Атрибуты трафика
Одно из основных понятий в описании широкополосных сетей скорость передачи службы. В рекомендациях ITU-T она определяется как скорость переда информации, доступная пользователю данной службы. Все службы делятся на две группы:
с постоянной скоростью передачи (ПСП);
с изменяющейся скоростью передачи (ИСП).
Источник информации мультисервисной сети характеризуется двумя группами параметров трафика. К первой группе относятся:
- интенсивность поступающего от пользователя потока требований l, выз/час;
- средняя длительность сеанса Тс, с;
- удельная нагрузка источника ауд, Эрл.
Вторая группа параметров характеризует собственно терминал пользователя (Рекомендация I.311 Белой книги ITU-T):
- средняя (битовая) скорость передачи Vс;
- пиковая скорость передачи Vп;
- коэффициент пачечности Кп = Vп / Vс
Фрактальный (самоподобный) трафик мультисервисных сетей
Важное свойство, которым обладают почти все фракталы – свойство самоподобия (масштабная инвариантность).В отличие от детерминированных фракталов, стохастические фрактальные процессы, как правило, описываются масштабной инвариантностью (самоподобием) статистических характеристик второго порядка (корреляционной функции, спектральной плотности, дисперсии) - свойство неизменности коэффициента корреляции при масштабировании. Как раз с такими стохастическими фракталами имеют дело при изучении характеристик сетевого трафика. В этой связи в литературе понятия фрактального и самоподобного телетрафика часто используются как синонимы.амоподобный процесс выглядит менее сглаженным, более неравномерным (то есть обладает большей дисперсией), чем чисто случайный процесс. Неравномерность самоподобного процесса видна на рисунок 2.3.В основу компьютерных сетей, как правило, был положен принцип коммутации пакетов, а методики расчетов остались практически теми же, что и привело к возникновению проблемы, связанной с неадекватностью результатов расчета нагрузки и реальной нагрузки. В настоящее время все большее распространение получают способы передачи речевой, мультимедийной и сигнальной информации по сетям с коммутацией пакетов [1], трафик которых характеризуется свойством самоподобия.Для того чтобы представить себе особенности, возникающие в реальной сети вследствие эффекта самоподобия, рассмотрим механизм статического мультиплексирования информационных потоков. Алгоритм статического мультиплексирования потоков широко используется в компьютерных сетях, поскольку позволяет относительно экономно использовать пропускную способность магистральных каналов. Рассмотрим простейший пример передачи информации многих источников по одному магистральному каналу. В принципе, можно закрепить за каждым из источников определенную часть ресурса магистрального канала (например, свою полосу частот). В этом случае каждый источник может использовать только ту часть ресурса, которая ему отведена (рисунок 2.4, слева).ругой способ передачи, называемый статистическим мультиплексированием, состоит в том, что потоки отдельных источников складываются (агрегируются) в магистральном канале с экономией пропускной способности dС (рисунок 2.4, справа).
|
|
|
|
Слева на рисунке 2.4 показаны потоки трех отдельных источников при жестком разделении полосы магистрали (статическое мультиплексирование) между ними. Справа – потоки тех же источников в магистральном канале при работе алгоритма статистического мультиплексирования. При этом достигается выигрыш в полосе dC.
Рассмотрим вариант статистического мультиплексирования более подробно. Допустим, имеются n отдельных (парциальных) источников. Пусть процессы (рисунок 2.5) 
имеют одинаковые средние 
и дисперсии 
Тогда, при условии независимости и одинаковом распределении ξ1, ξ2,..., ξn, коэффициент вариации результирующего процесса ξΣ в магистральном канале:
(2.1)
2.1
Как видно из (2.1), коэффициент вариации представляет собой отношение среднеквадратического отклонения процесса () к его среднему (M). В данном случае коэффициент вариации отражает степень сглаживания результирующего процесса ξΣ при увеличении количества мультиплексируемых парциальных процессов.
с получением в магистральном канале процесса ξΣ
Эффект сглаживания процесса ξΣ при росте n достигается благодаря более быстрому росту среднего (M) процесса ξΣ, по сравнению с его среднеквадратическим отклонением (). Принципиальным является то, что среднее (M) сравнивается с , а не с дисперсией. Это делается для получения безразмерной оценки степени сглаженности (коэффициента вариации в данном случае).
Более того, в соответствии с центральной предельной теоремой (ЦПТ) теории вероятностей при увеличении n должна также происходить нормализация процесса ξΣ.
|
|
Нужно отметить, что сглаживание происходит независимо от степени самоподобия парциальных потоков. Другими словами, процесс в магистральном канале настолько является самоподобным, насколько парциальные потоки обладают свойством самоподобия, но при этом он является более сглаженным.
Однако на практике чаще всего ресурсы магистрального канала (полоса, буферы коммутаторов, маршрутизаторов) много меньше, чем суммарная потенциальная интенсивность мультиплексируемых процессов, что определяет эффективность системы [7]. Как результат – парциальные потоки при сложении, например, в буфере ограниченного объема, теряют независимость.
Типичный вид агрегированного сетевого трафика показан на рисунке 2.6.
Рисунок 2.6 Усредненная по блокам длины m = 1 с
реализация lbl-pkt-5 [7]
Каждая точка на данном графике представляет собой количество октетов, переданных в магистральном канале за интервал времени в 1 секунду. Длительность реализации составляет 3000 точек или 50 минут. Коэффициент Хёрста соответствует примерно 0.8. Как видно из рисунка, процесс имеет высокую изменчивость (поскольку подчиняется распределению с тяжелым хвостом) и его вряд ли можно назвать сглаженным. Для того чтобы передать такой поток пакетов без потерь, пропускная способность канала должна соответствовать уровню пиковых выбросов, то есть в данном случае должна быть не менее 1,4105бит/c. Пропускная способность будет расходоваться неэффективно, поскольку средняя скорость потока весьма невелика. Для управления интенсивностью передаваемых по сети потоков данных компания Cisco Systems в настоящее время рекомендует использовать механизмы формирования трафика (Traffic Shaping, TS) и защиты трафика (Traffic Policing, TP) [8]. Суть этих алгоритмов, заключается в следующем:
с помощью алгоритма TS обеспечивается сглаживание трафика и пересылка пакетов потока с постоянной интенсивностью (согласованной скоростью передачи) путем постановки в очередь (буферизации) пакетов, интенсивность приема которых превысила среднее значение;механизм TP, в свою очередь, просто отбрасывает пакеты, интенсивность которых выше согласованной скорости передачи.
С одной стороны, так как TS не допускает отбрасывания пакетов, это делает его привлекательным для управления передачей информации реального времени (голос, реальное видео). С другой стороны, TS вносит задержки, связанные с буферизацией, что отрицательно сказывается на характеристиках трафика реального времени. С момента открытия свойства самоподобия сетевого трафика появилось много работ, посвященных предсказанию интенсивности трафика. Возможность прогнозов трафика обязана свойству длительной памяти процессов и теоретически должна обеспечить повышение коэффициента использования канала и общей эффективности телекоммуникационных систем (рисунок 2.7). Прогнозирование телетрафика играет значительную роль при разработке алгоритмов работы сети, повышающих качество доставки информации. Операторы и провайдеры телекоммуникационных услуг, например, заинтересованы в возможностях долгосрочного прогнозирования загрузки собственной сети для планирования ее своевременного развития. Дадим определения строго и асимптотически самоподобных в широком смысле случайных процессов дискретного аргумента и укажем их связь с самоподобными процессами в узком смысле и с процессами с медленно убывающей зависимостью. Следует заметить, что теория самоподобного телетрафика проходит относительно раннюю стадию своего развития, по этой причине существуют некоторые различия в терминологии и даже в определениях.
. Возможный вариант работы алгоритма прогнозирования сетевого трафика (traffic-prediction).
Приведем определение строго самоподобного в широком смысле процесса.
Определение: Процесс Х называется строго самоподобным в широком смысле [ССШС] (exactly second-order self-similar) с параметром Хёрста H=1- (β/2), 0< β<1, если
rm(k)=r(k), k Z, m {2, 3…}. то есть процесс ССШС не меняет свой коэффициент корреляции после усреднения по блокам длины m. Исследователи, изучая трафик сетей с КП (компьютерных, сигнальных), измерили параметр Хёрста (Hurst parameter, H), названный так в честь британского климатолога Хёрста, и обнаружили, что последний для сетевого трафика находится в интервале (0,5 – 1,0). На качественном уровне такой самоподобный трафик имеет взрывной (пульсирующий) характер (burstiness) на многих масштабах временной оси. В отличие от этого, при 0<H0.5 отклонения процесса от среднего являются чисто случайными и не зависят от предыдущих значений, что соответствует случаю броуновского движения (БД). Наиболее интересная черта самоподобных процессов – медленное убывание автокорреляционной функции агрегированного процесса Х(m) при m → , в отличие от распространенных стохастических моделей, для которых выполняется условие (2.6):
rm (k) → 0, m →, k Î N, ………………….(2.6)
На качественном уровне, в соответствии со свойствами (2.3) и (2.4), можно предположить, что самоподобный процесс при достаточно больших значениях m выглядит менее сглаженным, более неравномерным (то есть обладает большей дисперсией), чем процесс, удовлетворяющий выражению (2.6). Неравномерность процесса показана на рисунке 2.3.
Поведение процесса X при агрегировании (2.3) имеет принципиальное значение, поскольку некоторые процессы в теории сетей, например, буферизация, выделение полосы, можно рассматривать как оперирование именно с агрегированным процессом.
Названия отдельных
технологий и услуг обезличиваются –пользователю необходим один вид сервиса под названием «соединение с сетью», подразумевающий возможность получения мультимедийной информации в разнообразных сочетаниях, определяемых абонентом,
в соответствии со своими индивидуальными запросами по качеству и скорости.
Доминирующая роль протокола IP. Дешевизна решений на базе IP при интеграции услуг и пользовательских групп.
Можно рассматривать два сценария построения сети:построение сети с избытком. Передаточного ресурса и минимум контроля за сетью.при реализации второго сценария применяются более совершенные средства контроля и управления за процессом передачи информации. Требуемые характеристики качества работы сети достигаются в результате дифференцированного обслуживания пользователей в соответствии с заявленными показателями. Канальный ресурс распределяется более эффективно.Расширение видов услуг,услуги машина-машина, сенсорные сети, мультимедийность трафика приведут к развитию второго сценария. Отмеченные тенденции делают актуальными разработку средств оптимизации планирования сетевой инфраструктуры на базе внедрения более совершенных средств контроля за процессом передачи информации.
Классы сервиса и приоритеты обслуживания трафик.
Требования к условиям передачи естественным образом вытекают
из характера предоставляемых услуг. Соответствующий перечень
классов сервисов выглядит следующим образом.
Класс 0 –потоки реального времени, отличающиеся высокой
степенью интерактивности и чувствительные к вариации задержки (высококачественная пакетная телефония и видеоконференц-связь).
Класс 1 –потоки реального времени, интерактивные и чувствительные к вариации задержки (пакетная телефония, видеоконференц-связь).Класс 2 –транзакции данных, отличающиеся высокой степенью интерактивности (сигнализация). Класс 3 –транзакции данных, интерактивные.
Класс 4 –потоки, чувствительные к потере информации в процессе ее передачи по сети (массивные данные, потоковое видео). Класс 5 –традиционные приложения IP –сетей с характеристиками передачи по умолчанию.
С точки зрения восприятия пользователей трафик делится на: трафик реального времени (голосовая связь, видеоконференция)трафик интерактивной передачи данных (обмен веб-
страницами)трафик, терпимый к задержкам (передача электронной почты)При этом используются характеристики для потерянных
пакетов, определяемая как доля IP
-пакетов, отброшенных из
-за блокировки в процессе их передачи по сети;
доля отказов в установлении соединения, определяемая как доля заявок, составляющих рассматриваемый поток, для которых механизм управления допуском отказал в резервировании канального ресурса в количестве, необходимом для обслуживания поступившей заявки;
скорость передачи информации пользователя, определяемая как отношение объема успешно переданной информации к периоду наблюдения и измеряемая в битах в секунду.
Для трафика,допускающего малые задержки, необходимо установить некоторые преимущества, называемые «приоритетами». Приоритеты заявок характеризуются целыми положительными числами, причем более высокому приоритету ставится в соответствие меньшее число. Если приоритеты учитываются только в моменты выбора заявки, то их называют относительными. Если же выбранная заявка наивысшего приоритет
а прерывает уже начавшееся обслуживание заявки более низкого приоритета, то такая дисциплина обслуживания называется обслуживание с абсолютным приоритетом.
В телекоммуникационных сетях обычно используется обслуживание с относительным приоритетом. Для заявок каждого приоритета образуется отдельная очередь. Заявка из очереди, соответствующей более низкому приоритету, выбирается на обслуживание лишь в случае, когда все очереди более высоких приоритетов оказываются пустыми.
Одной из важнейших функций сети, направленной на повышение загрузки канального ресурса и улучшение качества обслуживания абонента, является управление процессом передачи сообщений. Оно реализуется в разных формах и зависит от степени детализации,
используемой при анализе информационных потоков. Перечень возможных решений показан в таблице 2 с указанием шкалы времени, на которой соответствующее решение принимается.Передача производится пакетами (или ячейками)без установления соединения с установлением виртуального соединения. В этом случае требуется контроль за установлением соединения. Одной из важнейших задач, относящихся к управлению сетью,
является выполнение действий, направленных на устранение блокировок.
Таблица 1.2.
Управленческие решения, принимаемые сетью при организации процесса передачи сообщений,в зависимости от шкалы времени
Избыток трафика, который ввел сеть в состояние перегрузки, можно:
заблокировать, т.е. удалить соответствующие пакеты из передачи (как правило, данное действие приводит к повторной передачи заблокированных пакетов, что только усугубляет ситуацию перезагрузки);доставить адресату с худшими показателями качества, например, за большее время или с большей долей потерянных пакетов;доставить адресату за большую стоимость.Последнее из упомянутых действий выглядит предпочтительней,
поскольку оно не уменьшает доход, а также не ухудшает значения показателей обслуживания.
Стек протоколов TCP/IP.
Для обеспечения сетевых взаимодействий между сетевыми объектами каждый из объектов должен понимать другой объект, говорить с ним на одном языке. Другими словами, сетевые объекты должны удовлетворять определенному протоколу, набору правил общения. По
скольку сетевое общение между сетевыми объектами является достаточно сложным процессом, описываемым всеми уровнями модели OSI,то и набор правил для организации общения достаточно сложен. Для реализации данного набора правил разработаны наборы, или стеки,взаимосвязанных и логически сгруппированных протоколов. Существует достаточно большое количество стеков протоколов, однако наиболее широкое распространение в настоящее время получил стек TCP/IP.