Internet Engineering Task Force (IETF)                      N. Kuhn, Ed.
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                                                               July 2016

Characterization Guidelines for Active Queue Management (AQM)




Unmanaged large buffers in today's networks have given rise to a slew of performance issues. These performance issues can be addressed by some form of Active Queue Management (AQM) mechanism, optionally in combination with a packet-scheduling scheme such as fair queuing. This document describes various criteria for performing characterizations of AQM schemes that can be used in lab testing during development, prior to deployment.


Status of This Memo


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Table of Contents


   1.  Introduction  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   4
     1.1.  Reducing the Latency and Maximizing the Goodput . . . . .   5
     1.2.  Goals of This Document  . . . . . . . . . . . . . . . . .   5
     1.3.  Requirements Language . . . . . . . . . . . . . . . . . .   6
     1.4.  Glossary  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   7
   2.  End-to-End Metrics  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   7
     2.1.  Flow Completion Time  . . . . . . . . . . . . . . . . . .   8
     2.2.  Flow Startup Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   8
     2.3.  Packet Loss . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   9
     2.4.  Packet Loss Synchronization . . . . . . . . . . . . . . .   9
     2.5.  Goodput . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  10
     2.6.  Latency and Jitter  . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  11
     2.7.  Discussion on the Trade-Off between Latency and Goodput .  11
   3.  Generic Setup for Evaluations . . . . . . . . . . . . . . . .  12
     3.1.  Topology and Notations  . . . . . . . . . . . . . . . . .  12
     3.2.  Buffer Size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  14
     3.3.  Congestion Controls . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  14
   4.  Methodology, Metrics, AQM Comparisons, Packet Sizes,
       Scheduling, and ECN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  14
     4.1.  Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  14
     4.2.  Comments on Metrics Measurement . . . . . . . . . . . . .  15
     4.3.  Comparing AQM Schemes . . . . . . . . . . . . . . . . . .  15
       4.3.1.  Performance Comparison  . . . . . . . . . . . . . . .  15
       4.3.2.  Deployment Comparison . . . . . . . . . . . . . . . .  16
     4.4.  Packet Sizes and Congestion Notification  . . . . . . . .  16
     4.5.  Interaction with ECN  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  17
     4.6.  Interaction with Scheduling . . . . . . . . . . . . . . .  17
   5.  Transport Protocols . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  18
     5.1.  TCP-Friendly Sender . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  19
       5.1.1.  TCP-Friendly Sender with the Same Initial Congestion
               Window  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  19
       5.1.2.  TCP-Friendly Sender with Different Initial Congestion
               Windows . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  19
     5.2.  Aggressive Transport Sender . . . . . . . . . . . . . . .  19
     5.3.  Unresponsive Transport Sender . . . . . . . . . . . . . .  20
     5.4.  Less-than-Best-Effort Transport Sender  . . . . . . . . .  20
   6.  Round-Trip Time Fairness  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  21
     6.1.  Motivation  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  21
     6.2.  Recommended Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  21
     6.3.  Metrics to Evaluate the RTT Fairness  . . . . . . . . . .  22
   7.  Burst Absorption  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  22
     7.1.  Motivation  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  22
     7.2.  Recommended Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  23
   8.  Stability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  24
     8.1.  Motivation  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  24
     8.2.  Recommended Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  24
       8.2.1.  Definition of the Congestion Level  . . . . . . . . .  25
       8.2.2.  Mild Congestion . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  25
       8.2.3.  Medium Congestion . . . . . . . . . . . . . . . . . .  25
       8.2.4.  Heavy Congestion  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  25
       8.2.5.  Varying the Congestion Level  . . . . . . . . . . . .  26
       8.2.6.  Varying Available Capacity  . . . . . . . . . . . . .  26
     8.3.  Parameter Sensitivity and Stability Analysis  . . . . . .  27
   9.  Various Traffic Profiles  . . . . . . . . . . . . . . . . . .  27
     9.1.  Traffic Mix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  28
     9.2.  Bidirectional Traffic . . . . . . . . . . . . . . . . . .  28
   10. Example of a Multi-AQM Scenario . . . . . . . . . . . . . . .  29
     10.1.  Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  29
     10.2.  Details on the Evaluation Scenario . . . . . . . . . . .  29
   11. Implementation Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  30
     11.1.  Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  30
     11.2.  Recommended Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . .  30
   12. Operator Control and Auto-Tuning  . . . . . . . . . . . . . .  30
     12.1.  Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  30
     12.2.  Recommended Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . .  31
   13. Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  31
   14. Security Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  32
   15. References  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  32
     15.1.  Normative References . . . . . . . . . . . . . . . . . .  32
     15.2.  Informative References . . . . . . . . . . . . . . . . .  33
   Acknowledgements  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  36
   Authors' Addresses  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  37
1. Introduction
1. はじめに

Active Queue Management (AQM) addresses the concerns arising from using unnecessarily large and unmanaged buffers to improve network and application performance, such as those presented in Section 1.2 of the AQM recommendations document [RFC7567]. Several AQM algorithms have been proposed in the past years, most notably Random Early Detection (RED) [FLOY1993], BLUE [FENG2002], Proportional Integral controller (PI) [HOLLO2001], and more recently, Controlled Delay (CoDel) [CODEL] and Proportional Integral controller Enhanced (PIE) [AQMPIE]. In general, these algorithms actively interact with the Transmission Control Protocol (TCP) and any other transport protocol that deploys a congestion control scheme to manage the amount of data they keep in the network. The available buffer space in the routers and switches should be large enough to accommodate the short-term buffering requirements. AQM schemes aim at reducing buffer occupancy, and therefore the end-to-end delay. Some of these algorithms, notably RED, have also been widely implemented in some network devices. However, the potential benefits of the RED scheme have not been realized since RED is reported to be usually turned off.

Active Queue Management(AQM)は、AQM推奨ドキュメント[RFC7567]のセクション1.2に示されているような、不必要に大きく管理されていないバッファーを使用してネットワークとアプリケーションのパフォーマンスを向上させることから生じる懸念に対処します。過去数年間にいくつかのAQMアルゴリズムが提案されており、特にランダム早期検出(RED)[FLOY1993]、BLUE [FENG2002]、比例積分コントローラー(PI)[HOLLO2001]、そして最近ではControlled Delay(CoDel)[CODEL]および比例積分コントローラー拡張(PIE)[AQMPIE]。一般に、これらのアルゴリズムは、伝送制御プロトコル(TCP)や、ネットワークに保持するデータ量を管理するための輻輳制御方式を導入するその他のトランスポートプロトコルと積極的に相互作用します。ルータとスイッチで使用可能なバッファスペースは、短期間のバッファリング要件に対応できるだけの大きさが必要です。 AQMスキームは、バッファー占有率を削減することを目的としているため、エンドツーエンドの遅延が発生します。これらのアルゴリズムの一部、特にREDは、一部のネットワークデバイスに広く実装されています。ただし、REDは通常オフになっていると報告されているため、REDスキームの潜在的な利点は実現されていません。

A buffer is a physical volume of memory in which a queue or set of queues are stored. When speaking of a specific queue in this document, "buffer occupancy" refers to the amount of data (measured in bytes or packets) that are in the queue, and the "maximum buffer size" refers to the maximum buffer occupancy. In switches and routers, a global memory space is often shared between the available interfaces, and thus, the maximum buffer size for any given interface may vary over time.


Bufferbloat [BB2011] is the consequence of deploying large, unmanaged buffers on the Internet -- the buffering has often been measured to be ten times or a hundred times larger than needed. Large buffer sizes in combination with TCP and/or unresponsive flows increases end-to-end delay. This results in poor performance for latency-sensitive applications such as real-time multimedia (e.g., voice, video, gaming, etc.). The degree to which this affects modern networking equipment, especially consumer-grade equipment, produces problems even with commonly used web services. Active queue management is thus essential to control queuing delay and decrease network latency.

Bufferbloat [BB2011]は、インターネット上に管理されていない大きなバッファーを配置した結果です。バッファーのサイズは、必要以上に10倍または100倍と測定されることがよくあります。 TCPや応答のないフローと組み合わせて大きなバッファサイズを使用すると、エンドツーエンドの遅延が増加します。これにより、リアルタイムマルチメディア(音声、ビデオ、ゲームなど)などの遅延の影響を受けやすいアプリケーションのパフォーマンスが低下します。これが現代のネットワーキング機器、特に消費者向け機器に影響を与える度合いは、一般的に使用されているWebサービスでも問題を引き起こします。したがって、アクティブなキュー管理は、キューイング遅延を制御し、ネットワーク遅延を減らすために不可欠です。

The Active Queue Management and Packet Scheduling Working Group (AQM WG) was chartered to address the problems with large unmanaged buffers in the Internet. Specifically, the AQM WG is tasked with standardizing AQM schemes that not only address concerns with such buffers, but are also robust under a wide variety of operating conditions. This document provides characterization guidelines that can be used to assess the applicability, performance, and deployability of an AQM, whether it is a candidate for standardization at IETF or not.

アクティブキュー管理およびパケットスケジューリングワーキンググループ(AQM WG)は、インターネットで管理されていない大きなバッファーに関する問題に対処するために設立されました。具体的には、AQM WGは、そのようなバッファーに関する懸念に対処するだけでなく、さまざまな動作条件下で堅牢なAQMスキームの標準化を任されています。このドキュメントでは、IETFでの標準化の候補であるかどうかにかかわらず、AQMの適用性、パフォーマンス、および展開可能性を評価するために使用できる特性化ガイドラインを提供します。

The AQM algorithm implemented in a router can be separated from the scheduling of packets sent out by the router as discussed in the AQM recommendations document [RFC7567]. The rest of this memo refers to the AQM as a dropping/marking policy as a separate feature to any interface-scheduling scheme. This document may be complemented with another one on guidelines for assessing the combination of packet scheduling and AQM. We note that such a document will inherit all the guidelines from this document, plus any additional scenarios relevant for packet scheduling such as flow-starvation evaluation or the impact of the number of hash buckets.


1.1. Reducing the Latency and Maximizing the Goodput
1.1. レイテンシの削減とグッドプットの最大化

The trade-off between reducing the latency and maximizing the goodput is intrinsically linked to each AQM scheme and is key to evaluating its performance. To ensure the safety deployment of an AQM, its behavior should be assessed in a variety of scenarios. Whenever possible, solutions ought to aim at both maximizing goodput and minimizing latency.

レイテンシの削減とグッドプットの最大化の間のトレードオフは、本質的に各AQMスキームにリンクされており、そのパフォーマンスを評価するための鍵となります。 AQMの安全な展開を保証するには、その動作をさまざまなシナリオで評価する必要があります。可能な限り、ソリューションはグッドプットの最大化とレイテンシの最小化の両方を目指す必要があります。

1.2. Goals of This Document
1.2. このドキュメントの目的

This document recommends a generic list of scenarios against which an AQM proposal should be evaluated, considering both potential performance gain and safety of deployment. The guidelines help to quantify performance of AQM schemes in terms of latency reduction, goodput maximization, and the trade-off between these two. The document presents central aspects of an AQM algorithm that should be considered, whatever the context, such as burst absorption capacity, RTT fairness, or resilience to fluctuating network conditions. The guidelines also discuss methods to understand the various aspects associated with safely deploying and operating the AQM scheme. Thus, one of the key objectives behind formulating the guidelines is to help ascertain whether a specific AQM is not only better than drop-tail (i.e., without AQM and with a BDP-sized buffer), but also safe to deploy: the guidelines can be used to compare several AQM proposals with each other, but should be used to compare a proposal with drop-tail.


This memo details generic characterization scenarios against which any AQM proposal should be evaluated, irrespective of whether or not an AQM is standardized by the IETF. This document recommends the relevant scenarios and metrics to be considered. This document presents central aspects of an AQM algorithm that should be considered whatever the context, such as burst absorption capacity, RTT fairness, or resilience to fluctuating network conditions.


These guidelines do not define and are not bound to a particular deployment scenario or evaluation toolset. Instead, the guidelines can be used to assert the potential gain of introducing an AQM for the particular environment, which is of interest to the testers. These guidelines do not cover every possible aspect of a particular algorithm. These guidelines do not present context-dependent scenarios (such as IEEE 802.11 WLANs, data centers, or rural broadband networks). To keep the guidelines generic, a number of potential router components and algorithms (such as Diffserv) are omitted.

これらのガイドラインは、特定の展開シナリオや評価ツールセットを定義しておらず、それらにも拘束されていません。代わりに、ガイドラインを使用して、特定の環境にAQMを導入する潜在的な利点を主張できます。これは、テスターに​​とって重要です。これらのガイドラインは、特定のアルゴリズムのすべての可能な側面を網羅しているわけではありません。これらのガイドラインは、コンテキストに依存したシナリオ(IEEE 802.11 WLAN、データセンター、地方のブロードバンドネットワークなど)を示していません。ガイドラインを一般的に保つために、いくつかの潜在的なルーターコンポーネントとアルゴリズム(Diffservなど)は省略されています。

The goals of this document can thus be summarized as follows:


o The present characterization guidelines provide a non-exhaustive list of scenarios to help ascertain whether an AQM is not only better than drop-tail (with a BDP-sized buffer), but also safe to deploy; the guidelines can also be used to compare several AQM proposals with each other.

o 現在の特性化ガイドラインは、AQMがドロップテール(BDPサイズのバッファーを使用)よりも優れているだけでなく、安全に展開できるかどうかを確認するのに役立つシナリオの完全ではないリストを提供します。ガイドラインは、いくつかのAQM提案を相互に比較するためにも使用できます。

o The present characterization guidelines (1) are not bound to a particular evaluation toolset and (2) can be used for various deployment contexts; testers are free to select a toolset that is best suited for the environment in which their proposal will be deployed.

o 現在の特性化ガイドラインは、(1)特定の評価ツールセットにバインドされておらず、(2)さまざまなデプロイメントコンテキストに使用できます。テスターは、提案が展開される環境に最適なツールセットを自由に選択できます。

o The present characterization guidelines are intended to provide guidance for better selecting an AQM for a specific environment; it is not required that an AQM proposal is evaluated following these guidelines for its standardization.

o 現在の特性化ガイドラインは、特定の環境のAQMをより適切に選択するためのガイダンスを提供することを目的としています。 AQMプロポーザルは、標準化のためにこれらのガイドラインに従って評価される必要はありません。

1.3. Requirements Language
1.3. 要件言語

The key words "MUST", "MUST NOT", "REQUIRED", "SHALL", "SHALL NOT", "SHOULD", "SHOULD NOT", "RECOMMENDED", "MAY", and "OPTIONAL" in this document are to be interpreted as described in RFC 2119 [RFC2119].

このドキュメントのキーワード「MUST」、「MUST NOT」、「REQUIRED」、「SHALL」、「SHALL NOT」、「SHOULD」、「SHOULD NOT」、「RECOMMENDED」、「MAY」、および「OPTIONAL」は、 RFC 2119 [RFC2119]で説明されているように解釈されます。

1.4. Glossary
1.4. 用語集

o Application-limited traffic: A type of traffic that does not have an unlimited amount of data to transmit.

o アプリケーション制限トラフィック:送信するデータの量に制限がないトラフィックのタイプ。

o AQM: The Active Queue Management (AQM) algorithm implemented in a router can be separated from the scheduling of packets sent by the router. The rest of this memo refers to the AQM as a dropping/ marking policy as a separate feature to any interface scheduling scheme [RFC7567].

o AQM:ルーターに実装されているアクティブキュー管理(AQM)アルゴリズムは、ルーターが送信するパケットのスケジューリングから分離できます。このメモの残りの部分では、AQMをドロップ/マーキングポリシーとして、任意のインターフェイススケジューリングスキーム[RFC7567]とは別の機能として参照しています。

o BDP: Bandwidth Delay Product.

o BDP:帯域幅遅延積。

o Buffer: A physical volume of memory in which a queue or set of queues are stored.

o バッファ:キューまたはキューのセットが格納されるメモリの物理ボリューム。

o Buffer Occupancy: The amount of data stored in a buffer, measured in bytes or packets.

o バッファー占有率:バッファーに格納されているデータの量(バイトまたはパケット単位)。

o Buffer Size: The maximum buffer occupancy, that is the maximum amount of data that may be stored in a buffer, measured in bytes or packets.

o バッファーサイズ:最大バッファー占有率、つまり、バッファーに格納できるデータの最大量(バイトまたはパケット単位)。

o Initial Window 10 (IW10): TCP initial congestion window set to 10 packets.

o 初期ウィンドウ10(IW10):10パケットに設定されたTCP初期輻輳ウィンドウ。

o Latency: One-way delay of packets across Internet paths. This definition suits transport layer definition of the latency, which should not be confused with an application-layer view of the latency.

o 遅延:インターネットパス全体でのパケットの一方向の遅延。この定義は、レイテンシのトランスポート層定義に適しています。レイテンシのアプリケーション層ビューと混同しないでください。

o Goodput: Goodput is defined as the number of bits per unit of time forwarded to the correct destination, minus any bits lost or retransmitted [RFC2647]. The goodput should be determined for each flow and not for aggregates of flows.

o グッドプット:グッドプットは、正しい宛先に転送される単位時間あたりのビット数から、失われたビットまたは再送信されたビットを引いたものとして定義されます[RFC2647]。グッドプットは、フローの集約ではなく、フローごとに決定する必要があります。

o SQRT: The square root function.

o SQRT:平方根関数。

o ROUND: The round function.

o ROUND:ラウンド関数。

2. End-to-End Metrics
2. エンドツーエンドのメトリック

End-to-end delay is the result of propagation delay, serialization delay, service delay in a switch, medium-access delay, and queuing delay, summed over the network elements along the path. AQM schemes may reduce the queuing delay by providing signals to the sender on the emergence of congestion, but any impact on the goodput must be carefully considered. This section presents the metrics that could be used to better quantify (1) the reduction of latency, (2) maximization of goodput, and (3) the trade-off between these two. This section provides normative requirements for metrics that can be used to assess the performance of an AQM scheme.

エンドツーエンドの遅延は、伝搬遅延、シリアル化遅延、スイッチのサービス遅延、メディアアクセス遅延、およびキューイング遅延の結果であり、パスに沿ったネットワーク要素全体で合計されます。 AQMスキームは、輻輳の発生に関する信号を送信者に提供することにより、キューイングの遅延を減らす可能性がありますが、グッドプットへの影響は慎重に検討する必要があります。このセクションでは、(1)待ち時間の削減、(2)グッドプットの最大化、および(3)これら2つの間のトレードオフをより正確に定量化するために使用できるメトリックを示します。このセクションでは、AQMスキームのパフォーマンスを評価するために使用できるメトリックの規範的な要件を示します。

Some metrics listed in this section are not suited to every type of traffic detailed in the rest of this document. It is therefore not necessary to measure all of the following metrics: the chosen metric may not be relevant to the context of the evaluation scenario (e.g., latency vs. goodput trade-off in application-limited traffic scenarios). Guidance is provided for each metric.


2.1. Flow Completion Time
2.1. フロー完了時間

The flow completion time is an important performance metric for the end-user when the flow size is finite. The definition of the flow size may be a source of contradictions, thus, this metric can consider a flow as a single file. Considering the fact that an AQM scheme may drop/mark packets, the flow completion time is directly linked to the dropping/marking policy of the AQM scheme. This metric helps to better assess the performance of an AQM depending on the flow size. The Flow Completion Time (FCT) is related to the flow size (Fs) and the goodput for the flow (G) as follows:

フロー完了時間がフローサイズが有限である場合、エンドユーザーにとって重要なパフォーマンスメトリックです。フローサイズの定義は矛盾の原因となる可能性があるため、このメトリックではフローを単一のファイルと見なすことができます。 AQMスキームがパケットをドロップ/マーキングする可能性があるという事実を考慮すると、フロー完了時間は、AQMスキームのドロップ/マーキングポリシーに直接リンクしています。このメトリックは、フローサイズに応じてAQMのパフォーマンスをより適切に評価するのに役立ちます。フロー完了時間(FCT)は、フローサイズ(Fs)とフローのグッドプット(G)に次のように関連しています。

   FCT [s] = Fs [byte] / ( G [bit/s] / 8 [bit/byte] )

Where flow size is the size of the transport-layer payload in bits and goodput is the transport-layer payload transfer time (described in Section 2.5).


If this metric is used to evaluate the performance of web transfers, it is suggested to rather consider the time needed to download all the objects that compose the web page, as this makes more sense in terms of user experience, rather than assessing the time needed to download each object.


2.2. Flow Startup Time
2.2. フローの起動時間

The flow startup time is the time between when the request was sent from the client and when the server starts to transmit data. The amount of packets dropped by an AQM may seriously affect the waiting period during which the data transfer has not started. This metric would specifically focus on the operations such as DNS lookups, TCP opens, and Secure Socket Layer (SSL) handshakes.

フロー開始時間は、リクエストがクライアントから送信されてからサーバーがデータの送信を開始するまでの時間です。 AQMによってドロップされたパケットの量は、データ転送が開始されていない待機期間に深刻な影響を与える可能性があります。このメトリックは、DNSルックアップ、TCPオープン、Secure Socket Layer(SSL)ハンドシェイクなどの操作に特に焦点を当てます。

2.3. Packet Loss
2.3. パケットロス

Packet loss can occur en route, this can impact the end-to-end performance measured at the receiver end.


The tester should evaluate the loss experienced at the receiver end using one of two metrics:


o The packet loss ratio: This metric is to be frequently measured during the experiment. The long-term loss ratio is of interest for steady-state scenarios only;

o パケット損失率:このメトリックは、実験中に頻繁に測定されます。長期損失率は、定常状態のシナリオでのみ重要です。

o The interval between consecutive losses: The time between two losses is to be measured.

o 連続する損失の間隔:2つの損失間の時間を測定します。

The packet loss ratio can be assessed by simply evaluating the loss ratio as a function of the number of lost packets and the total number of packets sent. This might not be easily done in laboratory testing, for which these guidelines advise the tester:


o To check that for every packet, a corresponding packet was received within a reasonable time, as presented in the document that proposes a metric for one-way packet loss across Internet paths [RFC7680].

o すべてのパケットについてそれをチェックするために、対応するパケットが妥当な時間内に受信されました。インターネットパス[RFC7680]での一方向のパケット損失のメトリックを提案するドキュメントに示されています。

o To keep a count of all packets sent, and a count of the non-duplicate packets received, as discussed in [RFC2544], which presents a benchmarking methodology.

o [RFC2544]で説明されているように、送信されたすべてのパケットの数、および受信された重複していないパケットの数を保持するため。ベンチマークの方法論が提示されています。

The interval between consecutive losses, which is also called a "gap", is a metric of interest for Voice over IP (VoIP) traffic [RFC3611].

「ギャップ」とも呼ばれる連続した損失の間隔は、Voice over IP(VoIP)トラフィック[RFC3611]にとって重要な測定基準です。

2.4. Packet Loss Synchronization
2.4. パケット損失の同期

One goal of an AQM algorithm is to help to avoid global synchronization of flows sharing a bottleneck buffer on which the AQM operates ([RFC2309] and [RFC7567]). The "degree" of packet-loss synchronization between flows should be assessed, with and without the AQM under consideration.


Loss synchronization among flows may be quantified by several slightly different metrics that capture different aspects of the same issue [HASS2008]. However, in real-world measurements the choice of metric could be imposed by practical considerations -- e.g., whether fine-grained information on packet losses at the bottleneck is available or not. For the purpose of AQM characterization, a good candidate metric is the global synchronization ratio, measuring the proportion of flows losing packets during a loss event. This metric can be used in real-world experiments to characterize synchronization along arbitrary Internet paths [JAY2006].

フロー間の同期の損失は、同じ問題のさまざまな側面を捉えたいくつかのわずかに異なるメトリックによって定量化される場合があります[HASS2008]。ただし、実際の測定では、ボトルネックでのパケット損失に関するきめの細かい情報が利用できるかどうかなど、実際の考慮事項によってメトリックの選択が課される可能性があります。 AQM特性評価の目的で、適切な候補メトリックは、グローバル同期比であり、損失イベント中にパケットを失うフローの比率を測定します。この指標は、実際の実験で任意のインターネットパスに沿った同期を特徴付けるために使用できます[JAY2006]。

If an AQM scheme is evaluated using real-life network environments, it is worth pointing out that some network events, such as failed link restoration may cause synchronized losses between active flows, and thus confuse the meaning of this metric.


2.5. Goodput
2.5. グッドプット

The goodput has been defined as the number of bits per the unit of time forwarded to the correct destination interface, minus any bits lost or retransmitted, such as proposed in Section 3.17 of [RFC2647], which describes the benchmarking terminology for firewall performances. This definition requires that the test setup needs to be qualified to assure that it is not generating losses on its own.


Measuring the end-to-end goodput provides an appreciation of how well an AQM scheme improves transport and application performance. The measured end-to-end goodput is linked to the dropping/marking policy of the AQM scheme -- e.g., the fewer the number of packet drops, the fewer packets need retransmission, minimizing the impact of AQM on transport and application performance. Additionally, an AQM scheme may resort to Explicit Congestion Notification (ECN) marking as an initial means to control delay. Again, marking packets instead of dropping them reduces the number of packet retransmissions and increases goodput. End-to-end goodput values help to evaluate the AQM scheme's effectiveness in minimizing packet drops that impact application performance and to estimate how well the AQM scheme works with ECN.


The measurement of the goodput allows the tester to evaluate to what extent an AQM is able to maintain a high bottleneck utilization. This metric should also be obtained frequently during an experiment, as the long-term goodput is relevant for steady-state scenarios only and may not necessarily reflect how the introduction of an AQM actually impacts the link utilization during a certain period of time. Fluctuations in the values obtained from these measurements may depend on other factors than the introduction of an AQM, such as link-layer losses due to external noise or corruption, fluctuating bandwidths (IEEE 802.11 WLANs), heavy congestion levels, or the transport layer's rate reduction by the congestion control mechanism.

グッドプットの測定により、テスターは、AQMが高いボトルネック使用率を維持できる範囲を評価できます。長期グッドプットは定常状態のシナリオにのみ関連し、AQMの導入が特定の期間のリンク使用率に実際にどのように影響するかを必ずしも反映しない可能性があるため、このメトリックは実験中にも頻繁に取得する必要があります。これらの測定から得られた値の変動は、外部ノイズまたは破損によるリンク層の損失、変動する帯域幅(IEEE 802.11 WLAN)、過密レベル、またはトランスポート層のレートなど、AQMの導入以外の他の要因に依存する場合があります輻輳制御メカニズムによる削減。

2.6. Latency and Jitter
2.6. レイテンシーとジッター

The latency, or the one-way delay metric, is discussed in [RFC7679]. There is a consensus on an adequate metric for the jitter that represents the one-way delay variations for packets from the same flow: the Packet Delay Variation (PDV) serves well in all use cases [RFC5481].


The end-to-end latency includes components other than just the queuing delay, such as the signal-processing delay, transmission delay, and processing delay. Moreover, the jitter is caused by variations in queuing and processing delay (e.g., scheduling effects). The introduction of an AQM scheme would impact end-to-end latency and jitter, and therefore these metrics should be considered in the end-to-end evaluation of performance.

エンドツーエンドのレイテンシには、信号処理遅延、送信遅延、処理遅延など、キューイング遅延以外のコンポーネントが含まれます。さらに、ジッターはキューイングおよび処理遅延の変動(たとえば、スケジューリング効果)によって引き起こされます。 AQMスキームの導入は、エンドツーエンドのレイテンシとジッタに影響を与えるため、これらのメトリックはパフォーマンスのエンドツーエンドの評価で検討する必要があります。

2.7. Discussion on the Trade-Off between Latency and Goodput
2.7. レイテンシとグッドプットのトレードオフについての議論

The metrics presented in this section may be considered in order to discuss and quantify the trade-off between latency and goodput.


With regards to the goodput, and in addition to the long-term stationary goodput value, it is recommended to take measurements at every multiple of the minimum RTT (minRTT) between A and B. It is suggested to take measurements at least every K * minRTT (to smooth out the fluctuations), with K=10. Higher values for K can be considered whenever it is more appropriate for the presentation of the results, since the value for K may depend on the network's path characteristics. The measurement period must be disclosed for each experiment, and when results/values are compared across different AQM schemes, the comparisons should use exactly the same measurement periods. With regards to latency, it is recommended to take the samples on a per-packet basis whenever possible, depending on the features provided by the hardware and software and the impact of sampling itself on the hardware performance.

グッドプットに関して、および長期の定常グッドプット値に加えて、AとBの間の最小RTT(minRTT)の倍数ごとに測定することをお勧めします。少なくともK *ごとに測定することをお勧めします。 minRTT(変動を滑らかにするため)、K = 10。 Kの値はネットワークのパス特性に依存する可能性があるため、結果の表示に適している場合はいつでも、Kの値を高くすることができます。測定期間は実験ごとに開示する必要があり、結果/値を異なるAQMスキーム間で比較する場合、比較ではまったく同じ測定期間を使用する必要があります。レイテンシに関しては、ハードウェアとソフトウェアが提供する機能、およびサンプリング自体がハードウェアパフォーマンスに与える影響に応じて、可能な限りパケットごとにサンプルを取得することをお勧めします。

From each of these sets of measurements, the cumulative density function (CDF) of the considered metrics should be computed. If the considered scenario introduces dynamically varying parameters, temporal evolution of the metrics could also be generated. For each scenario, the following graph may be generated: the x-axis shows a queuing delay (that is, the average per-packet delay in excess of minimum RTT), the y-axis the goodput. Ellipses are computed as detailed in [WINS2014]: "We take each individual [...] run [...] as one point, and then compute the 1-epsilon elliptic contour of the maximum-likelihood 2D Gaussian distribution that explains the points. [...] we plot the median per-sender throughput and queueing delay as a circle. [...] The orientation of an ellipse represents the covariance between the throughput and delay measured for the protocol." This graph provides part of a better understanding of (1) the delay/goodput trade-off for a given congestion control mechanism (Section 5), and (2) how the goodput and average queue delay vary as a function of the traffic load (Section 8.2).


3. Generic Setup for Evaluations
3. 評価のための一般的なセットアップ

This section presents the topology that can be used for each of the following scenarios, the corresponding notations, and discusses various assumptions that have been made in the document.


3.1. Topology and Notations
3.1. トポロジーと表記法
   +--------------+                                +--------------+
   |sender A_i    |                                |receive B_i   |
   |--------------|                                |--------------|
   | SEN.Flow1.1 +---------+            +-----------+ REC.Flow1.1 |
   |        +     |        |            |          |        +     |
   |        |     |        |            |          |        |     |
   |        +     |        |            |          |        +     |
   | SEN.Flow1.X +-----+   |            |  +--------+ REC.Flow1.X |
   +--------------+    |   |            |  |       +--------------+
        +            +-+---+---+     +--+--+---+            +
        |            |Router L |     |Router R |            |
        |            |---------|     |---------|            |
        |            | AQM     |     |         |            |
        |            | BuffSize|     | BuffSize|            |
        |            | (Bsize) +-----+ (Bsize) |            |
        |            +-----+--++     ++-+------+            |
        +                  |  |       | |                   +
   +--------------+        |  |       | |          +--------------+
   |sender A_n    |        |  |       | |          |receive B_n   |
   |--------------|        |  |       | |          |--------------|
   | SEN.FlowN.1 +---------+  |       | +-----------+ REC.FlowN.1 |
   |        +     |           |       |            |        +     |
   |        |     |           |       |            |        |     |
   |        +     |           |       |            |        +     |
   | SEN.FlowN.Y +------------+       +-------------+ REC.FlowN.Y |
   +--------------+                                +--------------+

Figure 1: Topology and Notations


Figure 1 is a generic topology where:


o The traffic profile is a set of flows with similar characteristics -- RTT, congestion control scheme, transport protocol, etc.;

o トラフィックプロファイルは、RTT、輻輳制御スキーム、トランスポートプロトコルなど、同様の特性を持つ一連のフローです。

o Senders with different traffic characteristics (i.e., traffic profiles) can be introduced;

o さまざまなトラフィック特性(つまり、トラフィックプロファイル)を持つ送信者を紹介できます。

o The timing of each flow could be different (i.e., when does each flow start and stop?);

o 各フローのタイミングは異なる場合があります(つまり、各フローがいつ開始および停止するか)。

o Each traffic profile can comprise various number of flows;

o 各トラフィックプロファイルには、さまざまな数のフローを含めることができます。

o Each link is characterized by a couple (one-way delay, capacity);

o 各リンクは、カップル(一方向の遅延、容量)によって特徴付けられます。

o Sender A_i is instantiated for each traffic profile. A corresponding receiver B_i is instantiated for receiving the flows in the profile;

o 送信者A_iは、トラフィックプロファイルごとにインスタンス化されます。プロファイル内のフローを受信するために、対応するレシーバーB_iがインスタンス化されます。

o Flows share a bottleneck (the link between routers L and R);

o フローはボトルネック(ルーターLとRの間のリンク)を共有します。

o The tester should consider both scenarios of asymmetric and symmetric bottleneck links in terms of bandwidth. In the case of an asymmetric link, the capacity from senders to receivers is higher than the one from receivers to senders; the symmetric link scenario provides a basic understanding of the operation of the AQM mechanism, whereas the asymmetric link scenario evaluates an AQM mechanism in a more realistic setup;

o テスターは、帯域幅の観点から、非対称および対称のボトルネックリンクの両方のシナリオを考慮する必要があります。非対称リンクの場合、送信側から受信側への容量は、受信側から送信側への容量よりも大きくなります。非対称リンクシナリオは、AQMメカニズムの動作の基本的な理解を提供しますが、非対称リンクシナリオは、より現実的な設定でAQMメカニズムを評価します。

o In asymmetric link scenarios, the tester should study the bidirectional traffic between A and B (downlink and uplink) with the AQM mechanism deployed in one direction only. The tester may additionally consider a scenario with the AQM mechanism being deployed in both directions. In each scenario, the tester should investigate the impact of the drop policy of the AQM on TCP ACK packets and its impact on the performance (Section 9.2).

o 非対称リンクのシナリオでは、AQMメカニズムが一方向にのみ展開された状態で、AとBの間の双方向トラフィック(ダウンリンクとアップリンク)をテストする必要があります。テスターは、AQMメカニズムが両方向に展開されているシナリオをさらに検討する場合があります。各シナリオで、テスターは、TCP ACKパケットに対するAQMのドロップポリシーの影響とパフォーマンスへの影響を調査する必要があります(セクション9.2)。

Although this topology may not perfectly reflect actual topologies, the simple topology is commonly used in the world of simulations and small testbeds. It can be considered as adequate to evaluate AQM proposals [TCPEVAL]. Testers ought to pay attention to the topology used to evaluate an AQM scheme when comparing it with a newly proposed AQM scheme.

このトポロジーは実際のトポロジーを完全に反映しているわけではありませんが、単純なトポロジーはシミュレーションと小さなテストベッドの世界で一般的に使用されています。 AQMの提案を評価することは適切であると考えることができます[TCPEVAL]。テスターは、新しく提案されたAQMスキームと比較するときに、AQMスキームの評価に使用されるトポロジに注意を払う必要があります。

3.2. Buffer Size
3.2. バッファサイズ

The size of the buffers should be carefully chosen, and may be set to the bandwidth-delay product; the bandwidth being the bottleneck capacity and the delay being the largest RTT in the considered network. The size of the buffer can impact the AQM performance and is a dimensioning parameter that will be considered when comparing AQM proposals.


If a specific buffer size is required, the tester must justify and detail the way the maximum queue size is set. Indeed, the maximum size of the buffer may affect the AQM's performance and its choice should be elaborated for a fair comparison between AQM proposals. While comparing AQM schemes, the buffer size should remain the same across the tests.

特定のバッファーサイズが必要な場合、テスターは最大キューサイズの設定方法を正当化し、詳細に説明する必要があります。実際、バッファーの最大サイズはAQMのパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、AQM提案間の公平な比較のために、バッファーの選択について詳しく説明する必要があります。 AQMスキームを比較している間、バッファーサイズはテスト全体で同じままである必要があります。

3.3. Congestion Controls
3.3. 輻輳制御

This document considers running three different congestion control algorithms between A and B:


o Standard TCP congestion control: The base-line congestion control is TCP NewReno with selective acknowledgment (SACK) [RFC5681].

o 標準のTCP輻輳制御:ベースラインの輻輳制御は、選択的確認応答(SACK)を備えたTCP NewRenoです[RFC5681]。

o Aggressive congestion controls: A base-line congestion control for this category is CUBIC [CUBIC].

o 積極的な輻輳制御:このカテゴリのベースラインの輻輳制御はCUBIC [CUBIC]です。

o Less-than-Best-Effort (LBE) congestion controls: Per [RFC6297], an LBE service "results in smaller bandwidth and/or delay impact on standard TCP than standard TCP itself, when sharing a bottleneck with it." A base-line congestion control for this category is Low Extra Delay Background Transport (LEDBAT) [RFC6817].

o ベストエフォート未満(LBE)の輻輳制御:LBEサービスは[RFC6297]に従い、「ボトルネックを共有すると、標準のTCP自体よりも標準のTCPに比べて帯域幅や遅延の影響が小さくなります。」このカテゴリのベースラインの輻輳制御は、低遅延遅延バックグラウンドトランスポート(LEDBAT)[RFC6817]です。

Other transport congestion controls can OPTIONALLY be evaluated in addition. Recent transport layer protocols are not mentioned in the following sections, for the sake of simplicity.


4. Methodology, Metrics, AQM Comparisons, Packet Sizes, Scheduling, and ECN

4. 方法論、メトリック、AQM比較、パケットサイズ、スケジューリング、およびECN

4.1. Methodology
4.1. 方法論

A description of each test setup should be detailed to allow this test to be compared with other tests. This also allows others to replicate the tests if needed. This test setup should detail software and hardware versions. The tester could make its data available.


The proposals should be evaluated on real-life systems, or they may be evaluated with event-driven simulations (such as ns-2, ns-3, OMNET, etc.). The proposed scenarios are not bound to a particular evaluation toolset.


The tester is encouraged to make the detailed test setup and the results publicly available.


4.2. Comments on Metrics Measurement
4.2. メトリック測定に関するコメント

This document presents the end-to-end metrics that ought to be used to evaluate the trade-off between latency and goodput as described in Section 2. In addition to the end-to-end metrics, the queue-level metrics (normally collected at the device operating the AQM) provide a better understanding of the AQM behavior under study and the impact of its internal parameters. Whenever it is possible (e.g., depending on the features provided by the hardware/software), these guidelines advise considering queue-level metrics, such as link utilization, queuing delay, queue size, or packet drop/mark statistics in addition to the AQM-specific parameters. However, the evaluation must be primarily based on externally observed end-to-end metrics.

このドキュメントでは、セクション2で説明したレイテンシとグッドプットの間のトレードオフを評価するために使用する必要があるエンドツーエンドのメトリックを示します。エンドツーエンドのメトリックに加えて、キューレベルのメトリック(通常は収集されます) AQMを操作するデバイスで)、調査中のAQMの動作とその内部パラメーターの影響をよりよく理解できます。可能な場合はいつでも(たとえば、ハードウェア/ソフトウェアによって提供される機能に応じて)、これらのガイドラインは、AQMに加えて、リンク使用率、キューイング遅延、キューサイズ、パケットドロップ/マーク統計などのキューレベルのメトリックを検討することをお勧めします固有のパラメータ。ただし、評価は主に外部から観察されたエンドツーエンドのメトリックに基づく必要があります。

These guidelines do not aim to detail the way these metrics can be measured, since that is expected to depend on the evaluation toolset.


4.3. Comparing AQM Schemes
4.3. AQMスキームの比較

This document recognizes that these guidelines may be used for comparing AQM schemes.


AQM schemes need to be compared against both performance and deployment categories. In addition, this section details how best to achieve a fair comparison of AQM schemes by avoiding certain pitfalls.


4.3.1. Performance Comparison
4.3.1. 性能比較

AQM schemes should be compared against the generic scenarios that are summarized in Section 13. AQM schemes may be compared for specific network environments such as data centers, home networks, etc. If an AQM scheme has parameter(s) that were externally tuned for optimization or other purposes, these values must be disclosed.


AQM schemes belong to different varieties such as queue-length based schemes (for example, RED) or queuing-delay based scheme (for example, CoDel, PIE). AQM schemes expose different control knobs associated with different semantics. For example, while both PIE and CoDel are queuing-delay based schemes and each expose a knob to control the queuing delay -- PIE's "queuing delay reference" vs. CoDel's "queuing delay target", the two tuning parameters of the two schemes have different semantics, resulting in different control points. Such differences in AQM schemes can be easily overlooked while making comparisons.

AQMスキームは、キューの長さベースのスキーム(REDなど)またはキューイング遅延ベースのスキーム(CoDel、PIEなど)など、さまざまな種類に属しています。 AQMスキームは、異なるセマンティクスに関連付けられた異なる制御ノブを公開します。たとえば、PIEとCoDelはどちらもキューイング遅延ベースのスキームであり、それぞれがキューイング遅延を制御するためのノブを公開しますが、PIEの「キューイング遅延リファレンス」とCoDelの「キューイング遅延ターゲット」は、2つのスキームの2つのチューニングパラメーターにあります。意味が異なるため、結果として異なる制御点が生じます。このようなAQMスキームの違いは、比較の際に簡単に見落とされる可能性があります。

This document recommends the following procedures for a fair performance comparison between the AQM schemes:


1. Similar control parameters and implications: Testers should be aware of the control parameters of the different schemes that control similar behavior. Testers should also be aware of the input value ranges and corresponding implications. For example, consider two different schemes -- (A) queue-length based AQM scheme, and (B) queuing-delay based scheme. A and B are likely to have different kinds of control inputs to control the target delay -- the target queue length in A vs. target queuing delay in B, for example. Setting parameter values such as 100 MB for A vs. 10 ms for B will have different implications depending on evaluation context. Such context-dependent implications must be considered before drawing conclusions on performance comparisons. Also, it would be preferable if an AQM proposal listed such parameters and discussed how each relates to network characteristics such as capacity, average RTT, etc.

1. 同様の制御パラメーターとその影響:テスト担当者は、同様の動作を制御するさまざまなスキームの制御パラメーターに注意する必要があります。テスターは、入力値の範囲と対応する影響についても認識する必要があります。たとえば、(A)キュー長に基づくAQMスキームと(B)キューイング遅延に基づくスキームという2つの異なるスキームを考えてみましょう。 AとBには、ターゲット遅延を制御するための異なる種類の制御入力がある可能性があります-たとえば、Aのターゲットキューの長さ対Bのターゲットキューイング遅延。 Aの100 MB対Bの10 msなどのパラメーター値の設定は、評価コンテキストに応じて異なる意味を持ちます。このようなコンテキスト依存の影響は、パフォーマンスの比較について結論を出す前に検討する必要があります。また、AQM提案がそのようなパラメータをリストし、それぞれが容量、平均RTTなどのネットワーク特性にどのように関連するかを議論した場合、それは望ましいでしょう。

2. Compare over a range of input configurations: There could be situations when the set of control parameters that affect a specific behavior have different semantics between the two AQM schemes. As mentioned above, PIE has tuning parameters to control queue delay that have different semantics from those used in CoDel. In such situations, these schemes need to be compared over a range of input configurations. For example, compare PIE vs. CoDel over the range of target delay input configurations.

2. さまざまな入力構成を比較します。特定の動作に影響を与える一連の制御パラメーターが、2つのAQMスキーム間で異なるセマンティクスを持つ場合があります。上記のように、PIEにはCoDelで使用されるものとは異なるセマンティクスを持つキュー遅延を制御するためのチューニングパラメーターがあります。このような状況では、これらのスキームをさまざまな入力構成で比較する必要があります。たとえば、ターゲット遅延入力構成の範囲でPIEとCoDelを比較します。

4.3.2. Deployment Comparison
4.3.2. 導入比較

AQM schemes must be compared against deployment criteria such as the parameter sensitivity (Section 8.3), auto-tuning (Section 12), or implementation cost (Section 11).


4.4. Packet Sizes and Congestion Notification
4.4. パケットサイズと輻輳通知

An AQM scheme may be considering packet sizes while generating congestion signals [RFC7141]. For example, control packets such as DNS requests/responses, TCP SYNs/ACKs are small, but their loss can severely impact application performance. An AQM scheme may therefore be biased towards small packets by dropping them with lower probability compared to larger packets. However, such an AQM scheme is unfair to data senders generating larger packets. Data senders, malicious or otherwise, are motivated to take advantage of such an AQM scheme by transmitting smaller packets, and this could result in unsafe deployments and unhealthy transport and/or application designs.

AQMスキームは、輻輳信号を生成する際にパケットサイズを考慮している場合があります[RFC7141]。たとえば、DNS要求/応答、TCP SYN / ACKなどの制御パケットは小さいですが、それらの損失はアプリケーションのパフォーマンスに深刻な影響を与える可能性があります。したがって、AQMスキームは、大きなパケットに比べて確率が低くなるようにドロップすることで、小さなパケットに偏らせることができます。ただし、そのようなAQMスキームは、より大きなパケットを生成するデータ送信者には不公平です。悪意のある、またはその他のデータ送信者は、より小さなパケットを送信することでそのようなAQMスキームを利用しようと動機付けられ、これは安全でない展開や不健全なトランスポートやアプリケーションの設計につながる可能性があります。

An AQM scheme should adhere to the recommendations outlined in the Best Current Practice for dropping and marking packets [BCP41], and should not provide undue advantage to flows with smaller packets, such as discussed in Section 4.4 of the AQM recommendation document [RFC7567]. In order to evaluate if an AQM scheme is biased towards flows with smaller size packets, traffic can be generated, as defined in Section 8.2.2, where half of the flows have smaller packets (e.g., 500-byte packets) than the other half of the flow (e.g., 1500-byte packets). In this case, the metrics reported could be the same as in Section 6.3, where Category I is the set of flows with smaller packets and Category II the one with larger packets. The bidirectional scenario could also be considered (Section 9.2).

AQMスキームは、パケットのドロップとマーキングに関する現在のベストプラクティス[BCP41]で概説されている推奨事項に準拠する必要があり、AQM推奨ドキュメント[RFC7567]のセクション4.4で説明されているように、パケットが小さいフローに過度の利点を提供しないでください。 AQMスキームが小さいサイズのパケットのフローに偏っているかどうかを評価するために、セクション8.2.2で定義されているようにトラフィックを生成できます。ここで、フローの半分には他の半分よりも小さいパケット(たとえば、500バイトのパケット)があります。フローのサイズ(例:1500バイトのパケット)。この場合、報告されるメトリックはセクション6.3と同じです。ここで、カテゴリIは小さなパケットのフローのセットであり、カテゴリIIは大きなパケットのフローのセットです。双方向シナリオも検討できます(セクション9.2)。

4.5. Interaction with ECN
4.5. ECNとの相互作用

ECN [RFC3168] is an alternative that allows AQM schemes to signal to receivers about network congestion that does not use packet drops. There are benefits to providing ECN support for an AQM scheme [WELZ2015].

ECN [RFC3168]は、AQMスキームがパケットドロップを使用しないネットワーク輻輳について受信者に通知できるようにする代替手段です。 AQMスキーム[WELZ2015]にECNサポートを提供することには利点があります。

If the tested AQM scheme can support ECN, the testers must discuss and describe the support of ECN, such as discussed in the AQM recommendation document [RFC7567]. Also, the AQM's ECN support can be studied and verified by replicating tests in Section 6.2 with ECN turned ON at the TCP senders. The results can be used not only to evaluate the performance of the tested AQM with and without ECN markings, but also to quantify the interest of enabling ECN.


4.6. Interaction with Scheduling
4.6. スケジューリングとの相互作用

A network device may use per-flow or per-class queuing with a scheduling algorithm to either prioritize certain applications or classes of traffic, limit the rate of transmission, or to provide isolation between different traffic flows within a common class, such as discussed in Section 2.1 of the AQM recommendation document [RFC7567].

ネットワークデバイスは、スケジューリングアルゴリズムでフローごとまたはクラスごとのキューイングを使用して、特定のアプリケーションまたはトラフィックのクラスに優先順位を付けたり、伝送速度を制限したり、共通クラス内の異なるトラフィックフロー間の分離を提供したりできます。 AQM推奨文書[RFC7567]のセクション2.1。

The scheduling and the AQM conjointly impact the end-to-end performance. Therefore, the AQM proposal must discuss the feasibility of adding scheduling combined with the AQM algorithm. It can be explained whether the dropping policy is applied when packets are being enqueued or dequeued.


These guidelines do not propose guidelines to assess the performance of scheduling algorithms. Indeed, as opposed to characterizing AQM schemes that is related to their capacity to control the queuing delay in a queue, characterizing scheduling schemes is related to the scheduling itself and its interaction with the AQM scheme. As one example, the scheduler may create sub-queues and the AQM scheme may be applied on each of the sub-queues, and/or the AQM could be applied on the whole queue. Also, schedulers might, such as FQ-CoDel [HOEI2015] or FavorQueue [ANEL2014], introduce flow prioritization. In these cases, specific scenarios should be proposed to ascertain that these scheduler schemes not only help in tackling the bufferbloat, but also are robust under a wide variety of operating conditions. This is out of the scope of this document, which focuses on dropping and/or marking AQM schemes.

これらのガイドラインは、スケジューリングアルゴリズムのパフォーマンスを評価するためのガイドラインを提案していません。実際、キュー内のキューイング遅延を制御する能力に関連するAQMスキームの特徴付けとは対照的に、スケジューリングスキームの特徴付けは、スケジューリング自体とそのAQMスキームとの相互作用に関連しています。一例として、スケジューラはサブキューを作成することができ、AQMスキームは各サブキューに適用することができ、および/またはAQMはキュー全体に適用することができる。また、FQ-CoDel [HOEI2015]やFavorQueue [ANEL2014]などのスケジューラーは、フローの優先順位付けを導入する場合があります。これらの場合、特定のシナリオを提案して、これらのスケジューラスキームがバッファブロートへの取り組みに役立つだけでなく、さまざまな動作条件下で堅牢であることを確認する必要があります。これは、このドキュメントの範囲外であり、AQMスキームの削除やマーキングに焦点を当てています。

5. Transport Protocols
5. トランスポートプロトコル

Network and end-devices need to be configured with a reasonable amount of buffer space to absorb transient bursts. In some situations, network providers tend to configure devices with large buffers to avoid packet drops triggered by a full buffer and to maximize the link utilization for standard loss-based TCP traffic.


AQM algorithms are often evaluated by considering the Transmission Control Protocol (TCP) [RFC793] with a limited number of applications. TCP is a widely deployed transport. It fills up available buffers until a sender transferring a bulk flow with TCP receives a signal (packet drop) that reduces the sending rate. The larger the buffer, the higher the buffer occupancy, and therefore the queuing delay. An efficient AQM scheme sends out early congestion signals to TCP to bring the queuing delay under control.

多くの場合、AQMアルゴリズムは、限られた数のアプリケーションで伝送制御プロトコル(TCP)[RFC793]を検討することによって評価されます。 TCPは広く展開されているトランスポートです。 TCPでバルクフローを転送する送信者が送信レートを低下させる信号(パケットドロップ)を受信するまで、利用可能なバッファーをいっぱいにします。バッファが大きいほど、バッファの占有率が高くなるため、キューイング遅延が長くなります。効率的なAQMスキームは、早期の輻輳信号をTCPに送信して、キューイング遅延を制御します。

Not all endpoints (or applications) using TCP use the same flavor of TCP. A variety of senders generate different classes of traffic, which may not react to congestion signals (aka non-responsive flows in Section 3 of the AQM recommendation document [RFC7567]) or may not reduce their sending rate as expected (aka Transport Flows that are less responsive than TCP, such as proposed in Section 3 of the AQM recommendation document [RFC7567], also called "aggressive flows"). In these cases, AQM schemes seek to control the queuing delay.


This section provides guidelines to assess the performance of an AQM proposal for various traffic profiles -- different types of senders (with different TCP congestion control variants, unresponsive, and aggressive).


5.1. TCP-Friendly Sender
5.1. TCPフレンドリーな送信者
5.1.1. TCP-Friendly Sender with the Same Initial Congestion Window
5.1.1. 同じ初期輻輳ウィンドウを持つTCPフレンドリーな送信者

This scenario helps to evaluate how an AQM scheme reacts to a TCP-friendly transport sender. A single, long-lived, non-application-limited, TCP NewReno flow, with an Initial congestion Window (IW) set to 3 packets, transfers data between sender A and receiver B. Other TCP-friendly congestion control schemes such as TCP-Friendly Rate Control [RFC5348], etc., may also be considered.

このシナリオは、AQMスキームがTCP対応のトランスポート送信側にどのように反応するかを評価するのに役立ちます。アプリケーションが制限されていない、単一の長期間有効なTCP NewRenoフローは、初期輻輳ウィンドウ(IW)が3パケットに設定されており、送信者Aと受信者Bの間でデータを転送します。フレンドリーレートコントロール[RFC5348]なども検討できます。

For each TCP-friendly transport considered, the graph described in Section 2.7 could be generated.


5.1.2. TCP-Friendly Sender with Different Initial Congestion Windows
5.1.2. 初期輻輳ウィンドウが異なるTCPフレンドリーな送信者

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme adapts to a traffic mix consisting of TCP flows with different values of the IW.


For this scenario, two types of flows must be generated between sender A and receiver B:


o A single, long-lived non-application-limited TCP NewReno flow;

o アプリケーションが制限されない単一の長期間有効なTCP NewRenoフロー。

o A single, application-limited TCP NewReno flow, with an IW set to 3 or 10 packets. The size of the data transferred must be strictly higher than 10 packets and should be lower than 100 packets.

o IWが3または10パケットに設定された単一のアプリケーション限定のTCP NewRenoフロー。転送されるデータのサイズは、厳密に10パケットより大きく、100パケットより小さくなければなりません。

The transmission of the non-application-limited flow must start first and the transmission of the application-limited flow starts after the non-application-limited flow has reached steady state. The steady state can be assumed when the goodput is stable.


For each of these scenarios, the graph described in Section 2.7 could be generated for each class of traffic (application-limited and non-application-limited). The completion time of the application-limited TCP flow could be measured.


5.2. Aggressive Transport Sender
5.2. 積極的なトランスポート送信者

This scenario helps testers to evaluate how an AQM scheme reacts to a transport sender that is more aggressive than a single TCP-friendly sender. We define 'aggressiveness' as a higher-than-standard increase factor upon a successful transmission and/or a lower-than-standard decrease factor upon a unsuccessful transmission (e.g., in case of congestion controls with the Additive Increase Multiplicative Decrease (AIMD) principle, a larger AI and/or MD factors). A single long-lived, non-application-limited, CUBIC flow transfers data between sender A and receiver B. Other aggressive congestion control schemes may also be considered.

このシナリオは、単一のTCP対応の送信者よりも積極的なトランスポート送信者に対してAQMスキームがどのように反応するかをテスターが評価するのに役立ちます。 「攻撃性」は、送信が成功した場合の標準よりも高い増加係数および/または送信が失敗した場合の標準よりも低い減少係数として定義されます(たとえば、加法増加乗法減少(AIMD)による輻輳制御の場合)。原則、より大きなAIおよび/またはMD係数)。アプリケーション制限のない単一の長期間有効なCUBICフローが、送信者Aと受信者Bの間でデータを転送します。他の積極的な輻輳制御方式も検討できます。

For each flavor of aggressive transports, the graph described in Section 2.7 could be generated.


5.3. Unresponsive Transport Sender
5.3. 応答しないトランスポート送信者

This scenario helps testers evaluate how an AQM scheme reacts to a transport sender that is less responsive than TCP. Note that faulty transport implementations on an end host and/or faulty network elements en route that "hide" congestion signals in packet headers may also lead to a similar situation, such that the AQM scheme needs to adapt to unresponsive traffic (see Section 3 of the AQM recommendation document [RFC7567]). To this end, these guidelines propose the two following scenarios:

このシナリオは、AQMスキームがTCPよりも応答性の低いトランスポート送信側にどのように反応するかをテスターが評価するのに役立ちます。エンドホストでのトランスポート実装の障害、および/またはパケットヘッダーの輻輳信号を「隠す」途中の障害のあるネットワーク要素も同様の状況につながる可能性があることに注意してください。 AQM推奨文書[RFC7567])。このため、これらのガイドラインでは、次の2つのシナリオを提案しています。

o The first scenario can be used to evaluate queue build up. It considers unresponsive flow(s) whose sending rate is greater than the bottleneck link capacity between routers L and R. This scenario consists of a long-lived non-application-limited UDP flow that transmits data between sender A and receiver B. The graph described in Section 2.7 could be generated.

o 最初のシナリオは、キューの構築を評価するために使用できます。これは、送信速度がルーターLとRの間のボトルネックリンクキャパシティーより大きい応答のないフローを考慮します。このシナリオは、送信者Aと受信者Bの間でデータを送信する、アプリケーションが制限されない長寿命のUDPフローで構成されます。グラフセクション2.7で説明されているように生成できます。

o The second scenario can be used to evaluate if the AQM scheme is able to keep the responsive fraction under control. This scenario considers a mixture of TCP-friendly and unresponsive traffic. It consists of a long-lived UDP flow from unresponsive application and a single long-lived, non-application-limited (unlimited data available to the transport sender from the application layer), TCP New Reno flow that transmit data between sender A and receiver B. As opposed to the first scenario, the rate of the UDP traffic should not be greater than the bottleneck capacity, and should be higher than half of the bottleneck capacity. For each type of traffic, the graph described in Section 2.7 could be generated.

o 2番目のシナリオは、AQMスキームが応答部分を制御できるかどうかを評価するために使用できます。このシナリオでは、TCPに適したトラフィックと無応答のトラフィックが混在していることを考慮しています。これは、応答のないアプリケーションからの長期間のUDPフローと、アプリケーションに制限のない単一の長期間のトランスポート(アプリケーションレイヤーからトランスポートの送信者が利用できる無制限のデータ)、送信者Aと受信者の間でデータを送信するTCP New Renoフローで構成されますB.最初のシナリオとは異なり、UDPトラフィックの速度はボトルネック容量を超えてはならず、ボトルネック容量の半分を超えている必要があります。トラフィックのタイプごとに、セクション2.7で説明されているグラフを生成できます。

5.4. Less-than-Best-Effort Transport Sender
5.4. ベストエフォート未満のトランスポート送信者

This scenario helps to evaluate how an AQM scheme reacts to LBE congestion control that "results in smaller bandwidth and/or delay impact on standard TCP than standard TCP itself, when sharing a bottleneck with it" [RFC6297]. There are potential fateful interactions when AQM and LBE techniques are combined [GONG2014]; this scenario helps to evaluate whether the coexistence of the proposed AQM and LBE techniques may be possible.

このシナリオは、AQMスキームがLBE輻輳制御にどのように反応するかを評価するのに役立ちます。これにより、「ボトルネックを共有すると、標準TCP自体よりも帯域幅や遅延が標準TCPに影響します」[RFC6297]。 AQMとLBEの手法を組み合わせると、運命的な相互作用が生じる可能性があります[GONG2014]。このシナリオは、提案されたAQM技術とLBE技術の共存が可能かどうかを評価するのに役立ちます。

A single long-lived non-application-limited TCP NewReno flow transfers data between sender A and receiver B. Other TCP-friendly congestion control schemes may also be considered. Single long-lived non-application-limited LEDBAT [RFC6817] flows transfer data between sender A and receiver B. We recommend setting the target delay and gain values of LEDBAT to 5 ms and 10, respectively [TRAN2014]. Other LBE congestion control schemes may also be considered and are listed in the IETF survey of LBE protocols [RFC6297].

アプリケーションが制限されていない単一の長期のTCP NewRenoフローは、送信者Aと受信者Bの間でデータを転送します。他のTCPフレンドリな輻輳制御方式も検討できます。単一の長寿命の非アプリケーション限定LEDBAT [RFC6817]フローは、送信者Aと受信者Bの間でデータを転送します。LEDBATのターゲット遅延とゲイン値をそれぞれ5 msと10に設定することをお勧めします[TRAN2014]他のLBE輻輳制御方式も考慮される場合があり、LBEプロトコルのIETF調査[RFC6297]にリストされています。

For each of the TCP-friendly and LBE transports, the graph described in Section 2.7 could be generated.


6. Round-Trip Time Fairness
6. ラウンドトリップ時間の公平性
6.1. Motivation
6.1. 動機

An AQM scheme's congestion signals (via drops or ECN marks) must reach the transport sender so that a responsive sender can initiate its congestion control mechanism and adjust the sending rate. This procedure is thus dependent on the end-to-end path RTT. When the RTT varies, the onset of congestion control is impacted, and in turn impacts the ability of an AQM scheme to control the queue. It is therefore important to assess the AQM schemes for a set of RTTs between A and B (e.g., from 5 to 200 ms).

AQMスキームの輻輳信号(ドロップまたはECNマークを介して)は、トランスポート送信側に到達する必要があります。これにより、応答する送信側は、輻輳制御メカニズムを開始して送信速度を調整できます。したがって、この手順はエンドツーエンドパスRTTに依存しています。 RTTが変化すると、輻輳制御の開始が影響を受け、キューを制御するAQMスキームの機能に影響を与えます。したがって、AとBの間のRTTのセット(たとえば、5から200 ms)のAQMスキームを評価することが重要です。

The asymmetry in terms of difference in intrinsic RTT between various paths sharing the same bottleneck should be considered, so that the fairness between the flows can be discussed. In this scenario, a flow traversing on a shorter RTT path may react faster to congestion and recover faster from it compared to another flow on a longer RTT path. The introduction of AQM schemes may potentially improve the RTT fairness.

同じボトルネックを共有するさまざまなパス間の固有のRTTの違いに関する非対称性を考慮して、フロー間の公平性を検討する必要があります。このシナリオでは、短いRTTパスを通過するフローは、長いRTTパス上の別のフローと比較して、輻輳に対してより速く反応し、輻輳からより速く回復する可能性があります。 AQMスキームの導入により、RTTの公平性が向上する可能性があります。

Introducing an AQM scheme may cause unfairness between the flows, even if the RTTs are identical. This potential unfairness should be investigated as well.


6.2. Recommended Tests
6.2. 推奨テスト

The recommended topology is detailed in Figure 1.


To evaluate the RTT fairness, for each run, two flows are divided into two categories. Category I whose RTT between sender A and receiver B should be 100 ms. Category II, in which the RTT between sender A and receiver B should be in the range [5 ms, 560 ms] inclusive. The maximum value for the RTT represents the RTT of a satellite link [RFC2488].

RTTの公平性を評価するために、実行ごとに2つのフローが2つのカテゴリに分類されます。送信者Aと受信者Bの間のRTTが100ミリ秒であるカテゴリI。カテゴリII。送信者Aと受信者Bの間のRTTは、[5 ms、560 ms]の範囲内である必要があります。 RTTの最大値は、衛星リンク[RFC2488]のRTTを表します。

A set of evaluated flows must use the same congestion control algorithm: all the generated flows could be single long-lived non-application-limited TCP NewReno flows.

評価されたフローのセットは、同じ輻輳制御アルゴリズムを使用する必要があります。生成されたすべてのフローは、アプリケーションが制限されていない単一の長寿命TCP NewRenoフローである可能性があります。

6.3. Metrics to Evaluate the RTT Fairness
6.3. RTTの公平性を評価するための指標

The outputs that must be measured are: (1) the cumulative average goodput of the flow from Category I, goodput_Cat_I (see Section 2.5 for the estimation of the goodput); (2) the cumulative average goodput of the flow from Category II, goodput_Cat_II (see Section 2.5 for the estimation of the goodput); (3) the ratio goodput_Cat_II/ goodput_Cat_I; and (4) the average packet drop rate for each category (Section 2.3).

測定する必要がある出力は次のとおりです。(1)カテゴリーIからのフローの累積平均グッドプット、goodput_Cat_I(グッドプットの推定についてはセクション2.5を参照)。 (2)カテゴリーIIからのフローの累積平均グッドプット、goodput_Cat_II(グッドプットの推定についてはセクション2.5を参照)。 (3)比率goodput_Cat_II / goodput_Cat_I; (4)各カテゴリの平均パケットドロップ率(セクション2.3)。

7. Burst Absorption
7. バースト吸収

"AQM mechanisms might need to control the overall queue sizes to ensure that arriving bursts can be accommodated without dropping packets" [RFC7567].


7.1. Motivation
7.1. 動機

An AQM scheme can face bursts of packet arrivals due to various reasons. Dropping one or more packets from a burst can result in performance penalties for the corresponding flows, since dropped packets have to be retransmitted. Performance penalties can result in failing to meet Service Level Agreements (SLAs) and can be a disincentive to AQM adoption.


The ability to accommodate bursts translates to larger queue length and hence more queuing delay. On the one hand, it is important that an AQM scheme quickly brings bursty traffic under control. On the other hand, a peak in the packet drop rates to bring a packet burst quickly under control could result in multiple drops per flow and severely impact transport and application performance. Therefore, an AQM scheme ought to bring bursts under control by balancing both aspects -- (1) queuing delay spikes are minimized and (2) performance penalties for ongoing flows in terms of packet drops are minimized.


An AQM scheme that maintains short queues allows some remaining space in the buffer for bursts of arriving packets. The tolerance to bursts of packets depends upon the number of packets in the queue, which is directly linked to the AQM algorithm. Moreover, an AQM scheme may implement a feature controlling the maximum size of accepted bursts that can depend on the buffer occupancy or the currently estimated queuing delay. The impact of the buffer size on the burst allowance may be evaluated.


7.2. Recommended Tests
7.2. 推奨テスト

For this scenario, the tester must evaluate how the AQM performs with a traffic mix. The traffic mix could be composed of (from sender A to receiver B):


o Burst of packets at the beginning of a transmission, such as web traffic with IW10;

o IW10でのWebトラフィックなど、送信開始時のパケットのバースト。

o Applications that send large bursts of data, such as bursty video frames;

o バースト性のビデオフレームなど、大量のデータバーストを送信するアプリケーション。

o Background traffic, such as Constant Bit Rate (CBR) UDP traffic and/or A single non-application-limited bulk TCP flow as background traffic.

o 固定ビットレート(CBR)UDPトラフィックやバックグラウンドトラフィックとしてのアプリケーションに制限されていない単一のバルクTCPフローなどのバックグラウンドトラフィック。

Figure 2 presents the various cases for the traffic that must be generated between sender A and receiver B.


   |Case| Traffic Type                               |
   |    +-----+------------+----+--------------------+
   |    |Video|Web  (IW 10)| CBR| Bulk TCP Traffic   |
   |I   |  0  |     1      |  1 |         0          |
   |II  |  0  |     1      |  1 |         1          |
   |III |  1  |     1      |  1 |         0          |
   |IV  |  1  |     1      |  1 |         1          |

Figure 2: Bursty Traffic Scenarios


A new web page download could start after the previous web page download is finished. Each web page could be composed of at least 50 objects and the size of each object should be at least 1 KB. Six TCP parallel connections should be generated to download the objects, each parallel connection having an initial congestion window set to 10 packets.

以前のWebページのダウンロードが完了した後で、新しいWebページのダウンロードが開始される場合があります。各Webページは少なくとも50のオブジェクトで構成でき、各オブジェクトのサイズは少なくとも1 KBである必要があります。オブジェクトをダウンロードするには、6つのTCP並列接続を生成する必要があります。各並列接続の初期輻輳ウィンドウは10パケットに設定されています。

For each of these scenarios, the graph described in Section 2.7 could be generated for each application. Metrics such as end-to-end latency, jitter, and flow completion time may be generated. For the cases of frame generation of bursty video traffic as well as the choice of web traffic pattern, these details and their presentation are left to the testers.


8. Stability
8. 安定
8.1. Motivation
8.1. 動機

The safety of an AQM scheme is directly related to its stability under varying operating conditions such as varying traffic profiles and fluctuating network conditions. Since operating conditions can vary often, the AQM needs to remain stable under these conditions without the need for additional external tuning.


Network devices can experience varying operating conditions depending on factors such as time of the day, deployment scenario, etc. For example:


o Traffic and congestion levels are higher during peak hours than off-peak hours.

o トラフィックと輻輳レベルは、オフピーク時よりもピーク時の方が高くなります。

o In the presence of a scheduler, the draining rate of a queue can vary depending on the occupancy of other queues: a low load on a high-priority queue implies a higher draining rate for the lower-priority queues.

o スケジューラが存在する場合、キューの排出率は他のキューの占有率によって異なります。優先度の高いキューの負荷が低いほど、優先度の低いキューの排出率が高くなります。

o The capacity available can vary over time (e.g., a lossy channel, a link supporting traffic in a higher Diffserv class).

o 利用可能な容量は、時間の経過とともに変化する可能性があります(損失の多いチャネル、より高いDiffservクラスのトラフィックをサポートするリンクなど)。

Whether or not the target context is a stable environment, the ability of an AQM scheme to maintain its control over the queuing delay and buffer occupancy can be challenged. This document proposes guidelines to assess the behavior of AQM schemes under varying congestion levels and varying draining rates.


8.2. Recommended Tests
8.2. 推奨テスト

Note that the traffic profiles explained below comprises non-application-limited TCP flows. For each of the below scenarios, the graphs described in Section 2.7 should be generated, and the goodput of the various flows should be cumulated. For Section 8.2.5 and Section 8.2.6, they should incorporate the results in a per-phase basis as well.


Wherever the notion of time has been explicitly mentioned in this subsection, time 0 starts from the moment all TCP flows have already reached their congestion avoidance phase.


8.2.1. Definition of the Congestion Level
8.2.1. 混雑レベルの定義

In these guidelines, the congestion levels are represented by the projected packet drop rate, which is determined when there is no AQM scheme (i.e., a drop-tail queue). When the bottleneck is shared among non-application-limited TCP flows, l_r (the loss rate projection) can be expressed as a function of N, the number of bulk TCP flows, and S, the sum of the bandwidth-delay product and the maximum buffer size, both expressed in packets, based on Eq. 3 of [MORR2000]:

これらのガイドラインでは、輻輳レベルは予測パケットドロップ率で表されます。これは、AQMスキームがない場合(つまり、ドロップテールキュー)に決定されます。アプリケーションが制限されていないTCPフロー間でボトルネックが共有される場合、l_r(損失率予測)は、N(バルクTCPフローの数)の関数として表現でき、Sは帯域幅遅延積と式に基づいて、両方がパケットで表される最大バッファーサイズ。 [MORR2000]の3:

   l_r = 0.76 * N^2 / S^2
   N = S * SQRT(1/0.76) * SQRT(l_r)

These guidelines use the loss rate to define the different congestion levels, but they do not stipulate that in other circumstances, measuring the congestion level gives you an accurate estimation of the loss rate or vice versa.


8.2.2. Mild Congestion
8.2.2. 穏やかな混雑

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme reacts to a light load of incoming traffic resulting in mild congestion -- packet drop rates around 0.1%. The number of bulk flows required to achieve this congestion level, N_mild, is then:


N_mild = ROUND (0.036*S)

N_mild = ROUND(0.036 * S)

8.2.3. Medium Congestion
8.2.3. 中程度の混雑

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme reacts to incoming traffic resulting in medium congestion -- packet drop rates around 0.5%. The number of bulk flows required to achieve this congestion level, N_med, is then:


N_med = ROUND (0.081*S)

N_med = ROUND(0.081 * S)

8.2.4. Heavy Congestion
8.2.4. 重い混雑

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme reacts to incoming traffic resulting in heavy congestion -- packet drop rates around 1%. The number of bulk flows required to achieve this congestion level, N_heavy, is then:


N_heavy = ROUND (0.114*S)

N_heavy = ROUND(0.114 * S)

8.2.5. Varying the Congestion Level
8.2.5. 混雑度の変化

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme reacts to incoming traffic resulting in various levels of congestion during the experiment. In this scenario, the congestion level varies within a large timescale. The following phases may be considered: phase I -- mild congestion during 0-20 s; phase II -- medium congestion during 20-40 s; phase III -- heavy congestion during 40-60 s; phase I again, and so on.


8.2.6. Varying Available Capacity
8.2.6. 可変容量

This scenario can be used to help characterize how the AQM behaves and adapts to bandwidth changes. The experiments are not meant to reflect the exact conditions of Wi-Fi environments since it is hard to design repetitive experiments or accurate simulations for such scenarios.


To emulate varying draining rates, the bottleneck capacity between nodes 'Router L' and 'Router R' varies over the course of the experiment as follows:


o Experiment 1: The capacity varies between two values within a large timescale. As an example, the following phases may be considered: phase I -- 100 Mbps during 0-20 s; phase II -- 10 Mbps during 20-40 s; phase I again, and so on.

o 実験1:容量は、大きなタイムスケール内で2つの値の間で変化します。例として、次のフェーズを検討できます。フェーズI-0〜20秒間で100 Mbps。フェーズII-20〜40秒間で10 Mbps;フェーズIを繰り返します。

o Experiment 2: The capacity varies between two values within a short timescale. As an example, the following phases may be considered: phase I -- 100 Mbps during 0-100 ms; phase II -- 10 Mbps during 100-200 ms; phase I again, and so on.

o 実験2:容量は、短いタイムスケール内で2つの値の間で変化します。例として、次のフェーズを検討できます。フェーズI-0〜100ミリ秒で100 Mbps。フェーズII-100〜200ミリ秒で10 Mbps;フェーズIを繰り返します。

The tester may choose a phase time-interval value different than what is stated above, if the network's path conditions (such as bandwidth-delay product) necessitate. In this case, the choice of such a time-interval value should be stated and elaborated.


The tester may additionally evaluate the two mentioned scenarios (short-term and long-term capacity variations), during and/or including the TCP slow-start phase.


More realistic fluctuating capacity patterns may be considered. The tester may choose to incorporate realistic scenarios with regards to common fluctuation of bandwidth in state-of-the-art technologies.


The scenario consists of TCP NewReno flows between sender A and receiver B. To better assess the impact of draining rates on the AQM behavior, the tester must compare its performance with those of drop- tail and should provide a reference document for their proposal discussing performance and deployment compared to those of drop-tail. Burst traffic, such as presented in Section 7.2, could also be considered to assess the impact of varying available capacity on the burst absorption of the AQM.

シナリオは、送信者Aと受信者Bの間のTCP NewRenoフローで構成されています。AQM動作へのドレインレートの影響をより適切に評価するには、テスターはそのパフォーマンスをドロップテールのパフォーマンスと比較し、パフォーマンスを議論する提案の参照ドキュメントを提供する必要がありますドロップテールのものと比較した展開。セクション7.2に示すようなバーストトラフィックも、AQMのバースト吸収に対する使用可能な容量の変化の影響を評価するために検討できます。

8.3. Parameter Sensitivity and Stability Analysis
8.3. パラメータの感度と安定性の分析

The control law used by an AQM is the primary means by which the queuing delay is controlled. Hence, understanding the control law is critical to understanding the behavior of the AQM scheme. The control law could include several input parameters whose values affect the AQM scheme's output behavior and its stability. Additionally, AQM schemes may auto-tune parameter values in order to maintain stability under different network conditions (such as different congestion levels, draining rates, or network environments). The stability of these auto-tuning techniques is also important to understand.


Transports operating under the control of AQM experience the effect of multiple control loops that react over different timescales. It is therefore important that proposed AQM schemes are seen to be stable when they are deployed at multiple points of potential congestion along an Internet path. The pattern of congestion signals (loss or ECN-marking) arising from AQM methods also needs to not adversely interact with the dynamics of the transport protocols that they control.

AQMの制御下で動作するトランスポートは、異なるタイムスケールで反応する複数の制御ループの影響を受けます。したがって、提案されたAQMスキームがインターネットパスに沿って潜在的な輻輳の複数のポイントに展開されている場合、それらが安定していると見なされることが重要です。 AQMメソッドから発生する輻輳信号のパターン(損失またはECNマーキング)も、それらが制御するトランスポートプロトコルのダイナミクスと不利に相互作用しないようにする必要があります。

AQM proposals should provide background material showing theoretical analysis of the AQM control law and the input parameter space within which the control law operates, or they should use another way to discuss the stability of the control law. For parameters that are auto-tuned, the material should include stability analysis of the auto-tuning mechanism(s) as well. Such analysis helps to understand an AQM control law better and the network conditions/deployments under which the AQM is stable.


9. Various Traffic Profiles
9. さまざまなトラフィックプロファイル

This section provides guidelines to assess the performance of an AQM proposal for various traffic profiles such as traffic with different applications or bidirectional traffic.


9.1. Traffic Mix
9.1. トラフィックミックス

This scenario can be used to evaluate how an AQM scheme reacts to a traffic mix consisting of different applications such as:


o Bulk TCP transfer

o バルクTCP転送

o Web traffic

o Webトラフィック

o VoIP

o VoIP

o Constant Bit Rate (CBR) UDP traffic

o 固定ビットレート(CBR)UDPトラフィック

o Adaptive video streaming (either unidirectional or bidirectional)

o アダプティブビデオストリーミング(単方向または双方向)

Various traffic mixes can be considered. These guidelines recommend examining at least the following example: 1 bidirectional VoIP; 6 web page downloads (such as those detailed in Section 7.2); 1 CBR; 1 Adaptive Video; 5 bulk TCP. Any other combinations could be considered and should be carefully documented.

さまざまなトラフィックミックスを検討できます。これらのガイドラインでは、少なくとも次の例を検討することをお勧めします。1つの双方向VoIP。 6つのWebページのダウンロード(セクション7.2で詳述されているものなど)。 1 CBR; 1アダプティブビデオ; 5バルクTCP。他の組み合わせも検討でき、慎重に文書化する必要があります。

For each scenario, the graph described in Section 2.7 could be generated for each class of traffic. Metrics such as end-to-end latency, jitter, and flow completion time may be reported.


9.2. Bidirectional Traffic
9.2. 双方向トラフィック

Control packets such as DNS requests/responses, TCP SYNs/ACKs are small, but their loss can severely impact the application performance. The scenario proposed in this section will help in assessing whether the introduction of an AQM scheme increases the loss probability of these important packets.

DNS要求/応答、TCP SYN / ACKなどの制御パケットは小さいですが、それらの損失はアプリケーションのパフォーマンスに深刻な影響を与える可能性があります。このセクションで提案するシナリオは、AQMスキームの導入により、これらの重要なパケットの損失確率が増加するかどうかを評価するのに役立ちます。

For this scenario, traffic must be generated in both downlink and uplink, as defined in Section 3.1. The amount of asymmetry between the uplink and the downlink depends on the context. These guidelines recommend considering a mild congestion level and the traffic presented in Section 8.2.2 in both directions. In this case, the metrics reported must be the same as in Section 8.2 for each direction.


The traffic mix presented in Section 9.1 may also be generated in both directions.


10. Example of a Multi-AQM Scenario
10. マルチAQMシナリオの例
10.1. Motivation
10.1. 動機

Transports operating under the control of AQM experience the effect of multiple control loops that react over different timescales. It is therefore important that proposed AQM schemes are seen to be stable when they are deployed at multiple points of potential congestion along an Internet path. The pattern of congestion signals (loss or ECN-marking) arising from AQM methods also need to not adversely interact with the dynamics of the transport protocols that they control.

AQMの制御下で動作するトランスポートは、異なるタイムスケールで反応する複数の制御ループの影響を受けます。したがって、提案されたAQMスキームがインターネットパスに沿って潜在的な輻輳の複数のポイントに展開されている場合、それらが安定していると見なされることが重要です。 AQMメソッドから生じる輻輳信号のパターン(損失またはECNマーキング)も、それらが制御するトランスポートプロトコルのダイナミクスと不利に相互作用しないようにする必要があります。

10.2. Details on the Evaluation Scenario
10.2. 評価シナリオの詳細
   +---------+                              +-----------+
   |senders A|---+                      +---|receivers A|
   +---------+   |                      |   +-----------+
           +-----+---+  +---------+  +--+-----+
           |Router L |--|Router M |--|Router R|
           |AQM A    |  |AQM M    |  |No AQM  |
           +---------+  +--+------+  +--+-----+
   +---------+             |            |   +-----------+
   |senders B|-------------+            +---|receivers B|
   +---------+                              +-----------+

Figure 3: Topology for the Multi-AQM Scenario


Figure 3 describes topology options for evaluating multi-AQM scenarios. The AQM schemes are applied in sequence and impact the induced latency reduction, the induced goodput maximization, and the trade-off between these two. Note that AQM schemes A and B introduced in Routers L and M could be (I) same scheme with identical parameter values, (ii) same scheme with different parameter values, or (iii) two different schemes. To best understand the interactions and implications, the mild congestion scenario as described in Section 8.2.2 is recommended such that the number of flows is equally shared among senders A and B. Other relevant combinations of congestion levels could also be considered. We recommend measuring the metrics presented in Section 8.2.

図3は、マルチAQMシナリオを評価するためのトポロジオプションを示しています。 AQMスキームは順番に適用され、誘導されるレイテンシの削減、誘導されるグッドプットの最大化、およびこれら2つの間のトレードオフに影響を与えます。ルータLおよびMに導入されたAQMスキームAおよびBは、(I)同一のパラメータ値を使用する同じスキーム、(ii)異なるパラメータ値を使用する同じスキーム、または(iii)2つの異なるスキームである可能性があることに注意してください。相互作用と影響を最もよく理解するには、フローの数が送信者AとBの間で等しく共有されるように、セクション8.2.2で説明されている軽度の輻輳シナリオをお勧めします。輻輳レベルの他の関連する組み合わせも検討できます。セクション8.2に示すメトリックを測定することをお勧めします。

11. Implementation Cost
11. 実装コスト
11.1. Motivation
11.1. 動機

Successful deployment of AQM is directly related to its cost of implementation. Network devices may need hardware or software implementations of the AQM mechanism. Depending on a device's capabilities and limitations, the device may or may not be able to implement some or all parts of their AQM logic.


AQM proposals should provide pseudocode for the complete AQM scheme, highlighting generic implementation-specific aspects of the scheme such as "drop-tail" vs. "drop-head", inputs (e.g., current queuing delay, and queue length), computations involved, need for timers, etc. This helps to identify costs associated with implementing the AQM scheme on a particular hardware or software device. This also facilitates discussions around which kind of devices can easily support the AQM and which cannot.

AQMの提案では、完全なAQMスキームの疑似コードを提供し、「ドロップテール」と「ドロップヘッド」の比較、入力(現在のキューイング遅延、キュー長など)、関連する計算など、スキームの一般的な実装固有の側面を強調する必要があります。 、タイマーの必要性など。これは、特定のハードウェアまたはソフトウェアデバイスにAQMスキームを実装することに関連するコストを特定するのに役立ちます。これにより、AQMを簡単にサポートできるデバイスとサポートできないデバイスについての議論も容易になります。

11.2. Recommended Discussion
11.2. 推奨ディスカッション

AQM proposals should highlight parts of their AQM logic that are device dependent and discuss if and how AQM behavior could be impacted by the device. For example, a queuing-delay-based AQM scheme requires current queuing delay as input from the device. If the device already maintains this value, then it can be trivial to implement the AQM logic on the device. If the device provides indirect means to estimate the queuing delay (for example, timestamps and dequeuing rate), then the AQM behavior is sensitive to the precision of the queuing delay estimations are for that device. Highlighting the sensitivity of an AQM scheme to queuing delay estimations helps implementers to identify appropriate means of implementing the mechanism on a device.


12. Operator Control and Auto-Tuning
12. オペレーター制御と自動調整
12.1. Motivation
12.1. 動機

One of the biggest hurdles of RED deployment was/is its parameter sensitivity to operating conditions -- how difficult it is to tune RED parameters for a deployment to achieve acceptable benefit from using RED. Fluctuating congestion levels and network conditions add to the complexity. Incorrect parameter values lead to poor performance.


Any AQM scheme is likely to have parameters whose values affect the control law and behavior of an AQM. Exposing all these parameters as control parameters to a network operator (or user) can easily result in an unsafe AQM deployment. Unexpected AQM behavior ensues when parameter values are set improperly. A minimal number of control parameters minimizes the number of ways a user can break a system where an AQM scheme is deployed at. Fewer control parameters make the AQM scheme more user-friendly and easier to deploy and debug.


"AQM algorithms SHOULD NOT require tuning of initial or configuration parameters in common use cases." such as stated in Section 4 of the AQM recommendation document [RFC7567]. A scheme ought to expose only those parameters that control the macroscopic AQM behavior such as queue delay threshold, queue length threshold, etc.

「AQMアルゴリズムでは、一般的な使用例では、初期パラメーターまたは構成パラメーターの調整は必要ありません(SHOULD NOT)。」 AQM推奨ドキュメント[RFC7567]のセクション4で述べられているようなものです。スキームは、キューの遅延しきい値、キューの長さのしきい値など、巨視的なAQMの動作を制御するパラメーターのみを公開する必要があります。

Additionally, the safety of an AQM scheme is directly related to its stability under varying operating conditions such as varying traffic profiles and fluctuating network conditions, as described in Section 8. Operating conditions vary often and hence the AQM needs to remain stable under these conditions without the need for additional external tuning. If AQM parameters require tuning under these conditions, then the AQM must self-adapt necessary parameter values by employing auto-tuning techniques.


12.2. Recommended Discussion
12.2. 推奨ディスカッション

In order to understand an AQM's deployment considerations and performance under a specific environment, AQM proposals should describe the parameters that control the macroscopic AQM behavior, and identify any parameters that require tuning to operational conditions. It could be interesting to also discuss that, even if an AQM scheme may not adequately auto-tune its parameters, the resulting performance may not be optimal, but close to something reasonable.

特定の環境でのAQMの展開に関する考慮事項とパフォーマンスを理解するために、AQMの提案では、巨視的なAQMの動作を制御するパラメーターについて説明し、運用条件への調整が必要なパラメーターを特定する必要があります。 AQMスキームがそのパラメーターを適切に自動調整しない場合でも、結果として得られるパフォーマンスは最適ではないかもしれませんが、妥当なものに近い可能性があることについても議論することは興味深いかもしれません。

If there are any fixed parameters within the AQM, their setting should be discussed and justified to help understand whether a fixed parameter value is applicable for a particular environment.


If an AQM scheme is evaluated with parameter(s) that were externally tuned for optimization or other purposes, these values must be disclosed.


13. Summary
13. 概要

Figure 4 lists the scenarios for an extended characterization of an AQM scheme. This table comes along with a set of requirements to present more clearly the weight and importance of each scenario. The requirements listed here are informational and their relevance may depend on the deployment scenario.


   |Scenario                   |Sec.  |Informational requirement      |
   |Interaction with ECN       | 4.5  |must be discussed if supported |
   |Interaction with Scheduling| 4.6  |should be discussed            |
   |Transport Protocols        | 5    |                               |
   | TCP-friendly sender       | 5.1  |scenario must be considered    |
   | Aggressive sender         | 5.2  |scenario must be considered    |
   | Unresponsive sender       | 5.3  |scenario must be considered    |
   | LBE sender                | 5.4  |scenario may be considered     |
   |Round-Trip Time Fairness   | 6.2  |scenario must be considered    |
   |Burst Absorption           | 7.2  |scenario must be considered    |
   |Stability                  | 8    |                               |
   | Varying congestion levels | 8.2.5|scenario must be considered    |
   | Varying available capacity| 8.2.6|scenario must be considered    |
   | Parameters and stability  | 8.3  |this should be discussed       |
   |Various Traffic Profiles   | 9    |                               |
   | Traffic mix               | 9.1  |scenario is recommended        |
   | Bidirectional traffic     | 9.2  |scenario may be considered     |
   |Multi-AQM                  | 10.2 |scenario may be considered     |

Figure 4: Summary of the Scenarios and their Requirements


14. Security Considerations
14. セキュリティに関する考慮事項

Some security considerations for AQM are identified in [RFC7567]. This document, by itself, presents no new privacy or security issues.


15. References
15. 参考文献
15.1. Normative References
15.1. 引用文献

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15.2. Informative References
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[TRAN2014] Trang, S., Kuhn, N., Lochin, E., Baudoin, C., Dubois, E., and P. Gelard, "On The Existence Of Optimal LEDBAT Parameters", IEEE ICC 2014 - Communication QoS, Reliability and Modeling Symposium, DOI 10.1109/ICC.2014.6883487, 2014, < articleDetails.jsp?arnumber=6883487>.

[TRAN2014] Trang、S.、Kuhn、N.、Lochin、E.、Baudoin、C.、Dubois、E。、およびP. Gelard、「On the Existence of Optimal LEDBAT Parameters」、IEEE ICC 2014-Communication QoS、信頼性とモデリングのシンポジウム、DOI 10.1109 / ICC.2014.6883487、2014、<>。

[WELZ2015] Welzl, M. and G. Fairhurst, "The Benefits to Applications of using Explicit Congestion Notification (ECN)", Work in Progress, draft-welzl-ecn-benefits-02, March 2015.

[WELZ2015] Welzl、M。、およびG.フェアハースト、「明示的輻輳通知(ECN)を使用するアプリケーションの利点」、作業中、draft-welzl-ecn-benefits-02、2015年3月。

[WINS2014] Winstein, K., "Transport Architectures for an Evolving Internet", PhD thesis, Massachusetts Institute of Technology, June 2014.

[WINS2014] Winstein、K.、「進化するインターネットのためのトランスポートアーキテクチャ」、博士論文、マサチューセッツ工科大学、2014年6月。



This work has been partially supported by the European Community under its Seventh Framework Programme through the Reducing Internet Transport Latency (RITE) project (ICT-317700).


Many thanks to S. Akhtar, A.B. Bagayoko, F. Baker, R. Bless, D. Collier-Brown, G. Fairhurst, J. Gettys, P. Goltsman, T. Hoiland-Jorgensen, K. Kilkki, C. Kulatunga, W. Lautenschlager, A.C. Morton, R. Pan, G. Skinner, D. Taht, and M. Welzl for detailed and wise feedback on this document.

S. Akhtar、A.Bに感謝します。バガヨコ、F。ベイカー、R。ブレス、D。コリアーブラウン、G。フェアハースト、J。ゲティス、P。ゴルツマン、T。ホイランドヨルゲンセン、K。キルキ、C。クラタンガ、W。ローテンシュラーガー、ACモートン、R 。このドキュメントに関する詳細で賢明なフィードバックについては、Pan、G。Skinner、D。Taht、およびM. Welzl。

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