软件定义网络中的节能传输工程

软件定义网络中的节能传输工程拉杜卡尔帕引用此版本：拉杜·卡帕软件定义网络中的节能传输工程网络和互联网体系结构[cs.NI].里昂大学，2017年。英语NNT：2017LYSEN065。电话：01650148HAL Id：tel-01650148https://theses.hal.science/tel-016501482017年11月28日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire软件定义网络中的节能流量工程能量有效网络交通工程Numéro national de thèse 2017LYSEN065里昂大学博士论文集歌剧l’École Normale Supérieure de512号博士学校里昂信息与数学博士学校Spécialité de doctorat：InformatiqueSoutenue publiquement le 26 April 2017，par：Radu CRPA陪审团组成如下：安杰伊·杜达Escherseur-考官弗雷德里克·吉罗伊尔Chargé de Recherches考官BrigitteJAUMARDProfesseure报告员贝阿特丽斯·帕拉萨图卢兹国立综合理工学院报告员洛朗·勒费弗尔Chargé de RecherchesDirecteurOlivier GLUCKMauertre de Conféécé共同赞助者iii摘要随着有线网络的流量持续增长，其能耗变得越来越低。一个严重的效率和可持续性问题。这项工作旨在通过自动管理网络流的路径来减少过度配置，从而提高骨干网络的能源效率。与这一领域的众多作品相比，我们在软件定义网络（SDN）的背景下专注于低计算复杂度和平滑部署所提出的解决方案。为了确保我们满足这些要求，我们在为此目的而构建的网络测试床上验证了所提出的解决方案。此外，我们认为，这是不可或缺的研究社区在计算机科学，以提高实验的可重复性。因此，我们可以通过几个简单的步骤来重现本论文中提出的大部分结果在本论文的第一部分，我们提出了一个框架，使链路和线路卡进入睡眠模式，在非高峰期，并迅速使他们回来时，更多的网络工作能力是必要的。该解决方案采用最先进的动态图算法实现，其术语为“基于能量效率的分段式传输算法”（STREETE）。STREETE在50个节点的网络上实现了几十毫秒的执行时间。该方法还在使用ONOS SDN控制器和OpenFlow交换机的测试平台上进行了验证。我们将我们的算法与通过混合线性规划（MILP）模型获得的最优解进行了比较，以证明它可以有效地防止网络拥塞，避免打开不需要的链路，并提供出色的能量效率。本文的第二部分研究了最大限度地利用现有组件的解决方案，以扩展STREETE框架的工作负载，不是很好地处理其原始形式。这包括高网络负载，如果不对流进行细粒度管理，则无法通过网络进行在这一部分中，我们偏离了最短路径路由，这是传统上用于计算机网络，并执行特定的网络流量的负载平衡。在本论文的最后一部分，我们结合了STREETE与所提出的负载平衡技术，并评估这种组合的性能，无论是在关闭的链路，并在其能力，以保持网络的拥塞。之后，我们使用我们的网络测试平台来评估我们的解决方案对TCP流的影响，并提供有关必须考虑的额外约束的直观信息，以避免由于多条路径之间的流量振荡而导致的不稳定性。iv简历能源消费是发展巴西基础设施的一个限制因素Ce travail a pour but d'amélibrary l'efficitéénergétique des réseaux de cæur en éteignant un sous-ensemble de liens par une approche SDN（Software Defined Network）. Nous nous différencions des nombreux travaux de ce domainepar une reactivité accumulate aux variations des conditions réseaux.她让我觉得她很有可能à une complexité calculatoire réduite et une attention particulière au surcoquilt induit parles échanges de données.为了验证所提出的解决方案，我们在一个特定的平台上测试了这些方案的效果。在这一部分的第一次会议上，我们提出了“基于能量效率的分段式传输”（S TRE ETE）的逻辑架构。 Lec oe urdelasolution repose sur un re-routagedynamique du trafic en fonestly de la charge du réseau dans le but d'éteindre certainsliens peu utilisés.该解决方案利用动态图形算法来减少计算的复杂性，并在50个节点的网络上计算毫秒级的时间Nos solutions ont aussi été validées sur une platformde test comprenant le controlling SDN ONOS et des commu-tagenda OpenFlow.Nouscomparons nos algorithmes aux solutions optimales obtenues grâce à des techniques deprogrammation linéaires en nombre entiers et montrons que le nombre de liens alluméspeut être efficacement réduit pour diminuer la consommation électrique tout en évitant desurcharge le réseau.在这第二部分中，我们对STREETE的性能进行了评估，在一些情况下，STREETE的性能很好，因为它使用了路由算法和法庭我们分析了电荷平衡方法，以获得通量在网络中的最佳位置在最后一部分，我们评估了两种技术的组合：STREETE avec équilibrage decharge。Ensuite，nous utilisons notre plateforme de test pour analyzer我们允许提供适应症，以改善Nous croyons à因此，在这一点上提出的一系列结果有助于在四个指令和逻辑方面的协助下进行重现v内容1介绍12 骨干网络中能源效率和流量工程的定位和相关工作92.1主干网的结构102.1.1物理层102.1.2波分复用（WDM）层112.1.3时分复用（TDM）第12层2.1.4数据包层122.1.5分层骨干网，从理论到实践IP overOTN（IPoOTN）13IP overWDM（IPoWDM）142.2关于提高IPoWDM骨干网2.2.1高能效网络设计2.2.2高能效设备设计162.2.3IPoWDM跨层优化：利用光旁路182.2.4高能效网络运营2.3交通工程192.3.1使用内部网关协议（IGP）的流量工程202.3.2通过IGP度量分配的212.3.3使用多协议标签交换（MPLS）的212.3.4使用SDN22的流量工程2.3.5能源效率交通工程23分布式流量工程24集中交通工程242.4在骨干网络实施基于软件定义网络（SDN）的流量工程的挑战252.4.1流量工程对网络流量2.4.2集中管理的可扩展性2.4.3控制流量开销27收集关于网络28的状态的信息配置网络路由292.5SPRING协议292.6结论31内容vi3 理论背景333.1图表101：通信网络33的模型3.2线性规划101343.3最大并发流量问题363.3.1构建边缘路径LP公式363.3.2节点-弧LP公式383.3.3边缘路径LP公式393.3.4边路径LP的对偶及其性质403.4结论414 减少连接：基于分段路由的节能流量工程（STREETE）框架，用于减少网络过度配置434.1概述.434.2算法464.2.1注释464.2.2主回路474.2.3街头-ON484.2.4动态最短路径4.3模拟仿真514.3.1评估的网络524.3.2MILP基线544.3.3评价指标4.3.4评价结果从基于数据包的模拟中网络链接的状态58突破最短路径路由60计算时间62路径延伸634.4概念验证和试验台64ONOSSDN控制器64基于段路由的平台64分段路由应用程序664.4.1从实验性评估4.5结论695更好的连接：优化网络使用715.1CF：寻找完美的成本函数715.1.1概述.715.1.2算法725.1.3评价方法和初步结果75评价参数75CPLEX模型用作基线75最大链路利用率765.2LB：SDN负载均衡的最大并发流量775.2.1概述.78内容vii5.2.2步骤1：由SDN控制器79计算的算法80算法的证明8083度精度选择的探讨5.2.3步骤2：将约束发送到SDN交换机845.2.4步骤3：由SDN交换机84计算路径将流转换为拓扑排序的DAG85计算流的路由85避免长途旅行875.2.5评价87最大链路利用率87计算时间90路径长度增加915.3结论. 926 减少运输和改善运输：对运输原型的评价和影响6.1更少更好：STREETE-LB936.1.1计算时间946.1.2高网络负载946.1.3实际流量矩阵966.2频繁的路由更改对TCP流986.2.1背景98改道及挤塞控制98拥塞控制算法996.2.2估计TCP Cubic在路由变化下的行为100从损失中恢复100相关Linux实现细节101瓶颈链路上的多个TCP流1026.2.3实验评价102实验装置102重新路由独立流104共享瓶颈点的105一个频繁重路由6.2.4结论1097结论和展望1117.1结论1117.2观点112出版物115附录129viii内容1第1章绪论动机网络和计算技术的进步已经实现了多种服务-例如，用于大数据分析、流处理、视频流和物联网（IoT）的那些-托管在通常与高速光网络互连的多个数据中心处。这些服务中的许多都遵循云计算等商业模式，允许客户从云租用资源，并仅支付其消费的费用虽然这些模型很灵活，并受益于规模经济，但通过网络传输的数据量网络运营商在不断的差异化和提供服务质量的压力下，往往通过扩大网络容量来应对这一挑战，因此总是增加新设备，或提高现有链路的速率。现有的工作认为，如果流量继续以目前的速度增长，在不到20年的时间内，网络运营商可能会达到能源容量危机，网络基础设施消耗的电量可能成为瓶颈，并进一步限制互联网的增长[1]。主要组织已经尝试通过减少所需网络资源的数量并最大化其利用率来抑制其基础结构的能量消耗。例如，谷歌创建了定制的软件定义网络（SDN）设备，并更新了他们的应用程序，以与网络设备合作。在这这样，就有可能实现接近100%的域内链接利用率[2]。通过这种智能流量编排，Google能够提高能源效率，同时提供高质量的服务。然而，这样的业务管理需要通信应用和网络管理之间的合作，这是普通网络运营商无法企及的技术。由于网络运营商无法控制使用网络的应用，因此他们过度供应网络容量以处理峰值负载。 此外，为了防止由于供应商特定的错误而导致的故障，大型网络提供商在其核心网络中实施供应商冗余并不例外。供应商冗余包括并行使用来自多个供应商的设备2012年1的Orange France移动网络中断是供应商特定错误的一个示例，其中软件更新在主设备和备份设备上引入了一个错误为了避免这些情况，第1http://www.parismatch.com/Actu/Economie/Orange-revelations-sur-la-panne-geante-1577662第1章介绍图1.1：通过巴黎和日内瓦之间200 Gbps链路的流量。[3]第三届全国政协委员一些网络运营商通过使用来自多个供应商的备份设备来使容量加倍。所有这些方法都有助于高度过度配置的网络。例如，有证据表明，即使在最高负载期间，Geant网络中生产200 Gbps链路的利用率也可以低至15%（图1.1）。此外，在夜间和周末的非高峰时段，网络利用率甚至更低。它下降到链路容量的近5%。由于所有这些过度配置，运营商网络的能源效率很低：设备始终处于完全供电状态，而仅以其容量的一小部分使用。这种过度配置为创新和通过关闭未使用的设备并优化其使用来减少网络消耗的能量留下了很大的潜力。这项工作是作为GreenTouch联盟的一部分完成的，该联盟旨在到2020年将通信网络的净能耗降低98%。研究问题和目标大型计算机网络是主要的电力消费者，其消费尚未优化。一台骨干网络设备的耗电量可能高达10 kW2，而不考虑其利用率。本论文探讨如何在保留效能限制的前提下，提升未来骨干网路的能源效率。特别是，我们的目标是具有极高数据速率的高速波分复用IP（IPoWDM）运营商网络，在当前部署的系统中，每条链路的数据速率与专用网络（例如部署在数据中心、企业或研究机构之间的专用网络）不同我们用来提高这些网络的能源效率的主要杠杆是不可知的应用程序：我们使用本论文围绕两个观点展开。 第一个自然的想法在于通过减少网络中的资源数量来减少网络的能量消耗。2Cisco CRS-3数据表：http://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/routers/carrier-routing-system/data_sheet_c78-408226.html3在非高峰期活跃。特别是，我们打算关闭转发器和端口卡上的极端的链接。当链路空闲时，这些组件的状态被设置为睡眠模式，并且在需要时将它们带回到操作状态。我们也把这个激活和去激活网络链路的过程分别称为打开和关闭链路。为了释放某些资源，网络流量被动态地合并在有限数量的链路上，从而使得剩余的链路能够进入低功耗模式。相应地，当网络需要更多容量时，相应的链路恢复在线以避免拥塞。换句话说，我们透明地改变网络中应用程序数据所采用的路径，以适应负载的网络容量。第二个想法依赖于观察，即一个充分利用的网络不会在静脉中连接资源。适当的负载平衡技术允许用相同的资源传输更多的数据，避免过早更新到更高的数据速率，从而避免由于这种更新而增加能耗。正如稍后所详述的，我们得出结论，这两种方法都是必要的，必须并行使用，以实现运营商网络的良好能源效率。我们将我们的工作定位在基于软件定义网络（SDN）的骨干网络的背景下，并在单个运营商网络域中工作。虽然已经提出了不同的方法来降低通信网络的能耗，但我们的贡献是对所提出的解决方案进行端到端的验证。这些解决方案都通过模拟验证，并在包括软件定义网络（SDN）交换机和开放网络操作系统（ONOS）SDN控制器的真实网络测试平台中实现。此外，我们还使用了测试平台以评估频繁的路径改变对数据流的影响，并得出这样的结论：可以使用这种技术，而对应用程序流的影响最小贡献和手稿第1章介绍了这项工作的动机：依赖网络访问远程服务的连接设备数量的持续增长给运营商骨干网络带来了必须部署更快的速度和更大的设备，不断增加能源消耗。在本章的其余部分，我们将详细介绍如何重现本论文中提出的大部分结果。这项工作是考虑到计算机科学中科学工作的可重复性日益受到关注而进行的。我们还参考了我们创建的Android应用程序，以提供一种交互式的方式来测试我们的算法并可视化其结果。第二章介绍我们的工作背景。我们提供了一个总体概述的架构骨干网络和探索全景的方法来减少能源消耗。这些方法中的大多数提出了以下的结构修饰：网络。例如，这包括完全重新设计物理拓扑、网络设备或使用网络的应用程序。相比之下，我们遵循的是一种侵入性较低的方法，它依赖于流量工程;这是一种成熟的技术，被运营商广泛部署，用于其他目标，如差异化服务。4第1章介绍我们继续本章的扩展介绍现有的流量工程技术，特别是软件定义网络（SDN）的概念。同时，我们提出了相关的工作，使用流量工程提高网络的能源效率。 这一介绍使我们得出结论，仍然需要一个在线解决方案，能够快速响应网络流量的变化，特别是网络需求的意外增长本章最后讨论了在为高速骨干网设计基于SDN的解决方案时必须考虑的特殊性。所提出的挑战是我们在其余工作中设计解决方案的基础。为了满足骨干网中流量工程的要求，本文还提出了源分 组路由协议 （SPRING）/”S egme n tRo u tin g”协议，从而规避了上述挑战。第三章提供了理解本论文结果所需的理论背景。我们介绍了线性规划和经典的网络流问题，称为“最大并发流”。我们举例说明了两种常用的将问题建模为线性规划的方法，即“node-arc”和“edge-path“公式。第一个模型用于整个工作，为我们的算法的质量提供一个比较基准。 同时，边路径是计算最大并发流的有效近似算法的基础，一个网络本章最后给出了边路公式及其对偶的一些数学性质，这将在论文的后面几章中使用。第4章介绍了STREETE的设计、实现和评估，STREETE是一个基于SDN的框架，旨在通过开关链路来降低骨干网的能耗。这项工作的主要特点是对网络条件的变化，特别是对网络需求的意外增长做出快速反应的能力。这是通过结合一种技术来实现的，该技术使用网络的两个不同视图来提供启发式。此外，我们在解决方案的核心使用动态最短路径算法来加快计算速度，并使用SPRING协议来实现SDN控制器对网络的低开销管理。我们在OMNeT++/INET网络模拟器中验证了所提出的解决方案，并得出结论，它在低网络负载下表现非常好，但在高负载下仍有改进的空间。这一结论作为本论文第5章中所提出的工作的动机，它试图使STREETE在任何网络条件下都能很好地执行，同时能够在评估的骨干网络上快速计算出解决方案。本章还介绍了基于SDN的测试平台，用于通过实验验证所提出的解决方案。这个测试平台使我们能够突出STREETE的另一个弱点。这些结果激发了第6章中所做的研究，这使得我们的框架可以进一步改进。第五章介绍了两种为STREETE框架提出的负载平衡方法，以更好地利用活动网络资源。5第一种方法在最短路径路由上提供了一致的改进，但输出质量不是很稳定，没有满足我们的期望。我们提出了这种行为背后的原因，并继续与第二个，更优雅，负载平衡的方法，是基于最先进的近似解决最大并发流问题。它建立在乔治·卡拉科斯塔斯[5]为骨干网络中基于软件定义网络（SDN）的近乎最佳的在线负载平衡提供完整的解决方案。该解决方案还利用SPRING源路由协议的强大功能来降低集中式管理的复杂性和成本。第6章首先统一了前两章的结果，并提出了一个问题，即STREETE与负载平衡技术的结合可能会产生大量的路由变化，网络流，这可能会影响网络性能。特别是，端到端延迟的变化可以被TCP协议解释为减慢其传输的信号。考虑到TCP是迄今为止最常用的传输协议，这个细节可能会对整体网络性能产生严重影响。在本章的第二部分，我们使用我们的网络测试床来评估频繁的路由更改是否我们的结论是，网络流量的带宽下降可能是显着的，如果路由变化太频繁。此外，如果不特别注意避免，STREETE协议和TCP之间的不良互操作可能会导致网络不稳定。我们量化的容忍频率的基础上，从我们的分析数据，并结束了本章的调整进行了讨论，在STREETE框架，以实现一个稳定的，接近最佳的，节能的流量工程解决方案。第七章总结了本文的主要发现，讨论了未来的研究方向，并提出了结论。再现结果第4章和第5章的模拟结果可以在使用Docker3的Linux系统上轻松复制。一些模拟依赖于CPLEX。这个LP求解器是免费的，可供学术使用，并可在学术验证后从IBM下载。如果提供了CPLEX 12.7.1安装文件，将自动检测，并生成相应的结果。如果未提供适当版本的安装文件，则这些模拟将不会运行。快速模式为了便于重现模拟，我们提供了一个包含所有必要文件（CPLEX除外）的存档。只需执行以下步骤即可轻松再现结果：3https://www.docker.com6第1章介绍• 使用你的发行版的包管理器安装依赖项（docker，wget）• 下载包含所有文件的存档：htt p s：//r d u. 卡尔帕我/这是/这是正确的代码。tar• 提取存档：一个完整的代码。tar• （可选）io1271.li请访问www.example.com n u x -x 8 6-64。bin“fille in the hee保存代码/保存所有文件夹• 构建Docker镜像并运行模拟：cd streeteCode。/ buildAn-dRun.sh特别是，在Ubuntu主机上，您可以将以下行复制/粘贴到终端中，以遵循这些步骤并运行除CPLEX优化之外的所有模拟：我们都在做一件事。我知道了我是一个很好的朋友。卡尔帕我/她/她的代码是正确的tartar-xafsreeeCode. tarcdstreeteCde好的。/buildandRun.我的天啊！“模拟结果将不符合真实代码/结果跟踪器。还为每个模拟时间点生成一个n图像，从而提供网络状态的视觉表示。这样的一个图的例子是在图。1.2在哪里0.90.80.70.60.50.40.30.20.1图1.2：模拟生成的图像，说明了意大利网络中链路的状态。链接的颜色和百分比表示它们的利用率。两个百分比是7显示（每个方向一个）。 颜色是一个更容易可视化的辅助工具，对应于使用“jet”配色方案表示的这两个百分比中的最大百分比（蓝色=低利用率;红色=高利用率4）。虚线表示链路仅在一个方向上使用细黑线意味着两个方向都没有使用。第4章和第5章中显示的数字将在系统代码/文件夹的子文件夹中生成。回退模式或者，一个更小的存档，不包含第三方安装文件，作为手稿第一页的附件包含在此PDF中。同样的存档也可以通过几个可靠的云服务进行处理• https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/me.carpa.archive/Thesis/streeteCode.light.tar.xz• https://drive.google.com/open? ID=0B-57pIPvqZLgUThqbTh3ZnNleFk读 者 必 须 手 动 提 供 streeteCode/installFiles 文 件 夹 中 的 omnetpp-5.1-src-linux.tgz5、inet-3.6.0-src.tgz6和qt-opensource-linux-x64-5.9.0.run7文件此外，与前一节类似，可以添加CPLEX（cplex_studio 1271.linux-x86- 64.bin）二进制文件以启用相应的模拟。还需要注意的是，DockerFile文件是不言自明的。此文件中列出的命令可以直接在Ubuntu 16.04主机上运行，而不是使用Docker。使用Android应用进行演示一个更具交互性的方式来可视化所提出的算法的执行和结果是由我们的Android应用程序完成的，该应用程序可以通过Google Play免费安装。图1.3中的QR码可用于访问Play Store上的应用程序。附录7.2中提供了关于如何使用该应用程序的简短说明。图1.3：使用Google Playhttp：//www.js.com/js/js/js/js/js/js/好的。你要去哪里？i d =me. carpa. st reete4https://en.wikipedia.org/wiki/Heat_map5https://omnetpp.org/omnetpp6https://github.com/inet-framework/inet/releases/7https://download.qt.io/official_releases/qt/5.9/5.9.0/8第1章介绍9第2骨干网在前一章中，我们提出了提高计算机网络能效在深入研究这个问题的核心之前，我们在本章开始时对骨干网的体系结构和文献中用于降低这些网络能耗的解决方案进行了概述然后，我们重点介绍了一种降低能耗的技术：智能交通工程。我们目前现有的流量工程技术，特别是软件定义网络（SDN）的概念。这些实际的细节将使我们更好地理解基于SDN的流量工程的一般技术水平，特别是骨干网络中的节能流量工程。在本章的最后，我们讨论了在为高速骨干网设计基于SDN的解决方案时必须考虑的特殊性。所提出的挑战将在本工作的其余部分中定义我们的解决方案的设计。本章还介绍了网络中的源分组路由（SPRING）协议，该协议旨在满足骨干网络中流量工程的要求，并解决上述一些挑战。图2.1：骨干网络DC路由(IP/MPLS）B一切换（TDM）应答器运输（WDM）光学纤维光放大器10第2章.骨干网节能与交通工程的2.1骨干网IP现在是在世界各地传输数据的事实上的协议。是人们也普遍认为，光学技术是高速、长距离通信的最佳解决方案。目前的商业产品允许在2000公里距离的节点之间以200 Gbps的速率进行单载波光传输[6]。为了充分利用昂贵的光纤，运营商部署了多层架构。图2.1显示了运营商网络中常见的层的逻辑分离2.1.1物理层在架构的底部，我们展示了实际的光纤。由于某些损伤，通过光纤的信号随距离衰减。因此，必须使用光放大器来放大信号。不幸的是，这些设备也放大了噪音。因此，放大器的最大数量是有限制的在数据变得无法从噪声中恢复之前，可以串行使用这些数据。需要对信号进行光-电-光（OEO）转换，以重新生成新信号，从而实现更长的距离。图2.2：Geant网络http://www.geant.net/Network/The_Network/Pages/Terabit-Network.aspx光放大器之间的距离约为80公里。通过串联使用多个放大器，制造商宣传他们的设备可以在5000公里的距离上传输100 Gbps的信号，而无需OEO转换[6]。因此，除了海底通信电缆外，在存在点之间通常不需要OEO转换。112.1.骨干网络放大器的能量消耗很小。例如，[7]的作者确认，最常见的放大器类型，即掺铒光纤放大器（EDFA），放大光纤中的所有波长消耗约110 W然而，放大器的数量可能是相当大的。图2.2显示了Geant网络的一小部分物理拓扑小点对应于沿光纤的各种光放大器，而较大的正方形对应于下一节中介绍的WDM设备由于它们的大量，骨干网络中的光放大器的总功耗是不可忽略的。2.1.2波分复用（WDM）层第二个从底部是波分复用（WDM）层。该层在波长（λ）粒度上操作。图2.3a说明了图2.1中节点A处这一层的操作。来自上层的两个信号被转换成两个不同的波长λ1和λ2，并通过分插复用器（ADM）复用到光纤中。历史上，静态光分路器和交叉连接器执行此工作，但现代系统依赖于可重新配置光分插复用器（ROADM）来远程重新配置光层。应答器231(a) 节点A的WDM层(b) 转发器卡图2.3：WDM层重要的是要注意，波长λ3直接从一根光纤切换到另一根光纤，而无需任何额外的处理。向前跳，我们可以看到这个波长被上层TDM层感知为节点B和D之间的直接连接;它“绕过”节点A的上层。这就是为什么文献将这种连接称为WDM技术能够在单根光纤上实现每秒多个太比特的传输不幸的是，光纤中的波长数量是有限的，并且难以实现细粒度的流量分离该工作由核心网络层级的更高级别通过将多个低速通信复用到光λ/从光λ解复用来完成我们依赖于[7]中提出的能源消耗模型。在查阅了大量的商业产品说明书后，作者得出结论，