CC BY
21
Kotov Yaroslav Sergeevich, student, [email protected], Russia, Moscow, Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev,
Makeev Konstantin Alekseevich, student, [email protected], Russia, Moscow, Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev,
Smyslov Dmitry Maksimovich, student, dimasmyslovv1234@gmail. com, Russia, Moscow, Russian State Agrarian University - Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev
УДК 519.872, 624.026
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-1-406-411
МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ СВЯЗИ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ ПРИ ОБСЛУЖИВАНИИ РАЗНОРОДНОГО ТРАФИКА
А.Ю. Трофимов
Рассмотрены вопросы моделирования процессов функционирования мультисервисной сети связи в условиях обслуживания разнородного трафика. Предложен подход к оценке эффективности функционирования сети связи, использующий обобщенный показатель эффективности - приведенные потери трафика. Приведен алгоритм аналитического расчета показателей качества обслуживания в мультисервисной сети связи.
Ключевые слова: подсистема управления функционированием, показатели качества обслуживания, эффективность функционирования, приведенные потери.
Сети связи специального назначения (СС СН) предназначены для нужд органов государственной власти, нужд обороны страны, безопасности государства и обеспечения правопорядка. Эти сети не могут использоваться для возмездного оказания услуг связи, услуг присоединения и услуг по пропуску трафика, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации. [1]
Основное предназначение СС СН - предоставление должностным лицам органов управления услуг связи с требуемым качеством. При этом, как правило, любая СС СН в качестве транспортной сети использует ресурсы операторов сети связи общего пользования (ССОП). В настоящее время, предоставление гарантированного качества услуг пользователям СС СН зависит от оператора ССОП, а администратор ведомственной сети связи имеет возможность лишь контролировать качество предоставление услуги, согласно договора SLA.
Для эффективного функционирования СС СН требуется своевременное и качественное управление. 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.
Чтобы оценить эффективность подсистемы управления функционированием СС СН, требуется иметь возможность либо аналитически рассчитывать показатели качества обслуживания (ПКО) абонентов для любой структуры сети при фиксированных алгоритмах и методах управления, либо получать численные значения путем имитационного моделирования [2].
При этом следует отметить, что для моделирования процессов функционирования СС СН, которые позволят выработать оптимальное управляющее воздействие, требуется использование математических моделей, максимально описывающие режимы работы сети. А особый режим функционирования СС СН предопределяет учет в этих моделях воздействия как внутренних, так и внешних дестабилизирующих факторов.
В данной статье предложена модель функционирования мультисервисной СС СН (МСС СН) в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.
Постановка задачи. Обобщенная модель управления функционированием с использованием моделирования представлена на рисунке.
Подсистема управления функиионированием МСС СН
Мультисервисная сеть связи специального назначения
Канал управления
Обобщенная схема применения моделирования МСС СН при управлении её функционированием
Как видно, одним из главных условий эффективного управления является создание модели сети, максимально приближенной к реальным условиям функционирования [3]. Для оценки эффективности функционирования сетей связи в работах [4, 5] предложен показатель - «приведенные потери», который характеризует нормируемое отношении объема трафика, потерянного в сети из-за превышения требований к качеству обслуживания, к допустимому объему потерянного трафика в сети.
Таким образом показатель эффективности функционирования МСС СН целесообразно задать следующим функционалом
¥ = F(S,Q,U,D), (1)
где £ - структура МСС СН; Q - вектор ПКО абонентов и ВВХ на сети; U - вектор управления; I - вектор дестабилизирующих факторов.
Фиксированные параметры и характеристики структуры сети £ заданы вектором
юг (2)
£ = (О, С, К, , М, Л, N
где О - графо-матричная модель сети; С - пропускная способность каналов связи; К - матрица коэффициентов выбора маршрутов в направлениях связи (НС); Кё - коэффициенты готовности сетевых элементов; М - матрицы маршрутов в НС; Л - входные потоки, с учетом приоритетного трафика; Ыт - НС, имеющие наивысший приоритет в обслуживании.
Вектор, характеризующий качество обслуживания абонентов можно представить вектором
Q = {х зд, Ррвг,Рзу(, Рррг), (3)
где тзд - время задержки; Рр^ -вероятность потери пакетов; Р8Уа - вероятность своевременной доставки пакетов; Ррр - вероятность условно-потерянных пакетов.
Вектор дестабилизирующих факторов, влияющих на функционирование МСС СН задан вектором
' Х (4)
1 = f, (8
где р^ - фоновая нагрузка в сети, как внутренний дестабилизирующий фактор; ( - разрушающие воздействия противника на структуру сети и связность сетевых элементов.
*
От выбора конкретного алгоритма управления и е и зависит вполне конкретное значение показателя эффективности функционирования МСС СН.
Модель функционирования МСС СН. Для эффективного функционирования создаваемой МСС СН требуется создание эффективной, адаптируемой под меняющиеся условия функционирования (в условиях воздействия противника), подсистемы управления функционированием, которая будет способна обеспечить своевременное предоставление информации должностным лицам органов управления и комплексам средств автоматизации с требуемыми показателями качества.
Вопросы маршрутизации в сетях связи и телекоммуникационных сетях рассматривались в научных работах ряда авторов (М.Ю. Аванесов, А.Н. Буренин, Е.В. Гончаров, Г.П. Захаров, А.П. Кулешов, В.Г. Лазарев, И.А. Мизин, Н.Я. Паршенков, С.П. Присяжнюк, С.И. Самойленко, Б.Я. Советов, и др.).
При этом, возможность применения разработанных методов и алгоритмов, их сравнительный анализ и определение условий их применения для наиболее эффективного использования остаются открытыми. Таким образом, необходимо рассмотреть возможность применения процедур управления трафиком, характеризующими функционирование самой МСС СН в различных условиях, в том числе и в условиях внешних воздействий.
Для оценки вероятностно-временных характеристик фрагмента сети можно воспользоваться методом последовательного нагружения, который базируется на использовании аналитических моделей процессов обслуживания трафика на элементах сети. Предположим, что каждое направление связи создаёт простейший поток, без приоритетов. Каналы передачи абсолютно надёжные. Время обслуживания трафика постоянно и зависит только от скорости канала.
Входной поток трафика имеет следующие характеристики:
- интенсивность поступления X;
- закон распределения времени поступления;
- адрес источника;
- адрес получателя.
Для описания входящего потока, на распределение времени интенсивности входного потока -используется экспоненциальное распределение
Г0 ; д/ = 0
f (Л' > = ; д/ > 0. (5)
Выбор такой функции распределения определяется следующими причинами:
- он создаёт наиболее тяжёлый режим для обслуживания трафика;
- при большом числе источников - суммарный поток стремится к простейшему, имеющему экспоненциальное распределение, независимо от законов распределения отдельных источников.
Исходными данными для разработки модели являются:
- алгоритм функционирования объекта;
- число направлений связи, Ыт;
- Л - интенсивность входных потоков;
- количество маршрутов в каждом направлении связи и коэффициенты их выбора, Кт;
- пропускная способность каналов передачи, С;
- длина пакета, Ь;
- допустимое время обслуживания пакетов в сети, тзд;
- структура сети, &
Для формального описания структуры сети целесообразно использовать матрицу связанности исследуемой сети. Для этого необходимо присвоить номера узлам (вершинам графа) и трактам передачи (ветвям графа). Такая нумерация осуществляется на структурной схеме сети.
Интенсивность суммарного потока трафика на ветвях представляет собой сумму интенсивно-стей по НС, маршруты которых задействуют данную ветвь, с учетом коэффициента выбора маршрута
Ыт
К =Е Кт^тт, г е т. (6)
ш-=1
Для оценки качества функционирования сети необходимо выбрать параметры обслуживания, которые характеризовали бы это качество. Очевидно, что для пользователя сети таким параметром является предоставление услуги связи с требуемым качеством, которое характеризуется вероятностью приведенных потерь. Приведенные потери, в анализируемом направлении связи, зависят как от вероятности потери пакетов на каналах передачи, так и от вероятности не своевременной доставки в направлениях связи
Рргр. = 1 - (1 - Рро/(ШуЛ. (/ < ^зд), (7)
где Рр01 (.) - вероятность потери пакетов в .-м направлении связи; Р^ . (/ < ^зд) - вероятность того,
что время доставки пакета не превысит максимально допустимое время в .-м направлении связи.
При практическом проектировании эффективным является подход, основанный на использовании приближённых, но простых в применении оценок. Одна из таких оценок для вероятности потери при конечном объеме буфера была предложена в [6] для системы массового обслуживания (СМО) G/G/1/w
2
-т-т"^
Р = 1 -р Са2 +СЬ2 , (8)
РРо/ = 2 Г")р
1 - р Са 2+СЬ 2
где Са и СЬ - квадратичные коэффициенты вариации распределения входящего потока и времени обслуживания. Для СМО типа М/МУ1М и МЮ/1М коэффициенты корреляции (Са;СЬ) равны (1;1) и (1;0) соответственно.
Как показано в [7], время пребывает пакетов в сети подчиняется гамма-распределению, то есть функция распределения Р^. (/ < ^зд) случайной величины / можно аппроксимировать гамма-
распределением с математическим ожиданием и дисперсией равными соответственно М(/) и -0(/).
Для любой случайной величины, подчиняющейся гамма-распределению имеет место следующие соотношения
0 ; / < 0
ЮФ | Хф-1е-<*х^ , (9)
—0-; / > 0
Г(Ф) 408
Р™а1 (/ <хзд) = <
где ф=MO!, œ= , Г(ф) ЛХф_1е"*dx .
У D(t) D(t) J
Данное выражение можно представить в более удобной для вычисления в форме, согласно [8]
j 5 1e 5 ds
pSvdj (t * тзд)=0———;t >o, (1J)
t
где s=--
M (t)
Таким образом, для того, чтобы вычислить вероятность того, что время доставки разнородного трафика в транспортной сети превысит допустимое время передачи, необходимо лишь оценить математическое ожидание и джиттер (дисперсию).
В случае, когда сообщение имеет стандартную длину (СМО - M/D/1) пакета вычисление мато-жидания и дисперсии времени передачи пакета вычисляется по формулам
2
Ч jTi, j
2(1 "Pi, j )
Mt и j = 2л ' , j ) + T, j, (11)
л гт1 3 л 4
щ = Л',,. + ^,. Т,. 2 , (12)
' ,. 3(1 -р,-.) 4(1 -р, . )2
Ь .
где т. . = - время передачи одного пакета по каналу.
Вычисление математического ожидания и дисперсии времени доставки пакетов для каждого НС производится по формулам
Мт/,т = ЕКттМЦ т , (13)
теМт
Пт1,т = Е Ктт (М//^ + £//,т) -Мт/^2 , (14)
теМт
где Мц,т = Е Мгк., ,т = Е . , тк в силу допУщения, чт° маршруты в
^,.]еМт/,т .]бМт/,т
сети для каждого отдельного направления связи - независимые величины, - коэффициент выбора маршрута.
В результате последовательного выполнения описанных выше действий находятся необходимые для анализа вероятности, которые характеризуют эффективность функционирования МСС СН. ПКО, рассчитанные с использованием разработанной модели, могут служить критериями для применения алгоритмов динамического управления потоками в МСС СН и управления приоритетами, резервированием на сети. Алгоритмы динамического управления потоками широко освещены в [9, 10].
Обобщенный показатель эффективности функционирования МСС СН, предложенный в [4, 5] можно вычислить по формуле
Уэ- Уп
Крр =—• (15)
где К рр - коэффициент приведенных потерь, Уэ - объем потерянного трафика, обслуженного с превышением требований к качеству обслуживания в процессе эксплуатации сети, который включает объем потерянного трафика и объем трафика, обслуженный за время / > Тзд, Уп - допустимый нормируемый
объем потерянного трафика, включающий нормируемый потерянный объем трафика и нормируемый объем трафика, обслуженный за время т зд , регламентированный в руководящих документах ведомства.
Руководствуясь международными и ведомственными Стандартами, оценить Уп можно по
формуле
Уп = X X 1 Рп0гт . (16)
птт ргр.
Объем потерянного трафика Уэ оценивается с помощью разработанной модели функционирования МСС СН.
На основе формулы (7), формула (15) преобразуется к следующему виду
409
K pp
0 , Рэ Z Pn
P . (17)
PL " 1 , Рэ > Pn
Pn
Коэффициент приведенных потерь, рассчитанный по формуле (17) характеризует долю объема потерянного трафика и трафика, обслуженного с превышением времени доставки, относительно нормируемого объема потерянного трафика в МСС СН. Таким образом, можно утверждать, что коэффициент приведенных потерь возможно использовать в качестве критерия при решении задач эффективного управления функционированием МСС СН.
Заключение. В настоящей статье представлены элементы модели функционирования МСС СН. В условиях воздействия внутренних и внешних дестабилизирующих факторов на МСС СН требуется оперативное перераспределение информационных потоков в сети, а при необходимости изменение алгоритма управления. Особенностью предлагаемой модели является учет нормируемого объема потерянного трафика и реального объема потерянного трафика за цикл управления в виде «коэффициента приведенных потерь» пользовательского трафика для всей сети.
Данная модель позволяет провести анализ существующих механизмов управления функционированием и выработать предложения по рациональному применению данных процедур управления на МСС СН в условиях воздействия дестабилизирующих факторов.
Список литературы
1. О связи: Федеральный закон от 07.07.2003 № 126-ФЗ (ред. от 14.07.2022) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2023): принят Государственной Думой 18 июня 2003 г.
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. Основные процедуры виртуализации управления функционированием компонентов корпоративных инфокоммуникационных сетей, использующих ресурс операторов связи / А.Н. Буренин, В.Б. Чуйков // Научно-технический журнал «Информация и космос». 2020. Вып. 2(0). С. 12 - 19.
4. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Построение сетей интегрального обслуживания. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990. 332 с.
5. 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.
6. Липаев В.В., Яшков С.Ф. Эффективность методов организации вычислительного процесса в АСУ. М.: Статистика, 1975. 255 с.
7. Выбор и обоснование приближенных моделей плотностей распределенных вероятностей значений различных по классу частных показателей качества информационных систем / И.Б. Паращук, Е.Г. Аверьянов // Научно-технический журнал «Информация и космос». 2015. Вып. 1(5). С. 38 - 42.
8. Давыдов Г.Б., Рогинский В.Н., Толчан А.Я. Сети электросвязи. М.: Связь, 1977. 360 с.
9. Буренин А.Н. Об управлении маршрутизацией на основе модифицированных адаптивных методов // Техника средств связи, 1991. № 7. С.51-59.
10. В.Г. Лазарев, Ю.В. Лазарев Динамическое управление потоками информации в сетях связи. М.: Радио и связь, 1983. 216 с.
Трофимов Антон Юрьевич, адъюнкт, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного
THE MODEL OF FUNCTIONING OF A MULTISERVICE SPECIAL-PURPOSE COMMUNICATION NETWORK WHEN SERVICING HETEROGENEOUS TRAFFIC
A.Y. Trofimov
The issues of modeling the processes of functioning of a multiservice communication network in the conditions of servicing heterogeneous traffic are considered. An approach to evaluating the efficiency of the communication network using a generalized efficiency indicator - the reduced traffic losses is proposed. The algorithm of analytical calculation of service quality indicators in a multiservice communication network is given.
Key words: functioning management subsystem, service quality indicators, operational efficiency, reduced losses.
Trofimov Anton Yurievich, adjunct, [email protected], Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny
