CC BY
6
УДК 621.324
Карпова Е.С. студент магистрант факультет «Информационные системы и технологии»
Синкина О.А. студент магистрант факультет «Информационные системы и технологии» Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
Россия, г. Самара АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ПОТОКОВ ПАКЕТОВ ОТ
ВИДЕОКОДЕКОВ Аннотация: Анализ характеристик трафика не утратил своего значения, и после соответствующей интерпретации характеристик, может использоваться для расчета ряда показателей современных сетей связи. Исследование характеристик качества обслуживания сетей является сложной задачей, однако её решение возможно, если учитывать множество её параметров. Полученные результаты могут применяться при решении практических задач.
Ключевые слова: видеокодек, поток, трафик, битрейт, АМС, система, график, заявка, анализ, коэффициент загрузки, очередь.
Karpova E.S. student of magistracy Povolzhskiy State University of
Telecommunications and Informatics Sinkina O.A. student of magistracy Povolzhskiy State University of
Telecommunications and Informatics ANALYSIS OF CHARACTERISTICS OF FLOWS OF PACKETS FROM VIDEO CODECS Abstract: The analysis of traffic characteristics has not lost its importance, and after an appropriate interpretation of the characteristics, can be used to calculate a number of indicators of modern communication networks. The study of the characteristics of the quality of network maintenance is a complex task, but its solution is possible if we take into account many of its parameters. The results obtained can be used to solve practical problems.
Keywords: video codec, stream, traffic, bit rate, AMC, system, graph, application, analysis, loadfactor, queue.
Видеокодек - это программа, используемая для сжатия и воспроизведения из сжатого состояния видеофайлов. Также видеокодек предназначен для кодирования поток/сигнала с целью его трансляции, сохранения или шифрования, а также раскодирования для просмотра.
H.264, MPEG-4 Part 10 или AVC - это лицензируемый стандарт сжатия видео, предназначенный для достижения высокой степени сжатия видеопотока при сохранении высокого качества [1].
Битрейт - это количество информации, передаваемой, либо сохраняемой за определённый промежуток времени. Обычно за секунду. Коэффициент сжатия измеряется мегабитами (Mbps) либо килобитами (Kbps) в секунду. Чем больше его значение, тем качественнее картинка.
Для анализа использовался фильм, который с помощью видеоконвертера был переведён в формат H.264 c различными видами настройки, которые устанавливают интенсивности и пачечности генерируемых потоков. Видеоконвертер при помощи своих алгоритмов сжатия сохранил картинку с наименьшими потерями. Чем больше значение, тем меньше кодеку приходилось ужимать изображение, но размер получаемого файла при этом увеличивался. На рабочий стол были вынесены файлы, с именами: «H.264 vb1000», «H.264 vb5000», «H.264 vb10000» и «H.264 vb15 000», где числа соответствуют значениям битрейта.
Далее, для получения или снятия трафика нужно воспользоваться программой WireShark. Wireshark - это известный инструмент для захвата и анализа сетевого трафика. Wireshark работает с большинством протоколов, имеет понятный и доступный графический интерфейс и мощную систему фильтров. Захват трафика производится в течение нескольких минут, затем полученные данные сохраняются в текстовый формат, содержащий столбец времени поступления пакетов. Поочередно, с рабочего стола, добавляем в программу АМС файлы потоков с указанием соответствующих имен «H.264 vb1000», «H.264 vb5000», «H.264 vb10000», «H.264 vb15 000» и одинаковым числом элементов: «Последний элемент» имеет номер 5000. Система АМС предназначена для анализа характеристик стационарных ординарных потоков заявок, представляющих пакеты или кадры мультисервисных сетей связи. Интерфейс основного окна программы состоит из трех блоков: панель с потоками, график и панель настройки отображение графика [2]. Каждому потоку соответствует свой цвет графиков: «H.264 vb1000» - черный, «H.264 vb5000» - красный, «H.264 vb10000» - синий, «H.264 vb15000» - зеленый. Проведём анализ каждого из введенных потоков и методом сравнения сделаем выводы.
1. Анализ чисел заявок, поступающих в систему в течение последовательных интервалов времени.
1.1) Построение графика A(t).
Рис. 1 - Число заявок на интервале Вывод: по графику видно, что поток Н.264 ^ 5000 (он выделен красным цветом) имеет самый выраженный характер по сравнению с остальными потоками. Он имеет наибольшее количество заявок, поступивших в систему за интервал времени 1
1.2) Построение графика дисперсии dispA (р) для потоков Н.264 ^э 1000, Н.264 ^ 5000, Н.264 ^ 10000 и Н.264 ^ 15000.
Рис. 2 - Дисперсия Вывод: дисперсия числа заявок постепенно увеличиваются с увеличением коэффициента загрузки. Для красного и зеленого цветов, соответствующих потокам Н.264 ^ 1000 и Н.264 ^э 15000, зависимость имеет более выраженный характер, чем для других двух других потоков. Дисперсия и корреляционные свойства числа заявок, поступающих за интервал обработки, оказывают основное влияние на средний размер очереди [3].
2. Анализ очередей в одноканальной СМО с потоками от видеокодеков.
Зависимость средних размеров очередей mq (р) от загрузки «р» для видеокодеков. Выбор функции зависимости среднего числа заявок, в очереди, от коэффициента загрузки «р» будем производить поочередно для всех четырех открытых потоков: Н.264 ^ 1000, Н.264 vb 5000, Н.264 vb 10000 и Н.264 ^ 15000.
Для макс, значения коэффициента загрузки Ртах — 1_
^ Исследовант
код1 тч(р)
г! = 6,79Е+1 т = 1.18Е-2
I р = 0,8 ртах = 1
код2
тч(р)
Л = 2,03Е+2 т = 2,47Е-3 I р = 0,5 ртах = 1
\2рн
кодЗ тч(р)
Л = 4,38Е+2 т = 1/14Е-3 I р = 0,5 ртах = 1
I к. од 4 тд[р)
А = 3,34Е+2 т = 2,ЭЭЕ-3 I р = 1 ртах = 1
тя(р), тя(р), тд(р), тя(р)
Добавить поток
Рис. 3 - Средний размер очередей mq (р) при ртах Для макс, значения коэффициента загрузки ртах = 0.3
= 1
¿¿^ Исследование г
вшт
код1
тч(р)
г1 = 6,7ЭЕ+1 т = 4,42Е-3 р = 0,3 ртах = 0,3
код2
гкч(р)
г1 = 2,03Е+2 т = 1,48Е-3 р = 0,3 ртах = 0,3
кадЗ тд(р)
г1 = 4,38Е+2 т = 6,85Е-4 р = 0,3 ртах = 0,3
к.од4
пч(р)
г1 = 3,34Е+2 т = 8,Э8Е-4 р = 0,3 ртах = 0,3
Добавить поток
Рис. 4 - Средний размер очередей mq (р) при ртах = 0.3 Вывод: в зависимости от заданного максимального значения коэффициента загрузки ртах можно наблюдать, что при значении 0,3 наблюдается линейная зависимость для всех видов потоков, а при значении 1, имеет место быть заметное увеличение размеров очереди.
3. Построение графика тЕ(р) - зависимость значения числителя обобщенной формулы Хинчина-Поллячека от коэффициента загрузки р.
Выбор функции зависимости значения числителя обобщенной формулы Хинчина-Поллячека от коэффициента загрузки р будем производить поочередно для всех четырех открытых потоков:
Рис. 5 - Зависимость значения числителя обобщенной формулы Хинчина-Поллячека от коэффициента загрузки Аппроксимация зависимостей малых загрузок шр(д) от средних размеров очередей видео кодеков.
Рис. 6 - Аппроксимация Вывод: для всех имеющихся четырех потоков график зависимостей малых загрузок имеет линейных характер, пропорционально увеличивающийся с увеличением размеров очередей.
4. Определение вероятностей Р[(р) поступления заявок, в течение интервалов времени t для видео кодеков.
Для макс. значения коэффициента загрузки ртах = 0.1
Рис. 7 - Вероятность Pi (р) поступления заявок, в течение интервала
времени t
Для макс, значения коэффициента загрузки ртах = 0.3_
^ Исследование потока пакетов
Щ КОД1 | 2Р" И РИ Л Д = В.7ЭЕ»1 т = 4.42Е-3 ■
р и \ \ 1 ( 1 э ( \ т э \
г \ 1 1. 5 1 \ I т }
с 9 з
1 Р - 0,3
1 1 код2
с Д 5
Р(0 Ян. Д й = 2,03Е*2т = 1,4ВЕ-3
1 Р = 0.3
с ,Е 3 8 I I _ _ Г I г Г — I Г г Г Г I. II г I Г II
Щ кодЗ |_грн И ри
[ 6
Я Р - 0,3 _
код4 |в < ри
с 8 4
_
Л й = 3,34Е4-2т = 8,ЭВЕ-4
1 Р = 0.3
[ 0
1
з* сГ 1С 8 ;г 4' 8 30- Г : 11 38^
г. п 1
0, 0 В 1 У 1 € 11 а 1 [е 1 и \ к ш
Сетка = = = = = = = р = а; = ЗЕ — £ _ «т _ ка _ _ _ = _ _ _ _ _ 1с _ 1С _ и _ п _ _ [б _
| Настроить | х- : п
V
Добавить поток т:
Рис. 8 - Вероятность Pi (р) поступления заявок при макс. значении коэффициента загрузки ртах = 0.3 Для макс. значения коэффициента загрузки ртах = 0.5
Рис. 9 - Вероятность Pi (p) поступления заявок при макс. значении коэффициента загрузки pmax = 0.5 Вывод: с увеличением заданного максимального значения коэффициента загрузки от 0,1 до 0,5, мы можем наблюдать уменьшение вероятности поступления заявки.
Таким образом, с помощью автоматической моделирующей системы был проведен некоторый анализ видеокодеков с различными видами настройки. Можно установить, что битрейт не увеличивает качество, битрейт - это пропускная способность потока. Для видео с высоким качеством нужен более высокий битрейт, чтобы кодек справлялся с передачей.
Использованные источники:
1. Пилгрим, М. Погружение в HTML5 (DIVE INTO HTML5) / М. Пилгрим .— СПб. : БХВ-Петербург, 2011 .— 124 с
2. Лихтциндер Б.Я. Анализ трафика мультисервисных сетей. Учебное пособие.- Самара.: ПГУТИ 2013. - 164 с.
3. Синкина О. А., Карпова Е. С. Особенности анализа характеристик видеотрафика в системе АМС // Молодой ученый. — 2017. — №21. — С. 2936. — URL
