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前面我们探讨了关于移动IPv6技术的基本概念,现在我们来了解一下有关于这项技术的服务质量问题。在移动通信中,我们这里举例是CDMA制式,那么在这个系统网络中移动IPv6服务质量又是如何呢?让我们深入研究下这个问题。
移动IPv6服务质量问题
当移动节点改变网络连接点时,数据包经过的中间网络域可能发生变化?因此,在这些网络域中需要提供适当的服务质量支持,这样运行在移动节点上的对服务质量敏感的应用程序才能保持可用的服务等级?
1基于RSVP的移动IPv6服务质量体系
基于RSVP(资源预留协议)的移动IPv6服务质量体系提出了一套移动网络中的信令协议,当移动主机从一个子网移动到另一个子网时,允许移动主机在当前位置的路径上建立和维持预留资源?
移动IPv6对QoS的支持主要表现在流标记(flowlabel)域,流标记是按位产生的伪随机数,在一定的时间内,源端不能重用流标记?流标记为0指示这个包不属于任何流?普通的移动IPv6技术与RSVP结合,在标识流时有两种方式:一种是基于移动节点的家乡地址来标识流的源端或者目的端;另一种方式是用移动节点的转交地址(COA)来标识流的源端或者目的端?但不论是哪种方式,都存在一些问题:如果使用移动节点的家乡地址来标识流,则可能会出现包分类的不匹配问题,预留路径上中间路由器的包分类将可能是基于移动节点的家乡地址而不是基于移动节点的转交地址,因此该种方法是不可行的?如果用移动节点的转交地址来标识流,当移动节点移动到另一个子网时,携带了新的转交地址的PATH消息与RESV消息将会触发预留路径上的路由器进行新的资源预留,而不是重用原来的资源预留,即使新路径只是在旧路径基础上的简单更改?因此,无论移动节点作为源端或目的端,都必须在切换后的新路径上重新进行资源预留,不能实现流透明?
针对移动IPv6QoS模型的不足,通过对移动IPv6和RSVP进行扩展,出现了一些改进的移动IPv6QoS模型?其中包括新加坡国立大学CharlesQi Shen提出的“流透明的移动IPv6QoS模型",德国柏林工业大学的Xiaoming Fu提出的“移动IPv6基于条件的QoS切换模型"等?
CharlesQiShen的方法为了实现流透明,把移动节点发出的包的“家乡地址选项"的存放位置由目的地选项头标改为中继点选项头标(hop-by-hopoption header),需要路径上所有的中间路由器都对每个包的中继点选项头标进行检查,当路径经过的路由器非常多时代价很大,因此这种移动IPv6QoS模型没有可扩展性?
XiaomingFu的方法采用了基于层次化管理的QoS条件切换机制,减少了域内切换时的信令的数目,但只是提出了一种框架,并没有具体的QoS处理机制,而且没有考虑流透明?
2基于区分服务的移动IPv6服务质量体系
基于区分服务的移动IPv6服务质量体系中,每个管理域中至少有一个全局服务器,称为全局服务质量代理(GQA),在控制面上;有几个归属节点作为归属服务质量代理(LQA),在传输面上?GQA和LQA之间的通信采用COPS(commonopenpolicyservice)?由于在中心服务器上保留全局信息,并且将控制和数据传输分开,因此用于移动环境时非常灵活,易于添加新的服务,并且更加有效?该结构还考虑了集成移动IPv6和区分服务的其它问题,如移动环境下的网络资源提供?缺乏动态配置问题?服务等级约定的定义和选择?移动数据流的标识和计费问题等?但区分服务用于移动IP中存在以下问题:
◆区分服务比较适用于设计周全?带宽合理分配的网络,支持移动环境的网络由于网络中的节点随时移动,因而业务量模型比较复杂?
◆在区分服务中,不同QoS区域(如不同的ISP提供的网络)的业务等级协商(SLA)常常是静态的,移动IP的高动态环境与区分服务的静态带宽分配是相矛盾的,因此为了MN的动态带宽分配需要,必须支持动态的业务等级协商?
◆在不同QoS区域的入口处,网络的边缘路由器要对分组流进行识别,传统分组流可以通过分组头标上的五元组来识别?而移动IPv6中的分组的源IP地址(MN发送的分组)或目的IP地址(MN接收的分组)是MN的转交地址,该地址是随着节点的移动动态地变化?
为了在移动IP网络上实现区分服务,应精细设计提供移动服务的网络,动态预测移动节点对带宽的需求和接入的MN数,或采用资源预留等信令机制,更准确地预测满足移动节点QoS所需的带宽?
3影响移动IPv6服务质量的深入研究的其它问题
MN在越区切换时引入的分组传输延时和分组丢失也是移动IP急需解决的问题,这个问题不解决,移动IP的QoS保证就无从谈起?
目前,关于移动IP快速切换的提案很多,基本思路主要有:分组缓存?组播和基于移动触发的预先切换等?另外,移动IP的资源预留?MN注册过程中的认证以及移动IPv6头标压缩的同步规程都将在MN的切换过程中引入延时,因此移动IP的越区切换需要更加有效的方法?
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