Застосування методу атев-прогнозування для зменшення інтенсивності завантаження каналів комп'ютерних мереж Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.[942+772]

застосування методу атев-прогнозування для зменшення 1нтенсивност1 завантаження канал1в комп'ютерних мереж О.Ю. Федевич1'2

Розглянуто сучасний стан зростання обсяпв даних у комп'ютерних мережах. Проана-лiзовано данi корпорацп Cisco. Описано розроблену комп'ютерну iмiтацiйну модель ме-режi за допомогою програмного забезпечення OMNeT++. Здiйснено iмiтацiйне моде-лювання двох топологiй комп'ютерних мереж, отриманих з бази даних проекту The Opte Project. Ефектившсть запропонованого методу Ateb-прогнозування трафшу потоку доведено експериментально, на основi розроблених iмiтацiйних моделей комп'ютерних мереж. Показано, що завдяки застосуванню запропонованого методу Ateb-прогнозуван-ня середня затримка передавання пакетiв зменшилась на 12-14 %, а максимальна зат-римка передавання пакетiв вiдповiдно зменшилась на 14-19 %. Експерименти прошюс-тровано графiками.

Ключовi слова: трафiк потоку, комп'ютерна мережа, iмiтацiйна модель, OMNeT++, The Opte Project, Ateb-прогнозування.

Вступ. CTpiMKe вдосконалення та розширення топологш та можливостей комп'ютерних мереж на сьогодш породило велику кiлькiсть проблем, серед яких окремим класом постають проблеми покращення за рiзними критерiями передавання iнформацiï через вузли комп'ютерно1 мережi. Враховуючи всi тепе-ршш вимоги до комп'ютерних мереж передавання даних у рiзних сферах дяль-ностi людини, можна зазначити, що наявш проблеми загалом дуже сповшьню-ють розвиток iнформацiйних технологiй у галузi високошвидкiсного передаван-ня даних.

Основним завданням комп'ютерно1 мережi з погляду транспортування ш-формацiï - е, по суп, передавання шформацл вiд вузла-вщправника до вузла-отримувача, що зазвичай вимагае кшькох транзитних пересилань. З цих причин випливае, що удосконалення алгоритмов маршрутизацiï може iстотно покращи-ти продуктивнiсть роботи вузлiв комп'ютерно!' мережi.

Телекомунiкацiйнi системи на сучаснш стадiï розвитку трансформувались зокрема й у складш та неструктурованi гетерогенш комп'ютернi мережi, в яких здшснюеться передавання iнформацiï мiж серверами та ктентами за допомогою рiзнотипного вузлового обладнання [1].

Термiном "трафш" позначають осяг передано!' iнформацiï за одиницю часу або кiлькiсть пакетов за одиницю часу [2]. Своею чергою, пропускна здатнiсть формуе обмеження трафiку мережi, яке iснуе залежно вiд програмного та апа-ратного забезпечень на дiлянцi телекомунiкацiйноï мережi [3].

Мережi е невiд'емною частиною бiзнесу, освiти, державного управлiння та повсякденних комунiкацiй. Мобiльнi IP-мережi розвиваються в основному за рахунок комбшацц вiдеотрафiку, трафiку соцiальних мереж i сучасних додаткiв для спiльноï роботи. Вони отримали назву вiзуальноï мереж! На основi прогно-

1 acnip. О.Ю. Федевич - НУ "Львгвська полiтехнiка";

2 наук. кергвник: доц. 1.М. Дронюк, канд. фiз.-мaт. наук, НУ "Львгвська nолiтехнiкa"

з1в корпорацп Cisco [4] щодо обсягу трафшу даних до 2020 р. на рис. 1 та 2 показано picT та розподш трафшу за типом та розподш за крашами.

200000

150000

100000

50000

Файли I Веб I Вщео

2015 2016 2017 2018 2019 2020

Рис. 1. Графш, що вгдображае обсяг трафшу за типом ужитшв на nepiod 2015-2020pp.

в 1

в з ■

\ш - ! = 1 _ = = §

-1 i i i

и Решта Австрали та Океанм

■ Корея

■ Ыдонезт

■ Китай

■ Решта 3axiflH0i Свропи Великобритания

■ 1тал|я

■ Франтя

■ Полыца

■ Решта ЛагинськоГ Америки

■ Мил1 Аргентина

■ ГЪвденна Африка

■ Канада

Нова Зеланд1я I Япон1я

I |НД|Я

I Австрал1я I Швец1я 11спанш Шмеччина I Решта Центрально! та СхщноТ Свропи I Рост I Мексика I Бразитя

I Решта Близького Схвду та Африки Сэдувська арав1я I США

2015 2016 2017 2018 2019 2020

Рис. 2. Графт, що sidodpamae обсяг трафшу за кратами на nepiod 2015-2020pp.

Зпдно з наведеними вище графшами, що показують дат, яш можна перевь рити у вшьному доступi, можна побачити, що до 2020 р. обсяг загального трафшу зб1льшиться в 3 рази, порiвняно з обсягом трафшу в 2015 р. Збшьшення обсягу трафшу, своею чергою, спричинить зростання навантаження на складовi частини комп'ютерно! мережi, зокрема на маршрутизатори та комутатори, що може призвести до падiння ефективностi !х роботи та спричинити втрати корисно! шформацп, що негативно позначиться як на робот комп'ютерних мереж за-галом, так i на щоденнш дiяльностi людини в рiзниx галузях.

Враховуючи темпи зростання обсяг корисно! шформацп для передавання через комп'ютерт мережi, виникае потреба у методах, засобах, алгоритмах та шформацшних технологшх, якi забезпечуватимуть ефективне використання ре-сурсiв комп'ютерних мереж та забезпечуватимуть якють та надiйнiсть передавання корисно! шформацп в таких мережах.

Тому мета цього дослщження - показати ефективтсть методу Ateb-прог-нозування за допомогою розроблено! комп'ютерно! iмiтацiйно! моделi.

Метод Ateb-прогнозування. Математичний апарат Ateb-функцш дав змо-гу розв'язати анаттичт системи диференцiальниx рiвнянь, що описують штот-

но нелшшш процеси у системах з одним ступенем вшьносп [3]. Для прогнозу-вання трафiку потоку в комп'ютернш мережi використано диференцiальне р1в-няння, що описуе коливний рух з малим збуренням у виглядi

x + S2x\x\ = f(e,x,x,t), (1)

де: x(t) - кшькють пакетiв в меpежi в момент часу t; d - константа, яка визначае величину перюду коливання тpафiку; f (e, x, x, t) - довiльна аналiтична функцiя, яка використовуеться для моделювання малих вiдхилень Ipафiку ввд основно!' компоненти коливань; v - число, яке визначае стешнь нелшШносп piвняння та впливае на перюд основно!' компоненти коливань, e - малий параметр.

Вiдомо, що аналиичний розв'язок piвняння (1) описуеться у виглядi Ateb-функцiй [5].

Матерiали та методика дослщження. Для детальшшого визначення пара-метpiв завантаженостi комп'ютерно!' меpежi використано iмiтацiйне моделювання комп'ютерно!' меpежi.

Проведено iмiтацiйне моделювання з використанням методу Ateb-прогно-зування наявно!' комп'ютерно!' меpежi, топологда яко!' та данi для моделювання отримано з [6]. The Opte Project початково був призначений для збирання даних iз всесвiтньоï комп'ютерно! меpежi та створення топологiï 1нтернету [7]. Ьшта-цiйне моделювання тут е необхвдним етапом, який пiдтвеpджуе теоретичш очь кування та слугуе додатковою базою для обгрунтування впровадження розроб-леного методу Ateb-прогнозування.

В експериментальнш меpежi знаходились моделi актуальних на сьогодш пристрош, якi вiдповiдають стандартам IEEE802 [8].

1нструментом для шггацшного моделювання обрано програмний пакет OMNeT++, який мiстить засоби для побудови гетерогенних комп'ютерних мереж piзних масштабов i топологiй [9]. Це вшьне програмне забезпечення мае ве-лику базу даних готових мережевих елементiв, яш вже мктять в собi алгоритми iмiтацiï та еташв оброблення мережево! iнфоpмацiï з урахуванням затрат часу та ïх виконання реальними фiзичними пристроями. Вщомо [10], що результати теоретичних апроксимацш апробуються на основi використання середовища OMNeT++.

Результати дослщження. Вхiднi данi виконаного моделювання наведено в табл. 1 (для топологш комп'ютерних мереж, яю показано на рис. 3 (злша та справа вдаовщно).

Назва мережi Мережа № 1 Мережа № 2

Вибiрка пакеив у мережi 140000 140000

Кшькють пaкeтiв мiж парою вузлiв 99658 100540

Вiртуaльний час симуляцп, s 1000 1000

Реальний час симуляцп, s 50 50

Навантаження на мережу, % 52,00 52,00

Iмiтацiйна модель втшювалась таким чином: спочатку було створено структуру вузла, яка, своею чергою, складаеться iз джерела генерування пакетов пев-

ного po3Mipy та з певною частотою (pi3Hi вузли генерують пакети pi3Horo розмь ру та з рiзними часовими штервалами передавання пакетiв по каналах мереж^, а також цi джерела е й кiнцевими пунктами призначення пакетiв у мережi.

Пiд час оброблення вхiдного пакету вiн знищуеться, але данi про нього (затримка, кiлькiсть промiжних пyнктiв проходження маршруту) збер^аються для подальшого оброблення. Блок routing призначений для встановлення мар-шрyтизацiï пакетiв. Вiн приймае пакети з блоюв, якi симулюють черги, i залеж-но вiд того, адресован вони для локального блоку www, вони направляються в шшу чергу або в цей блок.

Перенаправлення пакетiв вiдбyваеться залежно вщ розрахyнкiв прогнозу iнтенсивностi трафгку потоку за методом Ateb-прогнозування та пов'язаного з ним модифiкованого алгоритму пошуку оптимального шляху. У разi неможли-востi знаходження шляху до пункту призначення, пакет скасовуеться. Блоки, як iмiтyють роботу черг, мiстять в собi вiдповiднi черги пакетiв.

Шсля цього було збудовано два варiанти топологи* комп'ютерно'1 мережi для проведення iмiтацiйного моделювання. Пунктом вiдправлення пакепв взято вузол rte (9), а пунктом прибуття - вузол rte (1). Наступним кроком вщбувалась iмiтацiя навантаження на сегмент комп'ютерно'1 мережi мiж вузлами rte (5) та rte (0), яке полягало у збтьшенш частоти генерування пакетiв приблизно у 30 разiв у вyзлi rte (5). Пiсля виконання iмiтацiйного моделювання вiдбyвався аналiз результат та побудова вiдповiдних графiкiв, зображених на рис. 4, 5.

rte»]

Рис. 3. Топологи eKcnepuMeHmie № 1 (злiea) та № 2 (справа) комп'ютерног Mepemiу розроблетй жтацШмй модeлi

Моделювання проводилось в умовах середньо'1 штенсивносп обмшу дани-ми. У процеа моделювання здiйснено вимiрювання часових затримок за доставкою пакетiв до вузла rte (1) (див. рис. 3), серед яких: проводилось вимрювання часу доставки, середньо'1 затримки передавання пакепв у комп'ютерних мережах експерименту № 1 та експерименту № 2, 1хньо'1 максимально'1 та мЫмально'1 затримки. На основi проведеного моделювання обчислено часовi затримки пакепв протягом 1000 вiртуальних секунд у виглядi графшв (див. рис. 4, 5).

На рис. 4 та 5 червош точки показують тимчасовi затримки пакепв для комп'ютерних мереж без використання Ateb-прогнозування, а синi точки -тим-часовi затримки пакетiв для комп'ютерних мереж з використанням Ateb-прогно-

зування. Рис. 4 вщповщае топологи експерименту № 1, а рис. 5 - топологи ек-сперименту № 2.

Рис. 4. Часовi затримки передавання пакетiв даниху комп'ютернш мережi експерименту № 1 штацшног моделi

Рис. 5. Часовi затримки передавання пакетiв даних у комп'ютернш мережi експерименту № 2 жшацШноИ моделi

Результати моделювання параметрiв комп'ютерно'' мережi для експерименту № 1 та 2 наведено в табл. 2 та 3 вщповщно. У табл. 2 та 3 значення выносного коефщента змши обчислюеться за формулою (де I - обране значення для об-числення вщповщного К):

Табл. 2. Значення затримок передавання пакетiву комп'ютернш мережi

(експеримент № 1)

Назва затримки

значення параметра Ра

Назва параметра

значення параметра Ры

вщносний коефь щент змши К

Середня затримка передавання паке^в, 5

0 0291

0 0249

14 43

Максимальна затримка передавання пакеив, 5

0,0841

0,0721

14,39

Табл. 3. Значення затримок передавання naKemiB у комп 'ютертй мережi

(експеримент № 2)

Назва затримки Назва параметра

значення параметра Pai значення параметра Кы вщносний коефь щент змши Ki

Середня затримка передавання пакепв, s 0,0291 0,0254 12,71

Максимальна затримка передавання пакепв, s 0,086 0,069 19,77

P - К

K, = P P x100%, "i e n. (2)

Pa,

Висновки. З результатiв моделювання можна зробити висновки, що впро-вадження методу Ateb-прогнозування iнтенсивностi трафiку потоку, запрогра-мованим на використання шформацп щодо зiбраних та оброблених значень параметров трафiку потоку у вузловому обладнаннi, створюе умови для прогнозу-вання значень цих параметрiв для формування рiшень адаптивного управлшня, i цим самим шдвишуе ефективнкть використання вузлового обладнання та яккть роботи комп'ютерно!' мережi.

Проведенi дослвдження показують покращення роботи комп'ютерно!' мере-жi за параметрами середньо!' затримки передавання пакетiв на 12-14 %, та максимально!' затримки на 14-19 %.

Реалiзоване комп'ютерне шггацшне моделювання показуе пiдвишення ефективностi роботи комп'ютерно! мережi на основi вдосконалення перерозпо-дшу завантаження ii вузлового обладнання.

Лггература

1. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей / В.М. Вишневский. - М. : Изд-во "Техносфера", 2003. - 512 с.

2. ДСТУ В 3265-95. Зв'язок вшськовий. Термши та визначення. - К. : Вид-во УкрНД1СС1, 1995. - 23 с.

3. Дымарский Я.С. Управление сетями связи: принципы, протоколы, прикладные задачи / Я.С. Дымарский., Н.П. Крутякова, Г.Г. Яновский. - М. : Изд-во "ЭкоТрендз", 2003. - 384 с.

4. Cisco VNI Forecast Widget. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.cisco.com

5. Dronjuk Ivanna. Asymptotic method of traffic simulation (Distributed Computer and Communication Networks) / Ivanna Dronjuk, Maria Nazarkevych, Olga Fedevych // Communications in Computer and Information Science. Springer. - 2014. - Vol. 279. - Pp. 136-144.

6. The Opte Project. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.opte.org/.

7. Nycz M. An analysis of the extracted parts of Opte Internet topology. // Computer Networks / M. Nycz, T. Nycz, T. Czachörski // 22nd International Conference, CN 2015 Brunöw, Poland, June 16-19, 2015. Springer International Publishing Switzerland, 2015. - Pp. 371-381.

8. IEEE 802 LAN/MAN Standards Committee. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.ieee802.org/.

9. OMNeT++ Community Site. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.omnetpp.org

10. Nycz T. A Numerical Comparison of Diffusion and Fluid-Flow Approximations Used in Modelling Transient States of TCP/IP Networks / T. Nycz, M. Nycz, T. Czachörski // Computer Networks // 21st International Conference, CN 2014 Brunöw, Poland, June 23-27, 2014. Springer International Publishing Switzerland, 2014. - Pp. 213-222.

Надшшла до редакцп 10.11.2016 р.

Федевич О.Ю. Применение метода Ateb-прогнозирования для уменьшения интенсивности загрузки каналов компьютерных сетей

Рассмотрено современное состояние роста объемов данных в компьютерных сетях. Проанализированы данные корпорации Cisco. Описана разработанная компьютерная имитационная модель сети с помощью программного обеспечения OMNeT++. Осуществлено имитационное моделирование двух топологий компьютерных сетей, полученных из базы данных проекта The Opte Project. Эффективность предложенного метода Ateb-прогнозирования трафика потока доказана экспериментально. Показано, что благодаря применению метода Ateb-прогнозирования средняя задержка передачи пакетов уменьшилась на 12-14 %, а максимальная задержка уменьшилась на 14-19 %. Эксперименты проиллюстрированы графиками.

Ключевые слова: трафик потока, компьютерная сеть, имитационная модель, OMNeT ++, The Opte Project, Ateb-прогнозирование.

Fedevych O.Yu. Application of Ateb-prediction Method to Reduce the Downloading Intensity of Network Channels

This article shows the current state of data volume growth in computer networks. Cisco corporation data were considered and analyzed. Developed computer simulation model of the network through OMNeT++ software was described. Simulation of two topologies of computer networks, obtained from the database of The Opte Project was done. The effectiveness Ateb-prediction method of traffic flows was proved experimentally. It is shown that due to the use of the proposed Ateb-prediction method average delay in the transmission of packets decreased by 12-14 %, and the maximum delay decreased by 14-19 %. The experiments were illustrated by graphs.

Keywords: traffic flow, computer network, simulation model, OMNeT++, The Opte Project, Ateb-prediction.

УДК 004.75

перспективи використання технологи блокчейн у мереж1 1нтернет речей

Н.Г. Яцшв1, С.В. Яцтв2

Дослщжено, що технолог Blockchain мае значний потенщал застосування у pi3mx сферах дшльносй, однак найбшьш перспективою сферою застосування ща технологи е 1нтернет речей i кiберфiзичнi системи. Технолог Blockchain пропонуе ршення проб-леми безпеки i конфщенцшност у середовищi 1нтернет речей, забезпечуючи новий об-числювальний шар, де даш можуть бути безпечно оброблеш та проаналiзованi, залиша-ючись приватним. Розкрито потенцшш переваги та видiлено проблеми, як потрiбно ви-ршити для ефективного використання цiеï технологи у середовищi 1нтернет речей.

Ключовi слова: 1нтернет речей, блокчейн, бiткойн, хеш-функцiя, транзакщя, безпека.

Вступ. 1нтернет речей (Internet of Things, IoT) e наступним етапом еволюцiï 1нтернету на шляху до всеосяжного 1нтернету (Internet of Everything, IoE/ IoT мiстить широкий спектр речей, таких як сенсори, виконавчi мехашзми i послу-ги, розгорнуп рiзними органiзацiями i приватними особами для пiдтримки рiз-номаштних додатюв. Термiн "1нтернет речей" (IoT) вперше ввш Кевiн Ештон у 1999 р. для опису системи, в якш фiзичнi об'екти пов'язанi 3i сенсорами i мережею Internet [1].

Зпдно з прогнозами Gartner, у 2020 р. у свт буде 20,8 млрд шдключених пристрош IoT [2].

1 доц. Н.Г. Яцкгв, канд. техн. наук - Тернопшьський нацюнальний економ1чний ун1верситет;

2 студ. С.В. Яцк1в - Терноп1льський нацюнальний економ1чний ушверситет