Auto-learning TSN：时间敏感网络（TSN）的可用性优化

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023245

电信科学 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (11): 52-58.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2023245

• 专题：确定性网络 • 上一篇

Auto-learning TSN：时间敏感网络（TSN）的可用性优化

王童童, 张嘉怡, 陈李昊, 耿雪松

华为技术有限公司，北京 100083

修回日期:2023-11-09 出版日期:2023-11-01 发布日期:2023-11-01
作者简介:王童童（1978- ），女，华为技术有限公司确定性网络专家，主要研究方向为有线网络性能分析、确定性网络技术以及TSN标准技术
张嘉怡（1989- ），女，博士，华为技术有限公司高级工程师，主要研究方向为TSN、网络演算理论算法、确定性网络技术
陈李昊（1992- ），男，华为技术有限公司高级工程师，主要从事TSN算法及解决方案研究、确定性网络技术研究工作
耿雪松（1991- ），女，华为技术有限公司高级工程师、确定性网络标准代表，主要从事确定性网络相关技术研究及标准推动工作

Auto-learning TSN: improvements on TSN usability

Tongtong WANG, Jiayi ZHANG, Lihao CHEN, Xuesong GENG

Huawei Technologies Co., Ltd., Beijing 100083, China

Revised:2023-11-09 Online:2023-11-01 Published:2023-11-01

摘要/Abstract

摘要：

许多网络应用（如工业控制）都要求网络提供确定性的传输服务，传统的统计复用网络无法满足这一类应用需求。IEEE 802.1时间敏感网络（TSN）相关标准和研究能够在以太网上提供确定性的网络服务。简述TSN的基本原理，利用网络演算对TSN中的关键排队机制进行了定量分析，并提出自学习TSN机制，通过网络智能化自适应支持非TSN端侧设备组网，结合时延保证算法形成端到端TSN方案，为TSN技术的进一步推广和应用打下了基础。

关键词: TSN, 有界时延, 网络演算, 确定性网络

Abstract:

Many network applications (e.g., industrial control) require networks to provide deterministic transmission services, and traditional statistical multiplexing networks can not meet the needs of this type of applications.IEEE 802.1 TSN standard and related research can provide deterministic networking services over Ethernet.The basic principles of TSN were described briefly, the key queuing mechanisms of TSN by using network calculus were analyzed quantitatively, and an auto-learning TSN mechanism was proposed to adaptively support non-TSN device connections by network intelligence.Together with delay guarantee algorithms, a E2E TSN solution can be formed and used for the further promotion and application of TSN technology.

Key words: TSN, bounded latency, network calculus, deterministic networking

中图分类号:

TP393

王童童, 张嘉怡, 陈李昊, 耿雪松. Auto-learning TSN：时间敏感网络（TSN）的可用性优化[J]. 电信科学, 2023, 39(11): 52-58.

Tongtong WANG, Jiayi ZHANG, Lihao CHEN, Xuesong GENG. Auto-learning TSN: improvements on TSN usability[J]. Telecommunications Science, 2023, 39(11): 52-58.

图/表 6

图1

表1

表2

图2

表3

图3

对比项	类型	路径	参数	突发报文个数/个	网络负载	时延需求/ms
Flow1	周期突发	PLC_A—PLC_C	T=2 ms、L=64 byte、N=4	100	10.2%	1.5
Flow2	周期突发	PLC_B—PLC_C	T=10 ms、L=512 byte、N=1	700	28.7%	7.5
BE3	平稳流	—	L=1 500 byte	—	70%	—

对比项	SP	TAS	CQF	CBS	ATS
关键参数	—	—	30 μs/hop	I_A=200 Mbit/s	同group两个scheduler
				I_B=550 Mbit/s
工控业务1	0.240 ms	0.019 7 ms	3.15 ms	1.07 ms	1.78 ms
工控业务2	3.46 ms	0.025 8 ms	—	5.26 ms	4.44 ms

时延约束/ms	最大时延/ms	缓存约束/KB	最大缓存/KB
40	39.74	350	228

[1]	IEEE. IEEE draft standard for local and metropolitan area networks-media access control (MAC) bridges and virtual bridged local area networks amendment:asynchronous traffic shaping:IEEE 802.1Qcr-2017[S]. 2017.
[2]	IEEE. IEEE standard for local and metropolitan area networks -bridges and bridged networks - amendment 25:enhancements for scheduled traffic:IEEE 802.1Qbv-2015[S]. 2015.
[3]	IEEE. IEEE standard for local and metropolitan area networks--bridges and bridged networks--amendment 29:cyclic queuing and forwarding:IEEE 802.1Qch-2017[S]. 2017.
[4]	IEEE. IEEE standard for local and metropolitan area networks bridges and bridged networks - amendment 26:frame preemption:IEEE 802.1Qbu-2016[S]. 2016.
[5]	LE B J Y , THIRAN P . Network calculus:a theory of deterministic queuing systems for the Internet[M]. Berlin: Springer, 2001.

[1]	赵俊峰, 李芳, 叶晓峰, 江淞. 面向广域RDMA的确定性网络需求与技术[J]. 电信科学, 2023, 39(11): 39-51.
[2]	石鸿伟, 陈庆强, 程智炜, 黄韬. 面向广域确定性网络的控制面技术研究[J]. 电信科学, 2023, 39(11): 27-38.
[3]	彭国宇, 汪硕, 李桂珍, 文昱涵, 黄韬. 空天地一体化确定性网络研究[J]. 电信科学, 2023, 39(11): 13-26.
[4]	段晓东, 刘鹏, 陆璐, 孙滔, 李志强. 确定性网络技术综述[J]. 电信科学, 2023, 39(11): 1-12.
[5]	宋光敏, 王群青, 黄占兵, 施迅, 韩高健. 端边协同保障时延确定性技术研究[J]. 电信科学, 2022, 38(5): 26-37.
[6]	信金灿, 许森, 张化, 熊尚坤, 许话. 面向时间敏感网络的5G无线网增强技术研究[J]. 电信科学, 2022, 38(5): 18-25.
[7]	刘鹏, 杜宗鹏, 李永竞, 陆璐, 段晓东. 端到端确定性网络架构和关键技术[J]. 电信科学, 2021, 37(9): 64-73.
[8]	杨旭, 肖子玉, 张明, 邵永平. 5G核心网面向3GPP R16演进关键技术及引入策略[J]. 电信科学, 2021, 37(6): 150-159.
[9]	伍仲丽, 曹园园, 黄文睿, 戴彬, 莫益军. 面向确定性网络的按需智能路由技术[J]. 电信科学, 2021, 37(11): 11-16.
[10]	莫益军, 杨子涵, 刘辉宇, 何天流. 面向大规模确定性网络的全局循环排队与转发机制[J]. 电信科学, 2021, 37(10): 55-65.
[11]	肖子玉. 面向2030的未来网络关键技术综述——Beyond 5G[J]. 电信科学, 2020, 36(9): 114-121.
[12]	许方敏,伍丽娇,杨帆,赵成林. 时间敏感网络（TSN）及无线TSN技术[J]. 电信科学, 2020, 36(8): 81-91.
[13]	强鹂, 刘冰洋, 于德雷, 王闯. 大规模确定性网络转发技术[J]. 电信科学, 2019, 35(9): 12-19.
[14]	宋正江,李晓晨,陈江. CRSN中基于随机网络演算的拥塞控制协议QoS边界分析[J]. 电信科学, 2016, 32(4): 44-51.

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