CC BY
76
устраняет проблемы, свойственные использованию этот оборудования.
Системы мониторинга и ранней диагностики повреждений ОК связи позволяют обслуживающему персоналу в реальном масштабе времени (практически мгновенно) узнавать, где произошел сбой и каков уровень потерь в волокне ОК ВОЛП. Это в десятки раз сокращает время поиска неисправностей и упрощает проведение профилактического обслуживания ВОЛС. Учитывая размеры современных цифровых волоконно-оптических сетей, важность и объемы передаваемой по ним информации, экономическую эффективность применения системы мониторинга трудно переоценить.
Библиографический список
1. Радомиров Л.В., Скопин Ю. Г. Иванов А.В Мето-лы и оборудование удаленного тестировании ВОЛС // Вестник связи. - 1998. - № 5. - С. 64-72.
2. Некрасов С Е. Системы дистанционного мониторинга ОК // Технологии и средства связи - 2000. -№5. - С. 28-32.
3. Богачков, И. В Имиульсно-рефлектометрические методы измерения параметров волоконно-оптических линий передачи : монография / И. В. Богачков, Горлов Н. И ; Омский гос. техн. ун-т, Сибирский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики — Омск : Изд-во ОмГТУ. 2007. - 136 с. - ЮВЫ 5-8149 0515-8
4. Богачков. И. В. Измерение характеристик волоконно-оптических линий связи с помощью имнульсно-реф-
лектометрнческих методов : монография / И. В. Богачков. Н. И. Горлов; Омский гос. техн. ун-т. Сибирский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики - Омск : Изд-во ОмГТУ. 2008 - 188 с. - 18ВМ 978-5-8149-0623-6
5. Богачков. И В. Новые задачи технической эксплуатации разветвленных волоконно-оптических сетей / И. В. Богачков. В. Л. Майстренко, Н. И. Горлов; Омский гос техн ун-т, Сибирский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики // Тр. IX Междунар. науч.-техн. конф. «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» ПТиТТ-2008. - Казань : Изд-во КГТУ. 2008. - С. 282-283. - ЮВМ 978-5-7579-1196-0.
6. Горлов. Н. И. Методы и средства измерений параметров волоконно-оптических линий передачи: монография / Н. И. Горлов, И. В. Богачков ; Омский гос. техн ун-т. Сибирский гос. ун-т телекоммуникаций и информатики. — М. : Радиотехника, 2009
БОГАЧКОВ Игорь Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Средства связи и информационная безопасность» Омского государственного технического университета.
ГОРЛОВ Николаи Ильич, доктор технических наук, профессор, действительный член Метрологической академии, заведующий кафедрой «Линин связи» Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики.
Дата поступления статьи п редакцию: 20.01.2009 г.
О Богачков И.В.. Горлов Н.И.
УДК 681.3 06 (075 8) Е. Д. БЫЧКОВ
О. Н. КОВАЛЕНКО
Омский государственный университет путей сообщения
МОДЕЛЬ ИНТЕГРАЦИИ ТРАФИКА МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ С РАЗЛИЧНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ
В работе предлагается методика оценки состояния пучка каналов мультисервисиой сети при интеграции речевой, видеонагрузки и нагрузки пакетов данных на основе стратегии с подвижной границей. Приводятся числовые характеристики показателем качества обслуживания, полученные на основе разработанных алгоритмов.
Ключевые слова: мультисервисная сеть, качество обслуживания, подвижная граница.
В настоящее время все большее распространение ложения, использующего конкретный канал для вза-
получают мультисервисные сети, в которых переда- имодействия через сеть, требуется обеспечение раз-
ча потоков различных приложений обеспечивается личных параметров QoS.
с помощью единых протоколов и законов управле- Для улучшения данных параметров требуются
нии. В таких сетях особое значение приобретает ана- специальные алгоритмы управления трафиком. Как
лиз основных параметров качества обслуживания правило, в основе таких алгоритмов лежит обслужи-
(OoS): задержка, длина очереди, вероятностьпотерь, ваиие на основе приоритетов |1|. При этом потоку
скорость передачи и т.д. В зависимости от типа при- каждого приоритета выделяется определенное коли-
N единиц канального
Время
ресурса Подвижно* I ронншо
Рис. 1. Иллюстрации метода адаптивного разделения канального ресурса
чество единиц канального ресурса. Различают фиксированное и адаптивное распределение ресурса |2|. В случае использования фиксированного распреде-ления канального ресурса пакеты других приоритетов не могут использовать свободные ресурсы рассматриваемого приоритета.
В (3) рассматривается адаптивное распределение канального ресурса на основе подвижной границы, особенностью которой является, что пакеты низкоприоритетных потоков могут занимать канальный ресурс более высокоприоритетных потоков. Что приводит к улучшению показателей QoS для низкоприоритетных потоков и увеличивает коэффициент использования канала. Однако в |3| приводится модель интеграции речевой нагрузки и нагрузки данных только для узкополосных сетей ISDN, в которых речевая нагрузка обслуживается по системе с потерями, а нагрузка данных — с ожиданием.
В современных мультисервисных сетях пакеты любого приложения обслуживаются по системе с ожиданием. Следовательно, аналитические выражения. полученные в |3|, нельзя использовать для анализа функционирования мультисервисной сети. Так. в (4, 5) приводится модель адаптивного распределения ресурса мультисервисной сети для двух типов нагрузки: речевой и данных.
Расширим модель, рассмотренную в |4, 5|, на телекоммуникационную сеть, обрабатывающую потоки трех видов: речь, видео и данные.
В данной работе рассматривается многоканальная модель системы массового обслуживания с интеграцией данных типа 3M|M|N|m (ЗМ - три класса нагрузки с пуассоиовским распределением входного потока. М - экспоненциальное распределение времени обслуживания. N - количество единиц канального ресурса. ш - емкость буфера). В данной модели предлагается объединение трех классов нагрузок. Первый класс нагрузки по отношению ко второму и третьему имеет высший приоритет. Второй класс нагрузки имеет более высокий приоритет по отношению к третьему. Также предполагается, что нагрузка каждого класса обслуживается по принципу СМО с ожиданием при условии ограничения подлине очереди (то есть учитывается, что буфер системы имеет конечную длину ш). В качестве нагрузки класса I может быть речевая нагрузка, передаваемая по сети данных с использованием IP-технологии. Нагрузка класса 2 - видео или нагрузка пакетов данных, функционирующая в реальном масштабе времени, нагрузка 3-го класса — пакеты данных нереального масштаба времени. Для каждого класса нагрузок выделяется свой буфер (т, — максимально допустимая длинаочереди 1 -го класса. т2 - максимально допустимая длина очереди 2-го класса. тл - максимально допустимая длина очереди 3-го класса).
Пусть имеется пучок из N единиц канального ресурса, который делится на при части. /V, - число единиц канального ресурса для 1 -класса нагрузки, Л/; - число единиц канального ресурса для 2-го класса нагрузки, а количество единиц канального ресурса нагрузки 3-го класса равно
Л/,
N — N, — N:
(1)
Признаки подвижной границы заключаются в том. что пакеты нагрузки класса 2 могут занимать свободный канальный ресурс Nl (рис. 1), если он не используется в данный момент времени. При этом под обработку пакетов нагрузки 3-го класса отводится Л/3единиц канального ресурса. В случае если есть канальный ресурс, не занятый под обработку нагрузок более высоких классов, он может быть использован для передачи информации 3-го класса.
Построим математическую модель данной дисциплины обслуживания. Рассмотрим модель интеграции трафика в области без перегрузок. Общий коэффициент использования г в данном случае ограничивается величиной Л/:
р«р, + ра(1 -Р,(М,))+Р|(1 -Р,(М,))<М. (2)
где Р,(М,) — вероятность занятия в системе ровно Nl единиц канального ресурса 1-го класса:
mi
N. I-
Это значит, что любое выражение для времени ожидания или задержки должна быть обратно пропорциональна величине(11
а = N - р. (3)
Подставляя в (3) выражение (2), получаем
а = 14,-[р, + р,(I -Р,(Г<У) + р,<1 -Р,(М,))| (4)
Однако выражение (4) будет справедливо только для нагрузки 3-го класса. Пользуясь аналогичными рассуждениями, получим поправочный коэффициент для расчета параметров обслуживания нагрузки 2-го класса.
в^=М2—(р^ + р,(1 - Р,(М,))|.
Предположим, что очередь пакетов 2-го класса находится в установившемся режиме, т.е. если система обслуживания нагрузки 1-го класса работала в состоянии /, то число единиц канального ресурса, доступных нагрузке 2-го класса, было бы равно (Л/.; + 0.0 £ / & А/,. Однако схема с подвижной границей работает не только в состоянии /. Она проходит случайным образом, хотя и медленно, по всем Nl + 1 возможным значениям 0 £ » £ /V,. Тогда для первого класса требований вероятность загрузки ровно /единиц ресурса будет определяться выражением (6):
т-Щр
(5)
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ИСТИН* N11 ОТ). 300» ГАДИОПХИМКЛ И СИ»
<
Рис. 2. Зависимость времени ожидания пакетов 2-го класса в очереди от загрузки канала
рз
Рис. 3. Зависимость времени ожидания пакетов 2-го класса в очереди от загрузки к-анала
Приближенное выражение среднего времени ожидания нагрузки 2-го класса в общей схеме с подвижной границей при числе единиц канального ресурса /V, имеет вид:
1
N
*о*ї
ЕЛ(0Р„2(^+/|, (6)
где Р^а^ + О ~ вероятность того, что пакеты нагрузки 2-го класса будут поставлены на ожидание (то есть, что количество требований превысит свободный канальный ресурс) |6).
(I
т,
■1(лТ
((Ц+0 д)‘ ,
к\ (N,+0!
Длительность ожидания пакетов 1-го класса можно определить из условия |6]
/!
Здесь следует отметить, что время ожидания пакетов нагрузки 1-го класса является одинаковым как для фиксированного, так и для адаптивного распределения ресурсов. То есть при сохранении заданного качества обслуживания высокоприоритетной нагрузки использование разделения ресурсов на основе подвижной границы дает уменьшение времени ожид ания для пакетов низкоприоритетной нагрузки.
Для получения времени ожидания нагрузки 3-го класса воспользуемся теми же соображениями, что и для нагрузки 2-го класса, учитывая, что пакеты нагрузки 3-го класса могут занимать свободный канальный ресурс, отводимый как под нагрузку 1-го, так и под нагрузку 2-го класса:
—— £ р<о"£ р(Л р„.лн-1-А- т
а3 ■ Мз («О 1-0
гдеР(ї) - вероятностьналичия і требований 2-го класса на обслуживание:
РЦ)
Л
у((АУ,+П’лУ
^ к\
к»(1 Л I
- вероятность ожидания пакетов 3-го класса
Приведенные расчетные формулы (1) — (7) справедливы для пуассоновских потоков, в то время как потоки, возникаю1цие в мультнсервисных сетях, обладают свойством самоподобия.
Чтобы учесть характер потоков современных сетей, в (7) предлагается в качестве интенсивности потока выбрать функцию:
М(Н),
(8)
где (функцию 1(Н) можно представить в виде 2Н (Н -коэффициент Хэрста, показывающий степень самоподобия трафика). Случай Н = 0,5 соответствует пуассоновскому потоку, при увеличении параметра Хэрста до единицы увеличивается степень самоподобия трафика.
Так как коэффициент использования канала
(ц - интенсивность обслуживания потока), то с учетом (8) можно записать:
Р С4ЖХ1
^ММОД я * •
На рис. 2 и 3 приводятся зависимости времени ожидания пакетов 2-го и 3-го классов соответственно. Для сравнения на этих же рисунках приводятся зависимости, полученные при (фиксированном распределении канального ресурса между потоками. Пунктирной линией на рисунках приводятся зависимости при (фиксированном разделении канального ресурса, сплош-
ной линией - при адаптивном разделении.
Исходные данные для рис. 2: N = 30, Nl = 15, NJ = 10. р, = 0.8; для рис. 3: N - 30. N. = 15, Л/, - 10. р, = 0.8. р2 = 0.8.
Расчеты времени ожидания приведены для потоков с коэффициентами Хэрста 0,5 и 0,8. Как следует из приведенных рис. 2 и 3, при увеличении степени самоподобия нагрузки ухудшаются показатели обслуживания.
Выводы. Метод адаптивного распределения ресурсов, рассмотренный в данной работе, дает существенный выигрыш в характеристиках качества обслуживания низкоприоритетных потоков по сравнению с фиксированным распределением канального ресурса.
Следует отметить, что время ожидания пакетов нагрузки 1-го класса является одинаковым как для фиксированного, так и для адаптивного распределения ресурсов. То есть при сохранении заданного качества обслуживания высокоприоритетной нагрузки использование разделения ресурсов на основе подвижной границы дает значительное уменьшение времени ожидания для пакетов низкоприоритетной нагрузки.
Библиографический список
1. Кучерявый Е. А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет / Е. А Кучерявый. -СПб. : Наука и пехника. - 2004. - 336 с.
2. Крылов В. В. Теория телетрафика и ее приложе-
нии / В. В. Крылов. С. С. Самохвалова - СПб : БВХ -Петербург. - 2005. - 288 с.
3. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ. 4.2. / М. Шварц - М.: Наука. - 1992. - 326 с.
4. Оценка состояния каналоп при интеграции данных на основе модели подвижной границы / Бычков Е. Д.. Коваленко О. Н. // Материалы VIII Международной конференции АПЭП-2006. - Т.4. - Новосибирск : НГТУ. 2006. - С.225-227.
5. Влияние самоподобия на оценку состояния каналов при интеграции речи и данных / Бычков Е. Д.. Коваленко О. И. // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А. С. Попова. - Выпуск 1.Х11. - М., 2007 -С. 252-253.
6. Клейнрок А. Теория массового обслуживания/ Л. Клейнрок - М. Машиностроение, 1979. - 432 с.
7. Самоподобие в системах массового обслуживания с ограниченным буфером / М. Н. Петров. Д. Ю. Пономарев // Электросвязь. - 2002. - N9 2. - С. 15-18.
БЫЧКОВ Евгений Дмитриевич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Системы передачи информации».
КОВАЛЕНКО Ольга Николаевна, старший преподаватель кафедры «Системы передачи информации».
Дата поступления статьи п редакцию: 28.01.2009 г.
© Бычков Е.Д., Коваленко О.Н.
УДК 681.3.06(075.8) В £ МИТРОХИН
Е. Д. БЫЧКОВ О. Н. КОВАЛЕНКО
Омский государственный университет путей сообщения
ВЛИЯНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ ОЧЕРЕДЕЙ НА ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ
При построении мультнсервисных сетей связи одной из главных задач является предоставление требуемого качества обслуживания различным видам трафика. Решить данную задачу можно с помощью классификации поступающих потоков и гибкого распределения ресурсов между очередями. В работе предлагаются математические модели наиболее распространенных способов разделения пропускной способности канала между конкурирующими потоками - РО и СВ\УРО для системы массового обслуживания М/М/Ы:п.
Ключевые слова: алгоритмы управления трафиком, приоритетное обслуживание.
Основной концепцией сетей связи следующего отраслей |1|. В настоящее время создание единой
поколения является мультисервисная сеть, целыо мультисервисной сети на базе сетей с коммутацией
организации которой является создание единой ин- пакетов (КП) сдерживает, как отмечается, например,
формационной структуры и интеллектуальной сре- в (2), плохая приспособленность сетей с К П обраба-
ды для технологических и бизнес-процессов всех тыватьтрафик реального времени.
