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HONGKE

下一代航空航天電子真的需要TSN嗎？

以直升機為例（二）

虹科案例

基于TSN的通訊架構

我們的案例研究的是Airbus Helicopters提供的基于TSN的通信架構原型。該體系結構由兩個以太網子網組成，在五個端系統上相互連接。上部主要用于核心航空電子功能，它承載了直升機安全的大多數關鍵功能，因此也承載了大多數關鍵流;這是本工作剩余部分的重點。下半部分主要與任務方面有關。該網絡中的一些流對客戶完成任務非常重要，但對飛機安全的影響較小。下文中的traffic flow和traffic stream是指一個發送方向一個或多個接收方發送的幀序列（即單播或組播流）。

網絡拓撲 如下圖所示的上層網絡是由2臺交換機、40條全雙工鏈路和32個端節點組成的交換式以太網網絡。數據傳輸速率分為兩種：30條100Mbit/s鏈路和10條1Gbit/s鏈路。在拓撲結構方面，應該注意的是，并不是所有的鏈路都連接到交換機上，端系統之間也有直接的點對點連接。

該通信體系結構由兩個在多個終端系統上相互連接的子網絡組成。終端系統和交換機的名稱已被脫敏處理（附上RTaW-Pegase截圖）：

流量特性 流量由6種類型的流組成，根據其功能域進行區分。流量的特性總結如下表所示。網絡中的路由是靜態的，因為這是關鍵系統的規范。在表格中，優先級是根據流所屬的功能域的時間約束和臨界度分配的。這是一個合理的基線優先級分配，在下文中稱為“用戶優先級”。我們假設流的第一個包是在相對于終端系統的啟動時間有一定傳輸偏移的情況下被釋放的。后續報文的釋放間隔正好為一個周期。所有流的偏移量都是隨機生成的，精度為5ms。如果沒有偏移量，所有的包有時會在同一時間被釋放（例如時間為0），這是不現實的，因為通常不會為每個軟件任務分配一個專用的CPU，因此包不會在同一時間被釋放。

ps：在下文提到的性能評估中，流量根據表中所示的比例逐步增加。無論網絡負載如何，只有TFTP流的數量保持不變。

HONGKE-TSN

TSN調度方案的效率（上）

我們評估不同TSN機制在網絡負載增長時滿足時間約束的相對能力。對于包含1000個流的特定應用程序，我們還使用不同的調度解決方案量化內存使用情況。所有實驗均使用RTaW-Pegase v3.9.9軟件進行。在本文中，我們先講過載分析和基于優先級的TSN調度方案，在下一篇part3中，我們將繼續詳細分析整形和搶占以及內存方面。

A. 過載分析

?如果一個網絡配置中至少有一條鏈路的負載大于100%，則該網絡配置是過載的。這樣的配置是不可接受的，因為數據包必然會丟失，因為網絡設備的內存空間不是無限的。過載分析是一種粗粒度的評估，獨立于TSN QoS機制，對給定網絡拓撲可以支持的流量進行評估。它包括測量當流的數量增加時過載的網絡配置的百分比，如下圖所示。過載分析提供了網絡容量的上限，因為所選的TSN調度機制可能無法成功調度所有非過載的配置。

我們在下圖中觀察到，超過6000流網絡才會開始過載，這表明，如果按照截止時間等于周期，基于一個合適的TSN調度解決方案，網絡很可能能夠支持傳輸一個重要的負載。然而，在超過7000流后，曲線急劇增加，這意味著對網絡傳輸的流數預期的上限。

當網絡負載增加時，過載的網絡配置百分比。x軸為0 ~ 9000的流量，y軸為配置過載百分比。這些點的置信區間用豎條表示。每一個點都是1000次實驗的結果

B.基于優先級的TSN調度方案

在本段中，我們比較了不同調度方案的相對效率，它們都完全依賴于優先級的使用：

l FIFO：所有流共享相同的優先級，因此在交換機和終端系統的輸出端口上具有相同的等待隊列。

l Users-Priorities：根據流功能域分配優先級，如表1所示。

l Concise-Priorities ：TFTP流被分配最低的優先級，而其余的優先級由RTaW-Pegase中可用的Concise-Priorities （CP）算法分配。CP是最優優先級分配（OPA）算法的一個變體，該算法最初是為單處理器系統[14]提出的，盡管在本研究中使用的可調度性分析表明該算法不是最優的，但在我們的實驗中表現得非常好。

下圖顯示了在RTaW-Pegase中執行拓撲壓力測試（TST）獲得的數據。TST是一個設計空間探索功能，通過對人工但現實的網絡配置進行重復實驗，估計由一定數量的流組成的應用程序可以通過給定的TSN調度解決方案成功調度的概率。TST的工作方式是迭代地創建增加規模的配置，應用這些配置，然后通過可調度性分析和模擬評估應用程序的時間約束是否得到滿足（截至時間和吞吐量）。測試的主要目的是進行靈敏度分析,逐步增加網絡負載和網絡測量的概率仍然能夠成功地滿足所有流的吞吐量和期限約束組成應用程序。

這個實驗的第一個結論是“用戶優先級”被FIFO超越。當負載大于2000流時，用戶優先級的成功率下降到70%以下，而FIFO則為3000流。另一方面，對于7500個流量，“簡明優先”的成功率仍然是71%。這表明，優先級分配的方式在滿足時間限制方面是關鍵，使用次優分配可能比單一優先級類更糟糕。?

由上圖可知特定數量的流量被完全依賴于優先級的不同調度解決方案成功調度的概率。x軸表示從0到9000的流量，y軸表示滿足所有時間約束的概率。這些點的置信區間用豎條表示。每個點是根據1000次實驗計算出來的。值得注意的是，沒有使用明顯優先級（FIFO）的解決方案優于使用6個優先級的“用戶優先級”。簡潔優先級，即由算法分配的8個優先級，幾乎與“非過載”網絡配置的曲線疊加，這意味著在我們的案例研究中，它的表現幾乎是最佳的在我們的具體案例研究中，用戶優先級的成功率迅速下降，因為優先級級別3的視頻流有20ms的延遲限制，這比單一優先級（FIFO）的用戶優先級受到更多的干擾。實際上，在后一種情況下，只有在到達之前到達的數據包才會延遲這些視頻流的數據包。第二個結論是，由于幾乎所有沒有超載的網絡配置（例如，在8500流的負載下99%）都能被CP成功調度，所以簡潔優先級（簡約優先級，CP）在這里的表現近乎最佳。這意味著，對于被考慮的用例的網絡拓撲和流量來說，在引入其他機制（如整形、時間觸發傳輸或幀搶占）時，在滿足時間約束方面沒有任何好處。然而，這些機制會對網絡中使用的內存產生影響。