CC BY
15
МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ ЭКВИВАЛЕНТНОГО МУЛЬТИСЕРВИСНОГО УЗЛА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СЕТИ СВЯЗИ В СРЕДЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, УЧИТЫВАЮЩАЯ ВСЕ ПАРАМЕТРЫ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В УСТАНОВИВШЕМСЯ РЕЖИМЕ
Канаев Андрей Константинович,
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия, kanaevak@mail.ru
Лукичев Михаил Михайлович,
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия, mixailspbpy@mail.ru
Лукичева Вера Леонидовна,
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия, fireses@yandex.ru
DOI 10.24411/2072-8735-2018-10328
Ключевые слова: транспортные сети связи, имитационное моделирование, вероятностно-временные характеристики трафика, задержки передачи информации, вариация времени задержки, коэффициент потери пакетов, трафик-сниффер, модели узла сети связи, параметры качества передачи информации.
При исследовании поведения элементов технологических сетей связи необходимо использовать имитационные модели. Такой подход позволяет на этапе проектирования сети связи оценить параметры качества ее функционирования. При эксплуатации технологических сетей связи имитационные модели позволяют оценить влияние изменений топологии и увеличение количества источников структурированного информационного потока на качество обслуживания. Точность результатов моделирования напрямую зависит от закладываемых в модель параметров исследуемого объекта. При недостаточной точности отражения элементов сети в модели результат моделирования в целом будет недостоверный. Или, наоборот, при излишне подробном описании функционирования каждого сетевого элемента, время построения модели и ее выполнение будут несоизмеримо большими. Рассматривается методика формирования рациональных моделей сетевого узла сети связи, позволяющая выделить наиболее значимые параметры изучаемого элемента. Использование представленной методики в комплексе с моделями генерации структурированной сетевой нагрузки, а также топологии, позволяет формировать модели, позволяющие оценить функционирование всей сети связи, а также выделять параметры качества функционирования таких сетей. С целью построения наиболее точной модели, на этапе сбора исходных данных, произведен анализ вероятностно-временных характеристик сетевого узла, а также для верификации результата построена модель функционирования сети связи из одного узла с генераторами нагрузки различного класса, позволяющая оценить параметры качества. Предложенные методики, модели и параметры, определенные экспериментально, не противоречат известным научным трудам в данной области, позволяют уточнить и выделить наиболее значимые функции сетевых узлов связи, а также могут быть использованы в дальнейших исследованиях.
Информация об авторах:
Канаев Андрей Константинович, профессор, д.т.н., Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ФГБОУ ВО ПГУПС), заведующий кафедрой "Электрическая связь", г. Санкт-Петербург, Россия
Лукичев Михаил Михайлович, аспирант, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Лукичева Вера Леонидовна, аспирант, Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, г. Санкт-Петербург, Россия
Для цитирования:
Канаев А.К., Лукичев М.М., Лукичева В.Л. Методика формирования эквивалентного мультисервисного узла технологической сети связи в среде имитационного моделирования, учитывающая все параметры качества обслуживания в установившемся режиме // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2019. Том 13. №12. С. 13-23.
For citation:
Kanaev A.K., Lukichev M.M., Lukicheva V.L. (2019). The formation methodology for equivalent multi-service node of a technological communication network in a simulation environment that takes into account all the parameters of the quality of service in a steady mode. T-Comm, vol. 13, no.12, pр. 13-23. (in Russian)
Введение
Построение имитационных моделей неразрывно связано с аналитическим подходом к формированию потоковых структур. Однако первичная потоковая структура не позволяет оценить параметры качества функционирования сети связи []], а лишь отвечает на вопрос о физической реализуемости требуемых потоков нагрузки на топологии рассматриваемой сети. Однако при существенно возросшей потребности и передаче информации реального времени, например, видеосистемы безопасности, появилась необходимость в оценке параметров качества функционирования сети связи. Даже при положительном результате, полученном при построении первичной потоковой структуры, па практике оказалось, что в ряде случаев качество предоставления конечной услуги существенно падает. Это выражается в потере (пропадании) части речевой информации при телефонном вызове, искажении или потер): ряда кадров видеоизображения и пр. Тогда на этапе проектирования, модернизации и эксплуатации сетей связи, в которых недопустимо или экономически нецелесообразно применение натурного эксперимента наиболее рациональным способом оценки параметров качества функционирования сетей связи является имитационное моделирование.
Построение имитационных моделей сетей связи состоит в общем случае из нескольких этапов:
1. Формирование генераторов структурированной сетевой нагрузки:
2. Формирование моделей узловых элементов, учитывающих топологию сети связи;
3. Формирование линий и каналов связи, объединяющих сетевые элементы в общую структурированную модель функционирования рассматриваемой сети связи.
Исходными данными для проведения имитационного моделирования являются требования и параметры необходимые для предоставления рассматриваемых услуг связи, первичная потоковая структура с маршрутной информацией, спецификации проектируемого оборудования, а также набор длин и сред передачи [2], используемых (проектируемых) в данном конкретном случае.
В данной статье рассмотрен подход к построению имитационных моделей сетевых узлов, который формирует методику их построения. В общем случае, при построении имитационной модели узла сети необходимо определить следующее:
1. Стратегию маршрутизации/коммутации, учитывающую потребности в ресурсах сети связи и способах распределения информационных потоков.
2. Структуру рассматриваемого узла сети в разрезе прохождения единицы информации, выделение наиболее важных блоков, формирующих задержки обработки и их характеристики;
3. Оценить и учесть в модели производительность центрального процессора маршрутизатора, а также производительность шины (фабрики коммутации);
4. Таблицы маршрутизации для каждого сетевого узла, учитывающие все рассматриваемые направления связи.
При имитационном моделировании, для достижения необходимой точности результатов, важную роль играет определение вероятностно-временных характеристик, формирующих задержки в узлах сети, а также взаимное влияние
различных генераторов потоков сетевой нагрузки, которые могут обладать разной структурой.
Формирование стратегии маршрутизации/
коммутации информационных потоков
Как правило, после задания точных требований к проектируемой/модернизируемой сети связи, подбираются наиболее целесообразные механизмы, позволяющие реализовать поставленные задачи. Для сетей с низким числом корреспондирующих пар допустимо использование коммутации, в крупных сетях связи необходимо построение маршрутизируемых сетей.
Существует множество разноуровневых протоколов, позволяющих перенаправлять IP-пакеты от узла источника к узлу приемника, на рис. I представлена классификация наиболее распространенных протоколов. Как правило, под маршрутизацией понимают алгоритмы и механизмы сетевого (грегьего) уровня модели OS!. Дальнейшее рассмотрение процесса формирования модели узла сети связи будем производить на базе маршрутизатора с применением одно-путевой маршрутизации на базе широко распространенного протокола MPLS на основе OSPF, в установившемся режиме.
Формирование последовательности прохождения
информации но функциональным блокам
на рассматриваемом устройстве
Для дальнейшего построения модели требуется определить способ прохождения пакета через узел обработки информации. Предположим, что в каждом узле рассматриваемой сети связи, расположен коммутатор с функцией маршрутизации, В общем случае, маршрутизатор - это сложное специальное устройство, в состав которого входят следующие компоненты:
* Центральный процессор
* Оперативная память
* Энергонезависимая память
* Операционная система
* Системная плата
* Порты ввода/вывода
Каждый IP-пакет, попадающий на порт современного маршрутизатора, проходит несколько функциональных блоков, упрощенная функциональная схема представлена па рис. 2.
При рассмотрении функционирования маршрутизатора в рамках процесса перенаправления пользовательских IP пакетов, можно определить следующий путь прохождения пакета. После преобразования линейного кода в Ethernet кадр на входном интерфейсе PHY, производится его обработка на канальном уровне при соблюдении определенных требований (соответствие МАС-адресов источника и получателя, проверка кода CRC), пакет переходит в следующий блок, уже без заголовков Ethernet. Далее IP-заголовок пакета обрабатывается в интегральной схеме ASIC, в которой, согласно маршрутным таблицам, определяется выходной интерфейс следования пакета. Тут же формируется внутренний (временный) заголовок для удобства перемещения пакета внутри маршрутизатора. Затем полученный пакет фрагмен-гируется на меньшие части, им присваивается внутренний номер, в котором содержится код выходного интерфейса и порядок сборки фрагментов.
Введем ограничение на моделирование только установившегося режима функционирования транспортной сети связи, так как сходимости протоколов динамической маршрутизации известна и влияет на время восстановления работоспособного состояния сети в случае изменении ее топологии. Для упрощения задачи будем считать, что длины всех IP-пакетов указаны в параметре самого пакета, тогда значение длины пакета удобно учитывать на функциональных блоках модели. В модели будем считать, что пакеты перенаправляются с использованием плоскости маршрутизатора, тогда необходимо учитывать не только производительность интерфейсов, их объем буфера и пр., но и производительность маршрутизирующего процессора, а также пропускную способность фабрики коммутации. Эти параметры часто включены в спецификацию оборудования, а методы их фиксации изложены, например, в [4],
Максимальная производительность указывается в Кпак/с, и, как правило, при превышении потока пакетов, процессор маршрутизатора не успевает перенаправлять пакеты в выходные интерфейсы, а значит, эти пакеты переполняют буфер и теряются. Производительность фабрики коммутации зависит от позиционирования устройства и его экономической эффективности. Нецелесообразно устанавливать крупные высокоскоростные маршрутизаторы в сеть с низкой расчетной нагрузкой и наоборот. Эти параметры производительности необходимо также учитывать. Тогда маршрутизатор можно заменить имитационной моделью со следующими допущениями. Так как физические процессы, возникающие па входе каждого интерфейса маршрутизатора до попадания заголовка в выходной тракт платы ASIC, равны, то и задержки их обработки будем считать неизменной величиной, параметры которых определим далее. Также по заранее определенному алгоритму передачи пакетов на необходимый интерфейс будем производить перенаправление пакетов в выходной буфер.
В качестве примера будем считать, что весть траффик в сети имеет одинаковый приоритет, а также все буферы интерфейсов имеют объем равный 75 пакетам любой длинны при этом общая память ввода-вывода (10 MEM) будет составлять 8 Мбайт. Тогда в зависимости от загруженности линии связи, ограничением для которой является физическая (битовая) скорость передачи, общей нагрузки на узел маршрутизации, а также учитывая характер нагрузки, IP-пакеты будут покидать маршрутизатор в порядке FIFO либо отбрасываться, согласно функциональной схеме, приведенной па рис. 3.
ЛииишИ>.?
прим I Линии(Rxl
щнаи 2
Л|шия[йм
Маршрутизатор MPLS/P
II
il
1
3 о
* s il
ÏE h 'g £ jï
flr Wti
€
KhQ
Переменная задержка в выходном буфере интерфейса
Буфер
Буфер интерфейса 2
Л ^'Г Ш
\l miTLpttJHcaг jfjj
»ГЦ
Пстс|ш пакетов
Потс|ш паяегон
Рис. 3. Функциональная схема модели маршрутизатора
Таким образом, необходимо оценить параметры задержки для рассматриваемого маршрутизатора, а также внести в модель параметры производительности. Следует учитывать, что производительность процессора маршрутизатора зависит от количества пакетов в секунду, с учетом их равномерного поступления в течение всей секунды. Однако современный трафик даже от одного источника носит резко пульсирующий характер, поэтому оценку скорости пакетов необходимо производить на интервале времени существенно ниже, чем одна секунда.
Все буферные памяти в модели следует заполнять с учетом длины кадра (с заголовками), также производительность фабрики коммутации зависит от длины кадра, так как переносит весь кадр целиком. Особенностью модели можно считать отсутствие (в явном виде) буферной памяти на приемной части интерфейса. Частично это связано с равной скоростью приема и передачи, что позволяет упростить модель и перенести буфер памяти интерфейса в общий конечный буфер ввода-вывода 10 MEM. При превышении производительности матрицы коммутации буферная память приема также может быть переполнена, что приведет к потерям пакетов.
Методика исследования вносимых задержек
на рассматриваемом узловом устройстве сети связи
в ненагруженном установившемся режиме
Получив теоретическое представление функционирования маршрутизатора технологической сети связи, а также его логическую эквивалентную модель, позволяющую формировать имитационные сети, необходимо также определить параметры задержки, возникающие в маршрутизаторе. Для этого произведем эксперимент, с использованием опорного маршрутизатора технологической сети связи. Цель исследования — выявление вероятностно-временных характеристик задержки обработки информации, без учета влияний других источников в ненагруженном установившемся режиме. Эта характеристика будет учтена в модели для всех кадров, независимо От их интенсивности, длительности и т.д.
Будем генерировать поток нагрузки, отправляя его на исследуемый маршрутизатор, затем принимать его и фиксировать время задержки, как разницу времени отправления и получения пакета. С цель ¡о исключения проблем, связанных с синхронизацией времени генератор, приемник и трафик-сниффер организуем па одном физическом устройстве с несколькими физическими сетевыми каргами и соответственно разными подсетями (IP-адресами).
Такой подход позволит отправить поток нагрузки непосредственно через маршрутизатор (с проверкой таблиц маршрутизации и заменой МАС-адресов) полностью повторяя алгоритм прохождения обычного трафика. 11ри этом трафик-сниффер будет вести захват одновременно с двух интерфейсов, соответственно метки времени отправки пакета и получения (другим сетевым интерфейсом) будут расположены на одной временной плоскости, тем самым их разница и является фактической задержкой в маршрутизаторе, при прохождении пакета IP. В качестве генератора нагрузки использовалась программа, позволяющая формировать поток UDP с заданной скоростью передачи, параметры потока нагрузки подчиняются экспоненциальному закону распределения. Упрощенная схема испытаний приведена на рис. 4.
7ТТ
GeO/l
СеО/2
Исследуемым маршрутизатор
Рис. 4, Упрощенная схема исследования параметров распределения задержки маршрутизатора
Отметим, что длины линий между исследуемым устройством и инструментом исследования пренебрежимо малы.
В процессе исследования производилась генерация трафика, подчиняющегося экспоненциальному закону [5] распределения (в качестве примера гистограммы времени между последовательной отправкой пакетов генерируемого трафика приведены на рис. 5), с переменной скоростью с целью выявления законов распределения задержек 1Р пакетов в маршрутизаторе от разной нагрузки на интерфейсе при неизменных прочих параметрах. Как видно из рис. 5, для передачи одного и того же объема информации с равной битовой скоростью, но разной длинной пакета, количество пакетов может отличаться на несколько порядков. При этом наибольшую нагрузку на сетевые устройства окажет поток с наименьшей длинной пакета, так как на узловом устройстве потребуется обрабатывать больше пакетов, а также существенно возрастет объем служебной информации, что приводит к уменьшению времени между последовательным отправлением пакета в сеть, а значит, возрастают требования к пропускной способности. Поэтому при транспортировке больших объемов пользовательской информации, для достижения максимальной эффективности использования сетевых ресурсов приложения, создающие нагрузку пытаются установить максимальную длину 1Р-пакета,
2000
Длинна пакта с шшовкоы 142 байта
Длинна пакета с шоловкон 1512 йяйт
-Эксп.рэсп 100
Экот.рэсп 1500
J I i I i ■
//'///////#VVVVVVVVVV?
о- <y ч- о- о- о* ч- й- <а- ss- о- й- <з- о- й- о- о- <у <s> о-
t
Рис. 5. Характер генерируемого трафика для длин пакетов равной
142 и 1512 байт при неизменной битовой скорости и времени исследования
Для полноценной оценки вносимой задержки на маршрутизаторе были выполнены серии тестов, с различной длительностью кадров и разной битовой скоростью. По результатам каждого опыта фиксировалась средняя задержка и ее отклонение. В качестве примера опишем процесс формирования закона распределения задержки на устройстве при условии максимальной длительности кадра, с учетом разной скорости передачи (1, 10, 50 и 100 Мб/с) Общий вид получаемых данных от трафик-сниффера представлен на рис. 6.
Стандартных полей [6], представляемых трафик-сниффером недостаточно, поэтому дополнительно были добавлены МАС-адреса источника, МАС-адреса назначения и поле идентификатора пакета, которое заполняет генератор UDP-потока, последовательно увеличивая данный счетчик на единицу. Как видно из рис. 6, трафик-сниффер захватывает один и тот же IP-пакет дважды (с одинаковыми IP-адресами источника и получателя), однако в этой паре разные МАС-адреса, что свидетельствует о том, что Ethernet поля кадра на маршрутизаторе полностью заменяются.
Но. Тле
146 2.000429 150 2,0005%
147 2.000550 1S2 2.000697 149 2.000675 159 2.000864 155 2.000805 161 2.000936
157 2.000870 16В 2.001036
158 2.000954 165 2.001129
£011«
192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168, 192.168,
ХХ.ХХ хх.хх хх.хх хх.хх ХХ.ХХ XXJtf ХХ.ХХ ХХ.ХХ
хх.хх
ХХ.ХХ хх.хх ХХ.ХХ
Destratkjn
192,168, уу.уу 192.168. уу.уу 192.168, уу.уу 192.168. уу.уу 192.168, уу.уу 192.168. yyyy 192.168. УУ-УУ 192.168, УУ-УУ 192.168. уу.уу 192.168, уу-УУ 192.168. уу-УУ 192.168, УУ-УУ
FTOtKOl
UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP UDP
Lengtli Info
1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308 1512 51308
-t 5001 -> 5001 4 5001 5001 ^ 5001 5001 5001 ^ 5001 5001 ^ 5001 5001 4 5001
Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470 Len=1470
MiC.Stwce
mac.addr.1: 47: 4e mac.addr.23a:c5 mac.addr.1:47:4e mac.addr.23a:c5 mac,addr,1:47; 4e mac.addr.23a:c5 mac.addr.1:47 ;4e mac.addr.23a:c5 mac.addr.1:47:4e mac.addr.23a:c5 mac.addr.1:47:4e mac.addr.23a:c5
№CJ)est
mac.addr.3 3a:c7 mac.addr.4 :47;58 mac.addr.3 3a:c7 mac.addr.4 ¡47:58 mac.addr.3 3a:c7 mac.addr.4 :;47:58 mac.addr.3 3a :c7 mac.addr.4:47:58 mac.addr.3 За: с7 mac.addr.4:47:58 mac.addr.3 За: с7 mac.addr.4:47; 58
[dsnoficaton 0X1789 0X1789 0X178a 0x178a 0X178b 0X178b 0x178c 0x178c 0X178d 0Xl78d 0x178e 0X178e
(6025)
(6025)
(6026) (6026) (6027)
(6027)
(6028) (6028) (6029)
(6029)
(6030) (6930)
Рис. 6. Часть сортированных данных, полученная сниффером
Заголовок Ethernet занимает 14 байт + 4 байта код CRC, а заголовок IP - 20 байт, таким образом, при максимально доступной длительности кадра Ethernet на исследуемом устройстве, равном 1512 байт, 38 из них - служебная информация, соответственно пользовательские данные в одном пакете занимают не более 1470 байт, что подтверждается данными трафик-сниффера на рис, 6,
Произведем фильтрацию полученной трафик-сниффером информации по возрастанию порядкового номера ноля iden-iification (на рис. 5. показаны отфильтрованные значения). Тогда будем формировать два массива (вектора) данных
Мош = {mt}, t = 1, п , где п - общее число зарегистрированных исходящих фреймов с назначением М АС-адреса входного интерфейса исследуемого маршрутизатора, а также векгора Мт = [т"'}, t = 1, п , где п - общее число зарегистрированных входящих фреймов, МАС-адрес источника соответствует адресу выходного интерфейса исследуемого маршрутизатора. Тогда вектор D(t) с элементами
d, = т'" - т°ш и будет содержать все значения задержек за период наблюдения. Таким образом, случайная величина будет определена как значение интервала времени между отправкой пакета к маршрутизатору и его приемом (стандартная задержка обработки). По полученным данным построены вероятностно-временные характеристики, показывающие вероятность того, что время задержки окажется в заданном диапазоне. Зависимость вероятности задержки от битовой скорости передачи пользовательских данных в не-нагруженном установившемся режиме приведены па рис. 7.
Отдельно отметим, что время наблюдения трудно сохранить фиксированным для каждого опыта. Это связано с тем, что при значительном изменении битовой скорости и/иди снижением длины пакета UDP-потока, существенно возрастает количество данных (объем выборки), что осложняет последующую обработку.
Определим параметры функции распределения вероятности задержки на маршрутизаторе в ненагруженном установившемся режиме. Для всех приведенных гистограмм на рис. 7, параметры нормального закона распределения определены как математическое ожидание 1,65x10"' и дисперсия 1,5*10°, при этом среднеквадратичная погрешность не превышает 15%. Все прочие опыты, произведенные с различной длительностью кадра и битовой скоростью потока нагрузки, обладали аналогичной формой и дисперсией, однако из-за разной длины менялось математическое ожидание согласно времени передачи бита информации произведенного на длину пакета с учетом физической скорости интерфейса.
Таким образом, задержка на маршрутизаторе сети связи в ненагруженном, установившемся режиме не статична, а подчиняется закону распределения. Зная вероятности задержки пакета на маршрутизаторе, эту функцию допустимо применить в модели как задержку для всех пакетов, приходящих на рассматриваемый маршрутизатор.
Формирование алгоритма имитационной модели маршрутизатора сети связи учитывающая наиболее важные процессы, позволяющая оценить параметры Оо5 исследуемой сети
Модель узлового элемента сети связи неразрывно связана с остальными элементами, участвующими в информационном обмене. Для формирования модели простейшего узла сети минимально необходимо задать набор корреспондирующих пар с характеристиками нагрузки, топологию сети и длинны линий связи, В качестве примера построим сеть связи, состоящую из одного агрегирующего маршрутизатора и трех генераторов разнородной нагрузки. При этом будем рассматривать потоки нагрузки как однонаправленные к узлу глобальной сети, моделирование которого не входит в данный сегмент (например, узел провайдера услуг). Простейшая схема для моделирования сети представлена на рис. 8.
7ТЛ
О? УгеП_4депегаЮг,38.11т;2 ■ Т4В1Е \ЛГТМСЮ\ЛГ
. Ш :< ы
«|свп: 361.073
ял),: 4Л1.п7а
__
ьи1 ;;I1111' I /.и11 'II'/III1:' <:Г /
I и'1 1::''<1 /'>::и' ■
ЪБИ^Ви'БгсЯЬ
;;::'"/; I1: "и1 //|;Гп1::';; ■ и' ^¡чп
Рис. 10. Гистограмма распределения задержки на исследуемом маршрутизаторе сети
На рисунке 10 приведены результаты выполнения модели в виде гистограммы распределения задержки пакетов, из которой видно, что видео поток и пользовательские данные имеют математическое ожидание задержки 1,65^10"4 (единица модельного времени соответствует 1*10"'' ре&тьному времени). Соответственно генераторы потоков, обладающие меньшей длиной кадров, имели меньшее среднее время задержки, Также на рис, 10 видно, что часть пакетов получали существенно большую задержку на исследуемом маршрутизаторе.
Из-за этого, общая средняя задержка составила 3,62* 10", при этом потери пакетов не было зарегистрировано. Такое поведение связано с лавинообразной битовой скоростью потока, создаваемого видео приложениями реапьного времени. При средней загрузке выходного интерфейса, не превышающей 2%, максимальная очередь в буфере выходного интерфейса достигала 30 пакетов. Для снижения указанных пиковых нагрузок используют либо подход сглаживания пульсаций на оборудовании, создающем видеопоток, либо применяют дополнительные буферные памяти для «сглаживания» всплесков трафика путем подбора глубины буфера и переменной задержки на маршрутизаторах доступа.
Таким образом, при построении модели эквивалентного маршрутизатора сети связи были выделены наиболее существенные факторы, оказывающее непосредственное влияние на формирование задержки при передаче трафика различных приложений. Полученная имитационная модель с требуемой точностью повторяет вероятностно-временные характеристики задержки в реальном масштабе времени, а значит, позволяет использовать рассмотренную модель в составе крупных имитационных моделей, описывающих функционирование всей либо сегмента телекоммуникационной сети связи.
Полученные вероятностно-временные характеристики агрегированного трафика различных приложений могут быть использованы при построении имитационных моделей транспортных сетей связи для определения всех параметров
Гкй, определенных в [12]. Результатом имитационного моделирования телекоммуникационных сетей может быть также дополнительные сведения о требуемых объемах буферной памяти и «узких» местах, нуждающихся в повышении производительности. Имитационное моделирование допускает объединение множества рассмотренных маршрутизаторов для прохождения сетевой нагрузки, позволяя тем самым увеличивать масштабы моделируемых сетей.
Рассмотренная в статье модель маршрутизатора сети является инструментом для дальнейших исследований в области влияния различных характеристик сетевых элементов на параметры качества передаваемой информации. Сам процесс построения имитационной модели эквивалентного узлового элемента сети, подробно описанный в статье, легко объединяется в методику формирования подобных моделей для любых решения любых потоковых задач, а также определения значений параметров
В общем случае методика состоит из следующих этапов:
1. Формирование стратегии маршрутизации/коммутации;
2. Формирование последовательности прохождения информации по функциональным блокам на рассматриваемом устройстве;
3. Определение вносимых задержек на рассматриваемом узловом устройстве сети;
4. Построение первичной потоковой структуры рассматриваемой смети связи;
5. Построение таблиц маршрутизации/коммутации;
6. Формирование алгоритма имитационной модели маршрутизатора/коммутатора сети связи.
Таким образом, методика формирования узловых элементов сети связи тесно взаимодействует с методикой формирования генераторов эквивалентной нагрузки, архитектурой сети связи и первичной потоковой структурой.
При использовании совокупности указанных методов и методик возможно построение имитационной модели крупных сетей связи, которые позволят определить значения показателей качества функционирования телекоммуникацнон-
ной сети святи, вплоть ло конкретных корреспондирующих пар с заданной точностью. Такой подход позволит обоснованно определить состав телекоммуникационного оборудования при проектировании и эксплуатации сетей связи.
При производстве узловых элементов телекоммуникационных сетей связи рассмотренные методики позволят рационально использовать вычислительные ресурсы финального устройства, а также позволят определить возможности и как следствие его позиционирование.
Литература
1. Kanaev А. К., Liikiciiev M М: Login Е. К Increasing the efficiency of the functioning of transport communication networks by using a modified method for determining a set of independent routes // 2018 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Moscow, 2018, pp. 1-4.
2. Канаев А.К., Лукичев M.M., Мурамцов А.А. Синтез потоковой структуры транспортной сети связи с использованием имитационного моделирования // Известия ПГУПС 2015, выпуск №2. С, 105-11 I.
3. Олифер ВТ,, Шифер Н.А. Компьютерные сети. 4-е изд. Санкт-Петербург: Питер, 2011. 944 с.
4. Bradner. S, and J. McQuaid. Benchmarking Methodology for Network Interconnect Devices. RFC 2544, DOI ¡0.17487/RFC2544, March 1999, littps://www.rfc-cditor.org/info/rfc2544.
5. Вадзтский PH. Справочник no вероятностным распределениям. Спб.: Наука, 2001. 295 с.
6. Гетьман А. И., Еветропов Е.Ф., Маркин Ю.В. Анализ сетевого трафика в режиме реального времени: обзор прикладных задач, подходов и решений. Препринт ИСП РАН 28, 2015. С. 1-52.
7. Вешпцелъ Е.С. Теория вероятностей: учебник для вузов. 11-е изд. Москва:КноРус, 2010. 664 с.
8. Канаев А.К.. Лукичев М.М., Привалов А.А. Формирование имитационной модели эквивалентного генератора речевою графика, используемого в пакетно-ориентировапных транспортных сетях связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, 2019. №10. С. 4-13.
9. Lukichev M.M. Formation of equivalent simulation model of an real time video stream generator used in packet-oriented communication networks, taking into account the structure of the H.264 compression algorithm // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт 2019. №11. С. 43-53.
10. Боев В. Д. Исследование адекватности GPSS World и Any Logic при моделировании дискретно-событийных процессов. СПб.: ВАС, 2011. 404 с.
I I. Боев В.Д. Имитационное моделирование систем: учеб. пособие для прикладного бакалавриата, М.: Издательство Юрайт, 2017. 253 с.
12. ITU-T Recommendation Y. 1541 (12/2011) Network performance objectives for IP-based services.
THE FORMATION METHODOLOGY FOR EQUIVALENT MULTI-SERVICE NODE OF A TECHNOLOGICAL COMMUNICATION NETWORK IN A SIMULATION ENVIRONMENT THAT TAKES INTO ACCOUNT ALL THE PARAMETERS OF THE QUALITY OF SERVICE IN A STEADY MODE
Andrey K. Kanaev, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, St.Petersburg, Russia, kanaevak@mail.ru Mikhail M. Lukichev, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, St.Petersburg, Russia, mixailspbpy@mail.ru
Vera L. Lukicheva, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, St.Petersburg, Russia, fireses@ya.ru Abstract
When studying the behavior of elements technological communication networks, it is necessary to use simulation models. This approach allows us to assess the quality parameters of its functioning at the stage of designing a communication network. In addition, during the operation of technological communication networks, simulation models make it possible to assess the degree influence of topology changes and increasing the number of sources of structured information flow. However, the accuracy of the simulation results directly depends on the parameters of the object under study being incorporated into the model. With insufficient accuracy in constructing the elements of the model, the simulation result as a whole will be unreliable. Or, on the contrary, with an overly detailed description of the functioning of each network element, the time taken to build the model and its execution will be disproportionately long. This article discusses the methodology for the formation of optimal models of the network node of a communication network, which allows to highlight the most significant parameters of the device in question. Using the presented methodology in conjunction with the methodology for generating a structured network load, as well as topology, allows you to create models that evaluate the behavior of the entire communication network, as well as highlight the quality parameters of the functioning of such networks. In order to build the most accurate model, the probability and time characteristics of the network node were analyzed, and also to verify the result, a communication network functioning model from one node with load generators of a different class was constructed, which allows one to evaluate quality parameters. The proposed methods, models, and parameters identified experimentally do not contradict well-known scientific works in this field, make it possible to clarify and highlight the most significant functions of network communication nodes, and can also be used in further studies.
Keywords: transport communication networks, simulation, probability-time traffic characteristics, information transmission delays, delay time variation, packet loss ratio, traffic sniffer, models of a communication network node, information transmission quality parameters.
References
1. Kanaev A.K., Lukichev M.M., Login E.V. (2018).Increasing the efficiency of the functioning of transport communication networks by using a modified method for determining a set of independent routes. 2018 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications, Moscow, pp. 1-4.
2. Kanaev A.K., Lukichev M.M., Muramtsov A.A. (2015). Synthesis of the streaming structure of a transport communication network using simulation. News of PGUPS 2015. No. 2, pp. 105-111.
3. Olifer V.G., Olifer N.A. (2011). Computer networks. 4th ed. St. Petersburg: Peter, 2011. 944 p.
4. Bradner, S. and J. McQuaid (1999). Benchmarking Methodology for Network Interconnect Devices, RFC 2544, DOI 10.17487/RFC2544, March 1999, https://www.rfc-editor.org/info/rfc2544.
5. Vadzinsky R.N. (2001). Handbook of Probabilistic Distributions. St. Petersburg: Nauka. 295 p.
6. Getman A.I., Evstropov E.F., Markin Yu.V. (2015). Real-time network traffic analysis: a review of applied tasks, approaches and solutions. Preprint ISP RAS 28, pp. 1-52.
7. Wentzel E.S. (2010). Probability Theory: A Textbook for High Schools. 11th ed. Moscow: KnoRus, 2010. 664 p.
8. Kanaev A.K., Lukichev M.M., Privalov A.A. (2019). Formation of a simulation model of an equivalent voice traffic generator used in packet-oriented transport communication networks. T-Comm. No. 10, pp. 4-13.
9. Lukichev M.M. (2019). Formation of equivalent simulation model of an real-time video stream generator used in packet-oriented communication networks, taking into account the structure of the H.264 compression algorithm. T-Comm. No.11, pp. 43-53.
10. Boev V.D. (201 1). A study of the adequacy of GPSS World and AnyLogic in modeling discrete-event processes. St. Petersburg: VAS. 404 p.
11. Boev, V.D. (2017). Simulation modeling of systems: textbook. manual for applied baccalaureate. Moscow: Yurayt Publishing House. 253 p.
12. ITU-T Recommendation Y.1541 (12/2011) Network performance objectives for IP-based services.
Information about authors:
Andrey K. Kanaev, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, Head of the department "Electrical Communication", St.Petersburg, Russia
Mikhail M. Lukichev, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, Postgraduate of the department "Electrical Communication", St.Petersburg, Russia
Vera L. Lukicheva, St.Petersburg state transport university of the emperor Alexander I, Postgraduate of the department "Electrical Communication", St.Petersburg, Russia
