Эндрю Уэзеролл - Компьютерные сети. 5-е издание

Процедура измерения производительности сети и других параметров содержит множество подводных камней. Ниже мы перечислим некоторые из них. Следует тщательно избегать подобных ошибок при любых попытках измерить производительность сети.

Убедитесь, что выборка достаточно велика

Не следует ограничиваться единственным измерением какого-нибудь параметра — например, времени, необходимого для передачи одного сегмента. Повторите измерение, скажем, миллион раз и вычислите среднее значение. Начальные эффекты, например ситуации, когда после периода бездействия 802.16 NIC или кабельный модем получает зарезервированную пропускную способность, могут замедлить отправку первого сегмента, а помещение его в очередь увеличит разброс значений. Чем больше будет выборка, тем выше окажется точность оценки среднего значения и его среднеквадратичного отклонения. Погрешность может быть вычислена при помощи стандартных формул статистики.

Убедитесь, что выборка является репрезентативной

В идеале, следует повторить всю последовательность миллиона измерений параметров в различное время суток и в разные дни недели, чтобы заметить влияние различной загруженности системы на измеряемые параметры. Так, измерение перегрузки вряд ли принесет пользу, если эти измерения производить, когда перегрузки нет. Иногда результаты могут показаться на первый взгляд странными, как, например, наличие серьезных заторов в сети в 10, 11, 13 и 14 часов, но их отсутствие в полдень (когда все пользователи обедают).

В случае беспроводных сетей местоположение играет важную роль из-за распространения сигнала. Даже если узел, на котором выполняются измерения, находится рядом с беспроводным клиентом, он может не видеть некоторых пакетов, доступных клиенту, из-за различий в используемых антеннах. Измерения лучше проводить на хосте беспроводного клиента. Если это невозможно, необходимо выбрать несколько пунктов наблюдения и таким образом получить более полную картину (Mahajan и др., 2006).

Кэширование может сильно исказить ваши измерения

Если протоколы используют механизмы кэширования, многократное повторение измерений может дать неожиданные результаты. К примеру, обращение к веб-странице или просмотр имени DNS (чтобы найти IP-адрес) может в первый раз выполняться через сеть, а затем путем обращения к кэшу, при котором, естественно, пересылки пакетов не происходит. Результаты таких измерений будут абсолютно бесполезными (если только вы не хотите измерить производительность кэша).

Буферирование пакетов может производить аналогичный эффект. Одна популярная TCP/IP-программа измерения производительности славилась тем, что сообщала, что протокол UDP может достичь производительности, значительно превышающей максимально допустимую для данной физической линии. Как это происходило? Обращение к UDP обычно возвращает управление сразу, как только сообщение принимается ядром системы и добавляется в очередь на передачу. При достаточном размере буфера время выполнения 1000 обращений к UDP не означает, что за это время все данные были переданы в линию. Большая часть их все еще находится в буфере ядра.

Следует быть абсолютно уверенным в том, что вы понимаете, как происходит кэширование и буферизация данных.

Убедитесь, что во время ваших тестов не происходит ничего неожиданного

Если в то время, когда вы производите тестирование сети, какой-нибудь исследователь решит устроить в сети видеоконференцию, результаты могут отличаться от результатов, полученных в обычный день. Лучше всего запускать тесты на пустой системе, создавая всю нагрузку самому. Хотя и в этом случае можно ошибиться. Вы можете предполагать, что никто не пользуется сетью в 3 часа ночи, но может оказаться, что именно в это время программа автоматического резервного копирования начинает свою работу по архивации всех жестких дисков на магнитную ленту. Кроме того, именно в это время пользователи, находящиеся в другой временной зоне на другой стороне земного шара, могут создавать довольно сильный трафик, просматривая ваши замечательные веб-страницы.

Особые трудности возникают с беспроводными сетями, так как в этом случае часто бывает трудно отделить сигнал от помех, генерируемых различными источниками. Даже если рядом нет другой активной беспроводной сети, помехи могут возникнуть от того, что кто-то просто начнет готовить попкорн в микроволновой печи, и производительность 802.11 снизится. Поэтому рекомендуется следить за общей активностью сети, чтобы по крайней мере знать о возникновении непредвиденных ситуаций.

Используя часы с грубой шкалой, будьте внимательны

Компьютерные часы работают, добавляя единицу к некоему счетчику через равные интервалы времени. Например, миллисекундный таймер увеличивает на единицу значение счетчика раз в 1 мс. Применение такого таймера для измерения длитель ности события, занимающего менее 1 мс, возможно, но требует осторожности. Конечно, некоторые компьютеры используют более точные часы, но каким бы ни был шаг таймера, всегда найдется событие, которое происходит за меньшее время. Также стоит помнить, что точность часов не всегда совпадает с точностью возвращаемого ими значения.

Например, чтобы измерить время, необходимое для передачи одного сегмента, следует считывать показания системных часов (скажем, в миллисекундах) при входе и выходе из программы транспортного уровня. Если время, требуемое для передачи одного сегмента, равно 300 мкс, то измеряемая величина будет равна либо 0, либо 1 мс, что неверно. Тем не менее если повторить измерения миллион раз, сложить все значения и разделить на миллион, то полученное среднее значение будет отличаться от истинного значения менее чем на 1 мкс.

Будьте осторожны с экстраполяцией результатов

Предположим, вы что-нибудь измеряете (например, время ответа удаленного хоста), моделируя нагрузку сети от 0 (простой) до 0,4 (40 % максимальной пропускной способности). Пусть время ответа при отправке VoIP-пакета по сети 802.11 будет таким, как показано жирной линией на рис. 6.43. Может оказаться соблазнительным линейно экстраполировать полученную кривую (пунктир). Однако в действительности многие параметры в теории массового обслуживания содержат в качестве сомножителя 1/(1 - р), где р — нагрузка, поэтому истинная кривая зависимости будет больше походить на гиперболу, показанную штриховой линией, особенно при большой нагрузке. Таким образом, следует обращать внимание на влияние конкуренции, которое усиливается при большой нагрузке.