Моделі та методи керування навантаженням в інтелектуальній мережі з використанням апарата мереж Петрі

Размещено на http://www.allbest.ru/

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ РАДІОЕЛЕКТРОНІКИ

УДК 621.391.1:519.7

МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ КЕРУВАННЯ НАВАНТАЖЕННЯМ В

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІЙ МЕРЕЖІ З ВИКОРИСТАННЯМ АПАРАТА

МЕРЕЖ ПЕТРІ

05.12.02 - телекомунікаційні системи та мережі

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Лисяк Тетяна Миколаївна

Харків 2006

Дисертацією є рукопис

Робота виконана у Харківському національному університеті радіоелектроніки

Міністерства освіти і науки України

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор

Поповський Володимир Володимирович,

Харківський національний університет радіоелектроніки,

завідувач кафедри телекомунікаційних систем.

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Кривуля Геннадій Федорович,

Харківський національний університет радіоелектроніки,

завідувач кафедри автоматизації проектування обчислювальної техніки.

кандидат технічних наук, доцент

Тимочко Олександр Іванович,

Харківський університет повітряних сил ім. Івана Кожедуба,

начальник факультету автоматизованих систем управління.

Провідна установа: Український науково-дослідний інститут зв'язку (відділ 22)

Міністерства транспорту та зв'язку України, м. Київ.

Захист відбудеться 03.07.2006 р. о 13 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.052.03 Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, просп. Леніна, 14, ауд. 13.

З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки за адресою: 61166, м. Харків, просп. Леніна, 14.

Автореферат розісланий 01.06.2006 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради В.М. Безрук

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. До середини 80-х років основною задачею при проектуванні систем зв'язку було забезпечення високої пропускної здатності за прийнятною ціною. Оскільки ця мета була частково досягнута з розгортанням волоконно-оптичних систем і впровадженням технологій SDH, B-ISDN, ATM, на телекомунікаційному ринку набуває значущість інший фактор - можливість швидкого розвитку комплексних телекомунікаційних послуг, що задовольняють зростаючі потреби абонентів. У телефонних мережах ця тенденція виявляється у впровадженні різних додаткових послуг, таких як безкоштовний виклик (FPH), виклик з підвищеною платнею (PRM), виклик за передплаченою чи кредитною карткою (ACC, CCC), телеголосування (VOT), віртуальна приватна мережа (VPN) та ін. У широкосмугових мережах існують ще більші можливості для нових послуг (інтерактивні мультимедійні послуги, “відео за вимогою” і т.ін.). Для оперативного розгортання нових послуг з максимально ефективним використанням існуючої інфраструктури мережі загального користування була розроблена архітектурна концепція інтелектуальної мережі (Intelligent Network - IN), яка є специфікованим у вигляді міжнародних стандартів підходом до функціонального розподілу процедур підтримки додаткових послуг. Така концепція побудови мереж зв'язку дозволяє розвивати незалежно мережі зв'язку і бази даних/послуг, але з чіткою взаємодією їх у відповідності до стандартів, протоколів та інтерфейсів ITU-Т. Принципи, закладені в концепції IN, знайшли широке застосування при інтеграції телефонних мереж із такими сучасними і перспективними технологіями як IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN.

Важливою особливістю інтелектуальної мережі є її розподілений характер, складність функціональних взаємодій між мережними елементами IN, а також висока схильність до перевантажень у зв'язку зі специфікою послуг, що надає ця мережа. Таким чином, задачі керування навантаженням, яким приділяється важлива роль у загальному комплексі заходів щодо керування в телекомунікаційних системах (ТКС), є для інтелектуальних мереж дуже актуальними. Успішне розв'язання цих задач багато в чому визначає величини основних показників ефективності ТКС - своєчасність, надійність, продуктивність та ін. Концепція IN була розроблена з метою швидкого впровадження нових послуг, що забезпечують оператору біля 20% прибутку, а зростання прибутку складає не менше 50% на рік. У зв'язку з цим економічний критерій - доход оператора - є одним з найбільш важливих показників ефективності інтелектуальної мережі поряд з її продуктивністю. Як критерій продуктивності IN у цій роботі розглядається інтенсивність викликів, які обслуговані із заданим QoS. У дисертаційній роботі цей критерій у сукупності з економічним критерієм складає систему показників ефективності інтелектуальної мережі і надання послуг абонентам.

Інтелектуальні мережі мають ряд особливостей, які необхідно враховувати під час розробки і впровадження методів керування навантаженням і запобігання перевантажень у цих мережах. Існуючі методи керування навантаженням в інтелектуальній мережі успадковані від традиційних мереж і орієнтовані, в основному, на захист від перевантажень окремих вузлів мережі. В дисертаційних дослідженнях керування навантаженням здійснюється у рамках рівня управління послугами логічної багаторівневої архітектури TMN. Нові методи спрямовані на покращення характеристик мережі в цілому: підвищення продуктивності інтелектуальної мережі та якості обслуговування її абонентів. У зв'язку з цим тема дисертаційної роботи, яка присвячена підвищенню ефективності надання послуг шляхом розробки відповідних моделей і методів, є актуальною. Актуальність підтверджується також зв'язком дисертаційних досліджень з плановими НДР.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження пов'язані з основними положеннями “Концепції розвитку зв'язку України до 2010 року” і “Концепції конвергенції телефонних мереж і мереж з пакетною комутацією в Україні”, а також із такими плановими науковими роботами: НДР №129-1 “Розробка технології побудови активних телекомунікаційних мереж, методології їхнього аналізу і синтезу для забезпечення розподілених інформаційно-обчислювальних систем” (№ДР 0101U005126, 2003 р.), що виконувалася кафедрою телекомунікаційних систем Харківського національного університету радіоелектроніки, і НДР “Теоретичні дослідження режиму групового використання частотних планів у мережах рухомого стільникового зв'язку стандартів GSM-900/1800” (договір Б 1/4, 2004 р.), що виконувалася Харківським державним науково-технічним центром з питань технічного захисту інформації на замовлення відділення радіоелектроніки і засобів зв'язку Академії інженерних наук України. В зазначених науково-дослідних роботах дисертант був виконавцем.

Мета і задачі дослідження. Метою роботи є підвищення продуктивності функціонування інтелектуальних мереж.

Задачі дослідження:

- розробка оптимальних методів керування навантаженням IN з підтримкою QoS;

- аналіз ефективності та порівняльний аналіз розроблених методів керування навантаженням в інтелектуальній мережі;

- розробка рекомендацій щодо практичної реалізації отриманих результатів.

Об'єкт дослідження - процес керування навантаженням в інтелектуальній мережі.

Предмет дослідження - модель функціональних взаємодій мережних елементів IN, часові характеристики інтелектуальної мережі і показники QoS, методи керування навантаженням у IN.

Методи дослідження - математичний аналіз, теорія імовірностей, теорія мереж Петрі, теорія масового обслуговування, теорія прийняття рішень, методи оптимізації, методи математичної статистики і статистичного аналізу.

Наукова новизна одержаних результатів. У дисертаційній роботі автором було отримано такі результати:

Вдосконалено математичні моделі функціональних взаємодій мережних елементів інтелектуальної мережі. Новизна розроблених моделей полягає в тому, що завдяки перевагам обраного математичного апарата мереж Петрі в них одночасно відображені не лише функціональні, але й структурні властивості інтелектуальної мережі. В порівнянні з існуючими моделями інтелектуальної мережі розроблені моделі є більш точними, гнучкими і легко масштабуються.

Розроблено нові методи керування навантаженням в інтелектуальній мережі, які вирішують у сукупності задачі обмеження навантаження на вході в мережу і розподілу мережних ресурсів, що дозволило підвищити ефективність процесу керування навантаженням. Новизна наведених методів полягає в забезпеченні заданої якості обслуговування користувачів при оптимізації продуктивності IN. Проведено аналіз ефективності розроблених методів в умовах критичних навантажень.

За результатами досліджень сформульовано рекомендації щодо підвищення продуктивності функціонування інтелектуальних мереж і ефективності надання послуг IN шляхом оптимізації процесів керування навантаженням у мережі.

На основі аналізу та узагальнення результатів досліджень з перспектив розвитку послуг інтелектуальних мереж у рамках сучасних і перспективних телекомунікаційних технологій розроблено рекомендації щодо шляхів інтеграції концепції IN і таких сучасних та перспективних технологій як IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN.

Обґрунтованість і достовірність наукових положень, висновків і рекомендацій визначається використанням точних математичних методів і збігом значень, отриманих аналітичним методом і методом імітаційного моделювання. При однакових вихідних даних отримані результати співпадають із результатами, опублікованими іншими авторами.

Наукове значення роботи полягає в тому, що на основі розробленої автором системи математичних моделей функціональних взаємодій мережних елементів IN вперше отримано методику аналізу таких характеристик інтелектуальної мережі, як час очікування користувачем обслуговування запиту на послугу IN (час відгуку мережі) та інтенсивність потоку викликів, обслугованих з необхідним QoS. Обґрунтовано систему показників якості обслуговування абонентів при наданні їм послуг IN. Запропоновано новий підхід до керування навантаженням IN, що дозволяє вирішити задачу забезпечення заданої якості обслуговування користувачів при оптимізації продуктивності IN.

Практичне значення одержаних результатів. Розроблено сукупність моделей, методів, алгоритмів і програмних засобів аналізу, які є науково обґрунтованою базою для проектування інтелектуальних мереж. Проведено експериментальні дослідження й отримано нові знання про характеристики IN, які дозволили сформулювати рекомендації з вибору ємності накопичувачів заявок, а також продуктивності і кількості використовуваних вузлів IN за умов різного рівня навантаження, що надходить. Розроблено методи керування навантаженням у IN, які вирішують задачі керування доступом у мережу і розподілу мережних ресурсів. Застосування запропонованих методів дозволяє підвищити продуктивність інтелектуальної мережі на 10...15% і гарантувати її абонентам необхідну якість обслуговування. Сформульовано рекомендації щодо побудови IN з максимально ефективним використанням існуючої інфраструктури мереж зв'язку, а також рекомендації зі способів інтеграції IN із сучасними і перспективними телекомунікаційними технологіями. Матеріали дисертаційної роботи впроваджено в НДР№129-1 (№ДР 0101U005126), яка виконувалася кафедрою ТКС ХНУРЕ, а також у навчальний процес кафедри ТКС ХНУРЕ під час розробки курсу лекцій і лабораторного практикуму з дисципліни “Інтелектуальні мережі”, що підтверджують відповідні акти про впровадження.

Особистий внесок здобувача. Основні результати роботи було отримано автором самостійно і повністю опубліковано в роботах без співавторів.

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційної роботи було представлено й обговорено на наукових семінарах і засіданнях кафедри ТКС, а також на таких конференціях:

7-а і 9-а Міжнародні конференції “Теорія і техніка передачі, прийому й обробки інформації” (Харків, 2001, 2003);

6-й і 8-й Міжнародні молодіжні форуми “Радіоелектроніка і молодь у ХХІ столітті” (Харків, 2002, 2004);

2-й Міжнародний радіоелектронний Форум “Прикладна радіоелектроніка. Стан і перспективи розвитку” (2005).

Публікації. Основні результати досліджень опубліковано в 9 роботах, у тому числі в 4 наукових професійних виданнях, включених до переліку ВАК України. Крім того, матеріали дисертаційної роботи відбито в 5 тезах доповідей на конференціях.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота викладена на 193 сторінках машинописного тексту і складається з вступу, п'яти розділів, висновків, списку використаних літературних джерел, який містить 188 найменувань (16 с.), та 5 додатків (22 с.). Роботу ілюстровано 11 таблицями (8 с.) та 48 рисунками (14 с.).

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність роботи, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну і практичне значення роботи.

У першому розділі проаналізовано і узагальнено існуючі дані з використання архітектури інтелектуальної мережі при наданні послуг абонентам, а також результати досліджень методів керування навантаженням і характеристик IN. Розглянуто основні етапи еволюції телекомунікаційних мереж і послуг, викладено основні принципи побудови IN, її переваги і особливості, що є найбільш важливими під час розробки моделі IN. Проведено аналіз існуючих моделей і показано необхідність їх вдосконалення з метою розробки і аналізу ефективності процесу керування навантаженням. Сформульовано основні вимоги до моделі IN, що розробляється.

Наведено класифікацію існуючих методів керування навантаженням у ТКС. Описано методи керування навантаженням, які використовуються в інтелектуальній мережі. Показано, що ці методи захищають від перевантаження окремі вузли IN і не гарантують покращення характеристик мережі в цілому, зокрема, не враховують вимоги з якості обслуговування абонентів. Обґрунтовано необхідність розробки нових методів керування навантаженням IN. Сформульовано основні вимоги до цих методів і запропоновано критерії оцінки їх ефективності.

У другому розділі розроблено систему математичних моделей функціональних взаємодій мережних елементів IN. Наведено концептуальну модель інтелектуальної мережі і детально розглянуто п'ять найбільш популярних послуг, рекомендованих для першочергового впровадження при розгортанні платформи IN: FPH, PRM, ACC, CCC, VOT.

Обґрунтовано вибір розфарбованих мереж Петрі як математичний апарат для формалізації процесу функціональних взаємодій мережних елементів IN. Запропоновано узагальнений підхід до опису процесу обслуговування заявок на різні послуги, який дозволив розробити достатньо прості та лаконічні моделі інтелектуальної мережі. На рис.1 зображено мережу Петрі, що моделює займання заявкою ресурсів IN двох різних типів і . Як ресурс можна розглядати як фізичне обладнання мережі, так і логічні ресурси - наприклад, маркери доступу в мережу.

Припустимо, що мережа надає типів послуг, довжина черг необмежена, вхідні потоки є пуасонівськими, тривалість обслуговування на всіх фазах є експоненціально розподіленою, а кількість повторів у циклі - геометрично розподілена величина. Тоді середнє значення часу знаходження заявки в СМО можна знайти із таких співвідношень:

, (1)

, (2)

, (3)

де - інтенсивність обслуговування заявки на послугу типу на першій фазі ;

- імовірність очікування в черзі ; - кількість ресурсів типу ;

- навантаження на групу ресурсів ;

- інтенсивність потоку заявок на групу ресурсів ;

- інтенсивність надходження заявок на послугу типу ;

- імовірність повтору циклу обслуговування;

- інтенсивність обслуговування заявки на другій фазі ;

- інтенсивність обслуговування заявки на послугу типу на фазі .

Размещено на http://www.allbest.ru/

, (4)

де - інтенсивність потоку заявок на групу ресурсів .

, (5)

. (6)

Запропоновано методику розрахунку часових затримок передачі службової інформації в мережі сигналізації. На основі апарата розфарбованих мереж Петрі розроблено імітаційну модель IN, яка розглядає усі 4 основні типи її мережних елементів і враховує не тільки функціональні, але й структурні властивості мережі. У порівнянні з існуючими моделями розроблена модель є більш точною, гнучкою і легко масштабується.

У третьому розділі розглянуто особливості IN як об'єкта керування, причини виникнення перевантажень і потенційні “вузькі місця” інтелектуальної мережі. Сформульовано задачі керування навантаженням і обґрунтовано вибір системи показників ефективності керування навантаженням IN, яку складають 2 основних критерія: критерій продуктивності IN (інтенсивність викликів, обслугованих із заданим QoS) і економічний критерій - доход оператора. Систему керування навантаженням подано як розподілену мультиагентну систему прийняття рішень. Новизна запропонованого підходу у тому, що інтелектуальна мережа розглядається як цілісна система, а метою керування навантаженням є покращення характеристик IN в цілому, а не окремих її елементів. Розроблено новий метод керування навантаженням IN, який вирішує у комплексі задачі доступу в мережу і розподілу мережних ресурсів.

Суть розробленого методу полягає у використанні маркерів, які надаються вузлам комутації послуг SSP вузлами керування навантаженням SCP для обслуговування заявок на послуги IN. Кількість наданих маркерів регулює навантаження, що надходить до SCP (рис.2).

Маркери надаються по одному таким чином, щоб максимізувати очікуваний відносний виграш мережі, який розраховується як відношення виграшу, який може отримати мережа при обслуговуванні заявки до затрат, пов'язаних з обслуговуванням цієї заявки. Виграш мережі обчислюється як добуток доходу від надання послуги і ймовірності надходження заявки на цю послугу, а затрати - як загальний доход, який можна отримати при всіх альтернативних варіантах розподілу тієї ж кількості ресурсів SCP. Якщо потік заявок, що надходить, є пуасонівським, то відносний виграш мережі може бути розрахований за такими формулами:

, (7)

, (8)

де - необхідний для надання послуги типу ресурс -го SCP;

- кількість SCP, типів послуг і SSP;

- доход від послуги типу ;

- кількість маркерів, виданих -му SSP для обслуговування заявки типу ;

- середня кількість заявок на послугу типу від -го SSP впродовж с.

Розглянуто два варіанти запропонованого методу: максимізація доходу оператора і максимізація інтенсивності заявок, обслугованих із необхідним QoS. Розроблено відповідні алгоритми і програми розподілу маркерів, а також імітаційну модель інтелектуальної мережі з керуванням навантаженням.

У четвертому розділі наведено методику аналізу розроблених моделей і методів, а також результати досліджень. Обґрунтовано вибір системи критеріїв QoS в інтелектуальній мережі, яку складають 2 показники: час відгуку мережі та ймовірність відмови в обслуговуванні у вузлі SSP. Обґрунтовано вибір показників ефективності методів керування навантаженням: час відгуку мережі; інтенсивність викликів, обслугованих із заданим QoS; доход оператора. З метою розрахунку вихідних параметрів алгоритмів керування навантаженням досліджувалися такі характеристики IN: час очікування; час відгуку мережі; ймовірність відмови в обслуговуванні у вузлі SSP; довжина черг і час обслуговування запитів у вузлах SCP, інтелектуальній периферії IP і вузлі зберігання даних для послуг SDP.

Результати досліджень показали, що для рівней навантаження, що відповідають кількості абонентів тис., кількість плат IP має складати 8…12 (рис.3), в той час як одного SDP достатньо для обслуговування до 2…3 млн. користувачів.

а) послуги АСС, ССС б) послуга VOT

Рис. 3. Графіки залежності часу обслуговування запитів на різні послуги в IP від інтенсивноcті викликів, що надходять, при різній кількості IP

Наприклад, при кількості плат IP, що дорівнює 10, число абонентів не може перевищувати 90 тис., інакше час очікування підключення до IP різко зросте. При цьому час очікування в черзі SDP змінюється незначно і не перевищує 1 мс., а час очікування в черзі IP може досягати 30…40 мс. Результати аналітичних розрахунків наведено на рис.3 у вигляді графіків, а результати імітаційного моделювання - маркерами відповідної форми.

Середньому значенню часу очікування в черзі на обслуговування в SDP, що дорівнює 5…10 мс., відповідає середня довжина черги 2…3 заявки, а збільшення довжини черги до 8…9 приводить до зростання часу очікування до 40 мс. Довжину черги на обслуговування в SCP також необхідно обмежувати кількістю запитів, що не перевищує 2, інакше якість обслуговування абонентів не відповідатиме наведеним у рекомендаціях ITU-T нормам. Час очікування в черзі зростає тим різкіше, чим менше кількість вузлів IN (рис.4-5).

Результати імітаційного моделювання показали, що якщо вузол SSP розрахований на питоме навантаження від абонента, яке дорівнює 0,2 Ерл., тобто з 1000 абонентів одночасно можуть бути обслуговані 200, то внаслідок наявності запитів на додаткові послуги IN близько 5% абонентів одержуватимуть відмову, що є абсолютно неприпустимим. Таким чином, продуктивність SSP має забезпечувати одночасне обслуговування до 25% загальної кількості абонентів, що відповідає навантаженню 0,25 Ерл. Таке значення продуктивності SSP забезпечує виконання заданих норм з імовірності відмови при наданні абонентам додаткових послуг IN.

Аналіз ефективності методів керування навантаженням IN показав, що метод ACG, який застосовувався раніше, не гарантує користувачам необхідної якості обслуговування. При обмеженні довжини черги до процесорів SCP значенням, рівним 2 запитам, час відгуку мережі не перевищує заданих норм. Але, якщо окрім обмеження довжини черги застосовувати один із розроблених методів, значення часу відгуку мережі буде менше на 20% у порівнянні зі значенням, отриманим у випадку застосування методу ACG (рис.6). Запропоновані методи керування навантаження також забезпечують виграш за обраними критеріями в межах 10...15% у порівнянні з методом ACG. При цьому значення 10% відповідає більш низькому рівню інтенсивності надходження викликів, а зі зростанням інтенсивності навантаження виграш зростає до 15%. Так, граничне значення інтенсивності викликів, обслугованих із заданим QoS при використанні методу ACG складає близько 360 викл./год., при оптимізації доходу оператора IN - близько 400 викл./год., а при оптимізації продуктивності інтелектуальної мережі - близько 420 викл./год. (рис.7).

Обґрунтованість і достовірність результатів визначається використанням точних математичних методів і збігом значень, отриманих аналітичним методом і методом імітаційного моделювання. При однакових вихідних даних отримані результати співпадають із результатами, опублікованими іншими авторами з точністю до 3...5%.

Сформульовано рекомендації з вибору методу керування навантаженням в інтелектуальній мережі. Перший із запропонованих методів забезпечує оператору більш високий доход, але поступається другому за показником продуктивності мережі (інтенсивності викликів, обслугованих із заданою якістю). При розглянутих у роботі вихідних даних різниця у виграші між розробленими методами складає близько 5%.

У п'ятому розділі розглянуто варіанти побудови інтелектуальної мережі і сформульовано рекомендації щодо практичного застосування концепції IN при модернізації існуючих телефонних мереж. Найбільш надійною і вартісною є класична розподілена платформа, використання якої рекомендується для побудови масштабних IN з високим рівнем навантаження, що надходить. Централізовану і частково розподілену платформу доцільно використовувати для побудови IN невеликої ємності на початковому етапі модернізації ТФОП зі значною часткою аналогових комутаційних станцій. Шляхом аналізу та узагальнення результатів досліджень з перспектив розвитку послуг інтелектуальних мереж у рамках сучасних і перспективних телекомунікаційних технологій розроблено рекомендації щодо шляхів інтеграції концепції IN і технологій IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN. На першому етапі просування до архітектури IN не передбачена її взаємодія з мережами інших технологій та IN інших операторів. Фактично всі можливості, закладені в концепції IN для стаціонарної телефонної мережі, передбачені пакетом рекомендацій CS-2. Шляхи інтеграції IN і альтернативних (стосовно стаціонарної телефонної мережі) систем зв'язку (мереж рухомого зв'язку, мереж IP, широкосмугових мереж) розглянуто в специфікаціях CS-3 і CS-4. З двох основних підходів до конвергенції мобільних мереж і IN більш прагматичним і досить простим є “накладення” концепції IN на архітектуру існуючих мереж рухомого зв'язку. Конвергенція мереж IP і IN дозволить створити мережну архітектуру, здатну об'єднати високу надійність і захищеність IN з широкими можливостями і відкритістю інформаційних технологій, які властиві мережам IP. Провідна роль в інтеграції цих технологій віддається протоколу SIP. Концепція TINA сприяє поступовій інтеграції існуючих систем, таких як IN, N-ISDN, B-ISDN, TMN і Internet. Сформульований в архітектурній концепції IN принцип розподілу функцій комутації і керування послугами збережений у NGN.

ВИСНОВКИ

У результаті дисертаційних досліджень вирішено актуальну науково-прикладну задачу підвищення продуктивності інтелектуальних мереж шляхом вдосконалення математичних моделей функціональних взаємодій мережних елементів IN і розробки нових методів керування навантаженням в інтелектуальній мережі. Запропоновані методи дозволяють підвищити доход оператора IN на 10…15% при гарантованій якості обслуговування абонентів інтелектуальної мережі.

У дисертації отримано такі основні результати:

Розроблено систему математичних моделей функціональних взаємодій мережних елементів інтелектуальної мережі. Завдяки перевагам обраного математичного апарата мереж Петрі, в удосконалених моделях відбито не тільки функціональні, але і структурні властивості IN. Більш детально розглянуто алгоритми взаємодії мережних елементів IN відповідно до виду наданих мережею послуг. Розроблені імітаційні моделі легко масштабуються і є більш гнучкими в порівнянні з існуючими моделями інтелектуальної мережі. Достовірність результатів визначається використанням точних математичних методів і збігом значень, отриманих аналітичним методом і методом імітаційного моделювання, з точністю до 3...5%. При однакових вихідних даних отримані результати співпадають із результатами, опублікованими іншими авторами.

Розроблено методику аналізу отриманих моделей, а також обрано й обґрунтовано систему показників якості обслуговування абонентів при наданні їм послуг IN: час відгуку мережі та імовірність відмови в обслуговуванні. Обрано систему показників ефективності керування навантаженням IN, яку складають 2 основних критерія: критерій продуктивності IN (інтенсивність викликів, обслугованих із заданим QoS), і економічний критерій (доход оператора). Вибір цієї системи показників ефективності обґрунтований специфікою послуг, що надаються і можливістю аналізу продуктивності IN з урахуванням заданої якості обслуговування її абонентів.

Вперше отримано методику аналізу таких характеристик інтелектуальної мережі, як час очікування користувачем обслуговування запиту на послугу IN (час відгуку мережі); відсоток відмов у обслуговуванні заявок на послуги у вузлі SSP; інтенсивність потоку викликів, обслугованих з необхідним QoS. Розроблена система моделей дозволяє вирішувати задачу проектування IN, а також проводити аналіз її характеристик з метою визначення параметрів алгоритмів керування навантаженням в інтелектуальній мережі.

Показано, що для рівнів навантаження, які відповідають кількості абонентів, що обслуговуються мережею, тис., число плат IP має складати значення в межах 8...12, у той час як одного SDP достатньо для обслуговування до 2...3 млн. користувачів. При кількості плат IP, рівному 10, кількість абонентів, що обслуговуються IN, не може перевищувати 90 тис., у протилежному випадку час очікування підключення до IP різко зростає. При цьому час очікування в черзі до вузла SDP змінюється незначно і складає величину, що не перевищує 1 мс., у той час як час очікування в черзі до IP може досягати значень 30...40 мс.

Доведено, що середньому значенню часу очікування в черзі до SDP, яке дорівнює 5...10 мс., відповідає середня довжина черги 2...3 запиту, а збільшення середньої довжини черги до 8...9 приводить до зростання часу очікування до 40 мс. Довжину черги до вузла SCP також необхідно обмежувати кількістю запитів не більше 2, інакше якість обслуговування абонентів не відповідатиме наведеним у рекомендаціях ITU-T нормам. Час очікування в черзі зростає тим різкіше, чим менше кількість і продуктивність вузлів IN.

Встановлено, що якщо вузол SSP розрахований на питоме навантаження від абонента, яке дорівнює 0,2 Ерл., тобто з 1000 абонентів одночасно можуть бути обслуговані 200, то внаслідок наявності запитів на додаткові послуги IN близько 5% абонентів одержуватимуть відмову, що є абсолютно неприпустимим. Таким чином, продуктивність SSP має забезпечувати одночасне обслуговування до 25% загальної кількості абонентів, що відповідає навантаженню 0,25 Ерл. Таке значення продуктивності SSP забезпечує виконання заданих норм з імовірності відмови при наданні абонентам додаткових послуг IN.

Запропоновано новий підхід до керування навантаженням IN, що дозволяє вирішити задачу забезпечення заданої якості обслуговування користувачів при оптимізації продуктивності IN. Розроблені методи дозволяють вирішувати задачі обмеження навантаження на вході в мережу і розподілу мережних ресурсів у сукупності, що забезпечує більш високу ефективність процесу керування навантаженням. Доведено, що метод ACG, який застосовувався раніше, не гарантує користувачам необхідної якості обслуговування. При обмеженні довжини черги до процесорів SCP значенням, рівним 2 запитам, час відгуку мережі не перевищує заданих норм. Але, якщо окрім обмеження довжини черги застосовувати один із розроблених методів, значення часу відгуку мережі буде менше на 20% у порівнянні зі значенням, отриманим у випадку застосування методу ACG.

Показано, що розроблені алгоритми забезпечують виграш за обраними критеріями в межах 10...15% у порівнянні з наведеним у рекомендаціях ITU-T методом ACG. При цьому значення 10% відповідає більш низькому рівню інтенсивності надходження викликів, а зі зростанням інтенсивності навантаження виграш зростає до 15%. Так, граничне значення інтенсивності викликів, обслугованих із заданим QoS при використанні методу ACG складає близько 360 викл./год., при оптимізації доходу оператора IN - близько 400 викл./год., а при оптимізації продуктивності інтелектуальної мережі - близько 420 викл./год. Отримані для методу ACG значення співпадають із даними, опублікованими раніше іншими авторами з точністю до 5%, що підтверджує достовірність отриманих результатів.

Розроблено рекомендації щодо вибору методів керування навантаженням в інтелектуальній мережі. Перший із запропонованих методів забезпечує оператору більш високий доход, але програє другому за показником продуктивності мережі (інтенсивності викликів, обслугованих із заданою якістю). При розглянутих у роботі вихідних даних різниця у виграші між розробленими методами складає близько 5%.

Сформульовано рекомендації щодо практичного застосування концепції IN при модернізації існуючих телефонних мереж. Найбільш надійною і вартісною є класична розподілена платформа, використання якої рекомендується при побудові масштабних IN з високим рівнем навантаження, що надходить. Централізовану і частково розподілену платформу доцільно використовувати для побудови IN невеликої ємності на початковому етапі модернізації ТФОП зі значною часткою аналогових комутаційних станцій.

Розроблено рекомендації щодо шляхів інтеграції концепції IN і таких сучасних і перспективних телекомунікаційних технологій як IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN. З двох основних підходів до конвергенції мобільних мереж і IN більш прагматичним і досить простим є “накладення” концепції IN на архітектуру існуючих мереж рухомого зв'язку. Провідна роль в інтеграції технологій IP і IN віддається протоколу SIP. Сформульований в архітектурній концепції IN принцип розподілу функцій комутації і керування послугами збережений у NGN.

Результати дисертаційних досліджень впроваджено в науково-дослідні роботи та навчальний процес кафедри телекомунікаційних систем ХНУРЕ під час розробки курсу лекцій і лабораторного практикуму з дисципліни “Інтелектуальні мережі”. Впровадження результатів підтверджують відповідні акти.

СПИСОК ПРАЦЬ, ОПУБЛІКОВАНИХ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

Коваленко Т.Н. Расчет нагрузки в интеллектуальной сети // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. - Харьков, 2001. - Вып.123. - С.76-85.

Коваленко Т.Н. Управление нагрузкой и предотвращение перегрузок в интеллектуальной сети // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. - Харьков, 2003. - Вып.133. - С.135-143.

Коваленко Т.Н. Применение аппарата сетей Петри для моделирования интеллектуальных сетей // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. - Харьков, 2004. - Вып.138. - С. 65-74.

Коваленко Т.Н. Математическая модель обслуживания запросов на услуги IN в узлах IP и SDP // Праці УНДІРТ. - 2004. - №4(40). - С.33-37.

Коваленко Т.Н. Оценка характеристик нагрузки интеллектуальной сети // 7-я Международная конференция “Теория и техника передачи, приема и обработки информации”: Сб. научных трудов. - Харьков: ХТУРЭ, 2001. - С.50-51.

Коваленко Т.Н. Расчет временных задержек при обработке вызовов в узлах интеллектуальной сети // 6-й Международный молодежный форум “Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке”: Сб. научных трудов. - Харьков: ХНУРЭ, 2002. - Ч.1. - С.197-198.

Лысяк Т.Н. Математическая модель функциональных взаимодействий узлов IN // 2-й Международный радиоэлектронный Форум “Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития” МРФ-2005: Сб. научных трудов. - Харьков: ХНУРЭ, 2005. - Т.4. - С.167-170.

Коваленко Т.Н. Моделирование интеллектуальной сети с помощью аппарата сетей Петри // Теория и техника передачи, приема и обработки информации: Материалы 9-й Международной научной конференции (7-10 октября 2003 г.). - Харьков: ХНУРЭ, 2003. - С.32-33.

Коваленко Т.Н. Управление нагрузкой в интеллектуальной сети // Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке: Материалы 8-го Международного молодежного форума (13-15 апреля 2004 г.). - Харьков: ХНУРЭ, 2004. - Ч.1. - С.66.

АНОТАЦІЯ

Лисяк Т.М. Моделі та методи керування навантаженням в інтелектуальній мережі з використанням апарата мереж Петрі. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.12.02 - телекомунікаційні системи та мережі. - Харківський національний університет радіоелектроніки МОН України, м. Харків, 2006.

Дисертацію присвячено підвищенню ефективності функціонування інтелектуальних мереж за показниками продуктивності, якості обслуговування користувачів і прибутку оператора. Розроблено сукупність моделей, методів, алгоритмів і програмних засобів аналізу з використанням апарата мереж Петрі, які є науково обґрунтованою базою для проектування IN, а також аналізу таких характеристик, як час відгуку мережі; відсоток відмов у обслуговуванні; інтенсивність потоку викликів, обслугованих з необхідним QoS. Розроблено методи керування навантаженням в IN, які вирішують у сукупності задачі обмеження навантаження на вході в мережу і розподілу мережних ресурсів. Проведені дослідження в умовах критичних навантажень довели, що запропоновані методи дозволяють забезпечити задану якість обслуговування користувачів і підвищити продуктивність IN і прибутку її оператора на 10...15%. Сформульовано рекомендації щодо побудови IN з максимально ефективним використанням існуючої інфраструктури мереж зв'язку, а також рекомендації щодо перспектив розвитку послуг IN і шляхів інтеграції концепції IN і таких сучасних і перспективних технологій як IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN.

Ключові слова: інтелектуальна мережа, вузол управління послугами, розфарбована мережа Петрі, керування навантаженням, мультиагентна система, розподіл навантаження, час відгуку мережі, гарантована якість обслуговування, продуктивність.

АННОТАЦИЯ

Лысяк Т.Н. Модели и методы управления нагрузкой в интеллектуальной сети с использованием аппарата сетей Петри. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.12.02 - телекоммуникационные системы и сети. - Харьковский национальный университет радиоэлектроники МОН Украины, г. Харьков, 2006.

Диссертация посвящена повышению эффективности функционирования интеллектуальной сети. Выбрана и обоснована система показателей качества обслуживания абонентов при предоставлении им услуг IN: время отклика сети и вероятность отказа в обслуживании. Выбрана и обоснована система показателей эффективности управления нагрузкой в интеллектуальной сети, которую составляют 2 основных критерия: критерий производительности IN - интенсивность вызовов, обслуженных с заданным QoS, и экономический критерий - доход оператора. Выбор данной системы показателей эффективности обоснован назначением интеллектуальной сети и спецификой предоставляемых ею услуг, а также возможностью проведения анализа производительности IN с учетом заданного качества обслуживания ее абонентов.

Разработаны математические модели функциональных взаимодействий сетевых элементов IN на основе аппарата сетей Петри. Новизна разработанных моделей состоит в том, что благодаря преимуществам выбранного математического аппарата в них одновременно отражены не только функциональные, но и структурные свойства интеллектуальной сети. Более точно и детально рассмотрены алгоритмы взаимодействия сетевых элементов IN в соответствии с видом предоставляемых сетью услуг. Разработанные модели являются легко масштабируемыми и более гибкими по сравнению с существующими моделями интеллектуальной сети. Достоверность результатов подтверждается совпадением значений, полученных методами аналитического и имитационного моделирования, с точностью до 3...5%. При одинаковых исходных данных полученные результаты совпадают с результатами, опубликованными другими авторами.

На основе разработанной системы моделей впервые получена методика анализа таких характеристик интеллектуальной сети, как время ожидания пользователем обслуживания запроса на услугу IN (время отклика сети); процент отказов в обслуживании заявок на услуги в узле SSP; интенсивность потока вызовов, обслуженных с требуемым QoS. Разработанная система моделей позволяет решать задачу проектирования IN, а также проводить анализ ее характеристик с целью определения параметров алгоритмов управления нагрузкой в интеллектуальной сети. По результатам проведенных исследований сформулированы общие рекомендации по выбору емкости накопителей заявок, количества и производительности сетевых элементов IN.

Предложен новый подход к управлению нагрузкой в интеллектуальной сети и разработаны методы управления нагрузкой, позволяющие решать в совокупности задачи ограничения нагрузки на входе в сеть и распределения сетевых ресурсов, что обеспечивает более высокую эффективность процесса управления нагрузкой. Результаты исследований, проведенных в диссертационной работе, показали, что применявшийся ранее метод ACG не гарантирует пользователям требуемого качества обслуживания. Анализ эффективности предложенных методов управления нагрузкой подтвердил, что разработанные алгоритмы обеспечивают заданное качество обслуживания пользователей при оптимизации производительности IN. По сравнению с методом ACG выигрыш по выбранным критериям составляет около 10...15% и увеличивается с ростом интенсивности нагрузки. При этом значение времени отклика сети меньше на 20% по сравнению со значениями, полученными в случае применения метода ACG, и удовлетворяют приведенным в ITU-T нормам. Первый из предложенных методов обеспечивает оператору более высокий доход, но проигрывает второму по производительности сети с точки зрения интенсивности вызовов, обслуженных с заданным качеством. При рассмотренных в работе исходных данных разница в выигрыше между разработанными методами составляет около 5%. Сформулированы рекомендации по выбору метода управления нагрузкой в интеллектуальной сети.

Проведен сравнительный анализ вариантов построения платформ IN и сформулированы рекомендации по практическому применению концепции IN при модернизации существующих телефонных сетей. Проанализированы и обобщены результаты исследований по перспективам развития услуг интеллектуальных сетей в рамках современных и перспективных телекоммуникационных технологий. Разработаны рекомендации относительно путей интеграции концепции IN и таких современных и перспективных технологий как IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN.

Ключевые слова: интеллектуальная сеть, узел управления услугами, раскрашенная сеть Петри, управление нагрузкой, мультиагентная система, распределение нагрузки, время отклика сети, гарантированное качество обслуживания, производительность.

SUMMARY

мережа інтелектуальний навантаження

Lysyak T.N. Models and methods of load control in Intelligent Network using Colored Petri Net tool. - Manuscript.

A thesis for the candidate's degree of technical sciences on speciality 05.12.02 - telecommunication systems and networks. - Kharkov National University of Radioelectronics, Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkov, 2006.

A thesis is devoted to enhancement of efficiency of Intelligent Networks performance by productivity, quality of service and provider's profit values. A system of models, methods, algorithms and software is developed using colored Petri Net tool. This system represents a science-based groundwork for IN design and evaluation of such characteristics as network response time; service deny ratio; flow intensity of calls served with required QoS. IN load control methods are developed, that solve the problems of input load limitation and network resources distribution in aggregate. Research is carried out in critical load environment and showed, that proposed methods allow to provide the required grade of service for users when the IN productivity and provider's profit are increased by 10..15%. Recommendations on IN design with the most efficient usage of existing communication network infrastructure are stated, as well as recommendations on future trends of IN services evolution and ways of IN concept integration with such modern perspective technologies as IP, GSM, TINA, B-ISDN, NGN.

Key words: Intelligent Network, Service Control Point, Colored Petri Net, load control, multiagent system, load distribution, network response time, guaranteed quality of service, productivity.

Размещено на Allbest.ru

...