[发明专利]应用在分散式分时多工系统的资源分配方法与系统

说明书

技术领域

本发明是关于一种应用在分散式(distributed)时分复用系统(Time-Division Multiplexing，TDM)的资源分配方法与系统。

背景技术

最大-最小公平(Max-min Fairness)准则是目前时分复用系统中广泛被采用的资源分配理念之一。依据最大-最小公平准则，系统可依使用者需求按比例公平分配资源，即时回收剩余资源予以重新分配，并且对使用者提供可预期的最低资源使用量及最长服务延迟。其特点包括：资源可取用性(accessibility)高、资源调度弹性高、以及具服务品质保证。基于最大-最小公平准则的资源分配可应用于分散式时分复用系统，例如，无线随意网路(Ad-Hoc Network)、网状网路(Mesh Network)、无线区域网路(Wireless LAN)、无线感测网路(WirelessSensor Network)、令牌环状网路(Token Ring Network)等系统的频宽分配，以及中央处理单元(CPU)的工作排程。

一种时分复用的资源分配模式是基于交织轮询(Interleaved Polling-based)架构。在此模式中，所有使用者以轮循(round-robin)方式轮流使用系统资源，系统服务周期可定义为自任一使用者为起始点服务一轮的一连续时段，例如在10个使用者轮循的过程中，服务周期可以是使用者1至使用者10使用资源的连续时段，也可以是使用者5至10、加上使用者1至4使用资源的连续时段。此模式可针对单一使用者个别的需求分配其资源使用量，不需要等待全部使用者需求皆到齐后始进行整个周期的资源分配。

公知的资源分配演算法例如是限制服务方法(limited service scheme)、弹性服务方法(elastic service scheme)、限制弹性服务方法(limited elastic service scheme)等。依据限制服务方法，系统依照权重比例分别对每一使用者设定一最大服务量，所有使用者以轮循方式轮流使用系统资源。每一使用者在任一轮服务当中获得的资源使用量是取其当时的资源需求量与其最大服务量两者之中的较小者。图1是限制服务方法的资源分配的一案例。此案例中，假设3中的较小者。图1是限制服务方法的资源分配的一案例。此案例中，假设3个使用者共用一网路系统的资源，上图是依照使用者最大服务量定义的标准资源分配情形，下图是参考使用者的实际需求计算后的资源分配结果。在上图中，使用者i接收一信息T_i获得频宽使用权，随即开始传送数据D_i，并于所属时间结束前传递信息T_i+1至下一位使用者i+1；不同使用者的数据与信息传送时间须保留一过渡间隔(transition gap)时间。

在下图中，假设使用者1与使用者2的需求量持续为0，而使用者3持续提出极高的需求量。依据此方法定义的资源使用量，使用者1与使用者2获得的使用量为0，使用者3的使用量为一固定的最大服务量。此方法通过缩短服务周期来提高使用者3的资源使用频率。当多数使用者的需求量偏低时，系统切换使用者所需的额外花费(overhead)随之增加，此花费包括增加传递的信息数量与保留的过渡间隔时间，此情形导致系统的资源使用率降低、以及收发器的耗电量增加。

依据弹性服务方法，系统预先设定一最高周期服务量，所有使用者以轮循方式轮流使用系统资源。每一使用者在任一轮服务当中获得的资源使用量是取其当时的资源需求量与系统剩余的周期服务量两者之中的较小者。图2是弹性服务方法的资源分配的一案例。此案例中，假设3个使用者共用系统资源，上图是一般标准的资源分配情形，不再重述。下图是参考使用者的实际需求计算后的资源分配结果。在下图中，假设系统在第一周期中，使用者2与使用者3的需求量为0，而使用者1提出极高的需求量。依据此方法定义的资源使用量，则于此周期中，使用者2与使用者3获得的使用量为0，使用者1的使用量为此最高周期服务量。

之后，从第二周期开始，假设全部使用者均提出极高的需求量，依据此方法定义的资源使用量，对使用者1来说，在上一周期使用者2与使用者3的使用量皆为0，因此使用者1可获得的使用量仍为此最高周期服务量；对使用者2来说，在上一周期使用者3与使用者1的使用量总和已达此最高周期服务量，因此使用者2获得的使用量仍为0；同理，对使用者3来说，其获得的使用量也是0。所以，只要使用者1持续提出极高的需求量，则系统将永远优先满足使用者1，而完全忽略使用者2与使用者3的需求。此情形导致资源分配不均，系统无法保障每个使用者的服务品质。