CC BY
63
МЕТОДИКА БОРЬБЫ С ПЕРЕГРУЗКАМИ В СЕТЯХ ПАКЕТНОЙ КОММУТАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Васин Николай Николаевич,
ПГУТИ, г. Самара, Россия, [email protected]
Иванова Елена Александровна,
ПГУТИ, г. Самара, Россия, [email protected]
Ключевые слова: трафик, маршрутизация, очереди, перегрузка, протоколы, пакетные сети, GNS3.
Статья посвящена борьбе с перегрузками в сетях, для изучения и исследования которых был создан программно-аппаратный комплекс, включающий 6 коммутаторов, 6 маршрутизаторов, а также персональные компьютеры с установленной программой Graphical Network Simulator (GNS3). Дополнительные сетевые карты установленные на компьютере позволяют смоделировать маршрутизатор. Созданный комплекс представляет собой объединение виртуальной и реальной сетей, так как GNS3 - это графический сетевой эмулятор. Предложена методика борьбы с перегрузками, суть которой заключается в перенаправлении простаивающих в очереди пакетов на резервные пути. Так как в сетях с коммутацией пакетов присутствуют резервные маршруты, есть возможность перенаправления части трафика по ним при перегрузке. В современных протоколах также существуют методики борьбы с перегрузками, но они осуществляют перенаправление всего трафика. Предложенная методика подразумевает деление трафика и распределение его по имеющимся маршрутам, что является отличительной особенностью данной работы. Разработана математическая модель данной методики, которая предусматривает два способа перенаправления трафика. Первый способ - это справедливое распределение, т.е. поровну по всем существующим маршрутам. Второй способ - это распределение нагрузки до порогового значения одного резервного маршрута, т.е. магистральный маршрут нагружается по максимуму, а оставшийся трафик распределяется по резервным маршрутам. Для подтверждения результатов полученных при математическом моделировании проводилось экспериментальное исследование на созданном программно-аппаратном комплексе. При проведении исследований был сгенерирован трафик, создавший перегрузку маршрутизатора, при этом часть трафика удалось перебросить на резервные пути, и тем самым предотвратить сброс пакетов. Полученные результаты подтверждают правильность предложной методики. Оценка качества передаваемого трафика производилась на основе нечеткой логики. Получена зависимость качества передаваемого трафика от загрузки и доли потерянных пакетов. Предлагаемая методика позволяет в существенной мере снизить сброс пакетов и повысить качество передаваемого трафика.
Информация об авторах:
Васин Николай Николаевич, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой систем связи. ФГБОУ ВО "Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики" (ПГУТИ), г. Самара, Россия
Иванова Елена Александровна, магистрант, инженер кафедры систем связи. ФГБОУ ВО "Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики" (ПГУТИ), г. Самара, Россия
Для цитирования:
Васин Н.Н., Иванова Е.А. Методика борьбы с перегрузками в сетях пакетной коммутации на основе нечеткой логики // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Том 11. №9. С. 15-21.
For citation:
Vasin N.N., Ivanova E.A. (2017). Overload control methods in packet switching networks based on fuzzy logic . T-Comm, vol. 11, no.9, рр. 15-21. (in Russian)
Введение
Особую роль в пакетных сетях занимает обеспечение требуемого уровня качества обслуживания (QoS). Ьуфери-зацня пакетов на входных и выходных интерфейсах сетевых элементов позволяет в некоторой мере снизить влияние на-1рузки на пропускную способность сети [1].
Однако современным мультисервисным сетям присущ самоподобный (фрактальный) трафик, который характеризуется большой пачечностью, т.е. пакеты приходят сразу пачками, что приводит возникновению очередей и перегрузке буферных устройств. Вследствие чего пакеты с низким приоритетом теряются. В целях обеспечения требуемой надежности потерянные пакеты передаются повторно, что приводит к еще большему возрастанию очереди на обслуживание сетевыми элементами, a QoS снижается [2J.
Механизмы управления очередями обеспечивают снижение влияния пере1рузки, но в полной мере решить эту проблему не могут. Поэтому сети работают в недогруженном режиме, что экономически не выгодно.
В сетях с коммутацией пакетов обычно существуют альтернативные пути к адресату назначения. Поэтому при возникновении перегрузок есть возможность перенаправления части трафика по резервным путям, где сетевые элементы в данный момент не догружены. При этом перераспределение (балансировка) нагрузки должна производиться в режиме реального времени.
Программно-аппаратный исследовательский комплекс
В целях изучения и реализации методик борьбы с перегрузками был создан программно-аппаратный комплекс по изучению и исследованию всевозможных технологий пакетной коммутации. Комплекс основан на базе оборудования лаборатории «Технологии пакетной коммутации» на кафедре систем связи ПГУТИ и программного продукта -эмулятора GNS3 (рис. 1) [3, 4]. Таким образом, созданный программно-аппаратный комплекс является симбиозом реальной сети лаборатории «Технологии пакетной коммутации» с виртуальной сетью, построенной на базе GNS3.
Рис, 1. Оборудование лаборатории «Технологии пакетной коммутации»
GNS3 - это кросс-платформенный графический сетевой эмулятор, работающий на операционных системах Windows, OS X и Linux. GNS3 позволяет: настраивать сетевые лаборатории в соответствии с потребностями, создавать неограниченные проекты с использованием технологий
Cisco и других, добавлять неограниченное число объектов в проекты и получать доступ к этим проектам в любое время.
Графический интерфейс GNS3 позволяет создавать виртуальные сетевые лаборатории с различными маршрутизаторами, коммутаторами и компьютерами. В отличие от аналогичных приложений, GNS3 не просто имитирует команды или функции операционных систем. Вместо этого он эмулирует реальное оборудование. Все команды конфигурации и выходные данные поступают из реальной операционной системы, и теоретически любые протоколы или функции, поддерживаемые данной версией, доступны для использования в сетевых проектах. Эта функциональность отличает GNS3 от аналогичных программ, которые имитируют оборудование и предоставляют ограниченные возможности, команды и сценарии для работы [5J.
Модель на основе нечеткой логики
По мере усложнения объекта, вследствие появления ряда неопределенностей, невозможно построить достаточно точную математическую модель оценки качества, несмотря на усложнение математических методов. Существует много ситуаций, при которых традиционному математическому моделированию па основе систем алгебраических и дифференциальных уравнений недостает гибкости. Поэтому было принято решение построить математическую модель оценки качества передаваемого трафика на основе математического аппарата нечеткой логики.
В модели используются следующие функции принадлежности для входных и выходных типов переменных: -Z-образная функция принадлежности (1) I, х<а;
Ъ-х , (О
fz(x-, а, Ь) -
а < х < А; х> h.
- S-образная функция принадлежности (2)
/s(x; а. Ь) =
1,
х - а
Ъ-а О,
X < я;
а < х <Ь\ х>Ь.
(2)
-Треугольная функция принадлежности (3)
о, 6) =
I,
х — а
Ь~а с - х
х < а; а < х < Ь\
b < х < Ь\
(3)
с- Ь
О, х>с,
где а, Ь, с - числовые параметры, удовлетворяющие условию a<h<c (табл. 1).
На рисунках 2 и 3 представлены функции принадлежности входных переменных «Загрузка» и «Доля потери пакетов», функция выходной переменной «Качество» представлена на рис. 4.
При построении и проверки степени адекватности нечеткой модели использовался пакет Fuzzy Logic Toolbox программного продукта MatLab. При задании функций принадлежности в пакете Fuzzy Logic Toolbox (рис. 5) видно, что функции принадлежности приобретают нелинейный характер.
Таблица 1
Параметры функций принадлежности лингвистических переменных
Тип переменной Наименование перемен ной Терм множества Тип функции принадлежности Значения параметров функции принадлежности (а, Ь, с)
Входная Загрузка Ю;'|] Низкая z-подобпая [0: 0.2; 0.5]
Средняя Треугольная [0.2: 0.5; 0.8]
Высокая s-подобная [0.5:0.8; 1]
Входная Доля потери пакетов [10"'"; ! 0"'] Приемлемая z-подобная [10'ш; 10"ь; 1051
Неприемлемая s-подобная [КГ*; 10""; 10'1
Выходная Качество [0; 100]% Низкое 2-подобная [0; 20; 50]
Среднее Треугольная [20; 50; 80]
Высокое s-подобпая ¡50; 80; 100]
X
Б 1
г
I 0.8 | 0.6 1о.<
а
| 0.2 о
о о
<ан cpej еыс мая
✓ \
/ *
УН
✓ f s "к
* i Ч
0 0.1 0-2 03 СМ 05
игруна
6 0,7 t>Z 0.9 1
- .-И' — — -^M'A-ii-l -йысония
Рис. 2. Графики функции принадлежности входной переменной «Загрузка»
Приемлем - Не< рмемле,
\ /
/
/
/ \
/ \
10*-10 10*-9 'О* Р Юл-7 10*-6 10*-Б 10й-Л 10*-3 10Л-2 'СА 1 Дел* потери Па не ¡вй
-П рн Е мм ы| н -- н е прш а'лп е чей
Рис. 3. Графики функций принадлежности входной переменной «Доля потери пакетов»
DJ
а
ки: кое cpej |нее ршм
\ ч
\ / ч
\ /
У * ^ v
s \ N
10 гй J0 40 50 60 70 № 90 100
- htmoi - ----среди«
Рис. 4. Графики функций принадлежности выгодной переменной «Качество»
и в * с« ■ Of
1 variable "гагсулка'
а)
приемлемые неприемлемые
) V
m -е -а
input variable "потери" б)
в « гп зо м ;о 60 тч яв ю 14
output variable "качество"
в)
Рис, 5. Графики функций принадлежности в пакете Fuzzy Logic Toolbox: а) входная переменная загрузка; б) входная переменная доля потери пакетов: в) выходная переменная качество
После определения функций принадлежности и входных параметров необходимо определить базу правил для соответствующих параметров. Ваза правил представляет собой
множество нечетких правил Rk,k= /.....N вила:
Я( : ЕС ЛИЦ это .4, Ux: это А^ 1Лх„ это ЛД ГД£ v. . ВХ0Д[1Ь1е
ТОГДА (.)', это Bf} переменные, Л . - соответствующие им нечеткие множества,!^ ~ выходная переменная. соответствующее ему
нечеткое множество. правила нечеткого логиче-
ского вывода, /V- количество правил нечеткого логического вывода, 1= 1,.,.,п.
В процессе моделирования были использованы два объективных параметра качества телекоммуникационной сети связи, при оценке качества используется алгоритм нечеткого логического вывода Мамдапн, удалось получить адекватную причинно-следственную связь между параметрами производительности сети связи (табл. 2).
На рисунке 6 показана оценка качества по шести правилам. Далее рассмотрен пример: если загрузка принимает значение 0.7 и доля потери пакетов составляет I ()"", то оценка качества равна 30%, что не соответствует требуемым значениям, предъявляемым к телекоммуникационным сетям [6].
Т-Сотт Том 11. #9-2017
Ed. =
if Kd, =1 Td if X = M 0 otherwise
(6)
Td - V Ed,.
ceil I
(KOL - л- + 11
] if Kd, > I
где Tel, - Ndt * 10* - поток трафика (загрузка), значение в байтах, KOL - количество маршрутов примыкающих к маршрутизатору, EJ, , - распределение по пути, где
х - номер пути.
При параметре перегрузки Kd равном единице, график будет направляться по магистральному пути х = М, где х - порядковый номер маршрута, М - магистральный маршрут. При возникновении перегрузок, Kd больше единицы, производится перераспределение согласно алгоритму справедливого распределения по маршрутам (рис. 9).
= 1x1 о!
и 6=10-
-в-гв
J00 время, с
■1 ™ ■ Загрузка — Пороговое значение
а)
(3 1x10
¿ ыо-
s -
-е- 2к10:
S
а
Ц 1*10* 5*10
soo
время, с
б)
J00
время, с
В)
UHU3
мо5
ЫО1
2. Распределение до порогового значения одного из маршрутов - при пом определяются «основные» н «запасные» пути, заполнение основного происходит до порога! «предельной загрузки» (7).
И К4, = I Т4\ // х = м
0 [)//;£ТНП(,>
¡Г Kd > I
Ed 2 =
(7)
BS * Nsl if .X = M
Td - BS * Nu
ved I—■—---
if .v i M
( KOL - I)
где Td, = /Vi/, * 10s - поток трафика (нагрузка), значение в байтах, KOL - количество маршрутов примыкающих к маршрутизатору, Ed, ~ распределение по пути, где
х - номер пути.
При параметре перегрузки Kd равном единице, трафик будет направляться по магистральному пути х = М. где х - порядковый номер маршрута, М - магистральный маршрут. Если параметр перегрузки Kd больше единицы, то трафик перераспределяется на основной маршрут до полного его Заполнения, оставшаяся часть трафика перераспределяется на резервные маршруты (рис. 10).
i feíOf -е-
ез
£■2*1(1
. - - .
JOO время, с
- Загрузка
* — Пороговое значение
а)
3 uto5* 2
¿ 6*104
■f- >10
¡g wio'-2
-ь.
JOO
время, с б)
' 3*10
SM
время, с
1*10
IxlO5
txlir
jj| ыо-
lí" 5x10-
а &
500
время, с
г)
1x10a
Рис. 4. Справедливое распределение по трем маршрутам: а} Текущая загрузка и пороговое Значение; б) Распределение по первому (магистральному) пути; в) Распределение по второму пути; ri Распределение по третьему пу ти
id 1*10-
S и 5*10-
В)
Е- О ÍOO NIC'
время, с
Г)
Put. 10. Распределение до порогового значения одного из маршрутов; а) Текущая загрузка к пороговое значение; б) Распределение по первому (магистральному) пути; в) Распределение по второму пути; г) Распределение по третьему пути
T-Comm Vol.11. #9-2017
Т-Сотт Том 11. #9-2017
COMMUNICATIONS
участок 1
участок 3
ir^HlVr1^
"О
№
#
S
вреШ~с
Рис. 13. Анализ пропускной способности с использованием программного продукта WireShark
Вывод
Методика перенаправления трафика на резервные маршруты повышает качество обслуживания, снижает процент сброшенных пакетов, что н позволяет эффективно использовать пропускную способность сети.
Л итература
1. Карташевский В,Г. Основы теории массового обслуживания. М.: [ оря чая линия - Телеком, 2013. 130 с.
2. Ше.чухин О.И., Осин ./,/>.. Смольекш) С.М Самоподобие н фракталы. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. 368 с.
3. Программа сетевой академии Cisco CCNA I и 2, Вспомогательное руководство. М.: Издательский дом «Вильяме», 2005, 116S с.
4. Программа сетевой академии Cisco CCNA 3 и 4. Вспомогательное руководство, М: Издательский дом «Вильяме», 2006. 1000 с.
5.Jason С. Neumann. The Book ofGNS3. No Slarch Press, inc., 2015. 272 p.
6. ЛихтщшОер Б.Я. Интервальный метод анализа трафика мул ьТ1 сервисных сетей доступа. Самара: ИУНЛ 111 УТИ. 2015. 121 с.
7. Олафер В. Г. Одифер Н. А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы, СПб.: Питер, 2014. 944 с.
OVERLOAD CONTROL METHODS IN PACKET SWITCHING NETWORKS
BASED ON FUZZY LOGIC
Nikolai N. Vasin, Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics (PSUTI), Samara, Russia, [email protected] Elena A. Ivanova, Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics (PSUTI), Samara, Russia, [email protected]
Abstract
The article is addressed to the network overload control methods. For the study and research of overloads in the networks was created software and hardware complex. This complex includes 6 switches, 6 routers, and also personal computers with installed program Graphical Network Simulator (GNS3). Additional network cards were installed on the computer that allow to simulate the router. The whole complex is a combination of virtual and real networks, since GNS3 is a graphical network emulator. Proposed method to reduce traffic congestion in networks includes idle packets redirection to reserve paths. Modern protocols has such mechanism to deal with congestion, but they redirect all traffic. The proposed methods implies separation of traffic and its distribution along existing routes, which is a distinctive feature of this work. A mathematical model of this technique was developed, which provides two methods for redirecting traffic. The first method is an equitable distribution, i.e. all traffic separated equally on all existing routes. The second way is to distribute the traffic to the threshold value of one reserve route, i.e. the backbone route is loaded to the maximum, and the remaining traffic is distributed along the reserve routes. To confirm the results obtained during mathematical modeling, an experimental study was conducted on the created complex. During the research, traffic was generated that created the congestion of the router. Part of the traffic was retrans-ferred to the backup paths, and thus dropping of packets was prevented. Obtained results confirm the correctness of the proposed methods. Quality of transmitted traffic was estimated on the basis of fuzzy logic. The quality depends on the load and the rate of dropped packets. The proposed methods allows to significantly reduce the packet drop and improve the quality of the transmitted traffic.
Keywords: traffic, routing, queues, overload, protocols, packet networks, GNS3. References
1. Kartashevskij V.G. (2013). Fundamentals of queuing theory. Moscow: Goryachaya liniya - Telecom. 130 p. (In Russian)
2. Sheluhin O.I., Osin A.V., Smolski S.M. (2008). Self-similarity and fractals. Moscow: FIZMATLIT. 368 p. (In Russian)
3. Cisco system Inc. (2005). Cisco CCNA Networking Academy Program 1 and 2. Auxiliary guide. Moscow: "Williams" Publishing House. 1 168 p. (In Russian)
4. Cisco system Inc. (200). Cisco CCNA Networking Academy Program 3 and 4. Auxiliary management. Moscow: Publishing House "Williams". 1000 p. (In Russian)
5. Jason C.N. (2015). The Book of GNS3. No Starch Press, Inc. 272 p. (In English)
6. Lihttsinder B.J. (2015). Interval method for analyzing traffic multiservice access networks. Samara: IUNL PGUTI. 121 p. (In Russian)
7. Olifer V.G., Olifer N.A. (2014). Networks. Principles, technologies, protocols. St.Petersburg: Piter. 944 p. (In Russian)
Information about authors:
Nikolai N. Vasin, Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics (PSUTI), professor, Samara, Russia Elena A. Ivanova, Povolzhskiy state University of telecommunications and Informatics (PSUTI), engineer, Samara, Russia
S
T-Comm Vol.11. #9-2017 21
