The dynamic adaptive packet buffering (DAPB) algorithm for Service Mesh performance enhancement based on eBPF

Данная статья представляет алгоритм динамической адаптивной буферизации пакетов (Dynamic Adaptive Packet Buffering, DAPB). Разработанный для повышения эффективности передачи данных в современных сетевых средах, алгоритм основан на принципах алгоритма Нейгла. DAPB преодолевает ограничения существующих методов буферизации за счет динамической адаптации поведения на основе текущих сетевых условий, требований приложений и чувствительности к задержкам. Алгоритм сочетает контекстно-зависимую буферизацию, адаптивные механизмы таймаутов и прогнозирование на основе машинного обучения для оптимального баланса между эффективностью, задержкой и энергопотреблением. Контекстно-ориентированная буферизация адаптирует стратегию под конкретные приложения: минимизирует буферизацию для чувствительных к задержкам сервисов (VoIP, онлайн-игры) и максимизирует для throughput-ориентированных задач (передача файлов). Адаптивный механизм таймаутов динамически регулирует период ожидания с учетом времени кругового обхода (RTT), потерь пакетов и джиттера, обеспечивая оптимальную производительность при изменяющейся нагрузке. Модели машинного обучения предсказывают оптимальные размеры буфера и значения таймаутов, используя исторические данные и метрики реального времени. Алгоритм реализует селективную агрегацию пакетов, интеллектуально определяя какие пакеты следует агрегировать, а какие передавать немедленно. DAPB уделяет особое внимание энергоэффективности за счет оптимизации параметров буферизации, что делает его применимым в энергоограниченных средах (edge computing, IoT устройства). По сравнению со стандартным алгоритмом Нейгла, DAPB демонстрирует снижение задержек, увеличение пропускной способности и улучшение энергоэффективности. Исследование выполнено в рамках Программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ).