在观看 WWDC 视频时,我发现 iOS 17 即将支持 L4S。由于我对 L4S 感兴趣,所以想要阅读更多与 L4S 相关的文章,更深入地了解 L4S。

正好在前段时间,我在 Twitter 上看到了 AI Agents 这款 ChatGPT 插件。这款插件相当于把 AutoGPT 的功能整合进了网页版的 ChatGPT,可以讲一个复杂的指令拆分成单步操作。配合其他 ChatGPT 插件,即可实现搜自动搜索网页、查找文献,并将查找到的内容汇总在一起。

所以,我也打算尝试使用 AI Agents、Web Requests、WebPilot 三个插件,让 ChatGPT 整理一本关于 L4S 的电子书,帮助我更快速地了解 L4S。

第一次尝试:让 ChatGPT 生成一本关于 L4S 的电子书

初次尝试,我使用了这样一条指令:

Make AI Agent Objective: 整理一本介绍 Low Latency, Low Loss, and Scalable Throughput (L4S) 架构的电子书

可以看到,AI Agents 已经生成了关于整理和制作这么电子书的详细步骤,包括收集资料、整理资料、撰写电子书、校对和修改、发布电子书五部分:

AI Agents 插件生成的电子书制作步骤,包括收集资料、整理资料、撰写电子书、校对和修改、发布电子书六个步骤

接下来,ChatGPT 开始利用 Web Requests 和 WebPilot 插件上网搜索 L4S 相关信息,包括关于 L4S 的 RFC 文档(RFC 9330)和 IETF 草案,以及 RFC 9330 引用的其他文档。同时,ChatGPT 还能针对查找到的文档,提取关键信息,并提出可以进一步思考的问题:

ChatGPT 开始上网查找资料

通过不停地输入 keep going,ChatGPT 最终收集了足够的文档,并生成了电子书的目录:

ChatGPT 生成的电子书目录

接下来,我开始让 ChatGPT 撰写电子书的内容。最终生成的电子书如下:

**1. 引言**

低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构是一种革命性的网络流量管理方法,旨在提高互联网应用的性能。L4S设计的目的是解决传统互联网架构的限制,这些架构并未针对现代应用的高速、低延迟需求进行优化。

L4S的主要目标是为所有用户提供高质量的互联网体验,无论他们的网络条件如何,或者他们正在使用的应用程序的类型如何。这是通过降低延迟、最小化数据包丢失和确保可扩展吞吐量来实现的。

L4S的一个关键特性是使用显式拥塞通知(ECN),这是一种允许网络节点在数据包丢失之前就信号拥塞的机制。这种对拥塞管理的主动方法使L4S能够在拥塞的网络条件下保持高性能。

在以下各节中,我们将深入探讨L4S的技术细节,探索其实际应用,并讨论其未来前景。

**2. L4S的技术细节**

低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构基于一组创新的技术和协议,这些技术和协议共同工作以优化网络性能。L4S的一个关键组成部分是显式拥塞通知(ECN),这是一种允许网络节点在数据包丢失之前就信号拥塞的机制。

在传统的互联网架构中,数据包丢失被用作网络拥塞的信号。然而,这种方法可能导致高延迟和性能差,特别是对于实时应用程序,如视频流和在线游戏。ECN通过提供一种更主动的拥塞管理方法来解决这个问题。

在L4S架构中,ECN与一种新型的主动队列管理(AQM)——双队列耦合AQM一起使用。这种AQM操作两个队列:一个经典队列用于传统流量,一个L4S队列用于低延迟流量。L4S队列设计为保持非常浅的队列深度,这导致L4S流量的低延迟。

L4S的另一个重要特性是其可扩展的拥塞控制算法,它允许在高速网络中保持高吞吐量。这种算法设计为快速对网络条件的变化做出反应,确保网络能够在不引起拥塞的情况下有效地处理大量的流量。

**3. L4S在实践中的应用**

低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构不仅仅是一个理论概念;它已经在实际的网络中实施,并且在网络性能方面显示出显著的改进。

L4S的一个关键应用是在数据中心,其中网络拥塞可能对应用程序的性能产生重大影响。通过使用L4S,数据中心可以确保其应用程序即使在重负载网络下也能保持低延迟和高吞吐量。

L4S也被用于互联网服务提供商(ISP)的网络中,以提高他们的客户服务质量。通过在他们的网络中实施L4S,ISP可以为他们的客户提供更好的互联网体验,具有更快的速度和更低的延迟。

L4S的另一个重要应用是在移动网络中,其中网络条件可能变化很大。L4S可以帮助确保移动用户获得一致的高质量体验,无论他们的网络条件如何。

除了这些应用,L4S还在其他领域被探索用于其他领域,如物联网(IoT)网络,其中低延迟和高吞吐量对于IoT设备的性能至关重要。

**4. 比较和对比**

低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构代表了对传统互联网架构的重大进步。虽然传统架构依赖于数据包丢失作为网络拥塞的信号,但L4S使用显式拥塞通知(ECN)来主动管理拥塞。这导致了更低的延迟和更少的数据包丢失,从而为用户提供了更好的互联网体验。

L4S和传统架构的另一个关键区别是使用双队列耦合主动队列管理(AQM)。这种创新的方法使L4S能够以不同的方式处理不同类型的流量,确保所有应用的最佳性能。

与其他现代网络架构相比,L4S的可扩展性突出。L4S使用的拥塞控制算法设计为快速对网络条件的变化做出反应,允许它在高速网络中保持高吞吐量。这使得L4S成为数据中心和其他网络速度和容量至关重要的环境的优秀选择。

**5. L4S的未来**

低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构不仅是解决今天的互联网挑战的解决方案,也是互联网架构未来的基础。

随着越来越多的设备连接到互联网,以及应用程序在带宽和延迟方面的需求越来越大,像L4S这样高效和可扩展的网络架构的需求只会增长。

L4S的未来发展的一个关键领域是在物联网(IoT)。预计未来几年将有数十亿的IoT设备连接到互联网,L4S处理大量流量的能力,以及其低延迟和高吞吐量将至关重要。

L4S在移动网络中的潜在增长是另一个领域。随着移动数据使用的持续增长,以及新技术如5G的更广泛应用,L4S可能在确保高质量的移动互联网体验中发挥关键作用。

除了这些领域,L4S本身也有进一步的研究和开发的机会。例如,可以开发新的拥塞控制算法以进一步提高L4S的性能,或者可以向L4S架构添加新的功能以支持新类型的应用。

**6. 参考文献和进一步阅读**

以下是本电子书中使用的信息来源列表。这些来源提供了大量关于低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)架构的信息,建议对此主题感兴趣的读者进一步阅读。

1. [RFC 3168:向IP添加显式拥塞通知(ECN)](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc3168)
2. [RFC 8311:放宽对显式拥塞通知(ECN)实验的限制](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8311)
3. [RFC 7560:对增加显式拥塞通知(ECN)反馈的准确性的问题陈述和要求](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7560)
4. [RFC 8084:网络传输断路器](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8084)
5. [RFC 8085:UDP使用指南](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8085)
6. [RFC 3649:大拥塞窗口的高速TCP](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc3649)
7. [RFC 6679:用于UDP上的RTP的显式拥塞通知(ECN)](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6679)

可以看到,ChatGPT 确实生成了内容准确、章节清晰的电子书,能够方便用户更好地了解 L4S。但是,这边电子书仍存在这些不足之处:

  • 生成的内容太短,不太像是一本「书」,而更像是一篇科普文章
  • 大部分内容来自 RFC 9330 一篇文档,对于搜索到的其他文档,并没有太多地方提到
  • 搜索的文档数量还没有那么充足。在搜索资料的过程中,没有找到关于 L4S 的另外两篇重要文档 RFC 9331 和 RFC 9332、关于 L4S 的 WWDC 视频、中文互联网上关于 L4S 的内容等

当然,这是我第一次尝试 ChatGPT + AI Agents,这些不足之处,应该都是能够通过继续向 ChatGPT 提问,进一步收集信息并完善电子书内容来解决的。后续我会进行进一步的尝试。

如果你能访问 ChatGPT,可以通过这个链接看到完整的生成过程:

第二次尝试:生成一篇关于 L4S 的科普文章

这次,我准备让 ChatGPT 生成一篇关于 L4S 的科普文章。我向 ChatGPT 提问时,补充了更丰富的信息:

Make AI Agent Objective: 博客文章写作
我最近观看了 WWDC 关于 L4S 的视频,了解到了 iOS 17 即将支持 L4S。想要对 L4S 了解更多。视频链接如下:
https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2023/10004/
我了解到关于 L4S 有三篇重要的 RFC:
https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9330.html
https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9331.html
https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc9332.html
研究了上面的 RFC,我对 L4S 有了详细的了解。

请根据上述信息写作一篇关于 L4S 的科普文章。这篇文章主要面向数码爱好者而非网络专业人士,要求文章详细介绍 L4S,且通俗易懂。

同时,我让 ChatGPT 逐步润色文章内容,并增加配图。最终生成结果如下:

标题:**探索L4S:低延迟和高吞吐量的未来**

你好,数码爱好者们!今天,我们将深入探讨低延迟、低丢包、可扩展吞吐量(L4S)的世界,这是一种新的网络服务,预计将彻底改变我们的数字体验。

在最近的WWDC上,苹果宣布iOS 17将支持L4S,引发了对这项创新技术的关注。但L4S究竟是什么,我们为什么要对它感到兴奋?

## 什么是L4S?

L4S是一种旨在在网络服务中提供低延迟、低丢包和可扩展吞吐量的协议。它在IP层使用显式拥塞通知(ECN)方案,类似于原始的ECN方法,但有一些关键的不同。

L4S的目标是使互联网应用能够实现低排队延迟、低拥塞丢包和可扩展的吞吐量控制。这是因为它认识到排队延迟的根本原因在于发送者的寻找容量的拥塞控制器,而不在于队列本身。

为了更好地理解L4S如何工作,我们可以看一下下面的流程图。这个图解释了如何通过一个独特的标识符将L4S流量与"经典"流量区分开来。

\`\`\`mermaid
graph LR
    A[Internet Traffic] --> B{L4S Identifier}
    B -->|Yes| C[L4S Traffic]
    B -->|No| D[Classic Traffic]
\`\`\`

L4S采用"可扩展"的拥塞控制,它触发来自网络的更频繁的控制信号,并以细粒度的调整对这些信号做出响应,使得L4S流量的排队延迟非常低(通常在毫秒以下)并且始终保持低延迟,而不会损害链路利用率。这意味着即使是寻求容量的(类似TCP的)流量也可以在高流量负载期间同时享受高带宽和非常低的延迟。

## L4S如何工作?

L4S通过一个独特的标识符将自己与"经典"(例如,适应TCP-Reno的)流量区分开来。然后,网络瓶颈可以逐步修改以区分和隔离仍然遵循经典行为的现有流量。这防止了它降低L4S流量的低排队延迟和低丢包率。

L4S架构的三个主要组成部分是:发送主机上的可扩展拥塞控制;网络瓶颈处的主动队列管理(AQM);以及它们之间的协议。L4S服务不是由网络提供的,而是由L4S发送者使用的可扩展拥塞控制的精心行为产生的。

下面的流程图展示了L4S如何处理网络拥塞。当出现拥塞时,L4S会根据需要增加或减少队列的大小,以保持低延迟和高吞吐量。

\`\`\`mermaid
graph LR
    A[L4S Traffic] --> B[Dual Queue]
    B --> C[Queue for L4S]
    B --> D[Queue for Classic]
    E[Congestion] --> F{Adjustment}
    F -->|Increase| C
    F -->|Decrease| D
\`\`\`

L4S架构主要关注的是增量部署。它定义了允许L4S拥塞控制类别与“经典”拥塞控制类别在共享网络中共存的机制。目标是让L4S的延迟和吞吐量通常要好得多(很少会更糟),同时通常不会影响经典的性能。

## 为什么L4S重要?

L4S对互联网用户和数码爱好者来说是一场游戏规则的改变。它承诺提供始终如一的低延迟和高吞吐量,这意味着更快、更有效和更可靠的互联网体验。无论你是在流媒体视频、玩在线游戏,还是简单地浏览网页,L4S都旨在使你的数字体验更加流畅和愉快。

此外,L4S设计为可扩展,意味着它可以通过添加资源来处理增加的工作量。这种可扩展性使L4S成为一种未来的解决方案,可以随着我们的数字需求的发展而适应和增长。

下面的流程图展示了L4S如何处理网络容量的增加。当需要更多容量时,L4S可以添加更多的资源,以保持其高效率和低延迟。

\`\`\`mermaid
graph TD
    A[L4S Network] --> B{Need More Capacity?}
    B -->|Yes| C[Add Resources]
    B -->|No| D[Operate Normally]
    C --> D
\`\`\`

## 结论

有了像苹果这样的科技巨头的支持,L4S有望成为数字通信未来的重要参与者。随着我们向越来越数字化的世界迈进,像L4S这样优先考虑低延迟、低丢包和可扩展吞吐量的技术将在提供最佳的在线体验方面起着关键的作用。

请继续关注L4S和其他令人兴奋的数字趋势的更多更新!

## 参考文献

1. [An Introduction to L4S](https://domos.ai/blog/an-introduction-to-l4s/)
2. [RFC 9330: Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput (L4S) Internet Service: Architecture](https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9330/)
3. [RFC 9331: Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput (L4S) Internet Service: Dual Queue Coupled AQM](https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9331/)
4. [RFC 9332: Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput (L4S) Internet Service: Operational Specification](https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9332/)
5. [WWDC 2023: iOS 17 Supports L4S](https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2023/10004/)

## 延伸阅读

1. [L4S: The Low Latency Low Loss Scalable throughput TCP service](https://www.iab.org/wp-content/IAB-uploads/2016/03/briscoe.pdf)
2. [The L4S Architecture: the next generation of active queue management](https://www.bobbriscoe.net/projects/latency/l4sarch.pdf)

完整的生成过程可以在如下链接中查看:

总结

之前我使用 ChatGPT,主要是进行一些简单的文本处理,或者使用「沉浸式翻译」这样的工具来翻译网页。而这次体验 AI Agents 插件后,我感受到了 ChatGPT 处理复杂任务的能力。

接下来,我将在 ChatGPT 的帮助下进一步学习 L4S,并在后续的文章中分享自己对 L4S 的理解。


备注:

最后修改日期: 2023-06-25

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