[要約] RFC 8337は、大容量輸送能力のためのモデルベースのメトリックに関するものであり、ネットワークの性能評価と改善を目的としています。要約: RFC 8337は、大容量輸送能力のためのモデルベースのメトリックに関するものです。 目的: ネットワークの性能評価と改善を目的としています。
Internet Engineering Task Force (IETF) M. Mathis
Request for Comments: 8337 Google, Inc
Category: Experimental A. Morton
ISSN: 2070-1721 AT&T Labs
March 2018
Model-Based Metrics for Bulk Transport Capacity
バルク輸送容量のモデルベースのメトリック
Abstract
概要
This document introduces a new class of Model-Based Metrics designed to assess if a complete Internet path can be expected to meet a predefined Target Transport Performance by applying a suite of IP diagnostic tests to successive subpaths. The subpath-at-a-time tests can be robustly applied to critical infrastructure, such as network interconnections or even individual devices, to accurately detect if any part of the infrastructure will prevent paths traversing it from meeting the Target Transport Performance.
このドキュメントでは、一連のIP診断テストを一連のサブパスに適用することによって、完全なインターネットパスが事前定義されたターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすことが期待できるかどうかを評価するために設計された新しいクラスのモデルベースメトリックを紹介します。一度にサブパスをテストすることで、ネットワークの相互接続や個々のデバイスなどの重要なインフラストラクチャに堅牢に適用でき、インフラストラクチャのいずれかの部分が、それを通過するパスがターゲットのトランスポートパフォーマンスを満たせなくなるかどうかを正確に検出できます。
Model-Based Metrics rely on mathematical models to specify a Targeted IP Diagnostic Suite, a set of IP diagnostic tests designed to assess whether common transport protocols can be expected to meet a predetermined Target Transport Performance over an Internet path.
モデルベースのメトリックは、数学モデルに基づいて、ターゲットIP診断スイートを指定します。これは、共通トランスポートプロトコルがインターネットパス上で所定のターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすことが期待できるかどうかを評価するために設計された一連のIP診断テストです。
For Bulk Transport Capacity, the IP diagnostics are built using test streams and statistical criteria for evaluating the packet transfer that mimic TCP over the complete path. The temporal structure of the test stream (e.g., bursts) mimics TCP or other transport protocols carrying bulk data over a long path. However, they are constructed to be independent of the details of the subpath under test, end systems, or applications. Likewise, the success criteria evaluates the packet transfer statistics of the subpath against criteria determined by protocol performance models applied to the Target Transport Performance of the complete path. The success criteria also does not depend on the details of the subpath, end systems, or applications.
バルクトランスポートキャパシティの場合、IP診断は、完全なパスでTCPを模倣するパケット転送を評価するためのテストストリームと統計基準を使用して構築されます。テストストリームの一時的な構造（バーストなど）は、TCPまたは他のトランスポートプロトコルを模倣し、長いパスでバルクデータを伝送します。ただし、これらは、テスト中のサブパス、エンドシステム、またはアプリケーションの詳細から独立するように構築されています。同様に、成功基準は、完全なパスのターゲットトランスポートパフォーマンスに適用されるプロトコルパフォーマンスモデルによって決定される基準に対して、サブパスのパケット転送統計を評価します。成功基準は、サブパス、エンドシステム、またはアプリケーションの詳細にも依存しません。
Status of This Memo
本文書の状態
This document is not an Internet Standards Track specification; it is published for examination, experimental implementation, and evaluation.
このドキュメントはInternet Standards Trackの仕様ではありません。試験、実験、評価のために公開されています。
This document defines an Experimental Protocol for the Internet community. This document is a product of the Internet Engineering Task Force (IETF). It represents the consensus of the IETF community. It has received public review and has been approved for publication by the Internet Engineering Steering Group (IESG). Not all documents approved by the IESG are candidates for any level of Internet Standard; see Section 2 of RFC 7841.
このドキュメントでは、インターネットコミュニティの実験プロトコルを定義します。このドキュメントは、IETF（Internet Engineering Task Force）の製品です。これは、IETFコミュニティのコンセンサスを表しています。公開レビューを受け、インターネットエンジニアリングステアリンググループ（IESG）による公開が承認されました。 IESGによって承認されたすべてのドキュメントが、あらゆるレベルのインターネット標準の候補であるとは限りません。 RFC 7841のセクション2をご覧ください。
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Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................4
2. Overview ........................................................5
3. Terminology .....................................................8
3.1. General Terminology ........................................8
3.2. Terminology about Paths ...................................10
3.3. Properties ................................................11
3.4. Basic Parameters ..........................................12
3.5. Ancillary Parameters ......................................13
3.6. Temporal Patterns for Test Streams ........................14
3.7. Tests .....................................................15
4. Background .....................................................16
4.1. TCP Properties ............................................18
4.2. Diagnostic Approach .......................................20
4.3. New Requirements Relative to RFC 2330 .....................21
5. Common Models and Parameters ...................................22
5.1. Target End-to-End Parameters ..............................22
5.2. Common Model Calculations .................................22
5.3. Parameter Derating ........................................23
5.4. Test Preconditions ........................................24
6. Generating Test Streams ........................................24
6.1. Mimicking Slowstart .......................................25
6.2. Constant Window Pseudo CBR ................................27
6.3. Scanned Window Pseudo CBR .................................28
6.4. Concurrent or Channelized Testing .........................28
7. Interpreting the Results .......................................29
7.1. Test Outcomes .............................................29
7.2. Statistical Criteria for Estimating run_length ............31
7.3. Reordering Tolerance ......................................33
8. IP Diagnostic Tests ............................................34
8.1. Basic Data Rate and Packet Transfer Tests .................34
8.1.1. Delivery Statistics at Paced Full Data Rate ........35
8.1.2. Delivery Statistics at Full Data Windowed Rate .....35
8.1.3. Background Packet Transfer Statistics Tests ........35
8.2. Standing Queue Tests ......................................36
8.2.1. Congestion Avoidance ...............................37
8.2.2. Bufferbloat ........................................37
8.2.3. Non-excessive Loss .................................38
8.2.4. Duplex Self-Interference ...........................38
8.3. Slowstart Tests ...........................................39
8.3.1. Full Window Slowstart Test .........................39
8.3.2. Slowstart AQM Test .................................39
8.4. Sender Rate Burst Tests ...................................40
8.5. Combined and Implicit Tests ...............................41
8.5.1. Sustained Full-Rate Bursts Test ....................41
8.5.2. Passive Measurements ...............................42
9. Example ........................................................43
9.1. Observations about Applicability ..........................44
10. Validation ....................................................45
11. Security Considerations .......................................46
12. IANA Considerations ...........................................47
13. Informative References ........................................47
Appendix A. Model Derivations ....................................52
A.1. Queueless Reno ............................................52
Appendix B. The Effects of ACK Scheduling ........................53
Acknowledgments ...................................................55
Authors' Addresses ................................................55
Model-Based Metrics (MBM) rely on peer-reviewed mathematical models to specify a Targeted IP Diagnostic Suite (TIDS), a set of IP diagnostic tests designed to assess whether common transport protocols can be expected to meet a predetermined Target Transport Performance over an Internet path. This document describes the modeling framework to derive the test parameters for assessing an Internet path's ability to support a predetermined Bulk Transport Capacity.
モデルベースのメトリック（MBM）は、ピアレビューされた数学的モデルに基づいて、ターゲットIP診断スイート（TIDS）を指定します。TIDSは、共通のトランスポートプロトコルが、インターネットパス。このドキュメントでは、インターネットパスが所定のバルクトランスポートキャパシティをサポートする能力を評価するためのテストパラメータを導出するためのモデリングフレームワークについて説明します。
Each test in TIDS measures some aspect of IP packet transfer needed to meet the Target Transport Performance. For Bulk Transport Capacity, the TIDS includes IP diagnostic tests to verify that there is sufficient IP capacity (data rate), sufficient queue space at bottlenecks to absorb and deliver typical transport bursts, low enough background packet loss ratio to not interfere with congestion control, and other properties described below. Unlike typical IP Performance Metrics (IPPM) that yield measures of network properties, Model-Based Metrics nominally yield pass/fail evaluations of the ability of standard transport protocols to meet the specific performance objective over some network path.
TIDSの各テストでは、ターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすために必要なIPパケット転送のいくつかの側面を測定します。バルクトランスポートキャパシティの場合、TIDSには、十分なIPキャパシティ（データレート）、通常のトランスポートバーストを吸収して配信するためのボトルネックの十分なキュースペース、輻輳制御を妨げないほど低いバックグラウンドパケット損失率があることを確認するIP診断テストが含まれています。および以下で説明するその他のプロパティ。ネットワークプロパティの測定値を生成する一般的なIPパフォーマンスメトリック（IPPM）とは異なり、モデルベースのメトリックは、名目上、標準のトランスポートプロトコルが特定のネットワークパスで特定のパフォーマンス目標を満たす能力の合否評価を生成します。
In most cases, the IP diagnostic tests can be implemented by combining existing IPPM metrics with additional controls for generating test streams having a specified temporal structure (bursts or standing queues caused by constant bit rate streams, etc.) and statistical criteria for evaluating packet transfer. The temporal structure of the test streams mimics transport protocol behavior over the complete path; the statistical criteria models the transport protocol's response to less-than-ideal IP packet transfer. In control theory terms, the tests are "open loop". Note that running a test requires the coordinated activity of sending and receiving measurement points.
ほとんどの場合、IP診断テストは、既存のIPPMメトリックを、指定された時間構造（一定のビットレートストリームによって引き起こされるバーストまたはスタンディングキューなど）およびパケット転送を評価するための統計的基準を持つテストストリームを生成するための追加の制御と組み合わせることによって実装できます。 。テストストリームの一時的な構造は、完全なパス全体でトランスポートプロトコルの動作を模倣します。統計基準は、理想的ではないIPパケット転送に対するトランスポートプロトコルの応答をモデル化します。制御理論の用語では、テストは「オープンループ」です。テストの実行には、測定ポイントの送受信の調整されたアクティビティが必要であることに注意してください。
This document addresses Bulk Transport Capacity. It describes an alternative to the approach presented in "A Framework for Defining Empirical Bulk Transfer Capacity Metrics" [RFC3148]. Other Model-Based Metrics may cover other applications and transports, such as Voice over IP (VoIP) over UDP, RTP, and new transport protocols.
このドキュメントでは、バルクトランスポートキャパシティについて説明します。 「経験的バルク転送容量メトリックを定義するためのフレームワーク」[RFC3148]で提示されたアプローチの代替案について説明します。他のモデルベースのメトリックは、UDP、RTP上のVoice over IP（VoIP）、新しいトランスポートプロトコルなど、他のアプリケーションとトランスポートをカバーする場合があります。
This document assumes a traditional Reno TCP-style, self-clocked, window-controlled transport protocol that uses packet loss and Explicit Congestion Notification (ECN) Congestion Experienced (CE) marks for congestion feedback. There are currently some experimental protocols and congestion control algorithms that are rate based or otherwise fall outside of these assumptions. In the future, these new protocols and algorithms may call for revised models.
このドキュメントでは、輻輳フィードバックにパケット損失と明示的輻輳通知（ECN）輻輳経験（CE）マークを使用する、従来のReno TCPスタイルのセルフクロックのウィンドウ制御トランスポートプロトコルを想定しています。現在、いくつかの実験プロトコルと輻輳制御アルゴリズムがあり、これらはレートベースであるか、そうでなければこれらの想定の範囲外です。将来的には、これらの新しいプロトコルとアルゴリズムはモデルの改訂を必要とする可能性があります。
The MBM approach, i.e., mapping Target Transport Performance to a Targeted IP Diagnostic Suite (TIDS) of IP tests, solves some intrinsic problems with using TCP or other throughput-maximizing protocols for measurement. In particular, all throughput-maximizing protocols (especially TCP congestion control) cause some level of congestion in order to detect when they have reached the available capacity limitation of the network. This self-inflicted congestion obscures the network properties of interest and introduces non-linear dynamic equilibrium behaviors that make any resulting measurements useless as metrics because they have no predictive value for conditions or paths different from that of the measurement itself. In order to prevent these effects, it is necessary to avoid the effects of TCP congestion control in the measurement method. These issues are discussed at length in Section 4. Readers who are unfamiliar with basic properties of TCP and TCP-like congestion control may find it easier to start at Section 4 or 4.1.
MBMアプローチ、つまり、ターゲットトランスポートパフォーマンスをIPテストのターゲットIP診断スイート（TIDS）にマッピングすることで、TCPまたはその他のスループット最大化プロトコルを使用した測定に伴ういくつかの本質的な問題が解決されます。特に、すべてのスループット最大化プロトコル（特にTCP輻輳制御）は、ネットワークの使用可能な容量制限に達したことを検出するために、ある程度の輻輳を引き起こします。この自己負担による輻輳は、対象のネットワークプロパティを覆い隠し、測定結果とは異なる条件またはパスの予測値がないため、結果として得られる測定値をメトリックとして役に立たない非線形動的平衡動作を導入します。これらの影響を防止するためには、測定方式におけるTCP輻輳制御の影響を回避する必要があります。これらの問題については、セクション4で詳しく説明します。TCPの基本的なプロパティやTCPのような輻輳制御に慣れていない読者は、セクション4または4.1から始める方が簡単かもしれません。
A Targeted IP Diagnostic Suite does not have such difficulties. IP diagnostics can be constructed such that they make strong statistical statements about path properties that are independent of measurement details, such as vantage and choice of measurement points.
ターゲットIP診断スイートには、そのような問題はありません。 IP診断は、観測点や測定ポイントの選択など、測定の詳細に依存しないパスプロパティに関する強力な統計ステートメントを作成するように構築できます。
This document describes a modeling framework for deriving a Targeted IP Diagnostic Suite from a predetermined Target Transport Performance. It is not a complete specification and relies on other standards documents to define important details such as packet type-P selection, sampling techniques, vantage selection, etc. Fully Specified Targeted IP Diagnostic Suites (FSTIDSs) define all of these details. A Targeted IP Diagnostic Suite (TIDS) refers to the subset of such a specification that is in scope for this document. This terminology is further defined in Section 3.
このドキュメントでは、所定のターゲットトランスポートパフォーマンスからターゲットIP診断スイートを派生させるためのモデリングフレームワークについて説明します。これは完全な仕様ではなく、他の標準ドキュメントに依存して、パケットタイプPの選択、サンプリング技術、見晴らしの良い選択などの重要な詳細を定義します。完全指定のターゲットIP診断スイート（FSTIDS）は、これらの詳細をすべて定義します。 Targeted IP Diagnostic Suite（TIDS）は、このドキュメントの対象範囲であるそのような仕様のサブセットを指します。この用語は、セクション3でさらに定義されます。
Section 4 describes some key aspects of TCP behavior and what they imply about the requirements for IP packet transfer. Most of the IP diagnostic tests needed to confirm that the path meets these properties can be built on existing IPPM metrics, with the addition of statistical criteria for evaluating packet transfer and, in a few cases, new mechanisms to implement the required temporal structure. (One group of tests, the standing queue tests described in Section 8.2, don't correspond to existing IPPM metrics, but suitable new IPPM metrics can be patterned after the existing definitions.)
セクション4では、TCP動作のいくつかの重要な側面と、それらがIPパケット転送の要件に関して何を意味するかについて説明します。パスがこれらのプロパティを満たしていることを確認するために必要なIP診断テストのほとんどは、既存のIPPMメトリックに基づいて構築できます。パケット転送を評価するための統計基準と、場合によっては、必要な時間構造を実装する新しいメカニズムを追加できます。 （セクション8.2で説明されているスタンディングキューテストの1つのグループは、既存のIPPMメトリックに対応していませんが、適切な新しいIPPMメトリックは既存の定義に基づいてパターン化できます。）
Figure 1 shows the MBM modeling and measurement framework. The Target Transport Performance at the top of the figure is determined by the needs of the user or application, which are outside the scope of this document. For Bulk Transport Capacity, the main performance parameter of interest is the Target Data Rate. However, since TCP's ability to compensate for less-than-ideal network conditions is fundamentally affected by the Round-Trip Time (RTT) and the Maximum Transmission Unit (MTU) of the complete path, these parameters must also be specified in advance based on knowledge about the intended application setting. They may reflect a specific application over a real path through the Internet or an idealized application and hypothetical path representing a typical user community. Section 5 describes the common parameters and models derived from the Target Transport Performance.
図1は、MBMモデリングおよび測定フレームワークを示しています。図の上部にあるターゲットトランスポートパフォーマンスは、このドキュメントの範囲外であるユーザーまたはアプリケーションのニーズによって決まります。バルクトランスポートキャパシティの場合、重要なパフォーマンスパラメータはターゲットデータレートです。ただし、理想的ではないネットワーク状態を補正するTCPの機能は、完全なパスのラウンドトリップ時間（RTT）と最大転送単位（MTU）に根本的に影響されるため、これらのパラメーターも事前に指定しておく必要があります。目的のアプリケーション設定に関する知識。これらは、インターネットを介した実際のパスまたは典型的なユーザーコミュニティを表す理想的なアプリケーションおよび仮想パスを介した特定のアプリケーションを反映している場合があります。セクション5では、ターゲットトランスポートパフォーマンスから導出される一般的なパラメーターとモデルについて説明します。
Target Transport Performance
(Target Data Rate, Target RTT, and Target MTU)
|
________V_________
| mathematical |
| models |
| |
------------------
Traffic parameters | | Statistical criteria
| |
_______V____________V____Targeted IP____
| | * * * | Diagnostic Suite |
_____|_______V____________V________________ |
__|____________V____________V______________ | |
| IP diagnostic tests | | |
| | | | | |
| _____________V__ __V____________ | | |
| | traffic | | Delivery | | | |
| | pattern | | Evaluation | | | |
| | generation | | | | | |
| -------v-------- ------^-------- | | |
| | v test stream via ^ | | |--
| | -->======================>-- | | |
| | subpath under test | |-
----V----------------------------------V--- |
| | | | | |
V V V V V V
fail/inconclusive pass/fail/inconclusive
(traffic generation status) (test result)
Figure 1: Overall Modeling Framework
図1：全体的なモデリングフレームワーク
Mathematical TCP models are used to determine traffic parameters and subsequently to design traffic patterns that mimic TCP (which has burst characteristics at multiple time scales) or other transport protocols delivering bulk data and operating at the Target Data Rate, MTU, and RTT over a full range of conditions. Using the techniques described in Section 6, the traffic patterns are generated based on the three Target parameters of the complete path (Target Data Rate, Target RTT, and Target MTU), independent of the properties of individual subpaths. As much as possible, the test streams are generated deterministically (precomputed) to minimize the extent to which test methodology, measurement points, measurement vantage, or path partitioning affect the details of the measurement traffic.
数学的TCPモデルは、トラフィックパラメーターを決定し、その後、TCP（複数のタイムスケールでバースト特性を持つ）または他のトランスポートプロトコルを模倣するトラフィックパターンを設計するために使用されます。条件の範囲。セクション6で説明した手法を使用して、トラフィックパターンは、個々のサブパスのプロパティとは無関係に、完全なパスの3つのターゲットパラメータ（ターゲットデータレート、ターゲットRTT、およびターゲットMTU）に基づいて生成されます。テスト方法論、測定ポイント、測定の利点、またはパスの分割が測定トラフィックの詳細に影響を与える範囲を最小限に抑えるために、テストストリームはできる限り確定的に（事前計算されて）生成されます。
Section 7 describes packet transfer statistics and methods to test against the statistical criteria provided by the mathematical models. Since the statistical criteria typically apply to the complete path (a composition of subpaths) [RFC6049], in situ testing requires that the end-to-end statistical criteria be apportioned as separate criteria for each subpath. Subpaths that are expected to be bottlenecks would then be permitted to contribute a larger fraction of the end-to-end packet loss budget. In compensation, subpaths that are not expected to exhibit bottlenecks must be constrained to contribute less packet loss. Thus, the statistical criteria for each subpath in each test of a TIDS is an apportioned share of the end-to-end statistical criteria for the complete path that was determined by the mathematical model.
セクション7では、パケット転送の統計と、数学モデルによって提供される統計的基準に対してテストする方法について説明します。統計的基準は通常、完全なパス（サブパスの構成）[RFC6049]に適用されるため、現場でのテストでは、エンドツーエンドの統計的基準を各サブパスの個別の基準として割り当てる必要があります。ボトルネックになると予想されるサブパスは、エンドツーエンドのパケット損失バジェットの大部分を占めることが許可されます。代償として、ボトルネックが発生しないと予想されるサブパスは、パケット損失を減らすために制約する必要があります。したがって、TIDSの各テストの各サブパスの統計的基準は、数学モデルによって決定された完全なパスのエンドツーエンド統計的基準の配分されたシェアです。
Section 8 describes the suite of individual tests needed to verify all of the required IP delivery properties. A subpath passes if and only if all of the individual IP diagnostic tests pass. Any subpath that fails any test indicates that some users are likely to fail to attain their Target Transport Performance under some conditions. In addition to passing or failing, a test can be deemed inconclusive for a number of reasons, including the following: the precomputed traffic pattern was not accurately generated, the measurement results were not statistically significant, the test failed to meet some required test preconditions, etc. If all tests pass but some are inconclusive, then the entire suite is deemed to be inconclusive.
セクション8では、必要なすべてのIP配信プロパティを検証するために必要な一連の個別テストについて説明します。個々のIP診断テストのすべてが合格した場合にのみ、サブパスが合格します。テストに失敗したサブパスは、一部のユーザーが特定の条件下でターゲットトランスポートパフォーマンスを達成できない可能性があることを示しています。合格または不合格に加えて、次のようないくつかの理由により、テストは決定的でないと見なされる可能性があります。事前計算されたトラフィックパターンが正確に生成されなかった、測定結果が統計的に有意ではなかった、テストがいくつかの必要なテスト前提条件を満たしていなかった、等。すべてのテストに合格したが、いくつかのテストが決定的でない場合、スイート全体が決定的ではないと見なされます。
In Section 9, we present an example TIDS that might be representative of High Definition (HD) video and illustrate how Model-Based Metrics can be used to address difficult measurement situations, such as confirming that inter-carrier exchanges have sufficient performance and capacity to deliver HD video between ISPs.
セクション9では、高解像度（HD）ビデオを代表する可能性のあるTIDSの例を示し、モデルベースのメトリックを使用して、キャリア間交換が十分なパフォーマンスと容量を備えていることを確認するなどの困難な測定状況に対処する方法を示しますISP間でHDビデオを配信します。
Since there is some uncertainty in the modeling process, Section 10 describes a validation procedure to diagnose and minimize false positive and false negative results.
モデリングプロセスには不確実性があるため、セクション10では、偽陽性および偽陰性の結果を診断して最小化するための検証手順について説明します。
Terms containing underscores (rather than spaces) appear in equations and typically have algorithmic definitions.
（スペースではなく）アンダースコアを含む項は方程式に表示され、通常はアルゴリズムの定義があります。
Target: A general term for any parameter specified by or derived from the user's application or transport performance requirements.
ターゲット：ユーザーのアプリケーションまたはトランスポートのパフォーマンス要件によって指定または導出されたパラメーターの一般用語。
Target Transport Performance: Application or transport performance target values for the complete path. For Bulk Transport Capacity defined in this document, the Target Transport Performance includes the Target Data Rate, Target RTT, and Target MTU as described below.
ターゲットトランスポートパフォーマンス：完全なパスのアプリケーションまたはトランスポートパフォーマンスのターゲット値。このドキュメントで定義されているバルクトランスポートキャパシティの場合、ターゲットトランスポートパフォーマンスには、以下で説明するターゲットデータレート、ターゲットRTT、およびターゲットMTUが含まれます。
Target Data Rate: The specified application data rate required for an application's proper operation. Conventional Bulk Transport Capacity (BTC) metrics are focused on the Target Data Rate; however, these metrics have little or no predictive value because they do not consider the effects of the other two parameters of the Target Transport Performance -- the RTT and MTU of the complete paths.
ターゲットデータレート：アプリケーションの適切な操作に必要な指定されたアプリケーションデータレート。従来のバルクトランスポートキャパシティ（BTC）メトリックは、ターゲットデータレートに重点を置いています。ただし、これらのメトリックは、ターゲットトランスポートパフォーマンスの他の2つのパラメーター（完全なパスのRTTおよびMTU）の影響を考慮しないため、予測値はほとんどありません。
Target RTT (Round-Trip Time): The specified baseline (minimum) RTT of the longest complete path over which the user expects to be able to meet the target performance. TCP and other transport protocol's ability to compensate for path problems is generally proportional to the number of round trips per second. The Target RTT determines both key parameters of the traffic patterns (e.g., burst sizes) and the thresholds on acceptable IP packet transfer statistics. The Target RTT must be specified considering appropriate packets sizes: MTU-sized packets on the forward path and ACK-sized packets (typically, header_overhead) on the return path. Note that Target RTT is specified and not measured; MBM measurements derived for a given target_RTT will be applicable to any path with a smaller RTT.
ターゲットRTT（ラウンドトリップ時間）：ユーザーがターゲットパフォーマンスを満たすことができると予想される最長の完全なパスの指定されたベースライン（最小）RTT。パスの問題を補正するTCPおよびその他のトランスポートプロトコルの機能は、通常、1秒あたりのラウンドトリップ数に比例します。ターゲットRTTは、トラフィックパターンの主要なパラメーター（バーストサイズなど）と、許容可能なIPパケット転送統計のしきい値の両方を決定します。ターゲットRTTは、適切なパケットサイズを考慮して指定する必要があります。フォワードパスのMTUサイズのパケットとリターンパスのACKサイズのパケット（通常はheader_overhead）です。ターゲットRTTは指定されており、測定されていないことに注意してください。特定のtarget_RTTについて導出されたMBM測定は、RTTがより小さいすべてのパスに適用できます。
Target MTU (Maximum Transmission Unit): The specified maximum MTU supported by the complete path over which the application expects to meet the target performance. In this document, we assume a 1500-byte MTU unless otherwise specified. If a subpath has a smaller MTU, then it becomes the Target MTU for the complete path, and all model calculations and subpath tests must use the same smaller MTU.
ターゲットMTU（最大転送単位）：アプリケーションがターゲットパフォーマンスを満たすことを期待する完全なパスによってサポートされる、指定された最大MTU。このドキュメントでは、特に指定のない限り、1500バイトのMTUを想定しています。サブパスのMTUが小さい場合、それは完全なパスのターゲットMTUとなり、すべてのモデル計算とサブパステストで同じ小さいMTUを使用する必要があります。
Targeted IP Diagnostic Suite (TIDS): A set of IP diagnostic tests designed to determine if an otherwise ideal complete path containing the subpath under test can sustain flows at a specific target_data_rate using packets with a size of target_MTU when the RTT of the complete path is target_RTT.
Targeted IP Diagnostic Suite（TIDS）：テスト対象のサブパスを含む他の理想的な完全なパスが、完全なパスのRTTである場合に、target_MTUのサイズのパケットを使用して特定のtarget_data_rateでフローを維持できるかどうかを判断するために設計された一連のIP診断テストtarget_RTT。
Fully Specified Targeted IP Diagnostic Suite (FSTIDS): A TIDS together with additional specifications such as measurement packet type ("type-p" [RFC2330]) that are out of scope for this document and need to be drawn from other standards documents.
完全に指定されたターゲットIP診断スイート（FSTIDS）：TIDSと測定パケットタイプ（ "type-p" [RFC2330]）などの追加の仕様は、このドキュメントの範囲外であり、他の標準ドキュメントから引用する必要があります。
Bulk Transport Capacity (BTC): Bulk Transport Capacity metrics evaluate an Internet path's ability to carry bulk data, such as large files, streaming (non-real-time) video, and, under some conditions, web images and other content. Prior efforts to define BTC metrics have been based on [RFC3148], which predates our understanding of TCP and the requirements described in Section 4. In general, "Bulk Transport" indicates that performance is determined by the interplay between the network, cross traffic, and congestion control in the transport protocol. It excludes situations where performance is dominated by the RTT alone (e.g., transactions) or bottlenecks elsewhere, such as in the application itself.
バルクトランスポートキャパシティ（BTC）：バルクトランスポートキャパシティメトリックは、大容量ファイル、ストリーミング（非リアルタイム）ビデオ、および状況によってはWeb画像やその他のコンテンツなどのバルクデータを運ぶインターネットパスの能力を評価します。 BTCメトリックを定義するこれまでの取り組みは、[RFC3148]に基づいています。これは、TCPの理解とセクション4で説明されている要件に先行しています。一般に、「バルクトランスポート」は、パフォーマンスがネットワーク間のトラフィック、クロストラフィック、トランスポートプロトコルの輻輳制御。これは、パフォーマンスがRTTのみ（たとえば、トランザクション）またはアプリケーション自体などの他の場所でのボトルネックによって支配されている状況を除外します。
IP diagnostic tests: Measurements or diagnostics to determine if packet transfer statistics meet some precomputed target.
IP診断テスト：パケット転送統計が事前に計算されたターゲットを満たしているかどうかを判断するための測定または診断。
traffic patterns: The temporal patterns or burstiness of traffic generated by applications over transport protocols such as TCP. There are several mechanisms that cause bursts at various timescales as described in Section 4.1. Our goal here is to mimic the range of common patterns (burst sizes, rates, etc.), without tying our applicability to specific applications, implementations, or technologies, which are sure to become stale.
トラフィックパターン：TCPなどのトランスポートプロトコルを介してアプリケーションによって生成されるトラフィックの時間的パターンまたはバースト性。セクション4.1で説明されているように、さまざまなタイムスケールでバーストを引き起こすメカニズムがいくつかあります。ここでの目標は、確実に陳腐化する特定のアプリケーション、実装、またはテクノロジーへの適用性を束縛することなく、一般的なパターンの範囲（バーストサイズ、レートなど）を模倣することです。
Explicit Congestion Notification (ECN): See [RFC3168].
明示的な輻輳通知（ECN）：[RFC3168]を参照してください。
packet transfer statistics: Raw, detailed, or summary statistics about packet transfer properties of the IP layer including packet losses, ECN Congestion Experienced (CE) marks, reordering, or any other properties that may be germane to transport performance.
パケット転送統計：パケット損失、ECN Congestion Experienced（CE）マーク、並べ替え、またはトランスポートパフォーマンスに密接に関係している可能性のあるその他のプロパティを含む、IPレイヤーのパケット転送プロパティに関する生、詳細、または要約統計。
packet loss ratio: As defined in [RFC7680].
パケット損失率：[RFC7680]で定義されています。
apportioned: To divide and allocate, for example, budgeting packet loss across multiple subpaths such that the losses will accumulate to less than a specified end-to-end loss ratio. Apportioning metrics is essentially the inverse of the process described in [RFC5835].
配分：たとえば、複数のサブパスにまたがるパケット損失のバジェットを分割および割り当てて、損失が指定されたエンドツーエンドの損失率未満に蓄積されるようにします。メトリックの配分は、基本的には[RFC5835]で説明されているプロセスの逆です。
open loop: A control theory term used to describe a class of techniques where systems that naturally exhibit circular dependencies can be analyzed by suppressing some of the dependencies, such that the resulting dependency graph is acyclic.
開ループ：循環依存関係を自然に示すシステムを、結果の依存関係グラフが非循環になるように依存関係の一部を抑制することによって分析できるクラスの技法を説明するために使用される制御理論用語。
See [RFC2330] and [RFC7398] for existing terms and definitions.
既存の用語と定義については、[RFC2330]および[RFC7398]を参照してください。
data sender: Host sending data and receiving ACKs.
データ送信側：データを送信し、ACKを受信するホスト。
data receiver: Host receiving data and sending ACKs.
データレシーバー：データを受信し、ACKを送信するホスト。
complete path: The end-to-end path from the data sender to the data receiver.
完全なパス：データ送信者からデータ受信者へのエンドツーエンドのパス。
subpath: A portion of the complete path. Note that there is no requirement that subpaths be non-overlapping. A subpath can be as small as a single device, link, or interface.
サブパス：完全なパスの一部。サブパスが重複していないという要件はないことに注意してください。サブパスは、単一のデバイス、リンク、またはインターフェースと同じくらい小さくすることができます。
measurement point: Measurement points as described in [RFC7398].
測定点：[RFC7398]で説明されている測定点。
test path: A path between two measurement points that includes a subpath of the complete path under test. If the measurement points are off path, the test path may include "test leads" between the measurement points and the subpath.
テストパス：テスト中の完全なパスのサブパスを含む2つの測定ポイント間のパス。測定ポイントがパスから外れている場合、テストパスには、測定ポイントとサブパス間の「テストリード」が含まれる場合があります。
dominant bottleneck: The bottleneck that generally determines most packet transfer statistics for the entire path. It typically determines a flow's self-clock timing, packet loss, and ECN CE marking rate, with other potential bottlenecks having less effect on the packet transfer statistics. See Section 4.1 on TCP properties.
支配的なボトルネック：一般に、パス全体のほとんどのパケット転送統計を決定するボトルネック。通常は、フローのセルフクロックタイミング、パケット損失、およびECN CEマーキングレートを決定します。他の潜在的なボトルネックは、パケット転送統計への影響が少なくなります。 TCPプロパティについては、セクション4.1を参照してください。
front path: The subpath from the data sender to the dominant bottleneck.
フロントパス：データ送信者から主要なボトルネックへのサブパス。
back path: The subpath from the dominant bottleneck to the receiver.
バックパス：主要なボトルネックからレシーバーへのサブパス。
return path: The path taken by the ACKs from the data receiver to the data sender.
リターンパス：データレシーバーからデータセンダーへのACKがたどるパス。
cross traffic: Other, potentially interfering, traffic competing for network resources (such as bandwidth and/or queue capacity).
クロストラフィック：ネットワークリソース（帯域幅やキュー容量など）をめぐって競合するその他の潜在的に干渉するトラフィック。
The following properties are determined by the complete path and application. These are described in more detail in Section 5.1.
次のプロパティは、完全なパスとアプリケーションによって決まります。これらについては、セクション5.1で詳しく説明します。
Application Data Rate: General term for the data rate as seen by the application above the transport layer in bytes per second. This is the payload data rate and explicitly excludes transport-level and lower-level headers (TCP/IP or other protocols), retransmissions, and other overhead that is not part of the total quantity of data delivered to the application.
アプリケーションデータレート：トランスポート層の上のアプリケーションから見たデータレートの一般用語。これはペイロードデータレートであり、トランスポートレベルおよび下位レベルのヘッダー（TCP / IPまたはその他のプロトコル）、再送信、およびアプリケーションに配信されるデータの総量に含まれないその他のオーバーヘッドを明示的に除外します。
IP rate: The actual number of IP-layer bytes delivered through a subpath, per unit time, including TCP and IP headers, retransmits, and other TCP/IP overhead. This is the same as IP-type-P Link Usage in [RFC5136].
IPレート：TCPとIPヘッダー、再送信、その他のTCP / IPオーバーヘッドを含む、単位時間あたりのサブパスを通じて配信されたIPレイヤーの実際のバイト数。これは、[RFC5136]のIP-type-Pリンク使用法と同じです。
IP capacity: The maximum number of IP-layer bytes that can be transmitted through a subpath, per unit time, including TCP and IP headers, retransmits, and other TCP/IP overhead. This is the same as IP-type-P Link Capacity in [RFC5136].
IP容量：TCPとIPヘッダー、再送信、その他のTCP / IPオーバーヘッドを含む、単位時間あたりのサブパスを介して送信できるIPレイヤーの最大バイト数。これは、[RFC5136]のIP-type-Pリンク容量と同じです。
bottleneck IP capacity: The IP capacity of the dominant bottleneck in the forward path. All throughput-maximizing protocols estimate this capacity by observing the IP rate delivered through the bottleneck. Most protocols derive their self-clocks from the timing of this data. See Section 4.1 and Appendix B for more details.
ボトルネックIPキャパシティ：フォワードパスの主要なボトルネックのIPキャパシティ。スループットを最大化するすべてのプロトコルは、ボトルネックを通じて提供されるIPレートを監視することにより、この容量を推定します。ほとんどのプロトコルは、このデータのタイミングからセルフクロックを導き出します。詳細については、セクション4.1および付録Bを参照してください。
implied bottleneck IP capacity: The bottleneck IP capacity implied by the ACKs returning from the receiver. It is determined by looking at how much application data the ACK stream at the sender reports as delivered to the data receiver per unit time at various timescales. If the return path is thinning, batching, or otherwise altering the ACK timing, the implied bottleneck IP capacity over short timescales might be substantially larger than the bottleneck IP capacity averaged over a full RTT. Since TCP derives its clock from the data delivered through the bottleneck, the front path must have sufficient buffering to absorb any data bursts at the dimensions (size and IP rate) implied by the ACK stream, which are potentially doubled during slowstart. If the return path is not altering the ACK stream, then the implied bottleneck IP capacity will be the same as the bottleneck IP capacity. See Section 4.1 and Appendix B for more details.
暗黙のボトルネックIP容量：レシーバーから返されるACKによって暗黙に示されるボトルネックIP容量。これは、送信側のACKストリームが、さまざまなタイムスケールで単位時間あたりにデータ受信側に配信されたと報告するアプリケーションデータの量を調べることによって決定されます。リターンパスがシン化、バッチ処理、またはその他の方法でACKタイミングを変更している場合、短いタイムスケールでの暗黙のボトルネックIP容量は、フルRTTで平均されたボトルネックIP容量よりも大幅に大きくなる可能性があります。 TCPは、ボトルネックを介して配信されたデータからクロックを取得するため、フロントパスには、ACKストリームによって暗示される次元（サイズとIPレート）のデータバーストを吸収するための十分なバッファリングが必要です。リターンパスがACKストリームを変更していない場合、暗黙のボトルネックIP容量はボトルネックIP容量と同じになります。詳細については、セクション4.1および付録Bを参照してください。
sender interface rate: The IP rate that corresponds to the IP capacity of the data sender's interface. Due to sender efficiency algorithms, including technologies such as TCP segmentation offload (TSO), nearly all modern servers deliver data in bursts at full interface link rate. Today, 1 or 10 Gb/s are typical.
送信者インターフェイスレート：データ送信者のインターフェイスのIP容量に対応するIPレート。 TCPセグメンテーションオフロード（TSO）などのテクノロジを含む送信効率アルゴリズムにより、ほとんどすべての最新のサーバーは、完全なインターフェイスリンクレートでバースト的にデータを配信します。現在、1または10 Gb / sが一般的です。
header_overhead: The IP and TCP header sizes, which are the portion of each MTU not available for carrying application payload. Without loss of generality, this is assumed to be the size for returning acknowledgments (ACKs). For TCP, the Maximum Segment Size (MSS) is the Target MTU minus the header_overhead.
header_overhead：IPおよびTCPヘッダーサイズ。アプリケーションペイロードの伝送に使用できない各MTUの部分です。一般性を失うことなく、これは確認応答（ACK）を返すためのサイズと見なされます。 TCPの場合、最大セグメントサイズ（MSS）は、ターゲットMTUからheader_overheadを引いた値です。
Basic parameters common to models and subpath tests are defined here. Formulas for target_window_size and target_run_length appear in Section 5.2. Note that these are mixed between application transport performance (excludes headers) and IP performance (includes TCP headers and retransmissions as part of the IP payload).
ここでは、モデルとサブパステストに共通の基本パラメーターを定義します。 target_window_sizeおよびtarget_run_lengthの式は、セクション5.2に記載されています。これらは、アプリケーショントランスポートパフォーマンス（ヘッダーを除く）とIPパフォーマンス（TCPヘッダーとIPペイロードの一部としての再送信を含む）の間で混合されることに注意してください。
Network power: The observed data rate divided by the observed RTT. Network power indicates how effectively a transport protocol is filling a network.
ネットワーク電力：観測されたデータレートを観測されたRTTで割った値。ネットワーク電力は、トランスポートプロトコルがネットワークをどの程度効果的に満たしているかを示します。
Window [size]: The total quantity of data carried by packets in-flight plus the data represented by ACKs circulating in the network is referred to as the window. See Section 4.1. Sometimes used with other qualifiers (congestion window (cwnd) or receiver window) to indicate which mechanism is controlling the window.
ウィンドウ[サイズ]：飛行中のパケットによって運ばれるデータと、ネットワーク内を循環するACKによって表されるデータの合計量は、ウィンドウと呼ばれます。セクション4.1を参照してください。ウィンドウを制御しているメカニズムを示すために、他の修飾子（輻輳ウィンドウ（cwnd）またはレシーバーウィンドウ）と一緒に使用されることがあります。
pipe size: A general term for the number of packets needed in flight (the window size) to exactly fill a network path or subpath. It corresponds to the window size, which maximizes network power. It is often used with additional qualifiers to specify which path, under what conditions, etc.
パイプサイズ：ネットワークパスまたはサブパスを正確に満たすために必要なパケット数（ウィンドウサイズ）の総称。これはウィンドウサイズに対応し、ネットワークパワーを最大化します。多くの場合、追加の修飾子と一緒に使用して、どのパス、どのような条件下でなどを指定します。
target_window_size: The average number of packets in flight (the window size) needed to meet the Target Data Rate for the specified Target RTT and Target MTU. It implies the scale of the bursts that the network might experience.
target_window_size：指定されたターゲットRTTおよびターゲットMTUのターゲットデータレートを満たすために必要な、処理中の平均パケット数（ウィンドウサイズ）。これは、ネットワークで発生する可能性のあるバーストの規模を意味します。
run length: A general term for the observed, measured, or specified number of packets that are (expected to be) delivered between losses or ECN CE marks. Nominally, it is one over the sum of the loss and ECN CE marking probabilities, if they are independently and identically distributed.
ランレングス：損失またはECN CEマークの間に配信される（予想される）観測、測定、または指定されたパケット数の一般的な用語。名目上、それが独立して同一に分布している場合、損失とECN CEマーキング確率の合計の1つです。
target_run_length: The target_run_length is an estimate of the minimum number of non-congestion marked packets needed between losses or ECN CE marks necessary to attain the target_data_rate over a path with the specified target_RTT and target_MTU, as computed by a mathematical model of TCP congestion control. A reference calculation is shown in Section 5.2 and alternatives in Appendix A.
target_run_length：target_run_lengthは、TCP輻輳制御の数学モデルによって計算された、指定されたtarget_RTTおよびtarget_MTUのパス上でtarget_data_rateを達成するために必要な、損失またはECN CEマークの間に必要な非輻輳マーク付きパケットの最小数の見積もりです。参照計算はセクション5.2に、代替案は付録Aに示されています。
reference target_run_length: target_run_length computed precisely by the method in Section 5.2. This is likely to be slightly more conservative than required by modern TCP implementations.
参照target_run_length：セクション5.2の方法で正確に計算されたtarget_run_length。これは、最近のTCP実装で必要とされるよりも少し保守的である可能性があります。
The following ancillary parameters are used for some tests:
一部のテストでは、次の補助パラメーターが使用されます。
derating: Under some conditions, the standard models are too conservative. The modeling framework permits some latitude in relaxing or "derating" some test parameters, as described in Section 5.3, in exchange for a more stringent TIDS validation
ディレーティング：一部の条件下では、標準モデルは保守的すぎます。モデリングフレームワークでは、セクション5.3で説明されているように、より厳密なTIDS検証と引き換えに、いくつかのテストパラメーターを緩和または「遅延」する際にある程度の自由度を認めています
procedures, described in Section 10. Models can be derated by including a multiplicative derating factor to make tests less stringent.
セクション10で説明する手順。テストの厳密性を低下させるために乗数ディレーティング係数を含めることにより、モデルをディレーティングできます。
subpath_IP_capacity: The IP capacity of a specific subpath.
subpath_IP_capacity：特定のサブパスのIP容量。
test path: A subpath of a complete path under test.
テストパス：テスト中の完全なパスのサブパス。
test_path_RTT: The RTT observed between two measurement points using packet sizes that are consistent with the transport protocol. This is generally MTU-sized packets of the forward path and packets with a size of header_overhead on the return path.
test_path_RTT：トランスポートプロトコルと一致するパケットサイズを使用して2つの測定ポイント間で観測されたRTT。これは通常、フォワードパスのMTUサイズのパケットと、リターンパスのサイズがheader_overheadのパケットです。
test_path_pipe: The pipe size of a test path. Nominally, it is the test_path_RTT times the test path IP_capacity.
test_path_pipe：テストパスのパイプサイズ。名目上、それはtest_path_RTTにテストパスIP_capacityを掛けたものです。
test_window: The smallest window sufficient to meet or exceed the target_rate when operating with a pure self-clock over a test path. The test_window is typically calculated as follows (but see the discussion in Appendix B about the effects of channel scheduling on RTT):
test_window：テストパス上で純粋なセルフクロックで動作している場合に、target_rateを満たすか超えるのに十分な最小のウィンドウ。 test_windowは通常、次のように計算されます（ただし、RTTに対するチャネルスケジューリングの影響については、付録Bの説明を参照してください）。
ceiling(target_data_rate * test_path_RTT / (target_MTU -
header_overhead))
On some test paths, the test_window may need to be adjusted slightly to compensate for the RTT being inflated by the devices that schedule packets.
一部のテストパスでは、パケットをスケジュールするデバイスによってRTTが増大することを補正するために、test_windowを少し調整する必要がある場合があります。
The terminology below is used to define temporal patterns for test streams. These patterns are designed to mimic TCP behavior, as described in Section 4.1.
以下の用語は、テストストリームの時間的パターンを定義するために使用されます。セクション4.1で説明するように、これらのパターンはTCPの動作を模倣するように設計されています。
packet headway: Time interval between packets, specified from the start of one to the start of the next. For example, if packets are sent with a 1 ms headway, there will be exactly 1000 packets per second.
パケットヘッドウェイ：パケットの開始から次の開始までのパケット間の時間間隔。たとえば、パケットが1 msのヘッドウェイで送信される場合、1秒あたり正確に1000パケットになります。
burst headway: Time interval between bursts, specified from the start of the first packet of one burst to the start of the first packet of the next burst. For example, if 4 packet bursts are sent with a 1 ms burst headway, there will be exactly 4000 packets per second.
バースト間隔：バースト間の時間間隔。1つのバーストの最初のパケットの開始から次のバーストの最初のパケットの開始までを指定します。たとえば、4パケットバーストが1 msのバーストヘッドウェイで送信される場合、1秒あたり正確に4000パケットになります。
paced single packets: Individual packets sent at the specified rate or packet headway.
ペーシングされた単一パケット：指定された速度またはパケットのヘッドウェイで送信された個々のパケット。
paced bursts: Bursts on a timer. Specify any 3 of the following: average data rate, packet size, burst size (number of packets), and burst headway (burst start to start). By default, the bursts are assumed to occur at full sender interface rate, such that the packet headway within each burst is the minimum supported by the sender's interface. Under some conditions, it is useful to explicitly specify the packet headway within each burst.
ペースバースト：タイマーのバースト。平均データレート、パケットサイズ、バーストサイズ（パケット数）、バーストヘッドウェイ（バースト開始から開始）のいずれかを指定します。デフォルトでは、バーストは完全な送信者インターフェイスレートで発生すると想定されているため、各バースト内のパケットヘッドウェイは送信者のインターフェイスでサポートされる最小値です。状況によっては、各バースト内のパケットヘッドウェイを明示的に指定すると便利です。
slowstart rate: Paced bursts of four packets each at an average data rate equal to twice the implied bottleneck IP capacity (but not more than the sender interface rate). This mimics TCP slowstart. This is a two-level burst pattern described in more detail in Section 6.1. If the implied bottleneck IP capacity is more than half of the sender interface rate, the slowstart rate becomes the sender interface rate.
スロースタートレート：暗黙のボトルネックIP容量の2倍に等しい平均データレート（ただし、送信者インターフェイスレート以下）での4つのパケットのペースバースト。これはTCPスロースタートを模倣しています。これは、セクション6.1で詳細に説明する2レベルのバーストパターンです。暗黙のボトルネックIP容量が送信者インターフェイスレートの半分を超える場合、スロースタートレートが送信者インターフェイスレートになります。
slowstart burst: A specified number of packets in a two-level burst pattern that resembles slowstart. This mimics one round of TCP slowstart.
スロースタートバースト：スロースタートに似た2レベルのバーストパターンで指定された数のパケット。これは、1ラウンドのTCPスロースタートを模倣しています。
repeated slowstart bursts: Slowstart bursts repeated once per target_RTT. For TCP, each burst would be twice as large as the prior burst, and the sequence would end at the first ECN CE mark or lost packet. For measurement, all slowstart bursts would be the same size (nominally, target_window_size but other sizes might be specified), and the ECN CE marks and lost packets are counted.
スロースタートバーストの繰り返し：スロースタートバーストは、target_RTTごとに1回繰り返されます。 TCPの場合、各バーストは前のバーストの2倍の大きさであり、シーケンスは最初のECN CEマークまたはパケットの損失で終了します。測定では、すべてのスロースタートバーストは同じサイズ（名目上、target_window_sizeですが、他のサイズが指定される場合があります）であり、ECN CEマークと失われたパケットがカウントされます。
The tests described in this document can be grouped according to their applicability.
このドキュメントで説明するテストは、適用性に応じてグループ化できます。
Capacity tests: Capacity tests determine if a network subpath has sufficient capacity to deliver the Target Transport Performance. As long as the test stream is within the proper envelope for the Target Transport Performance, the average packet losses or ECN CE marks must be below the statistical criteria computed by the model. As such, capacity tests reflect parameters that can transition from passing to failing as a consequence of cross traffic, additional presented load, or the actions of other network users. By definition, capacity tests also consume significant network resources (data capacity and/or queue buffer space), and the test schedules must be balanced by their cost.
キャパシティテスト：キャパシティテストは、ネットワークサブパスにターゲットトランスポートパフォーマンスを提供するのに十分なキャパシティがあるかどうかを判断します。テストストリームがターゲットトランスポートパフォーマンスの適切なエンベロープ内にある限り、平均パケット損失またはECN CEマークは、モデルによって計算された統計的基準を下回っている必要があります。そのため、容量テストは、クロストラフィック、追加の提示された負荷、または他のネットワークユーザーのアクションの結果として、成功から失敗に移行する可能性のあるパラメーターを反映しています。定義により、容量テストは大量のネットワークリソース（データ容量やキューバッファースペース、あるいはその両方）も消費し、テストスケジュールはコストによってバランスをとる必要があります。
Monitoring tests: Monitoring tests are designed to capture the most important aspects of a capacity test without presenting excessive ongoing load themselves. As such, they may miss some details of the network's performance but can serve as a useful reduced-cost proxy for a capacity test, for example, to support continuous production network monitoring.
監視テスト：監視テストは、過剰な進行中の負荷を自分で提示することなく、容量テストの最も重要な側面をキャプチャするように設計されています。そのため、ネットワークのパフォーマンスの一部の詳細を見逃す可能性がありますが、たとえば、継続的な実稼働ネットワークの監視をサポートするための、容量テストのための有用な低コストのプロキシとして機能できます。
Engineering tests: Engineering tests evaluate how network algorithms (such as Active Queue Management (AQM) and channel allocation) interact with TCP-style self-clocked protocols and adaptive congestion control based on packet loss and ECN CE marks. These tests are likely to have complicated interactions with cross traffic and, under some conditions, can be inversely sensitive to load. For example, a test to verify that an AQM algorithm causes ECN CE marks or packet drops early enough to limit queue occupancy may experience a false pass result in the presence of cross traffic. It is important that engineering tests be performed under a wide range of conditions, including both in situ and bench testing, and over a wide variety of load conditions. Ongoing monitoring is less likely to be useful for engineering tests, although sparse in situ testing might be appropriate.
エンジニアリングテスト：エンジニアリングテストでは、ネットワークアルゴリズム（アクティブキュー管理（AQM）やチャネル割り当てなど）がTCPスタイルのセルフクロックプロトコルと相互作用する方法、およびパケット損失とECN CEマークに基づく適応型輻輳制御を評価します。これらのテストは、クロストラフィックとの複雑な相互作用を行う可能性が高く、状況によっては、負荷に反比例する可能性があります。たとえば、AQMアルゴリズムによってECN CEマークが発生するか、キューの占有率を制限するのに十分早いパケットドロップが発生することを確認するテストでは、クロストラフィックが存在する場合に偽のパス結果が発生する可能性があります。エンジニアリングテストは、現場テストとベンチテストの両方を含むさまざまな条件下で、さまざまな負荷条件で実行することが重要です。現場での疎なテストが適切な場合もありますが、継続的な監視はエンジニアリングテストに役立つ可能性は低くなります。
When "Framework for IP Performance Metrics" [RFC2330] was published in 1998, sound Bulk Transport Capacity (BTC) measurement was known to be well beyond our capabilities. Even when "A Framework for Defining Empirical Bulk Transfer Capacity Metrics" [RFC3148] was published, we knew that we didn't really understand the problem. Now, in hindsight, we understand why assessing BTC is such a difficult problem:
「IPパフォーマンスメトリックのフレームワーク」[RFC2330]が1998年に公開されたとき、適切なバルクトランスポートキャパシティ（BTC）測定は、私たちの能力をはるかに超えることが知られていました。 「経験的バルク転送容量メトリックを定義するためのフレームワーク」[RFC3148]が公開されたときでも、問題を実際に理解していないことがわかりました。さて、振り返ってみると、BTCの評価がそれほど難しい問題である理由がわかります。
o TCP is a control system with circular dependencies -- everything affects performance, including components that are explicitly not part of the test (for example, the host processing power is not in-scope of path performance tests).
o TCPは循環依存関係のある制御システムです。テストに明示的に含まれていないコンポーネントを含め、すべてがパフォーマンスに影響します（たとえば、ホストの処理能力はパスパフォーマンステストの範囲外です）。
o Congestion control is a dynamic equilibrium process, similar to processes observed in chemistry and other fields. The network and transport protocols find an operating point that balances opposing forces: the transport protocol pushing harder (raising the data rate and/or window) while the network pushes back (raising packet loss ratio, RTT, and/or ECN CE marks). By design, TCP congestion control keeps raising the data rate until the network gives some indication that its capacity has been exceeded by dropping packets or adding ECN CE marks. If a TCP sender accurately fills a path to its IP capacity (e.g., the bottleneck is 100% utilized), then packet losses and ECN CE marks are mostly determined by the TCP sender and how aggressively it seeks additional capacity; they are not determined by the network itself, because the network must send exactly the signals that TCP needs to set its rate.
o 輻輳制御は、化学およびその他の分野で観察されるプロセスと同様の動的平衡プロセスです。ネットワークとトランスポートプロトコルは、反対の力のバランスをとる操作点を見つけます。つまり、トランスポートプロトコルは強く押し（データレートやウィンドウを上げ）、ネットワークは押し戻します（パケット損失率、RTT、ECN CEマークを上げます）。設計上、TCP輻輳制御は、パケットをドロップするかECN CEマークを追加することによってネットワークの容量が超過したことをネットワークが示すまで、データレートを上げ続けます。 TCP送信側がIP容量へのパスを正確に満たしている場合（たとえば、ボトルネックが100％使用されている場合）、パケットの損失とECN CEマークは、TCP送信側が決定し、追加の容量をどの程度積極的に求めるかによって決まります。ネットワークはTCPがレートを設定するために必要な信号を正確に送信する必要があるため、ネットワーク自体によって決定されるわけではありません。
o TCP's ability to compensate for network impairments (such as loss, delay, and delay variation, outside of those caused by TCP itself) is directly proportional to the number of send-ACK round-trip exchanges per second (i.e., inversely proportional to the RTT). As a consequence, an impaired subpath may pass a short RTT local test even though it fails when the subpath is extended by an effectively perfect network to some larger RTT.
o ネットワーク障害（TCP自体が原因ではない損失、遅延、遅延変動など）を補償するTCPの機能は、1秒あたりのsend-ACKラウンドトリップ交換の数に直接比例します（つまり、RTTに反比例します） ）。結果として、障害のあるサブパスは、実質的に完全なネットワークによってサブパスがいくつかのより大きなRTTに拡張されたときに失敗しても、短いRTTローカルテストに合格する可能性があります。
o TCP has an extreme form of the Observer Effect (colloquially known as the "Heisenberg Effect"). Measurement and cross traffic interact in unknown and ill-defined ways. The situation is actually worse than the traditional physics problem where you can at least estimate bounds on the relative momentum of the measurement and measured particles. In general, for network measurement, you cannot determine even the order of magnitude of the effect. It is possible to construct measurement scenarios where the measurement traffic starves real user traffic, yielding an overly inflated measurement. The inverse is also possible: the user traffic can fill the network, such that the measurement traffic detects only minimal available capacity. In general, you cannot determine which scenario might be in effect, so you cannot gauge the relative magnitude of the uncertainty introduced by interactions with other network traffic.
o TCPには、オブザーバー効果（通称「ハイゼンベルク効果」）の極端な形式があります。測定とクロストラフィックは、未知の不適切な方法で相互作用します。実際の状況は、測定値と測定された粒子の相対運動量の範囲を少なくとも推定できる従来の物理問題よりもさらに悪いものです。一般に、ネットワーク測定の場合、影響の大きさを特定することはできません。測定トラフィックが実際のユーザートラフィックを枯渇させ、過度に膨らんだ測定を生成する測定シナリオを構築することが可能です。逆も可能です。ユーザートラフィックがネットワークをいっぱいにして、測定トラフィックが利用可能な最小容量のみを検出するようにすることができます。一般に、どのシナリオが有効であるかを判断できないため、他のネットワークトラフィックとの相互作用によって生じる不確実性の相対的な大きさを測定することはできません。
o As a consequence of the properties listed above, it is difficult, if not impossible, for two independent implementations (hardware or software) of TCP congestion control to produce equivalent performance results [RFC6576] under the same network conditions.
o 上記のプロパティの結果として、TCP輻輳制御の2つの独立した実装（ハードウェアまたはソフトウェア）が同じネットワーク条件下で同等のパフォーマンス結果[RFC6576]を生成することは、不可能ではないにしても困難です。
These properties are a consequence of the dynamic equilibrium behavior intrinsic to how all throughput-maximizing protocols interact with the Internet. These protocols rely on control systems based on estimated network metrics to regulate the quantity of data to send into the network. The packet-sending characteristics in turn alter the network properties estimated by the control system metrics, such that there are circular dependencies between every transmission characteristic and every estimated metric. Since some of these dependencies are nonlinear, the entire system is nonlinear, and any change anywhere causes a difficult-to-predict response in network metrics. As a consequence, Bulk Transport Capacity metrics have not fulfilled the analytic framework envisioned in [RFC2330].
これらのプロパティは、すべてのスループット最大化プロトコルがインターネットと対話する方法に固有の動的平衡動作の結果です。これらのプロトコルは、ネットワークに送信するデータの量を調整するために、推定ネットワークメトリックに基づく制御システムに依存しています。次に、パケット送信特性は、制御システムメトリックによって推定されたネットワークプロパティを変更します。これにより、すべての伝送特性と推定されたメトリックすべての間に循環依存関係があります。これらの依存関係の一部は非線形であるため、システム全体が非線形であり、任意の場所で変更を行うと、ネットワークメトリックの予測が困難な応答が発生します。結果として、バルクトランスポートキャパシティメトリックは、[RFC2330]で想定されている分析フレームワークを満たしていません。
Model-Based Metrics overcome these problems by making the measurement system open loop: the packet transfer statistics (akin to the network estimators) do not affect the traffic or traffic patterns (bursts), which are computed on the basis of the Target Transport Performance. A path or subpath meeting the Target Transfer Performance requirements would exhibit packet transfer statistics and estimated metrics that would not cause the control system to slow the traffic below the Target Data Rate.
モデルベースのメトリックは、測定システムを開ループにすることでこれらの問題を克服します。パケット転送統計（ネットワーク推定と同様）は、ターゲットトランスポートパフォーマンスに基づいて計算されるトラフィックまたはトラフィックパターン（バースト）に影響を与えません。ターゲット転送パフォーマンス要件を満たすパスまたはサブパスは、パケット転送統計および推定メトリックを示しますが、制御システムがトラフィックをターゲットデータレートより遅くすることはありません。
TCP and other self-clocked protocols (e.g., the Stream Control Transmission Protocol (SCTP)) carry the vast majority of all Internet data. Their dominant bulk data transport behavior is to have an approximately fixed quantity of data and acknowledgments (ACKs) circulating in the network. The data receiver reports arriving data by returning ACKs to the data sender, and the data sender typically responds by sending approximately the same quantity of data back into the network. The total quantity of data plus the data represented by ACKs circulating in the network is referred to as the "window". The mandatory congestion control algorithms incrementally adjust the window by sending slightly more or less data in response to each ACK. The fundamentally important property of this system is that it is self-clocked: the data transmissions are a reflection of the ACKs that were delivered by the network, and the ACKs are a reflection of the data arriving from the network.
TCPおよびその他のセルフクロックプロトコル（たとえば、ストリーム制御伝送プロトコル（SCTP））は、すべてのインターネットデータの大部分を伝送します。それらの主要なバルクデータ転送動作は、ほぼ一定量のデータと確認応答（ACK）がネットワークを循環することです。データ受信側はACKをデータ送信側に返すことで到着データを報告し、データ送信側は通常、ほぼ同じ量のデータをネットワークに送信して応答します。データとネットワーク内を循環するACKによって表されるデータの合計量は、「ウィンドウ」と呼ばれます。必須の輻輳制御アルゴリズムは、各ACKに応答してデータをわずかに多かれ少なかれ送信することにより、ウィンドウを段階的に調整します。このシステムの根本的に重要な特性は、それがセルフクロックであるということです。データ送信はネットワークによって配信されたACKを反映しており、ACKはネットワークから到着したデータを反映しています。
A number of protocol features cause bursts of data, even in idealized networks that can be modeled as simple queuing systems.
単純なキューイングシステムとしてモデル化できる理想的なネットワークであっても、多くのプロトコル機能がデータのバーストを引き起こします。
During slowstart, the IP rate is doubled on each RTT by sending twice as much data as was delivered to the receiver during the prior RTT. Each returning ACK causes the sender to transmit twice the data the ACK reported arriving at the receiver. For slowstart to be able to fill the pipe, the network must be able to tolerate slowstart bursts up to the full pipe size inflated by the anticipated window reduction on the first loss or ECN CE mark. For example, with classic Reno congestion control, an optimal slowstart has to end with a burst that is twice the bottleneck rate for one RTT in duration. This burst causes a queue that is equal to the pipe size (i.e., the window is twice the pipe size), so when the window is halved in response to the first packet loss, the new window will be the pipe size.
スロースタート中は、前のRTT中にレシーバーに配信されたデータの2倍のデータを送信することにより、各RTTでIPレートが2倍になります。 ACKを返すたびに、送信者は、ACKが受信者に到着したことを報告したデータを2回送信します。スロースタートがパイプを満たすことができるようにするには、ネットワークは、最初の損失またはECN CEマークで予想されるウィンドウの縮小によって増大するフルパイプサイズまでのスロースタートバーストを許容できる必要があります。たとえば、従来のReno輻輳制御では、最適なスロースタートは、1つのRTT期間のボトルネックレートの2倍のバーストで終了する必要があります。このバーストにより、キューはパイプサイズと同じになります（つまり、ウィンドウはパイプサイズの2倍になります）。最初のパケット損失に応答してウィンドウが半分になると、新しいウィンドウがパイプサイズになります。
Note that if the bottleneck IP rate is less than half of the capacity of the front path (which is almost always the case), the slowstart bursts will not by themselves cause significant queues anywhere else along the front path; they primarily exercise the queue at the dominant bottleneck.
ボトルネックのIPレートがフロントパスの容量の半分未満である場合（これはほとんどの場合に当てはまります）、スロースタートバースト自体がフロントパスの他の場所に大きなキューを発生させることはありません。彼らは主に支配的なボトルネックでキューを行使します。
Several common efficiency algorithms also cause bursts. The self-clock is typically applied to groups of packets: the receiver's delayed ACK algorithm generally sends only one ACK per two data segments. Furthermore, modern senders use TCP segmentation offload (TSO) to reduce CPU overhead. The sender's software stack builds super-sized TCP segments that the TSO hardware splits into MTU-sized segments on the wire. The net effect of TSO, delayed ACK, and other efficiency algorithms is to send bursts of segments at full sender interface rate.
いくつかの一般的な効率アルゴリズムもバーストを引き起こします。セルフクロックは通常、パケットのグループに適用されます。レシーバーの遅延ACKアルゴリズムは、通常、2つのデータセグメントごとに1つのACKのみを送信します。さらに、最新の送信側はTCPセグメンテーションオフロード（TSO）を使用してCPUオーバーヘッドを削減しています。送信側のソフトウェアスタックは、TSOハードウェアがワイヤ上のMTUサイズのセグメントに分割する超サイズのTCPセグメントを構築します。 TSO、遅延ACK、およびその他の効率アルゴリズムの正味の効果は、セグメントのバーストを完全な送信者インターフェイスレートで送信することです。
Note that these efficiency algorithms are almost always in effect, including during slowstart, such that slowstart typically has a two-level burst structure. Section 6.1 describes slowstart in more detail.
これらの効率アルゴリズムは、スロースタート中も含め、ほとんど常に有効です。スロースタートは通常、2レベルのバースト構造を持っています。セクション6.1では、スロースタートについて詳しく説明します。
Additional sources of bursts include TCP's initial window [RFC6928], application pauses, channel allocation mechanisms, and network devices that schedule ACKs. Appendix B describes these last two items. If the application pauses (e.g., stops reading or writing data) for some fraction of an RTT, many TCP implementations catch up to their earlier window size by sending a burst of data at the full sender interface rate. To fill a network with a realistic application, the network has to be able to tolerate sender interface rate bursts large enough to restore the prior window following application pauses.
バーストの追加のソースには、TCPの初期ウィンドウ[RFC6928]、アプリケーションの一時停止、チャネル割り当てメカニズム、およびACKをスケジュールするネットワークデバイスが含まれます。付録Bでは、これらの最後の2つの項目について説明します。 RTTの一部でアプリケーションが一時停止（たとえば、データの読み取りまたは書き込みを停止）した場合、多くのTCP実装は、完全な送信者インターフェイスレートでデータのバーストを送信することにより、以前のウィンドウサイズに追いつきます。ネットワークを現実的なアプリケーションで満たすために、ネットワークは、アプリケーションの一時停止後に以前のウィンドウを復元するのに十分な大きさの送信者インターフェイスレートバーストを許容できる必要があります。
Although the sender interface rate bursts are typically smaller than the last burst of a slowstart, they are at a higher IP rate so they potentially exercise queues at arbitrary points along the front path from the data sender up to and including the queue at the dominant bottleneck. It is known that these bursts can hurt network performance, especially in conjunction with other queue pressure; however, we are not aware of any models for estimating the impact or prescribing limits on the size or frequency of sender rate bursts.
送信者インターフェイスのレートバーストは通常、スロースタートの最後のバーストよりも小さいですが、IPレートが高いため、データ送信者から主要なボトルネックのキューまでのフロントパスに沿った任意のポイントでキューを実行する可能性があります。これらのバーストは、特に他のキュープレッシャーと組み合わせて、ネットワークパフォーマンスを低下させる可能性があることが知られています。ただし、送信者レートバーストのサイズまたは頻度への影響または処方制限を推定するためのモデルについては認識していません。
In conclusion, to verify that a path can meet a Target Transport Performance, it is necessary to independently confirm that the path can tolerate bursts at the scales that can be caused by the above mechanisms. Three cases are believed to be sufficient:
結論として、パスがターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすことができることを確認するには、パスが上記のメカニズムによって引き起こされる可能性があるスケールでのバーストを許容できることを個別に確認する必要があります。 3つのケースで十分であると考えられています。
o Two-level slowstart bursts sufficient to get connections started properly.
o 接続を適切に開始するには、2レベルのスロースタートバーストで十分です。
o Ubiquitous sender interface rate bursts caused by efficiency algorithms. We assume four packet bursts to be the most common case, since it matches the effects of delayed ACK during slowstart. These bursts should be assumed not to significantly affect packet transfer statistics.
o 効率アルゴリズムによって引き起こされるユビキタスセンダーインターフェイスレートバースト。スロースタート時の遅延ACKの影響と一致するため、4つのパケットバーストが最も一般的なケースであると想定しています。これらのバーストは、パケット転送統計に大きな影響を与えないものと想定する必要があります。
o Infrequent sender interface rate bursts that are the maximum of the full target_window_size and the initial window size (10 segments in [RFC6928]). The target_run_length may be derated for these large fast bursts.
o 完全なtarget_window_sizeと初期ウィンドウサイズ（[RFC6928]の10セグメント）の最大値である、まれな送信者インターフェイスレートバースト。 target_run_lengthは、これらの大きな高速バーストではディレーティングされる場合があります。
If a subpath can meet the required packet loss ratio for bursts at all of these scales, then it has sufficient buffering at all potential bottlenecks to tolerate any of the bursts that are likely introduced by TCP or other transport protocols.
サブパスがこれらすべてのスケールでバーストに必要なパケット損失率を満たすことができる場合、サブパスはすべての潜在的なボトルネックで十分なバッファリングを行い、TCPまたは他のトランスポートプロトコルによって導入される可能性のあるバーストを許容します。
A complete path is expected to be able to attain a specified Bulk Transport Capacity if the path's RTT is equal to or smaller than the Target RTT, the path's MTU is equal to or larger than the Target MTU, and all of the following conditions are met:
パスのRTTがターゲットRTT以下であり、パスのMTUがターゲットMTU以上であり、次の条件がすべて満たされている場合、完全なパスは指定されたバルクトランスポートキャパシティを達成できると予想されます。 ：
1. The IP capacity is above the Target Data Rate by a sufficient margin to cover all TCP/IP overheads. This can be confirmed by the tests described in Section 8.1 or any number of IP capacity tests adapted to implement MBM.
1. IP容量は、すべてのTCP / IPオーバーヘッドをカバーするのに十分なマージンでターゲットデータレートを上回っています。これは、セクション8.1で説明されているテスト、またはMBMを実装するように適合された任意の数のIPキャパシティテストによって確認できます。
2. The observed packet transfer statistics are better than required by a suitable TCP performance model (e.g., fewer packet losses or ECN CE marks). See Section 8.1 or any number of low- or fixed-rate packet loss tests outside of MBM.
2. 観測されたパケット転送統計は、適切なTCPパフォーマンスモデルで必要とされるよりも優れています（たとえば、パケット損失やECN CEマークが少ない）。セクション8.1、またはMBM以外の任意の数の低速または固定レートのパケット損失テストを参照してください。
3. There is sufficient buffering at the dominant bottleneck to absorb a slowstart burst large enough to get the flow out of slowstart at a suitable window size. See Section 8.3.
3. 主要なボトルネックには十分なバッファリングがあり、適切なウィンドウサイズでフローをスロースタートから出すのに十分な大きさのスロースタートバーストを吸収します。セクション8.3を参照してください。
4. There is sufficient buffering in the front path to absorb and smooth sender interface rate bursts at all scales that are likely to be generated by the application, any channel arbitration in the ACK path, or any other mechanisms. See Section 8.4.
4. アプリケーション、ACKパス内のチャネルアービトレーション、またはその他のメカニズムによって生成される可能性のあるすべてのスケールで送信者インターフェイスレートバーストを吸収および平滑化するために、フロントパスには十分なバッファリングがあります。セクション8.4を参照してください。
5. When there is a slowly rising standing queue at the bottleneck, then the onset of packet loss has to be at an appropriate point (in time or in queue depth) and has to be progressive, for example, by use of Active Queue Management [RFC7567]. See Section 8.2.
5. ボトルネックにゆっくりと上昇するスタンディングキューがある場合、パケット損失の開始は適切な時点（時間内またはキューの深さ）である必要があり、たとえばアクティブキュー管理[RFC7567 ]。セクション8.2を参照してください。
6. When there is a standing queue at a bottleneck for a shared media subpath (e.g., a half-duplex link), there must be a suitable bound on the interaction between ACKs and data, for example, due to the channel arbitration mechanism. See Section 8.2.4.
6. 共有メディアサブパス（半二重リンクなど）のボトルネックにスタンディングキューがある場合、たとえばチャネルアービトレーションメカニズムのために、ACKとデータの間の相互作用に適切な境界がなければなりません。セクション8.2.4を参照してください。
Note that conditions 1 through 4 require capacity tests for validation and thus may need to be monitored on an ongoing basis. Conditions 5 and 6 require engineering tests, which are best performed in controlled environments (e.g., bench tests). They won't generally fail due to load but may fail in the field (e.g., due to configuration errors, etc.) and thus should be spot checked.
条件1から4は検証のために容量テストを必要とするため、継続的に監視する必要がある場合があることに注意してください。条件5と6には、制御された環境（ベンチテストなど）で最適に実行されるエンジニアリングテストが必要です。これらは通常、ロードが原因で失敗することはありませんが、フィールドで失敗する可能性があるため（構成エラーなどが原因で）、そのため、スポットチェックを行う必要があります。
A tool that can perform many of the tests is available from [MBMSource].
多くのテストを実行できるツールは、[MBMSource]から入手できます。
Model-Based Metrics are designed to fulfill some additional requirements that were not recognized at the time RFC 2330 [RFC2330] was published. These missing requirements may have significantly contributed to policy difficulties in the IP measurement space. Some additional requirements are:
モデルベースのメトリックは、RFC 2330 [RFC2330]が公開されたときに認識されなかったいくつかの追加要件を満たすように設計されています。これらの不足している要件は、IP測定空間におけるポリシーの問題に大きく貢献した可能性があります。追加の要件は次のとおりです。
o IP metrics must be actionable by the ISP -- they have to be interpreted in terms of behaviors or properties at the IP or lower layers that an ISP can test, repair, and verify.
o IPメトリックはISPによって実行可能である必要があります-ISPがテスト、修復、および検証できるIPまたは下位レイヤーでの動作またはプロパティの観点から解釈する必要があります。
o Metrics should be spatially composable, such that measures of concatenated paths should be predictable from subpaths.
o メトリックは空間的に構成可能でなければならず、連結されたパスの測定値はサブパスから予測可能でなければなりません。
o Metrics must be vantage point invariant over a significant range of measurement point choices, including off-path measurement points. The only requirements for Measurement Point (MP) selection should be that the RTT between the MPs is below some reasonable bound and that the effects of the "test leads" connecting MPs to the subpath under test can be calibrated out of the measurements. The latter might be accomplished if the test leads are effectively ideal or their properties can be deducted from the measurements between the MPs. While many tests require that the test leads have at least as much IP capacity as the subpath under test, some do not, for example, the Background Packet Transfer Statistics Tests described in Section 8.1.3.
o メトリックは、オフパス測定ポイントを含む、測定ポイントの選択のかなりの範囲にわたって、視点が不変である必要があります。測定ポイント（MP）を選択するための唯一の要件は、MP間のRTTがある程度の限界を下回っていることと、MPをテスト中のサブパスに接続する「テストリード」の影響を測定値から校正できることです。後者は、テストリードが効果的に理想的であるか、またはMP間の測定値からそれらの特性を差し引くことができる場合に達成される可能性があります。多くのテストでは、テストリードに少なくともテスト中のサブパスと同じIP容量が必要ですが、たとえば、セクション8.1.3で説明されているバックグラウンドパケット転送統計テストではないものもあります。
o Metric measurements should be repeatable by multiple parties with no specialized access to MPs or diagnostic infrastructure. It should be possible for different parties to make the same measurement and observe the same results. In particular, it is important that both a consumer (or the consumer's delegate) and ISP be able to perform the same measurement and get the same result. Note that vantage independence is key to meeting this requirement.
o メトリック測定は、MPや診断インフラストラクチャへの特別なアクセスを持たない複数の関係者が再現できる必要があります。異なる当事者が同じ測定を行い、同じ結果を観察することが可能であるべきです。特に、消費者（または消費者の代理人）とISPの両方が同じ測定を実行して同じ結果を得ることができることが重要です。この要件を満たすには、有利な独立性が重要です。
The target end-to-end parameters are the Target Data Rate, Target RTT, and Target MTU as defined in Section 3. These parameters are determined by the needs of the application or the ultimate end user and the complete Internet path over which the application is expected to operate. The target parameters are in units that make sense to layers above the TCP layer: payload bytes delivered to the application. They exclude overheads associated with TCP and IP headers, retransmits and other protocols (e.g., DNS). Note that IP-based network services include TCP headers and retransmissions as part of delivered payload; this difference (header_overhead) is recognized in calculations below.
ターゲットエンドツーエンドのパラメーターは、セクション3で定義されているターゲットデータレート、ターゲットRTT、およびターゲットMTUです。これらのパラメーターは、アプリケーションまたは最終的なエンドユーザーのニーズと、アプリケーションが経由する完全なインターネットパスによって決定されます。作動する予定です。ターゲットパラメータは、TCPレイヤーより上のレイヤーに意味のある単位であり、アプリケーションに配信されるペイロードバイトです。 TCPおよびIPヘッダー、再送信、およびその他のプロトコル（DNSなど）に関連するオーバーヘッドは除外されます。 IPベースのネットワークサービスには、配信されたペイロードの一部としてTCPヘッダーと再送信が含まれます。この違い（header_overhead）は、以下の計算で認識されます。
Other end-to-end parameters defined in Section 3 include the effective bottleneck data rate, the sender interface data rate, and the TCP and IP header sizes.
セクション3で定義されている他のエンドツーエンドのパラメーターには、有効なボトルネックデータレート、送信者インターフェイスのデータレート、TCPおよびIPヘッダーサイズが含まれます。
The target_data_rate must be smaller than all subpath IP capacities by enough headroom to carry the transport protocol overhead, explicitly including retransmissions and an allowance for fluctuations in TCP's actual data rate. Specifying a target_data_rate with insufficient headroom is likely to result in brittle measurements that have little predictive value.
target_data_rateは、再送やTCPの実際のデータレートの変動に対する許容量を明示的に含めて、トランスポートプロトコルのオーバーヘッドを運ぶのに十分なヘッドルームだけ、すべてのサブパスIP容量よりも小さくなければなりません。ヘッドルームが不十分なtarget_data_rateを指定すると、予測値がほとんどない脆弱な測定結果になる可能性があります。
Note that the target parameters can be specified for a hypothetical path (for example, to construct TIDS designed for bench testing in the absence of a real application) or for a live in situ test of production infrastructure.
ターゲットパラメーターは、架空のパス（たとえば、実際のアプリケーションがない場合のベンチテスト用に設計されたTIDSを構築するため）または実稼働インフラストラクチャのライブの現場テスト用に指定できることに注意してください。
The number of concurrent connections is explicitly not a parameter in this model. If a subpath requires multiple connections in order to meet the specified performance, that must be stated explicitly, and the procedure described in Section 6.4 applies.
同時接続の数は、このモデルのパラメーターではありません。指定されたパフォーマンスを満たすためにサブパスで複数の接続が必要な場合は、明示的に指定する必要があり、6.4節で説明されている手順が適用されます。
The Target Transport Performance is used to derive the target_window_size and the reference target_run_length.
Target Transport Performanceは、target_window_sizeおよび参照target_run_lengthを導出するために使用されます。
The target_window_size is the average window size in packets needed to meet the target_rate, for the specified target_RTT and target_MTU. To calculate target_window_size:
target_window_sizeは、指定されたtarget_RTTおよびtarget_MTUについて、target_rateを満たすために必要なパケットの平均ウィンドウサイズです。 target_window_sizeを計算するには：
target_window_size = ceiling(target_rate * target_RTT / (target_MTU - header_overhead)) The target_run_length is an estimate of the minimum required number of unmarked packets that must be delivered between losses or ECN CE marks, as computed by a mathematical model of TCP congestion control. The derivation here is parallel to the derivation in [MSMO97] and, by design, is quite conservative.
target_window_size = ceiling（target_rate * target_RTT /（target_MTU-header_overhead））target_run_lengthは、TCP輻輳制御の数学モデルによって計算された、損失またはECN CEマークの間に配信する必要があるマークされていないパケットの最小必要数の推定です。ここでの導出は、[MSMO97]での導出と並行しており、設計上、かなり保守的です。
The reference target_run_length is derived as follows. Assume the subpath_IP_capacity is infinitesimally larger than the target_data_rate plus the required header_overhead. Then, target_window_size also predicts the onset of queuing. A larger window will cause a standing queue at the bottleneck.
参照target_run_lengthは次のように導出されます。 subpath_IP_capacityは、target_data_rateに必要なheader_overheadを加えたものよりも無限に大きいと仮定します。次に、target_window_sizeはキューイングの開始も予測します。ウィンドウが大きくなると、ボトルネックでスタンディングキューが発生します。
Assume the transport protocol is using standard Reno-style Additive Increase Multiplicative Decrease (AIMD) congestion control [RFC5681] (but not Appropriate Byte Counting [RFC3465]) and the receiver is using standard delayed ACKs. Reno increases the window by one packet every pipe size worth of ACKs. With delayed ACKs, this takes two RTTs per increase. To exactly fill the pipe, the spacing of losses must be no closer than when the peak of the AIMD sawtooth reached exactly twice the target_window_size. Otherwise, the multiplicative window reduction triggered by the loss would cause the network to be underfilled. Per [MSMO97] the number of packets between losses must be the area under the AIMD sawtooth. They must be no more frequent than every 1 in ((3/2)*target_window_size)*(2*target_window_size) packets, which simplifies to:
トランスポートプロトコルが標準のRenoスタイルの加算的増加乗法的減少（AIMD）輻輳制御[RFC5681]（ただし、適切なバイトカウント[RFC3465]ではない）を使用しており、受信機が標準の遅延ACKを使用していると想定します。 Renoは、ACKに相当するパイプサイズごとにウィンドウを1パケットずつ増やします。遅延ACKを使用すると、増加ごとに2つのRTTがかかります。パイプを正確に埋めるには、損失の間隔がAIMDのこぎり波のピークがtarget_window_sizeのちょうど2倍に達したときよりも近くてはなりません。そうしないと、損失によってトリガーされる乗法ウィンドウの削減により、ネットワークが不足する原因になります。 [MSMO97]によると、損失間のパケット数はAIMDのこぎり歯の下の領域でなければなりません。それらは、（（3/2）* target_window_size）*（2 * target_window_size）パケットで1を超える頻度である必要がありません。
target_run_length = 3*(target_window_size^2)
Note that this calculation is very conservative and is based on a number of assumptions that may not apply. Appendix A discusses these assumptions and provides some alternative models. If a different model is used, an FSTIDS must document the actual method for computing target_run_length and the ratio between alternate target_run_length and the reference target_run_length calculated above, along with a discussion of the rationale for the underlying assumptions.
この計算は非常に保守的であり、適用されない可能性のある多くの仮定に基づいていることに注意してください。付録Aでは、これらの前提について説明し、いくつかの代替モデルを示します。別のモデルを使用する場合、FSTIDSは、target_run_lengthを計算する実際の方法と、上記で計算された代替のtarget_run_lengthと参照target_run_lengthの比率を、基礎となる仮定の根拠の説明とともに文書化する必要があります。
Most of the individual parameters for the tests in Section 8 are derived from target_window_size and target_run_length.
セクション8のテストの個々のパラメーターのほとんどは、target_window_sizeおよびtarget_run_lengthから派生しています。
Since some aspects of the models are very conservative, the MBM framework permits some latitude in derating test parameters. Rather than trying to formalize more complicated models, we permit some test parameters to be relaxed as long as they meet some additional procedural constraints: o The FSTIDS must document and justify the actual method used to compute the derated metric parameters.
モデルのいくつかの側面は非常に保守的であるため、MBMフレームワークでは、テストパラメーターのディレーティングにおいてある程度の自由度を認めています。より複雑なモデルを定式化しようとするのではなく、いくつかの追加の手続き上の制約を満たす限り、いくつかのテストパラメーターを緩和できます。o FSTIDSは、ディレーティングされたメトリックパラメーターの計算に使用される実際の方法を文書化し、正当化する必要があります。
o The validation procedures described in Section 10 must be used to demonstrate the feasibility of meeting the Target Transport Performance with infrastructure that just barely passes the derated tests.
o セクション10で説明されている検証手順は、ディレーティングテストにほとんど合格しないインフラストラクチャでターゲットトランスポートパフォーマンスを満たす実現可能性を実証するために使用する必要があります。
o The validation process for an FSTIDS itself must be documented in such a way that other researchers can duplicate the validation experiments.
o FSTIDS自体の検証プロセスは、他の研究者が検証実験を複製できるように文書化する必要があります。
Except as noted, all tests below assume no derating. Tests for which there is not currently a well-established model for the required parameters explicitly include derating as a way to indicate flexibility in the parameters.
特に明記しない限り、以下のすべてのテストはディレーティングがないことを前提としています。現在、必須パラメーターの十分に確立されたモデルがないテストには、パラメーターの柔軟性を示す方法としてディレーティングが明示的に含まれています。
Many tests have preconditions that are required to assure their validity. Examples include the presence or non-presence of cross traffic on specific subpaths; negotiating ECN; and a test stream preamble of appropriate length to achieve stable access to network resources in the presence of reactive network elements (as defined in Section 1.1 of [RFC7312]). If preconditions are not properly satisfied for some reason, the tests should be considered to be inconclusive. In general, it is useful to preserve diagnostic information as to why the preconditions were not met and any test data that was collected even if it is not useful for the intended test. Such diagnostic information and partial test data may be useful for improving the test or test procedures themselves.
多くのテストには、その有効性を保証するために必要な前提条件があります。例には、特定のサブパス上のクロストラフィックの存在または非存在が含まれます。 ECNの交渉;リアクティブネットワーク要素がある場合にネットワークリソースへの安定したアクセスを実現するための適切な長さのテストストリームプリアンブル（[RFC7312]のセクション1.1で定義）。何らかの理由で前提条件が適切に満たされていない場合、テストは決定的ではないと見なされます。一般に、前提条件が満たされていない理由に関する診断情報と、目的のテストに役立たない場合でも収集されたテストデータを保存しておくと役立ちます。このような診断情報と部分的なテストデータは、テストまたはテスト手順自体の改善に役立つ場合があります。
It is important to preserve the record that a test was scheduled; otherwise, precondition enforcement mechanisms can introduce sampling bias. For example, canceling tests due to cross traffic on subscriber access links might introduce sampling bias in tests of the rest of the network by reducing the number of tests during peak network load.
テストがスケジュールされたという記録を保存することが重要です。それ以外の場合、前提条件の実施メカニズムにより、サンプリングバイアスが発生する可能性があります。たとえば、サブスクライバアクセスリンクのクロストラフィックが原因でテストをキャンセルすると、ネットワーク負荷のピーク時のテストの数が減り、残りのネットワークのテストにサンプリングバイアスが生じる可能性があります。
Test preconditions and failure actions must be specified in an FSTIDS.
テストの前提条件とエラーアクションは、FSTIDSで指定する必要があります。
Many important properties of Model-Based Metrics, such as vantage independence, are a consequence of using test streams that have temporal structures that mimic TCP or other transport protocols running over a complete path. As described in Section 4.1, self-
視点の独立性など、モデルベースのメトリックの多くの重要なプロパティは、TCPまたは他の完全なパスで実行されているトランスポートプロトコルを模倣する一時的な構造を持つテストストリームを使用した結果です。セクション4.1で説明されているように、
clocked protocols naturally have burst structures related to the RTT and pipe size of the complete path. These bursts naturally get larger (contain more packets) as either the Target RTT or Target Data Rate get larger or the Target MTU gets smaller. An implication of these relationships is that test streams generated by running self-clocked protocols over short subpaths may not adequately exercise the queuing at any bottleneck to determine if the subpath can support the full Target Transport Performance over the complete path.
クロックされたプロトコルは、当然、RTTおよび完全なパスのパイプサイズに関連するバースト構造を持っています。これらのバーストは、ターゲットRTTまたはターゲットデータレートが大きくなるか、ターゲットMTUが小さくなると、当然大きくなります（より多くのパケットが含まれます）。これらの関係の意味は、短いサブパスでセルフクロックプロトコルを実行して生成されたテストストリームが、ボトルネックでキューイングを適切に実行して、サブパスが完全なパスで完全なターゲットトランスポートパフォーマンスをサポートできるかどうかを判断できない場合があることです。
Failing to authentically mimic TCP's temporal structure is part of the reason why simple performance tools such as iPerf, netperf, nc, etc., have the reputation for yielding false pass results over short test paths, even when a subpath has a flaw.
TCPの時間構造を本物のように模倣しないことは、iPerf、netperf、ncなどの単純なパフォーマンスツールが、サブパスに欠陥がある場合でも、短いテストパスで誤ったパス結果を生成するという評判がある理由の一部です。
The definitions in Section 3 are sufficient for most test streams. We describe the slowstart and standing queue test streams in more detail.
ほとんどのテストストリームでは、セクション3の定義で十分です。スロースタートとスタンディングキューのテストストリームについて詳しく説明します。
In conventional measurement practice, stochastic processes are used to eliminate many unintended correlations and sample biases. However, MBM tests are designed to explicitly mimic temporal correlations caused by network or protocol elements themselves. Some portions of these systems, such as traffic arrival (e.g., test scheduling), are naturally stochastic. Other behaviors, such as back-to-back packet transmissions, are dominated by implementation-specific deterministic effects. Although these behaviors always contain non-deterministic elements and might be modeled stochastically, these details typically do not contribute significantly to the overall system behavior. Furthermore, it is known that real protocols are subject to failures caused by network property estimators suffering from bias due to correlation in their own traffic. For example, TCP's RTT estimator used to determine the Retransmit Timeout (RTO), can be fooled by periodic cross traffic or start-stop applications. For these reasons, many details of the test streams are specified deterministically.
従来の測定手法では、確率論的プロセスを使用して、多くの意図しない相関とサンプルバイアスを排除しています。ただし、MBMテストは、ネットワークまたはプロトコル要素自体によって引き起こされる時間的相関を明示的に模倣するように設計されています。トラフィックの到着（テストのスケジューリングなど）など、これらのシステムの一部は自然に確率的です。バックツーバックパケット送信などの他の動作は、実装固有の決定論的影響が支配的です。これらの動作は常に非決定論的な要素を含み、確率論的にモデル化される可能性がありますが、これらの詳細は通常、システム全体の動作に大きく影響することはありません。さらに、実際のプロトコルは、自身のトラフィックの相関によるバイアスに悩まされているネットワークプロパティエスティメータによって引き起こされる障害の影響を受けることが知られています。たとえば、再送信タイムアウト（RTO）を決定するために使用されるTCPのRTT見積もりは、定期的なクロストラフィックまたはスタートストップアプリケーションによってだまされる可能性があります。これらの理由により、テストストリームの多くの詳細は決定論的に指定されます。
It may prove useful to introduce fine-grained noise sources into the models used for generating test streams in an update of Model-Based Metrics, but the complexity is not warranted at the time this document was written.
モデルベースのメトリックの更新でテストストリームの生成に使用されるモデルにきめ細かいノイズソースを導入すると役立つ場合がありますが、このドキュメントが作成された時点では、複雑さは保証されていません。
TCP slowstart has a two-level burst structure as shown in Figure 2. The fine time structure is caused by efficiency algorithms that deliberately batch work (CPU, channel allocation, etc.) to better amortize certain network and host overheads. ACKs passing through the return path typically cause the sender to transmit small bursts of data at the full sender interface rate. For example, TCP Segmentation Offload (TSO) and Delayed Acknowledgment both contribute to this effect. During slowstart, these bursts are at the same headway as the returning ACKs but are typically twice as large (e.g., have twice as much data) as the ACK reported was delivered to the receiver. Due to variations in delayed ACK and algorithms such as Appropriate Byte Counting [RFC3465], different pairs of senders and receivers produce slightly different burst patterns. Without loss of generality, we assume each ACK causes four packet sender interface rate bursts at an average headway equal to the ACK headway; this corresponds to sending at an average rate equal to twice the effective bottleneck IP rate. Each slowstart burst consists of a series of four packet sender interface rate bursts such that the total number of packets is the current window size (as of the last packet in the burst).
TCPスロースタートは、図2に示すように2つのレベルのバースト構造を持っています。細かい時間構造は、特定のネットワークとホストのオーバーヘッドをよりよく償却するために意図的にバッチ処理（CPU、チャネル割り当てなど）を行う効率アルゴリズムによって引き起こされます。リターンパスを通過するACKにより、通常、送信者は完全な送信者インターフェイスレートでデータの小さなバーストを送信します。たとえば、TCPセグメンテーションオフロード（TSO）と遅延確認応答の両方がこの影響の一因となります。スロースタート中、これらのバーストは返されるACKと同じ進行方向にありますが、通常、報告されたACKがレシーバーに配信されたときの2倍の大きさです（たとえば、2倍のデータがあります）。遅延ACKおよび適切なバイトカウント[RFC3465]などのアルゴリズムのバリエーションにより、送信者と受信者の異なるペアは、わずかに異なるバーストパターンを生成します。一般性を失うことなく、各ACKにより、ACKヘッドウェイと等しい平均ヘッドウェイで4つのパケット送信者インターフェイスレートバーストが発生すると想定します。これは、有効なボトルネックIPレートの2倍に等しい平均レートで送信することに対応します。各スロースタートバーストは、一連の4つのパケットセンダーインターフェイスレートバーストで構成されているため、パケットの総数は現在のウィンドウサイズになります（バーストの最後のパケットとして）。
The coarse time structure is due to each RTT being a reflection of the prior RTT. For real transport protocols, each slowstart burst is twice as large (twice the window) as the previous burst but is spread out in time by the network bottleneck, such that each successive RTT exhibits the same effective bottleneck IP rate. The slowstart phase ends on the first lost packet or ECN mark, which is intended to happen after successive slowstart bursts merge in time: the next burst starts before the bottleneck queue is fully drained and the prior burst is complete.
粗い時間構造は、各RTTが以前のRTTを反映しているためです。実際のトランスポートプロトコルの場合、各スロースタートバーストは前のバーストの2倍（ウィンドウの2倍）ですが、ネットワークボトルネックによって時間内に分散されるため、連続する各RTTは同じ実効ボトルネックIPレートを示します。スロースタートフェーズは、最初の失われたパケットまたはECNマークで終了します。これは、連続するスロースタートバーストが時間内にマージした後に発生することを目的としています。次のバーストは、ボトルネックキューが完全に排出され、前のバーストが完了する前に開始されます。
For the diagnostic tests described below, we preserve the fine time structure but manipulate the coarse structure of the slowstart bursts (burst size and headway) to measure the ability of the dominant bottleneck to absorb and smooth slowstart bursts.
以下で説明する診断テストでは、細かい時間構造を保持しながら、スロースタートバーストの粗い構造（バーストサイズとヘッドウェイ）を操作して、主要なボトルネックがスロースタートバーストを吸収および平滑化する能力を測定します。
Note that a stream of repeated slowstart bursts has three different average rates, depending on the averaging time interval. At the finest timescale (a few packet times at the sender interface), the peak of the average IP rate is the same as the sender interface rate; at a medium timescale (a few ACK times at the dominant bottleneck), the peak of the average IP rate is twice the implied bottleneck IP capacity; and at timescales longer than the target_RTT and when the burst size is equal to the target_window_size, the average rate is equal to the target_data_rate. This pattern corresponds to repeating the last RTT of TCP slowstart when delayed ACK and sender-side byte counting are present but without the limits specified in Appropriate Byte Counting [RFC3465].
繰り返されるスロースタートバーストのストリームには、平均化時間間隔に応じて、3つの異なる平均レートがあることに注意してください。最も細かいタイムスケール（送信側インターフェースで数パケット時間）では、平均IPレートのピークは送信側インターフェースレートと同じです。中程度のタイムスケール（主要なボトルネックで数回のACK時間）では、平均IPレートのピークは、暗黙のボトルネックIP容量の2倍です。また、target_RTTよりも長いタイムスケールで、バーストサイズがtarget_window_sizeと等しい場合、平均レートはtarget_data_rateと等しくなります。このパターンは、遅延ACKと送信側のバイトカウントが存在するが、適切なバイトカウント[RFC3465]で指定された制限がない場合に、TCPスロースタートの最後のRTTを繰り返すことに対応します。
time ==> ( - equals one packet)
Fine time structure of the packet stream:
パケットストリームの細かい時間構造：
---- ---- ---- ---- ----
|<>| sender interface rate bursts (typically 3 or 4 packets)
|<===>| burst headway (from the ACK headway)
\____repeating sender______/
rate bursts
Coarse (RTT-level) time structure of the packet stream:
パケットストリームの粗（RTTレベル）時間構造：
---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ...
|<========================>| slowstart burst size (from the window)
|<==============================================>| slowstart headway
(from the RTT)
\__________________________/ \_________ ...
one slowstart burst Repeated slowstart bursts
Figure 2: Multiple Levels of Slowstart Bursts
図2：複数レベルのスロースタートバースト
Pseudo constant bit rate (CBR) is implemented by running a standard self-clocked protocol such as TCP with a fixed window size. If that window size is test_window, the data rate will be slightly above the target_rate.
疑似固定ビットレート（CBR）は、固定ウィンドウサイズでTCPなどの標準のセルフクロックプロトコルを実行することによって実装されます。そのウィンドウサイズがtest_windowの場合、データレートはtarget_rateをわずかに上回ります。
Since the test_window is constrained to be an integer number of packets, for small RTTs or low data rates, there may not be sufficiently precise control over the data rate. Rounding the test_window up (as defined above) is likely to result in data rates that are higher than the target rate, but reducing the window by one packet may result in data rates that are too small. Also, cross traffic potentially raises the RTT, implicitly reducing the rate. Cross traffic that raises the RTT nearly always makes the test more strenuous (i.e., more demanding for the network path).
test_windowは整数のパケット数に制限されているため、RTTが小さい場合やデータレートが低い場合、データレートを十分に正確に制御できない場合があります。 test_windowを（上記で定義したように）切り上げると、データレートがターゲットレートより高くなる可能性がありますが、ウィンドウを1パケット減らすと、データレートが小さすぎる可能性があります。また、クロストラフィックはRTTを上げる可能性があり、暗黙的にレートを下げます。 RTTを上げるクロストラフィックは、ほとんどの場合、テストをより困難にします（つまり、ネットワークパスの要求が高くなります）。
Note that Constant Window Pseudo CBR (and Scanned Window Pseudo CBR in the next section) both rely on a self-clock that is at least partially derived from the properties of the subnet under test. This introduces the possibility that the subnet under test exhibits behaviors such as extreme RTT fluctuations that prevent these algorithms from accurately controlling data rates.
Constant Window Pseudo CBR（および次のセクションのScanned Window Pseudo CBR）はどちらも、テスト中のサブネットのプロパティから少なくとも部分的に派生したセルフクロックに依存していることに注意してください。これにより、テスト対象のサブネットが極端なRTT変動などの動作を示し、これらのアルゴリズムがデータレートを正確に制御できなくなる可能性があります。
An FSTIDS specifying a Constant Window Pseudo CBR test must explicitly indicate under what conditions errors in the data rate cause tests to be inconclusive. Conventional paced measurement traffic may be more appropriate for these environments.
Constant Window Pseudo CBRテストを指定するFSTIDSは、データレートのエラーが原因でテストが決定的でない原因となる状況を明示的に示す必要があります。これらの環境には、従来のペース測定トラフィックがより適切な場合があります。
Scanned Window Pseudo CBR is similar to the Constant Window Pseudo CBR described above, except the window is scanned across a range of sizes designed to include two key events: the onset of queuing and the onset of packet loss or ECN CE marks. The window is scanned by incrementing it by one packet every 2*target_window_size delivered packets. This mimics the additive increase phase of standard Reno TCP congestion avoidance when delayed ACKs are in effect. Normally, the window increases are separated by intervals slightly longer than twice the target_RTT.
スキャンされたウィンドウの疑似CBRは、2つの主要なイベントを含むように設計されたサイズの範囲にわたってウィンドウがスキャンされることを除いて、上記の定数ウィンドウの疑似CBRに似ています：キューイングの開始とパケット損失またはECN CEマークの開始。ウィンドウは、2 * target_window_sizeの配信パケットごとに1パケットずつ増分してスキャンされます。これは、遅延ACKが有効な場合の、標準のReno TCP輻輳回避の追加の増加フェーズを模倣しています。通常、ウィンドウの増加は、target_RTTの2倍よりも少し長い間隔で区切られています。
There are two ways to implement this test: 1) applying a window clamp to standard congestion control in a standard protocol such as TCP and 2) stiffening a non-standard transport protocol. When standard congestion control is in effect, any losses or ECN CE marks cause the transport to revert to a window smaller than the clamp, such that the scanning clamp loses control of the window size. The NPAD (Network Path and Application Diagnostics) pathdiag tool is an example of this class of algorithms [Pathdiag].
このテストを実装する方法は2つあります。1）ウィンドウクランプをTCPなどの標準プロトコルの標準的な輻輳制御に適用すること、2）非標準のトランスポートプロトコルを強化することです。標準の輻輳制御が有効な場合、損失またはECN CEマークにより、トランスポートはクランプよりも小さいウィンドウに戻り、スキャンクランプがウィンドウサイズの制御を失うことになります。 NPAD（ネットワークパスおよびアプリケーション診断）pathdiagツールは、このクラスのアルゴリズムの例です[Pathdiag]。
Alternatively, a non-standard congestion control algorithm can respond to losses by transmitting extra data, such that it maintains the specified window size independent of losses or ECN CE marks. Such a stiffened transport explicitly violates mandatory Internet congestion control [RFC5681] and is not suitable for in situ testing. It is only appropriate for engineering testing under laboratory conditions. The Windowed Ping tool implements such a test [WPING]. This tool has been updated (see [mpingSource]).
または、非標準の輻輳制御アルゴリズムは、損失またはECN CEマークとは無関係に指定されたウィンドウサイズを維持するように、追加のデータを送信することで損失に対応できます。このような強化されたトランスポートは、必須のインターネット輻輳制御[RFC5681]に明示的に違反しており、現場でのテストには適していません。実験室条件下でのエンジニアリングテストにのみ適しています。 Windowed Pingツールは、このようなテストを実装しています[WPING]。このツールは更新されています（[mpingSource]を参照）。
The test procedures in Section 8.2 describe how to the partition the scans into regions and how to interpret the results.
セクション8.2のテスト手順では、スキャンを領域に分割する方法と、結果を解釈する方法について説明します。
The procedures described in this document are only directly applicable to single-stream measurement, e.g., one TCP connection or measurement stream. In an ideal world, we would disallow all performance claims based on multiple concurrent streams, but this is not practical due to at least two issues. First, many very high-rate link technologies are channelized and at last partially pin the flow-to-channel mapping to minimize packet reordering within flows.
このドキュメントで説明されている手順は、単一のストリーム測定、たとえば1つのTCP接続または測定ストリームにのみ直接適用できます。理想的な世界では、複数の同時ストリームに基づくすべてのパフォーマンスの主張を拒否しますが、これは少なくとも2つの問題のために現実的ではありません。まず、非常に高速なリンク技術の多くがチャネル化され、最後にフローからチャネルへのマッピングを部分的に固定して、フロー内のパケットの並べ替えを最小限に抑えます。
Second, TCP itself has scaling limits. Although the former problem might be overcome through different design decisions, the latter problem is more deeply rooted.
次に、TCP自体にスケーリングの制限があります。前者の問題はさまざまな設計上の決定によって克服できるかもしれませんが、後者の問題はより深く根付いています。
All congestion control algorithms that are philosophically aligned with [RFC5681] (e.g., claim some level of TCP compatibility, friendliness, or fairness) have scaling limits; that is, as a long fat network (LFN) with a fixed RTT and MTU gets faster, these congestion control algorithms get less accurate and, as a consequence, have difficulty filling the network [CCscaling]. These properties are a consequence of the original Reno AIMD congestion control design and the requirement in [RFC5681] that all transport protocols have similar responses to congestion.
[RFC5681]と哲学的に一致するすべての輻輳制御アルゴリズム（たとえば、ある程度のTCP互換性、親しみやすさ、または公平性を主張する）には、スケーリングの制限があります。つまり、RTTとMTUが固定されたロングファットネットワーク（LFN）が高速になると、これらの輻輳制御アルゴリズムの精度が低下し、その結果、ネットワークの充填が困難になります[CCスケーリング]。これらの特性は、元のReno AIMD輻輳制御設計の結果であり、すべてのトランスポートプロトコルが輻輳に対して同様の応答を持つという[RFC5681]の要件です。
There are a number of reasons to want to specify performance in terms of multiple concurrent flows; however, this approach is not recommended for data rates below several megabits per second, which can be attained with run lengths under 10000 packets on many paths. Since the required run length is proportional to the square of the data rate, at higher rates, the run lengths can be unreasonably large, and multiple flows might be the only feasible approach.
複数の並行フローに関してパフォーマンスを指定する理由はいくつかあります。ただし、このアプローチは、1秒あたり数メガビット未満のデータレートでは推奨されません。これは、多くのパスで10000パケット未満のランレングスで達成できます。必要なランレングスはデータレートの2乗に比例するため、より高いレートでは、ランレングスが不当に大きくなる可能性があり、複数のフローが唯一の実行可能なアプローチである可能性があります。
If multiple flows are deemed necessary to meet aggregate performance targets, then this must be stated both in the design of the TIDS and in any claims about network performance. The IP diagnostic tests must be performed concurrently with the specified number of connections. For the tests that use bursty test streams, the bursts should be synchronized across streams unless there is a priori knowledge that the applications have some explicit mechanism to stagger their own bursts. In the absence of an explicit mechanism to stagger bursts, many network and application artifacts will sometimes implicitly synchronize bursts. A test that does not control burst synchronization may be prone to false pass results for some applications.
総パフォーマンス目標を達成するために複数のフローが必要であると思われる場合、これはTIDSの設計とネットワークパフォーマンスに関する主張の両方で述べられなければなりません。 IP診断テストは、指定された数の接続と同時に実行する必要があります。バースト性のあるテストストリームを使用するテストでは、アプリケーションに独自のバーストをずらすための明示的なメカニズムがあることが事前にわかっていない限り、バーストはストリーム間で同期する必要があります。バーストをずらす明示的なメカニズムがない場合、多くのネットワークおよびアプリケーションアーティファクトが暗黙的にバーストを同期することがあります。バースト同期を制御しないテストは、一部のアプリケーションで誤ったパスの結果になる傾向があります。
To perform an exhaustive test of a complete network path, each test of the TIDS is applied to each subpath of the complete path. If any subpath fails any test, then a standard transport protocol running over the complete path can also be expected to fail to attain the Target Transport Performance under some conditions.
完全なネットワークパスの徹底的なテストを実行するには、TIDSの各テストを完全なパスの各サブパスに適用します。サブパスのいずれかがテストに失敗した場合、完全なパスで実行されている標準のトランスポートプロトコルも、特定の条件下でターゲットのトランスポートパフォーマンスを達成できないと予想されます。
In addition to passing or failing, a test can be deemed to be inconclusive for a number of reasons. Proper instrumentation and treatment of inconclusive outcomes is critical to the accuracy and robustness of Model-Based Metrics. Tests can be inconclusive if the precomputed traffic pattern or data rates were not accurately generated; the measurement results were not statistically significant; the required preconditions for the test were not met; or other causes. See Section 5.4.
合格または不合格に加えて、テストはいくつかの理由で決定的でないと見なされます。決定的な結果の適切な計測と処理は、モデルベースのメトリックの精度と堅牢性にとって重要です。事前に計算されたトラフィックパターンまたはデータレートが正確に生成されなかった場合、テストは決定的ではありません。測定結果は統計的に有意ではありませんでした。テストに必要な前提条件が満たされていない。または他の原因。セクション5.4を参照してください。
For example, consider a test that implements Constant Window Pseudo CBR (Section 6.2) by adding rate controls and detailed IP packet transfer instrumentation to TCP (e.g., using the extended performance statistics for TCP as described in [RFC4898]). TCP includes built-in control systems that might interfere with the sending data rate. If such a test meets the required packet transfer statistics (e.g., run length) while failing to attain the specified data rate, it must be treated as an inconclusive result, because we cannot a priori determine if the reduced data rate was caused by a TCP problem or a network problem or if the reduced data rate had a material effect on the observed packet transfer statistics.
たとえば、TCPにレート制御と詳細なIPパケット転送インスツルメンテーションを追加することにより（[RFC4898]で説明されているように、TCPの拡張パフォーマンス統計を使用するなど）、Constant Window Pseudo CBR（セクション6.2）を実装するテストを考えます。 TCPには、送信データレートに干渉する可能性がある組み込みの制御システムが含まれています。このようなテストが、指定されたデータレートの達成に失敗しているときに、必要なパケット転送統計（ランレングスなど）を満たしている場合、データレートの低下がTCPによって引き起こされたかどうかを事前に判断できないため、決定的な結果として扱う必要があります。問題またはネットワークの問題、またはデータレートの低下が、観測されたパケット転送統計に重大な影響を与えた場合。
Note that for capacity tests, if the observed packet transfer statistics meet the statistical criteria for failing (based on acceptance of hypothesis H1 in Section 7.2), the test can be considered to have failed because it doesn't really matter that the test didn't attain the required data rate.
キャパシティテストでは、観測されたパケット転送統計が失敗の統計的基準を満たす場合（セクション7.2の仮説H1の受け入れに基づく）、テストが実際に失敗したことは問題ではないため、テストは失敗したと見なすことができます。必要なデータレートを達成します。
The important new properties of MBM, such as vantage independence, are a direct consequence of opening the control loops in the protocols, such that the test stream does not depend on network conditions or IP packets received. Any mechanism that introduces feedback between the path's measurements and the test stream generation is at risk of introducing nonlinearities that spoil these properties. Any exceptional event that indicates that such feedback has happened should cause the test to be considered inconclusive.
有利な独立性など、MBMの重要な新しいプロパティは、プロトコルで制御ループを開くことの直接の結果であり、テストストリームは、受信したネットワークの状態やIPパケットに依存しません。パスの測定とテストストリーム生成の間にフィードバックを導入するメカニズムは、これらの特性を損なう非線形性を導入するリスクがあります。このようなフィードバックが発生したことを示す例外的なイベントは、テストが決定的でないと見なされるようにする必要があります。
Inconclusive tests may be caused by situations in which a test outcome is ambiguous because of network limitations or an unknown limitation on the IP diagnostic test itself, which may have been caused by some uncontrolled feedback from the network.
ネットワークの制限、またはネットワークからの制御されていないフィードバックによって引き起こされた可能性のあるIP診断テスト自体の未知の制限のために、テスト結果が曖昧な状況が原因で、決定的なテストが行われない場合があります。
Note that procedures that attempt to search the target parameter space to find the limits on a parameter such as target_data_rate are at risk of breaking the location-independent properties of Model-Based Metrics if any part of the boundary between passing, inconclusive, or failing results is sensitive to RTT (which is normally the case). For example, the maximum data rate for a marginal link (e.g., exhibiting excess errors) is likely to be sensitive to the test_path_RTT. The maximum observed data rate over the test path has very little value for predicting the maximum rate over a different path.
target_data_rateなどのパラメーターの制限を見つけるためにターゲットパラメータースペースを検索しようとする手順は、合格、不確定、または失敗の結果の境界のいずれかの部分が存在する場合、モデルベースのメトリックの場所に依存しないプロパティを壊すリスクがあることに注意してくださいRTTに敏感です（通常そうです）。たとえば、マージナルリンクの最大データレート（過剰なエラーが発生しているなど）は、test_path_RTTの影響を受けやすい可能性があります。テストパスで観測された最大データレートには、別のパスでの最大レートを予測するための値はほとんどありません。
One of the goals for evolving TIDS designs will be to keep sharpening the distinctions between inconclusive, passing, and failing tests. The criteria for inconclusive, passing, and failing tests must be explicitly stated for every test in the TIDS or FSTIDS.
進化するTIDS設計の目標の1つは、決定的でないテスト、合格したテスト、失敗したテストの違いを明確にすることです。決定的でないテスト、合格したテスト、および失敗したテストの基準は、TIDSまたはFSTIDSのすべてのテストに対して明示的に記述する必要があります。
One of the goals for evolving the testing process, procedures, tools, and measurement point selection should be to minimize the number of inconclusive tests.
テストプロセス、手順、ツール、および測定ポイントの選択を進化させるための目標の1つは、決定的でないテストの数を最小限に抑えることです。
It may be useful to keep raw packet transfer statistics and ancillary metrics [RFC3148] for deeper study of the behavior of the network path and to measure the tools themselves. Raw packet transfer statistics can help to drive tool evolution. Under some conditions, it might be possible to re-evaluate the raw data for satisfying alternate Target Transport Performance. However, it is important to guard against sampling bias and other implicit feedback that can cause false results and exhibit measurement point vantage sensitivity. Simply applying different delivery criteria based on a different Target Transport Performance is insufficient if the test traffic patterns (bursts, etc.) do not match the alternate Target Transport Performance.
生のパケット転送統計と補助メトリック[RFC3148]を保持して、ネットワークパスの動作をより深く調査し、ツール自体を測定すると役立つ場合があります。生のパケット転送統計は、ツールの進化を促進するのに役立ちます。状況によっては、代替ターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすために生データを再評価できる場合があります。ただし、誤った結果を引き起こし、測定ポイントの見晴らしの良さを示す可能性のある、サンプリングバイアスやその他の暗黙のフィードバックから保護することが重要です。テストトラフィックパターン（バーストなど）が代替のターゲットトランスポートパフォーマンスと一致しない場合、異なるターゲットトランスポートパフォーマンスに基づいて異なる配信基準を適用するだけでは不十分です。
When evaluating the observed run_length, we need to determine appropriate packet stream sizes and acceptable error levels for efficient measurement. In practice, can we compare the empirically estimated packet loss and ECN CE marking ratios with the targets as the sample size grows? How large a sample is needed to say that the measurements of packet transfer indicate a particular run length is present?
観測されたrun_lengthを評価する場合、効率的な測定のために、適切なパケットストリームサイズと許容可能なエラーレベルを決定する必要があります。実際に、サンプルサイズが大きくなるにつれて、経験的に推定されたパケット損失とECN CEマーキング比率をターゲットと比較できますか？パケット転送の測定値が特定のランレングスが存在することを示していると言うために、サンプルはどのくらい必要ですか？
The generalized measurement can be described as recursive testing: send packets (individually or in patterns) and observe the packet transfer performance (packet loss ratio, other metric, or any marking we define).
一般化された測定は、再帰的テストとして説明できます。パケットを（個別にまたはパターンで）送信し、パケット転送パフォーマンス（パケット損失率、その他のメトリック、または定義したマーキング）を観察します。
As each packet is sent and measured, we have an ongoing estimate of the performance in terms of the ratio of packet loss or ECN CE marks to total packets (i.e., an empirical probability). We continue to send until conditions support a conclusion or a maximum sending limit has been reached.
各パケットが送信および測定されると、パケット損失またはECN CEマークの合計パケットに対する比率（つまり、経験的確率）の観点からパフォーマンスの継続的な見積もりが得られます。条件が結論をサポートするか、最大送信制限に達するまで、送信を続けます。
We have a target_mark_probability, one mark per target_run_length, where a "mark" is defined as a lost packet, a packet with ECN CE mark, or other signal. This constitutes the null hypothesis: H0: no more than one mark in target_run_length = 3*(target_window_size)^2 packets
target_mark_probability（target_run_lengthごとに1つのマーク）があります。「マーク」は、失われたパケット、ECN CEマークのあるパケット、またはその他の信号として定義されます。これは帰無仮説を構成します：H0：target_run_length = 3 *（target_window_size）^ 2パケット内のマークは1つのみ
We can stop sending packets if ongoing measurements support accepting H0 with the specified Type I error = alpha (= 0.05, for example).
進行中の測定が指定されたタイプIのH0の受け入れをサポートする場合、パケットの送信を停止できます。エラーは、アルファ（= 0.05など）です。
We also have an alternative hypothesis to evaluate: is performance significantly lower than the target_mark_probability? Based on analysis of typical values and practical limits on measurement duration, we choose four times the H0 probability:
評価する別の仮説もあります。パフォーマンスはtarget_mark_probabilityより大幅に低いですか？代表的な値の分析と測定期間の実際的な制限に基づいて、H0確率の4倍を選択します。
H1: one or more marks in (target_run_length/4) packets
H1：（target_run_length / 4）パケット内の1つ以上のマーク
and we can stop sending packets if measurements support rejecting H0 with the specified Type II error = beta (= 0.05, for example), thus preferring the alternate hypothesis H1.
また、測定が指定されたタイプIIエラー=ベータ（= 0.05など）でH0の拒否をサポートしている場合、パケットの送信を停止できます。したがって、対立仮説H1が優先されます。
H0 and H1 constitute the success and failure outcomes described elsewhere in this document; while the ongoing measurements do not support either hypothesis, the current status of measurements is inconclusive.
H0とH1は、このドキュメントの他の場所で説明されている成功と失敗の結果を構成します。進行中の測定はどちらの仮説もサポートしていませんが、測定の現在のステータスは決定的ではありません。
The problem above is formulated to match the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) [Wald45] [Montgomery90]. Note that as originally framed, the events under consideration were all manufacturing defects. In networking, ECN CE marks and lost packets are not defects but signals, indicating that the transport protocol should slow down.
上記の問題は、逐次確率比検定（SPRT）[Wald45] [Montgomery90]と一致するように定式化されています。当初フレーム化されたように、検討中のイベントはすべて製造上の欠陥であったことに注意してください。ネットワーキングでは、ECN CEマークと失われたパケットは欠陥ではなく信号であり、トランスポートプロトコルが遅くなることを示します。
The Sequential Probability Ratio Test also starts with a pair of hypotheses specified as above:
順次確率比検定も、上記のように指定された2つの仮説から始まります。
H0: p0 = one defect in target_run_length
H0：p0 = target_run_lengthに1つの欠陥
H1: p1 = one defect in target_run_length/4
As packets are sent and measurements collected, the tester evaluates the cumulative defect count against two boundaries representing H0 Acceptance or Rejection (and acceptance of H1):
パケットが送信され、測定値が収集されると、テスターはH0の受け入れまたは拒否（およびH1の受け入れ）を表す2つの境界に対して累積欠陥数を評価します。
Acceptance line: Xa = -h1 + s*n
Rejection line: Xr = h2 + s*n
where n increases linearly for each packet sent and
h1 = { log((1-alpha)/beta) }/k
h2 = { log((1-beta)/alpha) }/k
k = log{ (p1(1-p0)) / (p0(1-p1)) }
s = [ log{ (1-p0)/(1-p1) } ]/k
for p0 and p1 as defined in the null and alternative hypotheses statements above, and alpha and beta as the Type I and Type II errors.
上記の帰無仮説と代替仮説で定義されているp0とp1、およびタイプIとタイプIIのエラーとしてのアルファとベータ。
The SPRT specifies simple stopping rules:
SPRTは単純な停止規則を指定します。
o Xa < defect_count(n) < Xr: continue testing
o Xa <欠陥数（n）<Xr：テストを続行
o defect_count(n) <= Xa: Accept H0
o 欠陥数（n）<= Xa：H0を受け入れる
o defect_count(n) >= Xr: Accept H1
o Defect_count（n）> = Xr：H1を受け入れる
The calculations above are implemented in the R-tool for Statistical Analysis [Rtool], in the add-on package for Cross-Validation via Sequential Testing (CVST) [CVST].
上記の計算は、逐次検定によるクロス検証（CVST）[CVST]のアドオンパッケージの統計分析用Rツール[Rtool]に実装されています。
Using the equations above, we can calculate the minimum number of packets (n) needed to accept H0 when x defects are observed. For example, when x = 0:
上記の方程式を使用して、x個の欠陥が観察された場合にH0を受け入れるために必要な最小パケット数（n）を計算できます。たとえば、x = 0の場合：
Xa = 0 = -h1 + s*n
and n = h1 / s
およびn = h1 / s
Note that the derivations in [Wald45] and [Montgomery90] differ. Montgomery's simplified derivation of SPRT may assume a Bernoulli processes, where the packet loss probabilities are independent and identically distributed, making the SPRT more accessible. Wald's seminal paper showed that this assumption is not necessary. It helps to remember that the goal of SPRT is not to estimate the value of the packet loss rate but only whether or not the packet loss ratio is likely (1) low enough (when we accept the H0 null hypothesis), yielding success or (2) too high (when we accept the H1 alternate hypothesis), yielding failure.
[Wald45]と[Montgomery90]の派生は異なることに注意してください。モンゴメリーのSPRTの単純化された導出は、ベルヌーイプロセスを想定している場合があります。このプロセスでは、パケット損失確率が独立しており、まったく同じように分散されているため、SPRTがよりアクセスしやすくなっています。 Waldの独創的な論文は、この仮定が必要ではないことを示しました。 SPRTの目標はパケット損失率の値を推定することではなく、パケット損失率が（1）十分に低い（H0帰無仮説を受け入れる場合）かどうか、または（ 2）高すぎる（H1対立仮説を受け入れた場合）、失敗。
All tests must be instrumented for packet-level reordering [RFC4737]. However, there is no consensus for how much reordering should be acceptable. Over the last two decades, the general trend has been to make protocols and applications more tolerant to reordering (for example, see [RFC5827]), in response to the gradual increase in reordering in the network. This increase has been due to the deployment of technologies such as multithreaded routing lookups and Equal-Cost Multipath (ECMP) routing. These techniques increase parallelism in the network and are critical to enabling overall Internet growth to exceed Moore's Law.
すべてのテストは、パケットレベルの並べ替え[RFC4737]に対応する必要があります。ただし、並べ替えの許容範囲については合意がありません。過去20年間の一般的な傾向は、ネットワークでの並べ替えの漸進的な増加に対応して、プロトコルとアプリケーションを並べ替えに対する耐性を高めることです（たとえば、[RFC5827]を参照）。この増加は、マルチスレッドルーティングルックアップや等コストマルチパス（ECMP）ルーティングなどのテクノロジーの導入によるものです。これらの手法は、ネットワークの並列処理を増加させ、インターネット全体の成長がムーアの法則を超えることを可能にするために重要です。
With transport retransmission strategies, there are fundamental trade-offs among reordering tolerance, how quickly losses can be repaired, and overhead from spurious retransmissions. In advance of new retransmission strategies, we propose the following strawman: transport protocols should be able to adapt to reordering as long as the reordering extent is not more than the maximum of one quarter window or 1 ms, whichever is larger. (These values come from experience prototyping Early Retransmit [RFC5827] and related algorithms. They agree with the values being proposed for "RACK: a time-based fast loss detection algorithm" [RACK].) Within this limit on reorder extent, there should be no bound on reordering density.
トランスポート再送信戦略では、並べ替えの許容差、損失をどれだけ迅速に修復できるか、および誤った再送信によるオーバーヘッドの間に基本的なトレードオフがあります。新しい再送信戦略に先立って、次のストローマンを提案します。トランスポートプロトコルは、並べ替えの範囲が最大の4分の1ウィンドウまたは1 msのいずれか大きい方である限り、並べ替えに適応できるはずです。 （これらの値は、初期プロトタイピングの初期再送信[RFC5827]および関連アルゴリズムの経験に基づいています。これらは、「RACK：時間ベースの高速損失検出アルゴリズム」[RACK]で提案されている値に同意します。）この再注文範囲の制限内で、密度の並べ替えに制限はありません。
By implication, recording that is less than these bounds should not be treated as a network impairment. However, [RFC4737] still applies: reordering should be instrumented, and the maximum reordering that can be properly characterized by the test (because of the bound on history buffers) should be recorded with the measurement results.
暗黙のうちに、これらの境界よりも小さい録音はネットワーク障害として扱われるべきではありません。ただし、[RFC4737]は引き続き適用されます。並べ替えを計測する必要があり、テストによって適切に特徴付けることができる最大の並べ替えを（履歴バッファーの制限があるため）測定結果とともに記録する必要があります。
Reordering tolerance and diagnostic limitations, such as the size of the history buffer used to diagnose packets that are way out of order, must be specified in an FSTIDS.
並べ替えの許容度と診断の制限（順序が狂っているパケットの診断に使用される履歴バッファーのサイズなど）は、FSTIDSで指定する必要があります。
The IP diagnostic tests below are organized according to the technique used to generate the test stream as described in Section 6. All of the results are evaluated in accordance with Section 7, possibly with additional test-specific criteria.
以下のIP診断テストは、セクション6で説明されているように、テストストリームを生成するために使用される手法に従って構成されています。すべての結果は、セクション7に従って評価されます。
We also introduce some combined tests that are more efficient when networks are expected to pass but conflate diagnostic signatures when they fail.
また、ネットワークの通過が予想される場合により効率的であるが、失敗すると診断シグネチャを統合するいくつかの組み合わせテストも紹介します。
We propose several versions of the basic data rate and packet transfer statistics test that differ in how the data rate is controlled. The data can be paced on a timer or window controlled (and self-clocked). The first two tests implicitly confirm that sub_path has sufficient raw capacity to carry the target_data_rate. They are recommended for relatively infrequent testing, such as an installation or periodic auditing process. The third test, Background Packet Transfer Statistics, is a low-rate test designed for ongoing monitoring for changes in subpath quality.
データレートの制御方法が異なる、基本データレートとパケット転送統計テストのいくつかのバージョンを提案します。データは、タイマーまたはウィンドウ制御（およびセルフクロック）でペース調整できます。最初の2つのテストでは、sub_pathにtarget_data_rateを伝送するのに十分な容量があることを暗黙的に確認します。これらは、インストールや定期的な監査プロセスなど、比較的頻度の低いテストに推奨されます。 3番目のテストであるバックグラウンドパケット転送統計は、サブパス品質の変化を継続的に監視するために設計された低レートテストです。
This test confirms that the observed run length is at least the target_run_length while relying on timer to send data at the target_rate using the procedure described in Section 6.1 with a burst size of 1 (single packets) or 2 (packet pairs).
このテストは、セクション6.1で説明されている手順を使用してバーストサイズ1（単一パケット）または2（パケットペア）でタイマーを使用してtarget_rateでデータを送信しながら、観測された実行長が少なくともtarget_run_lengthであることを確認します。
The test is considered to be inconclusive if the packet transmission cannot be accurately controlled for any reason.
パケット送信が何らかの理由で正確に制御できない場合、テストは決定的ではないと見なされます。
RFC 6673 [RFC6673] is appropriate for measuring packet transfer statistics at full data rate.
RFC 6673 [RFC6673]は、フルデータレートでのパケット転送統計の測定に適しています。
This test confirms that the observed run length is at least the target_run_length while sending at an average rate approximately equal to the target_data_rate, by controlling (or clamping) the window size of a conventional transport protocol to test_window.
このテストは、従来のトランスポートプロトコルのウィンドウサイズをtest_windowに制御（またはクランプ）することによって、target_data_rateにほぼ等しい平均レートで送信しながら、観測された実行長が少なくともtarget_run_lengthであることを確認します。
Since losses and ECN CE marks cause transport protocols to reduce their data rates, this test is expected to be less precise about controlling its data rate. It should not be considered inconclusive as long as at least some of the round trips reached the full target_data_rate without incurring losses or ECN CE marks. To pass this test, the network must deliver target_window_size packets in target_RTT time without any losses or ECN CE marks at least once per two target_window_size round trips, in addition to meeting the run length statistical test.
損失とECN CEマークにより、トランスポートプロトコルのデータレートが低下するため、このテストでは、データレートの制御に関する精度が低下することが予想されます。少なくとも一部のラウンドトリップが損失またはECN CEマークを発生させることなく完全なtarget_data_rateに達している限り、これは決定的なものと見なすべきではありません。このテストに合格するには、ネットワークはtarget_window_sizeパケットをtarget_RTT時間で配信する必要があります。ECNCEは、ランレングス統計テストを満たすことに加えて、2回のtarget_window_sizeラウンドトリップごとに少なくとも1回はマークします。
The Background Packet Transfer Statistics Test is a low-rate version of the target rate test above, designed for ongoing lightweight monitoring for changes in the observed subpath run length without disrupting users. It should be used in conjunction with one of the above full-rate tests because it does not confirm that the subpath can support raw data rate.
バックグラウンドパケット転送統計テストは、上記のターゲットレートテストの低レートバージョンであり、ユーザーを妨害することなく、観測されたサブパスランレングスの変化を継続的に軽量監視するように設計されています。サブパスが生データレートをサポートできるかどうかは確認されないため、上記のフルレートテストのいずれかと組み合わせて使用する必要があります。
RFC 6673 [RFC6673] is appropriate for measuring background packet transfer statistics.
RFC 6673 [RFC6673]は、バックグラウンドのパケット転送統計の測定に適しています。
These engineering tests confirm that the bottleneck is well behaved across the onset of packet loss, which typically follows after the onset of queuing. Well behaved generally means lossless for transient queues, but once the queue has been sustained for a sufficient period of time (or reaches a sufficient queue depth), there should be a small number of losses or ECN CE marks to signal to the transport protocol that it should reduce its window or data rate. Losses that are too early can prevent the transport from averaging at the target_data_rate. Losses that are too late indicate that the queue might not have an appropriate AQM [RFC7567] and, as a consequence, be subject to bufferbloat [wikiBloat]. Queues without AQM have the potential to inflict excess delays on all flows sharing the bottleneck. Excess losses (more than half of the window) at the onset of loss make loss recovery problematic for the transport protocol. Non-linear, erratic, or excessive RTT increases suggest poor interactions between the channel acquisition algorithms and the transport self-clock. All of the tests in this section use the same basic scanning algorithm, described here, but score the link or subpath on the basis of how well it avoids each of these problems.
これらのエンジニアリングテストでは、パケット損失の発生全体でボトルネックが適切に機能していることが確認されています。これは通常、キューイングの発生後に発生します。正常に動作することは、一般に一時的なキューの損失がないことを意味しますが、キューが十分な期間維持されると（または十分なキューの深さに達すると）、トランスポートプロトコルに信号を送るための少数の損失またはECN CEマークがあります。ウィンドウまたはデータレートを減らす必要があります。損失が早すぎると、トランスポートがtarget_data_rateで平均化できなくなる可能性があります。遅すぎる損失は、キューに適切なAQM [RFC7567]がない可能性があり、その結果、バッファブロート[wikiBloat]の影響を受ける可能性があることを示しています。 AQMのないキューは、ボトルネックを共有するすべてのフローで過剰な遅延を引き起こす可能性があります。損失の開始時の過剰な損失（ウィンドウの半分以上）は、トランスポートプロトコルにとって損失の回復を困難にします。非線形、不安定、または過度のRTTの増加は、チャネル取得アルゴリズムとトランスポートセルフクロック間の相互作用が不十分であることを示しています。このセクションのすべてのテストでは、ここで説明する同じ基本的なスキャンアルゴリズムを使用しますが、これらの各問題をどれだけうまく回避できるかに基づいてリンクまたはサブパスにスコアを付けます。
Some network technologies rely on virtual queues or other techniques to meter traffic without adding any queuing delay, in which case the data rate will vary with the window size all the way up to the onset of load-induced packet loss or ECN CE marks. For these technologies, the discussion of queuing in Section 6.3 does not apply, but it is still necessary to confirm that the onset of losses or ECN CE marks be at an appropriate point and progressive. If the network bottleneck does not introduce significant queuing delay, modify the procedure described in Section 6.3 to start the scan at a window equal to or slightly smaller than the test_window.
一部のネットワークテクノロジーは、仮想キューまたは他の技術に依存して、キューイング遅延を追加せずにトラフィックを測定します。この場合、データレートは、負荷によって引き起こされるパケット損失またはECN CEマークの開始まで、ウィンドウサイズによって異なります。これらのテクノロジーについては、セクション6.3のキューイングの説明は適用されませんが、損失またはECN CEマークの開始が適切な時点で進行的であることを確認する必要があります。ネットワークのボトルネックによって重大なキューイング遅延が発生しない場合は、6.3で説明されている手順を変更して、test_window以下のウィンドウでスキャンを開始します。
Use the procedure in Section 6.3 to sweep the window across the onset of queuing and the onset of loss. The tests below all assume that the scan emulates standard additive increase and delayed ACK by incrementing the window by one packet for every 2*target_window_size packets delivered. A scan can typically be divided into three regions: below the onset of queuing, a standing queue, and at or beyond the onset of loss.
セクション6.3の手順を使用して、キューイングの開始と損失の開始を横切ってウィンドウをスイープします。以下のテストはすべて、スキャンにより、配信された2 * target_window_sizeパケットごとにウィンドウを1パケットずつ増分することにより、標準の追加の増加および遅延ACKをエミュレートすることを前提としています。スキャンは通常、3つの領域に分割できます。キューイングの開始の下、スタンディングキュー、および損失の開始時またはそれ以上です。
Below the onset of queuing, the RTT is typically fairly constant, and the data rate varies in proportion to the window size. Once the data rate reaches the subpath IP rate, the data rate becomes fairly constant, and the RTT increases in proportion to the increase in window size. The precise transition across the start of queuing can be identified by the maximum network power, defined to be the ratio data rate over the RTT. The network power can be computed at each window size, and the window with the maximum is taken as the start of the queuing region.
キューイングの開始より下では、RTTは通常かなり一定で、データレートはウィンドウサイズに比例して変化します。データレートがサブパスIPレートに達すると、データレートはほぼ一定になり、RTTはウィンドウサイズの増加に比例して増加します。キューイングの開始全体の正確な遷移は、最大ネットワークパワーによって識別できます。これは、RTT上のデータレートの比率として定義されます。ネットワーク電力は各ウィンドウサイズで計算でき、最大のウィンドウがキューイング領域の開始と見なされます。
If there is random background loss (e.g., bit errors), precise determination of the onset of queue-induced packet loss may require multiple scans. At window sizes large enough to cause loss in queues, all transport protocols are expected to experience periodic losses determined by the interaction between the congestion control and AQM algorithms. For standard congestion control algorithms, the periodic losses are likely to be relatively widely spaced, and the details are typically dominated by the behavior of the transport protocol itself. For the case of stiffened transport protocols (with non-standard, aggressive congestion control algorithms), the details of periodic losses will be dominated by how the window increase function responds to loss.
ランダムなバックグラウンド損失（ビットエラーなど）がある場合、キューによるパケット損失の開始を正確に特定するには、複数のスキャンが必要になる場合があります。キューでの損失を引き起こすのに十分な大きさのウィンドウサイズでは、すべてのトランスポートプロトコルで、輻輳制御とAQMアルゴリズム間の相互作用によって決定される定期的な損失が発生することが予想されます。標準的な輻輳制御アルゴリズムの場合、定期的な損失は比較的広く間隔が置かれる可能性が高く、詳細は通常、トランスポートプロトコル自体の動作によって支配されます。強化されたトランスポートプロトコル（非標準のアグレッシブな輻輳制御アルゴリズムを使用）の場合、定期的な損失の詳細は、ウィンドウ増加機能が損失にどのように応答するかによって決まります。
A subpath passes the congestion avoidance standing queue test if more than target_run_length packets are delivered between the onset of queuing (as determined by the window with the maximum network power as described above) and the first loss or ECN CE mark. If this test is implemented using a standard congestion control algorithm with a clamp, it can be performed in situ in the production internet as a capacity test. For an example of such a test, see [Pathdiag].
キューイングの開始（上記の最大ネットワークパワーのウィンドウによって決定される）と最初の損失またはECN CEマークの間にtarget_run_lengthを超えるパケットが配信された場合、サブパスは輻輳回避スタンディングキューテストに合格します。このテストがクランプ付きの標準的な輻輳制御アルゴリズムを使用して実装されている場合、キャパシティテストとして実稼働インターネットでその場で実行できます。このようなテストの例については、[Pathdiag]を参照してください。
For technologies that do not have conventional queues, use the test_window in place of the onset of queuing. That is, a subpath passes the congestion avoidance standing queue test if more than target_run_length packets are delivered between the start of the scan at test_window and the first loss or ECN CE mark.
従来のキューを持たないテクノロジの場合は、キューの開始の代わりにtest_windowを使用します。つまり、test_windowでのスキャンの開始と最初の損失またはECN CEマークの間にtarget_run_lengthを超えるパケットが配信された場合、サブパスは輻輳回避スタンディングキューテストに合格します。
This test confirms that there is some mechanism to limit buffer occupancy (e.g., that prevents bufferbloat). Note that this is not strictly a requirement for single-stream bulk transport capacity; however, if there is no mechanism to limit buffer queue occupancy, then a single stream with sufficient data to deliver is likely to cause the problems described in [RFC7567] and [wikiBloat]. This may cause only minor symptoms for the dominant flow but has the potential to make the subpath unusable for other flows and applications.
このテストは、バッファーの占有を制限するメカニズムがあることを確認します（たとえば、バッファーの膨張を防止します）。これは、単一ストリームのバルク転送容量に対する厳密な要件ではないことに注意してください。ただし、バッファキューの占有を制限するメカニズムがない場合、配信するのに十分なデータを持つ単一のストリームが、[RFC7567]と[wikiBloat]で説明されている問題を引き起こす可能性があります。これにより、優勢なフローにわずかな症状が発生する可能性がありますが、サブパスが他のフローやアプリケーションで使用できなくなる可能性があります。
The test will pass if the onset of loss occurs before a standing queue has introduced delay greater than twice the target_RTT or another well-defined and specified limit. Note that there is not yet a model for how much standing queue is acceptable. The factor of two chosen here reflects a rule of thumb. In conjunction with the previous test, this test implies that the first loss should occur at a queuing delay that is between one and two times the target_RTT.
スタンディングキューがtarget_RTTまたは別の明確に指定された制限の2倍を超える遅延をもたらす前に損失の発生が発生した場合、テストは合格です。スタンディングキューの許容量のモデルはまだないことに注意してください。ここで選択された2の係数は、経験則を反映しています。前のテストと併せて、このテストは、target_RTTの1〜2倍のキューイング遅延で最初の損失が発生することを意味します。
Specified RTT limits that are larger than twice the target_RTT must be fully justified in the FSTIDS.
target_RTTの2倍より大きい指定されたRTT制限は、FSTIDSで完全に正当化する必要があります。
This test confirms that the onset of loss is not excessive. The test will pass if losses are equal to or less than the increase in the cross traffic plus the test stream window increase since the previous RTT. This could be restated as non-decreasing total throughput of the subpath at the onset of loss. (Note that when there is a transient drop in subpath throughput and there is not already a standing queue, a subpath that passes other queue tests in this document will have sufficient queue space to hold one full RTT worth of data).
このテストは、損失の開始が過度ではないことを確認します。損失がクロストラフィックの増加に加えて、前回のRTTからのテストストリームウィンドウの増加に等しいかそれ以下であれば、テストは合格です。これは、損失の発生時にサブパスの総スループットが減少しないと言い換えることができます。 （サブパスのスループットが一時的に低下し、スタンディングキューがまだない場合、このドキュメントの他のキューテストに合格したサブパスには、RTTに相当する1つの完全なデータを保持するのに十分なキュースペースがあります）。
Note that token bucket policers will not pass this test, which is as intended. TCP often stumbles badly if more than a small fraction of the packets are dropped in one RTT. Many TCP implementations will require a timeout and slowstart to recover their self-clock. Even if they can recover from the massive losses, the sudden change in available capacity at the bottleneck wastes serving and front-path capacity until TCP can adapt to the new rate [Policing].
トークンバケットポリサーはこのテストに合格しないことに注意してください。これは、意図したとおりです。パケットのごく一部が1つのRTTでドロップされると、TCPはしばしばひどくつまずきます。多くのTCP実装では、セルフクロックを回復するためにタイムアウトとスロースタートが必要になります。大規模な損失から回復できたとしても、ボトルネックでの利用可能な容量の突然の変化は、TCPが新しいレートに適応できるようになるまで、サービスとフロントパスの容量を浪費します[ポリシング]。
This engineering test confirms a bound on the interactions between the forward data path and the ACK return path when they share a half-duplex link.
このエンジニアリングテストでは、半二重リンクを共有する場合に、フォワードデータパスとACKリターンパス間の相互作用の限界を確認します。
Some historical half-duplex technologies had the property that each direction held the channel until it completely drained its queue. When a self-clocked transport protocol, such as TCP, has data and ACKs passing in opposite directions through such a link, the behavior often reverts to stop-and-wait. Each additional packet added to the window raises the observed RTT by two packet times, once as the additional packet passes through the data path and once for the additional delay incurred by the ACK waiting on the return path.
一部の歴史的な半二重技術には、キューが完全に空になるまで各方向がチャネルを保持するという特性がありました。 TCPなどのセルフクロックのトランスポートプロトコルに、そのようなリンクを介して反対方向にデータとACKが渡される場合、動作はしばしばストップアンドウェイトに戻ります。ウィンドウに追加された追加のパケットごとに、観測されたRTTが2パケット時間増加します。1回は追加のパケットがデータパスを通過するとき、もう1回はACKがリターンパスで待機しているために発生する追加の遅延です。
The Duplex Self-Interference Test fails if the RTT rises by more than a fixed bound above the expected queuing time computed from the excess window divided by the subpath IP capacity. This bound must be smaller than target_RTT/2 to avoid reverting to stop-and-wait behavior (e.g., data packets and ACKs both have to be released at least twice per RTT).
RTTが、超過時間をサブパスIP容量で割った値から計算される予想されるキューイング時間を超えて一定の限界を超えて上昇すると、二重自己干渉テストは失敗します。この境界は、stop-and-wait動作に戻らないように、target_RTT / 2よりも小さくする必要があります（たとえば、データパケットとACKの両方をRTTごとに少なくとも2回解放する必要があります）。
These tests mimic slowstart: data is sent at twice the effective bottleneck rate to exercise the queue at the dominant bottleneck.
これらのテストはスロースタートを模倣しています。データは有効なボトルネックレートの2倍で送信され、支配的なボトルネックでキューを実行します。
This capacity test confirms that slowstart is not likely to exit prematurely. To perform this test, send slowstart bursts that are target_window_size total packets and accumulate packet transfer statistics as described in Section 7.2 to score the outcome. The test will pass if it is statistically significant that the observed number of good packets delivered between losses or ECN CE marks is larger than the target_run_length. The test will fail if it is statistically significant that the observed interval between losses or ECN CE marks is smaller than the target_run_length.
この容量テストは、スロースタートが途中で終了する可能性が低いことを確認します。このテストを実行するには、target_window_sizeの合計パケットであるスロースタートバーストを送信し、セクション7.2で説明されているようにパケット転送統計を蓄積して、結果をスコアリングします。損失間またはECN CEマークの間に配信された良好なパケットの観測された数がtarget_run_lengthよりも大きいことが統計的に有意である場合、テストは合格です。観測された損失またはECN CEマークの間隔がtarget_run_lengthより小さいことが統計的に有意である場合、テストは失敗します。
The test is deemed inconclusive if the elapsed time to send the data burst is not less than half of the time to receive the ACKs. (That is, it is acceptable to send data too fast, but sending it slower than twice the actual bottleneck rate as indicated by the ACKs is deemed inconclusive). The headway for the slowstart bursts should be the target_RTT.
データバーストを送信する経過時間がACKを受信する時間の半分以上である場合、テストは決定的ではないと見なされます。 （つまり、データを速く送信することは許容されますが、ACKで示される実際のボトルネックレートの2倍よりも遅く送信することは決定的ではないと見なされます）。スロースタートバーストの進行は、target_RTTにする必要があります。
Note that these are the same parameters that are used for the Sustained Full-Rate Bursts Test, except the burst rate is at slowstart rate rather than sender interface rate.
これらは、バーストレートが送信者インターフェイスレートではなくスロースタートレートであることを除いて、持続フルレートバーストテストに使用されるパラメータと同じであることに注意してください。
To perform this test, do a continuous slowstart (send data continuously at twice the implied IP bottleneck capacity) until the first loss; stop and allow the network to drain and repeat; gather statistics on how many packets were delivered before the loss, the pattern of losses, maximum observed RTT, and window size; and justify the results. There is not currently sufficient theory to justify requiring any particular result; however, design decisions that affect the outcome of this tests also affect how the network balances between long and short flows (the "mice vs. elephants" problem). The queue sojourn time for the first packet delivered after the first loss should be at least one half of the target_RTT.
このテストを実行するには、最初の損失が発生するまで、継続的なスロースタート（暗黙のIPボトルネック容量の2倍でデータを継続的に送信）を実行します。停止して、ネットワークのドレインと繰り返しを許可します。損失前に配信されたパケット数、損失のパターン、最大観測RTT、およびウィンドウサイズに関する統計を収集します。結果を正当化します。現在、特定の結果を要求することを正当化するのに十分な理論はありません。ただし、このテストの結果に影響を与える設計の決定は、ネットワークがロングフローとショートフローのバランスを取る方法にも影響します（「マウスと象」の問題）。最初の損失後に配信された最初のパケットのキュー滞在時間は、target_RTTの少なくとも半分でなければなりません。
This engineering test should be performed on a quiescent network or testbed, since cross traffic has the potential to change the results in ill-defined ways.
クロストラフィックは明確に定義されていない方法で結果を変更する可能性があるため、このエンジニアリングテストは静止ネットワークまたはテストベッドで実行する必要があります。
These tests determine how well the network can deliver bursts sent at the sender's interface rate. Note that this test most heavily exercises the front path and is likely to include infrastructure that may be out of scope for an access ISP, even though the bursts might be caused by ACK compression, thinning, or channel arbitration in the access ISP. See Appendix B.
これらのテストは、ネットワークが送信者のインターフェイスレートで送信されたバーストをどれだけうまく配信できるかを決定します。アクセスISPでのACK圧縮、シンニング、またはチャネルアービトレーションによってバーストが発生したとしても、このテストはフロントパスを最も頻繁に実行し、アクセスISPの範囲外であるインフラストラクチャを含む可能性が高いことに注意してください。付録Bを参照してください。
Also, there are a several details about sender interface rate bursts that are not fully defined here. These details, such as the assumed sender interface rate, should be explicitly stated in an FSTIDS.
また、ここでは完全に定義されていない送信者インターフェイスレートバーストに関するいくつかの詳細があります。想定される送信者インターフェイスレートなどのこれらの詳細は、FSTIDSで明示的に記述する必要があります。
Current standards permit TCP to send full window bursts following an application pause. (Congestion Window Validation [RFC2861] and updates to support Rate-Limited Traffic [RFC7661] are not required). Since full window bursts are consistent with standard behavior, it is desirable that the network be able to deliver such bursts; otherwise, application pauses will cause unwarranted losses. Note that the AIMD sawtooth requires a peak window that is twice target_window_size, so the worst-case burst may be 2*target_window_size.
現在の標準では、TCPはアプリケーションの一時停止後にフルウィンドウバーストを送信できます。 （輻輳ウィンドウ検証[RFC2861]およびレート制限トラフィック[RFC7661]をサポートするための更新は必要ありません）。フルウィンドウバーストは標準の動作と一致しているため、ネットワークがそのようなバーストを配信できることが望ましいです。そうしないと、アプリケーションの一時停止により、不当な損失が発生します。 AIMDノコギリ波はtarget_window_sizeの2倍のピークウィンドウを必要とするため、ワーストケースのバーストは2 * target_window_sizeになる可能性があることに注意してください。
It is also understood in the application and serving community that interface rate bursts have a cost to the network that has to be balanced against other costs in the servers themselves. For example, TCP Segmentation Offload (TSO) reduces server CPU in exchange for larger network bursts, which increase the stress on network buffer memory. Some newer TCP implementations can pace traffic at scale [TSO_pacing] [TSO_fq_pacing]. It remains to be determined if and how quickly these changes will be deployed.
アプリケーションとサービングコミュニティでは、インターフェイスレートバーストにはネットワークへのコストがあり、サーバー自体の他のコストとのバランスを取る必要があることも理解されています。たとえば、TCPセグメンテーションオフロード（TSO）は、より大きなネットワークバーストと引き換えにサーバーのCPUを削減し、ネットワークバッファーメモリへのストレスを増加させます。一部の新しいTCP実装では、トラフィックを大規模にペース調整できます[TSO_pacing] [TSO_fq_pacing]。これらの変更が導入されるかどうか、また導入されるまでの時間は未定です。
There is not yet theory to unify these costs or to provide a framework for trying to optimize global efficiency. We do not yet have a model for how many server rate bursts should be tolerated by the network. Some bursts must be tolerated by the network, but it is probably unreasonable to expect the network to be able to efficiently deliver all data as a series of bursts.
これらのコストを統合する理論や、グローバルな効率を最適化するためのフレームワークを提供する理論はまだありません。ネットワークが許容できるサーバーレートのバースト数のモデルはまだありません。一部のバーストはネットワークで許容される必要がありますが、ネットワークがすべてのデータを一連のバーストとして効率的に配信できると期待するのはおそらく不合理です。
For this reason, this is the only test for which we encourage derating. A TIDS could include a table containing pairs of derating parameters: burst sizes and how much each burst size is permitted to reduce the run length, relative to the target_run_length.
このため、これはディレーティングを推奨する唯一のテストです。 TIDSには、ディレーティングパラメータのペアを含むテーブルを含めることができます。バーストサイズと、target_run_lengthと比較して、ランの長さを減らすために各バーストサイズで許容される量。
Combined tests efficiently confirm multiple network properties in a single test, possibly as a side effect of normal content delivery. They require less measurement traffic than other testing strategies at the cost of conflating diagnostic signatures when they fail. These are by far the most efficient for monitoring networks that are nominally expected to pass all tests.
結合されたテストは、おそらく通常のコンテンツ配信の副作用として、単一のテストで複数のネットワークプロパティを効率的に確認します。診断シグネチャが失敗したときに混乱するという代償を払って、他のテスト戦略よりも必要な測定トラフィックが少なくなります。これらは、名目上すべてのテストに合格することが期待されているネットワークを監視するのに、群を抜いて最も効率的です。
The Sustained Full-Rate Bursts Test implements a combined worst-case version of all of the capacity tests above. To perform this test, send target_window_size bursts of packets at server interface rate with target_RTT burst headway (burst start to next burst start), and verify that the observed packet transfer statistics meets the target_run_length.
持続的フルレートバーストテストは、上記のすべての容量テストを組み合わせた最悪の場合のバージョンを実装します。このテストを実行するには、target_window_sizeバーストのパケットをサーバーインターフェースレートでtarget_RTTバーストヘッドウェイ（バースト開始から次のバースト開始まで）で送信し、観測されたパケット転送統計がtarget_run_lengthを満たしていることを確認します。
Key observations:
主な所見：
o The subpath under test is expected to go idle for some fraction of the time, determined by the difference between the time to drain the queue at the subpath_IP_capacity and the target_RTT. If the queue does not drain completely, it may be an indication that the subpath has insufficient IP capacity or that there is some other problem with the test (e.g., it is inconclusive).
o テスト中のサブパスは、subpath_IP_capacityのキューをドレインする時間とtarget_RTTの時間の差によって決定される時間の一部の間アイドルになると予想されます。キューが完全に排出されない場合は、サブパスのIP容量が不十分であるか、テストに他の問題があることを示している可能性があります（たとえば、決定的ではありません）。
o The burst sensitivity can be derated by sending smaller bursts more frequently (e.g., by sending target_window_size*derate packet bursts every target_RTT*derate, where "derate" is less than one).
o バーストの感度は、小さいバーストをより頻繁に送信することで軽減できます（たとえば、target_window_size * derateパケットバーストをtarget_RTT * derateごとに送信します。ここで、「derate」は1未満です）。
o When not derated, this test is the most strenuous capacity test.
o ディレーティングされていない場合、このテストは最も負荷の高い容量テストです。
o A subpath that passes this test is likely to be able to sustain higher rates (close to subpath_IP_capacity) for paths with RTTs significantly smaller than the target_RTT.
o このテストに合格したサブパスは、target_RTTよりも大幅に小さいRTTを持つパスに対して、より高いレート（subpath_IP_capacityに近い）を維持できる可能性があります。
o This test can be implemented with instrumented TCP [RFC4898], using a specialized measurement application at one end (e.g., [MBMSource]) and a minimal service at the other end (e.g., [RFC863] and [RFC864]).
o このテストは、インストルメント化されたTCP [RFC4898]を使用して、一端に特殊な測定アプリケーション（[MBMSource]など）を、もう一端に最小限のサービス（[RFC863]および[RFC864]）を使用して実装できます。
o This test is efficient to implement, since it does not require per-packet timers, and can make use of TSO in modern network interfaces.
o このテストは、パケットごとのタイマーを必要とせず、最新のネットワークインターフェイスでTSOを利用できるため、実装が効率的です。
o If a subpath is known to pass the standing queue engineering tests (particularly that it has a progressive onset of loss at an appropriate queue depth), then the Sustained Full-Rate Bursts Test is sufficient to assure that the subpath under test will not impair Bulk Transport Capacity at the target performance under all conditions. See Section 8.2 for a discussion of the standing queue tests.
o サブパスがスタンディングキューエンジニアリングテストに合格することがわかっている場合（特に、適切なキューの深さで損失の漸進的な開始がある場合）、テスト中のサブパスがバルクに悪影響を及ぼさないことを確認するには、持続フルレートバーストテストで十分です。すべての条件下での目標パフォーマンスでの輸送能力。スタンディングキューテストの説明については、セクション8.2を参照してください。
Note that this test is clearly independent of the subpath RTT or other details of the measurement infrastructure, as long as the measurement infrastructure can accurately and reliably deliver the required bursts to the subpath under test.
このテストは、測定インフラストラクチャが必要なバーストをテスト中のサブパスに正確かつ確実に配信できる限り、サブパスRTTまたはその他の測定インフラストラクチャの詳細から明らかに独立しています。
Any non-throughput-maximizing application, such as fixed-rate streaming media, can be used to implement passive or hybrid (defined in [RFC7799]) versions of Model-Based Metrics with some additional instrumentation and possibly a traffic shaper or other controls in the servers. The essential requirement is that the data transmission be constrained such that even with arbitrary application pauses and bursts, the data rate and burst sizes stay within the envelope defined by the individual tests described above.
固定レートのストリーミングメディアなど、スループットを最大化しないアプリケーションを使用して、モデルベースのメトリックのパッシブバージョンまたはハイブリッドバージョン（[RFC7799]で定義）を実装できます。サーバー。重要な要件は、任意のアプリケーションの一時停止とバーストがあっても、データレートとバーストサイズが上記の個々のテストで定義されたエンベロープ内に留まるようにデータ送信を制限することです。
If the application's serving data rate can be constrained to be less than or equal to the target_data_rate and the serving_RTT (the RTT between the sender and client) is less than the target_RTT, this constraint is most easily implemented by clamping the transport window size to serving_window_clamp (which is set to the test_window and computed for the actual serving path).
アプリケーションのサービングデータレートをtarget_data_rate以下に制限でき、serving_RTT（送信者とクライアント間のRTT）がtarget_RTTより小さい場合、この制約は、トランスポートウィンドウサイズをserveing_window_clampにクランプすることで最も簡単に実装できます。 （これはtest_windowに設定され、実際の提供パスに対して計算されます）。
Under the above constraints, the serving_window_clamp will limit both the serving data rate and burst sizes to be no larger than the parameters specified by the procedures in Section 8.1.2, 8.4, or 8.5.1. Since the serving RTT is smaller than the target_RTT, the worst-case bursts that might be generated under these conditions will be smaller than called for by Section 8.4, and the sender rate burst sizes are implicitly derated by the serving_window_clamp divided by the target_window_size at the very least. (Depending on the application behavior, the data might be significantly smoother than specified by any of the burst tests.)
上記の制約の下では、serving_window_clampは、サービングデータレートとバーストサイズの両方を、セクション8.1.2、8.4、または8.5.1の手順で指定されたパラメーター以下に制限します。サービングRTTはtarget_RTTより小さいため、これらの条件下で生成される可能性のある最悪の場合のバーストは、セクション8.4で要求されるものよりも小さく、送信側のレートバーストサイズは、サービング_window_clampがtarget_window_sizeせめて。 （アプリケーションの動作によっては、バーストテストで指定されているよりもデータが大幅に滑らかになる場合があります。）
In an alternative implementation, the data rate and bursts might be explicitly controlled by a programmable traffic shaper or by pacing at the sender. This would provide better control over transmissions but is more complicated to implement, although the required technology is available [TSO_pacing] [TSO_fq_pacing].
代替の実装では、データレートとバーストは、プログラム可能なトラフィックシェーパーによって、または送信側でのペーシングによって明示的に制御されます。これにより、送信をより適切に制御できるようになりますが、必要なテクノロジーは利用可能ですが[TSO_pacing] [TSO_fq_pacing]ですが、実装はより複雑です。
Note that these techniques can be applied to any content delivery that can be operated at a constrained data rate to inhibit TCP equilibrium behavior.
これらの手法は、制約されたデータレートで動作してTCPの平衡動作を抑制することができる任意のコンテンツ配信に適用できることに注意してください。
Furthermore, note that Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) is generally in conflict with passive Model-Based Metrics measurement, because it is a rate-maximizing protocol. It can still meet the requirement here if the rate can be capped, for example, by knowing a priori the maximum rate needed to deliver a particular piece of content.
さらに、HTTP（DASH）上のダイナミックアダプティブストリーミングは、レートを最大化するプロトコルであるため、一般にパッシブモデルベースメトリック測定と競合することに注意してください。たとえば、特定のコンテンツを配信するために必要な最大レートをアプリオリに知ることで、レートに上限を設定できる場合でも、ここでも要件を満たすことができます。
In this section, we illustrate a TIDS designed to confirm that an access ISP can reliably deliver HD video from multiple content providers to all of its customers. With modern codecs, minimal HD video (720p) generally fits in 2.5 Mb/s. Due to the ISP's geographical size, network topology, and modem characteristics, the ISP determines that most content is within a 50 ms RTT of its users. (This example RTT is sufficient to cover the propagation delay to continental Europe or to either coast of the United States with low-delay modems; it is sufficient to cover somewhat smaller geographical regions if the modems require additional delay to implement advanced compression and error recovery.)
このセクションでは、アクセスISPが複数のコンテンツプロバイダーからすべての顧客にHDビデオを確実に配信できることを確認するために設計されたTIDSについて説明します。最新のコーデックでは、最小限のHDビデオ（720p）は通常2.5 Mb / sに収まります。 ISPの地理的なサイズ、ネットワークトポロジ、およびモデムの特性により、ISPは、ほとんどのコンテンツがユーザーの50 ms RTT以内であると判断します。 （この例のRTTは、ヨーロッパ大陸または米国のいずれかの海岸への伝搬遅延を低遅延モデムでカバーするのに十分です。モデムが高度な圧縮とエラー回復を実装するために追加の遅延を必要とする場合は、やや狭い地域をカバーするのに十分です。 。）
+----------------------+-------+---------+
| End-to-End Parameter | value | units |
+----------------------+-------+---------+
| target_rate | 2.5 | Mb/s |
| target_RTT | 50 | ms |
| target_MTU | 1500 | bytes |
| header_overhead | 64 | bytes |
| | | |
| target_window_size | 11 | packets |
| target_run_length | 363 | packets |
+----------------------+-------+---------+
Table 1: 2.5 Mb/s over a 50 ms Path
表1：50ミリ秒パスでの2.5 Mb / s
Table 1 shows the default TCP model with no derating and, as such, is quite conservative. The simplest TIDS would be to use the Sustained Full-Rate Bursts Test, described in Section 8.5.1. Such a test would send 11 packet bursts every 50 ms and confirm that there was no more than 1 packet loss per 33 bursts (363 total packets in 1.650 seconds).
表1は、ディレーティングなしのデフォルトのTCPモデルを示しているため、かなり控えめです。最も簡単なTIDSは、8.5.1節で説明されている持続的フルレートバーストテストを使用することです。このようなテストでは、50ミリ秒ごとに11個のパケットバーストを送信し、33個のバースト（1.650秒で合計363個のパケット）あたりのパケット損失が1つ以下であることを確認します。
Since this number represents the entire end-to-end loss budget, independent subpath tests could be implemented by apportioning the packet loss ratio across subpaths. For example, 50% of the losses might be allocated to the access or last mile link to the user, 40% to the network interconnections with other ISPs, and 1% to each internal hop (assuming no more than 10 internal hops). Then, all of the subpaths can be tested independently, and the spatial composition of passing subpaths would be expected to be within the end-to-end loss budget.
この数はエンドツーエンドの損失バジェット全体を表すため、サブパス間でパケット損失率を配分することにより、独立したサブパステストを実装できます。たとえば、損失の50％はユーザーへのアクセスまたはラストマイルリンクに割り当てられ、40％は他のISPとのネットワーク相互接続に割り当てられ、1％は各内部ホップに割り当てられます（10以下の内部ホップを想定）。次に、すべてのサブパスを個別にテストできます。通過するサブパスの空間構成は、エンドツーエンドの損失バジェット内に収まると予想されます。
Guidance on deploying and using MBM belong in a future document. However, the example above illustrates some of the issues that may need to be considered.
MBMの展開と使用に関するガイダンスは、今後のドキュメントに含まれます。ただし、上記の例は、考慮する必要のある問題の一部を示しています。
Note that another ISP, with different geographical coverage, topology, or modem technology may need to assume a different target_RTT and, as a consequence, a different target_window_size and target_run_length, even for the same target_data rate. One of the implications of this is that infrastructure shared by multiple ISPs, such as Internet Exchange Points (IXPs) and other interconnects may need to be evaluated on the basis of the most stringent target_window_size and target_run_length of any participating ISP. One way to do this might be to choose target parameters for evaluating such shared infrastructure on the basis of a hypothetical reference path that does not necessarily match any actual paths.
地理的なカバレッジ、トポロジ、またはモデムテクノロジーが異なる別のISPは、同じtarget_dataレートであっても、異なるtarget_RTTを想定し、その結果、異なるtarget_window_sizeおよびtarget_run_lengthを想定する必要がある場合があります。これが意味することの1つは、インターネット交換ポイント（IXP）や他の相互接続など、複数のISPが共有するインフラストラクチャを、参加しているISPの最も厳しいtarget_window_sizeおよびtarget_run_lengthに基づいて評価する必要があることです。これを行う1つの方法は、実際のパスと必ずしも一致しない仮想参照パスに基づいて、このような共有インフラストラクチャを評価するためのターゲットパラメータを選択することです。
Testing interconnects has generally been problematic: conventional performance tests run between measurement points adjacent to either side of the interconnect are not generally useful. Unconstrained TCP tests, such as iPerf [iPerf], are usually overly aggressive due to the small RTT (often less than 1 ms). With a short RTT, these tools are likely to report inflated data rates because on a short RTT, these tools can tolerate very high packet loss ratios and can push other cross traffic off of the network. As a consequence, these measurements are useless for predicting actual user performance over longer paths and may themselves be quite disruptive. Model-Based Metrics solves this problem. The interconnect can be evaluated with the same TIDS as other subpaths. Continuing our example, if the interconnect is apportioned 40% of the losses, 11 packet bursts sent every 50 ms should have fewer than one loss per 82 bursts (902 packets).
相互接続のテストは一般的に問題がありました。相互接続のいずれかの側に隣接する測定ポイント間で実行される従来のパフォーマンステストは、一般的には役に立ちません。 iPerf [iPerf]などの制約のないTCPテストは、RTTが小さい（多くの場合1ミリ秒未満）ため、通常は非常に積極的です。 RTTが短いと、これらのツールはデータレートの増加を報告する可能性があります。RTTが短いと、これらのツールは非常に高いパケット損失率を許容でき、他のクロストラフィックをネットワークから追い出すことができるためです。結果として、これらの測定値は、より長いパスでの実際のユーザーパフォーマンスを予測するのに役立たず、それ自体が非常に混乱する可能性があります。モデルベースのメトリックはこの問題を解決します。インターコネクトは、他のサブパスと同じTIDSで評価できます。例を続けると、インターコネクトが損失の40％に割り当てられる場合、50ミリ秒ごとに送信される11パケットバーストの損失は、82バースト（902パケット）あたり1未満になります。
Since some aspects of the models are likely to be too conservative, Section 5.2 permits alternate protocol models, and Section 5.3 permits test parameter derating. If either of these techniques is used, we require demonstrations that such a TIDS can robustly detect subpaths that will prevent authentic applications using state-of-the-art protocol implementations from meeting the specified Target Transport Performance. This correctness criteria is potentially difficult to prove, because it implicitly requires validating a TIDS against all possible paths and subpaths. The procedures described here are still experimental.
モデルのいくつかの側面は保守的すぎる可能性が高いため、セクション5.2では代替プロトコルモデルを許可し、セクション5.3ではテストパラメーターのディレーティングを許可しています。これらの手法のいずれかを使用する場合は、そのようなTIDSが、最新のプロトコル実装を使用する本物のアプリケーションが指定されたターゲットトランスポートパフォーマンスを満たさないようにするサブパスを確実に検出できることを示す必要があります。この正しさの基準は、可能なすべてのパスおよびサブパスに対してTIDSを暗黙的に検証する必要があるため、証明することは潜在的に困難です。ここで説明する手順はまだ実験段階です。
We suggest two approaches, both of which should be applied. First, publish a fully open description of the TIDS, including what assumptions were used and how it was derived, such that the research community can evaluate the design decisions, test them, and comment on their applicability. Second, demonstrate that applications do meet the Target Transport Performance when running over a network testbed that has the tightest possible constraints that still allow the tests in the TIDS to pass.
2つのアプローチを提案し、どちらも適用する必要があります。最初に、TIDSの完全にオープンな説明を公開します。これには、使用された仮定やその導出方法などが含まれます。これにより、研究コミュニティは設計の決定を評価し、テストし、適用性についてコメントできます。第2に、TIDSのテストに合格できるように可能な限り厳しい制約のあるネットワークテストベッドでアプリケーションを実行すると、ターゲットトランスポートパフォーマンスをアプリケーションが満たすことを示します。
This procedure resembles an epsilon-delta proof in calculus. Construct a test network such that all of the individual tests of the TIDS pass by only small (infinitesimal) margins, and demonstrate that a variety of authentic applications running over real TCP implementations (or other protocols as appropriate) meets the Target Transport Performance over such a network. The workloads should include multiple types of streaming media and transaction-oriented short flows (e.g., synthetic web traffic).
この手順は、微積分におけるイプシロン-デルタ証明に似ています。 TIDSの個々のすべてのテストがわずかな（極小）マージンのみを通過するようにテストネットワークを構築し、実際のTCP実装（または必要に応じて他のプロトコル）で実行されるさまざまな本物のアプリケーションがそのようなターゲットトランスポートパフォーマンスを満たすことを実証します。ネットワーク。ワークロードには、複数のタイプのストリーミングメディアとトランザクション指向のショートフロー（合成Webトラフィックなど）が含まれている必要があります。
For example, for the HD streaming video TIDS described in Section 9, the IP capacity should be exactly the header_overhead above 2.5 Mb/s, the per packet random background loss ratio should be 1/363 (for a run length of 363 packets), the bottleneck queue should be 11 packets, and the front path should have just enough buffering to withstand 11 packet interface rate bursts. We want every one of the TIDS tests to fail if we slightly increase the relevant test parameter, so, for example, sending a 12-packet burst should cause excess (possibly deterministic) packet drops at the dominant queue at the bottleneck. This network has the tightest possible constraints that can be expected to pass the TIDS, yet it should be possible for a real application using a stock TCP implementation in the vendor's default configuration to attain 2.5 Mb/s over a 50 ms path.
たとえば、セクション9で説明するHDストリーミングビデオTIDSの場合、IP容量は正確に2.5 Mb / sを超えるheader_overheadである必要があり、パケットあたりのランダムバックグラウンドロス率は1/363（ラン長363パケットの場合）である必要があります。ボトルネックキューは11パケットである必要があり、フロントパスには11パケットインターフェイスレートバーストに耐えるだけの十分なバッファリングが必要です。関連するテストパラメータをわずかに増やした場合、TIDSテストのすべてが失敗するようにしたいため、たとえば、12パケットのバーストを送信すると、ボトルネックの主要なキューで過剰な（場合によっては確定的な）パケットドロップが発生します。このネットワークには、TIDSを通過することが予想される最も厳しい制約がありますが、ベンダーのデフォルト構成でストックTCP実装を使用する実際のアプリケーションでは、50 msパスで2.5 Mb / sを達成できる可能性があります。
The most difficult part of setting up such a testbed is arranging for it to have the tightest possible constraints that still allow it to pass the individual tests. Two approaches are suggested: o constraining (configuring) the network devices not to use all available resources (e.g., by limiting available buffer space or data rate)
このようなテストベッドを設定する上で最も難しいのは、個々のテストに合格できるように、可能な限り厳しい制約を設けることです。 2つのアプローチが推奨されます：o使用可能なすべてのリソースを使用しないようにネットワークデバイスを制限（構成）します（たとえば、使用可能なバッファースペースまたはデータレートを制限することによって）
o pre-loading subpaths with cross traffic
o クロストラフィックのサブパスをプリロード
Note that it is important that a single tightly constrained environment just barely passes all tests; otherwise, there is a chance that TCP can exploit extra latitude in some parameters (such as data rate) to partially compensate for constraints in other parameters (e.g., queue space). This effect is potentially bidirectional: extra latitude in the queue space tests has the potential to enable TCP to compensate for insufficient data-rate headroom.
厳密に制約された単一の環境がすべてのテストにかろうじて合格することが重要であることに注意してください。そうしないと、TCPが一部のパラメーター（データレートなど）の余分な許容範囲を利用して、他のパラメーター（キュースペースなど）の制約を部分的に補う可能性があります。この影響は潜在的に双方向です。キュースペーステストの許容範囲が広がると、TCPが不十分なデータレートのヘッドルームを補正できるようになる可能性があります。
To the extent that a TIDS is used to inform public dialog, it should be fully documented publicly, including the details of the tests, what assumptions were used, and how it was derived. All of the details of the validation experiment should also be published with sufficient detail for the experiments to be replicated by other researchers. All components should be either open source or fully described proprietary implementations that are available to the research community.
TIDSが公開ダイアログの通知に使用されている範囲で、テストの詳細、使用された仮定、および導出方法を含め、TIDSは完全に文書化されている必要があります。検証実験の詳細はすべて、他の研究者が再現できるように十分な詳細とともに公開する必要があります。すべてのコンポーネントは、オープンソースであるか、研究コミュニティが利用できる完全に記述された独自の実装である必要があります。
Measurement is often used to inform business and policy decisions and, as a consequence, is potentially subject to manipulation. Model-Based Metrics are expected to be a huge step forward because equivalent measurements can be performed from multiple vantage points, such that performance claims can be independently validated by multiple parties.
測定は、ビジネスやポリシーの決定を通知するために使用されることが多く、結果として、操作の対象となる可能性があります。パフォーマンスの主張を複数の関係者が独立して検証できるように、同等の測定を複数の視点から実行できるため、モデルベースのメトリックは大きな前進となることが期待されています。
Much of the acrimony in the Net Neutrality debate is due to the historical lack of any effective vantage-independent tools to characterize network performance. Traditional methods for measuring Bulk Transport Capacity are sensitive to RTT and as a consequence often yield very different results when run local to an ISP or interconnect and when run over a customer's complete path. Neither the ISP nor customer can repeat the other's measurements, leading to high levels of distrust and acrimony. Model-Based Metrics are expected to greatly improve this situation.
ネット中立性に関する議論の多くは、ネットワークパフォーマンスを特徴づける効果的な見た目に依存しないツールが歴史的に不足しているためです。バルクトランスポートキャパシティを測定する従来の方法はRTTの影響を受けやすく、その結果、ISPまたはインターコネクトに対してローカルで実行した場合と、お客様の完全なパスで実行した場合では、結果が非常に異なることがよくあります。 ISPも顧客も他者の測定を繰り返すことはできず、高レベルの不信と罪悪感につながります。モデルベースのメトリックは、この状況を大幅に改善することが期待されています。
Note that in situ measurements sometimes require sending synthetic measurement traffic between arbitrary locations in the network and, as such, are potentially attractive platforms for launching DDoS attacks. All active measurement tools and protocols must be designed to minimize the opportunities for these misuses. See the discussion in Section 7 of [RFC7594].
現場測定では、ネットワーク内の任意の場所間で合成測定トラフィックを送信する必要がある場合があるため、DDoS攻撃を開始するための魅力的なプラットフォームになる可能性があることに注意してください。すべてのアクティブな測定ツールとプロトコルは、これらの誤用の機会を最小限に抑えるように設計する必要があります。 [RFC7594]のセクション7の説明をご覧ください。
Some of the tests described in this document are not intended for frequent network monitoring since they have the potential to cause high network loads and might adversely affect other traffic.
このドキュメントで説明されているテストの中には、ネットワーク負荷を高くする可能性があり、他のトラフィックに悪影響を与える可能性があるため、頻繁なネットワーク監視を目的としたものではありません。
This document only describes a framework for designing a Fully Specified Targeted IP Diagnostic Suite. Each FSTIDS must include its own security section.
このドキュメントでは、完全に指定されたターゲットIP診断スイートを設計するためのフレームワークについてのみ説明します。各FSTIDSには、独自のセキュリティセクションを含める必要があります。
This document has no IANA actions.
このドキュメントにはIANAアクションはありません。
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The reference target_run_length described in Section 5.2 is based on very conservative assumptions: that all excess data in flight (i.e., the window size) above the target_window_size contributes to a standing queue that raises the RTT and that classic Reno congestion control with delayed ACKs is in effect. In this section we provide two alternative calculations using different assumptions.
セクション5.2で説明されている参照target_run_lengthは、非常に保守的な仮定に基づいています。target_window_sizeを超えるすべての超過データ（つまり、ウィンドウサイズ）は、RTTを発生させるスタンディングキューに寄与し、遅延ACKを使用した従来のReno輻輳制御は効果。このセクションでは、異なる仮定を使用して2つの代替計算を提供します。
It may seem out of place to allow such latitude in a measurement method, but this section provides offsetting requirements.
このような緯度を測定方法で許容することは場違いに見えるかもしれませんが、このセクションではオフセット要件を提供します。
The estimates provided by these models make the most sense if network performance is viewed logarithmically. In the operational Internet, data rates span more than eight orders of magnitude, RTT spans more than three orders of magnitude, and packet loss ratio spans at least eight orders of magnitude if not more. When viewed logarithmically (as in decibels), these correspond to 80 dB of dynamic range. On an 80 dB scale, a 3 dB error is less than 4% of the scale, even though it represents a factor of 2 in untransformed parameter.
これらのモデルによって提供される推定値は、ネットワークパフォーマンスを対数的に表示する場合に最も意味があります。運用中のインターネットでは、データレートは8桁を超え、RTTは3桁を超え、パケット損失率は少なくとも8桁です。 （デシベルのように）対数的に見た場合、これらは80 dBのダイナミックレンジに対応します。 80 dBスケールでは、3 dBエラーは、変換されていないパラメーターで2の因数を表していますが、スケールの4％未満です。
This document gives a lot of latitude for calculating target_run_length; however, people designing a TIDS should consider the effect of their choices on the ongoing tussle about the relevance of "TCP friendliness" as an appropriate model for Internet capacity allocation. Choosing a target_run_length that is substantially smaller than the reference target_run_length specified in Section 5.2 strengthens the argument that it may be appropriate to abandon "TCP friendliness" as the Internet fairness model. This gives developers incentive and permission to develop even more aggressive applications and protocols, for example, by increasing the number of connections that they open concurrently.
このドキュメントは、target_run_lengthを計算するための多くの許容範囲を提供します。ただし、TIDSを設計する人は、インターネット容量割り当ての適切なモデルとしての「TCPの親しみやすさ」の関連性について、進行中の闘争に対する選択の影響を考慮する必要があります。セクション5.2で指定された参照のtarget_run_lengthよりも大幅に小さいtarget_run_lengthを選択すると、インターネットの公平性モデルとして「TCPの親しみやすさ」を放棄することが適切である可能性があるという主張が強化されます。これにより、たとえば、同時に開く接続の数を増やすことにより、開発者にさらに積極的なアプリケーションとプロトコルを開発するインセンティブと許可が与えられます。
In Section 5.2, models were derived based on the assumption that the subpath IP rate matches the target rate plus overhead, such that the excess window needed for the AIMD sawtooth causes a fluctuating queue at the bottleneck.
セクション5.2では、モデルは、サブパスIPレートがターゲットレート+オーバーヘッドに一致し、AIMDのこぎり歯に必要な過剰なウィンドウがボトルネックで変動するキューを引き起こすという仮定に基づいて導出されました。
An alternate situation would be a bottleneck where there is no significant queue and losses are caused by some mechanism that does not involve extra delay, for example, by the use of a virtual queue as done in Approximate Fair Dropping [AFD]. A flow controlled by such a bottleneck would have a constant RTT and a data rate that fluctuates in a sawtooth due to AIMD congestion control. Assume the losses are being controlled to make the average data rate meet some goal that is equal to or greater than the target_rate. The necessary run length to meet the target_rate can be computed as follows:
別の状況としては、重大なキューがなく、余分な遅延を伴わないメカニズムによって損失が発生するボトルネックが考えられます。たとえば、近似フェアドロップ[AFD]で行われる仮想キューの使用などです。このようなボトルネックによって制御されるフローは、一定のRTTと、AIMDの輻輳制御によりノコギリ波で変動するデータレートを持ちます。平均データレートがtarget_rate以上の目標を達成するように損失が制御されていると想定します。 target_rateを満たすために必要なランレングスは、次のように計算できます。
For some value of Wmin, the window will sweep from Wmin packets to 2*Wmin packets in 2*Wmin RTT (due to delayed ACK). Unlike the queuing case where Wmin = target_window_size, we want the average of Wmin and 2*Wmin to be the target_window_size, so the average data rate is the target rate. Thus, we want Wmin = (2/3)*target_window_size.
Wminの値によっては、ウィンドウはWminパケットから2 * Wmin RTTの2 * Wminパケットにスイープします（遅延ACKのため）。 Wmin = target_window_sizeであるキューイングの場合とは異なり、Wminと2 * Wminの平均をtarget_window_sizeにしたいので、平均データレートはターゲットレートです。したがって、Wmin =（2/3）* target_window_sizeが必要です。
Between losses, each sawtooth delivers (1/2)(Wmin+2*Wmin)(2Wmin) packets in 2*Wmin RTTs.
損失の合間に、各ノコギリ波は（1/2）（Wmin + 2 * Wmin）（2Wmin）パケットを2 * Wmin RTTで配信します。
Substituting these together, we get:
これらを一緒に置き換えると、次のようになります。
target_run_length = (4/3)(target_window_size^2)
Note that this is 44% of the reference_run_length computed earlier. This makes sense because under the assumptions in Section 5.2, the AMID sawtooth caused a queue at the bottleneck, which raised the effective RTT by 50%.
これは、以前に計算されたreference_run_lengthの44％であることに注意してください。セクション5.2の想定では、AMIDノコギリ波がボトルネックでキューを引き起こし、実効RTTが50％上昇したため、これは理にかなっています。
For many network technologies, simple queuing models don't apply: the network schedules, thins, or otherwise alters the timing of ACKs and data, generally to raise the efficiency of the channel allocation algorithms when confronted with relatively widely spaced small ACKs. These efficiency strategies are ubiquitous for half-duplex, wireless, and broadcast media.
多くのネットワークテクノロジーでは、単純なキューモデルは適用されません。ネットワークスケジュールは、ACKとデータのタイミングを変更するか、シンニングするか、その他の方法で変更します。これにより、比較的広い間隔で配置された小さなACKに直面したときに、チャネル割り当てアルゴリズムの効率が向上します。これらの効率化戦略は、半二重、ワイヤレス、およびブロードキャストメディアに広く普及しています。
Altering the ACK stream by holding or thinning ACKs typically has two consequences: it raises the implied bottleneck IP capacity, making the fine-grained slowstart bursts either faster or larger, and it raises the effective RTT by the average time that the ACKs and data are delayed. The first effect can be partially mitigated by re-clocking ACKs once they are beyond the bottleneck on the return path to the sender; however, this further raises the effective RTT.
ACKを保持または間引いてACKストリームを変更すると、通常、2つの結果が生じます。暗黙のボトルネックIP容量が増加し、細粒度スロースタートバーストがより速くまたは大きくなり、ACKおよびデータが存在する平均時間によって実効RTTが増加します。遅延。最初の影響は、ACKが送信側への戻りパスのボトルネックを超えたら、ACKを再クロックすることで部分的に軽減できます。ただし、これにより実効RTTがさらに上がります。
The most extreme example of this sort of behavior would be a half-duplex channel that is not released as long as the endpoint currently holding the channel has more traffic (data or ACKs) to send. Such environments cause self-clocked protocols under full load to revert to extremely inefficient stop-and-wait behavior. The channel constrains the protocol to send an entire window of data as a single contiguous burst on the forward path, followed by the entire window of ACKs on the return path. (A channel with this behavior would fail the Duplex Self-Interference Test described in Section 8.2.4).
この種の動作の最も極端な例は、現在チャネルを保持しているエンドポイントに送信するトラフィック（データまたはACK）が多い限り解放されない半二重チャネルです。このような環境では、全負荷のもとでセルフクロックプロトコルが非常に非効率的なストップアンドウェイト動作に戻ります。チャネルは、順方向パスで単一の連続したバーストとしてデータのウィンドウ全体を送信するようにプロトコルを制約し、その後、戻りパスでACKのウィンドウ全体を送信します。 （この動作のチャネルは、セクション8.2.4で説明されている二重自己干渉テストに失敗します）。
If a particular return path contains a subpath or device that alters the timing of the ACK stream, then the entire front path from the sender up to the bottleneck must be tested at the burst parameters implied by the ACK scheduling algorithm. The most important parameter is the implied bottleneck IP capacity, which is the average rate at which the ACKs advance snd.una. Note that thinning the ACK stream (relying on the cumulative nature of seg.ack to permit discarding some ACKs) causes most TCP implementations to send interface rate bursts to offset the longer times between ACKs in order to maintain the average data rate.
特定のリターンパスにACKストリームのタイミングを変更するサブパスまたはデバイスが含まれている場合、送信者からボトルネックまでのフロントパス全体を、ACKスケジューリングアルゴリズムによって暗示されるバーストパラメーターでテストする必要があります。最も重要なパラメータは、暗黙のボトルネックIP容量です。これは、ACKがsnd.unaを進める平均速度です。 （seg.ackの累積的な性質に依存して一部のACKの破棄を許可する）ACKストリームを間引くと、平均データレートを維持するために、ほとんどのTCP実装がインターフェイスレートバーストを送信して、ACK間の長い時間を相殺することに注意してください。
Note that due to ubiquitous self-clocking in Internet protocols, ill-conceived channel allocation mechanisms are likely to increases the queuing stress on the front path because they cause larger full sender rate data bursts.
インターネットプロトコルのユビキタスセルフクロッキングが原因で、誤ったチャネル割り当てメカニズムを使用すると、フルセンダーレートのデータバーストが大きくなるため、フロントパスのキューイングストレスが増加する可能性があります。
Holding data or ACKs for channel allocation or other reasons (such as forward error correction) always raises the effective RTT relative to the minimum delay for the path. Therefore, it may be necessary to replace target_RTT in the calculation in Section 5.2 by an effective_RTT, which includes the target_RTT plus a term to account for the extra delays introduced by these mechanisms.
チャネル割り当てまたはその他の理由（前方誤り訂正など）のためにデータまたはACKを保持すると、常にパスの最小遅延と比較して実効RTTが上昇します。したがって、セクション5.2の計算でtarget_RTTをeffective_RTTに置き換える必要がある場合があります。これには、target_RTTに加えて、これらのメカニズムによって導入される追加の遅延を説明する用語が含まれます。
Acknowledgments
謝辞
Ganga Maguluri suggested the statistical test for measuring loss probability in the target run length. Alex Gilgur and Merry Mou helped with the statistics.
Ganga Maguluriは、ターゲットランレングスの損失確率を測定するための統計的検定を提案しました。 Alex GilgurとMerry Mouが統計を手伝った。
Meredith Whittaker improved the clarity of the communications.
メレディスウィテカーは、コミュニケーションの明瞭さを改善しました。
Ruediger Geib provided feedback that greatly improved the document.
Ruediger Geibは、ドキュメントを大幅に改善するフィードバックを提供しました。
This work was inspired by Measurement Lab: open tools running on an open platform, using open tools to collect open data. See <http://www.measurementlab.net/>.
この作業は、Measurement Labに触発されたものです。オープンプラットフォームで実行されているオープンツール、オープンツールを使用してオープンデータを収集しています。 <http://www.measurementlab.net/>を参照してください。
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Matt Mathis Google, Inc 1600 Amphitheatre Parkway Mountain View, CA 94043 United States of America
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