RFC956 日本語訳
0956 Algorithms for synchronizing network clocks. D.L. Mills. September 1985. (Format: TXT=67387 bytes) (Status: UNKNOWN)
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英語原文
Network Working Group D.L. Mills
Request for Comments: 956 M/A-COM Linkabit
September 1985
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Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのアルゴリズム
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このMemoの状態
This RFC discussed clock synchronization algorithms for the ARPA-Internet community, and requests discussion and suggestions for improvements. Distribution of this memo is unlimited.
このRFCは改良のためにARPA-インターネットコミュニティ、要求議論、および提案のための時計同期アルゴリズムについて議論しました。 このメモの分配は無制限です。
Table of Contents
目次
1. Introduction 2. Majority-Subset Algorithms 3. Clustering Algorithms 4. Application to Time-Synchronization Data 5. Summary and Conclusions 6. References Appendix A. Experimental Determination of Internet Host Clock Accuracies A1. UDP Time Protocol Experiment A2. ICMP Timestamp Message Experiment A3. Comparison of UDP and ICMP Time
1. 序論2。 大部分部分集合アルゴリズム3。 アルゴリズム4を群生させます。 時間同期化データ5へのアプリケーション。 概要と結論6。 インターネットホスト時計精度A1の参照付録A.実験的な決断。 UDP時間プロトコル実験A2。 ICMPタイムスタンプメッセージ実験A3。 UDPとICMP時間の比較
List of Tables
テーブルのリスト
Table 1. C(n,k) for n from 2 to 20 Table 2. Majority Subsets for n = 3,4,5 Table 3. Clustering Algorithm using UDP Time Protocol Data Table 4. Clustering Algorithm using ICMP Timestamp Data Table 5. ISI-MCON-GW Majority-Subset Algorithm Table 6. ISI-MCON-GW Clustering Algorithm Table 7. LL-GW (a) Majority-Subset Algorithm Table 8. LL-GW (a) Clustering Algorithm Table 9. LL-GW (b) Majority-Subset Algorithm Table 10. LL-GW (b) Clustering Algorithm Table A1. UDP Host Clock Offsets for Various Internet Hosts Table A2. UDP Offset Distribution < 9 sec Table A3. UDP Offset Distribution < 270 sec Table A4. ICMP Offset Distribution < 9 hours Table A5. ICMP Offset Distribution < 270 sec Table A6. ICMP Offset Distribution < 27 sec Table A7. ICMP Offset Distribution < .9 sec Table A8. Comparison of UDP and ICMP Host Clock Offsets
1を見送ってください。 n2〜20Table2のためのC(n、k)。 nのための大部分Subsetsは3、4、5Table3と等しいです。 UDP時間プロトコルデータテーブル4を使用することでアルゴリズムを群生させます。 ICMPタイムスタンプデータテーブル5を使用することでアルゴリズムを群生させます。 ISI-MCON-GW大部分部分集合アルゴリズムテーブル6。 ISI-MCON-GWクラスタ化アルゴリズムテーブル7。 LL-GW(a)大部分部分集合アルゴリズムテーブル8。 LL-GW(a)クラスタ化アルゴリズムテーブル9。 LL-GW(b)大部分部分集合アルゴリズムテーブル10。 LL-GW(b)クラスタ化アルゴリズムテーブルA1。 様々なインターネットホストのためのUDPホスト時計オフセットはA2をテーブルの上に置きます。 UDPは9秒の分配<テーブルA3を相殺します。 UDPは270秒の分配<テーブルA4を相殺します。 ICMP Offset Distributionの<の9時間のTable A5。 ICMPは270秒の分配<テーブルA6を相殺します。 ICMPは27秒の分配<テーブルA7を相殺します。 ICMPは.9秒の分配<テーブルA8を相殺します。 UDPとICMPホスト時計オフセットの比較
Mills [Page 1]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
1. Introduction
1. 序論
The recent interest within the Internet community in determining accurate time from a set of mutually suspicious network clocks has been prompted by several occasions in which gross errors were found in usually reliable, highly accurate clock servers after seasonal thunderstorms which disrupted their primary power supply. To these sources of error should be added those due to malfunctioning hardware, defective software and operator mistakes, as well as random errors in the mechanism used to set and/or synchronize the clocks via Internet paths. The results of these errors can range from simple disorientation to major disruption, depending upon the operating system, when files or messages are incorrectly timestamped or the order of critical network transactions is altered.
1セットの互いに疑わしげなネットワーク時計からの正確な時間を決定することにおけるインターネットコミュニティの中の最近の関心は大過失がそれらの第一の電源を混乱させた季節の雷雨の後に通常信頼できて、高精度な時計サーバで見つけられたいくつかの時でうながされました。 誤りのこれらの源と、インターネット経路を通る時計は、メカニズムにおけるハードウェア、欠陥があるソフトウェア、オペレータのミス、および無作為の誤りが以前はよく設定していた誤動作への加えられた当然のそれらである、そして/または、連動しているはずです。 これらの誤りの結果は簡単な失見当から大きな混乱まで及ぶことができます、オペレーティングシステムによって、不当にファイルかメッセージをtimestampedするか、または批判的なネットワーク取引の注文を変更するとき。
This report suggests a stochastic model based on the principles of maximum-likelihood estimation, together with algorithms for computing a good estimator from a number of time-offset samples measured between one or more clocks connected via network links. The model provides a rational method for detecting and resolving errors due to faulty clocks or excessively noisy links. Included in this report are descriptions of certain experiments conducted with Internet hosts and ARPANET paths which give an indication of the effectiveness of the algorithms.
このレポートは最尤推定の原則に基づく確率的模型を示します、ネットワークリンクを通して接続された1個以上の時計の間で測定された多くの時間オフセットのサンプルから良い見積り人を計算するためのアルゴリズムと共に。 モデルは不完全な時計か過度に騒がしいリンクによる誤りを検出して、決議するための合理式を提供します。 このレポートに含まれているのは、インターネット・ホストと共に行われたある実験とアルゴリズムの有効性のしるしを与えるアルパネット経路の記述です。
Several mechanisms have been specified in the Internet protocol suite to record and transmit the time at which an event takes place, including the ICMP Timestamp message [6], Time Protocol [7], Daytime protocol [8] and IP Timestamp option [9]. A new Network Time Protocol [12] has been proposed as well. Additional information on network time synchronization can be found in the References at the end of this document. Synchronization protocols are described in [3] and [12] and synchronization algorithms in [2], [5] and [10]. Experimental results on measured roundtrip delays and clock offsets in the Internet are discussed in [4] and [11]. A comprehensive mathematical treatment of clock synchronization can be found in [1].
数個のメカニズムが出来事が起こる時を記録して、伝えるためにインターネット・プロトコル群で指定されました、ICMP Timestampメッセージ[6]、Timeプロトコル[7]、Daytimeプロトコル[8]、およびIP Timestampオプション[9]を含んでいて。 また、新しいNetwork Timeプロトコル[12]は提案されました。 このドキュメントの端のReferencesでネットワーク時間同期化に関する追加情報を見つけることができます。 同期プロトコルは[2]、[5]、および[10]で[3]、[12]、および同期アルゴリズムで説明されます。 [4]と[11]で測定往復の遅れの実験結果とインターネットでの時計オフセットについて議論します。 [1]で時計同期の包括的な数学の処理を見つけることができます。
In [10] the problem of synchronizing a set of mutually suspicious clocks is discussed and algorithms offered which maximize in some sense the expectation that a correct set of "good" clocks can be extracted from the population including also "bad" ones. The technique is based upon overlapping, discrete confidence intervals which are assigned a-priori. The model assumes the reasonable presumption that "bad" clocks display errors far outside these confidence intervals, so can be easily identified and discarded from the voting process.
[10]では、1セットの互いに疑わしげな時計を連動させるという問題について議論します、そして、「悪い」もものを含む人口から何らかの意味で正しいセットの「利益」が時間を計る期待を最大にする提供されたアルゴリズムは抜粋できます。 テクニックは1prioriである状態で割り当てられる重なっていて、離散的な信頼区間に基づいています。 モデルが「悪い」時計がこれらの信頼区間に遠くに誤りを表示するという合理的な推定を仮定して、容易に特定されるので、票の過程から捨てることができます。
Mills [Page 2]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
As apparent from the data summarized in Appendix A, host clocks in a real network commonly indicate various degrees of dispersion with respect to each other and to a standard-time reference such as a radio clock. The sources of dispersion include random errors due to observational phenomena and the synchronization mechanism itself, if used, as well as systematic errors due to hardware or software failure, poor radio reception conditions or operator mistakes. In general, it is not possible to accurately quantify whether the dispersion of any particular clock qualifies the clock as "good" or "bad," except on a statistical basis. Thus, from a practical standpoint, a statistical-estimation approach to the problem is preferred over a discrete-decision one.
Appendix Aにまとめられたデータから明らかであるとして、本当のネットワークにおけるホスト時計は一般的に互いとラジオ時計などの標準時の参照に様々な度の分散を示します。 分散の源は観察の現象と同期メカニズム自体による無作為の誤りを含んでいます、使用されるなら、ハードウェアかソフトウェア障害による系統誤差、不十分なラジオの聴取状態またはオペレータのミスと同様に。 一般に、どんな特定の時計の分散も「良い」か「悪い」として時計に資格を与えるか否かに関係なく、それは正確に定量化するのにおいて可能ではありません、統計的基礎を除いて。 したがって、実用的な見地から、問題への統計的推定アプローチは離散的な決定1つより好まれます。
A basic assumption in this report is that the majority of "good" clocks display errors clustered around a zero offset relative to standard time, as determined for example from a radio clock, while the remaining "bad" clocks display errors distributed randomly over the observing interval. The problem is to select the good clocks from the bad and to estimate the correction to apply to the local clock in order to display the most accurate time. The algorithms described in this report attempt to do this using maximum-likelihood techniques, which are theory.
このレポートにおける基本仮定は「良い」時計の大部分がゼロオフセットの周りに標準時に比例して群生した誤りを表示するということです、例えば、ラジオ時計から決定するように、残っている「悪い」時計が観察している間隔の間に手当たりしだいに広げられた誤りを表示しますが。 問題は、悪さから良い時計を選択して、最も多くの正確な時間表示するために地方の時計に申し込むために修正を見積もることです。 このレポートで説明されたアルゴリズムは、理論である最大公算のテクニックを使用することでこれをするのを試みます。
It should be noted that the algorithms discussed in [10] and in this report are are basically filtering and smoothing algorithms and can result in errors, sometimes gross ones, if the sample distribution departs far from a-priori assumptions. Thus, a significant issue in the design of these algorithms is robustness in the face of skewed sample data sets. The approach in [10] uses theorem-proving to justify the robustness of the discrete algorithms presented; however, the statistical models in this report are not suited for that. The approach taken in this report is based on detailed observation and experiments, a summary of which is included as an appendix. While this gives an excellent qualitative foundation upon which to judge robustness, additional quantitative confidence should be developed through the use of statistical mechanics.
[10]とこのレポートで議論したアルゴリズムが基本的にアルゴリズムをフィルターにかけて、整えていて、誤り、時々総計のものをもたらすことができることに注意されるべきです、標本分布が先験的な仮定から遠くに出発するなら。 したがって、これらのアルゴリズムのデザインにおける重要な問題は歪曲されたサンプルデータセットに直面して丈夫さです。 [10]でのアプローチは提示された離散的なアルゴリズムの丈夫さを正当化するのに定理立証を使用します。 しかしながら、このレポートの統計模型はそれに合っていません。 このレポートで取られたアプローチは詳細な観測と実験に基づいています。その概要は付録として含まれています。 これが丈夫さを判断する素晴らしい質的な基礎を与えている間、追加量的な信用は統計力学の使用で発生するべきです。
2. Majority-Subset Algorithms
2. 大部分部分集合アルゴリズム
A stochastic model appropriate to a system of mutually suspicious clocks can be constructed as follows. An experiment consists of one or more measurements of time differences or offsets between several clocks in the network. Usually, but not necessarily, one of the clocks is the local clock at the observer and observations are conducted with each of several other clocks in the network. The fact that some clocks are presumed more accurate or trusted more highly than others can be expressed by weighting the measurements
以下の通り互いに疑わしげな時計のシステムに適切な確率的模型を構成できます。 実験は、時差の1つ以上の測定値から成るか、またはネットワークにおける数個の時計の間で相殺されます。 必ずない、しかし、通常、時計の1つは観察者の地方の時計です、そして、観測がそれぞれの他の数個の時計でネットワークで行われます。 いくつかの時計が測定値に重みを加えることによって他のものを言い表すことができるより高くさらに正確であると推定されるか、または信じられるという事実
Mills [Page 3]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
accordingly. The result is a set of statistics, including means and variances, from which the observer is able to estimate the best time at which to set the local clock.
それに従って。 結果は1セットの統計です、手段と変化(観察者は見積もることができます中で地方の時計を設定する時最も良い)を含んでいて。
A maximum-likelihood estimator is a statistic that maximizes the probability that a particular outcome of an experiment is due to a presumed set of assumptions on the constraints of the experiment. For example, if it is assumed that at least k of n observations include only samples from a single distribution, then a maximum-likelihood estimator for the mean of that distribution might be computed as follows: Determine the variance for every k-sample subset of the n observations. Then select the subset with smallest variance and use its mean as the estimator for the distribution mean.
最尤推定量は実験の特定の結果が実験の規制の推定されたセットの仮定のためであるという確率を最大にする統計値です。 例えば、少なくともn観測のkがただ一つの分配からのサンプルだけを含んでいると思われるなら、その分配の平均のための最尤推定量は以下の通り計算されるかもしれません: n観測のあらゆるk-サンプル部分集合のために変化を決定してください。 次に、最も小さい変化がある部分集合を選択してください、そして、分配平均に見積り人として平均を使用してください。
For instance, let n be the number of clocks and k be the next largest integer in n/2, that is, the minimum majority. A majority subset is a subset consisting of k of the n offset measurements. Each of these subsets can be represented by a selection of k out of n possibilities, with the total number of subsets equal to C(n,k). The number of majority subsets is tallied for n from 2 to 20 in Table 1.
例えば、次のnで最も大きい整数が/2であったならnが時計とkの数であることをさせてください、すなわち、最小の大部分。 大多数部分集合はnオフセット測定値のkから成る部分集合です。 いくつかのkでn可能性からそれぞれのこれらの部分集合を表すことができます、C(n、k)と等しい部分集合の総数で。 大多数部分集合の数はTable1の2〜20までのnのために記録されます。
(n,k) C(n,k) (n,k) C(n,k)
---------------------- ----------------------
(2,2) 1 (11,6) 462
(3,2) 3 (12,7) 792
(4,3) 4 (13,7) 1716
(5,3) 10 (14,8) 3003
(6,4) 15 (15,8) 6435
(7,4) 35 (16,9) 11440
(8,5) 56 (17,9) 24310
(9,5) 126 (18,10) 43758
(10,6) 210 (19,10) 92378
(20,11) 167960
(n、k) C(n、k)(n、k)C(n、k)---------------------- ---------------------- (2,2) 1 (11,6) 462 (3,2) 3 (12,7) 792 (4,3) 4 (13,7) 1716 (5,3) 10 (14,8) 3003 (6,4) 15 (15,8) 6435 (7,4) 35 (16,9) 11440 (8,5) 56 (17,9) 24310 (9,5) 126 (18,10) 43758 (10,6) 210 (19,10) 92378 (20,11) 167960
Table 1. C(n,k) for n from 2 to 20
1を見送ってください。 2〜20までのnのためのC(n、k)
Obviously, the number of computations required becomes awkward as n increases beyond about 10. Representative majority subsets for n = 3,4,5 are shown in Table 2.
明らかに、nがおよそ10を超えて増加するのに応じて、必要である計算の数は無器用になります。 n=3、4、5のための代表している大多数部分集合はTable2に示されます。
Mills [Page 4]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
C(3,2) C(4,3) C(5,3)
------ ------ ------
1,2 1,2,3 1,2,3
1,3 1,2,4 1,2,4
2,3 1,3,4 1,2,5
2,3,4 1,3,4
1,3,5
1,4,5
2,3,4
2,3,5
2,4,5
3,4,5
C(3、2)C(4、3)C(5、3)------ ------ ------ 1,2 1,2,3 1,2,3 1,3 1,2,4 1,2,4 2,3 1,3,4 1,2,5 2,3,4 1,3,4 1,3,5 1,4,5 2,3,4 2,3,5 2,4,5 3,4,5
Table 2. Majority Subsets for n = 3,4,5
2を見送ってください。 n=3、4、5のための大部分Subsets
Choosing n = 5, for example, requires calculation of the mean and variance for ten subsets indexed as shown in Table 2.
例えば、選nぶ=5はTable2に示されるように索引をつけられた10の部分集合のために平均と変化の計算を必要とします。
A maximum-likelihood algorithm with provision for multiple samples and weights might operate as follows: Let n be the number of clocks and w(1),w(2),...,w(n) a set of integer weights, with w(i) the weight associated with the ith clock. For the ith clock three accumulators W(i), X(i) and Y(i) are provided, each initialized to zero. The ith clock is polled some number of times, with each reply x causing n(i) to be added to W(i), as well as the weighted sample offset n(i)*x added to X(i) and its square (n(i)*x)2 added to Y(i). Polling is continued for each of the n clocks in turn.
複数のサンプルと重りへの支給がある最大公算アルゴリズムは以下の通り作動するかもしれません: nが時計とw(1)、w(2)の数であることをさせてください…整数重り、w(i)による重さの1セットがith時計に関連づけたw(n)。 ith時計threeアキュムレータW(i)に関しては、X(i)とY(i)は提供されて、それぞれゼロに初期化されています。 荷重しているサンプルオフセットn(i)*xが、2がY(i)に加えたとX(i)とその正方形(n(i)*x)に言い足したので、ith時計はW(i)にn(i)を加える各回答xで何らかの数の倍良い状態で投票されます。 世論調査はそれぞれのn時計のために順番に続けられています。
Next, using a majority-subset table such as shown in Table 2, calculate the total weight W = sum(W(i)) and weighted sums X = sum(X(i)) and Y = sum(Y(i)*Y(i)) for each i in the jth majority subset (row). From W, X and Y calculate the mean m(j) and variance s(j):
X(i))とYは合計と等しいです。Table2に示されて、大部分部分集合テーブルを使用して、次に全重量W=合計について計算してください、(W(i))と荷重している合計X=がまとめる、((jth大多数部分集合(列)の各iのためのY(i)*Y(i))。 Wから、XとYは意地悪なm(j)と変化のs(j)について計算します:
m(j) = X/W and s(j) = Y/W - m(j)*m(j) .
s(j)はY/Wと等しいです--m(j)はX/Wと等しいです、そして、m(j)*m(j)。
When this is complete for all rows, select the row j with the smallest s(j) and return the associated mean m(j) as the maximum-likelihood estimate of the local-clock offset.
すべての列に、これが完全であるときには最も小さいs(j)がある列jを選択してください、そして、(j) 地方の時計の最尤推定量が相殺されたので、関連意地悪なmを返してください。
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
3. Clustering Algorithms
3. クラスタ化アルゴリズム
Another method for developing a maximum-likelihood estimator is through the use of clustering algorithms. These algorithms operate to associate points in a sample set with clusters on the basis of stochastic properties and are most useful when large numbers of samples are available. One such algorithm operates on a sample set to selectively discard points presumed outside the cluster as follows:
最尤推定量を開発するための別の方法はクラスタ化アルゴリズムの使用であります。これらのアルゴリズムは、確率論的性質に基づいてクラスタがあるサンプル集合の副ポイントまで運転して、多くのサンプルが利用可能であるときに、最も役に立ちます。 そのようなアルゴリズムの1つは選択的に以下のクラスタの外で推定されたポイントを捨てるためにサンプル集合を経営します:
1. Start with a sample set of n observations {x(1),x(2),...,x(n)
1. 1人のサンプル集合のn観測から始まってください、x(1)、x(2)、…、x(n)
2. Compute the mean of the n observations in the sample set.
Discard the single sample x(i) with value furthest from the
mean, leaving n-1 observations in the set.
2. サンプル集合のn観測の平均を計算してください。 セットでn-1観測を残して、平均からの値が最も遠い単一のサンプルx(i)を捨ててください。
3. Continue with step 2 until only a single observation is left,
at which point declare its value the maximum-likelihood
estimator.
3. どのポイントが、値が最尤推定量であると宣言するかでただ一つの観測だけが残されるまで、ステップ2を続行してください。
This algorithm will usually (but not necessarily) converge to the desired result if the majority of observations are the result of "good" clocks, which by hypothesis are clustered about zero offset relative to the reference clock, with the remainder scattered randomly over the observation interval.
通常、このアルゴリズムは観測の大部分が仮説によってゼロオフセットに関して基準クロックに比例して群生させられている「良い」時計の結果であるなら必要な結果に一点に集まるでしょう(必ずない)、残りが観測間隔の間、手当たりしだいに点在して。
The following Table 3 summarizes the results of this algorithm applied to the UDP data shown in Appendix A, which represents the measured clock offsets of 163 host clocks in the Internet system. These data were assembled using the UDP Time protocol [7], in which time is represented to a precision of one second. Each line of the table represents the result of step 2 above along with the size of the sample set and its (unweighted) mean and variance. The "Discard" column shows the value of the observation discarded at that step.
以下のTable3はインターネット・システムにおける、163個のホスト時計の測定時計オフセットを表すAppendix Aに示されたUDPデータに適用されたこのアルゴリズムの結果をまとめます。 これらのデータは、UDP Timeプロトコル[7](時間は1秒の精度に表されます)を使用することで組み立てられました。 テーブルの各線はそのサンプル集合のサイズに伴う上のステップ2の結果、(「非-重みを加え」ました)平均、および変化を表します。 「捨ててください」というコラムは、観測の値がそのステップで捨てられたのを示します。
Mills [Page 6]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
Size Mean Var Discard
-------------------------------
163 -210 9.1E+6 -38486
162 26 172289 3728
161 3 87727 3658
160 -20 4280 -566
150 -17 1272 88
100 -18 247 -44
50 -4 35 8
20 -1 0 -2
19 -1 0 -2
18 -1 0 -2
17 -1 0 1
16 -1 0 -1
15 -1 0 -1
14 -1 0 -1
13 0 0 0
1 0 0 0
Size Mean Var Discard ------------------------------- 163 -210 9.1E+6 -38486 162 26 172289 3728 161 3 87727 3658 160 -20 4280 -566 150 -17 1272 88 100 -18 247 -44 50 -4 35 8 20 -1 0 -2 19 -1 0 -2 18 -1 0 -2 17 -1 0 1 16 -1 0 -1 15 -1 0 -1 14 -1 0 -1 13 0 0 0 1 0 0 0
Table 3. Clustering Algorithm using UDP Time Protocol Data
Table 3. Clustering Algorithm using UDP Time Protocol Data
In Table 3 only a few of the 163 steps are shown, including those near the beginning which illustrate a rapid convergence as the relatively few outliers are discarded. The large outlier discarded in the first step is almost certainly due to equipment or operator failure. The two outliers close to one hour discarded in the next two steps are probably simple operator mistakes like entering summer time instead of standard time. By the time only 50 samples are left, the error has shrunk to about 4 sec and the largest outlier is within 12 sec of the estimate. By the time only 20 samples are left, the error has shrunk to about a second and the variance has vanished for practical purposes.
In Table 3 only a few of the 163 steps are shown, including those near the beginning which illustrate a rapid convergence as the relatively few outliers are discarded. The large outlier discarded in the first step is almost certainly due to equipment or operator failure. The two outliers close to one hour discarded in the next two steps are probably simple operator mistakes like entering summer time instead of standard time. By the time only 50 samples are left, the error has shrunk to about 4 sec and the largest outlier is within 12 sec of the estimate. By the time only 20 samples are left, the error has shrunk to about a second and the variance has vanished for practical purposes.
The following Table 4 summarizes the results of the clustering algorithm applied to the ICMP data shown in Appendix A, which represents the measured clock offsets of 504 host clocks in the Internet system. These data were assembled using ICMP Timestamp messages [6], in which time is represented to a precision of one millisecond. The columns in Table 4 should be interpreted in the same way as in Table 3, except that the data in Table 4 are in milliseconds, while the data in Table 3 are in seconds.
The following Table 4 summarizes the results of the clustering algorithm applied to the ICMP data shown in Appendix A, which represents the measured clock offsets of 504 host clocks in the Internet system. These data were assembled using ICMP Timestamp messages [6], in which time is represented to a precision of one millisecond. The columns in Table 4 should be interpreted in the same way as in Table 3, except that the data in Table 4 are in milliseconds, while the data in Table 3 are in seconds.
Mills [Page 7]
Mills [Page 7]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
Size Mean Var Discard
-------------------------------
504 -3.0E+6 3.2E+14 8.6E+7
500 -3.3E+6 2.9E+14 8.6E+7
450 -1.6E+6 3.0E+13 -2.5E+7
400 29450 2.2E+11 3.6E+6
350 -3291 4.1E+9 -185934
300 3611 1.6E+9 -95445
250 2967 6.8E+8 66743
200 4047 2.3E+8 39288
150 1717 8.6E+7 21346
100 803 1.9E+7 10518
80 1123 8.4E+6 -4863
60 1119 3.1E+6 4677
50 502 1.5E+6 -2222
40 432 728856 2152
30 84 204651 -987
20 30 12810 338
15 28 2446 122
10 7 454 49
8 -2 196 24
6 -9 23 0
4 -10 5 -13
2 -8 0 -8
Size Mean Var Discard ------------------------------- 504 -3.0E+6 3.2E+14 8.6E+7 500 -3.3E+6 2.9E+14 8.6E+7 450 -1.6E+6 3.0E+13 -2.5E+7 400 29450 2.2E+11 3.6E+6 350 -3291 4.1E+9 -185934 300 3611 1.6E+9 -95445 250 2967 6.8E+8 66743 200 4047 2.3E+8 39288 150 1717 8.6E+7 21346 100 803 1.9E+7 10518 80 1123 8.4E+6 -4863 60 1119 3.1E+6 4677 50 502 1.5E+6 -2222 40 432 728856 2152 30 84 204651 -987 20 30 12810 338 15 28 2446 122 10 7 454 49 8 -2 196 24 6 -9 23 0 4 -10 5 -13 2 -8 0 -8
Table 4. Clustering Algorithm using ICMP Timestamp Data
Table 4. Clustering Algorithm using ICMP Timestamp Data
As in Table 3 above, only some of the 504 steps are shown in Table 4. The distinguishing feature of the data in Table 4 is that the raw data are much more noisy - only some 30 host clocks are closer than one second from the reference clock, while half were further than one minute and over 100 further than one hour from it. The fact that the algorithm converged to within 8 msec of the reference time under these conditions should be considered fairly remarkable in view of the probability that many of the outliers discarded are almost certainly due to defective protocol implementations. Additional information on these experiments is presented in Appendix A.
As in Table 3 above, only some of the 504 steps are shown in Table 4. The distinguishing feature of the data in Table 4 is that the raw data are much more noisy - only some 30 host clocks are closer than one second from the reference clock, while half were further than one minute and over 100 further than one hour from it. The fact that the algorithm converged to within 8 msec of the reference time under these conditions should be considered fairly remarkable in view of the probability that many of the outliers discarded are almost certainly due to defective protocol implementations. Additional information on these experiments is presented in Appendix A.
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
4. Application to Time-Synchronization Data
4. Application to Time-Synchronization Data
A variation of the above algorithms can be used to improve the offset estimates from a single clock by discarding noise samples produced by occasional retransmissions in the network, for example. A set of n independent samples is obtained by polling the clock. Then, a majority-subset table is used to compute the m(j) and s(j) statistics and the maximum-likelihood estimate determined as above. For this purpose the majority-subset table could include larger subsets as well. In this manner the maximum-likelihood estimates from each of several clocks can be determined and used in the algorithm above.
A variation of the above algorithms can be used to improve the offset estimates from a single clock by discarding noise samples produced by occasional retransmissions in the network, for example. A set of n independent samples is obtained by polling the clock. Then, a majority-subset table is used to compute the m(j) and s(j) statistics and the maximum-likelihood estimate determined as above. For this purpose the majority-subset table could include larger subsets as well. In this manner the maximum-likelihood estimates from each of several clocks can be determined and used in the algorithm above.
In order to test the effectiveness of this algorithm, a set of experiments was performed using two WIDEBAND/EISN gateways equipped with WWVB radio clocks and connected to the ARPANET. These experiments were designed to determine the limits of accuracy when comparing these clocks via ARPANET paths. One of the gateways (ISI-MCON-GW) is located at the Information Sciences Institute near Los Angeles, while the other (LL-GW) is located at Lincoln Laboratories near Boston. Both gateways consist of PDP11/44 computers running the EPOS operating system and clock-interface boards with oscillators phase-locked to the WWVB clock.
In order to test the effectiveness of this algorithm, a set of experiments was performed using two WIDEBAND/EISN gateways equipped with WWVB radio clocks and connected to the ARPANET. These experiments were designed to determine the limits of accuracy when comparing these clocks via ARPANET paths. One of the gateways (ISI-MCON-GW) is located at the Information Sciences Institute near Los Angeles, while the other (LL-GW) is located at Lincoln Laboratories near Boston. Both gateways consist of PDP11/44 computers running the EPOS operating system and clock-interface boards with oscillators phase-locked to the WWVB clock.
The clock indications of the WIDEBAND/EISN gateways were compared with the DCNet WWVB reference clock using ICMP Timestamp messages, which record the individual timestamps with a precision of a millisecond. However, the path over the ARPANET between these gateways and the measurement host can introduce occasional measurement errors as large as several seconds. In principle the effect of these errors can be minimized by using a large sample population; however, use of the above algorithms allows higher accuracies to be obtained with far fewer samples.
The clock indications of the WIDEBAND/EISN gateways were compared with the DCNet WWVB reference clock using ICMP Timestamp messages, which record the individual timestamps with a precision of a millisecond. However, the path over the ARPANET between these gateways and the measurement host can introduce occasional measurement errors as large as several seconds. In principle the effect of these errors can be minimized by using a large sample population; however, use of the above algorithms allows higher accuracies to be obtained with far fewer samples.
Measurements were made separately with each of the two gateways by sending an ICMP Timestamp Request message from the ARPANET address of DCN1 to the ARPANET address of the gateway and computing the round-trip delay and clock offset from the ICMP Timestamp Reply message. This process was continued for 1000 message exchanges, which took from seven minutes to several hours, depending on the sample interval selected.
Measurements were made separately with each of the two gateways by sending an ICMP Timestamp Request message from the ARPANET address of DCN1 to the ARPANET address of the gateway and computing the round-trip delay and clock offset from the ICMP Timestamp Reply message. This process was continued for 1000 message exchanges, which took from seven minutes to several hours, depending on the sample interval selected.
The tables below summarize the results of both the majority-subset and clustering algorithms applied to the data from three experiments, one with ISI-MCON-GW and two with LL-GW. The ISI-MCON-GW and LL-GW (a) experiments were designed to determine the limits of accuracy when using a continuous sequence of request/reply volleys, which
The tables below summarize the results of both the majority-subset and clustering algorithms applied to the data from three experiments, one with ISI-MCON-GW and two with LL-GW. The ISI-MCON-GW and LL-GW (a) experiments were designed to determine the limits of accuracy when using a continuous sequence of request/reply volleys, which
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
resulted in over two samples per second. The remaining LL-GW (b) experiment was designed to determine the limits of accuracy using a much lower rate of about one sample every ten seconds.
resulted in over two samples per second. The remaining LL-GW (b) experiment was designed to determine the limits of accuracy using a much lower rate of about one sample every ten seconds.
For each of the three experiments two tables are shown, one using the majority-subset algorithm and the other the clustering algorithm. The two rows of the majority-subset tables show the statistics derived both from the raw data and from the filtered data processed by a C(5,3) majority-subset algorithm. In all cases the extrema and variance are dramatically less for the filtered data than the raw data, lending credence to the conjecture that the mean statistic for the filtered data is probably a good maximum-likelihood estimator of the true offset.
For each of the three experiments two tables are shown, one using the majority-subset algorithm and the other the clustering algorithm. The two rows of the majority-subset tables show the statistics derived both from the raw data and from the filtered data processed by a C(5,3) majority-subset algorithm. In all cases the extrema and variance are dramatically less for the filtered data than the raw data, lending credence to the conjecture that the mean statistic for the filtered data is probably a good maximum-likelihood estimator of the true offset.
Mean Var Max Min
--------------------------------------------
Raw data 637 2.1E+7 32751 -1096
C(5,3) -15 389 53 -103
Mean Var Max Min -------------------------------------------- Raw data 637 2.1E+7 32751 -1096 C(5,3) -15 389 53 -103
Table 5. ISI-MCON-GW Majority-Subset Algorithm
Table 5. ISI-MCON-GW Majority-Subset Algorithm
Size Mean Var Discard
-------------------------------
1000 637 2.1E+7 32751
990 313 1.0E+7 32732
981 15 1.0E+6 32649
980 -18 2713 -1096
970 -15 521 -122
960 -15 433 -97
940 -15 332 -75
900 -15 239 26
800 -15 141 12
700 -16 87 5
600 -17 54 -31
500 -16 33 -5
400 -18 18 -9
300 -19 7 -12
200 -19 2 -21
100 -18 0 -19
1 -17 0 -17
Size Mean Var Discard ------------------------------- 1000 637 2.1E+7 32751 990 313 1.0E+7 32732 981 15 1.0E+6 32649 980 -18 2713 -1096 970 -15 521 -122 960 -15 433 -97 940 -15 332 -75 900 -15 239 26 800 -15 141 12 700 -16 87 5 600 -17 54 -31 500 -16 33 -5 400 -18 18 -9 300 -19 7 -12 200 -19 2 -21 100 -18 0 -19 1 -17 0 -17
Table 6. ISI-MCON-GW Clustering Algorithm
Table 6. ISI-MCON-GW Clustering Algorithm
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
Mean Dev Max Min
--------------------------------------------
Raw data 566 1.8E+7 32750 -143
C(5,3) -23 81 14 -69
Mean Dev Max Min -------------------------------------------- Raw data 566 1.8E+7 32750 -143 C(5,3) -23 81 14 -69
Table 7. LL-GW (a) Majority-Subset Algorithm
Table 7. LL-GW (a) Majority-Subset Algorithm
Size Mean Var Discard
-------------------------------
1000 566 1.8E+7 32750
990 242 8.5E+6 32726
983 10 1.0E+6 32722
982 -23 231 -143
980 -23 205 -109
970 -22 162 29
960 -23 128 13
940 -23 105 -51
900 -24 89 1
800 -25 49 -9
700 -26 31 -36
600 -26 21 -34
500 -27 14 -20
400 -29 7 -23
300 -30 3 -33
200 -29 1 -27
100 -29 0 -28
1 -29 0 -29
Size Mean Var Discard ------------------------------- 1000 566 1.8E+7 32750 990 242 8.5E+6 32726 983 10 1.0E+6 32722 982 -23 231 -143 980 -23 205 -109 970 -22 162 29 960 -23 128 13 940 -23 105 -51 900 -24 89 1 800 -25 49 -9 700 -26 31 -36 600 -26 21 -34 500 -27 14 -20 400 -29 7 -23 300 -30 3 -33 200 -29 1 -27 100 -29 0 -28 1 -29 0 -29
Table 8. LL-GW (a) Clustering Algorithm
Table 8. LL-GW (a) Clustering Algorithm
Mean Dev Max Min
--------------------------------------------
Raw data 378 2.1E+7 32760 -32758
C(5,3) -21 1681 329 -212
Mean Dev Max Min -------------------------------------------- Raw data 378 2.1E+7 32760 -32758 C(5,3) -21 1681 329 -212
Table 9. LL-GW (b) Majority-Subset Algorithm
Table 9. LL-GW (b) Majority-Subset Algorithm
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
Size Mean Var Discard
-------------------------------
1000 377 2.1E+7 -32758
990 315 1.0E+7 32741
981 18 1.1E+6 32704
980 -16 16119 -1392
970 -17 5382 554
960 -21 3338 311
940 -24 2012 168
900 -22 1027 -137
800 -23 430 -72
700 -23 255 -55
600 -22 167 -45
500 -22 109 -40
400 -21 66 -6
300 -18 35 -29
200 -17 15 -23
100 -19 3 -15
50 -21 0 -19
20 -21 0 -21
10 -20 0 -20
1 -20 0 -20
Size Mean Var Discard ------------------------------- 1000 377 2.1E+7 -32758 990 315 1.0E+7 32741 981 18 1.1E+6 32704 980 -16 16119 -1392 970 -17 5382 554 960 -21 3338 311 940 -24 2012 168 900 -22 1027 -137 800 -23 430 -72 700 -23 255 -55 600 -22 167 -45 500 -22 109 -40 400 -21 66 -6 300 -18 35 -29 200 -17 15 -23 100 -19 3 -15 50 -21 0 -19 20 -21 0 -21 10 -20 0 -20 1 -20 0 -20
Table 10. LL-GW (b) Clustering Algorithm
Table 10. LL-GW (b) Clustering Algorithm
The rows of the clustering tables show the result of selected steps in the algorithm as it discards samples furthest from the mean. The first twenty steps or so discard samples with gross errors over 30 seconds. These samples turned out to be due to a defect in the timestamping procedure implemented in the WIDEBAND/EISN gateway code which caused gross errors in about two percent of the ICMP Timestamp Reply messages. These samples were left in the raw data as received in order to determine how the algorithms would behave in such extreme cases. As apparent from the tables, both the majority-subset and clustering algorithms effectively coped with the situation.
The rows of the clustering tables show the result of selected steps in the algorithm as it discards samples furthest from the mean. The first twenty steps or so discard samples with gross errors over 30 seconds. These samples turned out to be due to a defect in the timestamping procedure implemented in the WIDEBAND/EISN gateway code which caused gross errors in about two percent of the ICMP Timestamp Reply messages. These samples were left in the raw data as received in order to determine how the algorithms would behave in such extreme cases. As apparent from the tables, both the majority-subset and clustering algorithms effectively coped with the situation.
In the statement of the clustering algorithm the terminating condition was specified as when only a single sample is left in the sample set. However, it is not necessary to proceed that far. For instance, it is known from the design of the experiment and the reference clocks that accuracies better than about ten milliseconds are probably unrealistic. A rough idea of the accuracy of the mean is evident from the deviation, computed as the square root of the variance. Thus, attempts to continue the algorithm beyond the point where the variance drops below 100 or so are probably misguided. This occurs when between 500 and 900 samples remain in the sample
In the statement of the clustering algorithm the terminating condition was specified as when only a single sample is left in the sample set. However, it is not necessary to proceed that far. For instance, it is known from the design of the experiment and the reference clocks that accuracies better than about ten milliseconds are probably unrealistic. A rough idea of the accuracy of the mean is evident from the deviation, computed as the square root of the variance. Thus, attempts to continue the algorithm beyond the point where the variance drops below 100 or so are probably misguided. This occurs when between 500 and 900 samples remain in the sample
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
set, depending upon the particular experiment. Note that in any case between 300 and 700 samples fall within ten milliseconds of the final estimate, depending on experiment.
set, depending upon the particular experiment. Note that in any case between 300 and 700 samples fall within ten milliseconds of the final estimate, depending on experiment.
Comparing the majority-subset and clustering algorithms on the basis of variance reveals the interesting observation that the result of the C(5,3) majority-subset algorithm is equivalent to the clustering algorithm when between roughly 900 and 950 samples remain in the sample set. This together with the moderately high variance in the ISI-MCON-GW and LL-GW (b) cases suggests a C(6,4) or even C(7,4) algorithm might yield greater accuracies.
変化に基づいて大部分部分集合とクラスタ化アルゴリズムを比較すると、およそ900〜950個のサンプルがサンプル集合に残っているとき、C(5、3)大部分部分集合アルゴリズムの結果がクラスタ化アルゴリズムに同等であるというおもしろい観測は明らかにされます。 ISI-MCON-GWとLL-GW(b)場合における適度に高い変化に伴うこれは、C(6、4)かC(7、4)アルゴリズムさえより大きい精度をもたらすかもしれないのを示します。
5. Summary and Conclusions
5. 概要と結論
The principles of maximum-likelihood estimation are well known and widely applied in communication electronics. In this note two algorithms using these principles are proposed, one based on majority-subset techniques appropriate for cases involving small numbers of samples and the other based on clustering techniques appropriate for cases involving large numbers of samples.
最尤推定の原則は、よく知られて、コミュニケーションエレクトロニクスで広く適用されます。 この注意では、これらの原則を使用する2つのアルゴリズムが提案されます、多くのサンプルにかかわるケースに、適切なテクニックを群生させることに基づいて少ない数のサンプルともう片方にかかわるケースに、適切な大部分部分集合のテクニックに基づいた1。
The algorithms were tested on raw data collected with Internet hosts and gateways over ARPANET paths for the purpose of setting a local host clock with respect to a remote reference while maintaining accuracies in the order of ten milliseconds. The results demonstrate the effectiveness of these algorithms in detecting and discarding glitches due to hardware or software failure or operator mistakes. They also demonstrate that time synchronization can be maintained across the ARPANET in the order of ten milliseconds in spite of glitches many times the mean roundtrip delay.
アルゴリズムは10ミリセカンドの注文で正確さを維持している間、リモート参照に関してローカル・ホスト時計を設定する目的のためにインターネット・ホストとゲートウェイでアルパネット経路の上に集められた生データでテストされました。 結果はハードウェア、ソフトウェア障害またはオペレータのミスによる不調を検出して、捨てることにおける、これらのアルゴリズムの有効性を示します。 また、彼らは、不調にもかかわらず、10ミリセカンドの注文におけるアルパネットの向こう側に意地悪な往復の遅れの多くの倍時間同期化を維持できるのを示します。
The results point to the need for an improved time-synchronization protocol combining the best features of the ICMP Timestamp message [6] and UDP Time protocol [7]. Among the features suggested for this protocol are the following:
結果は結合する中でICMP Timestampメッセージ[6]とUDP Timeプロトコル[7]の特徴最も良い改良された時間同期化プロトコルの必要性を示します。 このプロトコルのために特徴の中に示されているのは、以下です:
1. The protocol should be based on UDP, which provides the
flexibility to handle simultaneous, multiplexed queries and
responses.
1. プロトコルはUDPに基づくべきです。(UDPは、同時の、そして、多重送信された質問と応答を扱うために柔軟性を提供します)。
2. The message format should be based on the ICMP Timestamp
message format, which provides the arrival and departure times
at the server and allows the client to calculate the roundtrip
delay and offset accurately.
2. メッセージ・フォーマットはICMP Timestampメッセージ・フォーマットに基づくべきです。(クライアントは、それによって、サーバで到着と出発に回を前提として、往復の遅れについて計算して、正確に相殺されます)。
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
3. The data format should be based on the UDP Time format, which
specifies 32-bit time in seconds since 1 January 1900, but
extended additional bits for the fractional part of a second.
3. データの形式はUDP Time形式に基づくべきです。(1900年1月1日の、しかし、拡張している追加ビット以来それは、秒の32ビットの時に1秒の断片的な部分に指定します)。
4. Provisions to specify the expected accuracy should be included
along with information about the reference clock or
synchronizing mechanism, as well as the expected drift rate
and the last time the clock was set or synchronized.
4. 予想された精度を指定する条項は時計が設定されたか、または連動した基準クロックか連動メカニズム、予想されたドリフト項、および最後の時頃の間、情報と共に含まれるべきです。
The next step should be formulating an appropriate protocol with the above features, together with implementation and test in the Internet environment. Future development should result in a distributed, symmetric protocol, similar perhaps to those described in [1], for distributing highly reliable timekeeping information using a hierarchical set of trusted clocks.
次のステップは実現とテストと共に上記の特徴でインターネット環境で適切なプロトコルを定式化することであるべきです。 今後の開発は分配されて、左右対称のプロトコルをもたらすべきです、恐らく[1]で説明されたものと同様です、階層的なセットの信じられた時計を使用することで高信頼性時間保持情報を分配するために。
6. References
6. 参照
1. Lindsay, W.C., and A.V. Kantak. Network synchronization of
random signals. IEEE Trans. Comm. COM-28, 8 (August 1980),
1260-1266.
1. リンゼー、W.C.、およびA.V.Kantak。 不規則信号の同期をネットワークでつないでください。 IEEE、移- Comm。 COM-28、8(1980年8月)、1260-1266。
2. Mills, D.L. Time Synchronization in DCNET Hosts. DARPA Internet
Project Report IEN-173, COMSAT Laboratories, February 1981.
2. 工場、DCNETホストのD.L.時間同期化。 1981年2月のDARPAインターネットプロジェクト報告IEN-173、コムサット研究所。
3. Mills, D.L. DCNET Internet Clock Service. DARPA Network Working
Group Report RFC-778, COMSAT Laboratories, April 1981.
3. 工場、D.L.DCNETインターネットクロック・サービス。 DARPAはワーキンググループレポートRFC-778、コムサット研究所、1981年4月をネットワークでつなぎます。
4. Mills, D.L. Internet Delay Experiments. DARPA Network Working
Group Report RFC-889, M/A-COM Linkabit, December 1983.
4. 工場、D.L.インターネット遅れ実験。 DARPAは1983年12月に1COM Linkabitである状態でワーキンググループレポートRFC-889、M/をネットワークでつなぎます。
5. Mills, D.L. DCN Local-Network Protocols. DARPA Network Working
Group Report RFC-891, M/A-COM Linkabit, December 1983.
5. 工場、D.L.DCN企業内情報通信網プロトコル。 DARPAは1983年12月に1COM Linkabitである状態でワーキンググループレポートRFC-891、M/をネットワークでつなぎます。
6. Postel, J. Internet Control Message Protocol. DARPA Network
Working Group Report RFC-792, USC Information Sciences Institute,
September 1981.
6. ポステル、J.インターネット・コントロール・メッセージ・プロトコル。 DARPAはワーキンググループレポートRFC-792、科学が1981年9月に設けるUSC情報をネットワークでつなぎます。
7. Postel, J. Time Protocol. DARPA Network Working Group Report
RFC-868, USC Information Sciences Institute, May 1983.
7. ポステル、J.時間プロトコル。 DARPAネットワークワーキンググループレポートRFC-868(科学が設けるUSC情報)は1983がそうするかもしれません。
8. Postel, J. Daytime Protocol. DARPA Network Working Group Report
RFC-867, USC Information Sciences Institute, May 1983.
8. ポステル、J.昼間のプロトコル。 DARPAネットワークワーキンググループレポートRFC-867(科学が設けるUSC情報)は1983がそうするかもしれません。
9. Su, Z. A Specification of the Internet Protocol (IP) Timestamp
Option. DARPA Network Working Group Report RFC-781. SRI
International, May 1981.
9. Z. Su、インターネットプロトコル(IP)タイムスタンプオプションの仕様。 DARPAはワーキンググループレポートRFC-781をネットワークでつなぎます。 1981年5月のSRIインターナショナル。
Mills [Page 14]
工場[14ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
10. Marzullo, K., and S. Owicki. Maintaining the Time in a
Distributed System. ACM Operating Systems Review 19, 3 (July
1985), 44-54.
10. Marzullo、K.、およびS.Owicki。 分散システムで時間を維持します。 ACMオペレーティングシステムレビュー19、3(1985年7月)、44-54。
11. Mills, D.L. Experiments in Network Clock Synchronization. DARPA
Network Working Group Report RFC-957, M/A-COM Linkabit, September
1985.
11. 工場、L.が実験するD.は時計同期をネットワークでつなぎます。 DARPAは1985年9月に1COM Linkabitである状態でワーキンググループレポートRFC-957、M/をネットワークでつなぎます。
12. Mills, D.L. Network Time Protocol (NTP). DARPA Network Working
Group Report RFC-958, M/A-COM Linkabit, September 1985.
12. 工場、D.L.は時間プロトコル(NTP)をネットワークでつなぎます。 DARPAは1985年9月に1COM Linkabitである状態でワーキンググループレポートRFC-958、M/をネットワークでつなぎます。
Appendix A.
付録A。
Experimental Determination of Internet Host Clock Accuracies
インターネットホスト時計精度の実験的な決断
Following is a summary of the results of three experiments designed to reveal the accuracies of various Internet host clocks. The first experiment uses the UDP Time protocol, which is limited in precision to one second, while the second uses the ICMP Timestamp message, which extends the precision to one millisecond. In the third experiment the results indicated by UDP and ICMP are compared. In the UDP Time protocol time is indicated as a 32-bit field in seconds past 0000 UT on 1 January 1900, while in the ICMP Timestamp message time is indicated as a 32-bit field in milliseconds past 0000 UT of each day.
以下に、様々なインターネット・ホスト時計の精度を明らかにするように設計された3つの実験の結果の概要があります。 最初の実験はUDP Timeプロトコルを使用します、秒はICMP Timestampメッセージ(精度を1ミリセカンドまで広げている)を使用しますが。(プロトコルは精度が1秒まで制限されます)。 3番目の実験では、UDPとICMPによって示された結果は比較されます。 UDP Timeプロトコルで、1900年1月1日世界時0000のICMP Timestampメッセージ時間何秒も後の32ビットの分野が32ビットの分野としてミリセカンドで毎日の世界時0000を過ぎて示されるように時間は示されます。
All experiments described herein were conducted from Internet host DCN6.ARPA, which is normally synchronized to a WWV radio clock. In order to improve accuracy during the experiments, the DCN6.ARPA host was resynchronized to a WWVB radio clock. As the result of several experiments with other hosts equipped with WWVB and WWV radio clocks and GOES satellite clocks, it is estimated that the maximum measurement error in the following experiments is less than about 30 msec relative to standard NBS time determined at the Boulder/Fort Collins transmitting sites.
ここに説明されたすべての実験がインターネット・ホストDCN6.ARPAからWWVラジオ時計まで行われました。(通常、DCN6.ARPAは連動します)。 実験の間、精度を改良するために、DCN6.ARPAホストはWWVBラジオ時計に再連動しました。 他のホストとのいくつかの実験の結果がWWVB、WWVラジオ時計、およびゴエス衛星時計を備えていたので、以下の実験における最大制限サイズ誤りが標準のNBS時間に比例したmsecがサイトを伝えるボウルダー/フォートコリンズで決定したおよそ30未満であると見積もられています。
A1. UDP Time Protocol Experiment
A1。 UDP時間プロトコル実験
In the first experiment four UDP Time protocol requests were sent
at about three-second intervals to each of the 1775 hosts listed
in the NIC Internet host table. A total of 555 samples were
received from 163 hosts and compared with a local reference based
on a WWVB radio clock, which is known to be accurate to within a
few milliseconds. Not all of these hosts were listed as
supporting the UDP Time protocol in the NIC Internet host table,
while some that were listed as supporting this protocol either
failed to respond or responded with various error messages.
最初の実験では、要求が3秒の間隔に関してホスト1775人の各人に送られた4UDP TimeプロトコルはNICインターネット・ホストテーブルに記載しました。 163人のホストと正直なところ数ミリセカンドに知られているWWVBラジオ時計に基づくローカルの参照と比べて合計555個のサンプルを受け取りました。 これらのホストのすべてがNICインターネット・ホストテーブルのUDP Timeプロトコルをサポートするとして記載されたというわけではありません、このプロトコルをサポートするとして記載された或るものは、応じなかったか、または様々なエラーメッセージでこたえましたが。
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
In the following table "Host" is the canonical name of the host
and "Count" the number of replies received. The remaining data
represent the time offset, in seconds, necessary to correct the
local (reference) clock to agree with the host cited. The "Max"
and "Min" represent the maximum and minimum of these offsets,
while "Mean" represents the mean value and "Var" the variance, all
rounded to the nearest second.
以下のテーブルでは、「ホスト」はホストの正準な名前です、そして、回答の数は「数えてください。」と受けました。 残っているデータは秒に相殺された時間を表します、引用されるホストに同意するために地方の(参照)時計を修正するために、必要です。 「マックス」と「分」はこれらのオフセットの最大と最小限を表して、「平均」は平均値と「バール」を表しますが、変化でありすべてが2番目を最も近く一周させました。
Host Count Max Min Mean Var
-----------------------------------------------------------
BBN-CLXX.ARPA 4 -11 -12 -11 0
BBN-KIWI.ARPA 4 -11 -12 -11 0
BBN-META.ARPA 4 -11 -12 -11 0
BBNA.ARPA 1 22 22 22 0
BBNG.ARPA 4 87 87 87 0
BELLCORE-CS-GW.ARPA 3 72 71 71 0
BLAYS.PURDUE.EDU 2 -1 -1 -1 0
CMU-CC-TE.ARPA 4 -94 -95 -94 0
CMU-CS-C.ARPA 3 6 5 5 0
CMU-CS-CAD.ARPA 4 -37 -37 -37 0
CMU-CS-CFS.ARPA 3 -42 -43 -42 0
CMU-CS-G.ARPA 3 -30 -31 -30 0
CMU-CS-GANDALF.ARPA 3 -42 -43 -42 0
CMU-CS-H.ARPA 4 -36 -37 -36 0
CMU-CS-IUS.ARPA 3 -44 -45 -44 0
CMU-CS-IUS2.ARPA 3 -44 -44 -44 0
CMU-CS-K.ARPA 3 -31 -31 -31 0
CMU-CS-SAM.ARPA 4 -74 -75 -74 0
CMU-CS-SPEECH.ARPA 4 -39 -40 -39 0
CMU-CS-SPEECH2.ARPA 4 -49 -50 -49 0
CMU-CS-SPICE.ARPA 4 -131 -132 -131 0
CMU-CS-THEORY.ARPA 4 -36 -37 -36 0
CMU-CS-UNH.ARPA 4 -44 -45 -44 0
CMU-CS-VLSI.ARPA 4 -66 -66 -66 0
CMU-RI-ARM.ARPA 3 -41 -41 -41 0
CMU-RI-CIVE.ARPA 3 -44 -45 -44 0
CMU-RI-FAS.ARPA 4 -27 -28 -27 0
CMU-RI-ISL1.ARPA 4 -18 -19 -18 0
CMU-RI-ISL3.ARPA 3 -49 -50 -49 0
CMU-RI-LEG.ARPA 3 -33 -33 -33 0
CMU-RI-ML.ARPA 4 42 42 42 0
CMU-RI-ROVER.ARPA 4 -48 -49 -48 0
CMU-RI-SENSOR.ARPA 2 -40 -41 -40 0
CMU-RI-VI.ARPA 3 -65 -65 -65 0
COLUMBIA.ARPA 1 8 8 8 0
CU-ARPA.CS.CORNELL.EDU 4 5 3 4 0
CYPRESS.ARPA 4 2 1 1 0
ホストのカウントマックス分意地悪なバール----------------------------------------------------------- BBN-CLXX.ARPA4 -11 -12 -11 0BBN-KIWI.ARPA4 -11 -12 -11 0BBN-META.ARPA4 -11 -12 -11 0BBNA.ARPA1 22 22 22 0BBNG.ARPA4 87 87 87 0Bellcore Cs GW.ARPA3 72 71 71 0BLAYS.PURDUE.EDU2 -1 -1 -1 0米カーネギーメロン大学CC TE.ARPA4 -94 -95 -94 0米カーネギーメロン大学Cs C.アルパ3 6 5 5 0米カーネギーメロン大学Cs CAD; アルパ4 -37 -37 -37 0米カーネギーメロン大学Cs CFS.ARPA3 -42 -43 -42 0米カーネギーメロン大学Cs G.アルパ3 -30 -31 -30 0米カーネギーメロン大学Cs GANDALF.ARPA3 -42 -43 -42 0米カーネギーメロン大学Cs H.アルパ4 -36 -37 -36 0米カーネギーメロン大学Cs IUS.ARPA3 -44 -45 -44 0米カーネギーメロン大学Cs IUS2.ARPA3 -44 -44 -44 0米カーネギーメロン大学Cs K.アルパ3 -31 -31 -31 0米カーネギーメロン大学のCSサム; アルパ..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..Cs..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..アルパ..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド..米カーネギーメロン大学..ロードアイランド 2 -40 -41 -40 0米カーネギーメロン大学ロードアイランドVI.ARPA3 -65 -65 -65 0COLUMBIA.ARPA1 8 8 8 0Cu-ARPA.CS.CORNELL.EDU4 5 3 4 0CYPRESS.ARPA4 2 1 1 0
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
DCN1.ARPA 4 0 0 0 0
DCN5.ARPA 4 0 0 0 0
DCN6.ARPA 4 0 0 0 0
DCN7.ARPA 4 -1 -1 0 0
DCN9.ARPA 4 -3 -3 -3 0
DEVVAX.TN.CORNELL.EDU 2 3659 3658 3658 0
ENEEVAX.ARPA 4 73 72 72 0
FORD-WDL1.ARPA 4 -59 -60 -59 0
FORD1.ARPA 4 0 0 0 0
GUENEVERE.PURDUE.EDU 3 1 0 0 0
GVAX.CS.CORNELL.EDU 4 -18 -18 -18 0
IM4U.ARPA 4 -6 -6 -6 0
IPTO-FAX.ARPA 4 0 0 0 0
KANKIN.ARPA 4 -3 -4 -3 0
MERLIN.PURDUE.EDU 2 3 3 3 0
MIT-ACHILLES.ARPA 4 16 16 16 0
MIT-AGAMEMNON.ARPA 4 -63 -64 -63 0
MIT-ANDROMACHE.ARPA 4 -28 -28 -28 0
MIT-APHRODITE.ARPA 4 -7 -8 -7 0
MIT-APOLLO.ARPA 4 -8 -9 -8 0
MIT-ARES.ARPA 4 -25 -26 -25 0
MIT-ARTEMIS.ARPA 4 -34 -35 -34 0
MIT-ATHENA.ARPA 4 -37 -37 -37 0
MIT-ATLAS.ARPA 4 -26 -26 -26 0
MIT-CASTOR.ARPA 4 -35 -35 -35 0
MIT-DAFFY-DUCK.ARPA 2 -72 -73 -72 0
MIT-DEMETER.ARPA 4 -28 -29 -28 0
MIT-GOLDILOCKS.ARPA 1 -20 -20 -20 0
MIT-HECTOR.ARPA 4 -23 -24 -23 0
MIT-HELEN.ARPA 4 6 5 5 0
MIT-HERA.ARPA 4 -34 -35 -34 0
MIT-HERACLES.ARPA 4 -36 -36 -36 0
MIT-JASON.ARPA 4 -36 -37 -36 0
MIT-MENELAUS.ARPA 4 -32 -33 -32 0
MIT-MULTICS.ARPA 3 25 23 24 0
MIT-ODYSSEUS.ARPA 4 20 19 19 0
MIT-ORPHEUS.ARPA 4 -34 -35 -34 0
MIT-PARIS.ARPA 4 -35 -35 -35 0
MIT-POSEIDON.ARPA 4 -39 -41 -40 0
MIT-PRIAM.ARPA 4 -24 -25 -24 0
MIT-REAGAN.ARPA 4 115 115 115 0
MIT-THESEUS.ARPA 4 -43 -44 -43 0
MIT-TRILLIAN.ARPA 4 -38 -39 -38 0
MIT-TWEETY-PIE.ARPA 3 106 105 105 0
MIT-ZERMATT.ARPA 4 -75 -76 -75 0
MIT-ZEUS.ARPA 4 -37 -39 -38 0
MOL.ARPA 2 -3 -3 -3 0
DCN1.ARPA4 0 0 0 0DCN5.ARPA4 0 0 0 0DCN6.ARPA4 0 0 0 0DCN7.ARPA4 -1 -1 0 0DCN9.ARPA4 -3 -3 -3 0DEVVAX.TN.CORNELL.EDU2 3659 3658 3658 0ENEEVAX.ARPA4 73 72 72 0フォード-WDL1.ARPA4 -59 -60 -59 0FORD1.ARPA4 0 0 0 0GUENEVERE.PURDUE.EDU3 1 0 0 0GVAX.CS.CORNELL.EDU4 -18 -18 -18 0IM4U.アルパ4 -6 -6 -6 0IPTO-FAX.ARPA4 0 0 0 0KANKIN.ARPA4 -3 -4 -3 0MERLIN.PURDUE.EDU2 3 3 3 0MIT-ACHILLES.ARPA4 16 16 16 0MIT-AGAMEMNON.ARPA4 -63 -64 -63 0MIT-ANDROMACHE.ARPA4 -28 -28 -28 0MIT-アフロディテ; アルパ4 -7 -8 -7 0MIT-APOLLO.ARPA4 -8 -9 -8 0MIT-ARES.ARPA4 -25 -26 -25 0MIT-ARTEMIS.ARPA4 -34 -35 -34 0MIT-ATHENA.ARPA4 -37 -37 -37 0MIT-ATLAS.ARPA4 -26 -26 -26 0MIT-CASTOR.ARPA4 -35 -35 -35 0MITの夢中なDUCK.ARPA2 -72 -73 -72 0MIT-DEMETER.ARPA4 -28 -29 -28 0MIT-GOLDILOCKS.ARPA1 -20 -20 -20 0MIT-HECTOR.ARPA4 -23 -24 -23 0MIT-HELEN.ARPA4 6 5 5 0MIT-HERA.ARPA4 -34 -35 -34 0MIT-HERACLES.ARPA4 -36 -36 -36 0MIT-JASON.ARPA4 -36 -37 -36 0MIT-MENELAUS.ARPA4 -32 -33 -32 0MIT-MULTICS.ARPA3 25 23 24 0MIT-ODYSSEUS.ARPA4 20 19 19 0MIT-ORPHEUS.ARPA4 -34 -35 -34 0MIT-PARIS.ARPA4 -35 -35 -35 0MIT-POSEIDON.ARPA4 -39 -41 -40 0MIT-PRIAM.ARPA4 -24 -25 -24 0MIT-REAGAN.ARPA4 115 115 115 0MIT-THESEUS.ARPA4 -43 -44 -43 0MIT-TRILLIAN.ARPA4 -38 -39 -38 0MIT-TWEETY-PIE.ARPA3 106 105 105 0MIT-ZERMATT.ARPA4 -75 -76 -75 0MIT-ZEUS.ARPA4 -37 -39 -38 0MOL.ARPA2 -3 -3 -3 0
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
MUNGO.THINK.COM 4 -1 -1 -1 0
NETWOLF.ARPA 4 158 157 157 0
ORBIT.ARPA 3 -4 -5 -4 0
OSLO-VAX.ARPA 3 3729 3727 3728 1
PATCH.ARPA 1 18 18 18 0
RADC-MULTICS.ARPA 4 -14 -15 -14 0
RICE-ZETA.ARPA 1 -31 -31 -31 0
RICE.ARPA 1 7 7 7 0
ROCHESTER.ARPA 4 -18 -18 -18 0
ROCK.THINK.COM 4 2 2 2 0
SCRC-QUABBIN.ARPA 4 -100 -100 -100 0
SCRC-RIVERSIDE.ARPA 4 -128 -128 -128 0
SCRC-STONY-BROOK.ARPA 4 -100 -100 -100 0
SCRC-VALLECITO.ARPA 4 -57 -57 -57 0
SCRC-YUKON.ARPA 4 -65 -65 -65 0
SEBASTIAN.THINK.COM 4 -14 -15 -14 0
SEISMO.CSS.GOV 3 -1 -1 0 0
SRI-BISHOP.ARPA 4 -40 -41 -40 0
SRI-DARWIN.ARPA 2 -29 -30 -29 0
SRI-HUXLEY.ARPA 2 -28 -29 -28 0
SRI-KIOWA.ARPA 4 -29 -30 -29 0
SRI-LASSEN.ARPA 3 -11 -12 -11 0
SRI-MENDEL.ARPA 4 74 73 73 0
SRI-PINCUSHION.ARPA 4 -50 -51 -50 0
SRI-RITTER.ARPA 4 -23 -24 -23 0
SRI-TIOGA.ARPA 4 127 127 127 0
SRI-UNICORN.ARPA 4 -38486 -38486 -38486 0
SRI-WHITNEY.ARPA 4 -24 -24 -24 0
SRI-YOSEMITE.ARPA 4 -26 -27 -26 0
SU-AIMVAX.ARPA 2 -54 -55 -54 0
SU-COYOTE.ARPA 1 14 14 14 0
SU-CSLI.ARPA 4 -1 -1 -1 0
SU-PSYCH.ARPA 1 -52 -52 -52 0
SU-SAFE.ARPA 1 -60 -60 -60 0
SU-SIERRA.ARPA 4 -53 -53 -53 0
SU-SUSHI.ARPA 4 -105 -106 -105 0
SU-WHITNEY.ARPA 2 -14 -14 -14 0
TESLA.EE.CORNELL.EDU 3 -2 -3 -2 0
THORLAC.THINK.COM 4 -20 -20 -20 0
TRANTOR.ARPA 4 4 3 3 0
TZEC.ARPA 4 -6 -7 -6 0
UBALDO.THINK.COM 4 -13 -13 -13 0
UCI-CIP.ARPA 2 -566 -567 -566 0
UCI-CIP2.ARPA 2 -175 -175 -175 0
UCI-CIP3.ARPA 2 -89 -90 -89 0
UCI-CIP4.ARPA 2 -51 -51 -51 0
UCI-CIP5.ARPA 2 -26 -28 -27 1
MUNGO.THINK.COM4 -1 -1 -1 0NETWOLF.ARPA4 158 157 157 0ORBIT.ARPA3 -4 -5 -4 0オスロ-VAX.ARPA3 3729 3727 3728 1PATCH.ARPA1 18 18 18 0RADC-MULTICS.ARPA4 -14 -15 -14 0ライス-ZETA.ARPA1 -31 -31 -31 0RICE.ARPA1 7 7 7 0ROCHESTER.ARPA4 -18 -18 -18 0ROCK.THINK.COM4 2 2 2 0SCRC-QUABBIN.ARPA4 -100 -100 -100 0SCRC-RIVERSIDE.ARPA4 -128 -128 -128 0SCRCの石の多いBROOK.ARPA4 -100 -100 -100 0SCRC-VALLECITO.ARPA4 -57 -57 -57 0SCRC-YUKON.ARPA4 -65 -65 -65 0SEBASTIAN.THINK.COM4 -14 -15 -14 0SEISMO; 4 74 73 73 0様-PINCUSHION.ARPA4 -50 -51 -50 0様-RITTER.ARPA4 -23 -24 -23 0様-TIOGA.ARPA4 127 127 127 0様-UNICORN.ARPA4 -38486 -38486 -38486 0様-WHITNEY.ARPA4 -24 -24 -24 0様-YOSEMITE.ARPA4 -26 -27 -26 0SU-AIMVAX.ARPA2 -54 -55 -54 0SU-COYOTE.ARPA1 14 14 14 0SU-CSLI.ARPA4 -1 -1 -1 0がSU心理を見抜くCSS.GOV3 -1 -1 0 0様-BISHOP.ARPA4 -40 -41 -40 0様-DARWIN.ARPA2 -29 -30 -29 0様-HUXLEY.ARPA2 -28 -29 -28 0様-KIOWA.ARPA4 -29 -30 -29 0様-LASSEN.ARPA3 -11 -12 -11 0様-MENDEL.ARPA.ARPA1 -52 -52 -52 0SU-SAFE.ARPA1 -60 -60 -60 0SU-SIERRA.ARPA4 -53 -53 -53 0SU-SUSHI.ARPA4 -105 -106 -105 0SU-WHITNEY.ARPA2 -14 -14 -14 0TESLA.EE.CORNELL.EDU3 -2 -3 -2 0THORLAC.THINK.COM4 -20 -20 -20 0TRANTOR.ARPA4 4 3 3 0TZEC.ARPA4 -6 -7 -6 0UBALDO.THINK.COM4 -13 -13 -13 0UCI-CIP.ARPA2 -566 -567 -566 0UCI-CIP2.ARPA2 -175 -175 -175 0UCI-CIP3.ARPA2 -89 -90 -89 0UCI-CIP4.ARPA2 -51 -51 -51 0UCI-CIP5.ARPA2 -26 -28 -27 1
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
UCI-ICSA.ARPA 2 -24 -24 -24 0
UCI-ICSC.ARPA 1 0 0 0 0
UCI-ICSD.ARPA 1 -24 -24 -24 0
UCI-ICSE.ARPA 1 -10 -10 -10 0
UDEL-DEWEY.ARPA 1 88 88 88 0
UDEL-MICRO.ARPA 2 64 64 64 0
UIUC.ARPA 4 105 103 104 0
UIUCDCSB.ARPA 4 65 65 65 0
UMD1.ARPA 4 0 0 0 0
UMICH1.ARPA 4 -1 -1 0 0
UO.ARPA 4 -2 -3 -2 0
USC-ISI.ARPA 4 -45 -45 -45 0
USC-ISIC.ARPA 4 28 26 27 0
USC-ISID.ARPA 4 26 25 25 0
USC-ISIE.ARPA 4 -53 -54 -53 0
USC-ISIF.ARPA 4 -29 -29 -29 0
USGS2-MULTICS.ARPA 3 75 74 74 0
UT-ALAMO.ARPA 4 22 22 22 0
UT-BARKLEY.ARPA 4 57 56 56 0
UT-EMIL.ARPA 4 29 28 28 0
UT-GOTTLOB.ARPA 4 42 41 41 0
UT-HASKELL.ARPA 4 6 6 6 0
UT-JACQUES.ARPA 4 21 20 20 0
UT-SALLY.ARPA 3 1 0 0 0
VALENTINE.THINK.COM 4 -10 -11 -10 0
WENCESLAS.THINK.COM 4 -2 -3 -2 0
XAVIER.THINK.COM 4 -14 -14 -14 0
XEROX.ARPA 4 0 0 0 0
YAXKIN.ARPA 3 -4 -5 -4 0
YON.THINK.COM 4 -11 -12 -11 0
ZAPHOD.PURDUE.EDU 4 -230 -231 -230 0
ZOTZ.ARPA 4 17 16 16 0
UCI-ICSA.ARPA2 -24 -24 -24 0UCI-ICSC.ARPA1 0 0 0 0UCI-ICSD.ARPA1 -24 -24 -24 0UCI-ICSE.ARPA1 -10 -10 -10 0UDEL-DEWEY.ARPA1 88 88 88 0UDEL-MICRO.ARPA2 64 64 64 0UIUC.ARPA4 105 103 104 0UIUCDCSB.ARPA4 65 65 65 0UMD1.ARPA4 0 0 0 0UMICH1.ARPA4 -1 -1 0 0UO.ARPA4 -2 -3 -2 0USC-ISI.ARPA4 -45 -45 -45 0USC-ISIC.ARPA4 28 26 27 0USC-ISID.ARPA4 26 25 25 0USC-ISIE.ARPA4 -53 -54 -53 0USC-ISIF.ARPA4 -29 -29 -29 0USGS2-MULTICS; アルパ3 75 74 74世界時0-ALAMO.ARPA4 22 22 22世界時0-BARKLEY.ARPA4 57 56 56世界時0-EMIL.ARPA4 29 28 28世界時0-GOTTLOB.ARPA4 42 41 41世界時0-HASKELL.ARPA4 6 6 6世界時0-JACQUES.ARPA4 21 20 20世界時0-SALLY.ARPA3 1 0 0 0VALENTINE.THINK.COM4 -10 -11 -10 0WENCESLAS.THINK.COM4 -2 -3 -2 0XAVIER.THINK.COM4 -14 -14 -14 0XEROX.ARPA4 0 0 0 0YAXKIN.ARPA3 -4 -5 -4 0YON.THINK.COM4 -11 -12 -11 0ZAPHOD.PURDUE.EDU4 -230 -231 -230 0ZOTZ.ARPA4 17 16 16 0
Table A1. UDP Host Clock Offsets for Various Internet Hosts
A1をテーブルの上に置いてください。 様々なインターネットホストのためのUDPホスト時計オフセット
The above list includes several host clocks known to be
synchronized to various radio clocks, including DCN1.ARPA (WWVB),
DCN6.ARPA (WWV) and FORD1.ARPA (GOES). Under normal radio
receiving conditions these hosts should be accurate to well within
a second relative to NBS standard time. Certain other host clocks
are synchronized to one of these hosts using protocols described
in RFC-891, including DCN5.ARPA, DCN7.ARPA and UMD1.ARPA
(synchronized to DCN1.ARPA) and UMICH1.ARPA (synchronized to
FORD1.ARPA). It is highly likely, but not confirmed, that several
other hosts with low offsets derive local time from one of these
hosts or from other radio clocks.
上記のリストは様々なラジオ時計に連動するのが知られている数個のホスト時計を含んでいます、DCN1.ARPA(WWVB)、DCN6.ARPA(WWV)、およびFORD1.ARPA(ゴエス)を含んでいて。 正常なラジオ受信状態の下では、これらのホストはNBS標準時に比例した1秒以内に井戸に正確であるべきです。 他のあるホスト時計はRFC-891で説明されたプロトコルを使用することでこれらのホストのひとりに連動します、DCN5.ARPA、DCN7.ARPA、UMD1.ARPA(DCN1.ARPAに連動する)、およびUMICH1.ARPA(FORD1.ARPAに連動する)を含んでいて。 それが非常にありそうですが、確認されていない、低いオフセットをもっている数人の他のホストがこれらのホストのひとりか他のラジオから現地時間を引き出すのは時間を計ります。
Mills [Page 19]
工場[19ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
The raw statistics computed from the weighted data indicate a mean
of -261 sec, together with a maximum of 3729 sec and a minimum of
-38486 sec. Obviously, setting a local clock on the basis of
these statistics alone would result in a gross error.
荷重しているデータから計算された生の統計は-261秒の平均を示します、最大3729秒と最低-38486秒と共に 明らかに、これらの統計に基づいて単独で地方の時計を設定すると、大過失はもたらされるでしょう。
A closer look at the distribution of the data reveals some
interesting features. Table A2 is a histogram showing the
distribution within a few seconds of reference time. In this and
following tables, "Offset" is in seconds and indicates the
lower-valued corner of the histogram bin, which extends to the
next higher value, while "Count" indicates the number of samples
falling in that bin.
データの分配への、より近い一見はいくつかのおもしろい特徴を明らかにします。 テーブルA2は数秒の参照倍の以内に分配を示しているヒストグラムです。 これとテーブルに続く際に、「オフセット」は、秒に、あって、次の、より高い値に達するヒストグラム容器の、より低く評価された角を示します、「カウント」はその容器に落ちるサンプルの数を示しますが。
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 sec 13 (continued)
1 1 -1 3
2 1 -2 3
3 2 -3 3
4 1 -4 2
5 2 -5 0
6 1 -6 2
7 1 -7 1
8 1 -8 1
9 0 -9 0
> 9 30 < -9 95
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 0秒の13(続けられている)1 1 -1 3 2 1 -2 3 3 2 -3 3 4 1 -4 2 5 2-5 0 6 1 -6 2 7 1 -7 1 8 1 -8 1 9 0 -9 0>9 30<-9 95
Table A2. Offset Distribution < 9 sec
A2をテーブルの上に置いてください。 9秒の分配<を相殺してください。
A total of 16 of the 163 host clocks are within a second in
accuracy, while a total of 125 are off more than ten seconds. It
is considered highly likely that most of the 16 host clocks within
a second in offset are synchronized directly or indirectly to a
radio clock. Table A3 is a histogram showing the distribution over
a larger scale.
精度における1秒以内に、合計163個のホスト時計のうち16があります、合計125が10秒以上にありますが。 オフセットにおける1秒以内の16個のホスト時計の大部分が直接か間接的にラジオ時計に連動するのは非常にありそうであると考えられます。 テーブルA3は、より大きいスケールの上分配を示しているヒストグラムです。
Mills [Page 20]
工場[20ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 sec 35 (continued)
30 3 -30 50
60 8 -60 42
90 3 -90 8
120 1 -120 4
150 1 -150 2
180 0 -180 1
210 0 -210 0
240 0 -240 1
270 0 -270 0
> 270 2 < -270 2
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 0秒の35(続けられている)30 3 -30 50 60 8 -60 42 90 3 -90 8 120 1 -120 4 150 1 -150 2 180 0 -180 1 210 0 -210 0 240 0 -240 1 270 0 -270 0>270 2<-270 2
Table A3. Offset Distribution < 270 sec
A3をテーブルの上に置いてください。 270秒の分配<を相殺してください。
A total of 138 of the 163 host clocks are within a minute in
accuracy, while a total of four host clocks are off more than 4.5
minutes. It is considered likely that most host clocks, with the
exception of the 16 identified above as probably synchronized to a
radio clock, are set manually by an operator. Inspection of the
raw data shows some hosts to be very far off; for instance,
SRI-UNICORN.ARPA is off more than ten hours. Note the interesting
skew in the data, which show that most host clocks are set slow
relative to standard time.
精度における1分以内に、合計163個のホスト時計のうち138があります、合計4個のホスト時計が4.5分以上にありますが。 ほとんどの16を除いて、たぶんラジオ時計に連動するように上で特定されたホスト時計がオペレータによって手動で設定されるのはありそうであると考えられます。 生データの点検は、何人かのホストが非常に遠いのを示します。 例えば、SRI-UNICORN.ARPAが10時間以上にあります。 データにおけるおもしろい斜行に注意してください。(データは、ほとんどのホスト時計が標準時に比例して遅い状態で設定されるのを示します)。
A2. ICMP Timestamp Messages Experiment
A2。 ICMPタイムスタンプメッセージ実験
The the second experiment four ICMP Timestamp messages were sent
at about three-second intervals to each of the 1775 hosts and 110
gateways listed in the NIC Internet host table. A total of 1910
samples were received from 504 hosts and gateways and compared
with a local reference based on a WWVB radio clock, which is known
to be accurate to within a few milliseconds. Support for the ICMP
Timestamp messages is optional in the DoD Internet protocol suite,
so it is not surprising that most hosts and gateways do not
support it. Moreover, bugs are known to exist in several widely
distributed implementations of this feature. The situation proved
an interesting and useful robustness test for the clustering
algorithm described in the main body of this note.
4つのICMP Timestampメッセージが3秒の間隔に関してそれぞれの1775人のホストと110門に送られた2番目の実験はNICインターネット・ホストテーブルに記載しました。 504ホストと門と正直なところ数ミリセカンドに知られているWWVBラジオ時計に基づくローカルの参照と比べて合計1910個のサンプルを受け取りました。 ICMP TimestampメッセージのサポートがDoDインターネット・プロトコル群で任意であるので、ほとんどのホストとゲートウェイがそれを支持しないのは、驚くべきものではありません。 そのうえ、バグがこの特徴のいくつかの広く分配された実現で存在するのが知られています。 状況は、おもしろくて役に立つ丈夫さがこの注意の本体で説明されたクラスタ化アルゴリズムのためのテストであると立証しました。
While the complete table of ICMP offsets by host is too large to
reproduce here, the following Tables A4 through A7 show the
interesting characteristics of the distribution. The raw
statistics computed from the weighted data indicate a mean of
-2.8E+6 msec, together with a maximum of 8.6E+7 msec and a minimum
of -8.6E+7 msec. Setting a local clock on the basis of these
ホストによるICMPオフセットの完全なテーブルがここで再生できないくらい大きい間、A7を通した以下のTables A4は分配のおもしろい特性を示しています。 荷重しているデータから計算された生の統計は-2.8E+6のmsecの平均を示します、最大8.6E+7のmsecと最低-8.6E+7のmsecと共に。 これらに基づいて地方の時計を設定します。
Mills [Page 21]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
statistics alone would be ridiculous; however, as described in the
main body of this note, use of the clustering algorithm improves
the estimate to within 8 msec of the correct value. The apparent
improvement of about six orders in magnitude is so remarkable as
to require a closer look at the distributions.
統計だけがおかしいでしょう。 しかしながら、この注意の本体で説明されるように、クラスタ化アルゴリズムの使用は正しい価値の8msecに見積りを改良します。 大きさにおける、およそ6つの命令の見かけの改良は配への、より近い一見を必要とするほど顕著です。
The reasons for the remarkable success of the clustering algorithm
are apparent from closer examination of the sequence of histograms
shown in Tables A4 through A7. Table A4 shows the distribution in
the scale of hours, from which it is evident that 80 percent of
the samples lie in a one-hour band either side of zero offset;
but, strangely enough, there is a significant dispersion in
samples outside of this band, especially in the negative region.
It is almost certain that most or all of the latter samples
represent defective ICMP Timestamp implementations. Note that
invalid timestamps and those with the high-order bit set
(indicating unknown or nonstandard time) have already been
excluded from these data.
クラスタ化アルゴリズムの著しい成功の理由はTables A4に示されたヒストグラムの系列の、より厳密な試験でA7を通して明らかです。 テーブルA4はゼロのどちらの側がも相殺するのが、1時間のバンドのサンプル偽りでその80パーセント明白である何時間ものスケールにおける分配を示しています。 しかし、十分奇妙に、サンプルには重要な分散が特に否定的領域のこのバンドの外にあります。 後者のサンプルの大部分かすべてが欠陥があるICMP Timestamp実現を表すのは、ほとんど確かです。 高位のビットセット(未知の、または、標準的でない時間を示す)がある無効のタイムスタンプとものがこれらのデータから既に除かれたことに注意してください。
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 hr 204 (continued)
1 10 -1 194
2 0 -2 0
3 0 -3 2
4 0 -4 17
5 0 -5 10
6 0 -6 1
7 0 -7 22
8 0 -8 20
9 0 -9 0
> 9 0 < -9 13
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 1 0時間204(続けられる)の10 -1 194 2 0 -2 0 3 0 -3 2 4 0 -4 17 5 0 -5 10 6 0 -6 1 7 0 -7 22 8 0 -8 20 9 0 -9 0>9 0<-9 13
Table A4. ICMP Offset Distribution < 9 hours
A4をテーブルの上に置いてください。 9時間のICMP Offset Distribution<。
Table A5 shows the distribution compressed to the range of 4.5
minutes. About half of the 370 samples remaining after the
outliers beyond 4.5 minutes are excluded lie in the band 30
seconds either side of zero offset, with a gradual tapering off to
the limits of the table. This type of distribution would be
expected in the case of host clocks set manually by an operator.
テーブルA5は4.5分の範囲に圧縮された分配を示しています。 4.5分間のアウトライアーが30秒のバンドの除かれた偽りであった後に残っている半分の370個のサンプルの周りでは、ゼロのどちらの側も相殺します、ゆるやかな先細りになることがテーブルの限界に下にある状態で。 このタイプの分配はオペレータによって手動で設定されたホスト時計の場合で予想されるでしょう。
Mills [Page 22]
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RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 sec 111 (continued)
30 25 -30 80
60 26 -60 28
90 13 -90 18
120 7 -120 19
150 5 -150 9
180 3 -180 10
210 3 -210 6
240 1 -240 2
270 2 -270 2
> 270 29 < -270 105
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 0秒の111(続けられている)30 25 -30 80 60 26 -60 28 90 13 -90 18 120 7 -120 19 150 5 -150 9 180 3 -180 10 210 3 -210 6 240 1 -240 2 270 2 -270 2>270 29<-270 105
Table A5. ICMP Offset Distribution < 270 sec
A5をテーブルの上に置いてください。 ICMPは270秒の分配<を相殺します。
Table A6 shows the distribution compressed to the range of 27
seconds. About 29 percent of the 188 samples remaining after the
outliers beyond 27 seconds are excluded lie in the band 3 seconds
either side of zero offset, with a gradual but less pronounced
tapering off to the limits of the table. This type of
distribution is consistent with a transition region in which some
clocks are set manually and some by some kind of protocol
interaction with a reference clock. A fair number of the clocks
showing offsets in the 3-27 second range have probably been set
using the UDP Time protocol at some time in the past, but have
wandered away as the result of local-oscillator drifts.
テーブルA6は27秒の範囲に圧縮された分配を示しています。 27秒のアウトライアーが3秒のバンドの除かれた偽りであった後に残っている188個のサンプルではおよそ29パーセント、ゼロのどちらの側も相殺します、ゆるやかな、しかし、それほど著しくない先細りになることがテーブルの限界に下にある状態で。 このタイプの分配は基準クロックとのある種のプロトコル相互作用でいくつかの時計が手動で設定される移行地域といくつかと一致しています。 3-27 2番目の範囲でのオフセットがたぶんUDP Timeを使用するように設定されたのを示す時計の公正な数は、過去にいつかの時に議定書を作りますが、局部発振器の結果が漂流するのに従って、遠くまでさまよいました。
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 sec 32 (continued)
3 15 -3 22
6 9 -6 12
9 6 -9 8
12 13 -12 8
15 5 -15 5
18 8 -18 9
21 8 -21 7
24 9 -24 3
27 6 -27 3
> 27 114 < -27 202
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 0秒の32(続けられている)3 15 -3 22 6 9 -6 12 9 6 -9 8 12 13 -12 8 15 5 -15 5 18 8 -18 9 21 8 -21 7 24 9 -24 3 27 6 -27 3>27 114<-27 202
Table A6. ICMP Offset Distribution < 27 sec
A6をテーブルの上に置いてください。 ICMPは27秒の分配<を相殺します。
Finally, Table A7 shows the distribution compressed to the range
of 0.9 second. Only 30 of the original 504 samples have survived
and only 12 of these are within a band 0.1 seconds either side of
最終的に、Table A7は0.9秒の範囲に圧縮された分配を示しています。 30のオリジナルだけがaの中でどちらかが面がある0.1秒を括ります。
Mills [Page 23]
工場[23ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
zero offset. The latter include those clocks continuously
synchronized to a radio clock, such as the DCNet clocks, some
FORDnet and UMDnet clocks and certain others.
ゼロは相殺されます。 後者は絶え間なくラジオ時計に連動するそれらの時計を含んでいます、DCNet時計や、いくらかのFORDnetや、UMDnet時計や確信している他のものなどのように。
Offset Count Offset Count
------------- -------------
0 sec 6 (continued)
.1 3 -.1 6
.2 1 -.2 3
.3 1 -.3 0
.4 0 -.4 0
.5 1 -.5 2
.6 0 -.6 0
.7 1 -.7 0
.8 4 -.8 2
.9 0 -.9 0
> .9 208 < -.9 266
オフセットカウントオフセットカウント------------- ------------- 0秒の6(続けられている).1 3 -.1 6.2 1 -.2 3.3 1 -.3 0.4 0 -.4 0.5 1 -.5 2.6 0 -.6 0.7 1 -.7 0.8 4 -.8 2.9 0 -.9 0>.9 208<-.9 266
Table A7. ICMP Offset Distribution < .9 sec
A7をテーブルの上に置いてください。 ICMPは.9秒の分配<を相殺します。
The most important observation that can be made about the above
histograms is the pronounced central tendency in all of them, in
spite of the scale varying over six orders of magnitude. Thus, a
clustering algorithm which operates to discard outliers from the
mean will reliably converge on a maximum-likelihood estimate close
to the actual value.
上のヒストグラムに関してすることができる中で最も重要な観測はそれらのすべての著しい中央の傾向です、異なった6つ以上の桁以上のスケールにもかかわらず。 したがって、平均からアウトライアーを捨てるために作動するクラスタ化アルゴリズムは実価の近くで最尤推定量に確かに集まるでしょう。
A3. Comparison of UDP and ICMP Time
A3。 UDPとICMP時間の比較
The third experiment was designed to assess the accuracies
produced by the various host implementations of the UDP Time
protocol and ICMP Timestamp messages. For each of the hosts
responding to the UDP Time protocol in the first experiment a
separate test was conducted using both UDP and ICMP in the same
test, so as to minimize the effect of clock drift. Of the 162
hosts responding to UDP requests, 45 also responded to ICMP
requests with apparently correct time, but the remainder either
responded with unknown or nonstandard ICMP time (29) or failed to
respond to ICMP requests at all (88).
3番目の実験は、UDP TimeプロトコルとICMP Timestampメッセージの様々なホスト導入で生産された精度を評価するように設計されました。 最初の実験におけるUDP Timeプロトコルに応じているホスト各人に関しては、別々のテストが同じテストでUDPとICMPの両方を使用することで行われました、時計ドリフトの効果を最小にするために。 また、UDP要求に応じている162人のホストでは45が明らかに正しい時間でICMP要求に応じましたが、残りは、未知の、または、標準的でないICMP時間(29)でこたえたか、または全くICMP要求に(88)を反応させませんでした。
Table A8 shows both the UDP time (seconds) and ICMP time
(milliseconds) returned by each of the 45 hosts responding to both
UDP and ICMP requests. The data are ordered first by indicated
UDP offset and then by indicated ICMP offset. The seven hosts at
the top of the table are continuously synchronized, directly or
indirectly to a radio clock, as described earlier under the first
テーブルA8は、時間(ミリセカンド)がUDPとICMP要求の両方に応じているホスト45人の各人で戻ったのをUDP時間(秒)とICMPの両方に示します。 データは最初に、相殺されて、次に示されたICMPが相殺された示されたUDPによって注文されます。 テーブルの先端の7人のホストが絶え間なく連動します、直接か間接的にラジオ時計に、より早く1番目の下で説明されるように
Mills [Page 24]
工場[24ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
experiment. It is probable, but not confirmed, that those hosts
below showing discrepancies of a second or less are synchronized
on occasion to one of these hosts.
実験してください。 それは、ありえそうですが、確認されていなくて、それは1秒以下の食い違いが時々これらのホストのひとりと同期するのを示す下のそれらのホストです。
Host UDP time ICMP time
-------------------------------------------------
DCN6.ARPA 0 sec 0 msec
DCN7.ARPA 0 0
DCN1.ARPA 0 -6
DCN5.ARPA 0 -7
UMD1.ARPA 0 8
UMICH1.ARPA 0 -21
FORD1.ARPA 0 31
TESLA.EE.CORNELL.EDU 0 132
SEISMO.CSS.GOV 0 174
UT-SALLY.ARPA -1 -240
CU-ARPA.CS.CORNELL.EDU -1 -514
UCI-ICSE.ARPA -1 -1896
UCI-ICSC.ARPA 1 2000
DCN9.ARPA -7 -6610
TRANTOR.ARPA 10 10232
COLUMBIA.ARPA 11 12402
GVAX.CS.CORNELL.EDU -12 -11988
UCI-CIP5.ARPA -15 -17450
RADC-MULTICS.ARPA -16 -16600
SU-WHITNEY.ARPA 17 17480
UCI-ICSD.ARPA -20 -20045
SU-COYOTE.ARPA 21 21642
MIT-MULTICS.ARPA 27 28265
BBNA.ARPA -34 -34199
UCI-ICSA.ARPA -37 -36804
ROCHESTER.ARPA -42 -41542
SU-AIMVAX.ARPA -50 -49575
UCI-CIP4.ARPA -57 -57060
SU-SAFE.ARPA -59 -59212
SU-PSYCH.ARPA -59 -58421
UDEL-MICRO.ARPA 62 63214
UIUCDCSB.ARPA 63 63865
BELLCORE-CS-GW.ARPA 71 71402
USGS2-MULTICS.ARPA 76 77018
BBNG.ARPA 81 81439
UDEL-DEWEY.ARPA 89 89283
UCI-CIP3.ARPA -102 -102148
UIUC.ARPA 105 105843
UCI-CIP2.ARPA -185 -185250
UCI-CIP.ARPA -576 -576386
OSLO-VAX.ARPA 3738 3739395
ホストUDP時間ICMP時間------------------------------------------------- DCN6.ARPA0秒0のmsec DCN7.ARPA0 0DCN1.ARPA0 -6DCN5.ARPA0 -7UMD1.ARPA0 8UMICH1.ARPA0 -21FORD1.ARPA0 31TESLA.EE.CORNELL.EDU0 132SEISMO.CSS.GOV0世界時174-SALLY.ARPA-1 -240Cu-ARPA.CS.CORNELL.EDU-1 -514UCI-ICSE.ARPA-1 -1896UCI-ICSC.ARPA1 2000DCN9.ARPA-7 -6610TRANTOR.ARPA10 10232COLUMBIA.ARPA11 12402GVAX.CS.CORNELL.EDU-12 -11988UCI-CIP5.ARPA-15 -17450RADC-MULTICS.ARPA-16 -16600SU-WHITNEY.ARPA17 17480UCI-ICSD.ARPA-20 -20045SU-コヨーテ; アルパ21 21642MIT-MULTICS.ARPA27 28265BBNA.ARPA-34 -34199UCI-ICSA.ARPA-37 -36804ROCHESTER.ARPA-42 -41542SU-AIMVAX.ARPA-50 -49575UCI-CIP4.ARPA-57 -57060SU-SAFE.ARPA-59 -59212SU-PSYCH.ARPA-59 -58421UDEL-MICRO.ARPA62 63214UIUCDCSB.ARPA63 63865Bellcore Cs GW.ARPA71 71402USGS2-MULTICS.ARPA76 77018BBNG.ARPA81 81439UDEL-DEWEY.ARPA89 89283UCI-CIP3.ARPA-102 -102148UIUC.ARPA105 105843UCI-CIP2.ARPA-185 -185250UCI-CIP.ARPA-576 -576386オスロ-VAX.ARPA3738 3739395
Mills [Page 25]
工場[25ページ]
RFC 956 September 1985 Algorithms for Synchronizing Network Clocks
ネットワーク時計を連動させるためのRFC956 1985年9月アルゴリズム
DEVVAX.TN.CORNELL.EDU 3657 3657026
PATCH.ARPA -86380 20411
IPTO-FAX.ARPA -86402 -1693
NETWOLF.ARPA 10651435 -62164450
DEVVAX.TN.CORNELL.EDU3657 3657026PATCH.ARPA-86380 20411IPTO-FAX.ARPA-86402 -1693NETWOLF.ARPA10651435 -62164450
Table A8. Comparison of UDP and ICMP Host Clock Offsets
A8をテーブルの上に置いてください。 UDPとICMPホスト時計オフセットの比較
Allowing for various degrees of truncation and roundoff abuse in
the various implementations, discrepancies of up to a second could
be expected between UDP and ICMP time. While the results for most
hosts confirm this, some discrepancies are far greater, which may
indicate defective implementations, excessive swapping delays and
so forth. For instance, the ICMP time indicated by UCI-CIP5.ARPA
is almost 2.5 seconds less than the UDP time.
様々な実現における、様々な度のトランケーションとロンダード乱用を考慮して、UDPとICMP時間の間で上の1秒までの食い違いを予想できました。 ほとんどのホストのための結果はこれを確認しますが、いくつかの食い違いがはるかに重大です(欠陥がある実現、過度のスワッピング遅れなどを示すかもしれません)。 例えば、UCI-CIP5.ARPAによって示されたICMP時間はUDP時間よりおよそ2.5秒少ないです。
Even though the UDP and ICMP times indicated by OSLO-VAX.ARPA and
DEVVAX.TN.CORNELL.EDU agree within nominals, the fact that they
are within a couple of minutes or so of exactly one hour early
(3600 seconds) lends weight to the conclusion they were
incorrectly set, probably by an operator who confused local summer
and standard time.
回がオスロ-VAX.ARPAとDEVVAX.TN.CORNELL.EDUで示したUDPとICMPは名詞語句の中で同意しますが、それらが中では、数分かしたがって、まさに1時間早いことのカップル(3600秒)はそれらが不当に設定されたという結論に重さを与えます、たぶん地方の夏、標準時を混乱させたオペレータでことであるという事実です。
Something is clearly broken in the case of PATCH.ARPA,
IPTO-FAX.ARPA and NETWOLF.ARPA. Investigation of the PATCH.ARPA
and IPTO-FAX.ARPA reveals that these hosts were set by hand
accidently one day late (-86400 seconds), but otherwise close to
the correct time-of-day. Since the ICMP time rolls over at 2400
UT, the ICMP offset was within nominals. No explanation is
available for the obviously defective UDP and ICMP times indicated
by NETWOLF.ARPA, although it was operating within nominals at
least in the first experiment.
何かがPATCH.ARPA、IPTO-FAX.ARPA、およびNETWOLF.ARPAの場合で明確に壊されます。 PATCH.ARPAとIPTO-FAX.ARPAの調査は、これらのホストが遅くある日の手の事故によって設定されましたが(-86400秒)、そうでなければ、正しい時刻の近くに設定されたのを明らかにします。 ICMP時間ロール世界時2400に、名詞語句の中にICMPオフセットがありました。 どんな説明も回がNETWOLF.ARPAで示した明らかに欠陥があるUDPとICMPに利用可能ではありません、少なくとも最初の実験における名詞語句の中で作動していましたが。
Mills [Page 26]
工場[26ページ]
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