Реализация двух подходов к управлению сетевыми ресурсами в телекоммуникационных системах с учетом совокупности показателей качества обслуживания

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

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

где G1 (K) - среднеквадратичное отклонение (СКО) загруженностей каналов УА;

РИ, 2011, № 1

01

- Х)2

- 1 1 —

здесь x = - Ё Xj ; g2(K) 1j=1

смежных УА;

СКО загруженностей

G 2

1ТТТ.Ё (Zi - Z)2

i=1

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

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

Т. мс

160 176 192 203 224

R; Мбит/с

Рис. 6. Зависимость T

Рис. 7. Зависимость Pbiok

Рис. 8. Зависимость T

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