Научная статья на тему 'Имитационная модель узла управления услугами интеллектуальной сети'

Имитационная модель узла управления услугами интеллектуальной сети Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
226
38
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Бузюкова И. Л., Бязров А. С., Гайдамака Ю. В.

Методика расчета задержек, возникающих в процессе установления соединения для услуг интеллектуальной сети свя9 зи (ИСС), предложенная в предыдущих работах авторов, предусматривает оценку времени обработки сообщений в узлах ИСС. В докладе построена имитационная модель процесса обработки сообщения в узле управления услугами SCP (Signalling Control Point) в виде открытой сети массового обслуживания с экспоненциальным и детерминирован9 ным временем обслуживания в узлах, которая позволяет оценить некоторые показатели функционирования ИСС.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Имитационная модель узла управления услугами интеллектуальной сети»

7 декабря 2011 г. 16:55

ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА

Имитационная модель узла управления услугами интеллектуальной сети

Методика расчета задержек, возникающих в процессе установления соед^ения для услуг интеллектуальной сети связи (ИСС), предложенная в предыдущих работах авторов, предусматривает оценку времени обработки сообщений в узлах ИСС В докладе построена имитационная модель процесса обработки сообщения в узле управления услугами 50* (БідпаЯіпд СопІгоІ Роігі) в виде открытой сети массового обслуживания с экспоненциальным и детерминированным временем обслуживания в узлах, которая позволяет оценить некоторые показатели функционирования ИСС

Буэюкова ИЛ.,

аспирант кафедры сетей связи Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. МЛ Бонч-Бруевича (СПбГУТ), irbuz@mail.ru

Бязров А.С.,

бакалавр кафедры систем телекоммуникаций РУДН, а1апЬуахго\'@дггк*кот

Гайдамака Ю.В.,

доцент кафедры систем телекоммуникаций РУДН, ygaidamaka@mail.ru

Введение

Одним из основных параметров качества обслуживания в интеллектуальной сети связи (ИСС) является задержка "из-конца-в-ко-нец", возникающая в процэссе установления соединения. В предыдущих работах авторов [1,2] была предложена методика расчета задержек для основных услуг, реализованных на ИСС России. Для оценки задержек при предоставлении услуг интеллектуальной сети согласно этой методике необходимо уметь рассчитывать время обработки сигнальных сообщений в узлах ИСС. В работе построена модель узла управления услугами (SCP Signaling Control Point), представляющего собой программно-управляемую базу данных, доступ к которой реализован при помощи протоколов верхнего уровня, таких как ТСАР (Transaction Capabilities Applications Part — подсистема управления возможностями транзакций) и INAP (Intelligent Network Application Part прикладная подсистема интеллектуальной сети). Функциональная архитектура узла SCP определяется тем, как подсистемы МТР (Message Transfer Part подсистема передачи сообщений), SCCP (Signalling Connection Control Part подсистема управления соединениями сигнализации), ТСАР и INAP системы сигнализации по общему каналу №7 (ОКС 7) делят между собой ресурсы сети процессоры узла SCP В работе рассмотрена модель узла SCP с распределенной архитектурой [3].

Функциональная модель узла SCP

Распределенная архитектура узла управления услугами SCP (рис 1) предусматривает один центральный модуль с центральным процессором для обслуживания функциональных процессов подсистем ТСАР и INAP а также связанных периферийных модулей, в каждом из которых обрабатываются сообщения, входящие/выходящие по закрепленным за этим модулем звеньям сигнализации. Внутри каждого периферийного модуля функциональные процессы подсистем МТР2 обслуживаются одним процессором подсистем МТРЗ и SCCP другим процессором.

Процессоры на рис. 1 схематически обозначены белыми прямоугольниками. Внутренняя (по отношению к БСР) сеть передачи данных позволяет передавать сообщения между центральным и периферийными модулями. Сигнальное сообщение, поступившее в узел БСР по звену сигнализации, пол сдает в един из периферийных модулей, в котором обрабатывается в соответствии с процедурами и функциями подсистемы МТР2, а после этого в соответствии с процедурами и функциями подсистем МТРЗ и БССР Затем сообщения со всех периферийных модулей по внутренней сети передачи данных поступают в центральный модуль, где в порядке поступления становятся в единую очередь для обработки подсистемами ТСАР и 1ЫАР После обработки центральным процессором сообщение поступает в соответствующий исходящему звену сигнализации периферийный модуль, где обрабатывается подсистемами БССР — МТРЗ — МТР2 для передачи в пункт назначения [4,5].

Для анализа задержки обработки сигнальных сообщений в узле БСР воспользуемся методом декомпозиции и агрегации. Суть метода состоит в разбиении сложной системы на блоки и последующем детальном анализе отдельных блоков системы. Такими блоками для узла БСР являются процессы обработки сообщения одним процессором. На каждую подсистему узла ЭСР поступают потоки сообщений, относящихся к большому числу соединений, поэтому потоки

INAP Loci ТГДР Level

ЦЕНТРАЛЬНЫЙ Є МОДУЛЬ

о

Внутренняя сеть передачи

данных

SCXP Level NITP3 Level

ПЕРИФЕРИЙНЫЙ

МОДУЛЬ

ПЕРИФЕРИЙНЫЙ

МОДЪ'ЛЬ

Рис 1. Функциональная мэдель узла SCP с распределенной архитектурой

18

T-Comm, #7-2010

сообщений, принадлежащие к индивидуальным соединениям, не отличаются от соответствующего агрегированного потока. Агрегированный процесс поступления сообщений в каждую подсистему аппроксимируется пуассоновским процессом [6,7,8]. Применение метода декомпозиции и агрегации позволяет после вычисления времени обработки сообщения в каждом процессоре узла SCP получить общую величину времени обработки сообщения в узле SCP

Модель узла SCP в виде сети массового обслуживания

Процесс обработки сигнального сообщения в узле SCP с распределенной архитектурой может быть описан с помощью открытой сети массового обслуживания (СеМО), схематично изображенной на рис. 2. Сеть, в которую поступают заявки из внешнего источника, состоит из (2п + 2)-х узлов. Заявки в рассматриваемой СеМО соответствуют сигнальным единицам, обрабатываемым узлом управления услугами. Поток заявок из внеинего источника является суперпозицией пуассоновских потоков (по числу периферийных модулей) интенсивности К/л каждый. Будем считать все потоки, поступающие в узлы сети, гтуассоновскими. Эго предположение верно только для случая экспоненциального распределения времени обслуживания заявки в узлах СеМО, однако, такое предположение значительно упрощает анализ СеМО. В этом случое все узлы являются взаимно независимыми и для каждого в отдельности могут быть получены в аналитическом виде формулы для расчета задержек в этом узле. Оценка точности построенной с учетом этого предположения аналитической модели сделана ниже с помощью имитационного моделирования.

В СеМО имеются узлы четырех типов: узлы типа 1 — узлы i(i* 1п), узлы типа 2 узлы /(/* п + 1 ,...,2л), узел типа 3 — узел (2л + 1), узел типа 4 — узел (2п + 2).

Обслуживание заявки в узле типа 1 соответствует обработке сообщения подсистемой МТР2 ОДНОГО из периферийных модулей и моделируется с помощью однолинейной системы массового обслуживания (СМО) M2/G2/l / оо /|" с относительным приоритетом.

Обслуживание заявки в узле типа 2 СеМО соответствует обработке сообщения подсистемами МТРЗ и SCCP того же периферийного модуля и моделируется с помощью однолинейной СМО M2/G7/\/ ОО/.

Передача сообщения по внутренней сети передачи данных между центральным и периферийными модулями соответствует об-

А н

Я/ ' А

- Illf г Ш' 14 1 (>*') iJx od Г?1 -ж>

г ни А/ /п

у

hc. 2. Открытая СеМО для узла SO*

служиванию заявки в узле типа 3, которое моделируется с помощью СМО типа М/G/ оо обслуживание без ожидония Infinite Server (IS).

Обслуживание заявки в узле типа 4 соответствует обработке сигнального сообщения подсистемами ТСАР и INAP центрального модуля и моделируется с помощью однолинейной СМО M/G/1/oo .

Так как интенсивность поступления сигнальных сообщений одинакова для каждого из периферийных модулей, будем считать интенсивности входящих потоков для периферийных модулей равными. Поскольку процессоры одного и того же уровня для каждого из периферийных модулей имеют одинаковую производительность, будем считать средние времена обслуживания заявки узлами одного типа равными

Маршрутная матрица 0 = (0 ), /, у = ТГТйТЗ «для рассматриваемой модели сети имеет вид показанный в табл. 1. Здесь узел 0 соответствует внешней среде. Заметим что матрица 0 — стохастическая (сумма по строке равна 1).

Имитационная модель узла SCP

Имитационная модель, представленная в работе, выполнена с помощью общецелевой системы имитационного моделирования GPSS World Student Version (General Purpose Simulation System,

Матрица переходов 6

Таблица 1

0 1 п-1 п п+1 п+2 2п-1 2п 2п+1 2п+2

0 0 у /п у п у п 0 0 0 0 0 0

1 1/2 0 0 0 1/2 0 0 0 0 0

2 1/2 0 0 0 0 1/2 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0

п-1 1/2 0 0 0 0 0 1/2 0 0 0

п 1/2 0 0 0 0 0 0 1/2 0 0

п+1 0 1/2 0 0 0 0 0 0 1/2 0

п+2 0 0 0 0 0 0 0 0 1/2 0

... ... ... ... ... ... ...

2п-1 0 0 1/2 0 0 0 0 0 1/2 0

2п 0 0 0 1/2 0 0 0 0 1/2 0

2п+1 0 0 0 0 У2п у ■'2/1 L-2n у /2 п 0 1/2

2п+2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0

Т-Comm, #7-2010

19

GPSS). Имитационная модель позволяет оценить среднее время пребывания заявки в СеМО и сравнить эту оценку с результатами для аналитической модели. Исходными данными для моделирования являются интенсивность поступающего в СеМО извне потока зо-явок и распределение случайного времени обслуживания заявки для каждого узла СеМО. Интенсивность входящего потока соответствует интенсивности потока сигнальных сообщений, поступающих в узел управления услугами в чосы наибольшей нагрузки (ЧИН).

Случайные длительности обслуживания заявки в узлах СеМО представляют собой длительности обработки сигнального сообщения соответствующими процессорами узла SCP Расчеты проведены для исходных данных из [2,8]:

Ь, = 0,01875 с — среднее время обработки сообщения подсистемой МТР2;

Ь2 = 0,00650 с — среднее время обработки сообщения подсистемами MTP3/SCCP;

Ь3 = 0,00100 с — среднее время передачи сообщения по внутренней сети передачи данных;

Ь4 = 0,00750 с — среднее время обработки сообщения подсистемами TCAP/INAP

Среднее время пребывания заявки в СеМО было вычислено для 100 тыс заявок прошедших через имитационную модель. Время работы программы составило менее 10 секунд в зависимости от интенсивности поступающего на узел потока за это время было проведено моделирование от 13 минут (при X - 130 вызовов/с) до 27 чосов (при X = 1 вызов/с) работы узла управления услугами.

Результаты численного анализа

Целью численного анализа является оценка случайного времени обработки сигнального сообщения в узле SCP для случаев эксло-

Таблица2

Результаты имитационного моделирования

X, вызовов/с т"гги с 'SCP » с т'к1" Г JSCP • с Абсолютная погрешность а Относительная погрешность 8

1 0,060 0,060 0 0

10 0.064 0,062 0.032258 0,002

20 0.069 0,064 0.078125 0,005

30 0.074 0,066 0,121212 0.008

40 0.080 0,070 0.142857 0.010

50 0.088 0,074 0.189189 0.014

60 0,098 0,079 0.240506 0.019

70 0.110 0.086 0.279070 0,024

80 0,128 0.095 0.347368 0.033

90 0,152 0.108 0,407407 0.044

100 0,191 0,130 0,469231 0,061

ПО 0.262 0,170 0,541176 0,092

120 0.448 0,278 0.611511 0,170

130 1,753 1.211 0,447564 0,542

20 T-Comm, #7-2010

Ткр.с

X, вызовов/с

ftc. 3. Зависимость среднего времени обработки сообщения в узле SCP от интенсивности входящего потока

ненциального и детерминированного распределений времени обработки сообщения процессорами узла SCR Эта характеристика соответствует времени пребывания заявки в СеМО.

Расчет проводился для интенсивности поступления вызовов X от 0 до 130 вызовов/с Диапазон изменения значений X вьбран таким, чтобы выполнялись условия существования стационарного режима для отдельных узлов СеМО.

На рис 3 приведен график зависимости среднего времени Т^р обработки сигнального сообщения в узле управления услугами от интенсивности входящего потока для обоих рассмотренных случаев распределения времени обслуживания заявки в узлах СеМО.

Из рис. 3 видно, что время Т£-р обработки сигнального сообщения в узле БСР при экспоненциальном распределении длительностей обслуживания в узлах СеМО служит оценкой сверху для времени обработки сигнального сообщения в узле БСР при де-

терминированном распределении длительностей обслуживания. О точности этой оценки можно судить по значениям абсолютной а и относительной б погрешностей, значения которых приведены в табл. 2. Здесь

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

|г *** _ 7"ч‘~ I «-Гк, 7—і---

Из таблицы 2 видно, что при значениях нагрузки до 100 вызовов/ с относительная погрешность не превышает 5%, что приемлемо для инженерных расчетов. Таким образом, предложенная в предыдущих работах авторов [1,2] методика расчета задержек для основных услуг, реализованных на ИСС России, основанная на анализе модели открытой экспоненциальной СеМО, может быть рекомендована для расчета этой характеристики. Заметим, что для значения X = 15 ООО вызовов/час (или 4,167 вызовов/с) интенсивности потока сигнальных сообщений, которое соответствует реальному значению интенсивности суммарного потока сигнальных сообщений при предоставлении шести основных услуг набора возможностей СБ1, реализованных на интеллектуальной сети РФ, в ЧИН, среднее время обработки сообщения в узле 5СР составляет 62 мс

Заключение

Результаты вычислений позволяют оценить временные задержки сообщений в узле управления услугоди интеллектуальной сети. При нагрузке сети до 100 вызовов/с среднее значение задержки в узле

SCP составляет от 60 мс до 200 мс. Полученный результат соответствует требованиям международных стандартов: время обработки сообщения в узле SCP с вероятностью 99,999% не должно превышать 300 мс [9].

Литература

Беаров А.С, Гайдомсжа ЮЛ. Имитационная модель процесса установления соединения для одной услуги интеллектуальной сети // Сб. "Современные телекоммуникации и математическая теория телетрафика" // Тр. XLV Всеросс. наукой конф. факультета физ.-матем. наук РУДН, апрель 2009. - М-Изд-eo РУДН, 2009. - С 160-162.

2 Buzyukova Ипа, Gaidamako Yulia, Yanovsky Gennady. Estimation of GoS parameters in Intelligent Network // Proc. of 9th Inl.Conf. NEW2AN 2009, September 15-18, 2009. - Saint-Petersburg, 2009. - R143-153.

3. EURESCOM. Project P308, Methods and specifications for took to dimension Intelligent Networks — Dimensioning and Technical Planning for Intelligent Networks. Del. №3. \fol2, March 1996. — 130 p.

4. ITU-T: White Book, Recommendation 0.706: Signalling System №7 — Message Transfer Part Signalling Performance. Geneva, March 1993. — 36 p.

5. ITU-T: White Book, Recommendation Q. 1600, Signalling System № 7 — Interaction between ISUP and INAR Geneva, December 2000. — 45 p.

6 BcAjAd Mv Kuehn P., Wlnxnri G. Capacity and performance onolysis of signaling networks in muhivendor environments. IEEE Journal on selected areas in communications. Vol. 12. N83. April 1994. — R490-500.

7 Wlman G, Kuehn PJ. Performance Modelling of Signaling System. IEEE Communications Magazine VoL7, №28, 1990. — P44-56.

8 Самуилов K.E., Филюимн ЮН Оценка среднего значения времени установления соединения для услуг интеллектуальной сети. Электросвязь, №6, 1996.-С 14-16.

9. ITU-T Recommendation Q.1218. Inteligent network. Interface recommen-dalion for Intelligent Network CS-1. ITU, October 1995. — 32 p.

T-Comm, #7-2010

21

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.