CC BY
199
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
Определение вероятностно-временных характеристик процесса функционирования системы управления сетью передачи данных при поддержании
показателей QoS
Канаев А. К., Сахарова М. А., Бенета Э. В.
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург, Россия
kanaevak@mail.ru, zuvakamariya@mail.ru, elinabeneta@yandex.ru
Аннотация. Предложена математическая модель для определения вероятностно-временных характеристик процесса функционирования системы управления сетью передачи данных с использованием систем поддержки принятия решений, ориентированной на поддержание заданных показателей качества обслуживания QoS. Применение систем поддержки принятия решений при управлении сетями передачи данных позволяет выполнять задачи по своевременному обнаружению отклонений параметров QoS в условиях ограниченных временных и вычислительных ресурсов.
Ключевые слова управление сетями, сети передачи данных, системы поддержки принятия решений, топологическое преобразование стохастических сетей, нейронные сети, качество обслуживания.
Введение
Для обеспечения бесперебойной работы всех компонентов сети передачи данных (СПД) и предоставления пользователям услуг заданного качества требуется такая система управления (СУ), которая будет своевременно обнаруживать отклонения параметров качества обслуживания (QoS) СПД от требуемых значений и затем оценивать техническое состояние сети. При ограниченных временных и вычислительных ресурсах это можно сделать, используя специальные системы поддержки принятия решений (СППР). Однако для использования СППР в управлении СПД при оценке технического состояния сети и формировании плана восстановления ее работоспособности необходимо применять средства интеллектуального анализа данных.
В настоящей статье предложена блок-схема процесса функционирования СУ СПД с использованием СППР, для которого реализована математическая модель определения вероятностно-временных характеристик процесса, ориентированная на поддержание заданных показателей QoS.
Показатели качества обслуживания в сетях передачи данных
Под качеством обслуживания (QoS) понимается полезный эффект от обслуживания, который определяется сте-
пенью удовлетворения пользователя как от полученной услуги, так и от самой системы обслуживания [6, 8].
Для формирования решений в СУ СПД по оценке технического состояния СПД установим следующие группы диагностических показателей QoS [3, 8]:
• сетеориентированные параметры QoS, которые непосредственно связаны с определением уровня сетевого совершенства: учитываются ресурсные возможности СПД, определяется готовность ресурсов СПД к использованию, оценивается качество передачи информации.
Например [11, 12], IPLRmax (показатели потерь IP-пакетов во время их транспортировки - вероятность потери пакетов), IPSLBRmax (показатели потерь последовательностей IP-пакетов во время их транспортировки - коэффициент потерь IP-пакетов), IPERmax (показатели некорректной транспортировки IP-пакетов - количество пакетов с ошибками), Кг min (показатели эксплуатационной надежности сетевого оборудования - коэффициент готовности оборудования);
• сервисориентированные параметры качества обслуживания QoS, которые непосредственно связаны с определением качества предоставления услуги, имеющей такие потребительские свойства: обеспеченность, удобство пользования, действенность (доступность, целостность, непрерывность), безопасность использования.
Например [11, 12], IPTDmax (показатели задержки в передаче IP-пакетов - граница непревышения среднего значения величины задержек пакетов), IPDVmax (показатели вариаций в задержке IP-пакетов - граница непревышения среднего значения вариации задержек пакетов), Pmax (IPTDmax) (показатели задержки в передаче IP-пакетов - порог допустимой вероятности превышения значения IPTDmax), PIPSAmin (PIA-показатели доступности сетевой услуги - нижняя граница допустимого процента времени доступности услуги), TIPUmax (TIU - показатели доступности сетевой услуги - верхняя граница допустимого времени недоступности услуги).
Также выделяют группу показателей сервис/сетенезави-симых, которые не связаны с определением качества услуги или уровня сетевого совершенства. Однако в статье они рассматриваться не будут.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
30
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
Процесс функционирования системы управления сетью передачи данных, обеспечивающей
ПОДДЕРЖАНИЕ ЗАДАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ
Процесс функционирования СУ СПД при периодических запросах на оценку технического состояния СПД на уровне управления сетью (NMS) классической концепции управления сетями связи (TMN) [2, 9, 10] осуществляется через равные интервалы времени, при этом должны поддерживаться непрерывный контроль параметров QoS СПД и постоянное пополнение новыми знаниями базы данных СУ СПД.
Блок-схема процесса функционирования СУ СПД представлена на рис. 1.
В качестве примера рассмотрим пуассоновский закон распределения случайных величин. Однако можно исполь-
Рис. 1. Блок-схема процесса функционирования СУ СПД при измерении параметров QoS СПД
зовать и другие законы распространения случайных величин. В данном случае случайными величинами являются запросы на оценку состояния по данным показателей QoS СПД [5].
Пусть на вход СУ СПД поступает пуассоновский поток запросов на оценку состояния СПД с функцией распределения (ФР) W(t) и реализуется за время tw.
Оценка технического состояния СПД выполняется с ФР Z(t) за время t, далее измеряются параметры QoS, которые включают измерение и определение сетеориентированных показателей QoS СПД за время tb c ФР B(t) и сервисориентированных показателей QoS за время tm c ФР M(t), результаты которых обрабатываются за время tt c ФР L (t) в СУ СПД с помощью СППР или самостоятельно лицом, принимающем решение (ЛПР).
После анализа диагностических данных параметров QoS СПД принимается решение о необходимости восстановления СПД. Если все показатели параметров QoS соответствуют нормативным значениям исправного состояния СПД, то с вероятностью (1-Pv) за время t с ФР H(t) цикл управления СУ СПД завершается.
Если хотя бы один показатель параметра QoS не соответствует нормативным значениям исправного состояния СПД, то необходимо провести ряд мероприятий по восстановлению работоспособного состояния СПД, а именно: определить причину изменения показателей QoS СПД за время t с ФР X(t), изменить параметры СПД за время tk c ФР K(t). Далее с помощью системы технической диагностики (СТД) проводят восстановление СПД за время tv с ФР V(t).
По окончании восстановительных работ проводят контрольные измерения показателей QoS СПД, чтобы убедиться в достоверности восстановления требуемого состояния СПД.
Определение вероятностно-временных
ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
су спд
Для оценки оперативности функционирования СУ СПД можно использовать различные модели (графо-аналитические, марковские цепи, топологическое преобразование стохастических сетей (ТПСС) и другие) [4, 5, 13, 14].
Модель ТПСС позволяет декомпозировать сложный процесс на элементарные процессы, каждый из которых будет характеризоваться функцией распределения или средним временем выполнения процесса [13, 14]. Модель ТПСС будем использовать для решения поставленной задачи.
Представим этапы разработки математической модели процесса функционирования СУ СПД при помощи ТПСС [13]:
1 этап - качественно описывается процесс функционирования СУ СПД, предусматривается пошаговая декомпозиция процесса на множество элементарных процессов, определяются параметры процесса, условия функционирования СУ СПД, внутренние и внешние взаимосвязи;
2 этап - определяются исходные данные для описания каждого элементарного процесса, функция плотности, вероятности времени реализации элементарных процессов и соответствующие им преобразования;
3 этап - составляется стохастическая сеть. При описании процесса функционирования СУ СПД согласно блок-схеме
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
31
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
(рис. 1) решается основная задача СУ - восстановление требуемого состояния СПД;
4 этап - производится топологическое приведение стохастической сети к эквивалентной, при этом эквивалентная функция определяется из топологического уравнения Мейсона согласно выражению [13, 14]:
к .
н = 1+Х (-1)к Q3 (s) = 0. (1)
к=1
Эквивалентная функция Qa (s) для сети произвольной структуры имеет вид
П fj (s)
Qa (S) = ~M-----------, (2)
1+ X (-1)l W (S)
l=1
где к - количество функций f (s) в прямой цепи стохастической сети;
5 этап - определяются вероятностно-временные характеристики СС при помощи метода двухмоментной аппроксимации.
Вероятность своевременной передачи заявок является характеристической функцией, позволяющей определить к-е начальные моменты случайного времени реализации стохастической сети. Первый начальный момент, или математическое ожидание случайного процесса, можно представить в виде выражения
M к =(-1) "dk
Q(s)
Q(0)
Js=0
(3)
Отсюда среднее время передачи заявки на измерение, определяемое как начальный момент первого порядка,
d
ds
Q( s) Q(0)
s=0
(4)
Дисперсия времени передачи заявки на измерение D [tj, определяемая как второй центральный момент, представлена выражением
D[tn ]
d2 " Q(s)' 1 d " Q( s)'
ds2 L Q(0) J t-5 II О a. >! L Q(0) J
(5)
6 этап - оценивается эффективность исследуемой системы.
Вычисление математического ожидания и дисперсии позволяет приближенно определить функцию распределения времени передачи как неполную гамма-функцию [7, 8]:
F (t) =
0, t < 0;
t ц“
J ^ ч ха-1 exp[-px]dx, t > 0,
ю1"
Г(а)
(6)
где а =
—2
%
D[tn ]
параметры формы; р
%
D[tn ]
- параметры
масштаба.
Процесс функционирования СУ СПД при периодических запросах на оценку технического состояния СПД представлен на рис. 2 в виде стохастической сети, под которой понимается совокупность взаимосвязанных узлов (вершин) и ветвей [13], соединение которых соответствует блок-схеме процесса функционирования СУ СПД (см. рис. 1).
Для определения вероятностно-временных характеристик процесса функционирования СУ СПД с помощью метода ТПСС введем следующие ограничения и допущения:
1) функции распределения случайных величин относятся к классу экспоненциальных;
2) вероятности, соответствующие ветвям стохастической сети, определяются статистическими методами;
3) время реализации отдельных операций искомого процесса имеют экспоненциальное распределение;
4) модель предполагает отсутствие новых заявок до окончания обработки предыдущей;
5) потоки заявок являются неконкурирующими.
Необходимо определить функцию распределения Qk (t) и
среднее время реализации цикла управления СУ СПД.
Для исследуемой стохастической сети процесса функционирования СУ СПД (рис. 2) эквивалентная функция Qk (t), имеет следующий вид в соответствии с выражением (2):
Qk (s) =
i
w + s z + s b + s m + s l + s
■ Pv ■
h + s
1-
m
z + s b + s m + s l + s
l x
l (1 - Pv) x
(7)
x + s k + s v + s
Таким образом, для исследуемой стохастической сети (рис. 2) начальный момент случайного времени реализации СС модели функционирования СУ СПД при s = 0 будет M1 (0) = 189,1. Дисперсия времени передачи заявки на измерение, определяемая как второй центральный момент по выражению (5), для s = 0 составит D = 3,903 10 4.
Для определения функции распределения как неполной гамма-функции параметры формы при заданных исходных данных а = 0,916 и масштаба р = 4,845 10-3 .
бед
Рис. 2. Стохастическая сеть процесса функционирования СУ СПД при измерении параметров QoS
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
32
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
На рис. 3 представлена функция распределения времени реализации цикла управления СУ СПД при изменении вероятности Pv, при котором определяется вероятность появления мероприятий по восстановлению СПД. При увеличении времени реализации цикла управления растет значение вероятности завершения цикла управления за отведенное время. На рис. 3 показано, что с ростом значения вероятно-
^<\Pv = 0,8 \ Pv = 0 7
У Pv = 0,5
о *----------------------------------------------
0 200 400 t, мин
Рис. 3. Функция распределения времени реализации цикла управления СУ СПД
без использования СППР. Таким образом, при уменьшении времени на реализацию процесса передачи, сбора и обработки диагностической информации СПД tl уменьшается и среднее время T (Pv) реализации цикла управления СУ СПД.
Заключение
Предложенная модель для определения вероятностновременных характеристик процесса функционирования СУ СПД, обеспечивающей поддержание показателей QoS, работоспособна и чувствительна к изменению исходных данных, а результаты моделирования согласуются со статистическими данными по затрачиваемому времени на восстановление СПД.
Предложенная модель может применяться при различных законах распределения случайных величин, что позволяет сделать вывод о ее гибкости.
Расширить математическую модель процесса функционирования СУ СПД можно за счет добавления подпроцессов или декомпозиции отдельных подпроцессов в отдельную стохастическую сеть.
Результаты представленной математической модели можно учитывать при разработке методики функционирования СППР в структуре СУ СПД.
сти Pv значительно увеличивается время реализации цикла управления СУ СПД.
С помощью представленной математической модели можно определить среднее время T (Pv) реализации цикла управления СУ СПД (рис. 4), который включает ряд меро-
T(Pv)
1,5103
1103 500 0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Pv
Рис. 4. Среднее время реализации цикла управления СУ СПД
приятий по восстановлению СПД, обеспечивающей выполнение требований к QoS.
Выявлено, что значение среднего времени реализации цикла управления СУ СПД при увеличении вероятности появления события Pv зависит от времени обработки диагностических показателей QoS СПД. Причем существенная разница значений среднего времени T (Pv) наблюдается при значениях вероятности Pv более 0,4 для разных значений времени обработки показателей QoS tl.
Например, при использовании нейронных сетей для анализа данных затрачивается ty = 0,3 мин, при этом T (Pv) существенно меньше, чем в случае, если обработку полученных диагностических показателей проводит администратор сети
Литература
1. Буренин А. Н. Теоретические основы управления современными телекоммуникационными сетями: монография / А. Н. Буренин, В. И. Курносов. - М.: Наука, 2011. -464 с.
2. Гребешков А. Ю. Управление сетями электросвязи по стандарту TMN: учеб. пособие / А. Ю. Гребешков. - М.: Радио и связь, 2004. - 155 с.
3. Игнациук П. Контроль перегрузки в сетях передачи данных [Congestion control in data transmission networks] / П. Иг-нациук, А. Бартожевич. - Лодзь: Спрингер, 2013. - 379 с.
4. Канаев А. К. Математическая модель процесса функционирования системы управления сетью передачи данных при запросах на определение технического состояния СПД / А. К. Канаев, М. А. Сахарова, Е. В. Скуднева // Изв. ПГУПС. - 2015. - № 1 (42). - С. 91-98.
5. Канаев А. К. Модель процесса функционирования системы управления сетью передачи данных при определении технического состояния элементов сети / А. К. Канаев, М. А. Сахарова // Транспорт Урала. - 2015. - № 2 (45). -
С. 48-51.
6. Канаев А. К. Поддержание заданных показателей качества обслуживания в условиях отсутствия информации о видах аномалий в СПД / А. К. Канаев, М. А. Камынина // Геополитические факторы устойчивого развития Арктики и инновационные технологии прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций: тезисы докл. VI Междунар. конгресса науч.-практич. конф., СПб., 15-16 ноя. 2013 г. -СПб., 2013. - С. 158-163.
7. Канаев А. К. Формирование элементов системы управления сетью передачи данных с применением аппарата нейронных сетей / А. К. Канаев, М. А. Камынин, Е. В. Опарин // Бюл. результатов науч. исследований. - 2012. - № 3 (2). - С. 47-55.
8. Коханович Г. Ф. Сети передачи данных / Г. Ф. Кохано-вич, В. М. Чуприн. - Киев: МК-Пресс, 2006. - 272 с.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
33
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
9. M.3000 Обзор рекомендаций TMN: Рекомендация сектора ITU по телекоммуникациям. Сер. M. - 2000.
10. M.3400 Обзор рекомендаций TMN: Рекомендация сектора ITU по телекоммуникациям. Сер. M. - 2000.
11. Необходимость производительности сети для услуг IP: Рекомендация Междунар. союза электросвязи. Сер. Т, Y.1451. - 2002.
12. Передача IP-пакетов и предоставление параметров производительности: Рекомендация Междунар. союза электросвязи. Сер. Т, Y. 1540. - 2002.
13. Привалов А. А. Метод топологического преобразования стохастических сетей и его использование для анализа систем связи ВМФ / А. А. Привалов. - СПб.: ВМА, 2000. - 166 с.
14. Привалов А. А. Моделирование процесса управления в единой системе мониторинга и администрирования связи ОАО «РЖД» / А. А. Привалов, А. П. Вандич, Е. В. Опарин // Цели развития тысячелетия» и инновационные принципы устойчивого развития арктических регионов: тезисы докл. IV Междунар. конгресса, СПб., 24-25 ноя. 2011 г. - СПб.,
2011. - С. 130-133.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
34
Intellectual Technologies on Transport. 2015. No 3
Determination Probability-Time Characteristics of the Process Functioning Management System Network While Maintaining QoS Performance
Kanaev A. K., Sakharova M. A., Beneta E. V Petersburg State Transport University St. Petersburg, Russia
kanaevak@mail.ru zuvakamariya@mail.ru elinabeneta@yandex.ru
Abstract. In the article propose a mathematical model the probability-time characteristics of the process functioning system data network employment decision support systems, focused on maintaining the quality of service parameters specified QoS. The use of decision support systems in the management of data networks allows you to perform tasks for the timely detection of deviations QoS parameters in a limited time and computing resources.
Keywords: management of networks, data networks, decision support systems, topological transformation of stochastic networks, neural networks, quality of service.
References
1. Burenin A. N., Kurnosov V. I. Teoreticheskiye osnovy upravleniya sovremennymi telecommunikatsyonnymi setyami [Theoretical Basis of Modern Telecommunication Networks Management]. Moscow, Nauka, 2011. 221 p.
2. Grebeshkov A.Yu. Upravleniye setyami electrosvyazi po standartu TMN: uchebnoe posobie [Management of Telecommunication Networks on Standard TMN: Study Guide]. Moscow, Radio i svyaz, 2004. 155 p.
3. Ignaciuk P., Bartoszewicz A. Congestion control in data transmission networks. Lodz, Springer, 2013. 379 p.
4. Kanaev A. K., Sakharova M. A., Skudneva E. V. A Mathematical Model of the Process Management System Data Network in the Request for the Technical Condition of the SAP [Matematicheskaya model processa funktsionirovaniya sistemy upravleniya setyu peredachi dannykh pri zaprosakh na opredele-nie tekhnicheskogo sostoyaniya SPD]. Izvestiya PGUPS [News PGUPS], 2015, no. 1 (42), pp. 91-98.
5. Kanaev A. K., Sakharova M. A. Model of Management System Data Network in Determining the Technical Condition of the Network Elements [Model protsessa funktsionirovaniya sistemy upravleniya setyu peredachi dannykh pri opredelenii tekhnicheskogo sostoyaniya elementov seti]. Transport Urala [Transp. Urals], 2015, no. 2 (45), pp. 48-51.
6. Kanaev A. K., Kamynina M.A. Maintaining a Set of Indicators of Quality of Service in the Absence of Information about the Kinds of Anomalies in the SPD [Podderzhaniye zadannykh poka-zateley kachestva obsluzhivaniya v usloviyakh otsutstviya infor-
matsii o vidakh anomalii v SPD]. Trudy “Nauchno-praktiches-kaya konfereciya ” (Proc. “Geopolitical factors of sustainable development of the Arctic and innovative technologies to predict and prevent emergencies”). St. Petersburg, 2013, pp. 158-163.
7. Kanaev A. K., Kamynina M. A., Oparin E. V. Formation of Components of Network Management Data Using the Neural Network Apparatus [Formirovaniye elementov sistemy uprav-leniya setyu peredachi dannykh s primeneniem apparata neyron-nykh setey]. Byulleten rezultatov nauchnykh issledovaniy [Bulletin of research results], 2012, no. 3 (2), pp. 47-55.
8. Kokhanovich G. F., Chuprin V M. Data Transfer Networks [Seti peredachi dannykh]. Kiev, MK-Press, 2006. 272 p.
9. TMN and Network Maintenance: International Transmission Systems, Telephone Circuits, Telegraphy, Facsimile and Leased Circuits. Telecommunications Management Network. ITU-T M.3000 Telecommunication standardization sector of ITU, Ser. M: Overview of TMN Recommendations, 2000.
10. TMN and Network Maintenance: International Transmission Systems, Telephone Circuits, Telegraphy, Facsimile and Leased Circuits. Telecommunications Management Network TMN Management Functions. ITU-T M.3400 Telecommunication standardization sector of ITU, Ser. M: Overview of TMN Recommendations, 2000.
11. Network Performance Objectives for IP Based Services. ITU-T Recommendation Y.1541. 2002.
12. IP Packet Transfer and Availability Performance parameters. ITU-T Recommendation Y.1540. 2002.
13. Privalov A.A. The Method of the Topological Transformation of Stochastic Networks and its use for the Analysis of Communication Systems of the Navy [Metod topologicheskogo preobrazovaniya stokhasticheskich setey i ego ispolzovaniye dlya analiza sistem svyazi VMF]. St. Petersburg, VMA, 2000. 166 p.
14. Privalov A.A., Vandich A. P., Oparin E. V. Simulation Process Management in a Single System for Monitoring and Communication Manager of JSC “Russian Railways” [Modelirovaniye protsessa upravleniya v edinoy sisteme monitoringa I adminis-trirovaniya svyazi OAO “RZHD”]. Trudy “IV mezhdunarodniy kongress” (Proc. “Millennium Development Goals and the innovative principles of sustainable development of the Arctic regions”). St. Petersburg, 2011. pp. 130-133.
Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. № 3
35
