每日一读-下一代拥塞控制算法HPCC

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总结

勇于突破思维限制,开拓未知的疆土;前人的研究成果不应该成为我们创新的阻力,例如HPCC,敢于打破被研究了几十年的拥塞控制算法,其精神很值得我们借鉴

正文

传统算法

分类

  • TCP拥塞控制算法
  • RDMA 拥塞控制算法(例如 DCTCP,DCQCN)

基本思想

拥塞控制:通过在端上调节流量,以维持网络最佳平衡

  • 依赖端信息(例如丢包信息,延迟信息)
  • 极为有限的设备反馈信息(如 1 个比特的 ECN)

发送方根据网络承载情况控制发送速率,以获取高性能并避免拥塞崩溃(congestion collapse)导致网络性能下降几个数量级,并在多个数据流之间产生近似最大化最小流的公平分配。发送方与接收方确认包、包丢失以及定时器情况,估计网络拥塞状态,从而调节数据流的发送速率,这被称为网络拥塞控制。

缺陷

要么无法充分发挥云网络低延时、高带宽的优势,要么无法在大规模网络环境下保持稳定

HPCC

HPCC (High Precision Congestion Control- 高精度拥塞控制):根据最新网络设备提供的细粒度负载信息来实现拥塞控制

精确链路负载信息直接计算合适的发送速率;HPCC 速率更新由数据包的 ACK 驱动,而不是像 DCQCN 那样靠定时器驱动。

好处

主流的云应用,比如分布式存储、大规模机器学习,高性能计算等性能会得到几倍到几十倍不等的提升;云租户相应地将会感受到延迟显著降低,效率和性价比大幅提升。

FYI

论文链接:
HPCC: high precision congestion control

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