CC BY
12
УДК 519.687
Н.Ф. Бахарева, профессор, заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики e-mail: [email protected]
П.Н. Полежаев, преподаватель кафедры компьютерной безопасности и математического обеспечения информационных систем, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: [email protected]
Ю.А. Ушаков, кандидат технических наук, доцент кафедры геометрии и компьютерных наук, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: [email protected]
А.Е. Шухман, кандидат педагогических наук, заведующий кафедрой геометрии и компьютерных наук, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: [email protected]
Л.В. Легашев, заведующий лабораторией кафедры геометрии и компьютерных наук, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: [email protected]
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ИНФРАСТРУКТУРЫ МНОГОАДРЕСНОЙ ПЕРЕДАЧИ ШИРОКОПОЛОСНОГО МУЛЬТИМЕДИЙНОГО ТРАФИКА В ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫХ СЕТЯХ
В статье описывается разработанная имитационная модель инфраструктуры многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика на базе программно-конфигурируемых сетей. В ее рамках имитируются: включение и выключение TV, а также переключение каналов. Распределение переключения каналов зависит от их популярности, при этом около 10% каналов является более востребованными по сравнению с остальными. Данная модель была реализована с помощью симулятора OMNET++. С использованием данного инструмента построена сеть, которая состоит из главного кольца на 10Гб/с, одного видео-стримера (сервер) и клиентов с IPTV устройствами. Клиенты запрашивают новые каналы через IGMP в соответствии с экспоненциальным распределением времени переключения каналов. Кроме того, клиенты получают другие виды трафика в «легком» режиме просмотра. Проведенный с помощью OMNET++ эксперимент показал увеличение производительности коммутатора вдвое при использовании OpenFlow для многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика.
Ключевые слова: программно-конфигурируемые сети, IPTV, OpenFlow, маршрутизация широкополосных многоадресных видеопотоков, имитационное моделирование.
1. Введение
В настоящее время IPTV приобретает все большую популярность, абонентская база провайдеров увеличивается из года в год. IPTV работает по принципу многоадресной передачи - распространения одинакового контента для ограниченного числа абонентских устройств, подключенных к одной и той же группе вещания (каналу).
Основные трудности развертывания IPTV связаны с маршрутизацией широкополосного мультимедийного трафика, которая в современных сетях осуществляется с помощью протоколов IGMP и PIM. Основными недостатками данных протоколов является сложность настройки, дороговизна устройств, которые их поддерживают, и низкая производительность на коммутаторах уровня доступа.
Другой важной проблемой, связанной с приемом и передачей широкополосного мультимедийного
трафика, является снижение качества вещания, связанное с нарушением порядка кадров, пропуском кадров, возникновением артефактов, появлением существенных задержек.
Инфраструктура передачи широкополосного мультимедийного трафика может быть представлена в виде ориентированного графа, вершинами которого являются сервера, коммутаторы и маршрутизаторы, а дугами - сетевые связи между ними. Совокупность всех маршрутов передачи данных от вещателя к абонентам группы образует дерево вещания. Формирование оптимального дерева вещания может быть формализовано в виде решения МР-полной проблемы Штейнера для ориентированного графа сетевой инфраструктуры [2, 3].
В настоящее время для решения проблем многоадресной передачи трафика широко применяется технология программно-конфигурируемых се-
тей (ПКС) [4, 5]. Различные аспекты применения этой технологии подробно рассмотрены в монографии [9].
В статье [1] предложена эффективная реализация многоадресной передачи данных на основе ПКС для групповых операций (типа map-reduce) в вычислительных центрах обработки данных. Авторы статьи разработали систему многоадресной передачи данных Avalanche и новый эффективный алгоритм многоадресной передачи данных Avalanche Routing Algorithm (AvRA), который для таких стандартных сетевых топологий, как дерево или толстое дерево (FatTree), строит оптимальное дерево вещания за полиномиальное время. Однако этот алгоритм не учитывает специфику мультимедийного трафика IPTV.
В нашей предыдущей работе [8] для формирования оптимального дерева вещания были использованы методы искусственного интеллекта, включая муравьиный и генетический алгоритмы. Также был предложен подход маркировки в реальном времени пакетов уникальными тегами при входе в сеть с помощью механизма перезаписи заголовков OpenFlow. Затем во время нахождения пакета в очереди вещателя или конвертора анализатор качества проверяет необходимость внесения исправлений в видеопоток (например, перестановки пакетов местами, удаления искаженных пактов) и посылает команду в очередь конвертора (задержка не более 1 секунды) или на коммутатор непосредственно после вещателя потока. При необходимости анализатор также может изменять параметры вещания.
Также ранее нами был проведен анализ существующих разработок в области IPTV [6], алгоритмов многоадресной маршрутизации трафика [7].
2. Имитационная модель инфраструктуры многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика на базе ПКС
В настоящее время провайдер не имеет возможности контролировать деревья мультимедийного трафика на уровне доступа и между L2 коммутаторами. Главный канал может быть перегружен 200-300 ГРТУ-каналами, и при увеличении числа каналов в HD-разрешении увеличивается и перегрузка.
Для корректного построения имитационной модели необходимо использовать адекватные законы распределения событий, которые определяются на основе экспериментальных исследований сетей ГРТУ В статье [10] описаны статистические закономерности и распределения вероятностей для переключения каналов в пределах большой сети ГРТУ Начало и конец просмотра канала имеют разные распределения и интенсивность в разное время. Пиковые значения с высокой интенсивностью отмечаются с 7.00 до 7.30 утра, около 9 часов утра или 12 часов. Абсолютный максимум приходится на вечернее время, когда сеть полностью перегружена.
Для высокой интенсивности событий наиболее близко к экспериментальным значениям экспоненциальное распределение. Мы предлагаем ис-
п -Л-х
пользовать функцию f (х) = £ а.Я.е 1 в качестве ' 1=1 1 1
плотности вероятности событий клиента, где Я. -интенсивность события, а. - весовой коэффициент, = 1.
Параметры эксперимента для п=3 (минимально возможное число событий) представлены в таблице 1.
Таблица 1. Параметры распределения пользовательских событий
Событие ai a2 ^3 a3
Включение ТВ 0,013 0,30 3,3-10-3 0,66 2,3-10-4 0,04
Выключение ТВ 0,032 0,19 2,5-10-3 0,75 2,4-10-4 0,06
Переключение канала 2,1 0,23 0,026 0,64 3,2-10-3 0,13
При загрузке, далекой от максимальной, распределение событий зависит не только от интенсивности, потому что события включения и выключения каналов не являются независимыми, а определяются внешним фактором - временем начала и конца определенных телепередач. В этом случае целесообразно использовать двухпараметрическое распределение Вейбулла с различными значениями параметров для разных интервалов:
к.хкАе f(x) = -t-,
(1),
где k рассчитывается экспериментально, k < 1.
Распределение переключения канала зависит от популярности канала. Около 10% каналов являются более востребованными по сравнению с остальными, и интенсивность переключения внутри группы является экспоненциальной.
Для изучения многоадресного широкополосного трафика была создана простая модель в симуля-торе ОМЫЕТ++ (рисунок 1) на примере протоколов ЮМР/Р1М.
Сеть состоит из главного кольца на 10Гб/с, одного видео-стримера (сервер) и клиентов с IPTV устройствами. Клиенты запрашивают новые каналы через ЮМР в соответствии с экспоненциальным распределением времени переключения каналов. Кроме того, клиенты получают другие виды трафика в «легком» режиме просмотра (2 запроса в се-
Рисунок 1. Имитационная модель инфраструктуры многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика на базе ПКС
кунду, 100-500 Кб ответов, распределенных равномерно).
Коммутаторы с поддержкой ЮМР передают запросы видео-стримеру и подсоединяют клиентов к новой многоадресной группе, исключая их из предыдущей. Протокол ЮМР симулируется с помощью РГМ^М в соответствии с событиями. Для симуляции STP используется OSPF с предопределенными метриками. Каналы представляют собой AVC/H264 4 Мб/с UDP потоки с размером кадра от 1300 до 1450 байт. Видео-стример использует UDPBasicApp, клиент использует UDPSink.
С числом запросов 50 и более на одном устройстве средняя задержка в 500-700 мс возрастает при переключении каналов. Для 600 и выше запросов потеря пакетов выше 0.05%, и задержка вырастает до секунды (переполнение буфера ¡РТУ), и как следствие возможны артефакты видео. ¡РТУ трафик генерируется одновременно с 1 Мб/с трафиком каждого клиента. Во время эксперимента была использована имитационная модель для ЮМР дерева, а потом для OpenFlow дерева. Мы рассматривали
диапазон от минимальной до максимальной нагрузки (^Ы'^кагс) для расчёта значений функций:
Delqy(x,a) = а ■ Delay^^ (х) + + (1 -a)-Delayhard(x),
Load (х, а) = а •Loadщу^ (*) + + (l-a)-Loadhard(x).
(2),
(3).
Задержка при переключении каналов представлена на рисунках 2, 3. Кроме того, была определена нагрузка CPU коммутатора. Потеря пакетов характерна при тайм-аутах коммутаторов и при тайм-аутах жизни IPTV пакетов. Графики показывают, что использование OpenFlow для многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика более эффективно для задержки и производительности. Использование OpenFlow в два раза увеличивает производительность коммутаторов при многоадресной рассылке.
2500 1
200 350 Пользователи
-*-а=0,2 -t а=0,6 -Л-а=1,0 Рисунок 2. Задержка переключения канала для IGMP
200 350 600 Пользователи
-•-а=0,2 -0-а=0,6 -А-а=1,0 Рисунок 3. Задержка переключения канала для OpenFlow
3. Выводы
В рамках данной статьи была разработана имитационная модель инфраструктуры многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика на базе ПКС. Производительность инфраструк-
туры была изучена с использованием симулятора ОМЫЕТ++. В результате эксперимента произошло увеличение производительности коммутатора вдвое при использовании OpenFlow для многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика.
Литература
1. Айер, А., Кумар, П., Мэнн, В. Avalance: Эффективная реализация многоадресной передачи данных на основе ПКС для групповых операций в вычислительных центрах обработки данных // 6-ая Международная конференция по системам связи и сетям (COMSNETS). - 2014. - С. 1-8.
2. Винтер, П. Задача Штейнера в сетях: обзор // Сети. - 1987. - Т. 17. - № 2. - С. 129-167.
3. Гонг, Х., Жао, Л., Ванг, К., Ву, В. Ванг, З., Распределенный алгоритм построения деревьев многоадресной передачи трафика в беспроводных сетях: приближенный метод дерева Штейнера // Материалы 16-ого Международного симпозиума ACM. - 2015. - C. 347-356.
4. Котани, Д., Сузуки, К., Шимониши, Х. Дизайн и разработка контроллера OpenFlow для обработки многоадресной передачи трафика путем быстрого переключения деревьев // 12-й Международный симпозиум SAINT. - 2012. - C. 60-67.
5. Лимончелли, Т. OpenFlow: Новая идея в области сетевых технологий // Ежемесячный журнал Ассоциации вычислительной техники. - 2012. - Т. 55. - № 8. - С. 42-47.
6. Москалева, Т.С., Полежаев, П.Н. Обзор существующих технологий для IPTV // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры [Электронный ресурс]: материалы Всероссийской научно-методической конференции; Оренбург. гос. ун-т. - Оренбург: ОГУ, 2016. - Загл. с этикетки диска. - С. 2512-2519.
7. Миронов, А.П., Полежаев, П.Н., Поляк, Р.И. Анализ интеллектуальных методов для многоадресной маршрутизации // «Наука. Университет. 2016». Материалы семнадцатой международной ежегодной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов. - С. 153-156.
8. Полежаев, П.Н., Ушаков, Ю.А., Шухман, А.Е., Бахарева, Н.Ф. Применение технологии программно-конфигурируемых сетей для многоадресной передачи широкополосного мультимедийного трафика в системах IPTV // Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2015. - № 3. - С. 84-90.
9. Программно-конфигурируемые сети в центрах обработки данных/ В.Н. Тарасов [и др.] - Самара: СамНЦ РАН. - 2015. - 194 с.
10. Уанг Ж., Ки Т., Же З., Ли С., Ксу Ж. Моделирование пользовательских действий в больших IPTV системах // Материалы 9 конференции ACM по измерениям в Интернет (IMC)-ACM, 2009. - С. 430-441.
Работа выполнена при поддержке Правительства Оренбургской области и РФФИ (проекты №16-47560335 и №15-07-06071), Президента Российской Федерации, стипендии для молодых ученых и аспирантов (СП-2179.2015.5).
