Исследование влияния статистических свойств мультимедийного IP-трафика на характеристики качества обслуживания

Характерной особенностью современных мультисервисных сетей связи является неоднородность трафика. Оценка таких параметров качества обслуживания трафика (ОоБ), как задержка пакетов, скорость передачи, а также пропускная способность каналов связи являются одной из наиболее актуальных задач на сегодняшний день.

Эффективность работы компьютерных сетей оценивается на основе математических моделей систем массового обслуживания. При этом традиционно для описания используются модели М/МУ1 (М/М/п), предполагающие пуассоновский характер нагрузки [14, 17]. Однако, современные системы, обрабатывающие непуассоновский трафик, лучше описывается моделями ОЛл/1 (О/в/п) [39]. Следует заметить, что при исследованиях самоподобного трафика телекоммуникационных сетей практически не исследуются такие параметры как длительности пакетов (заявок) и интервалы времени между пакетами (заявками). Тогда как в теории массового обслуживания для анализа применяют именно данные характеристики.

В современных исследованиях приводятся результаты анализа степени самоподобия трафика, а также влияния данных свойств на показатели качества обслуживания, для речевого трафика [24, 27, 28, 34]. Однако все большую долю в общем трафике глобальных сетей занимает трафик различных мультимедийных приложений. Трафик мутильмедиа приложений является одним из наиболее перспективных к развитию в глобальной сети и требует исследований влияния степени самоподобия на показатели С) о8 [1]. В связи с этим актуальным является анализ самоподобных (фрактальных) свойств мультимедийного трафика сети Интернет, исследование статистических свойств параметров трафика, влияния алгоритмов по контролю и управлению нагрузкой (Т8\ПГСМ, бгТСМ, 1тТСМ) на характеристики С) о8 исследуемого трафика.

Многочисленные исследования современного трафика глобальных и локальных сетей показывает, что он обладает свойствами самоподобия [2, 3, 6, 9, 12, 15, 16, 24, 26, 27, 29, 33, 35].

Существенный вклад в решение задач анализа и проектирования сетей внесли российские ученые Цыбаков Б. С., Нейман В. И, Шелухин О. И., Г. П. Башарин, А. Е. Кучерявый, К. Е. Самуйлов, С. Н. Степанов, Г. Г. Яновский и др., а также зарубежные ученые К. Park, W. Willinger, P. Abry, M. S. Taqqu, Ilkka Norros и др. исследователи.

При этом развитие телекоммуникационных сетей, связанное с внедрением новых сервисов и технологий, постоянно вносит изменения в структуру обслуживаемого трафика. Для поддержания необходимого уровня качества обслуживания требуется изучение новых структур, их влияния на QoS и, основываясь на этом, выбор оптимального сетевого управления.

Анализ мультимедийного трафика Интернет, учет самоподобных (фрактальных) свойств дает возможность более детально описать и воспроизвести трафик мультимедийных приложений, что в свою очередь обеспечит возможность получения показателей QoS, соответствующих реально наблюдаемым. Поэтому актуальными представляются исследования фрактальных свойств мультимедийного IP трафика, и вследствие этого возможность оптимизации входных параметров ТС с целью обеспечения заданного QoS.

Цель и задачи работы.

Целью диссертационной работы является: повышение эффективности обслуживания самоподобного (фрактального) мультимедийного трафика сети Интернет, заключающееся в улучшении таких показателей как задержка, джиттер, потери пакетов;

— исследование статистических свойств мультимедийного трафика и оценка их влияния на характеристики QoS при обработке механизмами, определяющими классификацию, мониторинг, допуск и управление нагрузкой.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе были сформулированы и решены следующие основные задачи: анализ методов обеспечения качества обслуживания в условиях самоподобного мультимедийного трафикаподготовка и проведение комплекса экспериментальных исследований мультимедийного трафика с целью анализа статистических и фрактальных характеристик полученных реализаций трафика сети Интернет для различных видов мультимедийных приложениймоделирование процессов обработки самоподобного мультимедийного 1Р трафика различными алгоритмами мониторинга и управления, оценка параметров качества обслуживания с целью улучшения характеристик С>о8 реальных самоподобных потоковразработка рекомендаций по управлению трафиком с учетом его самоподобности путем реализации в сетевых устройствах механизмов, позволяющих обеспечить показатели качества обработки на заданном уровне.

Методы исследования. При проведении исследований использовались методы теории вероятностей, статистической обработки данных, теории нелинейных динамических систем и методы имитационного моделирования.

Научная новизна исследований, проведенных в диссертации, состоит в следующем: установлено, что последовательности интервалов времени между пакетами и последовательности длительностей пакетов для трафика мультимедийных приложений являются самоподобными (мультифрактальными) — исследованы законы распределений интервалов времени между пакетами и длительностей пакетов самоподобного (фрактального) мультимедийного трафика и предложены их аппроксимацииполучены характеристики качества обработки самоподобного мультимедийного трафика алгоритмами управления и мониторинга нагрузки.

Практическая ценность диссертации и использование ее результатов:

Полученная в данной работе методика оценки характеристик качества обслуживания реализаций мультимедийного трафика глобальной сети рекомендована для выбора эффективных режимов функционирования сетевых устройств в условиях обработки самоподобного трафика.

Программа моделирования алгоритмов управления 1Р-трафиком на базе системы ш2 использована на стадии проектных исследований при выполнении заказа «Реконструкция сетевых узлов ТТК в интересах ЭР-Телеком 2013. 3 этап». Применение программы позволило определить нижнюю границу пропускной способности мультисервисной сети, при которой характеристики качества обслуживания не выходят за пределы допустимых значений, исследовать влияние отказа каналов и оборудования на характеристики сети, сформулировать требования к производительности телекоммуникационного оборудования, что подтверждается актом внедрения.

Результаты работы внедрены в курсах «Сетевые технологии высокоскоростной передачи данных», «Компьютерные сети» ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», что подтверждается актом внедрения.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту: последовательности интервалов времени между пакетами и длительностей пакетов для трафика мультимедийных приложений являются самоподобными (мультифрактальными), могут быть описаны распределениями с «тяжелыми хвостами" — аппроксимации законов распределения интервалов времени между пакетами и длительностей пакетов самоподобного мультимедийного трафикаимитационная модель обработки реального самоподобного мультимедийного IP-трафика, позволяющая оценить вероятностно-временные характеристики обслуживания потоковалгоритмы управления и мониторинга нагрузки в условиях обработки самоподобного (фрактального) трафика дают следующие результаты: для трафика iVoD наиболее эффективным является алгоритм TSWTCM, для трафика Internet TV предпочтительнее применение алгоритма srTCM.

Личный вклад автора. Все основные научные результаты, теоретических и прикладных исследований, выводы, изложенные в диссертации, получены автором лично. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит часть, связанная с постановкой задач и проведением экспериментальных исследований.

Обоснованность и достоверность результатов работы.

Обоснованность и достоверность результатов работы обеспечивается корректностью применения используемого аналитического аппарата, подтверждается многочисленными экспериментами на реальных объектах и компьютерных моделях и подтверждается совпадением с результатами других авторов в частных случаях.

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы внедрены в ОАО «Гипросвязь» г. Самара и в учебный процесс кафедры «Мультисервисных сетей и информационной безопасности» ФГОБУ ВПО ПГУТИ, что подтверждено актами внедрения.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертации докладывались и обсуждались на 5-й и 6-й Отраслевой научно-технической конференции-форуме «Технологии информационного общества», (Москва, 2012 г., 2013 г.), на IX, X, XII, XIII Международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологий телекоммуникаций» (Казань, 2008 г., Самара 2009 г., Уфа, 2011 г., Самара 2012 г.), на 12-й, 13-й, 14-й и 15-й Международной Конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2010 г., 2011 г., 2012 г., 2013 г.), на Международной научно-практической Интернет-конференции «Современные направления теоретических и прикладных исследований '2013», (Украина, март 2013), на 1ХХ, XX, XXI Российской научной конференции (Самара, ПГУТИ, 2011 г., 2012 г., 2013 г.).

Публикации результатов. По результатам исследования опубликовано 22 печатные работы, 3 из них в изданиях из перечня ВАК, 10 публикаций международных научных конференций, 9 тезисов докладов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 65 наименований и приложения. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, 65 рисунков.

4.5 Выводы по главе 4.

1) Проведено моделирование различных механизмов по управлению интенсивностью и маркировкой трафика. Исследовано структуру трафиков Internet TV и iVoD на показатели надежности работы трех алгоритмов: TSWTCM, srTCM, trTCM.

2) В результате обработки трафика, интервалы времени между пакетами характеризуются законами распределений, относящимися к распределениям с «тяжелыми хвостами». Данная тенденция сохраняется и для случая обработки трафика в общей очереди с фоновым трафиком (режим мультиплексирования).

3) Применительно к трафику iVoD при обработке алгоритмами TSWTCM, srTCM, trTCM показатели качества обслуживания имеют практически одинаковые значения: средняя задержка составляет 30 мс, максимальная удерживается на уровне 94 мсджиттер в среднем имеет значение 1,1 максимально 47,7. Однако вероятность потерь пакетов имеет следующий разброс значений: для TSWTCM примерно около 1% (при худшем варианте с тремя физическими очередями), srTCM может достигать значений до 3% (в мультиплексированном потоке), trTCM показывает значения не превышающие 0,3%.

4) Обработка трафика Internet TV показывает следующие результаты. Алгоритм TSWTCM при обработке трафика в отдельной очереди задержка пакета составляет: средняя -34,5 мс, максимальная 147,5 мс, джиттер: среднее значение — 1,76мс, максимально — 28 мс, вероятность потерь пакетов до 8,4%. Результаты обработки в мультиплексированном потоке: задержка средняя -31,27 мс, максимальная 69,9 мс, джиттер среднее значение — 1,44 мс, максимально — 21 мс, вероятность потерь пакетов до 9,3%.

Алгоритм srTCM при обработке трафика в отдельной очереди задержка пакета составляет: средняя -34,2 мс, максимальная 137 мс, джиттер: среднее значение — 1,67мс, максимально — 28 мс, вероятность потерь пакетов до 6%. Результаты обработки в мультиплексированном потоке: задержка средняя -31,54 мс, максимальная 70,8 мс, джиттер среднее значение — 1,37 мс, максимально — 16,2 мс, вероятность потерь пакетов до 6%.

Алгоритм trTCM при обработке трафика в отдельной очереди задержка пакета составляет: средняя -34,5 мс, максимальная 156,7 мс, джиттер: среднее значение — 1,68 мс, максимально — 29,1 мс, вероятность потерь пакетов до 6,4%. Результаты обработки в мультиплексированном потоке: задержка средняя -31,6 мс, максимальная 71,6 мс, джиттер среднее значение — 1,37 мс, максимально — 20,3 мс, вероятность потерь пакетов до 6,4%.

Для трафика iVoD наиболее эффективным является алгоритм TSWTCM. Для трафика Internet TV наиболее приемлем алгоритм srTCM.

5) Показано, что функционирование сети с разделением физических очередей в сетевых устройствах обработки, имеет меньшую эффективность в сравнение с обработкой мультиплексированного потока, когда в одной физической очереди организуются три виртуальные.

Заключение

.

1) Последовательности интервалов времени между пакетами и последовательности длительностей пакетов трафиков iVoD и Internet TV являются самоподобными, описываются распределениями с «тяжелыми хвостами». Вследствие чего системы обработки трафиков iVoD и Internet TV описываются моделями типа G/G/1 или G/G/n. Установлено, что последовательности времени между пакетами и длительностей пакетов являются не только самоподобными (монофрактальными), но и мультифрактальными.

2) Для трафика iVoD и Internet TV получены характерные распределения интервалов времени между пакетами и длительностей пакетов, в зависимости от характера мультимедийных приложений параметры данных распределений могут меняться. Для трафика iVoD распределение интервалов времени между пакетами можно представить в виде суммы распределений Обобщенного Парето (Gen. Pareto) и Берра (Burr). Вероятностный закон распределения длин пакетов характеризует распределение в виде суммы распределений Вейкеби (Wakeby) и Обобщенного экстремального (Gen. Extreme Value). И в первом, и во втором случае основной вклад в распределения вносят только очень большие и очень маленькие интервалы времени. Для Internet TV трафика распределение интервалов времени между пакетами аппроксимирует Лог. Логистическое (Log-Logistic) распределение. Вероятностный закон распределения длин пакетов характеризует распределение Джонсона (Johnson SB). Данные результаты позволяют получить простые аппроксимации истинных распределений, которые могут быть использованы при анализе систем обработки трафика, его моделировании и при выборе алгоритмов сетевого управления.

3) Показано, что функционирование сети с разделением физических очередей в сетевых устройствах обработки, имеет меньшую эффективность в сравнение с обработкой мультиплексированного потока, когда в одной физической очереди организуются три виртуальные.

4) Для трафика iVoD наиболее эффективным является алгоритм TSWTCM, значения QoS: средние значения задержки — 28,6 мс, джиттера -1,1 мс, потеря пакетов 1%. Для трафика Internet TV наиболее приемлем алгоритм srTCM, значения QoS: средние значения задержки — 31,54 мс, джиттера — 1,37 мс, потеря пакетов 5%. Максимальный выигрыш по среднему значению джиттера составляет 5% в сравнении с TSWTCM (по максимальным значениям выигрыш до 23%), при равных значениях с алгоритмом trTCM,. Задержки примерно на одном уровне для всех трех алгоритмов.