Multiplexing regulated traffic streams: design and performance

The main network solutions for supporting QoS rely on traf- fic policing (conditioning, shaping). In particular, for IP networks the IETF has developed Intserv (individual flows regulated) and Diffserv (only ag- gregates regulated). The regulator proposed could be based on the (dual) leaky-bucket mechanism. This explains the interest in network element per- formance (loss, delay) for leaky-bucket regulated traffic. This paper describes a novel approach to the above problem. Explicitly using the correlation structure of the sources’ traffic, we derive approxi- mations for both small and large buffers. Importantly, for small (large) buffers the short-term (long-term) correlations are dominant. The large buffer result decomposes the traffic stream in a stream of constant rate and a periodic impulse stream, allowing direct application of the Brownian bridge approximation. Combining the small and large buffer results by a concave majorization, we propose a simple, fast and accurate technique to statistically multiplex homogeneous regulated sources. To address heterogeneous inputs, we present similarly efficient tech- niques to evaluate the performance of multiple classes of traffic, each with distinct characteristics and QoS requirements. These techniques, applica- ble under more general conditions, are based on optimal resource (band- width and buffer) partitioning. They can also be directly applied to set GPS (Generalized Processor Sharing) weights and buffer thresholds in a shared resource system

Resource management in in-home digital networks using Dantzig-Wolfe decomposition

In een digitaal huisnetwerk zijn in het huis de verschillende digitale consumentenelektronica apparaten met elkaar verbonden, zoals een set-top-box, tv-scherm of harde schijf. Dit maakt nieuwe applicaties mogelijk, zoals het kunnen bekijken van een film op elke mogelijke plek in huis op elk gewenst moment zonder dat men precies weet waar deze film is opgeslagen. Deze nieuwe applicaties leiden echter tot nieuwe `resource management' problemen met als doel de `resources',zoals processoren, opslagapparatuur en communicatieverbindingen, zo efficient en effectief mogelijk te gebruiken.In dit proefschrift beschouwen we een enkele bus (communicatieverbinding) met beperkte bandbreedte, waarmee meerdere apparaten zijn verbonden. Tussen elk apparaat en de bus bevindt zich een buffer met beperkte capaciteit. Verder is er een verzameling video stromen gegeven waarbij elke stroom over de bus van het verzendend apparaat naar het ontvangend apparaat verzonden moet worden. Hierbij willen we voor iedere stroom een vast deel van de bandbreedte en betreffende buffers reserveren. We maken onderscheid tussen twee type stromen, te weten volledig gespecificeerde stromen en `leaky bucket' gereguleerde stromen. Van een volledig gespecificeerde stroom weten we exact hoeveel data er wanneer wordt aangeboden en gevraagd bij de buffers van zijn verzendend respectievelijk ontvangend apparaat. Van een `leaky bucket' gereguleerde stroom kennen we alleen de parameters van de `leaky buckets' die de data-aanvoer van de stroom reguleren.Met deze parameters kunnen we een bovengrens voor de data-aanvoer gedurende elk mogelijk tijdsinterval geven.Allereerst definieren wij het Multiple Streams Smoothing Problem (MSSP). In een instantie van MSSP is een verzameling volledig gespecificeerde stromengegeven, de bandbreedte van de bus en de groottes van de verschillende buffers.Voor elke stroom moet een vast deel van de bandbreedte en de buffergroottes worden bepaald alsmede een verzendschema waarmee alle data voor de stroom op tijd kan worden verzonden. We modelleren MSSP als een lineair programmeringsprobleem en laten zien hoe Dantzig-Wolfe decompositie hierop kan worden toegepast. Dit leidt tot een hoofdprobleem en voor iedere stroom een subprobleem. Het subprobleem voor een stroom bestaat uit het minimaliseren van de kosten van de gereserveerde bandbreedte en buffergroottes, waarbij de kostencoefficienten volgen uit het geoptimaliseerde hoofdprobleem. Voor elke mogelijke combinatie van positievekostencoefficienten beschrijven we voor dit subprobleem een efficiente methode om een optimale oplossing te bepalen. Voor het minimaliseren van enkel de bandbreedte of enkel de buffergrootte van ´e´en van beide buffers passen wij hiervoor bestaande methoden aan. Voor het minimaliseren van beide buffergroottes laten we zien dat een optimale oplossing wordt verkregen door eerst de duurste buffer te minimaliseren en daarna de goedkoopste. Voor het afwegen van de bandbreedtetegen ´e´en buffergrootte beschrijven we een specifieke inruilmethode. Voor het afwegen van de bandbreedte tegen beide buffergroottes herleiden we het subprobleem eerst tot het vinden van het minimum van een stuksgewijs lineaire, convexe functie op de bandbreedte. Vervolgens beschrijven we twee efficente zoekmethoden om het minimum van deze functie met bijbehorende bandbreedte en buffergroottes te bepalen. Met behulp van experimentele resultaten geven we voor problemen van realistische grootte een indicatie van de rekentijd en van de benuttingsgraad van de bepaalde bandbreedte- en bufferreserveringen.Voor de `leaky bucket' gereguleerde stromen definieren wij het MultipleLeaky-Bucket Streams Smoothing Problem (MLBSSP). In een instantie van MLBSSP is een verzameling `leaky bucket' gereguleerde stromen gegeven, waarvoor een vast deel van de bandbreedte en buffergroottes moet worden bepaald als medeverzendstrategien waarmee alle data op tijd kan worden verstuurd. Ook MLBSSP modelleren we als een lineair programmeringsprobleem. Verder tonen we aan dat MLBSSP te reduceren is tot MSSP door de bovengrens op de data-aanvoer als daadwerkelijke data-aanvoer te gebruiken voor iedere stroom. Deze bovengrens heeft een paar specifieke kenmerken, nl. concaviteit en stuksgewijs lineariteit, die we gebruiken om voor `leaky bucket' gereguleerde stromen de subproblemen nog efficienter op te lossen. Hiervoor leiden we vier nieuwe, noodzakelijke en voldoende voorwaarden voor de bandbreedte- en bufferreserveringen van een stroom af. Met behulp van deze voorwaarden is de tijd om een subprobleem op te lossen lineair afhankelijk van het aantal `leaky buckets' i.p.v. de lengte van een stroom,zoals voor volledig gespecificeerde stromen. Een oplossing kan nu binnen eenf ractie van een seconde bepaald worden. Om experimenten uit te voeren voor deze methode voor MLBSSP, genereren we verschillende `leaky bucket' beschrijvingen voor iedere volledig gespecificeerde stroom die gebruikt was in de resultaten voor MSSP. De resultaten van deze experimenten zijn voor stromen die zijn beschreven door hun maximale aantal benodigde `leaky buckets', gelijk aan de resultaten voor de volledig gespecificeerde stromen. Behalve de bovengenoemde `off-line' varianten van MSSP en MLBSSP beschouwen we ook `on-line' varianten van deze problemen. In de `on-line' varianten zijn de starttijden van stromen onbekend en zijn de kenmerken van een stroom pas bekend op het moment dat deze wil starten. Een oplossing voor een`on-line' variant kan worden bepaald door elke keer dat een nieuwe stroom start,de methode voor het `off-line' probleem te gebruiken om nieuwe bandbreedte- en bufferreserveringen te bepalen. Indien de reserveringen van bestaande stromen dan mogen worden aangepast, dient er bij het oplossen van de subproblemen voor deze stromen rekening gehouden te worden met de hoeveelheid data die er in totaal al verzonden is. Verdere toevoegingen aan de `off-line' methode die we beschouwen en die kunnen leiden tot een hoger aantal toegelaten stromen, zijn doelfuncties zoals het minimaliseren van de totale gereserveerde bandbreedte of buffergrootte van een specifieke buffer. Ook laten we zien hoe de maximale relatieve `resource' reservering geminimaliseerd kan worden. Tenslotte beschrijven we een aanpak voor de verzending van data van een stroom, waarbij data pas uit de buffers verwijderd wordt als dat nodig is om ruimte te maken voor nieuw aangeleverde data. Numerieke experimenten laten zien dat verschillende van deze aanpassingen inderdaad tot betere resultaten kunnen leiden. Het aantal toegelaten stromen in deze experimenten is voor een `on-line' variant met bepaalde toevoegingen net zo hoog als voor de `off-line' variant

Convexity properties of loss and overflow functions

We show that the fluid loss ratio in a fluid queue with finite buffer $b$ and constant link capacity $c$ is always a jointly convex function of $b$ and $c$. This generalizes prior work [6] which shows convexity of the $(b,c)$ trade-off for large number of i.i.d. multiplexed sources, using the large deviations rate function as approximation for fluid loss. Our approach also leads to a simpler proof of the prior result, and provides a stronger basis for optimal measurement-based control of resource allocation in shared resource systems

Energy-Efficient Heterogeneous Cellular Networks with Spectrum Underlay and Overlay Access

In this paper, we provide joint subcarrier assignment and power allocation schemes for quality-of-service (QoS)-constrained energy-efficiency (EE) optimization in the downlink of an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based two-tier heterogeneous cellular network (HCN). Considering underlay transmission, where spectrum-efficiency (SE) is fully exploited, the EE solution involves tackling a complex mixed-combinatorial and non-convex optimization problem. With appropriate decomposition of the original problem and leveraging on the quasi-concavity of the EE function, we propose a dual-layer resource allocation approach and provide a complete solution using difference-of-two-concave-functions approximation, successive convex approximation, and gradient-search methods. On the other hand, the inherent inter-tier interference from spectrum underlay access may degrade EE particularly under dense small-cell deployment and large bandwidth utilization. We therefore develop a novel resource allocation approach based on the concepts of spectrum overlay access and resource efficiency (RE) (normalized EE-SE trade-off). Specifically, the optimization procedure is separated in this case such that the macro-cell optimal RE and corresponding bandwidth is first determined, then the EE of small-cells utilizing the remaining spectrum is maximized. Simulation results confirm the theoretical findings and demonstrate that the proposed resource allocation schemes can approach the optimal EE with each strategy being superior under certain system settings