijk te verdelen onder de klanten worden Dynamic Bandwidth Allocation (DBA)-protocollen gebruikt. Er zijn in de literatuur al verschillende DBA’s voorgesteld, zowel voor de TDM PON’s als voor de nieuwere hybride WDM/TDM PON’s. Bestaande DBA’s houden voor de verdeling enkel rekening
3
HOOFDSTUK 1
•
INLEIDING
met de minimalisatie van de vertraging (delay) en eventueel met het voorkomen van ongebruikte bandbreedte.
Echter zijn er nog andere parameters, bijvoorbeeld bepaald door de fysische
eigenschappen van de TL. Hierbij is enerzijds de snelheid van het wisselen (de zogenoemde switching time of tuning time) van belang voor de kostprijs en anderzijds het aantal switching times bepalend voor de levensduur van de TL. De bedoeling van deze masterproef is het ontwikkelen van een DBA-protocol dat die parameters zal opnemen. Het houdt rekening met het aantal switching times en met een realistische tuning time van een TL. We zullen om de prestaties te meten het algoritme vergelijken met bestaande DBA’s. Het simuleren en testen zal gebeuren in een software-omgeving, OPNET Modeler. Er zal echter eerst worden gestart met een eenvoudig maar belangrijk TDM PON-protocol, Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time (IPACT), om de context te leren kennen. Het vervolg van deze masterproef is als volgt gestructureerd. In hoofdstuk 2 zal de context van FTTH en meer bepaald de hybride WDM/TDM PON worden toegelicht. Daarnaast worden de bestaande upstream bandbreedte-allocatie-protocollen besproken. In hoofdstuk 3 wordt de simulatieomgeving OPNET Modeler besproken en bekijken we hoe we netwerktraffiek kunnen genereren. Daarna bespreken we de geïmplementeerde modellen en vergelijken we hun prestaties met resultaten uit de literatuur. We zullen de tekortkomingen van deze bestaande protocollen toelichten en daarna in hoofdstuk 4 een nieuw protocol voorstellen dat een oplossing biedt voor deze problemen. In hoofdstuk 5 worden dan de resultaten van de nieuwe DBA besproken in verschillende scenario’s. Ten slotte worden conclusies getrokken en ideeën en werk voor de toekomst besproken in hoofdstuk 6.
4
2 State of the Art
Om het onderwerp van deze masterproef in zijn context te kunnen situeren, zullen we eerst een aantal essentiële begrippen uit de communicatienetwerken bespreken. We maken ten eerste een vergelijking tussen de verschillende soorten toegangsnetwerken zoals via telefonie en kabel en we bespreken de evolutie naar Fibre-To-The-Home (FTTH)-netwerken. Hierbij worden de vereiste technieken en de verschillende mogelijke architecturen toegelicht. Vervolgens wordt de voor deze masterproef interessante PON architectuur uitgediept. De specifieke technologieën worden beschreven en de voordelen en karakteristieken van bandbreedte-allocatie-algoritmen worden besproken. In het bijzonder zullen we de varianten van deze algoritmen bekijken die ook dynamisch golflengtes toekennen en de mogelijke parameters hierbij uitdiepen.
2.1 Toegangsnetwerken Een communicatienetwerk van een telecomoperator kan worden opgedeeld in een kernnetwerk (Core of Backbone Network), distributienetwerk (Distribution Network) en een toegangsnetwerk 5
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
(Access Network) zoals te zien in figuur 1.2. Het kernnetwerk is het centrale gedeelte en verzorgt de externe verbindingen en alle diensten voor de gebruikers zoals VoD. Alle data wordt hier geaggregeerd en dit vereist dus een grote bandbreedte die enkel kan worden geboden door optische vezel-communicatie. Het toegangsnetwerk daarentegen is het gedeelte aan de rand van het netwerk dat de klant verbindt met het netwerk via het distributienetwerk1 .
In het
toegangsnetwerk, de zogenaamde “eerste of laatste mijl”, ook wel local loop of subscriber line genoemd, is de vereiste bandbreedte kleiner en kunnen er dus verschillende technologieën worden gebruikt.
2.1.1 Traditionele netwerken Deze toegangsnetwerken maken gebruik van de bestaande, historisch gegroeide infrastructuur, namelijk de telefonie-netwerken en de televisienetwerken. De eerste, ook Plain Old Telephone Service (POTS) genoemd, gebruiken twisted pair-koperdraadverbindingen. De tweede gebruiken een hiërarchie van glasvezel en coaxkabels, de zogenoemde Hybrid Fibre-Coaxial (HFC)netwerken. Om de stijgende bandbreedte te kunnen blijven leveren, moeten de operatoren de glasvezelinfrastructuur in beide gevallen alsmaar dichter bij de klant brengen. Zo loopt de verbinding tussen de centrale of Central Office (CO) en de straatcabine of Remote Node (RN), het zogenoemde distributienetwerk, al over glasvezel. Vandaar dat de laatste evoluties in deze traditionele netwerken ook benoemd worden als Fibre-To-The-Node (FTTN). De reden waarom in de laatste honderden meters nog steeds de historische netwerken worden behouden is de zeer hoge kost door de infrastructuurwerken bij het ondergraven van nieuwe kabels. Over twisted pair worden technieken uit de Digital Subscriber Line (DSL)-familie uitgerold zoals ADSL, ADSL2(+), VDSL, VDSL2,... om de snelheid van de analoge 56 kbit/s-verbinding op te werken naar tientallen Mbit/s. Bij de verschillende DSL-technieken laten de nieuwere versies hogere snelheden toe door bijvoorbeeld multiplexing van de twee paren en vooral door een hogere modulatie. Dit laatste kan echter enkel indien de attenuatie laag is en vereist dus een kleinere afstand tot de Digital Subscriber Line Access Multiplexer (DSLAM). De glasvezel moet daarom samen met de DSLAM dichter bij de klant, zoals op figuur 2.1. De resulterende snelheden naargelang de afstand zijn te zien op figuur 2.2. 1 Soms wordt het distributienetwerk ook gezien als een gedeelte van het toegangsnetwerk. Maar aangezien het ook
optische communicatie gebruikt hebben wij het apart gehouden. 6
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
DSLAM
Glasvezel
Centrale
Koper
Cabine
Figuur 2.1: Typische DSL-architectuur. De DSLAM komt steeds dichter bij het huis. Bij ADSL bevindt het zich in de centrale, maar bij VDSL al in de straatcabine. De verbinding tussen de DSLAM en de centrale verloopt dan over een gedeelde glasvezel, de verbinding tussen het huis en de straatcabine is nog steeds een persoonlijke twisted pair.
Figuur 2.2: Verschillende downloadsnelheden naargelang de DSL-technologie en de afstand tot de DSLAM [2].
Op de kabel-netwerken, ook wel Community Antenna Television (CATV) genoemd, wordt de Data Over Cable Service Interface Specification (DOCSIS)-standaard gebruikt, waarbij de drie opeenvolgende versies ook weer hogere snelheden toelaten door onder andere hogere modulatie, betere foutcorrectie en channel bonding. Hoewel de coaxiale kabel een veel hogere bandbreedte heeft dan een twisted pair hebben DSL-technologieën tot op heden de aangeboden snelheden vrij gelijkwaardig kunnen houden tot momenteel ongeveer 100 Mbit/s download en 10 Mbit/s upload.
7
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
Dit komt doordat de twisted pair een individuele verbinding is in tegenstelling tot de coaxkabel die wordt gedeeld (en dus de bandbreedte) onder typisch 500 tot 2000 klanten. Het is een zogenoemd gedeeld medium en vereist daarom een Multiple Access-algoritmen zoals Time-Division Multiple Access(TDMA) en Synchronous Code-Division Multiple Access (SCDMA).
RF versterker
Centrale Glasvezel Optische knoop
Coax
Figuur 2.3: Een HFC netwerk is opgebouwd uit een glasvezelverbinding tussen de centrale en de optische knoop. Van daaruit vertrekt een gedeelde coaxiale kabel die 500 tot 2000 klanten bedient. Om signaalverliezen op te vangen moet het signaal wel regelmatig worden versterkt, zowel in up- als in downstreamrichting. Multiple Access-algoritmen vermijden botsingen door ongecontroleerd te zenden en beveiligen de datastromen tegen afluisteren.
2.1.2 Fibre-To-The-Home De traditionele technologieën komen dus stilaan aan het maximum van hun capaciteit. Het is daarom noodzakelijk dat de glasvezel, die nu al van de centrale naar de straatcabine loopt, doorgetrokken wordt tot aan de User Equipment (UE) in het gebouw (Fibre-To-The-Building) of in het huis (Fibre-To-The-Home). Hier kan in beide gevallen dan een Local Area Network (LAN) aan worden gekoppeld. FTTH heeft vele voordelen: de mogelijke bandbreedte is vele malen hoger – nu al commercieel tot 150 Mbit/s – in beide richtingen en bovendien eenvoudig schaalbaar per klant. Dit stelt de capaciteit veilig voor de komende decennia. Daarnaast kan een veel grotere afstand worden overbrugd tussen de centrale en de UE (VDSL2 enkele honderden meters versus FTTH 20-100 km). De hogere snelheden zijn nodig om de toekomstige bandbreedtevraag te kunnen leveren, zoals in hoofdstuk 1 is toegelicht. Het nadeel is dat deze infrastructuur meestal nog niet aanwezig is en dus grote investeringskosten vereist. Echter zijn er wel verschillende architecturen mogelijk waarbij de glasvezel en zijn kostprijs kan worden gedeeld onder verschillende klanten. Deze maken – net zoals een HFC-netwerk – gebruik van zogenoemde Multiple Access-methoden 8
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
en worden besproken in sectie 2.2. Op figuur 2.4 van de FTTH Council is te zien dat in verschillende landen FTTH zijn opmars maakt, vooral in Azië [3]. Eén van de redenen hiervoor is dat daar de glasvezelkabels bovengronds kunnen worden geplaatst en er dus veel minder infrastructuurkosten moeten worden gemaakt. Daarnaast is de adoptie in Centraal-Europese landen hoog aangezien er nog geen andere breedband internet-infrastructuur voorhanden is. Scandinavische landen vullen de top aan door historische redenen van streven naar innovatie. België komt niet voor in deze lijst aangezien de penetratie nog veel te laag is.
Figuur 2.4: Globale rangschikking van de landen met minstens 200.000 huishoudens en met een FTTHpenetratie van meer dan 1% van de huishoudens. Versie van februari 2011, FTTH Council [3]
2.2 FTTH-architecturen Er zijn verschillende architecturen mogelijk om de glasvezel tot bij de UE te brengen [4]. We kunnen deze opdelen in twee topologieën naargelang een individuele of gedeelde verbinding naar de klant wordt gebruikt.
9
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.2.1 P2P De eenvoudigste manier is voor elke klant een aparte, directe kabel te voorzien en dus een fysieke Point-to-Point (P2P)-verbinding op te zetten, zie figuur 2.5. Hoewel dit de grootst mogelijke bandbreedte en flexibiliteit ter beschikking stelt en daarenboven het eenvoudigst is om te gebruiken, is deze manier veel duurder dan wanneer de verbinding wordt gedeeld. Er zijn veel meer kabels en optische terminaties nodig en dus plaats en energie. Bovendien zal de beschikbare capaciteit nooit optimaal worden gebruikt. Deze setup is dus enkel interessant bij een klein aantal afnemers [4].
FTTH
Centrale
FTTB Figuur 2.5: In een P2P-architectuur heeft elke klant een eigen glasvezel als verbinding met de OLT.
2.2.2 P2MP Indien men een groot aantal klanten heeft zal men daarom kiezen om de glasvezelkabel zoveel mogelijk te delen onder die klanten, wat een flinke kostenreductie inhoudt. In de downstream wordt zo een structuur gecreëerd tussen één verzender in de centrale en meerdere ontvangers, de klanten. Dit is een zogenoemde Point-to-Multipoint (P2MP)-topologie of ook Broadcast-andSelect netwerken genoemd. In de upstream heeft men dan een Multipoint-to-Point (MP2P)topologie. Voor deze architectuur zijn twee benaderingen mogelijk, namelijk een boom en een ring.
10
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.2.2.1 Boomtopologie In een boomtopologie wordt de glasvezel tussen de CO en de straatcabine, de zogenoemde feeder, gedeeld. Bovendien is dat meestal al het geval bij bestaande kabel- en telefonienetwerken. Enkel de korte verbinding tussen de cabine en de UE is dan gescheiden. Deze boomtopologie kan op twee mogelijke manieren worden gevormd, namelijk via een actieve ster en een passieve ster. De actieve ster, Active Optical Network (AON)2 , bestaat uit routers en switches in de straatcabine die de data dynamisch doorsturen. Dit impliceert wel een overgang van het optische naar het elektrische domein. Bovendien verbruikt deze apparatuur energie en vergt het onderhoud wat het duurder maakt dan een passieve setup. Het voordeel van een actieve ster is ten eerste dat er virtuele P2P-verbindingen ontstaan, dit is veiliger. Ten tweede kan lokaal verkeer onmiddellijk naar de ontvanger worden verzonden zonder naar de backbone routers te moeten worden omgeleid.
Actieve knoop
FTTH
Centrale
FTTB Figuur 2.6: Een AON is een P2MP-architectuur. De feeder kabel tussen de centrale en de de straatcabine wordt gedeeld onder de ONU’s met behulp van een actieve router of switch.
De passieve ster, Passive Optical Network (PON) genaamd, gebruikt enkel passieve 1 : N splitters en combiners in de straatcabine die bovendien geen voeding vereisen, zie ook figuur 2.7. Er vindt dus geen routering plaats in het netwerk. Data in de downstream-richting wordt gebroadcast vanuit de Optical Line Terminal (OLT) in de CO via de splitters naar de Optical Network Units (ONU) bij de klanten. Zij filteren uit de broadcaststream enkel de pakketten die aan hen zijn geadresseerd. In de upstream-richting worden alle stromen van de ONU geaggregeerd door de combiners. Het is daarom van wezenlijk belang dat de verschillende upstreamkanalen van de 2 Een AON wordt door de actieve routering meestal als maasnetwerk (Mesh Network) opgebouwd [5]. Een ster is hier
een speciaal geval van. 11
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
ONU’s elkaar niet overlappen. Om dit te voorkomen worden Multiple Access-algoritmen gebruikt, zie sectie 2.5. De setup is dus vergelijkbaar met het HFC-netwerk in subsectie 2.1.1. Aangezien de PON-topologie veel gebruikt is en tevens het onderwerp van deze masterproef, zullen de verschillende implementaties van deze topologie meer in detail besproken worden in sectie 2.4.
Optische splitter/ combiner
FTTH
Centrale
FTTB Figuur 2.7: Een PON heeft enkel een passieve 1 : N splitter/combiner in de straatcabine. Alle stromen van de ONU’s worden gemultiplexed en doorgestuurd naar de OLT.
2.2.2.2 Ringtopologie Een andere P2MP-architectuur is de ring, zie figuur 2.8. Elke host is dan verbonden met twee andere hosts en ontvangt dus, naast de downstream zoals bij een boom, ook alle upstreamverkeer. Het voordeel van een ring is dat hij beter presteert onder hoge belasting en er eenvoudig pad protectie kan worden geïmplementeerd. Zo zal bij het falen van één link het netwerk niet stoppen met werken.
2.3 Multiplexing technieken voor P2MP Een P2MP-topologie vereist bepaalde technieken om verschillende datastromen onverstoord over het gedeelde medium te versturen. Dit kan door het multiplexen en achteraf demultiplexen van de verschillende datastromen. Multiplexing betekent dat stromen worden samengebundeld tot één stroom over het medium. Door middel van demultiplexing kunnen deze stromen achteraf weer worden gescheiden. Zo lijkt het dat de deelstromen simultaan worden verzonden. Verschillende van deze technieken kunnen ook worden gecombineerd om een nog grotere aggregatie te 12
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
FTTH
Centrale
FTTB Figuur 2.8: Bij een ringarchitectuur is een host verbonden met twee andere.
verwezenlijken. Multiplexing vormt de basis voor de Multiple Access methoden zoals bijvoorbeeld TDMA en Wavelength-Division Multiple Access (WDMA). We zullen in de volgende subsecties eerst twee schema’s bespreken die belangrijk zijn voor deze masterproef en daarna kort enkele andere schema’s vernoemen die ook worden gebruikt in meer recente FTTH-architecturen.
2.3.1 TDM De eerste en veelgebruikte techniek is Time-Division Multiplexing (TDM) waarbij het gedeelde kanaal wordt onderverdeeld in een aantal tijdsloten met vaste lengte per cyclus. Elke deelstroom krijgt dan een tijdslot toegewezen. Het is hierbij zeer belangrijk dat de zenders een synchrone klok hebben om overlappingen te voorkomen. Een voorbeeld met vier deelstromen is te zien op figuur 2.9.
1
1
2
2
3
3
4
4
1 cyclus 1
2
3
4
1
2
… tijd
Figuur 2.9: Elk van de vier deelstromen krijgt een tijdslot per cyclus in TDM.
13
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.3.2 WDM Wavelength-Division Multiplexing (WDM) beschouwt de verschillende golflengten die beschikbaar zijn in een optische glasvezel. Elk deelsignaal wordt op een bepaald kleur, ook kanaal genoemd, gemoduleerd en alle kleuren worden samen gemultiplexed. In wezen is WDM hetzelfde als Frequency-Division Multiplexing (FDM) vanwege de omgekeerd evenredigheid in de formule 2.1: het product van de frequentie en de golflengte is de constante lichtsnelheid in het medium.
f ∗λ = c
(2.1)
Afspraak leert ons echter dat FDM in het elektrische domein en WDM in het optische domein wordt gebruikt. Figuur 2.10 geeft een visuele weergave van drie verschillende golflengten die samen worden gemultiplexed.
tijd Figuur 2.10: De golflengten van de drie deelstromen worden samen gemultiplexed in WDM.
Er worden twee varianten van WDM gebruikt, namelijk Coarse WDM (CWDM) en Dense WDM (DWDM) [6]. Bij CWDM zijn de kanalen op 20 nm of meer van elkaar gepositioneerd en dus minder precies dan de kanalen op 3,2 nm of minder bij DWDM. CWDM is daarom veel goedkoper – de tranceivers hoeven niet zo precies te zijn – maar heeft als keerzijde dat er veel minder kanalen beschikbaar zijn en heeft dus minder bandbreedte dan DWDM.
2.3.3 OFDM Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) is een modulatietechniek waarbij men gebruik maakt van verschillende smalbandige draaggolven. In tegenstelling tot FDM waarbij de 14
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
deelstromen eenvoudigweg op verschillende frequenties worden gemultiplexed, wordt hier een stroom met grote bandbreedte opgesplitst in meerdere parallelle kleine stromen en bovendien op orthogonale frequenties gemultiplexed. Aangezien dit puur optisch kan gebeuren, noemt men het in die context Optical OFDM (OOFDM).
2.3.4 SCM Subcarrier Multiplexing (SCM) is een variant op WDM. SCM creëert verschillende elektrische subkanalen op één dragerkanaal voor de verschillende deelstromen [4]. Het voordeel is dat dit met dezelfde laser kan gebeuren. Maar aangezien het aantal subkanalen beperkt is, wordt SCM meestal in combinatie met WDM gebruikt.
2.3.5 CDM Bij Code-Division Multiplexing (CDM) worden de verschillende kanalen elk met een orthogonale code opgeteld en daarna samengevoegd.
Dit beveiligt eveneens het signaal want enkel de
tranceiver met de juiste code kan het originele signaal reconstrueren. Net zoals OFDM kan CDM optisch gebeuren. Dit heet Optical CDM (OCDM) [7].
2.4 PON-technologieën Uit sectie 2.2 is duidelijk geworden dat de PON een economisch voordelige en veelbelovende technologie voor FTTH is [8]. Er is daarom al veel onderzoek gebeurd waaruit verschillende technologieën zijn ontwikkeld. We kunnen ze opdelen naargelang de multiplexing-methode zoals TDM of WDM. Traditionele PON’s maken gebruik van TDM maar indien hogere bandbreedtes vereist zijn kan de overgang gemaakt worden naar meerdere WDM-kanalen. We zullen nu de verschillende technologieën bespreken om te komen tot de hybride WDM/TDM PON die het onderwerp is van deze masterproef.
2.4.1 TDM PON Oorspronkelijk maakte een PON enkel gebruik van TDMA voor upstream bandbreedte-allocatie, zie sectie 2.5. Hierbij is er één broadcast downstreamkanaal en één TDMA-gedeeld upstream-
15
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
kanaal beschikbaar. Een traditionele PON bevat naargelang de technologie 16 tot 32 of 64 ONU’s die in de huidige standaarden tot 25 km van de OLT verwijderd zijn
2.4.1.1 EPON Door de IEEE 802.3ah Ethernet in the First Mile (EFM) Task Force werd Ethernet PON (EPON) voorgedragen als standaard voor TDM PON’s [9, 10]. Het biedt full-duplex communicatie aan op 1490 of 1510 nm voor downstream en 1310 nm voor upstream [4]. De data wordt getransporteerd in Ethernet-frames met als voordeel dat de variabele lengte van de Ethernet-frames optimaal overeenstemt met verkeer van het Internet Protocol (IP) en heel vaak gebruikt wordt in een LAN. Bovendien is Ethernet een broadcasting protocol net zoals de downstream die ook broadcast is in een PON. De gebroadcaste traffiek wordt dan selectief ontvangen door de ONU’s. Maar de voornaamste keuze voor Ethernet is dat de apparatuur voor Ethernet goedkoper is dan voor Asynchronous Transfer Mode (ATM), een ander protocol voor de transportlaag. Omwille van deze economische reden wordt Ethernet veel meer gekozen dan ATM op de transportlaag. Er is in een PON-topologie wel een gewijzigd ontwerp voor Multiple Access nodig. Standaard Ethernet gebruikt detectie van botsingen op het kanaal, het zogenaamde Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD). Maar aangezien de verschillende ONU’s in een PON niet met elkaar kunnen communiceren, kunnen zij botsingen bij het broadcasten in de upload-richting niet detecteren. Men heeft daarom het Multipoint Control Protocol (MPCP) ontwikkeld om de signalisatie tussen OLT en ONU over de grootte en tijdstip van het upstreamverkeer (TDMA) mogelijk te maken en de autodiscovery van nieuwe ONU’s in het netwerk te verzorgen.
2.4.1.2 GPON Gigabit PON (GPON), met voorlopers ATM PON (APON) en Broadband PON (BPON), is een andere standaard voor een TDM PON gedefinieerd in G.984 door ITU-T [10, 11]. GPON biedt net zoals EPON full-duplex communicatie en ten opzichte van APON en BPON voegde het gigabitsnelheden en grotere ranges toe. APON en BPON ondersteunen enkel ATM maar GPON heeft ook de mogelijkheid tot kiezen van Ethernet of native TDM als datatransportprotocol via de GPON Encapsulation Method (GEM).
16
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.4.2 WDM PON Indien er meer capaciteit nodig is dan kan worden geleverd door een TDM PON, kan men op dezelfde kabelinfrastructuur overschakelen naar een WDM PON. In een WDM PON heeft elke ONU een eigen down- en upstream golflengte om te communiceren met de OLT zoals te zien op figuur 2.4.2. Dit creëert dus een virtuele P2P-topologie waarbij geen TDMA nodig is. Ook zijn alle datatransport-protocollen zoals Ethernet, ATM,. . . mogelijk. Het nadeel is dat er waarschijnlijk veel capaciteit van de glasvezel niet zal worden benut. Bovendien heeft elke ONU een laser met unieke, vaste golflengte nodig. Dit maakt het complexer en duurder dan een TDM PON met één transceiver.
l1 l2
Central Office
VDSL
l3
l1 . . . ln
FTTC
Ethernet FTTC
Passive Remote Node
ln FTTB
FTTH
Figuur 2.11: In een WDM PON heeft elke ONU een eigen golflengte [12].
Indien men de golflengten voor het upstreamverkeer flexibeler wil toewijzen of individuele ONU’s wil vermijden, kan men ofwel een receiver bestaande uit een array met verschillende fixed laser’s ofwel een zogenaamde universal colorless ONU-technologie gebruiken. De eerste mogelijkheid is vrij kostelijk en wordt daarom enkel gebruikt voor de OLT. De tweede mogelijkheid kan op verschillende manieren worden ingevuld. Een eerste is dat een superluminescent LED in de OLT een breedspectrumsignaal verzendt, een spectrum slicer in de RN een bepaalde golflengte selecteert per ONU en de ONU daarop zijn signaal moduleert met behulp van een Reflective Semiconductor Optical Amplifier (R-SOA) of een Reflective Electroabsorption Modulator (R-EAM) [4, 13, 14, 15]. Dit is een goedkope manier omdat de ONU geen laser nodig heeft. Een tweede manier is dat er in elke ONU een superluminescent LED wordt geplaatst en de ONU dus het signaal uitzendt op elk kanaal. Een spectrum slicer zal dan opnieuw de juiste golflengte per ONU kiezen en alle gekozen 17
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
signalen samenvoegen. Een derde mogelijkheid is dat er, in plaats van de LED en de spectrum slicer, een Tunable Laser (TL) in de OLT wordt gebruikt. Deze stuurt dan per ONU een signaal met een eigen golflengte. Aangezien de golflengte weinig verandert, wordt meestal de techniek met de R-SOA gebruikt. In WDM PON’s wordt meestal gebruik gemaakt van CWDM, omdat dit voldoende kanalen kan leveren tegen een veel lagere kost dan DWDM, zoals vermeld in subsectie 2.3.2.
2.4.3 Hybride WDM/TDM PON Een derde technologie voor een PON, de hybride WDM/TDM PON, is de meest flexibele omdat er naast het toewijzen van tijdsloten ook toewijzing is in de golflengten, zowel in up- als in downstream. Men bouwt dus eigenlijk per golflengte een virtuele en flexibele TDM PON. Ten opzichte van een WDM PON is de hybride WDM/TDM PON veel bandbreedte-efficiënter en dynamischer in het toewijzen van een golflengte. In een WDM PON behoudt elke klant bijna altijd een eigen golflengte, maar bij een hybride WDM/TDM PON kan die golflengte ‘continu’ worden gewijzigd. Dit vereist in de ONU een TL voor de upstreamrichting. En hoewel een TL op verschillende golflengten binnen een bepaald spectrum kan afstemmen, kan het maar op één golflengte tegelijk zenden [6, 16, 17]. Een klassieke TL schakelt in enkele seconden tot enkele microseconden. Indien het schakelen in nanoseconden kan, dan heet dit een Fast Tunable Laser [18]. Naast de TL heeft men ook meer geavanceerde upstream allocatie-algoritmen nodig voor deze complexere toewijzing. Het voordeel van het flexibel kunnen veranderen van de golflengte is dat, indien een kanaal te zwaar wordt belast en de vertraging (delay) dus stijgt, bepaalde ONU’s kunnen worden verplaatst naar een andere golflengte. Om die load balancing beter te kunnen voorzien, kan data uit het verleden over delay, hoeveelheid traffiek en dergelijke worden verzameld en geaggregeerd om zo accurate voorspellingen te maken en proactief het verkeer te schedulen. Ten tweede kunnen golflengten worden uitgeschakeld bij lage belasting, wat energiebesparend is [13]. Ten laatste is deze architectuur ook een tussenstap om een bestaande TDM PON geleidelijk te upgraden naar uiteindelijk een WDM PON [14, 19]. Enerzijds kunnen ONU’s met slechts één vaste laser worden blijven ondersteund want nieuwe ONU’s kunnen op nieuwe golflengten worden gescheduled. Anderzijds kunnen ONU’s individueel geüpgraded worden, bijvoorbeeld van 1 Gbit/s naar 10 Gbit/s, zonder dat de andere ONU’s hierin moeten meegaan.
18
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.4.4 NG-PON De hybride WDM/TDM PON is een zogenoemde Next-Generation PON (NG-PON) [20], net zoals de 10 Gbit/s-opvolgers van GPON en EPON, respectievelijk XG-PON en 10G EPON. Een NG-PON is de evolutie van de traditionele PON om te kunnen blijven voldoen aan de stijgende noden. Er zijn hiervoor twee manieren mogelijk: enerzijds kan men de transmissiesnelheid (Line Rate) van het kanaal verhogen, bijvoorbeeld van 1 Gbit/s naar 10 Gbit/s of zelfs 40 Gbit/s. Anderzijds kan men ook meer kanalen beschikbaar maken. Het gevolg van deze verbeteringen is dat er hogere snelheden worden behaald (tot 1 Gbit/s in beide richtingen per klant) en hogere splitting rates en dus meer klanten worden bereikt (tot 1024 of 2048). Deze mogelijkheid tot meer klanten is een motivatie om ook de afstand tot de OLT te vergroten (tot 100 km). Dit laatste noemt men een Long-Reach PON (LR-PON). Er zijn heel wat uitdagingen voor een LR-PON, niet alleen de RTT vergroot maar ook power loss is een probleem. Dat laatste ligt echter buiten de scope van deze masterproef.
2.5 Upstream bandbreedte-allocatie Zoals in sectie 2.2 al aangehaald, moeten in P2MP-topologieën Media Access Control (MAC)protocollen worden voorzien voor de gedeelde upstream. In een PON zorgt een bandbreedteallocatie-protocol in de OLT hiervoor door ONU’s geen data te laten verzenden op overlappende tijdstippen. Dit wordt beheerd vanuit de OLT omdat de ONU’s in een boomtopologie niet met elkaar kunnen communiceren en dus gelijktijdig zouden kunnen zenden op het gedeelde medium. Naargelang de bandbreedte-allocatie-protocollen meer dynamisch zijn zal de bandbreedte beter kunnen worden benut. Hoewel statische allocatie ook voordelen heeft, zullen we in deze masterproef focussen op dynamische bandbreedte-allocatie.
2.5.1 Statische bandbreedte-allocatie Indien een kanaal statisch wordt toegewezen aan een ONU, bijvoorbeeld bij fixed TDMA of fixed WDMA, is er enkel de autodiscovery van een nieuw aangesloten ONU nodig. Er zullen dus geen botsingen optreden daar de kanalen altijd gescheiden zijn. Het nadeel bij deze toewijzing is dat die ervoor zorgt dat er enerzijds schaal- en upgradeproblemen ontstaan [21] en er anderzijds veel beschikbare bandbreedte verloren zal gaan. Indien in fixed TDMA een ONU niets te zenden 19
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
heeft, zal het tijdslot gewoon onbenut blijven. Hetzelfde geldt voor WDMA waarbij dus nog meer bandbreedte zal worden verspild.
2.5.2 Dynamische bandbreedte-allocatie Om die onderbenuttiging tegen te gaan kan men dynamisch tijdsloten toewijzen met behulp van grants. Dit Dynamic Bandwidth Allocation (DBA)-proces is een tweedelige interactie tussen OLT en ONU waarbij de ONU de hoeveelheid data in zijn buffers rapporteert en de OLT op basis van die rapporten tijdsloten toewijst, het zogenoemde polling. Dus enkel wanneer de ONU data te verzenden heeft, zal hij een tijdslot krijgen. Bovendien is de grootte van de tijdsloten niet vastgelegd maar gebaseerd op de ogenblikkelijke belasting van de ONU. Het dynamisch toewijzen van tijdstip en grootte wordt ook Statistic Time-Division Multiplexing (STDM) genoemd. Het probleem van dynamische bandbreedte-allocatie bestaat uit drie delen. De ONU moet bandbreedte aanvragen (grant requesting) en het DBA-protocol in de OLT moet bepalen wanneer (grant scheduling) en hoeveel (grant sizing) de ONU uiteindelijk mag zenden. Deze deelproblemen zullen we verder in detail bespreken.
2.5.2.1 Grant requesting In de eenvoudigste vorm heeft de ONU één buffer (queue) waarvan het de grootte in elke cyclus rapporteert aan de OLT met een Report-bericht. Met behulp van deze Report-berichten van alle ONU’s kan de OLT dan een scheduling maken. Dit noemt de inter-ONU scheduling. Met behulp van een Gate-bericht kan de OLT dan een tijdslot toewijzen. Om echter een beter overzicht te hebben over de verschillende soorten dataverkeer en QoS te kunnen voorzien, kan de ONU de verschillende soorten (video streaming, VoIP,...) gescheiden houden in zijn buffers en de groottes apart rapporteren. Het toewijzen van grants op basis van deze verschillende klassen binnen een ONU noemt men intra-ONU scheduling en stelt de OLT in staat bepaalde traffiek van ONU’s te prioritiseren. Anderzijds, om het DBA-protocol in de OLT niet té complex te maken, kan de ONU ook de intra-ONU scheduling zelf uitvoeren door de groottes van de buffers samen als één waarde te rapporteren en de toegekende grant dan zelf te verdelen over de verschillende klassen. Een overzicht van deze beide vormen is te zien op figuur 2.12. Zoals al vermeld in subsectie 2.4.1.1 werd in de EPON standaard het MPCP protocol gedefinieerd dat onder andere instaat voor het toekennen en het rapporteren van bandbreedte. MPCP maakt 20
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
Figuur 2.12: Inter- en intra-onu scheduling [22].
gebruik van 64 bytes Ethernet-controleberichten en werkt onafhankelijk van de gekozen DBA. De OLT zendt Gate-berichten naar de ONU’s. Dit bevat een tijdstempel en een venstergrootte dat het aantal bytes bevat dat de ONU mag zenden. De ONU zendt Report-berichten waarmee het de grootte van zijn buffers rapporteert.
2.5.2.2 Grant sizing Voor grant sizing, het toekennen van de grootte van een tijdslot aan de ONU door de OLT, zijn er verschillende benaderingen mogelijk [23]. ONU i rapporteert telkens V [i ] , dit is de grootte van zijn buffers, aan de OLT die dan naargelang de service een bepaalde grant toekent. Een eerste statische benadering is de Fixed service, waarbij altijd een bepaald tijdslot (window) met maximale grootte Wmax wordt toegekend, ongeacht de vraag V [i ] van ONU i . Daarnaast zijn er ook verschillende dynamische benaderingen. Bij een Gated service krijgt de ONU altijd zijn aangevraagde grootte V [i ] . De toegekende grootte is hierbij enkel gelimiteerd door de vraag V [i ] die maximum de gelimiteerde grootte Q van de buffers kan zijn. Bij Limited is de toegekende grant begrensd met een maximum Wmax . Er zijn ook drie schema’s die proactief een groter window toekennen: Constant Credit zal ten opzichte van Limited een contante credit toevoegen aan V [i ] zolang W < Wmax . Gelijkaardig is Linear Credit maar hierbij is de grootte van de credit proportioneel aan V , aangezien het waarschijnlijk is dat bij een grote vraag de volgende vraag nog steeds groot zal zijn. De laatste, Elastic, heeft een bovengrens N ∗ Wmax voor de voorbije N grants. Indien maar één ONU iets te zenden heeft, kan hij een grant krijgen van N ∗ Wmax . Daarnaast zijn er nog talloze varianten voorgesteld binnen de literatuur, bijvoorbeeld voor ondersteuning van QoS. 21
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.5.2.3 Grant scheduling Bij het tweede probleem in de OLT, het schedulen van de ONU, is het heel belangrijk om de Round Trip Time (RTT) van elke ONU te kennen. Indien de OLT een controlebericht wil sturen naar een ONUi zodanig dat het bij die ONU aankomt op tijdstip t , dan moet de OLT dit bericht al verzenden i op t − RTT 2 , dit heet Delay Compensation. De RTT kan worden gemeten als de tijd tussen verzenden
van de grant en het ontvangen van de data. Voor de ONU’s is het noodzakelijk een synchrone klok met de OLT te hebben, dit kan door de timestamp in elke grant. Om kleine afwijkingen op te vangen en indien nodig het wisselen van golflengte door de laser toe te laten, wordt een guard time B in rekening gebracht door de OLT. De grant scheduling in het DBA-protocol kent hoofdzakelijk twee methoden [24] die nu verder zullen worden toegelicht. Naast die twee methoden zal één protocol, IPACT, in detail worden besproken in subsectie 2.5.2.4 omdat dit belangrijk is voor het simulatiemodel in deze masterproef.
Offline scheduling Bij offline scheduling zal de OLT de tijdsloten pas gaan toewijzen indien alle ONU’s hun bandbreedte-noden naar de OLT hebben gestuurd, bijvoorbeeld op het einde van de vorige datastroom. Het wachten op de laatste ONU zorgt voor een periode met verlies van bandbreedte, de zogenoemde Inter-Scheduling Cycle Gap (ISCG), die men zo klein mogelijk moet proberen houden. Anderzijds, aangezien de ISCG altijd aanwezig zal zijn in offline scheduling, kan deze ook nuttig worden. Das et al. hebben een offline schema voorgesteld om die ISCG te gebruiken om ONU’s in hibernate/sleep mode te plaatsen [25]. Dit vermindert het energieverbruik en verbetert de levensduur van de laser. Het voordeel van offline scheduling is dat de OLT over alle data beschikt en een optimale scheduling kan maken. Die scheduling maken moet natuurlijk wel zeer snel gebeuren om de ISCG te beperken en daarom zullen er ook consessies moeten gebeuren in wat allemaal mee in overweging wordt genomen.
Online scheduling Online scheduling daarentegen zal onmiddellijk een grant schedulen bij een aanvraag en dus niet wachten op alle andere aanvragen. Dit heeft als voordeel dat er veel minder overhead is maar als nadeel dat het algoritme niet weet wat de andere ONU’s zullen vragen, vooral bij QoS kan dit nefast zijn. Er zal dus geen optimale en faire scheduling kunnen worden gemaakt, maar uit onderzoek door McGarry et al. blijkt dat online scheduling toch zorgt voor kleinere vertragingen bij gemiddelde en hoge belasting en dus beter presteert dan offline algoritmen [24]. 22
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
Eventueel kan het online algoritme ook worden bijgestaan door een offline component. Deze laatste analyseert dan globale evoluties op lange termijn die dan worden opgenomen in de beslissingen van het online algoritme.
2.5.2.4 Een DBA uitgelicht: IPACT Kramer et al. hebben Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time (IPACT) voorgesteld [23, 26], dit is een online scheduling protocol voor een EPON dat gebruik maakt van polling. In deze masterproef is dit protocol belangrijk om enerzijds de werking van een DBA-protocol te begrijpen en anderzijds ook de basis voor de implementatie van het EPON simulatiemodel in hoofdstuk 3. Bij dit DBA-protocol worden de ONU’s altijd in dezelfde volgorde gescheduled. Door het bijhouden van het window van de vorige ONU en de RTT van de huidige ONU blijft het kanaal weinig onbenut want alle grants kunnen perfect worden uitgerekend. De grant wordt verzonden door de OLT zodanig dat de ONU na ontvangst onmiddellijk kan beginnen verzenden. De OLT doet ook aan delay compensation en verstuurt het grant bericht zodanig dat het window van de ONU start net na het einde van de vorige ONU. Daardoor is het wel mogelijk dat een grant voor een later moment vroeger moet worden verstuurd dan andere grant. De ONU moet altijd de grootte van de buffers rapporteren, ook al zijn ze leeg, om zo in de volgende cycle opnieuw een aanvraag te kunnen doen. Om efficiënter te zijn, gebeurt de signalisatie in IPACT op een interleaved manier. Dit betekent dat meerdere polling requests van verschillende ONU’s kunnen overlappen in de tijd. Daardoor kan IPACT het met polling geassocieerd wachten op andere deelnemers, de zogenoemde walktime, beperken. Bovendien wordt de signalisatie ingebed in bestaande datapakketten in plaats van te worden verstuurd met afzonderlijke controlepakketten zoals in MPCP uit subsectie 2.5.2. Bovendien zorgt het ook voor minder overhead. De Report- en Gate-berichten3 van IPACT hebben namelijk voldoende aan 3 bytes informatie, enerzijds de grootte van het window (2 bytes) en anderzijds ONU Node Identification (NID) (1 byte), en dit is beduidend minder dan een 64 bytes Ethernet-pakket. Concreet plaatst IPACT deze informatie in de gewone datapakketten door gebruik te maken van een 1-byte escape code gevolgd door de overige 3 bytes in ruimte met ongeldige data door de 8-to-10 bit codering in Gigabit Ethernet-pakketten [23]. Dit laatste ontstaat doordat niet alle 10-bit waarden geldige encoderingen zijn van 8-bit waarden. We kunnen 3 IPACT gebruikt soms ook andere benamingen, respectievelijk Request- en Grant-berichten.
23
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
dan bepaalde van deze “ongeldige codes” kiezen als escape code, dit om de controleberichten te kunnen herkennen. Het IPACT algoritme zelf wordt beschreven in formule 2.2 en het verloop is weergegeven op figuur 2.13.
[i ] G [i ] + r [i ] − r [i +1] + W j + B RU j G [ij +1] = max [i +1] [i +1] G j −1 + r
(2.2)
met G [ij ]
tijdstip dat j e grant van i e ONU zal worden verzonden
r [i ]
RTT van de i e ONU
W j[i ]
Grootte van het tijdslot van de i e ONU
RU
Transmissiesnelheid (1 Gbit/s)
B
Guard time (in µs)
Figuur 2.13: Het polling proces tussen de OLT en de verschillende ONU’s uit zich in het verzenden van grant- en request-berichten.
Het IPACT-algoritme behoudt de volgorde tussen de
verschillende ONU’s en zorgt ervoor dat de tijdsloten van de verschillende ONU’s elkaar goed opvolgen [23].
Aangezien het IPACT protocol zeer belangrijk is voor de TDM PON, zijn er in de literatuur al verschillende uitbreidingen voorgesteld, zoals Multi-Threaded IPACT voor een LR-PON [27] en Simultaneous IPACT (SIPACT) [28] en WDM IPACT single polling table (WDM IPACT-ST) [29] voor een WDM PON.
24
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
2.6 Dynamische toewijzing van golflengte In sectie 2.5 hebben we een voorbeeld gegeven van een DBA-protocol in een TDM PON. De algemene werking hiervan is echter ook van toepassing op protocollen in de hybride WDM/TDM PON. Zoals vermeld in sectie 2.4 is die PON-technologie het doel van deze masterproef. Hierin kunnen DBA-protocollen naast bandbreedte ook dynamisch golflengten toewijzen en worden daarom Upstream Scheduling and Wavelength Assignment (USWA)- of Dynamic Wavelength and Bandwidth Allocation (DWBA)-protocollen genoemd [30, 31]. In deze sectie zullen we verschillende online USWA-algoritmen bespreken die al zijn voorgesteld in de literatuur, op basis van het overzicht in de FP7 ICT-OASE Deliverable D3.1 [32].
2.6.1 IPACT-gebaseerde algoritmen Ten eerste is, zoals al in subsectie 2.5.2.4 vermeld, het originele IPACT-protocol aangepast om het geschikt te maken voor een WDM PON. Kwong et al. hebben IPACT-ST [29] voorgesteld waarbij ST staat voor single polling table. Van elk kanaal wordt de tijd bijgehouden tot wanneer het bezet is door vorige toewijzingen. Bij een aanvraag wordt dan het eerste kanaal dat niet bezet is na t + RTTi , het zogenoemde First Available Wavelength (FAW), toegewezen. Daarom veronderstelt IPACT-ST ONU’s met tranceivers die elk alle kanalen ondersteunen. Een andere maar gelijkaardige WDM-variant is SIPACT, voorgesteld door de originele auteurs van IPACT [28]. Naast de RTT en de windowsize houdt SIPACT ook de supported channels bij per ONU. De OLT kan nu intrawavelength
4
en interleaved pollen. Stel dat er drie kanalen beschikbaar zijn, dan kan de OLT
simultaan op die drie kanalen pollen. De ONU kan dan op het kanaal waar hij het Gate-bericht heeft gekregen zijn data zenden.
2.6.2 Horizon-gebaseerde algoritmen Indien er geen vrije kanalen zijn op t + RTTi bij FAW, moet een bezet kanaal worden gekozen waarop de ONU dan later zal worden gescheduled. Kanonakis et al. zijn vertrokken van SIPACT om hiervoor algoritmen te presenteren. Deze Earliest Finish Time (EFT) en Latest Finish Time (LFT)-algoritmen maken gebruik van een horizon-strategie [30, 33] waarbij de horizon van een kanaal het einde is van de laatste grant op dat kanaal. Toegepast zal EFT bij de aankomst van 4 In tegenstelling tot EPON gaat IPACT uit van één gemeenschappelijk up- en downstreamkanaal.
25
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
een request van ONUi op tijdstip t , het kanaal nemen met de vroegste horizon. LFT zal in plaats van het kanaal met de vroegste horizon het kanaal met de laatste horizon toewijzen. Dit blijkt uit simulaties betere resultaten te geven met een gelijkwaardige complexiteit van het algoritme. Kanonakis et al. hebben daarna de prestaties van FAW-algoritmen verbeterd door First Available Void (FAV)-methoden voor te stellen [30, 33]. FAW-algoritmen kunnen door hun werking onbenutte bandbreedte introduceren tussen opeenvolgende grants. Dit zijn de zogenoemde voids die we in hoofdstuk 4 verder zullen behandelen. De voorgestelde FAV-methoden worden Void Filling (VF)-algoritmen genoemd. Ze corresponderen met de FAW-methoden omdat ze ook gebruik maken van dezelfde horizon-strategie. Deze EFT-VF en LFT-VF proberen om voids als gevolg van de scheduling zo goed mogelijk op te vullen en dus het gebruik van de beschikbare bandbreedte te maximaliseren. Zo kiest EFT-VF ervoor om de ONU te schedulen in de vroegste en voldoende grote void. Indien die niet bestaat, wordt gewoon de vroegste horizon gekozen zoals EFT. Het nadeel is wel dat alle voids moeten worden bijgehouden. Een voorbeeld van de verschillen tussen FAW- en FAV-methoden is te zien op figuur 2.14. In (a) zullen zowel EFT en LFT als de VF-varianten gelijkaardig schedulen doordat alle kanalen vrij zijn op t + RTTk + t c . Hierbij is t c de transmissietijd voor de Gate- en Report-controleberichten. De EFT-varianten kiezen het kanaal met de vroegste horizon (λ0 ) en de LFT-varianten het kanaal met de laatste horizon (λ1 ). In (b) zullen de VF-algoritmen echter de void in respectievelijk λ0 en λ1 kunnen benutten aangezien die groot genoeg is, terwijl de EFT en LFT pas later op λ2 kunnen schedulen. Van de FAV-algoritmen werd verwacht en hebben Kanonakis et al. proefondervindelijk aangetoond dat deze beter presteren dan FAW. Dezelfde auteurs hebben echter nadien wel aangetoond dat, mits aanpassing van LFT naar Detaining Latest Finish Time (DLFT), horizon-gebaseerde algoritmen vergelijkbaar kunnen presteren als de void-filling maar zonder de complexiteit van het bijhouden van voids [34]. Hun heuristiek probeert een schedule een beetje uit te stellen, zodanig dat kanalen die op t niet beschikbaar zijn dan wel beschikbaar zijn. Dit kan zorgen voor een betere globale planning en dus een kleinere gemiddelde delay. Het kan gezien worden als een trade-off tussen de horizon en voids. Naast VF-algoritmen hebben Kanonakis et al. ook Distance-Based Grouping (DBG) voorgesteld als verbetering op horizon-gebaseerde algoritmen. DBG probeert in tegenstelling tot VF voids te voorkomen in plaats van te gebruiken [33].
26
HOOFDSTUK 2
•
STATE OF THE ART
Figuur 2.14: Scheduling van horizon- en Void Filling (VF)-gebaseerde algoritmen. De VF-varianten kunnen in sommige gevallen (b) de bandbreedte beter benuttigen maar zijn wel complexer [33].
2.6.3 Overige algoritmen McGarry et al. hebben een JIT scheduling framework [35] voorgesteld dat gebruik kan maken van verschillende scheduling policies en gebruik maakt van geavanceerde wachtlijntheorie. Eén policy is een vergelijkbaar algoritme met EFT, Next Available Supported Channel (NASC) [36]. Men spreekt van supported omdat het mogelijk is dat een ONU niet alle beschikbare kanalen ondersteunt, bijvoorbeeld in een overgangsfase van een TDM PON naar een hybride WDM/TDM PON. Er bestaan ook offline USWA-algoritmen voor de hybride WDM/TDM PON zoals Least Flexible Job (LFJ) [24] en statische en dynamische golflengte-allocatie-algoritmen (SWDT en DWDT) door Dhaini et al. [31]. Ook het JIT scheduling framework kan een offline policy aannemen [35]. Hoewel deze offline algoritmen veel beter de traffiek kunnen beschouwen, hebben ze nog steeds de bekende ISCG als nadeel.
27
3 Implementatie en evaluatie van bestaande DBA-protocollen
Om de verschillende DBA-protocollen te kunnen testen, zijn deze geïmplementeerd in de OPNET Modeler simulatieomgeving. In dit hoofdstuk zullen we daarom eerst een inleiding tot deze software geven en de opbouw en werking ervan bespreken. Vervolgens zullen we toelichten hoe de simulaties zijn opgevat. In het bijzonder behandelen we het genereren van netwerktraffiek aangezien dit belangrijk is voor het juist simuleren en vergelijken met andere algoritmen. Daarna zullen we de verschillende geïmplementeerde modellen voorstellen en vergelijken met elkaar. Waar mogelijk zullen we ook resultaten uit de literatuur beschouwen. Ten slotte zullen we door simulatie van het EFT DBA-algoritme data verzamelen die de aanleiding zijn tot ons nieuw algoritme in hoofdstuk 4.
28
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
3.1 OPNET Modeler OPNET Modeler [37] is een softwareomgeving voor simulatie en modellering van verschillende soorten communicatienetwerken. Het is ontworpen in 1986 door MIL3 Inc maar in 2000 werd dit bedrijf hernoemd naar OPNET Technologies Inc. Het is een GUI-omgeving waarin C of C++ codefragmenten kunnen worden gebruikt, samen met specifieke ingebouwde functies en toestanden, het zogenoemde Proto-C. Voor de compilatie maakt OPNET Modeler gebruik van een externe C/C++ compiler zoals Microsoft Visual C++ of gcc. Het bevat meer dan 800 implementaties van protocollen en specifieke implementaties van bestaande netwerkapparatuur zoals van Cisco en 3Com. OPNET Modeler is een gebeurtenissen-gebaseerd (event-based) systeem waarbij simulaties gebeuren op pakket-niveau [38, 39, 40]. In deze masterproef maken we gebruik van versie 16A. OPNET is opgebouwd uit verschillende, hiërarchische lagen die samen de workflow vormen van het programma. Aangezien het werk van deze masterproef meerdere van die lagen omvat, zullen we nu eerst de respectievelijke editors bespreken.
Project Editor De OPNET Modeler omgeving is opgebouwd rond de Project Editor op figuur 3.1. Hier kan de eerste laag, het netwerkmodel (Network Model) worden ontworpen en simulaties worden uitgevoerd. Een project kan bestaan uit meerdere scenario’s. Elk scenario is dan een bepaalde netwerkconfiguratie, bijvoorbeeld de topologie of hoeveelheid traffiek. In het netwerkmodel wordt de algemene structuur van het netwerk gebouwd bestaande uit standaard of zelfontworpen knopen en verbindingen, zoals bijvoorbeeld een wereldwijd netwerk met subnetwerken in de verschillende offices, of juist enkel een eenvoudig netwerk binnen één gebouw.
Figuur 3.1: In de Project Editor worden de verschillende scenario’s en netwerkmodellen gebouwd. In dit TDM PON model zijn er verschillende knopen te onderscheiden.
29
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Node Editor De verschillende netwerkknopen worden gedefinieerd via de Node Editor in een knoopmodel (Node Model) op figuur 3.2.
Dit is de tweede laag en bepaalt het gedrag van
de knoop. Dit bevat de zeven lagen van het OSI referentiemodel. Een knoopmodel bestaat uit traffic generators, wachtlijnen, processors, transmitters en receivers die worden verbonden door pakketstromen (streams) en communiceren via statistische draden (statistic wires). De pakketstromen worden voorgesteld door blauwe, volle lijnen en de statistische draden door rode stippellijnen.
Beiden zijn altijd éénrichtingsverkeer, dat is weergegeven door een pijl.
Sommige van de componenten zijn standaard, zoals de transmitters en receivers, waarbij enkel de parameters kunnen worden aangepast. Bij andere componenten, zoals de wachtlijn en de processor, kan ook het gedrag worden bepaald, dit door middel van een procesmodel.
Figuur 3.2: De Node Editor bevat verschillende componenten die het gedrag van een knoop bepalen zoals transmitters, buffers en processors.
Process Editor Het procesmodel (Process Model) op figuur 3.3 is de derde laag en controleert de functionaliteit van de knoop, bijvoorbeeld de correcte uitvoering van een bepaald protocol. Het wordt gemodelleerd als een eindige toestandsmachine of Finite State Machine (FSM). De toestanden kunnen worden geprogrammeerd met C of C++ code.
Er bestaan twee soorten
toestanden: gedwongen (forced), voorgesteld in het groen en ongedwongen (unforced) in het rood. Een gedwongen toestand wordt in één keer doorlopen, alsof het één statement was. Een ongedwongen toestand kan worden onderbroken tijdens de uitvoering. De initiële toestand, veelal gebruikt voor initialisatie van variabelen, wordt gekernmerkt door een grote pijl. Elke toestand bestaat uit twee codeblokken, het Enter blok wordt uitgevoerd bij de intrede van de toestand, het Exit blok net voor het verlaten. Het aantal lijnen code in respectievelijk het Enter- en Exit-blok wordt onder de toestand weergegeven. De overgangen tussen toestanden kunnen voorwaardelijk 30
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
zijn en de uitvoering van een functie veroorzaken. Indien voorwaardelijk wordt de overgang als een stippellijn getoond en de conditie staat tussen haakjes waarbij exact één conditie waar is. De conditie (default) is enkel waar indien alle andere voorwaarden vals zijn. De mogelijks op te roepen functie wordt afgesloten met ronde haakjes.
Figuur 3.3: De Process Editor staat in voor de uitvoering van functionaliteit met behulp van een eindige toestandsmachine.
Link Editor Om nieuwe types van verbindingen (Link) te creëren zijn er linkmodellen (Link Model), zie figuur 3.4. Een linkmodel bevat attributen over de snelheid, vertraging, foutmodellen, foutcorrectie en type (bus of point-to-point). Linkmodellen worden samen met de knoopmodellen gebruikt om een netwerkmodel op te bouwen.
Figuur 3.4: De Link Editor laat toe types verbindingen te definiëren met specifieke eigenschappen.
31
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Packet Format Editor De laatste editor op figuur 3.5 die we bespreken is bedoeld om pakketformaten (Packet Format) te beschrijven. Een pakketformaat bestaat uit verschillende velden met een vaste of variabele lengte. Aangezien OPNET Modeler werkt op basis van pakketten, zijn deze zeer belangrijk.
Figuur 3.5: In de Packet Format Editor kunnen nieuwe soorten pakketten worden gedefinieerd met verschillende velden.
Results Browser Ten slotte kunnen de resultaten van een simulatie bekeken worden in de Results Browser, zie figuur 3.6. Er kunnen enerzijds globale statistieken over het hele netwerk, zoals de totale hoeveelheid gegenereerde traffiek, en anderzijds lokale, zoals de queueing delay per ONU, worden verzameld. Deze grafieken kunnen worden bekeken, vergeleken en geëxporteerd naar een spreadsheet-programma.
3.2 Simulatiemethodiek Om een correcte vergelijking te kunnen maken met de bestaande algoritmen, zullen we eerst een methode bespreken waarmee we synthetische traffiek kunnen genereren. Vervolgens geven we een overzicht van de maatstaven die er bestaan om de hoeveelheid gegenereerde traffiek te bespreken en te vergelijken. Ten slotte zullen we enkele genomen keuzen bij het simuleren toelichten, aangezien dit belangrijk is om de gevonden resultaten te kunnen reproduceren.
3.2.1 Synthetische Best Effort-traffiek Een belangrijke aspect bij simulaties is het netwerkverkeer. Op een netwerk zijn er verschillende soorten dataverkeer, bijvoorbeeld Voice Over IP (VoIP), videostromen en HTTP. Enerzijds is het
32
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Figuur 3.6: De resultatenbrowser van de OPNET Modeler geeft de verzamelde statistieken weer.
van belang deze te onderscheiden door hun verschillende eigenschappen en anderzijds vereisen ze ook een andere aanpak om te genereren in de simulator. In deze masterproef zullen wij enkel Best Effort (BE)-traffiek beschouwen, dit is de laagste prioriteit zoals HTTP, omdat dit ook vaak in de literatuur wordt gebruikt [23]. Park et al. hebben aangetoond dat BE-traffiek wordt gekarakteriseerd door twee eigenschappen, enerzijds zelfgelijkvormigheid (self-similarity), ook wel schaalinvariantie genoemd en anderzijds Long-Range Dependency (LRD) [41]. Zelfgelijkvormigheid in de context van netwerktraffiek betekent dat de karakteristieken van het verkeer vrijwel hetzelfde blijven bij variërende tijdschalen, gaande van milliseconden, uren tot zelfs dagen en weken, zie figuur 3.7. Of ook, dat de aggregatie over een lange periode van deze bursty stromen zeer sterk zijn burstiness blijft behouden in vergelijking met het smoothing effect bij aggregatie van niet-zelfgelijkvormige traffiek. De graad van zelfgelijkvormigheid wordt bepaald door de Hurst parameter H waarbij H varieert tussen 0,5 en 1. De waarde 0,5 betekent een puur willekeurig proces of enkel gecorreleerd op korte termijn en naarmate H dichter bij 1 komt, is er veel meer correlatie [23, 42]. De LRD eigenschap komt door de autocorrelatiefunctie van het traffiekproces. Deze functie heeft een Heavy-Tailed distributie, wat betekent dat er waarden ver van de verwachtingswaarde van deze distributie liggen en dus toch een relatief grote waarschijnlijkheid hebben. Een distributie wordt
33
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Figuur 3.7: Zelfgelijkvormig netwerktraffiek: bij verschillende tijdsniveau’s zien we dezelfde distributies [43].
heavy-tailed genoemd wanneer de staart (tail) groter is dan die van de exponentiële distributie. De LRD eigenschap komt in veel processen voor maar concreet voor netwerktraffiek toont het zich in het voorkomen van zowel heel lange perioden waarin niets wordt gezonden als heel lange bursts van data, de zogenoemde pakkettreinen (packet trains). Belangrijk voor het verder verloop is dat één van de eenvoudigste heavy-tailed distributies de Pareto distributie is [23, 42]. Willinger et al. hebben een methode voorgesteld om traffiek die zelfgelijkvormig is te genereren door de aggregatie van verschillende stromen [44]. Die stromen worden elk gevormd door een bron die traffiek genereert met afwisselende ON/OFF perioden. De ON periode is wanneer er traffiek wordt gegeneerd en de OFF periode is de tijd tussen twee ON periodes of bursts. Het aantal pakketten in een ON periode volgt een Pareto distributie met vormparameter α = 1, 4 en locatieparameter b = 0, 0005. Die vorm- en locatieparameter bepalen de verwachtingswaarde E [X ] van de Pareto distributie zoals te zien in formule 3.1. De waarde voor α is gevonden door experimenteel onderzoek door Leland et al. Ze hebben voor een matige belasting H = 0, 8 gemeten [45]. Daarbij verhoudt α zich tot H in de formule H =
3−α 2
en dus is H = 0, 8 als
α = 1, 4 [44]. De locatieparameter b bepaalt de verschuiving van de Pareto distributie. Concreet bepaalt het dus de minimum duur van de ON periode en beïnvloedt het zo de burstiness. De opgegeven waarde is door Kramer et al. gedetermineerd. [23].
E [X ] =
α∗b α−1
(3.1) 34
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
De OFF periode volgt ook een Pareto distributie maar heeft een vormparameter α = 1, 2 door H = 0, 9 [23]. De Hurst parameter is hier groter omdat de OFF periode een stabiele toestand in het netwerk voorstelt en dus meer gecorreleerd is. De periode wanneer er geen traffiek wordt gegenereerd kan namelijk ongelimiteerd lang duren terwijl de ON periode door fysische beperkingen van bijvoorbeeld de buffers wel gelimiteerd is. De locatieparameter b voor de OFF periode wordt dan berekend met de formule 3.2 om het gewenste percentage belasting φ˜ te bekomen.
φ˜i =
E [ONi ] E [ONi ] + E [OF F i ]
(3.2)
Volgens testen door Kramer et al. volstaan 32 van deze ON/OFF stromen om zelfgelijkvormige traffiek te genereren [23].
3.2.2 Maatstaven voor traffiek Om traffiek te meten bestaan er verschillende maatstaven [23].
De belasting die één ONU
genereert met behulp van n ON/OFF-bronnen φ˜i uit 3.2 noemt men de Offered ONU Load (OOL) φ en is net als φ˜i uitgedrukt als een percentage.
φ=
n X
φ˜i
(3.3)
i =1
De bandbreedte in formule 3.3 kan dan ook worden uitgedrukt in Mbit/s indien φ wordt vermenigvuldigd met de uploadsnelheid R D van de gebruiker. Belangrijk hierbij is in te zien dat de aangeboden belasting OOL verschillend kan zijn van de effectieve belasting Effective ONU Load (EOL) ω. Wanneer er meer traffiek wordt aangeboden dan het kanaal aankan, zullen er pakketten verloren gaan door de eindige buffers in de ONU’s. We kunnen concluderen dat ω ≤ φ. De Offered Network Load (ONL) Φ is de som van de belasting van alle m ONU’s, geschaald door de verhouding van hun uploadsnelheid R D en de snelheid RU van het gedeelde kanaal (“het netwerk”). Overeenkomstig is de Effective Network Load (ENL) Ω de som van de werkelijke belastingen van de ONU’s.
35
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Φ=
m RD X φ[ j ] RU j =1
(3.4)
Ω=
m RD X ω[ j ] RU j =1
(3.5)
We passen dit nu toe op een netwerk met 16 ONU’s, R D = 100 Mbit/s en RU = 1 Gbit/s. We zullen de belasting altijd uitdrukken ten opzichte van de maximum belasting. Een OOL van 64 Mbit/s duiden we dan aan als 0,64 aangezien 0, 64 =
64 100
Mbit/s. In dit netwerk zal een OOL van 0,64 het
gedeelde medium volledig belasten want 16 × 100 Mbit/s × 0, 64 ≈ 1 Gbit/s.
3.2.3 Toelichting simulaties Alvorens over te gaan naar het implementaties en de simulaties, willen we eerst nog enkele opmerkingen vermelden in verband met de manier van werken bij de simulaties. Zoals zal blijken uit beschreven modellen, zal er in het begin altijd een initialisatie plaatsvinden, onder andere om de RTT van alle ONU’s te berekenen. Omdat deze code gebaseerd is op die van het IPACT DBA-algoritme – waarbij de initialisatie op één kanaal gebeurt en dus alle ONU’s op elkaar moeten wachten – kan dit een vertekend beeld van de queueing delay geven. Deze eenmalige vertraging is echter niet relevant voor de uiteindelijke resultaten en werd dus niet opgenomen. De voorgestelde resultaten geven de resultaten van het algoritme in regime. Ten tweede worden de statistieken van de ONU’s, bijvoorbeeld de gemiddelde queueing delay, grootte van de aangevraagde grant,. . . weergegeven voor ONU0 . De reden hiervoor is dat deze zich ongeveer op de helft van de maximum afstand bevindt en dus een goede gemiddelde prestatie geeft. We hebben wel altijd de resultaten manueel geverifieerd met ONU15 en indien van toepassing ONU31 om afwijkingen te kunnen detecteren. Zoals ook in hoofdstuk 6 zal worden opgemerkt, is het wel noodzakelijk om in de toekomst de prestaties uit te middelen over alle ONU’s. Ten derde hebben de testen altijd 4 seconden simulatietijd. Deze tijd moet enerzijds lang genoeg zijn om de regimetoestand te bereiken maar anderzijds moet de tijd ook zo beperkt mogelijk worden gehouden aangezien de uitvoeringstijd veel langer wordt. De tijd die verstrijkt om de regimetoestand te bereiken is gelijk aan de tijd om de buffers van de ONU’s op te vullen. Dit is enkel bij een belasting van meer dan de capaciteit van het gedeelde medium, met andere woorden
36
HOOFDSTUK 3
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
•
een Offered Network Load van meer dan 1,0. De snelheid van de overmatige belasting (Excess Rate) R E is bij een ONL van 1,2 dan 0, 2 ∗ RU . Uit formule 3.6 waar we de duur berekenen per ONU kunnen we concluderen dat 4 s voldoende is als simulatietijd voor het hybride WDM/TDM PON model.
10 Mbyte
t
=
⇒
t
=
⇒
t
= 3, 125 s
RE 32 ONU
10 ∗ 8 ∗ 32 0, 2 ∗ 4096
(3.6)
3.3 IPACT in een EPON Aangezien deze masterproef als onderwerp het ontwikkelen van een online scheduling protocol heeft, is gestart met de implementatie van het IPACT DBA-protocol voor een EPON [23]. Dit om voeling te krijgen met de werking van OPNET Modeler, online DBA-algoritmen en simulaties. Het model zal in detail worden beschreven in subsectie 3.3.1. Bij de bespreking van de andere algoritmen zullen we het verschil tonen met dit model en enkel waar nodig het model specifiek toelichten. In subsectie 3.3.2 zal dit model worden gevalideerd met resultaten uit de literatuur.
3.3.1 Beschrijving De algemene kenmerken van dit EPON project model worden samengevat in tabel 3.1 en corresponderen met de oorspronkelijke parameters uit het voorstel van Kramer et al. Deze kenmerken worden toegelicht bij de verschillende modellen in de volgende subsecties.
3.3.1.1 Netwerkmodel Het netwerk bestaat uit één OLT (olt) en 16 ONU’s (node_x) verspreid over een afstand van maximum 25 km, zie figuur 3.8. Door de beperkingen van OPNET Modeler – er kunnen enkel bus of point-to-point verbindingen worden opgezet – hebben we de PON voorgesteld als twee bus verbindingen met elk één kanaal, respectievelijk voor de downstream en upstream. Bovendien zijn ook de pakketgenerators (gen_x) aparte knopen in plaats van een onderdeel van de ONU’s. Dit komt doordat we statistieken moeten kunnen verzamelen over het totale gegenereerde verkeer van 37
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Tabel 3.1: Kenmerken van het EPON model.
Aantal ONU’s
16
Radius ONU’s
25 km
Pakketgrootte S packet
exponentieel met verwachting 560
Segmentatiegrootte
1518 bytes
Traffiekgenerator
32 Pareto bronnen met H = 0, 8
Grootte ONU buffer
10 Mbyte
Piek uploadsnelheid ONU R D
100 Mbit/s
Transmissiesnelheid kanaal RU
1 Gbit/s
Aantal upstreamkanalen
1
Aantal downstreamkanalen
1
Guard band B
5 µs
de 32 onafhankelijke stromen, zie 3.2.1, en deze statistieken in OPNET Modeler enkel standaard zijn geïmplementeerd voor één bron per knoop. Elke pakketgenerator is verbonden met zijn overeenkomstige ONU via een point-to-point verbinding. De statistieken die we verzamelen zijn onder andere de queueing delay, de gegenereerde hoeveelheid traffiek en de belasting van het gedeelde upstreamkanaal.
Figuur 3.8: Het netwerkmodel van de IPACT implementatie met de OLT, 16 ONU’s en hun corresponderende traffiekgenerators.
3.3.1.2 Knoopmodellen Zoals uit het netwerkmodel blijkt, kunnen we drie soorten knopen onderscheiden, namelijk de OLT, de ONU en de traffiekgenerator. De OLT op figuur 3.9 toont een eenvoudig model met een receiver (rcv), transmitter (xmt) en processor (olt_proc). Elk pakket dat wordt verzonden door een 38
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
ONU komt via de receiver naar de processor. Omgekeerd, elk grant-pakket dat de processor in de OLT genereert wordt via de transmitter naar alle ONU’s gestuurd. Het gedrag van de processor wordt in het overeenkomstige procesmodel gedefinieerd in subsectie 3.3.1.3.
Figuur 3.9: Het knoopmodel van de OLT in de IPACT implementatie.
Zoals te zien op figuur 3.10 bestaat de ONU uit dezelfde receiver (rcv) en transmitter (xmt) van de OLT. De receiver van de ONU is echter op de bus aangesloten waar de transmitter van de OLT is en omgekeerd. Verder beschikt de ONU over een processor (proc), een receiver (pr_0) voor de point-to-point verbinding met de generator en een buffer (q) van 10 Mbyte. In deze buffer moeten de pakketten wachten tot ze mogen worden verzonden over de gemeenschappelijke bus. Naast de normale datastreams zien we bij de buffer ook een statistische draad naar de processor. Die dient om de grootte van de buffer te rapporteren aan de processor bij het aanvragen van een nieuwe grant.
Figuur 3.10: Het knoopmodel van de ONU in de IPACT implementatie met de receiver voor de traffiekgenerator en de buffer van 10 Mbyte.
De laatste soort knoop is de traffiekgenerator op figuur 3.11. Zoals in subsectie 3.2.1 besproken, kunnen we Best Effort-traffiek genereren met een zelfgelijkvormige traffiekgenerator die bestaat uit 32 onafhankelijke, Pareto-verdeelde traffiekgeneratoren (p_x). Deze worden allemaal samen-
39
HOOFDSTUK 3
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
•
gebracht in een oneindige First In-First Out (FIFO)-buffer (aggregate_q) om door te sturen naar de overeenkomstige ONU via de transmitter (pt_0). Deze buffer mag oneindig zijn aangezien ten eerste de uploadsnelheid wordt bepaald door de link tussen de generator (pt_0) en de ONU (pr_0) en ten tweede de buffer in de ONU al beperkt is in grootte en dus kan overlopen (overflow).
Figuur 3.11: Knoopmodel van de traffiekgenerator in de IPACT implementatie.
We hebben in subsectie 3.2.1 besproken hoe de 32 ON/OFF bronnen traffiek genereren om een Best Effort-stroom te kunnen vormen. Echter hebben we nog niet bepaald hoeveel traffiek ze genereren tijdens de ON periode, dit hangt namelijk af van de gewenste bandbreedte R D . R D bepaalt samen met een gegeven pakketgrootte S packet de interarrivaltijd t int in formule 3.7.
S packet bytes ∗
⇒ ⇒
1 t int s
560 ∗ 8 ∗
1 t int t int
= R D Mbit/s (3.7) = 100 ∗ 1024 ∗ 1024 = 0, 000042724609375 s
In de literatuur wordt de pakketgrootte S packet als exponentieel verdeeld beschouwd maar deze parameter wordt meestal niet gespecifieerd. Ook Kramer en al. hebben deze niet gespecifieerd. Aangezien een test met een distributie van realistisch netwerkverkeer teveel werk zou vragen en bovendien de resultaten niet veel zou beïnvloeden, hebben wij gekozen om een benadering te 40
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Tabel 3.2: Verdeling pakketgroottes zonder headers van Ethernet-verkeer [46].
Pakketgrootte (bytes)
% voorkomen
40
40
70
10
400
15
1000
5
1300
5
1350
5
1500
10
berekenen. Met behulp van de gemeten distributie van Ethernet-pakketgroottes 1 door Sinha et al. in tabel 3.2 bekomen we de verwachtingswaarde 565,5 bytes [46]. We denken daarom dat een exponentiële verdeling met verwachtingswaarde 560 bytes een goede benadering is. We kunnen dit getal als volgt verklaren. De grootte van Ethernet-pakketten varieert tussen 40 en 1500 bytes. Echter is het aantal pakketten van 40 bytes, dit zijn de ACK-pakketten, in praktijk ongeveer 40% van al het verkeer. Deze verwachtingswaarde is dus een indicatie dat veel pakketten klein zijn.
3.3.1.3 Procesmodellen Het gedrag van de processor van de OLT bestaat uit vier toestanden, zie figuur 3.12. De initiële toestand (init) zorgt voor initialisatie van de variabelen en zendt de eerste grant naar alle ONU’s, om de RTT te meten. Enkel de idle-toestand is ongedwongen en mag worden onderbroken. Deze toestand dient om te wachten op één van de twee gebeurtenissen PKT_ARVL en TIMER. Indien een pakket van de ONU’s aankomt dan zal PKT_ARVL de transitie maken van de idletoestand naar de toestand dba. Indien de interne timer afgaat, zal TIMER de overgang maken naar de toestand tx_grant. In de dba-toestand wordt de data van de ONU (RTT, gevraagde grootte en status) geactualiseerd. Indien alle RTT’s gekend zijn kan de eerste grant worden verstuurd naar elke ONU en is de opstartfase voorbij. Vanaf dan wordt bij elke nieuwe vraag de volgende grant toegekend naargelang de gekozen service, zoals uitgelegd in het IPACT DBA-algoritme. Een interne timer wordt gepland om de grant effectief te verzenden. Dit gebeurt in de tx_granttoestand. Het procesmodel van de processor van een ONU op figuur 3.13 toont eenvoudiger. Het proces 1 Pakketgroottes zijn zonder de Ethernet-header aangezien ons model datapakketten ook zonder header genereert.
41
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Figuur 3.12: Procesmodel van de OLT in de IPACT implementatie.
start ook met de init-toestand om na de initialisatie automatisch over te gaan naar idle. Indien een extern pakket aankomt, is dit door de broadcast-natuur van de downstream niet noodzakelijkerwijs voor deze ONU bestemd. De gebeurtenis EXT_ARVL die het externe pakket opvangt, roept daarom de functie rcv() op. In deze functie wordt eerst een selectie gemaakt en indien positief wordt door middel van de interne gebeurtenis GRANTED de transitie naar tx_pkt gemaakt. In dit grant-pakket zit de toegestane grootte voor deze ONU en de toestand tx_pkt zal voor die grootte pakketten uit de buffer opvragen. In deze implementatie worden al deze kleine pakketten dan samengevoegd tot één omvattend pakket dat samen met de nieuwe vraag wordt verstuurd naar de OLT.
Figuur 3.13: Procesmodel van de ONU in de IPACT implementatie.
3.3.1.4 Link modellen Er zijn twee soorten verbindingen in dit netwerk zoals beschreven in subsectie 3.3.1.1. We hebben ten eerste de twee bussen, één voor upstream en één voor downstream die de boomtopologie van een PON moeten voorstellen. Ze gebruiken wel allebei hetzelfde link model. Als eigenschap heeft dit een propagatievertraging van 5 µs/km, typisch bij een glasvezel en elke verbinding heeft één
42
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
kanaal van 1 Gbit/s. Bovendien is het een foutloos kanaal. Ten tweede is er de point-to-point verbinding tussen de traffiekgenerator en de ONU. Dit heeft eveneens één foutloos kanaal maar met een snelheid van 100 Mbit/s, dit is R D zoals gedefinieerd in tabel 3.1. Dit is vanzelfsprekend een verbinding die maar in één richting wordt gebruikt.
3.3.1.5 Packet model We maken voor het pakketmodel onderscheid tussen grant- en datapakketten. Enkel voor de grant-pakketten hebben we een eigen pakketformaat gedefinieerd. De datapakketten dienen enkel om het kanaal te belasten. In thesis_minim_packet_format zijn we vertrokken van het geminimaliseerde model zoals besproken in hoofdstuk 2 en te zien op figuur 3.14. We hebben wel gekozen om het veld NID op te splitsen in de velden dst_address en src_address. In de downstream wordt dst_address gebruikt en in de upstream src_address. De velden zijn unset en er wordt dus telkens maar één van de twee velden gebruikt. Uiteindelijk resulteert dit samen met escape en windowsize in een grootte van 4 bytes.
Figuur 3.14: Pakketmodel in de IPACT implementatie.
Hoewel het model laat uitschijnen dat het
pakketmodel 5 bytes groot is, is het in realiteit wel 4 bytes.
De velden src_address en
dst_address worden namelijk niet tegelijk gebruikt.
3.3.2 Validatie Aangezien het EPON model de basis vormt voor het hybride WDM/TDM PON model, hebben we de resultaten van het IPACT DBA-protocol in dit model eerst gevalideerd met Kramer et al. alvorens over te gaan naar het nieuwe model [23]. In deze implementatie werd de Limited service gebruikt aangezien dit het meest realistische en eerlijk schema is – Gated service laat toe dat één klant een groot deel van de bandbreedte krijgt – en bovendien is het eenvoudig om te implementeren. Bovendien is het ook heel eenvoudig om alsnog een andere service te gebruiken. Op grafiek 3.15 vergelijken we de resultaten van onze implementatie met die van de IPACT-implementatie met de Limited-service van Kramer et al. Op de horizontale as vinden we de Offered ONU Load waarbij de waarde 1 overeenkomt met de 100 Mbit/s upstreamsnelheid 43
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
van de ONU. Op de verticale as staat logaritmisch de gemiddelde queueing delay in seconden. De resultaten worden gekenmerkt door een stijging op ongeveer 0, 4 en vanaf 0, 7 een stabiele toestand. Dit komt doordat 0, 64 ongeveer 100% ENL is. We kunnen concluderen dat ons model vergelijkbare resultaten behaalt en us een goede implementatie is. 1.0E+01
Delay (s)
1.0E+00
1.0E-01
1.0E-02
1.0E-03 Limited service Kramer Eigen implementatie
1.0E-04 0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
Offered218Load
Figuur 3.15: Resultaat van het geïmplementeerde IPACT model met de Limited service versus het originele resultaat van Kramer et al. [23].
3.4 Statische WDM in een hybride WDM/TDM PON In tegenstelling tot de TDM PON-implementatie voor het IPACT DBA-algoritme is dit een hybride WDM/TDM PON. Er zijn hierbij verschillende kanalen beschikbaar per bus. De statische WDM DBA is echter niet dynamisch in het toekennen van deze kanalen want zoals in de definitie van Kani behoudt een ONU het toegekende kanaal van begin tot einde [13]. Het kanaal wordt dan via TDMA gedeeld onder verschillende ONU’s met behulp van het IPACT DBA-protocol. Deze setup kan dus worden gezien als meerdere virtuele TDM PON’s. Het voordeel is dat de beschikbare bandbreedte vier keer hoger is. Het nadeel is dat die bandbreedte mogelijks niet optimaal wordt gebruikt, daar de belasting op het ene kanaal veel hoger kan zijn dan op een ander kanaal. Deze DBA is geïmplementeerd omwille van meerdere redenen. Ten eerste moesten we een model voor een hybride WDM/TDM PON opzetten. Dit hebben we nodig om de uiteindelijke DBA te 44
29
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
kunnen evalueren. Er moeten verschillende kanalen beschikbaar zijn per bus en het procesmodel moet met deze kanalen rekening houden. Ten tweede is het een bovengrens voor de queueing delay in de simulaties aangezien het geen wissels tussen kanalen toestaat. Een zwaar belast kanaal kan dus niet worden verlicht. Het nieuwe algoritme zal op zijn minst gelijk of beter moeten presteren dan deze DBA. We merken wel op dat we dit model niet hebben kunnen verifiëren aangezien we geen weet hebben van resultaten in de literatuur voor dit model.
3.4.1 Verschillen Ten opzichte van de IPACT implementatie in sectie 3.3 zijn er verschillende wijzingen. In het netwerkmodel op figuur 3.16 is ten eerste het aantal beschikbare kanalen in de upstreamrichting verhoogd tot vier, dit aantal wordt ook gebruikt door Kanonakis et al. [33].
Aangezien we
het downstreamverkeer niet simuleren blijft het downstreamkanaal in ons model wel bij één kanaal. Ten tweede is het aantal ONU’s verdubbeld en hebben deze een hogere uploadsnelheid om de verviervoudigde bandbreedte ook effectief te belasten. De RTT varieert tussen 131 en 221 µs naargelang de afstand die ligt tussen 13 en 25 km. Daarnaast zijn we, omwille van efficiëntie, modulariteit, toekomstig hergebruik van de nieuwe modellen en de extra tijd voor de implementatie van WDM, voor dit model gestart vanaf bestaand werk binnen de onderzoeksgroep. Hiervoor was echter nog geen afzonderlijke traffiekgenerator met de aggregatie van 32 bronnen geïmplementeerd. Maar aangezien een traffiekgenerator bestaande uit één Paretogedistribueerde bron vergelijkbare resultaten produceert, zullen we vanaf nu een enkele bron gebruiken in de simulaties.
Figuur 3.16: Het netwerkmodel van de hybride WDM/TDM PON-implementatie met 32 ONU’s.
45
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Figuur 3.17: Het knoopmodel van de OLT in de hybride WDM/TDM PON-implementatie heeft nu vier upstreamkanalen.
Verder bestaat de verbinding tussen de processor en de receiver in het knoopmodel van de OLT nu uit vier verbindingen, zie figuur 3.17. Overeenkomstig zijn er ook vier verbindingen van de processor naar de transmitter in de ONU. Elke verbinding wordt dan doorgestuurd naar het corresponderende kanaal van de bus. De toestand dba in het procesmodel in de OLT is opgedeeld in een toewijzing van kanaal en daarna een toewijzing van tijd. Toegepast op deze DBA gebeurt de toewijzing van het kanaal λ aan ONUi volgens formule 3.8 en wordt het tijdslot bepaald via het IPACT-algoritme. Aangezien de resultaten in de literatuur zoals van het EFT DBA-protocol de Gated service gebruiken, zullen we deze gebruiken in plaats van de Limited service in sectie 3.3.
λONUi ≡ i (mod λmax )
(3.8)
We hebben ook het pakketformaat aangepast, zie figuur 3.18. We hebben een nieuw veld toegevoegd, up_chan, om aan te geven op welk kanaal de ONU mag zenden. Dit wordt natuurlijk enkel in de downstream richting gebruikt.
Figuur 3.18: Het pakketmodel in de hybride WDM/TDM PON-implementatie met het extra veld voor het upstreamkanaal.
Aangezien sommige kenmerken van het model voor een hybride WDM/TDM PON ten opzichte van het EPON model zijn gewijzigd, hebben we ze opnieuw samengevat in tabel 3.3. We hebben bijvoorbeeld de Guard band B van 5 naar 1µs veranderd. Hoewel de eerste waarde in de literatuur 46
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
Tabel 3.3: Kenmerken van het hybride WDM/TDM PON model.
Aantal ONU’s
32
Radius ONU’s
25 km
Pakketgrootte S packet
exponentieel met verwachting 560
Segmentatiegrootte
1518 bytes
Traffiekgenerator
1 Pareto bron met H = 0, 8
Grootte ONU buffer
10 Mbyte
Piek uploadsnelheid ONU R D
500 Mbit/s
Transmissiesnelheid kanaal RU
1 Gbit/s
Aantal upstreamkanalen
4
Aantal downstreamkanalen
1
Guard band B
1 µs
werd gebruikt bij de resultaten van het IPACT DBA en het EFT DBA, is deze waarde verouderd en volstaat B = 1 µs. Daarnaast hebben we de piek uploadsnelheid R D opgetrokken tot 500 Mbit/s aangezien de bandbreedte van het gedeelde medium RU van 1 Gbit/s naar 4 Gbit/s werd verhoogd door de extra kanalen. Dit verandert wel de burstiness van het verkeer. Een OOL van 0, 256 komt dan overeen met een volledige belasting aangezien 32 × 500 Mbit/s × 0, 256 ≈ 4 Gbit/s. Het probleem is dat we door deze verschillende waarden nog moeilijk de resultaten van de modellen met hun verschillende uploadsnelheden kunnen vergelijken. Daarom zullen we de resultaten vanaf nu uitzetten in functie van de offered network load, in tegenstelling tot de OOL zoals gebruikt door Kramer et al. bij IPACT. Een ENL van 1,0 komt dan overeen met een volledige belasting van 4 Gbit/s.
3.5 EFT in een hybride WDM/TDM PON Het derde DBA-protocol dat we vervolgens geïmplementeerd hebben, is het EFT-algoritme van Kanonakis et al. zoals besproken in hoofdstuk 2. Dit is, in tegenstelling tot de vorige DBA, een dynamische USWA voor een hybride WDM/TDM PON. Aangezien EFT dynamisch kanalen toekent aan ONU’s zouden de prestaties een veel betere bovengrens moeten zijn dan het statische WDM-algoritme uit sectie 3.4. Aangezien het de bedoeling is om een verbetering van dit model
47
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
te ontwikkelen, zullen we met behulp van deze implementatie data verzamelen over de tekortkomingen van dit algoritme.
3.5.1 Verschillen Het belangrijkste verschil ten opzichte van de vorige modellen is het DBA-algoritme. Naast het toekennen van tijdsloten worden de ONU’s nu ook actief verplaatst tussen kanalen door het EFTalgoritme. EFT wijst het eerste in de tijd vrije kanaal toe met behulp van de horizon om de delay zo klein mogelijk te houden. Andere parameters dan de delay zijn niet van belang. Een tweede verschil is dat er in dit model veel meer statistieken bijgehouden om data te verzamelen. Zo wordt er door de OLT bijgehouden hoeveel aanvragen er zijn per seconde per ONU en hoeveel keer er dan gewisseld wordt tussen de kanalen. Dit laatste noemen we de wavelength switching times of kortweg switching times. Daarnaast verzamelen we ook nog hoelang een ONU op eenzelfde kanaal blijft, hoe groot de tijdswinst is door te wisselen naar een ander kanaal en hoelang een ONU moet wachten op zijn grant, of met andere woorden hoe veel tijd er is tussen de aankomst van een request en de vroegste horizon. Ook de ONU verzamelt soortgelijke statistieken.
3.5.2 Validatie Om de prestaties van deze implementatie van het EFT-algoritme eerlijk te vergelijken met de resultaten van Kanonakis et al. zijn er ten opzichte van tabel 3.3 enkele verschillen. De uploadsnelheid is 200 Mbit/s en de guard band B is 5 µs [33]. De buffergrootte van de ONU werd door Kanonakis et al. niet gespecificeerd en behouden we daarom op 10 Mbyte. We veronderstellen dat alle mogelijke kanalen worden ondersteund door de 32 ONU’s. De prestaties van onze implementatie van het EFT-algoritme zijn voorgesteld in grafiek 3.19, samen met de resultaten van Kanonakis et al. en de statische WDM. We merken op dat de verticale as een andere maatstaf gebruikt, aangezien Kanonakis et al. de gemiddelde end-to-end access delay hebben uitgezet in plaats van de queueing delay. We zien dat onze EFT-implementatie de resultaten benadert en dus voldoende presteert. De stijging van de delay van het statische WDM-algoritme kunnen we verklaren doordat er niet kan worden gewisseld van kanaal. Bij lage belasting is dit niet zo erg maar bij hogere belasting betekent dit dat een zwaar belast kanaal niet kan worden ontlast door ONU’s te verplaatsen naar een minder
48
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
belast kanaal. De gemiddelde vertraging gaat hierdoor sterk omhoog. Bij een ONL van 0,9 bereikt ook EFT zijn saturatiepunt. Dit is vroeger dan 100% belasting door verschillende overhead en voids.
End-to-End access delay (s)
0,1
0,01
EFT paper Static WDM
EFT impl
0,001
0,0001 0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
Offered Network Load
Figuur 3.19: Het resultaat van ons EFT model (groen) versus Kanonakis et al. (blauw), voor de Gated service met 100 Mbit/s uploadsnelheid per ONU. Ter referentie is ook het het resultaat van de statische WDM opgenomen.
3.5.3 Analyse van de verzamelde data Naast de validatie van het simulatiemodel voor de hybride WDM/TDM PON is het doel van de implementatie van het EFT model het verzamelen van data en het interpreteren ervan. We hebben de simulaties uitgevoerd in twee scenario’s. Het ene scenario betreft de hybride WDM/TDM PON in een “traditioneel” 25 km gebied terwijl in het andere het gebied een maximale afstand van 100 km bevat, zoals een LR-PON. Op grafiek 3.20 is het aantal requests en het aantal switching times per seconde per ONU uitgezet, zowel voor het 25 km als voor het 100 km scenario. Ten eerste kunnen we opmerken dat in beide scenario’s het aantal switching times zeer hoog is. Tot een ONL van 0,95 wordt er telkens in 74% van de aanvragen geswitched. Verder zien we dat in het 25 km scenario tot een ONL van 0, 85 het aantal switching times in absolute waarden meer dan 3000 keer per seconde is. In het 100 kmscenario zijn de aantallen wel minder (800 tot 1100 keer per seconde per ONU) maar nog steeds hoog, aangezien dit betekent een switching om de 1 ms. Vanaf een ONL van 0,8 begint het kanaal 49
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
zwaar belast te worden en daalt het aantal switching times in absolute en relatieve aantallen zeer snel.
Aantal requests/switching times per seconde per ONU
6000
5000
4000 Requests 25km 3000 Switching times 25km Requests 100km
2000
Switching times 100 km
1000
0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 3.20: Hoog aantal switching times per seconde per ONU met het EFT-protocol in twee verschillende scenario’s.
Ten tweede zien we op figuur 3.21 dat de tijdswinst die bereikt wordt door te switchen naar een andere golflengte eigenlijk niet zo groot is. We hebben hier de gemiddelde tijdswinst uitgezet voor de beide scenario’s alsook de maximum winst in het 100 km scenario. Dit laatste omdat de tijdswinst bij een grotere afstand belangrijker wordt. De absolute winst voor EFT in het 25 kmscenario is gemiddeld 80 µs tot een ONL van 0,80. In het 100 km scenario hebben we een iets grotere winst, gemiddeld 100 µs. Om dit in een perspectief te plaatsen, vergelijken we deze getallen met de cycle time t cycle , dit is de tijd tussend twee opeenvolgende requests. In het 25 km scenario duurt deze cycle time ongeveer 250 µs en in het 100 km scenario ongeveer 1 ms. De relatieve winsten zijn dus respectievelijk 30% en 10%. Hoewel 30% vrij veel lijkt, zijn de absolute waarden vrij laag. 100 µs is namelijk niet merkbaar in de meeste applicaties. Er wordt met andere woorden zeer weinig winst gemaakt met een heel hoog aantal switching times. Daarentegen merken we dat er wel een grote maximum winst is in het 100 km scenario die wel belangrijk wordt. We kunnen uit deze resultaten besluiten dat het de moeite loont om de kost door het switchen naar een andere golflengte af te wegen tegen de winst die het opbrengt en dus enkel indien deze laatste groot genoeg is, effectief te gaan switchen. Bovendien is het duidelijk uit de voorgaande resultaten dat er vooral bij een laag tot gemiddeld belast netwerk veel verbetering mogelijk is. Het 50
HOOFDSTUK 3
•
IMPLEMENTATIE EN EVALUATIE VAN BESTAANDE DBA-PROTOCOLLEN
0,10000
Tijdswinst (s)
0,01000
0,00100
Gemiddelde winst 25km
Gemiddelde winst 100km Max winst 100km 0,00010
0,00001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 3.21: Gemiddelde tijdswinst door te switchen bij EFT. Voor het 100 km scenario hebben we ook de maximum tijdswinst opgenomen aangezien tijdswinst op grote afstand belangrijker wordt.
aantal switching times is in beide scenario’s daar zeer hoog terwijl de behaalde winst vrij beperkt is.
51
4 Het Minimized Wavelength Switching-protocol
Uit het overzicht in hoofdstuk 2 van de huidige USWA-protocollen hebben we geleerd dat deze vooral de delay en eventueel de geïntroduceerde void beschouwen. Uit de resultaten van het EFT-algoritme in hoofdstuk 3 kunnen we echter opmaken dat er nog een derde belangrijke parameter is, namelijk de switching times. In dit hoofdstuk zullen we starten met het bespreken van deze parameters en hun invloed op de prestaties van een online USWA-protocol. We tonen het gevolg aan van het niet beschouwen van de switching times en bespreken een mogelijke oplossing hiervoor. Dit resulteert uiteindelijk in het Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS)-algoritme. We zullen ten slotte ook enkele parameters definiëren waarvoor in hoofdstuk 5 waarden zullen worden bepaald door simulaties.
4.1 Probleemstelling Het toewijzen van tijdsloten kan, zoals besproken in hoofdstuk 2, van statisch tot heel dynamisch gebeuren. Echter moet er steeds een consensus worden gevonden in complexiteit en optima52
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
lisatie. Zeker bij een online algoritme moet de toewijzing zeer snel gebeuren en op basis van weinig gegevens. Bij TDM PON’s bestaat de optimalisatie van de scheduling erin de delay zo laag mogelijk te houden. Echter zijn er bij hybride WDM/TDM PON’s ook nog andere parameters die de prestatie sterk beïnvloeden, zoals de voids en de switching time.
4.1.1 Delay Een eerste belangrijke en voor de hand liggende parameter is de vertraging, ook delay of latency genoemd, die een pakket oploopt door allerlei factoren. Dit is verloren tijd en moet dus zoveel mogelijk worden beperkt, zeker in tijdskritische applicaties zoals VoIP. Vertragingen hebben verschillende oorzaken en worden daarom ook afzonderlijk benoemd. Ten eerste is er de propagatievertraging of propagation delay, dit is de tijd om een bepaalde afstand in een medium af te leggen. Ten tweede is er de transmissievertraging of transmission delay, afhankelijk van de datasnelheid van de transmitter. Belangrijker voor deze masterproef is de buffervertraging of queueing delay, dit is de tijd die verstrijkt tussen de aankomst van een pakket in een buffer van de ONU en het moment dat het pakket hieruit vertrokken is. Dit betekent dat de transmissievertraging hierin vervat zit. Deze buffervertraging wordt in een PON hoofdzakelijk bepaald door het DBA-protocol en zullen we daarom vaak gebruiken bij het bespreken van de resultaten. Daarnaast wordt soms ook de buffervertraging samen met de propagatievertraging als maatstaf gebruikt, dit noemt men de end-to-end access delay. Het is de tijd tussen de aankomst in de buffer van de ONU en de aankomst in de OLT. Indien men spreekt van de RTT, dan is de propagatievertraging hierin meestal de belangrijkste component. Naarmate de belasting in een PON stijgt, zal de vertraging natuurlijk vergroten. Dit kan zowel door een toename in het aantal actieve ONU’s als door een toename in de gevraagde bandbreedte zijn. Indien deze verhoogde belasting maar tijdelijk is (door een burst), is de impact hiervan miniem en zal er na een tijd terug de normale belasting en vertraging zijn. Indien het daarentegen van lange duur is en kritisch wordt, moet een structurele oplossing worden voorzien, zoals het verhogen van de transmissiesnelheid of het gebruik van meerdere simultane kanalen.
4.1.2 Void Naast de delay is het vermijden van voids ook belangrijk voor de prestaties. Een void is een tijdsinterval waarin het kanaal niet wordt gebruikt. Hoewel er nog andere parameters zijn die ook 53
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
zorgen voor bandbreedteverlies, zoals pakket-overhead en controlepakketten voor het grantingproces, kunnen de voids wel een veel grotere impact hebben. Echter kunnen ze worden vermeden indien de juiste beslissingen worden genomen. We willen opmerken dat de beschouwde void in deze masterproef – en ook in de void fillingalgoritmen – de zogenoemde scheduling void 1 is [30, 33]. Dit zijn perioden in de scheduling tussen of tijdens al vastgelegde grants die de DBA eigenlijk nog kan gebruiken om een grant te schedulen voor een andere ONU. Want tijdens het versturen van een grant naar een ONU met grote RTT kan eigenlijk een ONU met kleine RTT nog worden ingepland. Het probleem van scheduling voids heeft dus veel meer impact bij grote RTT’s zoals in LR-PON’s en kan daarenboven slechts worden uitgebuit bij grote verschillen van die RTT [30]. Een voorbeeld van een scheduling void geïntroduceerd door het EFT-algoritme is te zien op figuur 4.1 (a). ONU2 heeft een grote RTT en wordt gescheduled op λ0 voor data E4. Dit heeft tot gevolg dat G3 voor ONU1 en G4 voor ONU0 door de vroegere horizons van de andere kanalen wordt gescheduled op respectievelijk λ1 en λ2 . Nochtans gebruikte ONU0 voordien λ0 tijdens G1. De horizon-strategie van EFT introduceert dus een switch van kanaal en maakt de drie kanalen bezet aangezien het een bepaald kanaal enkel als vrij beschouwd na zijn horizon. Nochtans blijkt in scenario (b) dat de ONU’s eigenlijk zonder problemen allemaal op dezelfde golflengte λ0 zouden kunnen worden gescheduled, wanneer Void Filling-algoritmen worden gebruikt. Deze proberen een grant altijd eerst in een bestaande void te schedulen indien die groot genoeg is. Concreet is het in het voorbeeld mogelijk door de kleinere RTT van ONU0 en ONU1 om deze ONU’s ook op λ0 te schedulen terwijl de pakketten van ONU2 nog onderweg zijn. De overige kanalen zijn nu nog helemaal vrij in tegenstelling tot in (a). Het nadeel van deze VF-algoritmen is de grotere complexiteit want het moet alle voids per kanaal bijhouden. We willen ten slotte opmerken dat offline algoritmen dit probleem niet hebben. Zij kunnen deze voids altijd uitbuiten doordat ze alle groottes van de grants en RTT’s weten. Ook IPACT kent dit niet omdat alle ONU’s nauwsluitend na elkaar worden gescheduled en er geen WDM is.
4.1.3 Wavelength switching time Een derde variabele is inherent aan dynamische WDM, namelijk het switchen tussen golflengten. Om te kunnen switchen zullen we in deze masterproef uitgaan van een Tunable Laser (TL) zoals in 1 Indien we verder de term void nog vernoemen, bedoelen we dus deze scheduling voids.
54
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
Figuur 4.1: In (a) is er door een slechte scheduling een groot ongebruikt tijdsinterval op λ0 en dus een nutteloze verandering van golflengte voor ONU1 en ONU2 . In (b) is dit opgelost door Void Filling (VF)-algoritmen [33].
hoofdstuk 2 uitgelegd. Voor een TL zijn bij het wisselen twee parameters van belang. Ten eerste is er de tijd nodig om op het kanaal af te stemmen, de zogenoemde tuning time, switching time of switching speed. Dit varieert tussen een paar seconden en een paar milliseconden of zelfs nanoseconden voor fast tunable lasers [13, 16]. Ten tweede is er het aantal keer dat de TL kan veranderen van kanaal (number of wavelength switching times 2 ). De parameter heeft naast een fysische limiet ook een invloed op de levensduur of Mean Time Between Failures (MTBF) van de TL. Deze switching time-parameters werden tot op heden niet echt beschouwd in de algoritmen uit de literatuur. Volgens Banerjee et al. is de guard band (5 µs) voldoende om eventueel de extra vertraging door het afstemmen op een ander kanaal op te vangen [6]. Buus et al. vermelden echter tuning times van enkele microseconden tot 10 ms als realistische waarden voor TL’s in de toegangsnetwerken [16]. Ook Kani vermeldt dat fast tunable lasers, die tuning times hebben van minder dan een microseconde en dus binnen de guard band vallen, enkel in de kernnetwerken worden gebruikt door hun hoge kost en elektriciteitsverbruik [13]. 2 Zoals al aangehaald in het vorige hoofdstuk zullen we dit begrip verder in deze masterproef refereren als de
switching times.
55
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
Recentelijk hebben Zhang et al. wel de invloed van de tuning time van een TL op offline en just-in-time DBA-algoritmen onderzocht [47]. Ze hebben aangetoond dat de switching speed van courante TL’s in toegangsnetwerken de scheduling in sterke mate kan beïnvloeden, of met andere woorden dat de tuning time onterecht als nul wordt aanzien in bestaande algoritmen. Omdat dit probleem NP-moeilijk is, hebben ze heuristische voorstellen uitgewerkt op basis van multiprocessor-wachtlijntheorie.
4.2 Oplossing Het intelligent verplaatsen van bepaalde ONU’s naar andere uploadkanalen kan dus een oplossing zijn voor het verlagen van de belasting en uiteindelijk de delay. Dit is de basis van de hybride WDM/TDM PON zoals al toegelicht in hoofdstuk 2. Maar dit heeft ook zijn keerzijde, namelijk de hogere complexiteit van de USWA en vooral de invloed van de verschillende parameters op de prestaties. Uit de simulaties kunnen we afleiden dat de huidige algoritmen door hun huidige werking fast tunable lasers zouden vereisen. Maar die TL’s worden momenteel enkel gebruikt in de kernnetwerken [13]. Bovendien is enkel de tuning snelheid van belang voor een TL in een kernnetwerk en niet zozeer het aantal switching times. In kernnetwerken wordt er namelijk niet zoveel gewisseld van golflengte zoals wel het geval bij de huidige DBA’s voor toegangsnetwerken. Ook Zhang et al. was het niet de bedoeling om het aantal switching times te beperken maar eerder het gegeven dat de tuning time niet nul is zo optimaal mogelijk proberen uit te buiten [47]. Ons voorstel, het Minimized Wavelength Switching (MWS)-protocol, zal wel het aantal switching times proberen te beperken, zonder een merkbare vertraging te introduceren. Dit heeft tot gevolg dat de eisen voor de hardware veel lager worden zodanig dat deze goedkoper kunnen worden geleverd of met een eenvoudigere techniek kunnen worden geproduceerd.
4.3 Definities Alvorens ons algoritme te bespreken, zullen we eerst specifieke parameters definiëren. Sommige parameters zijn wel al in hoofdstuk 3 eens vermeld bij het verzamelen van de data van het EFTalgoritme. De parameters zijn ook visueel voorgesteld op figuur 4.2. Deze en volgende figuren zijn
56
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
als volgt opgevat. De tijdsloten zijn voorgesteld uit het oogpunt van de OLT en per ONU in een bepaald kleur. Het DBA-protocol is EFT. Ten eerste introduceren we de tijd die verstrijkt zolang de ONU hetzelfde kanaal behoudt, als de inter-switching time t int_switch . Merk op dat deze definitie ook het tunen naar deze golflengte bevat. Ten tweede noemt de tijd tussen twee opeenvolgende grants een cyclus. Deze tijd wordt aangeduid als t cycle . De inter-switching time kan dus meerdere cycli bevatten. Deze cycle time is bovendien gerelateerd aan de queueing delay, zie formule 4.1 door Lannoo et al. [48]. Ten derde heeft een TL een maximum aantal switchings per seconde. Met andere woorden er moet altijd een minimum interval I min tussen opeenvolgende switchings zijn. Ten vierde drukken we de tuning time zelf uit met t tune . De tijdswinst T G is het verschil tussen het tijdstip wanneer de ONU mag zenden op het huidige kanaal en op een ander kanaal. In het algoritme gebruiken we echter een procentuele winst T G min , dit is T G ten opzichte van t cycle . We willen namelijk dat de winst afhankelijk is van de belasting van het netwerk. Dit laatste wordt in formule 4.1 bevestigd. Want door een grotere belasting zal de ONU minder snel terug aan de beurt komen en is de queueing delay dus groter. We verwachten bovendien dat t cycle vrij constant is en daarom een goede maatstaf is. De queueing delay wordt gedefinieerd als t queue . Het tijdstip dat een grant naar ONU wordt verzonden is G. Ten slotte wordt de horizon van een kanaal i aangeduid als Hi .
tint_switch
H1 H2
TG OLT
λ1 λ2
2 1
1
2
3
1
3
4
1 ttune
tcycle Imin Figuur 4.2: De verschillende simulatieparameters die zullen beschouwd worden, toegepast op een scheduling door het oog van de OLT met EFT.
t cycle =
2 ∗ t queue 3
(4.1)
57
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
4.4 Protocol In deze masterproef hebben we het MWS-algoritme opgebouwd als uitbreiding op het EFTalgoritme. We noemen deze versie dan ook Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS). Concreet wil EFT-MWS net zoals EFT de ONU schedulen op het kanaal met de vroegste horizon, maar met de beperking voor het aantal switching times. We hebben ervoor gekozen om van het EFT-algoritme te starten omdat dit een basisalgoritme is dat eenvoudig een verbetering toelaat en bovendien de switching times nog niet beschouwd zoals aangetoond in hoofdstuk 3. Bovendien bleek in hoofdstuk 2 ook dat een lage complexiteit voor een online algoritme zeer belangrijk is. Een laatste reden is dat we resultaten van het EFT-protocol vinden in de literatuur, waarmee we dan de prestaties van MWS kunnen vergelijken. In toekomstig werk kan het MWS-algoritme natuurlijk ook worden toegepast op void-filling varianten of op DLFT om nog betere prestaties te behalen. In dit werk is het de bedoeling om het probleem aan te tonen en een oplossing te introduceren. In deze sectie zullen we de belangrijkste fragmenten van het algoritme in detail uitleggen. De parameters zoals in sectie 4.2 besproken, zullen in hoofdstuk 5 proefondervindelijk worden vastgelegd. Het algoritme bestaat uit twee delen, enerzijds de toewijzing van het kanaal en anderzijds de toewijzing van het tijdslot.
4.4.1 Toewijzing van kanaal Het EFT-MWS-algoritme in codefragment 4.1 start, bij het ontvangen van een request van een ONU, net zoals EFT met het lineair zoeken naar het kanaal met de vroegste horizon, new_channel. Eens dit kanaal gevonden is, kan het determinatieproces voor het al dan niet toelaten van een wissel worden opgedeeld in een aantal deelsituaties. In de eerste drie gevallen zal er niet worden geswitched en zal het resultaat van new_channel gelijk zijn aan old_channel.
• Het eerste geval is het eenvoudigst: het kanaal met de vroegste horizon is het huidige kanaal, zoals op figuur 4.3. Dus het huidige kanaal blijft behouden, net zoals bij EFT. Bij alle volgende gevallen zal new_channel wel verschillend zijn van old_channel. • In het tweede geval wordt er gekeken of de ONU recentelijk nog heeft geswitched wat door de fysische limiet I min zou worden belemmerd. Op figuur 4.4 is te zien dat voor ONU1 op
58
HOOFDSTUK 4
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
•
tijdstip t de inter-switching time nog te klein is, of met andere woorden dat het nog niet lang genoeg is geleden. In het protocol wordt de inter_switching_time vergeleken met de limietparameter I min als MIN_TIME_NOT_SWITCHED_ONU.
t OLT
λ1
1
λ2
2
H1
H2
3
1 4
Figuur 4.3: Aangezien het huidige kanaal de vroegste horizon H1 heeft, wordt de volgende grant van ONU1 op het zelfde kanaal gescheduled door EFT-MWS. Ook EFT zou dit zo doen.
< Imin t H1 OLT
λ1
λ2
1
2
4
3
1
H2 1
3
Imin Figuur 4.4: EFT-MWS verbiedt bij de request van ONU1 op tijdstip t de switching van λ2 naar λ1 voor de volgende grant van ONU1 aangezien de vorige switch minder dan de limiet I min geleden is. ONU1 zal dus op λ2 worden gescheduled.
Alvorens verder te gaan, willen we eerst even de aandacht vestigen op de berekening van de inter-switching time op figuur 4.5. We berekenen deze als het verschil tussen de horizon van het nieuwe kanaal en de schedule time van de laatste grant waarin geswitched is. De schedule time is het moment waarop de OLT de grant verzendt naar de ONU. Maar de laser wisselt pas na het aankomen van de grant bij de ONU, dus op G +
RTT 2 .
Anderzijds zal de ONU ook al op Hi − RTT 2
moeten switchen om op Hi de eerste bit te kunnen doen aankomen bij de OLT.
• Het derde geval op figuur 4.6 is dat de tijdswinst T G door te wisselen naar een ander kanaal niet groot genoeg is. Er wordt hierbij ook rekening gehouden met de extra kost om te tunen, t tune als TUNING_TIME. We vergelijken de verhouding van de tijdwinst gain en de tijd verstreken sinds de vorige scheduling time_since_prev_schd 3 . Deze vergelijking komt overeen met T G min of MIN_GAIN. Dit getal zullen we empirisch bepalen in hoofdstuk 5. 3 De huidige implementatie neemt niet de hele cycle time t cycle in beschouwing, maar enkel de tijd verstreken sinds
de vorige scheduling en de aankomst van de nieuwe request op t . Met andere woorden de tijd tussen t en het tijdstip 59
HOOFDSTUK 4
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
•
t
H1 H2
4
1
G OLT
ONU
λ1
1
3 2
λ2
1
3
λ1 λ2 Tint_switch
Figuur 4.5: De berekening van de inter-switching time vereist compensatie door de RTT.
• In het vierde geval, wanneer de winst dus wel groot genoeg is, wordt er geswitched en zal new_channel gelijk zijn aan het kanaal x met de vroegste horizon. Dit impliceert wel dat er een extra TUNING_TIME zal worden bijgerekend in de horizon, zie ook de volgende subsectie 4.4.2.
t OLT
λ1
1
λ2
2
TG 3
1
4
Figuur 4.6: Indien ONU1 zou overschakelen op tijdstip t naar λ2 zou dit een tijdswinst G betekenen. Een minimum winst is noodzakelijk want switchen vereist een extra tuning time.
1 old_channel ; 2 // l i n e a i r zoeken naar kanaal met vroegste horizon . 3 new_channel = x ; 4 // stap 1 : onderscheid vroegste horizon van huidig of ander kanaal 5 i f ( new_channel ! = old_channel ) { 6
// stap 2 : controle of switchen mogelijk i s
7
inter_switching_time = ( new_channel . horizon − onu . r t t / 2)
8 9
− (onu . prev_schd_time_when_switching + onu . r t t / 2) ; i f ( inter_switching_time > MIN_TIME_NOT_SWITCHED_ONU) {
10
// stap 3 : controle of winst groot genoeg i s
11
gain = old_channel . horizon − new_channel . horizon − TUNING_TIME; van de nieuwe schedule ontbreekt om een volledige t cycle te hebben. Echter is dit enkel van belang voor de parameters die al gedefinieerd waren en bovendien zeer eenvoudig aan te passen naar t cycle . 60
HOOFDSTUK 4
12
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
i f ( gain / time_since_prev_schd < MIN_GAIN) {
13
new_channel = old_channel ;
14
} else {
15
// stap 4 : er wordt gewisseld
16
}
17
} else {
18
new_channel = old_channel ;
19
}
20 } e l s e { 21
new_channel = old_channel ;
22 } 23 24 i f ( new_channel ! = old_channel ) { 25
tuning_time = TUNING_TIME;
26 } e l s e { 27
tuning_time = 0 ;
28 }
Code 4.1: Kanaaltoekenning
4.4.2 Toewijzing van tijdslot Het vervolg van het algoritme, de toewijzing van het tijdslot in het zonet toegekende kanaal, wordt getoond in code 4.2. Om de scheduling tijd schd_time te vinden – dit is wanneer de grant moet worden verzonden naar de ONU – zijn er opnieuw enkele gevallen. Van de eerste twee gevallen wordt de vroegst mogelijke gekozen zoals te zien in formule 4.2 en die wordt indien nodig gecorrigeerd in het derde geval.
schd_time = min
grant_time1
(4.2)
grant_time2
• Het meest waarschijnlijke geval is dat de datapakketten van de ONU j toekomen vanaf de huidige horizon van het toegekende kanaal i . Hiervoor moet de grant worden verzonden op moment grant_time1, dit is Hi − RTT j zoals ook GT1 op figuur 4.7. • Een tweede geval grant_time2 op figuur 4.8 is dat de ONU op het moment van de horizon H j van het nieuwe kanaal j nog bezig is met het verzenden van de huidige grant op kanaal
61
HOOFDSTUK 4
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
•
i . Dit komt doordat de request in onze implementatie net zoals bij IPACT vóór de data wordt verzonden, zie ook subsectie 4.5. Gezien een ONU maximum één signaal tegelijk kan uitzenden, is het onmogelijk een volgende grant toe te wijzen voor het einde van de vorige. • Ten slotte het derde geval op figuur 4.9 stelt dat het verzenden van de grant niet vroeger kan gebeuren dan het huidige moment. De berekening van schd_time zou door bijvoorbeeld een vroege horizon, weinig data in de vorige grant of een grote RTT in het verleden kunnen liggen. Dit moet dan worden gecorrigeerd met de huidige tijd.
t λ1
OLT
GT1
1
H
4
1
λ2 λ1
ONU
λ2
RTT
Figuur 4.7: De eerste mogelijkheid om de grant te verzenden is GT1 . Om de data van ONU1 net na de horizon H te laten aankomen, moet de grant worden verzonden op de horizon min RTT1 .
t OLT
GT2 1
λ1
λ2
ONU
H2 E1
3
H1 2 1
λ1
λ2 RTT1
Figuur 4.8: Aangezien H2 voor H1 valt, zal ONU1 op kanaal 2 worden gescheduled. De grant voor ONU1 kan op moment t echter nog niet worden toegekend aangezien de ONU nog aan het zenden is op kanaal 1. E 1 is het moment wanneer ONU1 klaar is met zenden. GT2 is dan het vroegste tijdstip wanneer de volgende grant voor ONU1 mag worden verzonden, dit is E 1 −RTT1 . Zie ook subsectie 4.5.
Vervolgens wordt de nieuwe horizon van het kanaal berekend als som van de tijd wanneer de grant wordt verzonden, de RTT, de te verzenden data gedeeld door de snelheid, de guard band en indien van toepassing de tuning time. 62
HOOFDSTUK 4
t OLT
λ1
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
ST
1
4
1
λ2
ONU
λ1 λ2 RTT1
Figuur 4.9: De grant kan ten vroegste op t + RTT worden toegekend aangezien de grant niet vroeger dan op t kan worden verzonden. Indien schd_time ST uit formule 4.2 kleiner is dan t + RTT, dan zal deze uitgesteld worden en zal er mogelijks een void optreden, zie subsectie 4.1.2.
1 grant_time1 = new_channel . horizon − r t t ; 2 grant_time2 = op_sim_time ( ) + prev_grant / data_rate − r t t ; 3 i f ( grant_time1 < grant_time2 ) { 4
schd_time = grant_time2 ;
5 } else { 6
schd_time = grant_time1 ;
7 } 8 i f ( schd_time < op_sim_time ( ) ) { 9
schd_time = op_sim_time ( ) ;
10 } 11 new_channel . horizon = schd_time + r t t + ( ( g r a n t _ s i z e + header_size ) / data_rate ) 12
+ B + tuning_time ;
Code 4.2: Tijdslottoewijzing
4.5 Implementatie Het protocol voorgesteld in sectie 4.4 hebben we vervolgens geïmplementeerd in het hybride WDM/TDM PON-model uit hoofdstuk 3. Hoewel hetzelfde model en dezelfde scenario’s worden gebruikt, zijn er onder andere enkele nieuwe parameters nodig voor het algoritme. Zoals in subsectie 4.4.2 al aangehaald is een belangrijk aandachtspunt het verzenden van de grant. Aangezien ons hybride WDM/TDM PON model gebaseerd is op signalisatie van IPACT, weten we dat het request pakket door de ONU wordt verstuurd vóór de data [23]. Indien de DBA bij de 63
HOOFDSTUK 4
•
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
ontvangst op t dan onmiddellijk de ONU zou schedulen, en de ONU wordt gescheduled op een andere golflengte, dan is het mogelijk dat deze schedule start voor het einde van de huidige grant. Met andere woorden op een moment dat de ONU nog aan het zenden is. Maar zoals gezien op pagina 18 in hoofdstuk 2 kan een TL maar op één kanaal tegelijk zenden [6, 16, 17]. De enige oplossing is dus de ONU ten vroegste na zijn huidige grant een nieuw tijdslot te geven.
4.5.1 Verschillen Aangezien het protocol enkel in de OLT is geímplementeerd, hebben we enkel de processor olt_proc moeten aanpassen. Voor het toekennen van het volgende kanaal houdt het EFT-MWSalgoritme rekening met de nieuwe parameters tuning time t tune en inter-switching time I min . Voor t tune hebben we als standaardwaarde gekozen voor 0,5 µs. Dit is een waarde die ligt binnen de guard band B zoals verondersteld in de andere USWA-algoritmen. We hebben in hoofdstuk 5 wel simulaties gedaan met veel grotere t tune omdat uit de literatuur blijkt dat een snelle tuning time nog niet mogelijk is in de toegangsnetwerken [13]. Om I min te definiëren, hebben we zelf een waarde moeten bepalen aangezien we hierover niets in de literatuur hebben gevonden. We denken dat, met de resultaten van het EFT-algoritme als bovengrens, 2500 keer switchen per seconde een goede bovengrens is. Dit maakt I min = 400µs. Verder onderzoek zal moeten uitwijzen of dit een realistisch getal is. De kenmerken van het model, samen met de al gevonden waarden uit hoofdstuk 3 zijn te vinden in tabel 4.1. We hebben daarnaast enkele nieuwe statistieken ingevoerd. Ten eerste houden we de vier gevallen van het al dan niet switchen uit sectie 4.4 bij. Dit zal ons in staat stellen een optimalisatie te doen van de T G min parameter. Daarnaast beschouwen we ook de geïntroduceerde void in het 100 kmscenario. Zeker indien t tune groter wordt, verwachten we dat deze voids een belangrijke impact hebben op de prestaties. We hebben er in dit EFT-MWS-algoritme echter nog geen rekening mee gehouden.
64
HOOFDSTUK 4
HET MINIMIZED WAVELENGTH SWITCHING-PROTOCOL
•
Tabel 4.1: Kenmerken van het hybride WDM/TDM PON model bij het simuleren EFT-MWS.
Aantal ONU’s
32
Radius ONU’s
25 km
Pakketgrootte S packet
exponentieel met verwachting 560
Segmentatiegrootte
1518 bytes
Traffiekgenerator
1 Pareto bron met H = 0, 8
Grootte ONU buffer
10 Mbyte
Piek uploadsnelheid ONU R D
500 Mbit/s
Transmissiesnelheid kanaal RU
1 Gbit/s
Aantal upstreamkanalen
4
Aantal downstreamkanalen
1
Guard band B
1 µs
Tuning time t tune
0,5 µs
Minimum interval switchen (ONU) I min
400 µs
65
5 Optimalisatie en resultaten van het EFT-MWS-protocol
Dit hoofdstuk zullen we starten met het optimaliseren van verschillende parameters van het EFT-MWS-algoritme aan de hand van simulaties met verschillende parameterwaarden. Daarna worden de prestaties met deze gevonden parameters verklaard aan de hand van resultaten van andere hybride WDM/TDM PON DBA-protocollen zoals EFT. Als laatste zullen we verschillende scenario’s beschrijven met een variatie in afstand en tuning time en proberen hun invloed op de prestaties te verklaren.
5.1 Optimalisatie De eerste belangrijke doelstelling is de optimalisatie van de parameterwaarden van het EFT-MWSalgoritme. We willen namelijk dat EFT-MWS, voor vergelijkbare prestaties als het EFT-algoritme, veel minder laser switchings doet per ONU. We zullen hierbij een zo goed mogelijke afweging
66
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
proberen vinden met de delay, want hoe minder een ONU kan switchen naar een kanaal met een vroegere horizon, hoe langer hij moet wachten. Zoals uitgelegd in hoofdstuk 4 wordt het aantal laser switching times ten eerste begrensd door de harde limiet I min . I min bepaalt namelijk hoeveel keer de TL kan switchen en werd gedefinieerd als 2500 switching times per seconde per ONU in hoofdstuk 4. Ten tweede wordt het aantal switching times bepaald door de minimum procentuele winst T G min die moet worden behaald. De winst is zoals gedefinieerd in hoofdstuk 4 wel afhankelijk van de tuning speed t tune = 0,5µs. Hoewel we deze parameter in de realiteit natuurlijk niet kunnen veranderen, zullen we in subsectie 5.3.2 wel de invloed van een lagere tuning speed bestuderen. We testen daarbij tot t tune = 10 ms wat overeenkomt met de waarden van Kani, Buus et al. en Zhang et al. [13, 16, 47]. De parameter die we dus nog kunnen optimaliseren is de winstparameter T G min . Om een idee te krijgen van mogelijke waarden hebben we eerst de gemiddelde procentuele winst bij verschillende belastingen geanalyseerd. Deze kwam op ongeveer 15%. Met deze eerste parameter T G min = 15 hebben we dan opnieuw de gemiddelde procentuele winst genomen, maar dan enkel wanneer de winst meer dan 15% was. Hierbij kwamen we op gemiddeld 90% en dus de waarde 90 voor T G min . Daarna hebben we nog enkele willekeurige waarden genomen. We hebben hierbij ook extremen gekozen. De waarde 3 laat bijna alle switchings toe en de waarde 10000 laat zo goed als geen switching toe. Uiteindelijk hebben we de waarden 3, 15, 90, 300, 1000 en 10000 genomen als mogelijke waarden voor T G min . Op figuur 5.1 hebben we de resulterende queueing delays van deze waarden uitgezet voor het 25 km scenario. Bovendien hebben we ook de resultaten van het statische WDM- en het EFTalgoritme opgenomen. Vanzelfsprekend heeft het EFT-algoritme de beste prestatie qua vertraging. Maar zolang de ONL lager dan 0,8 blijft – dit is 0, 8 × 4 Gbit/s ≈ 3, 2 Gbit/s – leveren de waarden 3, 15 en 90 vergelijkbare prestaties. Concreet is de queueing delay bij de eerste twee ongeveer 10 µs hoger en bij de laatste ongeveer 30 µs ten opzichte van EFT. EFT heeft bij een ONL van 0,28 of 1,1 Gbit/s een queueing delay van 0,000273 s. Zelfs de parameterwaarden 300 en 1000 zorgen maar voor weinig extra delay, gemiddeld respectievelijk 70 en 150 µs, en kunnen dus nog aanvaardbaar zijn naargelang de toepassing. De delay door de T G min parameter gelijk aan 10000 te kiezen wordt wel vrij groot en leunt aan bij de bovengrens door het statische WDM-algoritme. Dit komt omdat er zo goed als geen switching meer mogelijk is. Een tweede conclusie is dat bij een zware belasting het verschil in prestaties van de verschillende parameterwaarden zeer klein wordt. Het kanaal is hierbij verzadigd en er kan dus nog maar weinig winst worden geboekt door te wisselen.
67
HOOFDSTUK 5
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
•
1
Queueing Delay (s)
0,1
EFT-MWS TGmin = 3 15 90
0,01
300 1000 10000 EFT 0,001
Static WDM
0,0001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.1: De queueing delays voor verschillende waarden van de T G min parameter van het EFT-MWSalgoritme in het 25 km scenario met onder en bovengrens van respectievelijk EFT en statische WDM.
Op figuur 5.2 zijn het aantal switching times per seconde per ONU weergegeven, corresponderend met de simulaties op figuur 5.1. Uit de analyse van EFT in hoofdstuk 3 weten we dat EFT voor de kleine delay heel veel switching times heeft. Maar uit deze figuur blijkt dat het EFTMWS-algoritme kan zorgen voor een sterke daling van het aantal switching times. Het aantal switching times bij T G min = 3 blijft wel nog relatief dicht bij het maximum van 2500 per seconde per ONU, maar vanaf het resultaat van de parameterwaarde 90 is een grote daling in het aantal switching times merkbaar. Bij een belasting van minder dan 1,0 en T G min gelijk aan 90 wordt al bij gemiddeld 95% van de aanvragen (=cycles) een mogelijke switch geblokkeerd. Ten slotte zien we opnieuw dat bij zware belasting we bijna geen onderscheid meer hebben tussen de verschillende parameterwaarden. Uit deze resultaten kunnen we dus twee strategieën opmaken. De eerste strategie laat enkel een kleine extra vertraging toe maar zal daarom het aantal switching times minder sterk kunnen beperken. De tweede tactiek reduceert het aantal switching times bijna tot nul maar moet hiervoor iets meer vertraging toelaten. In deze masterproef zullen we de eerste tactiek volgen en kiezen T G min 90 voor de verdere testen. Dit lijkt ons uit de resultaten de meest optimale afweging.
68
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
4500
Aantal switching times per seconde per ONU
4000 3500 3000
3 2500
15 90
2000
300 1000
1500
10000 EFT
1000 500 0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.2: Het aantal switching times per seconde per ONU voor verschillende waarden van de T G min parameter van het EFT-MWS-algoritme in het 25 km scenario.
5.2 Analyse De reden dat het EFT-MWS-algoritme deze goede resultaten kan behalen, is af te leiden uit de resultaten van het EFT-algoritme. Daarom hebben we uit hoofdstuk 3 figuur 3.20 op pagina 50 hernomen voor het 25 km scenario samen met EFT-MWS. Op figuur 5.3 staan het aantal aanvragen en het aantal corresponderende switching times van EFT (stippellijn) vergeleken met EFT-MWS (volle lijn). We zien hierbij dat bij EFT in een lage tot gemiddelde belasting – tot een load van 0,8 – gemiddeld in 75% van de aanvragen wordt geswitched naar een ander kanaal. Ook bij EFTMWS zal in 75% van de aanvragen het kanaal met de vroegste horizon een ander kanaal zijn dan het huidige. Maar van deze potentiële switchings wordt bij T G min = 90 zoals al vermeld 95% geblokkeerd, dit omwille van de fysische limiet I min (5%) of een te kleine winst T G (90%). EFTMWS kan zo aantal effectieve switching times beperken tot 4% van de aanvragen. Dit zien we ook op figuur 5.4 waarbij de gemiddelde winst na switchen is uitgezet. Aangezien EFT-MWS enkel de switchings met grote winst toelaat, is de winst als er wordt geswitched groter. Verder onderzoek moet nog gebeuren naar de daling van het aantal request van EFT-MWS ten opzichte van EFT op figuur 5.3. De enige verklaring momenteel is de iets grotere queueing delay en dus cycle time. Om de redenen van de blokkering te weten zoals de laatste conclusie van de vorige figuur, hebben we een analyse gemaakt van de kanaaltoekenning bij het EFT-MWS-protocol voor verschillende 69
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
Aantal requests/switching times per seconde per ONU
6000
5000
4000
EFT aantal requests EFT aantal switches
3000 EFT-MWS 90 aantal requests 2000
EFT-MWS 90 aantal switches
1000
0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.3: Vergelijking tussen het aantal aanvragen (blauw) en het aantal effectieve switching times (rood) bij EFT (gestippeld) en EFT-MWS (vol).
waarden voor T G min . We hebben op figuur 5.5 de vier verschillende gevallen uit hoofdstuk 4 uitgedrukt ten opzichte van het totaal aantal aanvragen. Er zijn verschillende trends zichtbaar. De fysische limiet I min is enkel van groot belang bij lage belasting in (a). Dit is ook logisch omdat bij T G min = 3 er veel switching times kunnen plaatsvinden. Daarnaast is de stijgende waarde voor parameter T G min duidelijk zichtbaar in een stijgend percentage. Dit tot 90% in geval (c). Het aantal waarbij het zelfde kanaal behouden blijft is min of meer gelijk over de drie gevallen tussen de 10% en 40%. Meer testen met bijvoorbeeld 8 kanalen moet uitwijzen of dit toevallig gemiddeld 25% is of niet. Een laatste opmerking is dat het procentueel1 aantal switching times stijgt naarmate de belasting stijgt. Dit is omdat het totaal aantal aanvragen zeer snel daalt en de winst door te switchen groter wordt.
5.3 Nieuwe scenario’s We hebben in de vorige sectie de analyse gemaakt van de invloed van de parameter T G min en een standaardwaarde bepaald. Er zijn echter nog andere parameters die ook een sterke invloed kunnen hebben op het resultaat van het EFT-MWS-protocol. We zullen in ten eerste de invloed 1 Dit is ten opzichte van het aantal requests.
70
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
Gemiddelde tijdswinst door te switchen
1,00000
0,10000
0,01000
EFT
MWS 90
0,00100
0,00010
0,00001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.4: Gemiddelde winst door te switchen bij EFT en EFT-MWS. Aangezien EFT-MWS switchings met kleine winst verbiedt, is de gemiddelde winst veel hoger.
van een grotere afstand tussen ONU en OLT onderzoeken en ten tweede het gevolg van een grotere tuning time bekijken.
5.3.1 Invloed van de afstand Zoals we al hebben gezien in hoofdstuk 3 zorgt een grotere afstand voor een grotere RTT en wordt het probleem van voids dus belangrijker. De cycle time wordt namelijk groter, er kunnen minder aanvragen gebeuren en dus vergroot de delay. We kunnen echter verschillende strategieën bedenken bij het voorkomen van een void. We kunnen dit uitleggen aan de hand van figuur 5.6. Op moment t komt een request bij de OLT die drie golflengten ter beschikking heeft. Door de grote afstand (en dus een grote RTT) zal de toekenning van het kanaal met de vroegste horizon onvermijdelijk leiden tot een void. Het kan dan mogelijks beter zijn om het te schedulen op het tweede kanaal (Last Finish Time) zodat de void beperkt blijft en in de hoop dat de volgende ONU een kleinere RTT heeft zodanig dat hij sneller kan worden gescheduled op het eerste kanaal. Een andere strategie is het toelaten van een extra delay door het schedulen op het derde kanaal. In dit model verzamelen we echter alleen statistieken over de voids, de hierboven beschreven strategieën volgen we nog niet. Op figuur 5.7 is opnieuw de queueing delay te zien in functie van de Offered Network Load voor 71
HOOFDSTUK 5
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
•
70
60
Procent van de aanvragen
50 TGmin = 3 40 fysische limiet zelfde kanaal 30
te kleine winst switch
20
10
0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
(a) 90 80
Procent van de aanvragen
70 TGmin = 90
60 50
fysische limiet zelfde kanaal
40
te kleine winst switch
30 20 10 0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
(b) 100 90
Procent van de aanvragen
80 70
TGmin = 10000
60 fysische limiet
50
zelfde kanaal te kleine winst
40
switch 30 20 10 0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
(c)
Figuur 5.5: Analyse van de kanaaltoekenning door EFT-MWS bij de standaard waarde T G min = 90 (b) en twee extremen, T G min = 3 (a) en T G min = 10000 (c). Het totaal aantal aanvragen wordt opgedeeld naar de vier gevallen gedefinieerd bij EFT-MWS.
72
HOOFDSTUK 5
t
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
•
RTT void
λ1
void
λ2 λ3
Delay Figuur 5.6: Mogelijke oplossingen bij een void. Ofwel wordt er een void geïntroduceerd, ofwel wordt een extra delay toegelaten.
de verschillende parameterwaarden voor T G min maar voor het 100 km scenario. Daarnaast zijn ook EFT als ondergrens en statische WDM als bovengrens opgenomen. Aangezien in het 100 km scenario de RTT ≈ 1 ms is, ligt de queueing delay al veel hoger. We zien qua prestaties wel ongeveer hetzelfde als in het 25 km-scenario. Zeker indien we ook het corresponderende aantal switching times op figuur 5.8 mee beschouwen. Opnieuw zien we voor T G min = 90 een queueing delay die maar een klein beetje groter is dan EFT maar wel een grote reductie van het aantal switching times inhoudt. 1
0,1 Queueing Delay (s)
3 15 90 300
1000 10000
0,01
EFT Static WDM
0,001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.7: De queueing delay voor het EFT-MWS-algoritme in het 100 km-scenario en verschillende waarden voor T G min . De prestaties verhouden zich gelijkaardig als in het 25 km-scenario.
73
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
1200
Aantal switches per seconde per ONU
1000
800 3 15
600
90 300 1000
400
10000
EFT 200
0 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.8: Ook het aantal switching times in het 100 km-scenario tonen een gelijkaardig gedrag als in het 25 kilometer-scenario.
5.3.2 Invloed van de tuning time Een tweede scenario beschouwt de tuning time van een TL aangezien die nog niet beschouwd wordt door de huidige DBA-algoritmen. Het is dan ook belangrijk om te zien of dit al dan niet ten onrechte is. We hebben in de vorige testen telkens t tune = 0, 5 µs genomen, dit ligt binnen de guard band van 1 µs. Overeenkomstig met Kani, Buus et al. en Zhang et al. hebben we simulaties uitgevoerd voor t tune gelijk aan 0,01 s, 0,001 s, 0,0005 s en 0,00005 s. We hebben dit bovendien zowel uitgevoerd voor het 25 km-scenario op figuur 5.9 als voor het 100 km-scenario op figuur 5.10. In beide figuren is het verschil tussen de snelste en de traagste tuning time vrij groot. Dit is ook wat Zhang et al. voorgesteld hebben. Echter zijn de door ons gevonden waarden moeilijk te vergelijken met hun resultaten aangezien zij met 8 kanalen werken voor 32 ONU’s. We kunnen wel concluderen dat het EFT-MWS algoritme zonder problemen een tuning time t tune = 50 µs toelaat in beide scenario’s. Dit is in ons model vijftig keer de guard band die door Banerjee als maximum tuning time werd gezien [6]. We bemerken ook dat de stijging van de queueing delay meer gespreid is bij het 100 km scenario. Dit is zoals verwacht omdat de delay bij grotere afstanden belangrijker wordt Vanaf t tune = 0,5 ms worden de resultaten wel merkbaar slechter. Vanaf 1 ms spreken we van slow switching. We zullen dit verder bespreken in hoofdstuk 6.
74
HOOFDSTUK 5
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
•
1
Queueing delay (s)
0,1
90 - 0.0000005
0,01
90 - 0.00005 90 - 0.0005 90 - 0.001 90 - 0.01
0,001
0,0001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.9: De invloed van een stijgende t tune in het 25 km-scenario.
5.4 Besluit Uit deze testen kunnen we besluiten dat EFT-MWS geslaagd is in de opzet om met veel minder switching times toch een gelijkaardige prestatie te leveren. We kunnen bovendien een tunable laser toelaten die veel minder snel hoeft te tunen dan verondersteld in de huidige algoritmen. En aangezien dit een belangrijke invloed heeft, lijkt het ons aan te raden dat de tuning time en switching times in de toekomstige algoritmen worden opgenomen. De resultaten van dit algoritme bewijzen bovendien dat een notie van minimum tijdswinst een goede parameter lijkt. Maar we zien ook dat het EFT-MWS algoritme nog kan worden verbeterd. Zo denken we aan een dynamische T G min aangezien bij hoge belasting de resultaten zeer gelijkaardig zijn voor alle geteste waarden en dus kan een grotere T G min worden gekozen. Een andere belangrijke verbetering aan het algoritme is hoe we T G min berekenen. In de huidige versie hebben we dit gedefinieerd als de tijdswinst T G ten opzichte van de laatste cycle time t cycle of dus de laatste request. We hadden dit gekozen in plaats van een absolute waarde omwille van de relatie met de belasting van het netwerk. We verwachtten daarbij dat t cycle een vrij constante waarde zou zijn en dus een goede indicator van de belasting. Op figuur 5.11 kunnen we echter zien dat deze keuze toch tot verkeerde beslissingen kan leiden. Hierbij moet T G min > 0, 5 om te mogen switchen. In (a) wordt er dan niet geswitched want
100µs 200µs
≯ 0, 5 en in (b) wordt er wel
75
HOOFDSTUK 5
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
•
1
Queueing Delay (s)
0,1 0.0000005 0,00005 0,0005 0,001 0,01
0,01
0,001 0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
1,6
Offered Network Load
Figuur 5.10: De invloed van een stijgende t tune in het 100 km-scenario.
geswitched want
60µs 100µs
> 0, 5. Maar eigenlijk zouden we juist het omgekeerde verwachten want
de winst in (a) is veel groter en belangrijker door de grotere cycle time (en dus queueing delay). Daarom denken we dat het beter is om T G min uit te drukken met een gemiddelde t cycle over een bepaald interval. Dit zal een betere uitdrukking zijn van de echte belasting. We hebben zelfs de volgende bedenking gemaakt. De kans bestaat dat een eenmalige kleine of grote t cycle nu een belangrijke invloed heeft op de prestaties. Stel dat t cycle bijvoorbeeld groot is door een grote grant van een vorige ONU. Dit is mogelijk – zelfs bij lage belasting – door de gebruikte Gated service. In dat geval is de vereiste tijdswinst om te mogen switchen veel hoger en dus de kans op een switch kleiner. Hierdoor vergroot t cycle zodanig dat een nog grotere winst nodig is bij de volgende request. Deze bedenking hebben we echter niet meer kunnen verifiëren. We weten dus niet of t cycle sterk varieert en of de impact hiervan groot is. De invloed van t tune en T G min op t cycle moet dus nog verder worden onderzocht.
76
HOOFDSTUK 5
•
OPTIMALISATIE EN RESULTATEN VAN HET EFT-MWS-PROTOCOL
Vorige tcycle = 200 μs Vorige tcycle = 200 μs λ1 λ1
TG = 100 μs TG = 100 μs
λ2 λ2 (a)
Vorige tcycle = 100 μs Vorige tcycle = 100 μs λ1 λ1
TG = 60 μs TG = 60 μs
λ2 λ2 (b)
Figuur 5.11: Stel T G min = 0,5. 60µs 100µs
In (a) wordt er niet geswitched want
100µs 200µs
≯ 0, 5.
In (b) wel want
> 0, 5.T G min neemt dus de foute beslissing want hoewel de winst in (a) veel groter is
en tevens belangrijker door de grote cycle time, wordt er enkel geswitched in (b), waar het eigenlijk niet nodig is.
77
6 Conclusies
Om deze masterproef te besluiten, zullen we in dit laatste hoofdstuk het voorgestelde werk bespreken en de oplossingen evalueren ten opzichte van de gestelde problemen. Daarnaast worden mogelijke verbeteringen voor het nieuwe DBA-protocol toegelicht en wordt er een overzicht gegeven van verder onderzoek in het domein van DBA’s in de hybride WDM/TDM PON.
6.1 Eindbeschouwing We hebben een nieuw online Dynamic Bandwidht Allocation (DBA)-protocol met een dynamische toewijzing van golflengte voorgesteld voor de hybride WDM/TDM PON. De hybride WDM/TDM PON laat het toe om de beschikbare bandbreedte van een glasvezel te verhogen door meerdere golflengten te gebruiken en deze dynamisch te verdelen onder alle ONU’s. Maar in tegenstelling tot de bestaande DBA-protocollen zoals Earliest Finish Time (EFT) beschouwt het Earliest Finish Time-Minimized Wavelength Switching (EFT-MWS)-protocol ook de fysische mogelijkheden van Tunable Lasers (TL) om tot een scheduling te komen. Dit is veelbelovend omdat ten eerste de 78
HOOFDSTUK 6
•
CONCLUSIES
snelheid om tussen golflengten te switchen een belangrijke invloed heeft op de kostprijs van de TL. Ten tweede heeft het aantal switching times een impact op de levensduur van de TL. Het EFT-MWS-protocol minimaliseert daarom het aantal wavelength switching times waarbij we wel vereisen dat er een vergelijkbare queueing delay is met het EFT-protocol. Want minder switchen heeft tot gevolg dat er ook minder snel kan worden gewisseld van een zwaar belaste golflengte naar een minder belaste en dus een grotere delay. Om EFT-MWS te kunnen evalueren hebben we in OPNET Modeler modellen gebouwd voor de TDM PON en de hybride WDM/TDM PON. We hebben hierin ons algoritme geïmplementeerd, net zoals het IPACT protocol, een statisch WDM-protocol en het EFT-protocol. Om de correctheid van onze modellen te bewijzen hebben we de resultaten van deze laatste protocollen vergeleken met de literatuur. Vervolgens hebben we simulaties uitgevoerd voor verschillende scenario’s en hebben aangetoond dat het EFT-MWS-protocol aan de gestelde vereisten ruimschoots kan voldoen. Door middel van keuze in de parameterwaarden kunnen de prestaties worden beïnvloed maar algemeen kunnen we besluiten dat een sterke reductie van het aantal switching times zeker mogelijk is. Deze resultaten geven de mogelijkheid om het EFT-MWS-protocol te laten werken op TL’s die niet zo snel switchen en dus goedkoper zijn.
6.2 Verder werk Het verder werk op deze thesis kunnen we bespreken in twee delen. Ten eerste moet er nog veel onderzoek gebeuren naar het EFT-MWS-algoritme. De gepresenteerde resultaten zijn veelbelovend maar moeten samen met de parameters zeker nog meer uitgediept worden. Zo kan bijvoorbeeld de impact van meer ONU’s en meer kanalen worden nagegaan. Ook het algoritme zelf kan nog worden verbeterd. We denken hierbij aan een dynamische T G min die varieert naargelang de belasting. Ook de definitie van T G min zelf zou beter een gemiddelde cycle time t cycle beschouwen in plaats van enkel de laatste t cycle . Want mogelijks is deze waarde minder stabiel en afhankelijk van de belasting als we dachten. Verdere testen zullen dit moeten uitwijzen. Daarnaast kan ook worden gekeken naar andere algoritmen dan EFT om te verbeteren, zoals Detaining Latest Finish Time (DLFT) en Void Filling algoritmen. Deze verbeteringen zullen vooral van belang zijn in een LR-PON scenario aangezien de winsten groter zijn en alle extra delays een sterke impact hebben op de prestatie. Ook kan er worden gedacht aan ondersteuning voor Quality of Service (QoS) in de DBA. Ten slotte behoeft ook het OPNET model nog verbeteringen. Zoals al
79
HOOFDSTUK 6
•
CONCLUSIES
vermeld is het beter dat de statistieken worden uitgemiddeld over alle ONU’s in plaats van over een subset. Ten tweede wijzen de resultaten van de bestudeerde scenario’s bij een stijgende tuning time erop dat er niet veel meer wordt geswitched. In het 25 km scenario met t tune = 1 ms is het aantal switching times per ONU per seconde gereduceerd tot minder dan 20. Dit opent mogelijkheden voor slow switching. We spreken van slow switching wanneer de switching time groot wordt – dit is meer dan 1 ms – en er dus bijna niet meer wordt geswitched. Om ONU’s op een kanaal dat overbelast is toch te kunnen laten switchen denken we eraan om bij een grant al een toewijzing van een ander kanaal toe te voegen voor de volgende request. Zodanig dat de ONU kan switchen terwijl andere ONU’s zenden en er dus geen tijd wordt verloren.
80
A Inhoud CD-ROM
In deze appendix bespreken we kort de inhoud van de bijgeleverde CD-ROM.
A.1 OPNET modellen De simulatiemodellen zijn zoals al vermeld gebouwd in OPNET Modeler 16A. Er zijn twee projecten gemaakt, één voor de TDM PON waarin IPACT werd gesimuleerd, en één voor de hybride WDM/TDM PON.
A.1.1 TDM PON Dit project is te vinden in de map code. Het gebruikte project is thesis_v2. Het gebruikte scenario is scenario16onu20km.
81
HOOFDSTUK A
•
INHOUD CD-ROM
A.1.2 Hybride WDM/TDM PON Dit project is te vinden in de map code2. Dit model bestaat uit het sds_wdm project met als belangrijkste modellen de DBA procesmodellen sds_wdm_olt_schedule_static voor de statische WDM, sds_wdm_olt_schedule_eft voor EFT en sds_wdm_olt_schedule_dynamic voor EFT-MWS. De gebruikte scenario’s zijn 32onu_20km1 en 32onu_100kmdelay.
A.2 Resultaten De resultaten van de eerste analyse van EFT en statische WDM zijn te vinden in het bestand eft_vs_static.xlsx. De resultaten van EFT-MWS en de vergelijking met EFT werden verzameld in het bestand final.xlsx. De overige bestanden zijn tussentijdse resultaten. Deze werden niet gebruikt in de uiteindelijke masterproef.
A.3 Bronmateriaal Alle gebruikte papers en documenten bevinden zich in de map papers. In de mappen DBA in hybrid en tunable staan de belangrijkste papers rond de huidige stand van zaken. Overige papers zitten in de map rest en rechtstreeks in de map papers. De gebruikte papers zijn aangeduid met het volgnummer uit het boek.
A.4 Boek Het boek en de gebruikte figuren staan in de map boek. De bronbestanden van de zelfgemaakte figuren staan in tekst/originelen. De uiteindelijk gebruikte PDF-figuren staan in tekst/fig, behalve de grafieken met resultaten, deze staan in tekst/results.
82
Bibliografie
[1] Cisco.
Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2009-2014.
2010.
http://www.cisco.com/en/US/solutions/collateral/ns341/ns525/ns537/ns705/ ns827/white_paper_c11-481360.pdf. [2] M. Ley. What is FTTC and How Does it Work?, 2010. http://www.leyingitout.co.uk/
2010/01/what-is-fttc-and-how-does-it-work/. [3] FTTH Council.
FTTH Global Ranking All Economies Feb. 2011, 2011.
http://www.
ftthcouncil.org/. [4] T. Koonen. Fiber to the Home/Fiber to the Premises: What, Where, and When? Proceedings of the IEEE, 94(5):911–934, 2006. [5] C. P. Larsen, M. Popov, A. Gavler, K. Wang, V. Nordell, and P. Sköldström. Next Generation Active Optical Access Networks (AON): Latest Results of the ALPHA Project. In Workshop organised in the Framework of the FTTH Conference 2011 in Milan, Italy, 2011. http://www.
ict-oase.eu/public/files/3_LARSEN_ALPHA_OverviewAON_FTTHConfMilan2011.pdf. [6] A. Banerjee, Y. Park, F. Clarke, H. Song, S. Yang, G. Kramer, K. Kim, and B. Mukherjee. Wavelength-Division-Multiplexed Passive Optical Network (WDM-PON) Technologies for Broadband Access: a review (Invited). Journal of Optical Networking, 4(11):737–758, 2005. [7] L. Hutcheson. FTTx: Current Status and the Future. IEEE Communications Magazine, 46(7):90–95, 2008. [8] F. Effenberger, D. Clearly, O. Haran, G. Kramer, R. D. Li, M. Oron, and T. Pfeiffer.
An
introduction to PON technologies. IEEE Communications Magazine, 45(3):S17–S25, 2007. [9] IEEE. 802.3ah Task Force. http://www.ieee802.org/3/efm. 83
BIBLIOGRAFIE
[10] B. Skubic, J. Chen, J. Ahmed, L. Wosinska, and B. Mukherjee.
A Comparison of
Dynamic Bandwidth Allocation for EPON, GPON, and Next-Generation TDM PON. IEEE Communications Magazine, 47(3):S40–S48, 2009. [11] ITU-T. G.984.x Series of Recommendations. http://www.itu.int/rec/T-REC-G/e. [12] M. Ritter. Carrier Ethernet Access Technology Shoot-Out: Copper PDH vs. Active Fiber vs. PON. In Metro Ethernet Forum, 2008. http://www.metroethernetforum.org/PPT_
Documents/IIR-Access-Svcs-Shoot-Out-Final.ppt. [13] J. Kani. Enabling Technologies for Future Scalable and Flexible WDM-PON and WDM/TDMPON Systems (Invited). IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 16(5):1290– 1297, 2010. [14] H. Song, A. Banerjee, B. Mukherjee, B. W. Kim, S. Yang, and Y. Park. SLA-Aware Protocol for Efficient Tunable Laser Utilization to Support Incremental Upgrade in Long-Reach Passive Optical Networks. Journal of Optical Communications and Networking, 1(5):512–520, 2009. [15] G. Talli and P. D. Townsend. Hybrid DWDM-TDM Long-Reach PON for Next-Generation Optical Access. Journal of Lightwave Technology, 24(7):2827–2834, 2006. [16] J. Buus and E. J. Murphy.
Tunable Lasers in Optical Networks.
Journal of Lightwave
Technology, 24(1):5–11, 2006. [17] J. Zhang and N. Ansari. Design of WDM PON With Tunable Lasers: The Upstream Scenario. Journal of Lightwave Technology, 28(2):228–236, 2010. [18] J. E. Simsarian, M. C. Larson, H. E. Garrett, H. Xu, and T. A. Strand. Less Than 5-ns Wavelength Switching With an SG-DBR Laser. IEEE Photonics Technology Letters, 18(4):565–567, 2006. [19] L. G. Kazovsky, W.-T. Shaw, D. Gutierrez, N. Cheng, and S.-W. Wong. Next-Generation Optical Access Networks. Journal of Lightwave Technology, 25(11):3428–3442, 2007. [20] L. Gutierrez, M. De Andrade, and S. Sallent. New Trends on Optical Access Networks: DBAs for 10G EPON and Long-Reach PON. In 14th European Conference on Networks and Optical Communications (NOC 2009), pages 487–494, 2009. [21] D. Garcia-Roger, I. Artundo, and B. Ortega.
On the Conditions That Justify Requiring
Dynamic Reconfigurability in WDM–TDMA Optical Access Networks. Journal of Optical Communications and Networking, 3(4):259–271, 2011. 84
BIBLIOGRAFIE
[22] G. Kramer. Ethernet Passive Optical Networks. McGraw-Hill, 2005. [23] G. Kramer, B. Mukherjee, and G. Pesavento. Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time (IPACT): A Dynamic Bandwidth Distribution Scheme in an Optical Access Network. Photonic Network Communications, 4:89–107, 2002. [24] M. P. McGarry, M. Reisslein, and M. Maier. WDM Ethernet Passive Optical Networks. IEEE Communications Magazine, 44(2):S18–S25, 2006. [25] G. Das, B. Lannoo, H.-D. Jung, T. Koonen, D. Colle, M. Pickavet, and P. Demeester. A New Architecture and MAC Protocol for Fully Flexible Hybrid WDM/TDM PON. In 35th European Conference on Optical Communication (ECOC 2009), 2009. [26] G. Kramer, B. Mukherjee, and G. Pesavento. IPACT: a Dynamic Protocol for an Ethernet PON (EPON). IEEE Communications Magazine, 40(2):74–80, 2002. [27] H. Song, B. W. Kim, and B. Mukherjee.
Multi-Thread Polling: a Dynamic Bandwidth
Distribution Scheme in Long-Reach PON. IEEE Journal on Selected Areas in Communication, 27(2):134–142, 2009. [28] F. Clarke, S. Sarkar, and B. Mukherjee. Simultaneous and Interleaved Polling: An Upstream Protocol for WDM-PON. In Optical Fiber Communication Conference and the National Fiber Optic Engineers Conference (OFC-NFOEC 2006), page 3, 2006. [29] K. H. Kwong, D. Harle, and I. Andonovic.
Dynamic Bandwidth Allocation Algorithm
for Differentiated Services over WDM EPONs.
In 9th International Conference on
Communications Systems (ICCS 2004), pages 116–120, 2004. [30] K. Kanonakis and I. Tomkos. Online Upstream Scheduling and Wavelength Assignment Algorithms for WDM-EPON Networks. In 35th European Conference on Optical Communication (ECOC 2009), pages 1–2, 2009. [31] A. R. Dhaini, C. M. Assi, M. Maier, and A. Shami. Dynamic Wavelength and Bandwidth Allocation in Hybrid TDM/WDM EPON Networks.
Journal of Lightwave Technology,
25(1):277–286, 2007. [32] FP7 ICT-OASE.
Deliverable D3.1: Overview and Assessment of Existing Optical Access
Network Architectures. Technical report, 2010. http://www.ict-oase.eu/index.php?
page=149. 85
BIBLIOGRAFIE
[33] K. Kanonakis and I. Tomkos. Improving the Efficiency of Online Upstream Scheduling and Wavelength Assignment in Hybrid WDM/TDMA EPON Networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communication, 28(6):838–848, 2010. [34] K. Kanonakis and I. Tomkos. Detaining Online Upstream Scheduling in WDM/TDMA EPONs. In 36th European Conference on Optical Communication (ECOC 2010), pages 1–3, 2010. [35] M. P. McGarry, M. Reisslein, C. J. Colbourn, M. Maier, F. Aurzada, and M. Scheutzow. Justin-Time Scheduling for Multichannel EPONs. Journal of Lightwave Technology, 26(10):1204– 1216, 2008. [36] M. P. McGarry, M. Reisslein, M. Maier, and A. Keha. Bandwidth Management for WDM EPONs. Journal of Optical Networking, 5(9):637–654, 2006. [37] OPNET Technologies Inc. OPNET Modeler 16A. [38] R. Dunaytsev. Network Simulators: OPNET Overview and Examples. Lecture notes: Network Simulation Techniques. Tampere University of Technology, 2010. http://www.cs.tut.fi/
kurssit/TLT-2707/lecture12.pdf. [39] J. Prokkola.
OPNET Network Simulator.
Lecture notes: Simulations and Tools for
Telecommunications. University of Oulu, 2008.
http://www.telecomlab.oulu.fi/
kurssit/521365A_tietoliikennetekniikan_simuloinnit_ja_tyokalut/Opnet_ esittely_08.pdf. [40] D. Tipper. OPNET Modeler Overview. Lecture notes: Network Performance. University of Pittsburgh, 2004. http://www.sis.pitt.edu/~dtipper/2120/OPNET_slides.pdf. [41] K. Park and W. Willinger. Self-Similar Network Traffic: An Overview, pages 1–38. John Wiley & Sons, Inc., 2002. [42] H. Xiaojun. The Self-Similar Traffic Modeling in the Internet, 2001. http://www.ee.ust.
hk/~heixj/publication/comp660f/comp660f.html. [43] M. Becchi. From Poisson Processes to Self-Similarity: a Survey of Network Traffic Models.
http://www1.cse.wustl.edu/~jain/cse567-06/ftp/traffic_models1/index.html. [44] W. Willinger, M. S. Taqqu, R. Sherman, and D. V. Wilson. Self-Similarity Through HighVariability: Statistical Analysis of Ethernet LAN Traffic at the Source Level.
IEEE/ACM
Transactions on Networking, 5:71–86, 1997. 86
BIBLIOGRAFIE
[45] W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger, and D. V. Wilson. On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended version). IEEE/ACM Transactions on Networking, 2:1–15, 1994. [46] R. Sinha, C. Papadopoulos, and J. Heidemann. Internet Packet Size Distributions: Some Observations. Technical Report ISI-TR-2007-643, USC/Information Sciences Institute, 2007. [47] J. Zhang and N. Ansari.
Scheduling Hybrid WDM/TDM Passive Optical Networks With
Nonzero Laser Tuning Time. Accepted for IEEE/ACM Transactions on Networking, 2010. [48] B. Lannoo, L. Verslegers, D. Colle, M. Pickavet, M. Gagnaire, and P. Demeester. Analytical Model for the IPACT Dynamic Bandwidth Allocation Algorithm for EPONs. Journal of Optical Networking, 6(6):677–688, 2007.
87
Lijst van figuren 1.1 Bandbreedtevraag 2009-2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2 Opbouw communicatienetwerk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.1 Evolutie DSL architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.2 Evolutie DSL downloadsnelheden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.3 HFC architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
2.4 FTTH Global Ranking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.5 P2P architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.6 AON architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.7 PON architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.8 Ring architectuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.9 Time-Division Multiplexing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.10 Wavelength-Division Multiplexing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
2.11 WDM PON . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.12 Inter- en intra-onu scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
2.13 IPACT polling mechanisme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
2.14 Verschil horizon- en void filling-gebaseerde algoritmen . . . . . . . . . . . . . . . . .
27
3.1 OPNET Modeler Project Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
3.2 OPNET Modeler Node Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
3.3 OPNET Modeler Process Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
3.4 OPNET Modeler Link Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
3.5 OPNET Modeler Packet Format Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3.6 OPNET Modeler Result Browser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
3.7 Zelfgelijkvormig netwerktraffiek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
3.8 IPACT Netwerkmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.9 IPACT Knoopmodel OLT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
3.10 IPACT Knoopmodel ONU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
39
3.11 IPACT Knoopmodel traffiekgenerator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
3.12 IPACT Procesmodel OLT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.13 IPACT Procesmodel ONU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.14 IPACT Pakketmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.15 IPACT resultaat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
3.16 Hybride WDM/TDM Netwerkmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
3.17 Hybride WDM/TDM Knoopmodel OLT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46
3.18 Hybride WDM/TDM Pakketmodel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
46 88
LIJST VAN FIGUREN
3.19 EFT resultaat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
3.20 EFT hoog aantal switching times . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
3.21 EFT tijdswinst door switchen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
4.1 Voorbeeld scheduling void en werking void filling-algoritmen . . . . . . . . . . . . . .
55
4.2 Simulatieparameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
4.3 EFT-MWS blijft op het huidig kanaal want dat heeft de vroegste horizon . . . . . . .
59
4.4 EFT-MWS verbiedt switching door fysische limiet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
59
4.5 Berekening van de inter-switching time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
60
4.6 EFT-MWS verbiedt switching indien er onvoldoende winst zou worden bereikt . . .
60
4.7 EFT-MWS verzendt een grant op de horizon min de RTT . . . . . . . . . . . . . . . . .
62
4.8 EFT-MWS kan geen grant toekennen indien de ONU nog aan het zenden is . . . . .
62
4.9 EFT-MWS vroegste moment om een grant te verzenden . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
5.1 EFT-MWS queueing delay bij verschillende T G min . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
5.2 EFT-MWS switching times bij verschillende T G min . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
5.3 Aantal aanvragen vs. effectieve switching times bij EFT en EFT-MWS . . . . . . . . .
70
5.4 Gemiddelde winst door te switchen bij EFT en EFT-MWS . . . . . . . . . . . . . . . .
71
5.5 Analyse van de kanaaltoekenning door EFT-MWS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72
5.6 Afwegingen bij voids . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
5.7 EFT-MWS queueing delay in 100 km-scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
5.8 EFT-MWS switching times in 100 km-scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
74
5.9 Invloed van t tune in het 25 km-scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
75
5.10 Invloed van t tune in het 100 km-scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
5.11 Foute beslissing door T G min . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
77
89
Lijst van tabellen 3.1 IPACT kenmerken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.2 Verdeling pakketgroottes Ethernet-verkeer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
3.3 Hybride WDM/TDM PON kenmerken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
4.1 Hybride WDM/TDM PON kenmerken voor EFT-MWS . . . . . . . . . . . . . . . . . .
65
90
