Multipath transport is increasingly important for Internet/WAN services that move large data volumes across heterogeneous paths, including geo-distributed analytics, content distribution, and cloud-service pipelines. Existing solutions, however, face a practical trade-off: end-to-end transports such as MPTCP and MPQUIC are deployable but limited by endpoint-visible paths and delayed congestion feedback, while routing-or forwarder-assisted approaches often require infrastructure support or lack safe coordination across forwarding choices. This paper presents MARS, a receiver-driven, forwarder-assisted multipath transport for Internet/WAN environments. MARS combines tier-synchronized overlay path discovery with coupled consumer/forwarder congestion control, enabling it to safely expand usable forwarding opportunities and react near bottlenecks. It runs as an incrementally deployable UDP overlay at clients, servers, relays, or CDN-like nodes. We implement MARS in simulation and as a prototype, and evaluate it through large-scale simulation and Mininet emulation under different deployment scales, loss rates, and failure scenarios. The results show that MARS provides deployment-dependent benefits: with endpoint-only deployment, it remains competitive with end-to-end multipath baselines; with cooperating overlay forwarders, it exposes richer usable path diversity and reduces max p95 flow completion time by up to 81.5\% over ECMP-limited baselines. Even against path-expanded end-to-end baselines given the same path set, MARS achieves lower worst-case p95 FCT and stronger robustness under packet loss, while also recovering quickly from transient link failures. These results demonstrate that ICN-style receiver-driven forwarding can serve as a deployable overlay transport substrate for WAN multipath, providing benefits beyond purely end-to-end designs without requiring changes to IP routing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【Google】多模态Transformer视频检索,Multi-modal Transformer
专知会员服务
103+阅读 · 2020年7月22日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
38+阅读 · 2020年3月15日
基于MaaS的智慧交通体系
智能交通技术
11+阅读 · 2019年6月13日
出行即服务(MAAS)框架
智能交通技术
53+阅读 · 2019年5月22日
MAAS:出行服务的颠覆者
智能交通技术
16+阅读 · 2018年12月27日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年10月22日
VIP会员
相关主题
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:29
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:21
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
9+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
【Google】多模态Transformer视频检索,Multi-modal Transformer
专知会员服务
103+阅读 · 2020年7月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员