The problem of online buffer sharing is expressed as follows. A switch with $n$ output ports receives a stream of incoming packets. When an incoming packet is accepted by the switch, it is stored in a shared buffer of capacity $B$ common to all packets and awaits its transmission through its corresponding output port determined by its destination. Each output port transmits one packet per time unit. The problem is to find an algorithm for the switch to accept or reject a packet upon its arrival in order to maximize the total number of transmitted packets. Building on the work of Kesselman et al. (STOC 2001) on split buffer sharing, Kesselman and Mansour (TCS 2004) considered the problem of online buffer sharing which models most deployed internet switches. In their work, they presented the Harmonic policy and proved that it is $(2 + \ln n)$-competitive, which is the best known competitive ratio for this problem. The Harmonic policy unfortunately saw less practical relevance as it performs $n$ threshold checks per packets which is deemed costly in practice, especially on network switches processing multiple terabits of packets per second. While the Harmonic policy is elegant, the original proof is also rather complex and involves a lengthy matching routine along with multiple intermediary results. This note presents a simplified Harmonic policy, both in terms of implementation and proof. First, we show that the Harmonic policy can be implemented with a constant number of threshold checks per packet, matching the widely deployed \emph{Dynamic Threshold} policy. Second, we present a simple proof that shows the Harmonic policy is $(2 + \ln n)$-competitive. In contrast to the original proof, the current proof is direct and relies on a 3-partitioning of the packets.


翻译:在线缓冲区共享问题表述如下:一个具有$n$个输出端口的交换机接收输入数据包流。当输入数据包被交换机接受时,它被存储在所有数据包共用的容量为$B$的共享缓冲区中,并等待通过由其目的地确定的对应输出端口进行传输。每个输出端口每时间单位传输一个数据包。该问题旨在为交换机寻找一种算法,以便在数据包到达时决定接受或拒绝,从而最大化传输数据包的总数。基于Kesselman等人(STOC 2001)关于分割缓冲区共享的研究,Kesselman和Mansour(TCS 2004)考虑了在线缓冲区共享问题,该问题建模了大多数已部署的互联网交换机。在他们的工作中,他们提出了Harmonic策略,并证明其具有$(2 + \ln n)$竞争性,这是该问题已知的最佳竞争比。然而,Harmonic策略的实际相关性较低,因为它对每个数据包执行$n$次阈值检查,这在实践中被认为成本高昂,尤其是在处理每秒数太比特数据包的网络交换机上。尽管Harmonic策略很优雅,但原始证明也相当复杂,涉及冗长的匹配例程和多个中间结果。本文提出了一种简化的Harmonic策略,包括实现和证明两个方面。首先,我们证明Harmonic策略可以通过每个数据包常数次阈值检查来实现,这与广泛部署的\\emph{动态阈值}策略相匹配。其次,我们给出了一个简洁证明,表明Harmonic策略具有$(2 + \ln n)$竞争性。与原始证明相比,当前证明是直接的,并依赖于数据包的三部分划分。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月26日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2017年12月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员