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你们对网络性能评价知道多少?

作者:课课家教育     来源: http://www.kokojia.com点击数:713发布时间: 2017-07-23 14:00:20

标签: 服务器计算机云网络

  我们需要记得是云网络性能它并不是一蹴而就的工作,这一点是比较重要的,因此是要不断监测和频繁评估来决定性能是否满足业务需求,或者采取前瞻性的措施阻止潜在的问题转化为重大的伤害。

  一般的测试是云网络性能的另一个重要因素,用来是确保所有网络弹性和配置如预期的一样;如果是没有预期所想,那么可以对措施进行调整以及校正,在问题出现对工作负载和用户短剧影响之前。

  系统观

  从考察网络的性能角度上来看网络,总是难以捉摸,其中涉及的因素很多。各种网络参数和各类概率事件相互作用,最终表现出一个不断变化的系统环境。作为一个运用网络的开发者,不能仅将网络视为一个黑盒,反而是要尝试着深入了解它,更有效的利用它的特性。 好在自从网络诞生之日起就不断的有人进行研究,试图加以系统分析。

  先从系统认识的角度上看,网络非常接近一个线性系统(Jacobson, Congestion Avoidance and Control, 1988)。线性系统理论认为一个稳定系统的稳定性是指数式的。对于像网络这样不稳定的系统(比如受到随机的网络负载以及不当的RTO引起的阻塞的影响),可以通过在其因变量上添加指数补偿(exponential timer backoff)的方式使其变得稳定。单就衡量网络特性而言,也就是一个不稳定的输出,可以通过指数的形式加以平滑,达到一个相对稳定的输出,也即运用了指数平滑算法。

  网络衡量指标

  网络特性中两个最基本的指标是带宽(bandwidth)和延迟(latency)。带宽代表了网络的理想情况下的吞吐量,一个网络的好环更加表现在延迟的大小上。所以研究RTT计算的论文也是连篇累牍,比如(Phil Karn, Improving Round-Trip Time Estimates in Reliable Transport Protocols)。其它的指标则可以视为因延迟而来,比如丢包可以视为延迟大于某个阈值的情况。

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  两个基本参数如何相互作用呢? 从理论上来说,<>提到(Chapter 6)一个指标带宽-延迟乘积(bandwidth-delay product),此值是从发送方至接收方之间的管道的往返容量。即在收到数据响应前,发送方仍然可以发送多少数据。为了更好的性能,接收方的窗口必须至少与带宽-延迟之乘积一样大,最好略大一点,因为接收方可能并不立刻就做出响应。

  再有一个,在实际测量过程也能发现,在带宽和延迟两者有不同的作用域。在低速网络下延迟的作用明显,而高速网络下带宽作用明显。而在上面同一本书中提到了一张图表,显示传输速度到1GbPS以上时,延迟时间则决定了网络的性能。

  无论生产商还是用户,都需要某种方法来衡量计算机系统的性能,但由于系统很复杂,体系结构和实现的策略多样,因此很难采用统一的标准去评测所有的计算机。 随着时间指令系统的发展,使用单种指令的MIPS值的局限性日益暴露,后来就出现了改进的吉普森混合指令速度法。它通过统计各类指令在程序中所占的比例,进行折算。

  计算机系统性能指标以系统响应时间、作业吞吐量为代表。

  一、吞吐量

  平均利用率=平均到达事务数/平均处理事务数

  平均响应时间=平均处理时间/(1-平均利用率)

吞吐量,平均利用率=平均到达事务数/平均处理事务数,平均响应时间=平均处理时间/(1-平均利用率)

  二、系统性能设计

  当系统性能降至量基本的水平时,性能调整由查找和消除瓶颈组成。

  性能调整主要表现在四方面:识别约束、指定负载、设置性能目标和测试。通过反复迭代。

  三、阿姆达尔解决方案

  阿姆达尔定律:系统中对某部件采用某种更快执行方式,所获得的系统性能的改变程度,取决于这种方式被使用的频率,或所占总执行时间的比例。

  加速比=不使用增强部件时完成整个任务的时间/使用增强部件时完成整个任务的时间

  新执行时间=原来的执行时间*[(1-增强比例)+增强比例/增强加速比]

  总加速比=原来的执行时间/新的执行时间=1/[(1-增强比例)+增强比例/增强加速比]

  四、负载均衡

  负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。

负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。

  评估方法

  上面的分析主要基于TCP层的实现,但从应用层上来看(无法确定具体的网络重传、窗口等),网络中存在着很多的不确定性,就像是一个个的概率事件。在某个时间段内网络交互的延迟的分布是符合某种分布(比如正态分布)。基于这个假设,运用统计方法来衡量网络的特性就是可行的方案。

  这一点也可以回溯到RTT的计算上,比如(Phil Karn, Improving Round-Trip Time Estimates in Reliable Transport Protocols)提到的方法,在一个低速的网络环境下,得到的RTT可能出现如下的分布:

  其中数据收敛程度取决于指数平滑系数选择。

  低速网络下,延迟的抖动较大,网络更显地不稳定。而在高速网络下,数据非常理想:

  移动网络

  移动网络相对于固网网络而言,有一些特性,比如波动性更大,非阻塞导致的错误重传情况占比较大等。 除了一些标准的延迟和下行/上行的带宽定义外,信号强度也是网络性能的一个重要指标。但这个指标正在越来越高速的网络下失效了。同时再考虑到运营商平衡负载的策略也会让这一指标的应用受限。

  当然相较于单纯从延迟的一元分析,引入其它的条件进行多元分析,或许能得出更为精准的网络评价。

  还有更多详细内容,尽在课课家教育,我们期待您的咨询!

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