Deterministic network calculus for multicasting : a numerical comparison between explicit intermediate bounds and multicast feed forward analysis

Abstract

Nowadays networked systems have become widely spread. Computer networks are not only important for businesses and entertainment, but also for specific safety-critical applications. One important example of a special-purpose network for such safety-critical applications are the Avionics Full-Duplex Switched Ethernet (AFDX) networks, which have been patented by Airbus. These networks require guarantees about their performance, and Deterministic Network Calculus (DNC) has been used to certificate them. An important characteristic is that their data flows are defined as Virtual Links (VL), which can be multicast. However, for a long time DNC was not able to properly analyse such flows. This limitation was previously circumvented by making overly pessimistic assumptions about the demands of the flows in the network. Although valid, this kind of analysis leads to over-provisioning of the network, that in turn means unnecessary increases in cost. In this work, we discuss the two most performant DNC multicast analysis methods presented in the literature. These are the Explicit Intermediate Bounds (EIB) and the Multicast Feed Forward Analysis (MFF). We compare both algorithms to the Unicast Transformation (UT) technique to analyse multicast flows regarding the quality of the bounded delay. We also compare both algorithms to each other, and offer an comparative analysis of their performances.

Hoje em dia, redes de sistemas estão amplamente presentes. Redes de computadores não são importante apenas para negócios ou entretenimento, mas também para aplicações críticas. Um exemplo importante de uma rede de propósito específico para tais aplicações críticas são as chamadas redes Avionics Full-Duplex Switched Ethernet (AFDX), que foram patenteadas pela Airbus. Essas redes precisam de garantias sobre sua performance, e o Cálculo Determinístico de redes (DNC) já foi usado para certificá-las. Uma importante característica delas é que seus fluxos de dados são definidos como Links Virtuais (VL), que podem ser multicast. Apesar disso, por muito tempo o DNC não era capaz de analisar com precisão esse tipo de fluxo de dados. Essa limitação foi anteriormente contornada assumindo suposições demasiadamente pessimistas sobre as demandas dos fluxos de dados na rede. Apesar de válido, esse tipo de analise leva para um suprimento exagerado de recursos da rede, o que leva a aumentos desnecessários do custo da rede. Nesse trabalho, nós discutimos as duas melhores análises multicast oferecidas por DNC na literatura. Essas são a Explicit Intermediate Bounds (EIB) e a Multicast Feed Forward Analysis (MFF). Nós comparamos ambos os algoritmos ao Unicast Transformation (UT) para analisar fluxos de dados multicast quanto à qualidade da latência limite computada. Nós também comparamos ambos algoritmos entre si, e oferecemos uma análise comparativa de sua performance.