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想必現(xiàn)在有很多小伙伴對于帶寬小是什么意思方面的知識都比較想要了解,那么今天小好小編就為大家收集了一些關(guān)于帶寬小是什么意思方面的知識分享給大家,希望大家會喜歡哦。
帶寬不足是指帶寬傳輸能力較弱。
進行帶寬分配可以在有限的帶寬內(nèi)保證實時業(yè)務(wù)的傳輸,不至于因為業(yè)務(wù)量太大而出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)阻塞現(xiàn)象,使視頻出現(xiàn)馬賽克或音頻出現(xiàn)間斷等現(xiàn)象。
但是,當網(wǎng)絡(luò)帶寬富余時可以傳輸其他業(yè)務(wù),當網(wǎng)絡(luò)帶寬不足時要傳輸其他業(yè)務(wù),也可以采用降低視頻業(yè)務(wù)的碼率(視頻業(yè)務(wù)的碼率較高,是網(wǎng)絡(luò)傳送的主要業(yè)務(wù),占用絕大部分的網(wǎng)絡(luò)帶寬)的辦法。
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擴展資料
地心比程見聯(lián)眾際驗連除率京。
理想帶寬分配
擁塞控制算法的目標是避免擁塞,即為使用的網(wǎng)絡(luò)傳輸層找到一種好的帶寬分配方法。一個良好的帶寬分配方法能帶來良好的效能,因為它能利用所有的可用帶寬卻能避免擁塞,而且它對整個競爭的傳輸實體是公平的,并能快速跟蹤流量需求的變化。
條提思共改己斗,兒值格。
由此可見,理想的帶寬分配算法必須滿足以下三個條件:
網(wǎng)絡(luò)的利用效率最大化
為整個傳輸實體有效分配帶寬應(yīng)該利用所有可用的網(wǎng)絡(luò)容量。假設(shè)存在一條100 Mbit/s的鏈路.有5個傳輸實體共同使用這條鏈路,理論上每個實體獲得20 Mbit/s,但實際上,要想獲得良好的性能,它們獲得的帶寬應(yīng)該小于20 Mbit/s。原因是流量通常呈現(xiàn)突發(fā)性。
右圖描述了隨著負載的增加,網(wǎng)絡(luò)吞吐量的變化情況,以及隨著負載的增加,網(wǎng)絡(luò)延時的變化情況。由右圖可以看出,實際吞吐量和延時的最佳平衡點在擁塞開始出現(xiàn)時,也即延時開始迅速攀升的那一個點,而這個點恰好低于網(wǎng)絡(luò)容量。
為了標識它,Kleinrock提出了功率的度量,即功率=負載/延時。功率最初將隨著負載的上升而上升,延時仍然很小并且基本保持不變;但隨著延時快速增長,功率將達到最大。然后開始下降。達到最大功率時,也就是實際吞吐量和延時到達最佳平衡點。
多個傳輸實體在帶寬競爭中的公平性
公平性涉及在多個傳輸實體之間劃分帶寬的問題。通常情況下,網(wǎng)絡(luò)無法為每個數(shù)據(jù)流或連接執(zhí)行嚴格的帶寬預(yù)留,而是讓眾多連接去競爭可用帶寬,或?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)合并在一起共同分配帶寬。例如,IETF的區(qū)分服務(wù)就將流量分成兩類,每個類中的連接競爭帶寬的使用。
IP路由器通常讓所有的連接競爭相同的帶寬。在這種情況下,正是擁塞控制機制來為競爭的各個連接分配帶寬。
公平的帶寬分配一般采用由Jaffe提出的最大一最小公平策略(max—min fairness),它的思想是:如果分配給一個數(shù)據(jù)流的帶寬在不減少分配給另一個數(shù)據(jù)流帶寬的前提下無法得到進一步增長,那么就不給這個數(shù)據(jù)流更多的帶寬。
也就是說,不能在損害其他數(shù)據(jù)流帶寬的前提下增加一個數(shù)據(jù)流的帶寬。
最小公平算法思想是:所有的數(shù)據(jù)流從速率零開始,然后緩慢增加速率。當任何一個數(shù)據(jù)流的速率遇到瓶頸,就停止該數(shù)據(jù)流的速率增加;所有其他的數(shù)據(jù)流繼續(xù)增加各自的速率,平等共享可用容量,直到它們也達到各自的瓶頸。
最小公平策略可以防止任何數(shù)據(jù)流被“餓死”,同時在一定程度上盡可能增加每個數(shù)據(jù)流的速率。因此,最大一最小公平被認為是一種很好權(quán)衡有效性和公平性的自由分配策略。
在保證上述兩個條件下算法能快速收斂
最后一個條件是擁塞控制算法能否快速收斂到公平而有效的帶寬分配上。實際網(wǎng)絡(luò)中的連接是動態(tài)增加和減少的,而且一個給定連接所需要的帶寬也會隨時間而變化,例如,一個用戶在瀏覽網(wǎng)貞的過程中可能偶爾也會下載大的視頻。
由于需求的變化,網(wǎng)絡(luò)的最佳平衡點也隨著時間推移而改變著。一個良好的擁塞控制算法,應(yīng)能快速收斂到最佳平衡點,并跟蹤隨時變化的操作點。如果收斂速度太慢,則算法永遠無法接近已經(jīng)改變的平衡點;
如果算法不穩(wěn)定,它也可能在某些情況下無法收斂到正確的平衡點,或者甚至圍繞著正確的平衡點振蕩。
參考資料來源:
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