CC BY
10
УДК 519.872.6, 624.026
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-2-243-248
МЕТОДИКА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ ТРАФИКА ПРИ УПРАВЛЕНИИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕМ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ СВЯЗИ
А.Ю. Трофимов
Работа посвящена исследованию алгоритмов управления разнородным трафиком в мульти-сервисной сети связи при различных вариантах построения подсистемы управления функционированием сети. Проведен анализ и предложен подход к оценке эффективности управления функционированием сети связи, и обоснования выбора процедуры управления. В качестве обобщенного показателя эффективности, выбран показатель - приведенные потери трафика.
Ключевые слова: подсистема управления функционированием, централизованное и децентрализованное управление, эффективность управления, критерий управления.
Эффективность любой системы - степень достижения системой, цели её функционирования. Согласно [1] эффективность функционирования мультисервисной сети связи специального назначения (МСС СН) определяется как степень обеспечения органов государственной власти услугами связи с требуемым качеством. При этом, эффективность управления функционированием МСС СН определяется своевременностью выработки и своевременным доведением управляющего воздействия, способного минимизировать потери пользовательского трафика в сети.
МСС СН, как объект моделирования, обладает рядом формальных признаков, которые необходимо учитывать при управлении функционированием её работой. Основными являются:
- сложность в моделирование процессов функционирования сети и, как следствие, анализа показателей качества обслуживания (ПКО) и вероятностно-временных характеристик (ВВХ);
- зависимость от использования в качестве транспортной инфраструктуры, транспортной сети операторов сети связи общего пользования (ССОП), затрудняющей в полной мере реализовать механизмы обеспечения показателей качества.
Для эффективного функционирования МСС СН требуется своевременное и качественное управление функционированием, что характеризует такие требования, предъявляемые к связи, как -своевременность, а к системе управления - оперативность. Подсистема управления функционированием, реализующая, главным образом, управление трафиком, выполняет следующие функции:
- обеспечение необходимого качества обслуживания абонентов;
- обслуживание приоритетных потоков;
- способность динамически адаптироваться к изменению условий функционирования, при воздействии дестабилизирующих факторов;
- обеспечение требуемой оперативности цикла управления.
Построение МСС СН, в настоящее время, не позволяет применить весь широкий спектр управления трафиком, ввиду ограничений, связанных с эксплуатацией транспортных сетей ССОП. Однако, В рамках исполнения Указа Президента Российской Федерации от 6 сентября 2018 года № 510с организована работа по созданию Интегрированной сети связи (ИСС), в основу которой заложена концепция создания выделенных ведомственных мультисервисных транспортных сетей связи (МТСС), интегрируемых в единое телекоммуникационное пространство. Управление функционированием данных МТСС СН, будет возложено на администраторов сетей, с использованием разрабатываемых программно-аппаратных комплексов (ПАК) автоматизированных систем управления сетью (АСУС) [2].
При этом, одной из составляющих ПАК АСУС является подсистема поддержки и принятия решения на управление (ППРнаУ), которая на основе результатов мониторинга состояния сети и ранее накопленной статистики, позволит выработать оптимальное, в данный момент эксплуатации сети, управляющее воздействие.
Постановка задачи. Показатель эффективности функционирования самой МТСС СН задается следующим функционалом
¥ = Е(8^,и,Б), (1)
где £ - структура МСС СН; Q - вектор ПКО абонентов и ВВХ на сети; и - вектор управления; Б - вектор дестабилизирующих факторов.
*
При этом, от выбора конкретного алгоритма управления и е и зависит вполне конкретное значение показателя эффективности функционирования МТСС СН.
Функционал эффективности управления можно выразить следующим образом
Ф = Г(Ч,Ли, Бйи,тцу ), (2)
где коэффициент приведенных потерь, Аи - вектор алгоритмов управления, $йи - структурное состояние сети, в условиях воздействия дестабилизирующих факторов, Тцу - длительность цикла управления.
При оценке эффективности алгоритмов управления следует учитывать не только выбор конкретной процедуры управления, но и, эффективность её применения в данных условиях эксплуатации МТСС СН, который вполне качественно характеризуется приведенными потерями пользовательского трафика ¥ за время цикла управления, в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.
Обобщенная модель управления функционированием с использованием моделирования представлена на рис. 1.
Рис. 1. Обобщенная схема применения моделирования МСС СН при управлении её функционированием при централизованном режиме функционирования
Методика управления трафиком в реальном режиме времени с учетом времени задержки. Задача оптимального управления потоками относится к классу многопродуктовых задач с выпуклой целевой функцией и множеством ограничений. Это дает право утверждать, что существует единственный локальный минимум данной задачи, являющийся глобальным минимум. Различные методы нахождения оптимального распределения потоков отражены в работах [3]. Однако, многие из представленных методов, не позволяют решать задачу оптимального, либо близкого к оптимальному, распределению потоков информации в сети в режиме реального времени.
Среди методов динамического управления потоками, особое внимание следует уделить вероятностно-игровому методу динамического управления потоками в МСС СН, рассмотренному в ряде работ [3, 4, 5], который основан на поэтапном изменении коэффициентов выбора маршрутов в НС. Применение данного метода управления обусловлено еще и тем, что для сетей, использующих технологию MPLS, а именно она заложена в основу МТСС СН, характерно распределение агрегированного трафика по нескольким обходным маршрутам.
Для работы данного алгоритма управления как правило применяется вероятностная мера, для принятия решения на «поощрение» и «штраф» маршрута в НС. Но такой подход требует апробированного, максимально приближенного аппарата расчета данных вероятностей. В настоящей статье, в качестве критерия оптимизации, предложен критерий равномерного распределения трафика в сети, выраженный как
Р.
Р.
• min | Q < Q
тр
(3)
где р - максимальная величина загрузки ветвей сети, р - минимальная величина загрузки ветвей
max min
сети, Q* - наблюдаемые ПКО и ВВХ в НС, Qxp - требуемые значения ПКО и ВВХ, согласно руководящих документов.
Рассмотрим порядок реализации алгоритма динамического управления потоками, применительно к двум режимам функционирования подсистемы управления функционированием (ПСУФ) - централизованный и децентрализованный. Шаг 1. Начало алгоритма.
Шаг 2. Задание исходных данных МСС СН, определяющих структуру сети, интенсивность входных потоков, длину пакета, пропускную способность трактов, модель системы массового обслуживания (СМО), описывающую процесс функционирования сети.
Шаг 3. Формирование матриц маршрутизации и плана распределения трафика (ПРТ), с учетом коэффициента выбора маршрута Кт в направлении связи (НС). Определение первоначальных вероятностей выбора маршрута Кт, как правило в существующих МСС СН распределяет основной объем входной нагрузки по кратчайшим маршрутам. В методике предложен первоначальный ПРТ по маршрутам в НС, -(0.7 0.2 0.1), что характеризует отправку потока, с вероятностью 0.7, по кратчайшему маршруту, а остальной трафик распределяется по оставшимся маршрутам с вероятностями 0.2 и 0.1 соответственно.
Шаг 3. Вычисление показателей качества обслуживания (ПКО) пользовательского трафика и вероятностно-временных характеристик (ВВХ) функционирования сети на каналах передачи (ветвях графа сети).
Шаг 4 (д). При децентрализованном подходе к управлению, решение на отправку объема агрегированного трафика принимается, только на основе загруженности исходящих ветвей из узла маршрутизации (УМ). При этом, уменьшается время доведения служебного трафика, т.к. отсутствует необходимость передачи служебной информации до конкретного центра управления. Все УМ обмениваются служебной информацией только с соседними УМ, а решение на управление принимается без задействования виртуализации функционирования сети, лишь на основе фактических ПКО и ВВХ. Исходящая ветвь, имеющая наибольшую загрузку в НС «штрафуется» по формуле (4), а остальные нормируются по формуле (6). Исходящая ветвь, имеющая наименьшую загрузку в НС «поощряется» по формуле (5), а остальные нормируются по формуле (7).
" (4)
*
Р. =
]7
Р. =
П
Р]уа
1 + (а-1) Р]у
РпР
Рк =
1 + (Р-1) Р]у
, к ф у,к = 1, г ;
Рк
1 + (а-1) Р]у
Р.к =-
Р
Ук
-,к ф у,к = 1, г.
(5)
(6)
(7)
1 + (Р- 1)Руу
Шаг 4 (ц). Данный шаг алгоритма характеризует поведение подсистемы управления функционированием (ПСУФ) в централизованном режиме управлении АСУС. Служебная информация с агентов мониторинга поступает непосредственно на узел управления. В этом случае, увеличивается объем служебного трафика, но, в той же мере, ПСУФ обладает возможностью оценить ситуацию в сети, в целом. Решение по управлению потоками принимается исходя из полной оценки состояния сети.
При централизованном режиме отыскиваются ветви с минимальной и максимальной загрузкой. Далее выбираются маршруты в НС использующие данные ветви. При наличии на маршруте ветви, имеющей наибольшую загрузку, данный маршрут «штрафуется» по формуле (4), а остальные нормируются по формуле (6), в тоже время маршрут имеющий в своем составе минимально загруженную ветвь - «поощряется» по формуле (5), остальные нормируются по формуле (7).
Различия в функционировании централизованного и децентрализованного режимов управления представлен на рис. 2.
Гы С1;
Г11, С1
Г8, С8
Г12, С1
Г11, С1
Г8, С8
Рис. 2. Поощряемый и штрафуемый маршруты в НС, слева - централизованный режим управления,
справа - децентрализованный режим управления 245
Шаг 5. Выполнение процедур шага 4 (ц, д) для всех НС. Сравнение целевой функции с допустимой, заранее заданной, погрешностью 4. В случае если значение, вычисленное по формуле (3) больше 4, переход к шагу 3. Если меньше либо равно, то выполняется еще один шаг итерации и алгоритм прекращает работу.
Шаг 6. Формирование нового плана распределения информации в НС на сети, расчет ПКО и ВВХ, полученных с учетом новых коэффициентов выбора маршрутов в НС.
ртах/рт
Ртах/Р тт
ДЦ
>
/ \
Ц
15 20 25 30
а
ДЦ
Ц 1
18 27 36 45 54 63 72 81
ртах/рт
4
ДЦ
2
А
/
10 15 20 25 в
35 40 45
Рис. 3. Сходимость алгоритмов управления при различных коэффициентах «штрафа и поощрения»: вар. (а) - а = 0,9, в = 1,1; вар. (б) - а = 0,97, в = 1,04;
вар. (в) - а = 0,81, в = 1,22
Шаг 7. Окончание алгоритма.
Важную роль в работе рассмотренного алгоритма управления играет выбор, т.н. коэффициентов «штрафа и поощрения», а и в соответственно. В работах [4, 6] предложен следующий подход к их назначению
0
10
35
40 45
50
0
9
90
б
0
5
30
50
где Pi < Pppt < p2, а «1 = 1 - Pi, q 2 =1 - p 2.
Однако, вопрос достоверного численного определения данных коэффициентов остается открытым. Исследования, проведенные на разработанной модели МСС СН с применением данной методики позволили сделать следующие выводы, представленные для 8-и узловой сети на рис. 3.
1. При а^-1, Р^ 1 алгоритмы имеют более высокую эффективность, но количество итерационных шагов расчета увеличивается в 2-3 раза.
2. При а = 0,81, Р ^ 1,22 алгоритм децентрализованного управления дает лучший эффект, однако его вариация на этапе вычислений имеет более нестабильный характер, что может повлечь неправильный выбор коэффициентов в случае задания ошибочного условия выхода из цикла управления.
3. При исследовании различных структур сети и различных вариантов исходных данных, наиболее рациональным предлагается использование коэффициентов а = 0,9 , Р ^ 1,1. В данном случает достигает оптимум количества итерационных шагов и точности сходимости работы алгоритмов.
Добиваясь наилучшего распределения потоков по маршрутам в НС, и, минимизируя целевую функцию, стоит отметить, что потери пользовательского трафика растут. Однако, быстрое, но не стремящееся к оптимально распределение, так же влечет увеличение показателя приведенных потерь, т.к. ПСУФ, в условиях меняющейся обстановки, и заранее не выработавшей рациональный план распределения, будет требоваться большее количество циклов работы алгоритма.
Заключение. В настоящей статье представлен алгоритм динамического управления трафиком в МТСС СН, использующей в своей основе технологию MPLS. Результаты применения данной методики исследованы на модели функционирования МСС СН. С учетом размерности сети и различными исходными данными, методика обеспечивает равномерное распределение информационных потоков по сети, позволяющее максимально выдерживать требуемые показатели качества.
Особенностью предлагаемой методики является учет возможности рассмотрения в качестве критерия перераспределения потоков, такого показателя, как загрузка каналов связи, получение значений которого, не представляет больших вычислительных затрат. Ведь даже оценка среднего времени задержки «из конца в конец» требует, объективно, больше времени, что соответственно увеличивает длительность цикла управления.
Стоит отметить, что в зоне высокой загрузки ресурсов сети, данный алгоритм имеет меньший эффект, что требует применения дополнительных механизмов управления функционированием, таких как использование маркирования трафика, согласно ранее выделенных приоритетов, и резервирование доступного ресурса.
Список литературы
1. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990. 332 с.
2. К вопросу моделирования функционирования мнформационной подсистемы автоматизированной системы управления / К.Е. Легков, В.В. Оркин // Труды военно-космической академии имени А.Ф.Можайского. 2018. Вып. 664. С. 34 - 42.
3. В.Г. Лазарев, Ю.В. Лазарев Динамическое управление потоками информации в сетях связи. М.: Радио и связь, 1983. 216 с.
4. Буренин А.Н., Курносов В.И. Теоретические основы управления современными телекоммуникационными сетями: Монография / Под общ. ред. проф. В.И. Курносова. М.: Наука, 2011. 464 с.
5. Паршенков Н.Я. Вероятностно-игровой метод динамического управления потоками на сетях с коммутацией каналов // Системы управления сетями, 1980. С. 3-9.
6. Буренин А.Н., Воробьев С.П., Давыдов А.Е., Курносов В.И. Основы управления и обеспечения безопасности связи и информации в инфокоммуникационных сетях / Энциклопедия «Инфокоммуни-кационные сети». Книга 2. М.: Наука, 2015. 611 с.
7. Давыдов Г.Б., Рогинский В.Н., Толчан А.Я. Сети электросвязи. М.: Связь, 1977. 360 с.
8. Буренин А.Н. Об управлении маршрутизацией на основе модифицированных адаптивных методов // Техника средств связи, 1991. № 7. С.51-59.
Трофимов Антон Юрьевич, адъюнкт, K06ra@mail.ru, Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного
METHODOLOGY FOR PROVIDING TRAFFIC SERVICE QUALITY INDICATORS WHEN MANAGING THE FUNCTIONING OF A MULTISERVICE COMMUNICATION NETWORK
A.Y. Trofmov 247
The work is devoted to research on the model offunctioning of a multiservice communication network in the conditions of servicing heterogeneous traffic of various control mechanisms. The analysis is carried out and an approach is proposed to assess the effectiveness of the management of the functioning of the communication network, and to justify the choice of the management procedure. As a generalized indicator of efficiency, the indicator is selected - the resulting traffic losses.
Key words: subsystem of functioning management, centralized and decentralized management, management efficiency, management criterion.
Trofimov Anton Yurievich, adjunct, K06ra@mail.ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
УДК 004
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-2-248-252
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ РЕАЛИЗАЦИИ РАБОТЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ТЕХНИКИ СВЯЗИ УЗЛОВ СВЯЗИ ПУНКТОВ УПРАВЛЕНИЯ ОПЕРАТИВНОГО ОБЪЕДИНЕНИЯ
А.В. Боговик, Д.М. Сафиулов
В статье проведен анализ системы мониторинга технического состояния техники связи узлов связи пунктов управления оперативного объединения. Рассмотрен процесс сбора данных в существующей и перспективной автоматизированной системе мониторинга технического состояния техники связи. Предложен способ удаленного мониторинга технического состояния образца техники связи.
Ключевые слова: автоматизированная система мониторинга, сбор данных удаленный мониторинг, радиотехнические средства, алгоритм.
Анализ состояния мониторинга технического состояния техники связи на узлах связи пунктов управления оперативного объединения (ТС УС ПУ ОО) позволил выявить противоречие, заключающееся в необходимости выполнения требований к оперативности мониторинга (сбора измерительной информации о состоянии телекоммуникационного оборудования в процессе его функционирования), с одной стороны, и невозможности выполнения этих требований современными системами мониторинга - с другой.
Многие существенные проблемы технического обеспечения связи и автоматизированной системы управления (ТОС и АСУ) связаны с недостаточной эффективностью процесса управления, отставанием развития информационно-управляющих систем от потребностей, дезинтеграцией и несогласованностью внедрения сетевых и программных продуктов, трудностями внедрения современных информационных технологий в практику деятельности должностных лиц органов военного управления ТОС и АСУ на всех уровнях [1].
В настоящее время функционирование системы технического обслуживания техники связи (ТС) осложнено рядом серьезных проблем, одна из которых заключается в отсутствии на всех уровнях иерархии системы технического обеспечения своевременной и достоверной (точной) информации о техническом состоянии ТС узлов связи пунктов управления оперативных объединений (УС ПУ ОО). Это обусловливает актуальность создания автоматизированной системы мониторинга технического состояния техники связи УС ПУ ОО. Под автоматизированной системой мониторинга технического состояния ТС в данном случае понимается система, предназначенная для систематического сбора, накопления и обработки данных о техническом состоянии образцов ТС.
Создание автоматизированной системы мониторинга технического состояния ТС УС ПУ ОО,
позволит:
осуществлять непрерывный контроль технического состояния ТС УС ПУ ОО;
прогнозировать состояние образцов ТС на заданный период времени;
оптимизировать состав запасных частей, инструментов и принадлежностей;
осуществлять оптимальное распределение усилий между предприятиями промышленности, ремонтными организациями и сервисными центрами по поддержанию работоспособного состояния образцов ТС.
