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PERFORMANCE EVALUATION

Experiment Setup

实验测试平台评估

尽管现有许多网络仿真或模拟工具，但它们要么无法模拟/仿真低轨道卫星（LEO）动态特性（例如 NS-2、Mininet），要么无法模拟多用户实时通信（RTC）的交互（例如文献、）。为评估我们在混合 卫星-云 网络中的框架，我们集成并扩展了现有方法，构建了一个实验测试平台。

该测试平台包括以下两个主要组件：

  1. SPACE RTC原型系统

    • 运行第III节中提出的算法，部署在控制服务器上。
    • 包括一组安装了WebRTC的笔记本电脑（ThinkPad X1 Carbon，i7-10710u/16GB RAM），用于模拟地理分布的视频会议用户。

  2. 基于网络仿真的实验环境

    • 利用真实星座和云平台的公开信息，模拟动态的混合卫星-云集成网络。
    • 具体包括以下两种技术以提高仿真精度：
      • 网络条件解析器（Network Condition Parser）：从NORAD TLE数据集中加载特定星座信息，基于文献、的方法估算链路延迟和带宽。
      • 网络生成器（Network Generator）：基于Mininet构建，使用Linux容器模拟网络节点，并运行真实的TCP/IP协议栈和软件。网络生成器生成一组虚拟主机以模拟云和卫星，并使用Linux tc工具根据网络条件解析器的结果调整网络条件（例如动态卫星连接性、往返时延RTT和带宽）。

仿真配置

  • 空间段仿真：基于Starlink星座，该星座由1584颗LEO卫星组成，轨道高度约为550公里
  • 云段仿真：基于Amazon AWS云站点分布
    • 最大星间链路数（ISLs）：\(\lambda = 4\)
    • 候选节点数：\(k = 5\)
    • 地理距离阈值：\(\Delta = 1000\)公里（定义见第III-D节）
    • 链路带宽容量：
      • 星间链路（ISLs）：10Gbps
      • 云到卫星链路（CSLs）：4Gbps
      • 云间链路（ICLs）：5Gbps
      • 用户到云链路（UCLs）：150Mbps
      • 用户到卫星链路（USLs）：75Mbps

整个实验环境部署在两台DELL R740服务器上，每台服务器配置如下：

  • 两个Intel Xeon 5222处理器（4核，3.8GHz）
  • 8条32GB DDR4内存
  • 操作系统：CentOS 7.1

用户流量生成与对比方案

  1. RTC用户流量生成
  2. 在不同大陆间的主要城市之间生成RTC会话，这些会话代表国际通话的主要使用场景

  3. 随机从全球分布的数据集中选择用户，生成广域视频通话，并在全球范围内配置SPACE RTC进行评估

  4. 对比方案

    1. VIA方案：一种状态最先进的云中继选择方法
    2. J-QoS方案：一种基于质量优化的中继选择方法
    3. 此外，还构建了一个理论最优路径方案：Great-Circle方案：一种基于云站点选择中继的方法，可以构建不受地理限制的大圆路径，用于数据通信。这是理论上的最优路径！

Latency Reduction: Quintessential Cases

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我们首先评估了SPACE RTC在典型实时通信（RTC）场景中的延迟性能，即地理分布用户的国际视频会议。具体而言，选取了分布于六大洲的12个主要城市作为参与者，并在测试平台上模拟了它们之间的通信会话。

  1. 卫星-云协作的延迟优化

    • 图7展示了SPACE RTC与其他基于云的中继选择方案（VIA和J-QoS）的延迟对比结果
    • 主要结论：
      • 显著降低延迟：通过协同利用LEO卫星和云进行中继和流量转发，SPACE RTC显著降低了广域RTC会话的通信延迟。相比基于地面网络的两种先进云方案，SPACE RTC平均延迟降低了39.8%和44.9%，最高可达58.2%和62.4%。这是因为 LEO星座提供了更快、接近最优的空间路由，同时扩展了地面云的覆盖范围和可用性
      • 接近理论最优：对于大多数国际会话，SPACE RTC的延迟性能接近于理论上的地面最优解（即使用大圆路径进行数据通信）
      • 跨越地理障碍的优势：对于穿越地理障碍的会话，SPACE RTC的优化尤为显著 。例如，在圣保罗和约翰内斯堡之间，由于南大西洋下没有直接的海底光缆连接，SPACE RTC显著降低了通信延迟

  2. 多用户会话中的延迟表现

    • 接下来评估了随着会话参与者数量增加时的延迟表现：
      • 随机选取来自不同主要城市的一组用户组成多用户会话
      • 表1展示了不同参与者数量下，各方案中用户感知到的平均延迟
    • 主要结论：
      • 随着会话中远程国际用户数量增加，各方案的平均用户感知延迟均有所上升
      • SPACE RTC相比仅基于地面网络的云方案表现出更低的延迟，并接近地面理论最优的大圆路径方法
      • 在某些情况下，SPACE RTC获得的延迟甚至略低于大圆路径方法 。这是因为尽管大圆路径方法能实现从用户到控制单元的最优路由，但 激光星间链路（ISLs）在真空中的通信速度比地面光纤快约47% ，从而进一步提升了性能

Latency Reduction: at Scale

全球范围的延迟优化评估

我们进一步在全球范围内评估了SPACE RTC的有效性。具体而言，利用第II-B节中的数据集，生成了覆盖193个国家/地区的国际用户会话。图8展示了整体通信延迟的累积分布函数（CDF）

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  1. 显著降低延迟
    • 相较于基于云的数据传输方案（VIA和JQoS），SPACE RTC在广域RTC会话中的延迟最高减少了55.5%和64.9%，平均减少了31.0%和40.4%
  2. 接近理论最优
    • SPACE RTC的性能接近地面理论最优的大圆路径方法。这得益于LEO巨型星座的以下优势：
      • ✅ 更快的自由空间数据传播速度
      • ✅ 避免了地面光纤/电缆路径的曲折绕行
      • ✅ 扩展了云中继服务器的可用性，为大量国际会话提供支持

Impact of Satellite Usage and Handover Budgets

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为了进一步评估SPACE RTC在不同配置下的有效性，研究设定了两个关键预算参数，分别影响中继选择和流量调度：

  1. 卫星使用预算（β）：由于空间资源有限，假设只有一部分高优先级会话可以使用卫星网络，即 依赖卫星的会话总比例不得超过使用限制β
  2. 切换预算（γ）：定义为在两个连续时隙中，所选控制单元不同即发生一次切换。为了保证系统稳定性， 要求每个会话的切换次数不超过阈值γ

实验结果

  1. 卫星使用预算（β）的影响
    • 图9 展示了不同卫星使用预算（β）下的延迟性能
    • 随着卫星使用比例从30%增加到70%，SPACE RTC的通信延迟逐步降低。这表明LEO巨型星座在低延迟通信中的显著优势，能够有效利用空间路由减少延迟
  2. 切换预算（γ）的影响**
    • 图10 展示了不同切换预算（γ=10/30/50）下，不同会话时长（15/30/60分钟）的延迟表现
    • 对于长时间会话（例如>30分钟），当切换预算减少时，延迟显著增加
    • 因为Starlink卫星运行在约550公里高度，每颗卫星的可见时间仅为2-3分钟，导致频繁切换和连接变化。 较低的切换预算限制了卫星中继的使用，从而削弱了SPACE RTC的延迟优化效果

总结

  • 卫星使用预算（β）：更高的卫星使用比例能充分发挥LEO星座的低延迟优势，显著降低通信延迟 ( 越高越好 )
  • 切换预算（γ）：较高的切换预算有助于减少因频繁切换带来的性能损失，特别是在长时间会话中尤为重要 ( 越高越好 )