CC BY
115
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
УДК621.391:681
РЕАЛИЗАЦИЯ ДВУХ ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ СЕТЕВЫМИ РЕСУРСАМИ В
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ С УЧЕТОМ СОВОКУПНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ
БЕЗРУК В.М., БУХАНЬКО А.Н., БИДНЫЙ ЮМ., ДЕМИН А.Н.____________________________
Предлагается модель балансировки информационных ресурсов в мультисервисных сетях на основе децентрализованной системы управляющих агентов, преимущество которой заключается в учете выбираемых показателей качества, а также стандартной метрики протокола маршрутизации. Рассматривается адаптивный алгоритм балансировки трафика, позволяющий улучшить основные показатели качества обслуживания для частных случаев топологий сетей. Имитационное моделирование проводится с использованием специально разработанного программного комплекса. Внедрение предложенной модели и алгоритма в практические разработки способно уменьшить локальные перегрузки в отдельных узлах, адаптировать сеть к трафику, характерному для мультисервисных приложений.
Введение
Процесс развития перспективных мультисервисных телекоммуникационных систем (ТКС), являющихся базой для создания и использования сетей следующего поколения (Next Generation Network, NGN), существенно зависит от развития их средств управления. К основным таким средствам относят механизмы управления трафиком, который представляет собой информационный ресурс, а также средства распределения пропускной способности (ПС) каналов связи (КС), являющейся канальным ресурсом ТКС [1, 2].
Как показал проведенный анализ [2, 3], существующие средства управления сетевыми ресурсами, ориентированные на процессы многопутевой маршрутизации, неспособны обеспечить одновременный учет нескольких важнейших вероятностно-временных показателей ТКС, а особенно функциональной и структурной взаимосвязи ее участков, что приводит к несогласованности управляющих решений, а соответственно к нерациональному использованию сетевых ресурсов. Основной причиной рассмотренных недостатков является несовершенство моделей, мето-
30
дов и алгоритмов, положенных в основу соответствующих технологических средств управления сетевыми ресурсами.
Достаточно актуальной научной и практической тематикой на данный момент является использование децентрализованного подхода к реализации системы управления информационными и канальными ресурсами гетерогенных ТКС [4]. Децентрализованная система характеризуется отсутствием единого центра управления ТКС и представляет собой сеть распределенных агентов. Базовым элементом данной системы является управляющий агент (УА), отвечающий за определенный участок сети и обменивающийся служебной информацией с ближайшими агентами. Каждый УА является равноправным участником процесса управления, и конструктивно представляют собой интеллектуальные сетевые устройства (управляемый коммутатор, маршрутизатор, сервер доступа к услуге).
Составной частью УА являются программные процедуры управления принадлежащим ему участком ТКС. Некоторые из них рассмотрены в [5] и имеют существенный недостаток - недостаточный комплексный подход к решению задачи управления информационными потоками мультисервисной ТКС. Исходя из этого, сформулирована цель исследования - создание гибких, эффективных процедур управления динамически изменяющимся, многокритериальным, многоприоритетным трафиком участка ТКС и всей сети в целом на основе децентрализованной системы управляющих агентов.
1. Децентрализованная система управления пользовательскими информационными ресурсами в ТКС
Структурная модель ТКС (рис. 1) характеризуется множествами УА G = {g1,...,gn} и КС M = (Ш1,...,mc}. Каждый УА инцидентен некоторому подмножеству КС M с M = {m1,...,mc}, соединяющему его со смежными агентами (зонами), источниками либо получателями информации. Множество КС, в первую очередь, характеризуется значением их ПС C = {c1,...,cc}.
Главной целью рассматриваемой системы управления на основе УА является поддержка выбранных показателей качества обслуживания для обеспечения заданных параметров и характеристик передачи данных в условиях мультисервисного трафика ТКС.
Рис. 1. ТКС с управлением на основе агентов
РИ, 2011, № 1
Общая относительная загруженность отдельного УА находится следующим образом:
m m
Ё ^вхі + Ё VlKi
Z
_ i=1
УА
i=1
Ё Ni
i=1
(1)
m
где Ё ^BXi - общая входная интенсивность информа-i=1
m
ционных потоков КС, принадлежащих УА; Ё ^-вьт -
i=1
m
общая исходящая интенсивность КС агента; Ё Ni -
i=1
общая ПС КС агента.
Обобщая задачу управления информационными ресурсами, возложенную на УА, можно сказать, что ее исходными условиями является следующая совокупность данных:
- данные, касающиеся конкретного информационного пакета: узел-получатель; маршрут, назначенный пакету; приоритет пакета.
- состояние участка сети: состояние инцидентных агенту каналов, состояние смежных УА, состояние маршрутов, проходящих через определенный УА.
- набор данных, состоящий в накоплении информации УА (таблица маршрутизации, статистика отправки пакетов и т. д.).
2. Модель балансировки информационных ресурсов в ТКС на основе распределенной системы УА
Разработчики протоколов маршрутизации часто сталкиваются с проблемой определения оптимального пути доставки информации в сети со сложной топологией. При низких нагрузках высокоэффективными являются протоколы с алгоритмами однопутевой маршрутизации [ 1 ], которые обеспечивают наилучший по заданному критерию путь между двумя узлами. Но увеличение нагрузки ведет к неравномерному распределению трафика по ТКС, когда нагрузка на одни КС возрастает, а на другие - падает. Решением проблемы на уровне сетевых протоколов является внедрение таких алгоритмов управления (балансировки) трафиком, при которых рационально будет использоваться как можно большее число КС, большинство из которых внедрено в многопутевые протоколы маршрутизации с присущими им недостатками [3].
В рамках описанной модели функционирования ТКС задача балансировки информационных ресурсов локального агента может быть решена посредством поиска экстремумов для следующего целевого функционала:
e(K) = min(q^ + q2G1(K) + q3G 2(K)^ (2)
где G1 (K) - среднеквадратичное отклонение (СКО) загруженностей каналов УА;
РИ, 2011, № 1
01(K)
- Х)2
(3)
- 1 1 —
здесь x = - Ё Xj ; g2(K) 1j=1
смежных УА;
СКО загруженностей
G 2 (K)
1ТТТ.Ё (Zi - Z)2
i=1
(4)
Z 11
где Z :
= - Ё Z j ; ф - метрика используемого стандар-1j=1
тного протокола маршрутизации; q1 , q 2 , q3 - весовые коэффициенты, характеризирующие условную стоимость балансировки по метрике, загруженности каналов и агентов.
Балансировка сетевых ресурсов в представленной ТКС для каждого УА децентрализованной архитектуры заключается в нахождении вектора распределения потока (ВРП) с соответствующими ограничениями:
K = (k1,k2,...,ki), Ё ki =1, i
0<ki < 1,і = П, ^вых • ki <с^ = ГХ (5)
На основе приведенной модели базируется метод и алгоритм управления сетевыми ресурсами, который систематизирует совокупность шагов и действий, необходимых для достижения поставленной цели -сбалансированной загрузки каналов и минимизации использования канальных ресурсов в ТКС.
Для исследования предложенной модели была использована имитационная модель, которая включает до 18 УА, причем 6 из них являются составляющими ядра ТКС, а остальные - приграничными УА. Исследования проводились для различной связности узлов (от 2 до 6).
В ходе исследований сравнительному анализу подверглись следующие модели управления сетевыми ресурсами, маршрутизации и распределения сетевых ресурсов, построенных с использованием аналитических и имитационных средств моделирования [1 -3]:
М1 - модель однопутевой маршрутизации RIP; М2 -модель многопутевой маршрутизации по путям равной стоимости; М3- модель многопутевой маршрутизации по путям различной стоимости протокола IGRP; М4 - потоковая модель Галлагера; М5 -предложенная в данной работе аналитическая модель управления сетевыми ресурсами на основе распределенной агентной системы.
Ниже представлены зависимости времени задержки (рис. 2, а) и вероятности потерь пакетов (рис. 2, б) от величины нормированной абонентской нагрузки.
31
— М1 М2 —- МЭ —— М4 • М5
а
б
Рис. 2. Зависимость выбранных показателей качества от нагрузки
Использование предложенной моделиуправления (М5) в сравнении с другими рассмотренными решениями (М1 - М4) в зависимости от выбранных характеристик потока и связности УА позволяет:
- снизить среднюю задержку передачи пакетов по оптимальному пути ТКС относительно лучшей известной модели М4 в среднем на 3 - 12% (при нормированной абонентской нагрузке более 0,5);
- уменьшить суммарную вероятность блокировки пакетов вдоль оптимального пути ТКС в среднем на 6 - 11% (при нормированной абонентской нагрузке более 0,5).
3. Адаптивный алгоритм балансировки информационных ресурсов в ТКС
Применение балансировки пользовательского трафика при достаточно низких нагрузках для большинства исследованных сетевых топологий не приводит к существенному улучшению основных показателей QoS (задержка и вероятность блокировки пакетов). Этот факт обусловлен тем, что однопутевые алгоритмы маршрутизации (АМ) выбирают оптимальный по заданному критерию путь, который таковым является,
32
пока суммарная нагрузка в нем не превысит некоторого значения.
Поэтому актуальным является вопрос синтеза АМ и рассмотренной выше модели балансировки информационных ресурсов для нивелирования недостатков одного преимуществами другого. Основная идея объединения заключается в том, что при низкой и средней нагрузке управление информационными пакетами осуществляется согласно однопутевому АМ, а при высокой - происходит балансировка, при которой пакеты распределяются по КС меньшей загруженности, согласно применяемой стратегии многопутевой маршрутизации.
В данном алгоритме каждый агент формирует набор векторов распределения потока (ВРП) - функцию от предполагаемого агента-получателя (узла). Соответственно, информационные пакеты, предназначенные одному и тому же узлу, направляются в инцидентные узлу-обработчику КС согласно рассчитанным значениям ВРП. Алгоритм, позволяющий рассчитать ВРП для каждой пары (узел-обработчик (А), конечный узел (Б)), в основе содержит метод Дейкстры, который дополняется итерационным процессом и вычитанием оптимальных путей с общей матрицы ТКС. Алгоритм вычисления ВРП для некоторой пары (А, Б) можно представить в следующем виде:
1) расчет оптимального маршрута по алгоритму Дей-кстры;
2) элемент ВРП, соответствующий следующему узлу, в который должны быть переданы информационные пакеты, увеличивается на метрику оптимального маршрута (при максимизации метрики пути) или на величину, обратную метрике оптимального маршрута (при минимизации метрики);
3) определение ПС оптимального маршрута (участка пути с минимальной ПС). Если первая итерация, то запомнить ПС;
4) вычитание из элементов оптимального пути величины ПС (умноженной на некоторый коэффициент, выбираемый из экспертных соображений);
5) если ПС пути меньше ПС, вычисленной на первой итерации, в 100 раз, то переходим к следующему пункту, в противном случае - к пункту 1;
6) нормировка ВРП. Завершение алгоритма.
Процесс балансировки предназначен для изменения маршрутного решения, в случае, если первоначально выбранный путь передачи нерационален по заданным показателям состояния ТКС (чаще всего, перегрузка). Предлагается введение единого на сеть коэффициента балансировки (КБ) для следующих целей: если нагрузка в КС, выбранном АМ, больше КБ, то используется рассмотренный выше алгоритм балансировки. Если нет, то решение об отправке информационного пакета принимает однопутевой АМ.
РИ, 2011, № 1
Использование балансировки требует постоянного отслеживания состояния КС. Для определения мгновенной нагрузки в КС каждый узел должен вести учет занятости канала за некоторый небольшой промежуток времени. Загруженность КС будет равна отношению времени занятости КС к продолжительности отслеживаемого интервала.
Оценка адаптивного алгоритма балансировки информационных ресурсов проводилась на основе специально разработанного программного комплекса SimulNetwork, созданного на основе языка программирования C++ (рис. 3). Данный комплекс используется для построения имитационных моделей ТКС с децентрализованной агентной системой в соответствии с исследуемыми алгоритмами управления сетевыми ресурсами.
Лайл Тог^огт^одедармние- ДвдФЩтелъно-!
Рис. 3. Интерфейс приложения SimulNetwork
Возможности разработанного приложения включают в себя:
1. Создание ТКС с заданным количеством узлов с УА и связностью.
2. Численное задание следующих сетевых характеристик:
- ПС каждого КС;
- надежность каждого КС;
- размер буфера при каждом узле;
- скорость буферной обработки данных;
- количество параллельно обслуживаемых информационных пакетов в узле.
3. Задание характеристик источников информационных пакетов:
- средние интенсивности передаваемого трафика между двумя любыми узлами (в абсолютных и относительных единицах);
- закон распределения длины пакетов;
- средняя длина пакета;
- характер трафика (импульсный, равномерный).
4. Выбор условий, касающихся передачи трафика в сети:
- выбор метрики алгоритмов однопутевой и многопутевой маршрутизации;
- использование многопутевой маршрутизации с заданием необходимого ВРП согласно (5);
- использование балансировки информационной нагрузки с выбором коэффициента включения и с определением ограничений КС;
- выбор дисциплины обслуживания очередей (FIFO, LIFO, RED);
- использование упрощенной модели алгоритма отбрасывания пакетов в очередях узлов.
Для проведения моделирования в приложение включены следующие возможности:
1. В реальном масштабе времени работы программы:
- мониторинг состояния каждого КС;
- определение средней задержки и вероятности блокировки в каждом узле отдельно и по ТКС в целом;
- оценка времени работы реальной ТКС с теми же характеристиками;
- аналитический расчет коэффициентов готовности каждого маршрута.
2. На момент окончания моделирования:
- построение графиков зависимостей средней задержки и вероятности блокировки по ТКС в целом от поступающей от источников информации нагрузки;
- сравнение полученных результатов для нескольких сетевых настроек;
- аппроксимация графических результатов.
Для оценки предложенного в данной работе адаптивного алгоритма балансировки информационных ресурсов были использованы ячеистые топологии ТКС с децентрализованной системой управления на основе УА различной связности и размера (рис. 4).
При исследовании топологии 1 (рис. 4, а) было выбрано несколько узлов-источников трафика, соответственно, столько же узлов получателей. При моделировании топологии 2 (рис. 4, б) трафик определенного значения передавался между всеми узлами ТКС.
Результаты сравнения методов управления трафиком для двух указанных топологий приведены зависимостями вероятности блокировки -Pblok (рис. 5, 7) и задержки -т (рис. 6, 8) информационных пакетов в сети от интенсивности источников трафика (1 - однопутевая маршрутизация (OSPF); 2 - многопутевая маршрутизация (IGRP); 3 - предложенный алгоритм адаптивной балансировки).
РИ, 2011, № 1
33
Рис. 4. Исследуемые топологии ТКС с системой УА
Pilot
■ 1 X
і- ■ : і;
160 176 132 208 224
R. Мбггт/с
Рис. 5. Зависимость Pblok (топология 1)
Т. мс
160 176 192 203 224
R; Мбит/с
Рис. 6. Зависимость T (топология 1)
Рис. 7. Зависимость Pbiok (топология 2)
Рис. 8. Зависимость T (топология 2)
Исходя из результатов имитационного моделирования, можно сделать вывод, что, в зависимости от используемой топологии ТКС с соответствующей децентрализованной системой управления на основе УА, предложенный алгоритм адаптивной балансировки информационных ресурсов позволяет:
- уменьшить вероятность блокировки относительно широко используемого многопутевого АМ IGRP в среднем на 12 - 25%;
- уменьшить среднее время задержки в ТКС в среднем на 10 - 25%.
Таким образом, исходя из результатов исследования, с точки зрения векторной оптимизации [6] данный алгоритм является наиболее эффективным, исходя из выбранных двух показателей качества: задержки и вероятности блокировки.
Выводы
По результатам исследования можно сделать следующие заключения:
1. Разработана математическая модель динамического управления сетевыми ресурсами. Предложенная модель имеет ряд преимуществ: учет динамики про-
34
РИ, 2011, № 1
цессов в мультисервисных гетерогенных ТКС; обеспечение адаптивной балансировки информационных ресурсов, как одиночного УА, так и всей сети в целом; совместимость с существующими АМ.
2. Разработанный адаптивный алгоритм управления сетевыми ресурсами превосходит однопутевые АМ на любых сложных топологиях ТКС по основным показателям QoS, позволяя повысить максимальные ПС в сети на 10-22%.
Результаты сравнения с многопутевыми АМ зависят от исследуемой топологи, однако в частных случаях разработанный метод при высоких сетевых нагрузках дает меньшие средние задержки и вероятности блокировки, тем самым увеличивая ПС в сети на 3-10%.
3. Внедрение предложенной модели и алгоритма в практические разработки способно уменьшить локальные перегрузки в отдельных узлах, адаптировать сеть к изменяющемуся, многокритериальному, многоприоритетному трафику, характерному для мультисервисных ТКС.
Литература: 1. Вегешна Ш. Качество обслуживания в сетях IP / Пер.с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2003. 386 с. 2. Лемешко А.В. Динамическая модель балансировки буферных и канальных ресурсов транспортной сети телекоммуникационной системы [Электронный ресурс] / А.В. Лемешко, Д.В. Симоненко // Проблеми телекомунікацію 2010. № 2 (2). С. 42 - 49. http:// pt.journal.kh.ua/2010/2/2/102_lemeshko_dynamic.pdf. 3. Математичні основи теорії телекомунікаційних систем / За загал. ред. Поповського В.В. Харків: ТОВ «Компанія
СМІТ». 2006. 564 с. 4. Степанов А.Н. Архитектура вычислительных систем и компьютерных сетей. СПб: Питер. 2007. 512с. 5. Буханько А.Н., Безрук В.М., Дуравкин Е.В. Алгоритмы управления каналами связи интеллектуального агента участка сети // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». 2009. № 645. С. 68 - 72. 6. Безрук В.М. Векторная оптимизация и статистическое моделирование в автоматизированном проектировании систем связи. Харьков: ХНУРЭ, 2002.
Поступила в редколлегию 12.03.2011
Рецензент: д-р техн. наук, проф. Саваневич В.Е.
Безрук Валерий Михайлович, д-р техн. наук, зав. каф. сетей связи ХНУРЭ. Научные интересы: оптимизация сетей, планирование проводных и мобильных информационных сетей. Адрес: Украина, 61166, Харьков, пр. Ленина, 14, тел. (057) 702-14-29.
Буханько Александр Николаевич, канд. техн. наук, ст. пр. кафедры сетей связи ХНУРЭ. Научные интересы: нечеткая логика в телекоммуникациях, алгоритмы балансировки трафика. Адрес: Украина, Харьков, 61000, ул. Гв. Ши-ронинцев, 123, кв. 55, тел. (057) 778-47-09.
Бидный Юрий Михайлович, канд. техн. наук, доцент каф. сетей связи ХНУРЭ. Научные интересы: разработка моделей протоколов управления информационных сетей. Адрес: Украина, 61000, Харьков, ул. Харьковская набережная, 9, кв. 8, тел. (057) 706-11-81.
Демин Артем Николаевич, магистрант кафедры сетей связи ХНУРЭ. Научные интересы: имитационное моделирование составляющих сетей и их алгоритмов управления. Адрес: Украина, 61000, Харьков, ул. Героев Труда, 28, кв. 165, тел. 0631868206.
РИ, 2011, № 1
35
