Исследование влияния самоподобного трафика на показатели качества обслуживания

*120003*

Технические науки/6. Электротехника и радиоэлектроника

Ст. преп. Балгабекова Л.О.

Алматинский университет энергетики и связи, Казахстан

ИССЛЕДОВАНИЕ

ВЛИЯНИЯ САМОПОДОБНОГО ТРАФИКА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ НА ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ

Модель единой мультисервисной сети в качестве технологической базы ориентирована на протокол IP, по которой предполагается передача трафика различного типа, что позволяет отказаться от дублирующих друг друга сетей и позволяет внедрять новые услуги, обеспечивая выполнение их требований к скорости и качеству передачи [1]. В свою очередь транспортная сеть мультисервисной сети не гарантирует необходимое приложениям качество обслуживания.

Развитие телекоммуникационных технологий, принципов построения сетей связи, изменение структурного состава абонентов и спектра предоставляемых услуг приводит к увеличению неравномерности интенсивности трафика.

Осуществим анализ статистических характеристик реального трафика пакетов отдельных протоколов (однородного) и всего трафика (мультисервисного) в целом.

Реальный поток сформирован множеством источников: DHCP, IGMP, MPEG-1 Audio, MPEG video-stream, ARP, STP, UDP и другие. Измеренные данные свидетельствуют о том, что для мультисервисного трафика характерна сильная неравномерность интенсивности поступления заявок и пакетов. Заявки и пакеты рассредоточены по различным интервалам времени и могут группируются в «пачки» в одних интервалах, а также полностью отсутствовать в других интервалах времени (рисунок 1 и 2). Из-за этого в пачечном трафике при небольшом среднем значении интенсивности поступления пакетов присутствует достаточное количество относительно больших выбросов. Например, для трафика IGMP, среднее значение составляет 0,94 пакетов в минуту за интервал 267 минут, а отдельные выбросы достигают значений до 6 пакетов в минуту.

Рисунок 1 - Интенсивность поступления пакетов IGMP

Рисунок 2 - Интенсивность поступления пакетов MPEG-1 Audio

Для потока MPEG-1 Audio средняя интенсивность поступления составляет 19,8 пакетов в минуту за интервал 270 минут, а отдельные выбросы составляют 92 пакетов в минуту. В таблице 1 представлены вычисленные количественные характеристики реального трафика.

Таблица 1 - Статистические характеристики реального трафика

Наименование	IGMP	MPEG-1 Audio	DHCP	ARP	Общий
Математическое ожидание	0,88755	19,32932	1,012	1,895	0,002116
Дисперсия	196,338	502,1232	270,963	865,28	0,000227
Среднеквадратическое отклонение	14,0403	22,4081	16,4609	29,415	0,015067
Коэффициент вариации	15,8191	1,159	16,46	15,51	7,12
Интенсивность	0,0155	0,3308	0,0169	0,03	17,195

На основании вышеописанного видно, что интенсивность трафика представляет собой случайный процесс, который имеет флуктуации (пачечность, пик-фактор) во времени. И даже протокол TCP, гарантирующий надежную передачу последовательности пакетов, может не обеспечить качество обслуживания в «моменты» пиковой нагрузки сети. Определим разброс интервала времени между требованиями по формуле:

. (1)

где – коэффициент скученности нагрузки или пик-фактор трафика;

– интенсивность;

σ² – среднеквадратическое отклонение.

Анализ коэффициента скученности однородных потоков показал, что σ² превышает Λ от десятков до сотен раз.

Из-за этого в пачечном трафике при сравнительно небольшом среднем значении интенсивности поступления пакетов присутствуют определенное количество относительно больших выбросов. Абоненты, создающие трафик, отличаются между собой значениями удельной интенсивности нагрузки и источники каждой службы имеют разные скорости передачи информации или изменяются в процессе сеанса связи и объединенному потоку пакетов присуща «пачечность» трафика (burstness), измеряемая коэффициентом пачечности, что обуславливает еще большую неравномерность общего трафика. Исследование объединенного трафика реального времени на самоподобие методом нормированного размаха показал, что параметр Херста Н равен 0,9; для однородных потоков ARP и DHCP этот показатель Н равен соответственно 0,85 и 0,86.

В [2] показано, что описания трафика в мультисервисных IP-сетях наиболее широко применяют распределения с тяжелым хвостом в частности распределение Парето, в которых параметр потока α характеризующий «тяжесть» хвоста распределения и определяет пачечную структуру процесса.

Для измеренного трафиков запросов ARP и DHCP определены «тяжесть хвоста» равный соответственно 1,5453 и 1,434.

На основе разработанных имитационных моделей в программной среде GPSS World поступающего потока на маршрутизатор показано, что с увеличением параметра Херста Н мультисервисного потока пропускная способность канала не справляется с самоподобной загрузкой и растут задержки то есть время, которое требуется пакету для его передачи из одного пункта в другой, где показано с увеличением параметра Херста растет задержка обработки маршрутизатором. Это время задержка вносимое сетью можно уменьшить за счет приоритетного обслуживания соответствующих требований. Данные исследования имитационных моделей приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Данные исследования имитационных моделей

Загрузка	Без приоритета		С приоритетом
Загрузка	Ср. длина очереди, кл	Ср. время в очереди, с	Средняя длина очереди, кл	Ср. время в очереди, с
0,70	0,056	55,585	0,024	9,4
0,75	0,493	589,979	0,061	24,2
0,8	1,207	1305,915	0,172	68,4
0,85	3,831	4050,937	0,617	245,3
0,9	18,271	19313,67	3,223	1282,2

На рисунке 4 и рисунке 5 показаны зависимости среднего времени ожидания в очереди от пропускной способности маршрутизатора при самоподобном трафике.

Рисунок 4 – Среднее время задержки обслуживания без приоритета

Благодаря такому перераспределению ресурсов удовлетворено одно из требований услуг к качеству обслуживания – полоса пропускания канала связи при приоритетном обслуживании. Что позволяет удовлетворить требования услуг по качеству обслуживания, тем самым обеспечивая заданное качество предоставления услуг пользователям в мультисервисной сети.

Рисунок 5 – Среднее время задержки обслуживания маршрутизатора с приоритетным обслуживанием

Литература

1. Олифер В. Г., Олифер Н. А. Компьютерные сети. - 3-е изд., - С.Пб.: Питер, 2006. - 957 с.

2. Шелухин О.И., Тенякшев А.М., Осин А.В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях – М.: Радиотехника, 2003. – 480 с.