CC BY
4MEANS OF COMMUNICATION EQUIPMENT. Iss. 1 (141). 2018
К.Ю.Цветков,
доктор технических наук, профессор
К.В.Ушанев
Военно-космическая академия имени А.Ф.Можайского
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФАКТОРА СТРУКТУРНЫХ СВОЙСТВ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ НА РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО СИНТЕЗА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ
Рассматриваются вопросы обработки нестационарного трафика с применением новых механизмов «Traffic shaping» и «Traffic Policing» для достижения необходимого качества передачи информации в телекоммуника-
ционных транспортных системах.
В современном мире широкое развитие и применение получили высокоскоростные сети связи. Активность развития таких сетей является стремительной во многом благодаря востребованности на массовом уровне услуг сети Интернет, появлению новых приложений (1Р-телефония, 1РТУ), работающих в режиме реального времени, мультимедийных приложений, а также развитию сотовых сетей связи. Все это привело к необходимости передачи по сети различных видов трафика, в том числе, чувствительного к задержкам. Однако, даже значительно возросшие в последнее время пропускные способности каналов и серверов могут оказаться недостаточными из-за продолжающегося роста интенсивности трафика, повышения его структурной сложности, а также повышения требований к качеству обслуживания абонентов. В связи с этим всё большую роль играют методы проектирования, адекватность математических моделей, используемых при этом, в том числе с учетом характера трафика.
Используемые в настоящее время методы параметрического синтеза базируются на применении классических математических моделей потоков, которые хорошо себя зарекомендовали при проектировании сетей с коммутацией каналов, таких как телефонные сети. Современные исследования трафика, передаваемого в транспортных сетях (ТС), показывают, что его стати-
стические характеристики отличаются от тех, которые приняты в классической теории телетрафика. Использование представления о том, что объединение большого числа потоков от независимых источников информации приводит к получению процесса, описываемого пуассо-новским потоком, не соответствует истине. Это приводит к тому, что использование традиционных методов расчета параметров ТС и их вероятностно-временных характеристик (ВВХ) приводит к неверным результатам, что вызывает недооценку нагрузки.
Последние исследования свойств информационных потоков в мультисервисных ТС показали, что использование моделей самоподобных (фрактальных) процессов позволяет более точно описывать трафик, передаваемый в данных системах. С практической точки зрения это можно объяснить высокой изменчивостью интенсивности трафика и, как следствие, высокой пачеч-ностью поступления пакетов в узел сети при высокой скорости передачи данных, что приводит, из-за ограниченности буфера, к потерям пакетов.
В отличие от пуассоновских процессов, самоподобные характеризуются наличием последействия: вероятность поступления следующего события зависит не только от времени, но и от предыдущих событий. Это означает, что число текущих событий может зависеть от числа пре-
ТЕХНИКАСРЕДСТВ СВЯЗИ, № 1 (141), 2018
дыдущих событий в отдаленные промежутки времени.
Исследование влияния самоподобных свойств информационного трафика на качество обслуживания абонентов представляется важным, поскольку при наличии свойства самоподобия, качество обслуживания (QoS — Quality of Service), как правило, ухудшается по сравнению с тем, что наблюдалось бы, в случае пуассонов-ского трафика. Учет самоподобных (фрактальных) свойств трафика позволит более точно описать и воспроизвести информационный трафик, что, в свою очередь, обеспечит возможность получения показателей QoS, соответствующих реально наблюдаемым. Поэтому актуальными представляются исследования свойств самоподобия трафика информации, их влияния на характеристики QoS в ТС и оптимизация входных параметров ТС с целью обеспечения заданного QoS.
В этом случае необходимо установить взаимосвязь в виде аналитических выражений между параметрами передаваемых потоков и параметрами качества обслуживания. Полученные в результате зависимости необходимо использовать в составе ограничений и целевой функции при решении задач параметрического синтеза. Актуальными при решении данных задач в настоящее время являются методы управления интенсивностью сетевого трафика. Выделяют два основных направления.
1. Аппроксимация поведения трафика на длительных временных интервалах. Используя прогнозируемые данные, возможно создавать
эффективные алгоритмы управления трафиком. С практической точки предсказание величины возможной пиковой нагрузки и времени ее появления является очень важным атрибутом для принятия соответствующих мер по обеспечению качества обслуживания QoS.
2. Использование механизмов Traffic shaping (TS) и Traffic Policing (TP), суть которых заключается в следующем:
— с помощью TS сглаживается трафик и пересылается с постоянной интенсивностью путем постановки в очередь (буферизации) пакетов, интенсивность передачи которых превысила среднее значение;
— механизмом TP отбрасываются пакеты, интенсивность которых выше согласованной скорости передачи. С одной стороны, так как в TS не допускается отбрасывания пакетов, является положительным для управления передачей информации реального времени (речь, видео). С другой стороны - вносятся задержки, связанные с буферизацией, что отрицательно сказывается на характеристиках передаваемого трафика.
Предлагаемые методы параметрического синтеза могут быть использованы в процессе проектирования и являются обоснованием для выбора значений параметров конфигурации телекоммуникационного оборудования в узлах сети при планировании и эксплуатации мульти-сервисных ТС, а также составлении спецификаций устанавливаемого оборудования, при развертывании новых и модернизации существующих мультисервисных ТС.
