1、2009 年 1 月 Journal on Communications January 2009第 30 卷第 1 期 通 信 学 报 Vol.30 No.1内容计费实时系统中一种提供比例时延区分的概率调度算法黄海 1，廖建新 1，朱 晓民 1，张乐剑 1，杨戈 2(1. 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室，北京 100876; 2. 辽宁大学 信息科学与技术学院，辽宁 沈阳 110036)摘 要：针对 OCS（online charging system）服务器，提出了一种新的请求调度算法，算法的基本思想是利用系统队列的长度、请求的到达率以及预先分配的时延区分参数作为调度的优先级依
2、据，在调度时采用概率的方式选取需要服务的队列请求。实验结果表明，在考虑服务时延的情况下，新算法性能总是优于一些传统的PDD(proportional delay differentiation)调度算法，当请求服务时延增加和彼此差别很大时，性能优势相对更大，并且有效地满足了内容计费环境下提出的 6 点 QoS(quality of service)要求。关键词：内容计费；实时计费系统；比例时延区分模型；调度算法中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1000-436X(2009)01-0113-08Probabilistic scheduling algorithm for prov
3、iding proportional delay differentiation in content-based online charging system HUANG Hai1, LIAO Jian-xin1, ZHU Xiao-min1, ZHANG Le-jian1, YANG Ge2(1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China; 2. College o
4、f Information Science and Technology, Liaoning University, Shenyang 110036, China)Abstract: A novel request scheduling algorithm was proposed for the OCS (online charging system) server. The basic idea is that one of the requests from all classes of service queues is scheduled with some priority pro
5、bability which is based on the system queue-length, the request arrival rate, and the pre-assigned delay differentiation parameter. The experimental results show that, in considering request service delays, this proposed algorithm always outperforms some other traditional PDD (proportional delay dif
6、ferentiation) scheduling ones and the performance advantages are relatively greater when request service delays increase and vary greatly from each other. Furthermore, it can efficiently meet 6 QoS (quality of service) requirements proposed in content-based billing. Key words: content-based billing;
7、 online charging system; proportional delay differentiation model; scheduling algorithm1 引言移动网络与互联网世界的结合引起了移动通信领域一场前所未有的业务变革，随着第三代移动通信的发展，运营商已经有能力提供众多的内容增值业务。对于 3G 网络的业务支撑系统来说，收稿日期：2007-09-28；修回日期：2008-11-15基金项目：国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目（2007CB307100，2007CB307103 ）；国家杰出青年科学基金资助项目（60525110）；新世纪优秀人才
8、支持计划（NCET-04-0111）；电子信息产业发展基金资助项目Foundation Items: The National Basic Research Program of China (973 Program) (2007CB307100, 2007CB307103); The National Science Fund for Distinguished Young Scholars (60525110); The Program for New Century Excellent Talents in University (NCET-04-0111); The Developme
9、nt Fund Project for Electronic and Information Industry114 通 信 学 报 第 30 卷具备对各项新的增值业务进行计费的能力，其重要性不亚于该业务本身，传统的基于时长或流量的计费方式已经不能满足新一代数据业务的计费要求，研究开始转向适应于 3G 模式的内容计费 1。内容计费本质上要求系统对用户的业务数据流进行详细的区分，从中得到不同的内容因子（内容因子指的是体现产品的“内容”和“价值”的参量比如业务类别、服务类型和属性（域名、IP 地址、协议、端口号等） 、用户类型及属性、内容提供商事先约定的业务价值、QoS 等）作为计费依据，国际标准
10、化组织 3GPP 提出了一种基于流的计费(FBC, flow based charging)概念 2，为内容计费的体系结构提供了参考。内容计费的特点之一是实时计费 1，UMTS (universal mobile telecommunications system)等 3G网络通过引入新的计费实体 OCS (online charging system)，实现对业务的实时计费支持。在 3G 网络中，承载层、业务层和内容层 3 个层次分别对用户数据流进行分析，然后向 OCS 发出计费请求，OCS 根据请求内容快速作出响应处理。由于内容因子的引入使得计费依据增多，OCS 的处理过程变得相对复杂，提
11、供基于内容的 QoS(quality of service)是一个关注的热点。论文第 2 节讨论了相关研究工作，对 OCS 服务器进行了建模，并提出内容计费环境下需要达到的 QoS 目标；第 3 节提出一种在 OCS 服务器上实现的调度算法；第 4 节对算法在 OCS 服务器上的测试结果进行分析；第 5 节是结束语。2 相关工作和系统建模在第二代移动通信网络中，智能网(IN, intelligent network)是实现语音业务实时计费的重要技术之一 3。IN 中的业务控制点(SCP, service control point)是实时计费的关键点，它是一个单服务排队系统，采用先来先服务(F
12、CFS, first come first served)机制 4。不同于 SCP，内容计费架构下的 OCS 需要处理多种不同类型的业务请求，处理效果上需要体现不同内容请求的相对价值，比如在线支付请求的短信，平均系统响应时延就要优于简单的点对点短信；实时流媒体直播请求，平均系统响应时延也要好于简单的网页浏览请求，OCS 的这种服务方式实际上是一种基于内容的相对区分服务。Dovrolis 等提出了一种比例时延区分(PDD, proportional delay differentiation)服务 5, 6，本质上要求属于不同等级的服务时延之比等价于预先分配的时延区分参数(DDPs, delay
13、 differentiation parameters)之比。 PDD 是一种针对 Internet 的服务模型，但从服务模式上与内容计费架构下 OCS 要达到的效果相当，通过对 OCS 进行抽象，可以得到如图 1 所示的区分服务逻辑模型。OCS 不断收到来自 3G 网络中不同层次的计费请求，由于带有内容因子的请求众多，OCS 需要由内容请求分类模块将各种请求划分成几个大的类别（具体划分过程和标准不在本文讨论范围之内） ，划分出的请求按照所属类别送入相应的 FCFS 服务队列 1N，调度模块按照一定的算法从各个队列中选出队首的请求，每个请求由计费服务实例池的一个实例进行服务。按照 PDD 模型
14、，如果用 表示第 i 个id服务队列中请求的平均系统响应时延，用 i 表示第 i 个服务队列所预先分配的时延区分参数，规定i 越大，代表的服务质量越高，即平均系统响应时延越小，则对于所有等级的服务队列，有式(1)成立(1)1,iijjdN调度模块需要保证不同队列之间服务质量成比例的差异化，因此调度算法是关键。图 1 OCS 区分服务逻辑模型对于 Internet 中的 PDD 模型，其调度算法一般都在路由器中实现，典型的调度算法包括 WTP (waiting-time priority)5, 6、PAD (proportional average delay)6、HPD (hybrid pro
15、portional delay) 6、advanced WTP7、adaptive WTP8、MDP (mean-delay proportional)9、LAD (littles average delay)10、virtual length11、PLQ (probabilistic longest queue 第 1 期 黄海等：内容计费实时系统中一种提供比例时延区分的概率调度算法 115first)12等。WTP 算法通过调节每个服务队列队首包的排队时延，从而实现不同队列平均排队时延的比例区分，但 WTP 只能在系统重负荷的情况之下(负荷大于 85%)才能达到理想的指定服务比例。PAD
16、算法依据离开队列包的排队时延来选择需要调度的包，可以实现系统在中等以及重负荷条件下的比例区分，但 PAD 没有考虑队列中积压包的排队时延，在短时间尺度内的时延比值与预定的比值之间存在较大偏离。HPD 算法结合了 WTP和 PAD 的优点，综合考虑队首包和离开包的排队时延，并提供一个可调参数来平衡这 2 个因素所占的比例，从而更好地满足 PDD 模型，但如何针对不同情况选择最优的可调参数是一个复杂的问题。advanced WTP 算法在 WTP 的基础上改进，把每个包的传输时延纳入考虑之中，相比于 WTP算法，系统在中等负荷之下时延比例有所改善，并减少了排队时延，但算法继承了 WTP 的缺点，系
17、统在非重负荷情况之下仍然较大地偏离理想的服务比例。adaptive WTP 给出了一组控制参数，在可行条件下设置这组控制参数能保证达到预定的服务比例，同时能根据系统利用率和系统负载分布动态地调整控制参数，但该算法理论分析主要基于包到达服从泊松分布的假设，对于任意分布的包到达，时延比例还需验证。MDP 算法分析了一个时间窗口内所有离开队列包的实际排队时延，同时对队列中积压包的排队时延进行了估计，以此来对后续的包进行调度，但算法在短时间尺度内的时延比值仍然不够理想。LAD 算法基于Little 公式的证明，综合考虑一个时间窗口内离开包和积压包的实际排队时延，在系统中等和重负荷下以及长、短时间尺度内
18、均可实现比例区分，是前面算法中较好的一种。上述算法都属于时延依赖优先级的算法，对此普遍还存在 2 个缺点：第一，开销较大，为了计算每个包的排队时延，需要为每个包打上时间戳；第二，存在“饥饿”现象，低优先级队列很可能在较长时间内得不到任何服务。VirtualLength 算法基于 Little 公式的变换，将队列排队等待时延转换成队列长度与包到达率的比值，从而用队列长度进行优先级控制，不必计算每个包的排队时延，大大减少了算法的开销，但仍然存在“饥饿”现象。PLQ 算法也利用队列长度作为优先级依据，同时在调度过程中引入了概率方法，不但减少了开销，还很好的解决了低优先级队列的“饥饿”问题，但 PLQ
19、 算法中基于队列长度的优先级概率函数过于简单，没有考虑包到达率的影响，在系统利用率低的情况下与最佳性能比值仍存在较大偏离。不同于Internet 中的路由器和交换机，OCS 本身很少有直接研究其区分服务的调度算法，除了以上所述算法以外，其他应用领域也提供了区分服务的算法，它们和 OCS 有着相似的应用，由于本文对 OCS 是基于 PDD 模型的建模，因此对它们不再赘述，具体可参见文献1317 。3G 网络内容计费架构下的 OCS 不能直接采用Internet 中 PDD 调度算法，内容计费的特点决定了OCS 需要满足新的性能指标。对于 OCS 服务器来说，系统响应时延由 2 部分组成，一部分是
20、队列中每个请求的排队时延，另一部分是处理每个请求所需要的服务时延。设 代表平均排队时延，w代表平均服务时延，则平均系统响应时延 可s d表示为(2)ds将式(2)代入式(1) 可以得到(3),1jiijijwNs从式(3)可以看出，OCS 系统响应时延的比值受排队时延和服务时延的综合影响，缺一不可，它不能完全等价于排队时延的比值，即使在服务时延很小的情况下，也只能近似等价于排队时延比值。语音时代由于业务简易和单一，服务时延小而且固定，在系统响应时延中的比重很小；而在 3G 网络中，通过引入 IMS(IP multimedia subsystem)技术，实现了对语音、数据和视频等多种差异化业务的
21、融合，一个业务可以包含多种媒体的应用，并且需要按照内容 的价值进行计费，计费参数增多，计费规则 复杂 18，这使得内容计费环境下的业务时延显著增加，在系统响应时延中的比重增大。上述文献所描述的 Internet 中 PDD 算法均只考虑了系统的排队时延比例区分，这是在服务时延增加的内容计费环境中不能直接采用的主要原因（第 4 节的实验结果可进一步证明） ，需要在它们的基础之上寻求新的算法，算法必须包含对服务时延的考虑，其主要目标是保证内容计费环境下平均系统响应时延的比例区分，具体可概括为 6 点：1）保证在服务时延增大情况下的系116 通 信 学 报 第 30 卷统响应时延比例区分。3G/IM
22、S 业务的复杂性扩展了请求的服务处理时延，调度算法应确保总的系统响应时延仍然有理想的比例值。2）保证在不同服务时延比例分布上的系统响应时延比例区分。内容计费下，不同级别队列中的请求具有不同的服务处理时延，不管它们之间有如何大的比例差别，调度算法应保证系统响应时延比例不受影响。3）保证在不同到达分布上的系统响应时延比例区分。内容计费中，不同内容因子的请求多种多样，到达时间间隔服从多种分布，试图确定每一类内容请求的到达分布规律几乎是不可能的，调度算法应独立于队列中请求的到达分布。4）保证在不同负载分布情况下的系统响应时延比例区分。3G网络中业务类型众多，不同内容请求所占据系统总负载的份额是不同而且
23、多变的，调度算法应在任何请求负载分布的情况下，保证系统的响应时延比例。5）保证在不同可行系统利用率情况下的系统响应时延比例区分。除了在重负荷情况下 以外 ， 算 法 还 得 确 保 非 重 负 荷 下 仍 然 有 较 理 想 的 区分 比 例 值 。 6） 保 证 在 不 同 时 间 尺 度 上 的 系 统 响 应时 延 比 例 区 分 。 OCS 应 保 证 长 时 间 处 理 周 期 内 (如几 万 个 请 求 )的 平 均 系 统 响 应 时 延 比 例 ， 此 外 为 了应 对 不 同 业 务 请 求 的 突 发 性 ， 还 应 当 保 证 短 时 间处 理 周 期 内 (如 几 百
24、个 请 求 )的 平 均 系 统 响 应 时 延比 例 。本文在结合之前文献所描述的算法基础之上，提出了一种基于系统队列长度和到达率的概率调度 (PSQLAR, probabilistic scheduling based on system queue length and arrival rate) 算法。不同于Internet 中 PDD 算法，PSQLAR 算法针对的是OCS 的系统响应时延，因此它考虑了服务时延的影响，具有适应服务时延变化的根本优势，能很好地满足内容计费架构下的 PDD 模型。3 调度算法3.1 算法描述PSQLAR 算法的基本思想是利用系统队列的长度、请求的到达率以
25、及预先分配的时延区分参数作为调度的优先级依据，在调度时采用概率的方式选取需要服务的队列请求。按照第 2 节所建立的 OCS 区分服务逻辑模型，设 Qi 表示排队服务队列 i 的队列长度，L i 表示第 i 类请求的系统队列长度，即系统内第 i 类请求的总数， Ei 表示当前正在服务队列 i 的计费实例数，规定队列中的一个请求由计费服务实例池的一个实例服务，很明显，有(4)iiiLQE成立。假定 OCS 总的空闲计费服务实例数为 S，则只有当 S 0 时，才可能进行请求的调度。当 调 度 模 块 需 要 调 度 某 个 请 求 时 ， 算 法 具 体如 下 。1) 选择出每一个有请求的非空服务队
26、列 i (Qi 0)，共 M 个(M N)，计算队列 i 被调度的优先级概率 Pi(5)1,1i ii ijWLM式(5)中系统队列长度 Li 由式(4)决定， i 代表队列i 中请求的平均到达率。2) 按照均匀分布函数生成(0,1范围内的随机数，如果该随机数位于 Pi 所对应的概率空间内，则队列 i 中队首的请求将被调度。3) 每调度队列 i 一个请求，修正变量， Ei = Ei + 1， S = S 1。4) 如果系统处理完成队列 i 的一个请求，修正变量，E i = Ei 1，S = S + 1。5) 任何情况下，当 S = 0 时，调度模块停止调度，等待有新的空闲服务实例出现，即 S
27、0 时。对于式(5)中请求的平均到达率 i，可以采用固定时间窗口计算的方法进行周期性的更新。设Ti 是预定的时间窗口大小，用 Ci 记录一个时间窗口内队列 i 中到达的请求数，则每一个时间窗口内计算 i 的方法如下。1) 初始化计数器变量，C i = 0。2) 在一个时间窗口 Ti 内，只要队列 i 到达一个请求，则计数器加 1，C i = Ci + 1。3) 当时间窗口 Ti 结束时，计算队列 i 请求的平均到达率 ， 。iii上述算法中，T i 大小的选择比较重要，它应当在体现业务请求长期的稳定性以及短期的突发性上达到一个平衡点。T i 选择大，可以反映出队列中请求长期稳定的平均到达率，但
28、却掩盖了短时间内可能突发的业务请求；反之 Ti 选择小，可以使第 1 期 黄海等：内容计费实时系统中一种提供比例时延区分的概率调度算法 117系统很快地觉察业务请求的突发特性，但却不能反映业务请求长期稳定的统计特性。T i 大小的选择应当取决于实际 3G 网络中各种业务的真实请求情况，运营商可以为每个队列的 Ti 统一指定一个固定值，也可以根据每个队列中业务的不同特性分别指定。3.2 算法说明算法的最终目的是满足式(1)的要求，具体就是要保证平均系统响应时延的区分比值。根据排队论中著名的 Little 公式，设 d 表示平均系统响应时延，L 表示平均系统队列长度， 表示请求的平均到达率，则它们
29、满足等式 ，由此L(6)将式(6)代入式(1) 可得(7)1,iiijjjLdN由式(7)可以推出(8),1jiLi从式(8)可以看到，要满足式(1)的要求，保证任意2 个请求队列的平均系统响应时延区分比值，可以通过调节它们各自的时延区分参数 ，平均系统队列长度 L，以及请求的平均到达率 得到。另一方面，从式(5)可以看出，任意一个请求队列被调度的优先级概率取决于 ，这和式(8)中所描LW述的 3 个参数完全一致，并且具有相同的逻辑表达 ，由此可以证明 PSQLAR 算法是能够有效L地满足式(1)的。需要说明的是，PSQLAR 算法采用概率的方式选取需要服务的队列请求，并不直接选取表达式 具有
30、最大值的服务队列，这样做的好处是防L止了队列请求的“饥饿”现象。例如某个队列中的请求由于业务突发导致系统队列长度 L 变大，从而使 具有很大的值，如果不采取概率的调度方式，则该队列中的请求将会一直被调度，导致其他队列中的请求在长时间内得不到任何处理。从上面的分析可以看出，PSQLAR 算法的核心思想来源于 Little 公式的推导，而 Little 公式可以适用于任何排队系统，因此 PSQLAR 算法的有效性将不受服务队列中请求到达分布或者请求负载分布等的影响，这在后面的实验中可进一步证明。4 实验分析为了验证算法的效果，在北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室开发的“基于内容的综合通信网络
31、计费平台”上进行了测试，测试环境如表 1 所示。在测试中，设定 2 个服务级别 1和 2，指定时延区分参数比例值为 ，根据式12(1)可知，服务级别 2 要高于服务级别 1，即服务队列 1 中请求的平均系统响应时延是服务队列 2 中请求的 2 倍。按照第 3.1 节描述的方法计算 2 个队列中请求的平均到达率，指定每个队列的时间窗口大小为统一的固定值，T 1 = T2 = 100 个时间单位，每个时间单位为一个请求到达的平均时间间隔。PSQLAR 算法需要满足第 2 节所描述的 6 个 QoS要求，为此设计了 6 个相关的实验进行测试。表 1 算法测试环境OCS 服务器 1 台 SUN V48
32、0CPU 主频 21050 MHz内存容量 4GB硬盘容量 74GB操作系统 SunOS 5.9, Generic_118558-11实验 1 假定服务队列 1 中请求的到达服从帕累托(Pareto)分布，服务队列 2 中请求的到达服从泊松(Poisson)分布，2 个队列中请求具有相同的平均到达率，即平均一个时间单位到达一个请求。系统的总利用率 = 90%，2 个队列中请求的负载分布各占系统利用率的 50%，处理 2 个队列请求的服务时延相同。实验中测试服务处理时延的增加对平均系统响应时延比值的影响，为了进行对比验证，对时延依赖优先级中的典型算法 WTP 和同样基于概率的算法 PLQ 进行了
33、相同测试。图 2是最终的测试结果，横坐标代表平均服务时延，从 1 个时间单位到 100 个时间单位，可以看到无论服务时延大还是时延小的情况，PSQLAR 算法118 通 信 学 报 第 30 卷都能满足系统响应时延的比例区分。当横坐标较小的时候，WTP 算法与 PLQ 算法接近于理想的时延比值，这是因为服务时延较小的时候，系统的响应时延可以近似等价于系统的排队时延；随着横坐标的增加，只考虑排队时延的 WTP 算法与PLQ 算法开始急剧恶化，已经无法满足 PDD 模型的要求，这也证明了第 2 节所提到的若干 PDD 算法不再适用于内容计费环境。另一方面，实验 1的结果还显示出，只要考虑服务时延，
34、PSQLAR算法的性能就优于 WTP 算法和 PLQ 算法，而且随着服务时延的增大，优势会相对增大。随着 3G网络的发展，未来移动业务的发展是趋于复杂化的，特别是 IMS 技术的引进使得语音、数据和视频等多媒体业务融合成为现实，在这种多样的业务环境下，未来复杂业务产生的服务时延，对系统响应时延的影响是不确定的，PSQLAR 算法包含了对服务时延的考虑，通过实验 1 可以看出，无论服务时延如何变化，它都能很好地进行适应，相对于完全忽略服务时延的 Internet 中 PDD 算法是有很大优势的。图 2 3 种算法在服务处理时延增加情况下的平均系统响应时延比值实验 2 基本条件同实验 1，其中平均
35、服务时延为 5 个时间单位，实验中处理 2 个队列请求的平均服务时延不再相同，分为 9 种比例情况，如图 3 的横坐标所示。实验中仍然对 WTP 算法与PLQ 算法作了相同的测试。从图 3 可以看出，对于 9 种不同的服务时延比值，PSQLAR 算法均能保证稳定且可靠的系统响应时延比，而其他 2 种算法存在异常波动，特别在某些服务时延差别很大的点与预定值偏离较远。图 3 3 种 算 法 在 不 同 服 务 时 延 比 例 分 布 情 况 下 的 平 均 系 统 响 应 时 延 比 值第 2 节中已经提到，在内容计费环境下，由于业务的多样性和复杂性，使得服务时延相对于语音时代显著增加，服务时延占
36、系统响应时延的比重增大，因此下面的实验 3 到实验 6 均是在服务时延很大的条件进行的，其目的是为了满足内容计费环境的基本条件。从实验 1 和实验 2 可以看出，当服务时延增大(大于 20 个时间单位) 或者彼此差别很大的情况下，Internet 中的 PDD 算法、WTP 算法与 PLQ 算法已经表现出极差的性能，因此后续的实验不再对它们进行测试，只对PSQLAR 算法在新的条件下进行考察。实验 3 针对服务队列 1 和 2 中请求的到达分布设计了 6 种情况，每种情况对应 2 个随机分布，如表 2 所示。实验中平均服务时延为 50 个时间单位，其余条件同实验 1。图 4 显示了在不同请求到
37、达分布情况下的平均系统响应时延比以及对应的99%置信区间，从图 4 可以看出，对于任何分布情况，PSQLAR 算法均能保证理想的区分时延比值，并且每种情况的时延比值差别较小，因此可以认为算法独立于请求的到达分布。表 2 队列请求到达分布情况请求达到分布情况 服务队列 1 到达分布 服务队列 2 到达分布A 帕累托分布(Pareto) 泊松分布(Poisson)B 均匀分布(Uniform) 正态分布 (Normal)C 爱尔兰分布(Erlang) 对数分布(Lognormal)D 韦伯分布(Weibull) 逆韦伯分布(Inverted Weibull)E 伽玛分布(Gamma) 布朗分布 (
38、Random Walk)F 三角分布(Triangular) 指数分布(Exponential)第 1 期 黄海等：内容计费实时系统中一种提供比例时延区分的概率调度算法 119图 4 不同队列请求到达分布情况下的平均系统响应时延比值及对应的 99%置信区间实验 4 测试在请求的不同负载分布情况下的系统时延比。基本条件同实验 1，其中平均服务时延为 50 个时间单位，2 个服务队列的请求对于系统的总负载占有率不再平分，请求的负载分布分为 9 种比例情况，如图 5 横坐标所示。图 5 显示了不同请求负载分布情况下的平均系统响应时延比以及对应的 99%置信区间，可以看出，每种情况下系统均具有理想的时
39、延比值，且各种情况下的时延比值差别甚小，因此 PSQLAR 算法能保证不同负载分布下的时延比例区分。图 5 不同负载分布情况下的平均系统响应时延比值及对应的 99%置信区间实验 5 测试算法在不同可行系统利用率下的系统响应时延比。实验中平均服务时延为 50 个时间单位，按照文献8，当系统利用率较小的时候，PDD 模型是不可行的，这里参照文献6和文献10,11中的实验条件，选取可行的系统利用率范围为 65%100%，其余条件同实验 1。图 6 的结果显示，随着系统利用率 的增加，系统响应时延比例值逐渐上升，接近预定的理想值，而在系统非重负荷范围(65%85%)内，算法仍能保证可靠的时延比例值，且
40、与重负荷( 85%)范围内的比例值相差甚微，因此可以认为 PSQLAR 算法能保证各种可行系统利用率下的区分时延比。图 6 不同系统利用率下的平均系统响应时延比值实验 6 测试算法在不同时间尺度内的系统响应时延比。实验中平均服务时延为 50 个时间单位，其余条件同实验 1，时间尺度的长短以处理系统的请求数作为衡量。图 7 是最终的测试结果，横坐标代表不同尺度的时间窗口，从短时间尺度的几百个请求数到长时间尺度的上万个请求数。从图7 可以看出，PSQLAR 算法可以保证不同时间尺度内的系统响应时延比，其中从长时间处理周期来看，系统有更接近理想值的比例，但短时间处理周期内仍然有非常可靠的时延比。图
41、7 不同时间尺度内的平均系统响应时延比值5 结束语内 容 计 费 架 构 下 OCS 的 服 务 方 式 是 一 种 基 于内 容 的 相 对 区 分 服 务 。 Internet 中 的 PDD 模 型 可 以应 用 在 OCS 中 ， 目 标 是 保 障 平 均 系 统 响 应 时 延 的区 分 比 值 。 现 有 的 大 多 数 PDD 算 法 只 考 虑 系 统 的排 队 时 延 ， 因 此 不 能 直 接 应 用 在 OCS 服 务 器 上 。本 文 针 对 OCS 的 PDD 模 型 提 出 了 新 的 PSQLAR 请求 调 度 算 法 ， 调 度 优 先 级 基 于 系 统 队
42、 列 的 长 度 、 请求 的 平 均 到 达 率 以 及 时 延 区 分 参 数 等 因 素 ， 调 度 时120 通 信 学 报 第 30 卷采 用 概 率 的 方 式 选 取 需 要 服 务 的 队 列 请 求 。 实 验 结果 表 明 ， 在 考 虑 服 务 时 延 的 情 况 下 ， PSQLAR 算 法性 能 总 是 优 于 WTP 算 法 和 PLQ 算 法 ， 当 请 求 服 务时 延 增 加 和 彼 此 差 别 很 大 时 ， 性 能 优 势 相 对 更 大 ，同 时 能 很 好 的 满 足 内 容 计 费 环 境 下 提 出 的 6 个 QoS要 求 。 此 外 ， 本 文
43、 提 出 的 算 法 也 可 以 完 全 应 用 于 其他 领 域 ， 如 Web 服 务 器 、 数 据 库 服 务 器 等 ， 对 这些 应 用 系 统 提 供 PDD 服 务 有 重 要 的 参 考 价 值 。 需要 提 出 的 是 ， 随 着 数 据 业 务 的 发 展 ， 各 种 基 于 内 容的 请 求 将 愈 发 复 杂 ， PSQLAR 算 法 并 没 有 考 虑 各 个类 别 请 求 之 间 的 关 联 特 性 和 事 务 特 性 ， 只 是 把 它 们当 作 一 个 个 独 立 完 整 的 请 求 ， 在 以 后 的 工 作 中 ， 有待 深 入 研 究 这 个 问 题 ，
44、 使 OCS 能 更 好 的 适 应 内 容计 费 的 需 要 。参考文献：1 张乐剑, 廖建新 , 黄海. 面向 3G 的内容计费的研究J. 现代电信科技, 2006, 6: 15-19, 34.ZHANG L J, LIAO J X, HUANG H. Study of 3G oriented content-based billingJ. Modern Science & Technology of Telecommunications, 2006, 6: 15-19, 34.2 3GPP, TS 23.125, Overall High Level Functionality and
45、Architecture Impacts of Flow Based Charging V6.8.0S. 2006.3 廖建新. 移动智能网技术的研发现状及未来发展J. 电子学报, 2003, 31(11): 1725-1731.LIAO J X. The study status and perspective of mobile intelligent network technologyJ. Acta Electronica Sinica, 2003, 31(11):1725-1731.4 李彤红, 廖建新, 陈俊亮. 智能网中的 SCP 过载控制研究J. 电子学报, 1999, 27(
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