2019年8月19日，哈佛大学俞敏岚副教授受邀访问北京大学前沿计算研究中心，并在静园五院做了题为“Optimizing Transport Protocols for Modern Data Center Networks“的主题报告，介绍了其课题组近期在这方面的两篇工作。报告由中心执行主任陈宝权教授主持，听众包括来自北京大学信息科学技术学院、中科院计算所等单位的师生。

俞敏岚副教授报告现场

　　俞教授首先介绍了她们发表在 NSDI2019 上的一篇工作：DETER: Deterministic TCP Replay for Performance Diagnosis。DETER 是一个TCP的诊断工具。在当今分布式计算日益发展、对传输效率的要求越来越高的情况下，传统的 TCP 诊断工具如 TCPdump 不能适应大数据的要求。TCP 诊断工具设计之复杂，关键在于 TCP 协议的复杂性，其中涉及到许多模块之间的交互，且参数众多。以 Linux 的 TCP 为例，有63个参数，且在18年7、8月间，发现了16个 bug。目前已有的诊断工具如 TCPdump 和 TCPprobe，虽然能够提供很多细节，但是也带来了很高的 overhead。而 TCPcounters，ebpf 等工具虽然 overhead 不高，却错失了很多细节。相比之下，DETER 做到了在控制 overhead 的基础上，还原大量细节等结果。

　　DETER 的核心在于 lightweight record 和 deterministic replay。通过记录 sockets，确定性地还原当时的情况，从而达到诊断的目的。但是，想要做到确定性是比较困难的：首先，一些细微的误差，由于传输中的闭环结构，可能在 replay 的时候造成完全不同的结果，类似蝴蝶效应。闭环结构指从 TCP 协议带来的误差经过交换机（switch）被放大，带入到 TCP 协议中。解决方案是剪开这个环：记录每次进入 TCP 协议时的状态，通过 replay 还原经过 switch 的结果。replay 的结果不会用于下一次 replay，而是使用记录的状态。具体来说，就是 record and replay packet stream mutations。而记录这些异常（mutation）带来的 overhead 很小，且只需要在 host 上记录这些信息。解决了闭环带来的不确定性，并不能保证 determinitic replay，因为内核运行本身也是不确定的。这就需要我记录内核的一些状态，比如 thread scheduling，lock acqusition 等等。

俞敏岚副教授报告中

　　俞教授接下来介绍了 SIGCOMM2019上的一篇工作：HPCC: High Precision Congestion Control。理想的高速网络应当有 ultra-low latency，high bandwidth 和 stability。这背后主要依靠的是拥塞控制的算法（congestion control）。但当今的拥塞控制算法存在几个问题：第一，收敛缓慢。由于缺乏准确的反馈，算法不能迅速收敛到最优的速率。第二，排队不可避免。大多数算法的 feedback 都有延迟。当收到 feedback 时，往往等待队列已经比较长了，大大增加了传输的延迟。第三，目前的拥塞控制算法大多是启发式的，这意味着需要复杂的调参。

　　课题组取得突破的一个重要原因是硬件上（switch）的升级：通过利用 in-network telemetry（INT），可以得到准确的 feedback，从而精准地控制，迅速收敛，充分利用带宽，基本上达到 zero-queue 的状态。相比于之前的算法如 DCQCN 和 TIMELY，减少了95%的收敛时间，且在 large-scale 的实验上表现优异。

　　HPCC 的研究中有两个重要的挑战：其一，是 INT 信息的延迟；其二，是对 INT 信息的过度反应。INT 信息是附在包上的，所以同样有延迟的问题。HPCC 的解决方案是限制整个 inflight bytes 的量。即使 feedback 有延迟，发送方也不会发送过多的数据。过度反应是指，由于每个包上都有 INT 的信息，如果对于每个 ACK 的信息都做出相应的调整，往往会过度。为了防止这一情况，HPCC 采用 per-ACK 和 per-RTT 结合的方式。

　　这两篇工作都是偏向于工程，以上只是一些 high-level 的 idea，具体细节请参考相关论文。

陈宝权教授与俞敏岚副教授合影