Методика оценки характеристик информационного обмена между абонентами сети передачи данных

Размещено на http://www.allbest.ru/

Филиал Военной академии РВСН имени Петра Великого в г. Серпухове (ФВА РВСН)

Методика оценки характеристик информационного обмена между абонентами сети передачи данных

С.Е. Потапов

Аннотация

В статье изложен подход к определению соответствия параметров распределённой сети связи требованиям по качеству информационного обмена между абонентами этой сети, в частности по результатам оценки пропускной способности сети связи в заданных направлениях доставки сообщений определяется степень выполнения требований по вероятностным и временным характеристикам информационного обмена между абонентами сети.

Ключевые слова: сеть связи, пропускная способность, вероятностно-временные характеристики, пакетная коммутация, виртуальные каналы.

Abstract

The article outlines the approach to determining the compliance of the parameters of a distributed communication network with the requirements for the quality of information exchange between subscribers of this network, in particular, based on the results of assessing the communication network capacity in specified directions of message delivery, the extent to which requirements for information exchange between network subscribers are determined.

Keywords: communication network, bandwidth, probabilistic-temporal characteristics, packet switching, virtual channels.

В современных системах передачи данных и управления большое значение для эффективности выполнения поставленных перед ними задач имеет качество обслуживания информационного трафика, создаваемого абонентами и различными служебными приложениями. При этом под качеством обслуживания понимается совокупность таких показателей как среднее время задержки пакетов, вероятность их потери и искажения, а также вероятностно-временные показатели доставки заданных объёмов информации получателю. При проектировании систем и сетей связи, обеспечивающих информационный обмен в интересах выполнения конкретных задач, задают требуемые значения показателей качества обслуживания информационного трафика для наиболее важных характеристик информационного обмена между абонентами сети. К таким показателям часто относят: время задержки передачи пакетов сообщений, вероятность правильного доведения информации по сети, а также вероятностно-временные характеристики информационного обмена [1,2]; для сервисов реального времени актуальными являются величина девиации времени задержки пакетов на маршруте, так называемый «джиттер» [2], а также вероятность потери пакетов в транзитных узлах коммутации. Опыт эксплуатации различных сетей передачи данных показывает, что значение упомянутых показателей во многом зависит от пропускной способности сети. Поэтому одной из задач при оценке степени соответствия значений данных показателей требуемому уровню является определение пропускной способности сети связи в интересующих направлениях информационного обмена. Это можно осуществить с помощью математических моделей распределения информационной нагрузки по каналам сети связи, исходя из известных параметров абонентского трафика, циркулирующего по сети. Таким образом, актуальной является задача определения соответствия значений совокупности показателей качества обслуживания абонентов сети установленным требованиям на основе анализа пропускной способности сети связи в интересующих направлениях информационного обмена.

Определение степени загруженности каналов связи сети с пакетной коммутацией

Определению частных показателей качества обслуживания абонентского трафика посвящено множество работ, в частности [3,4,5,6]. В упомянутых источниках пропускная способность сети связи определяется как среднее число пакетов, передаваемое по сети за единицу времени. Однако если в качестве исходных данных принимать среднесетевую пропускную способность, то определяемые в итоге значения показателей характеристик информационного обмена имеют усреднённые по всей сети значения и не могут гарантировать выполнение заданных требований по уровню качества информационного обмена для каждой пары абонентов. С другой стороны, в ряде работ [3,5,6] не учитываются такой важный для критических сфер применения сетей связи показатель как вероятностно-временные характеристики (ВВХ) доставки информации. Поэтому важным является на этапе определения доступной пропускной способности сети связи оптимальное распределение информационных потоков и анализ информационной загруженности отдельных каналов связи сети, то есть отношение интенсивности продвижения пакетов по каналу связи к его пропускной способности. В связи с изложенным, предлагается следующий способ определения степени соответствия параметров сети связи требованиям уровню характеристик информационного обмена между абонентами.

Предположим, что необходимо определить характеристики процесса передачи информации между абонентами l-го и k-го узлов коммутации в сегменте сети связи с пакетной коммутацией, схематично представленной на рисунке 1.

Рис. 1. Сегмент сети связи с пакетной коммутацией

На первом этапе предлагаемого подхода осуществляется определение уровня загруженности сети исходя из известных параметров информационного трафика между каждой парой абонентов в виде матрицы интенсивностей выдачи информационных пакетов (матрицы тяготения [7]) и соответствующей матрицы интенсивностей освобождения каналов связи . При этом для средней длины пакета определяется по выражению (1).

, (1)

где - скорости передачи информации в hm-том канале связи в бит/с, вычисленные с учётом особенностей канальных протоколов, а - средняя длина пакета в битах.

Тогда пусть - множество узлов коммутации (УК) и каналов связи (КС) сети. Обозначим - множество всевозможных маршрутов доведения сообщений из l-й в k-й УК, тогда - множество маршрутов доведения сообщений из l-й в k-й УС, пригодных по некоторому критерию D, где D - правило определения пригодности маршрута (например максимально допустимое число переприёмов пакета или допустимая задержка на маршруте). Определим мощность множества как , тогда интенсивность информационного обмена между l-м и k-м УС будет определяться по выражению (2):

.(2)

Обозначим через - долю интенсивности , приходящаяся на hm-й КС, тогда суммарная интенсивность передачи пакетов по hm-му КС будет определяться выражением (3):

.(3)

Оптимальное распределение интенсивности по всем пригодным по правилу «D» маршрутам доведения может быть получено из решения задачи линейного программирования по критерию минимума суммарной интенсивности передачи пакетов по всем КС сети:

; (4)

при ограничениях (5):

. (5)

При решении данной задачи будет получена загруженность КС сети при оптимальном распределении нагрузки на сеть: . Исходя из полученного распределения информационных потоков пользователей, далее необходимо рассчитывать значения показателей характеристик обслуживания абонентского трафика.

Определение значений показателей характеристик обслуживания абонентского трафика

Время доведения пакетов от абонентов l-го УК до абонентов-получателей информации k-го УК () будет завесить от временных задержек пакетов на маршруте, по которому пройдёт пакет через сеть связи. При этом для определения среднего времени доведения пакетов целесообразно брать средневзвешенное время доведения по всем пригодным маршрутам доставки:

распределенный сеть связь пропускной

(6)

где - время задержки пакета на i-м маршруте доставки, а соотношение показывает долю интенсивности передачи пакетов по i-му маршруту.

Величина складывается из времени передачи пакета по транзитным КС () и времени задержки в транзитных УК ():

(7)

Если величины являются постоянной величиной, зависящей от характеристик КС, то время задержки пакетов в УК является случайной величиной и, в общем случае, зависит от статистических характеристик потоков сообщений, параметров исходящих направлений связи, дисциплины обслуживания (ДО) в УК и приоритетности передаваемой информации. Поэтому для определения время задержки пакета на маршруте целесообразно использовать оценку времени задержки пакетов в УК: . При известной плотности распределения вероятности времени нахождения пакетов в k-м УК временя задержки пакетов можно оценить его математическим ожиданием (МО) по известной методике [8].

Девиацию задержки пакетов можно также определить по известной плотности распределения вероятности времени нахождения пакетов как среднее квадратичное отклонение времени от своего МО [8].

Вероятность потери пакета в одном из транзитных УК i-го маршрута доставки определяется выражением:

, (8)

где - вероятность потери пакета в k-м УК, которую определяют исходя из характеристик трафика, КС, ДО и т.п. В общем случае . Поскольку каждый пакет может быть доставлен только по одному из допустимых маршрутов доведения, то вероятность потери пакета при передаче его по сети от l-го до k-го УК можно определить по выражению (9):

. (9)

При определении вероятности правильного доведения информации удобнее оперировать величиной , связанной с соотношением . При этом величину рассчитывают аналогично (8)-(9), только при учёте возникновения ошибок при передаче информации по транзитным КС.

Для некоторых приложений важным показателем является вероятность доставки сообщений за время, не превышающее заданное , т.е. ВВХ информационного обмена [9]. Для каждого маршрута доставки сообщений время доведения определяется временем доведения последнего из пакетов передаваемого сообщения. Тогда, зная плотности распределения вероятностей времени обработки пакетов в УК , определяется общая вероятность времени задержки пакетов во всех транзитных УК по выражению (10):

, (10)

где будет определяться разницей заданного времени доставки информации и времени её доставки по КС маршрута доведения:

(11)

Заключение

Таким образом, предложенный подход к оценке показателей характеристик информационного обмена между абонентами сети передачи данных позволит на этапе проектирования таких сетей заложить необходимые коммуникационные ресурсы для обеспечения предъявляемых требований по качеству обслуживания абонентского трафика.

Литература

1. Деарт В.Ю. Мультисервисные сети связи. Транспортные сети и сети доступа. - М.: Инсвязьиздат, 2007. - 166 с., илл.

2. Пятибратов А.П., Гудыно Л.П., Кириченко А.А. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации, уч. пособие. - М: «финансы и статистика», 2004 г.

3. Фрэнк Г., Фриш И. Сети, связь и потоки. М.: Связь 1978. - 447 с.

4. Степанов С.Н. Теория телетрафика: концепции, модели, приложения. - М.: Горячая линия - Телеком, 2015. 868 с: ил. - (Серия «Теория и практика инфокоммуникаций»).

5. Карташевский И.В., Сапрыкин А.В. Анализ времени ожидания заявки в очереди для системы массового обслуживания общего вида // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2018. Том 12. №2. С. 4-10.

6. Лихтциндер Б.Я. Интервальный метод анализа очередей в системах массового обслуживания с пачечными потоками заявок// T-Comm Телекоммуникации и транспорт. 2017. Том I I. №3. С. 17-23.

7. Линец Г. И., Будко П. А., Мухин А. В., Фомин Л. А. Эффективность, цена и качество информационно-телекоммуникационных систем. Методы оптимизации. - СПб: Военная академия связи, 2011. - 420 с.

8. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. - М.: Наука, 2003. - 564 с.

9. Косарева Л.Н. Автоматизированный синтез конечных марковских цепей описывающих процесс доведения многопакетного сообщения в VPN MPLS / Косарева Л.Н., Потапов С.Е., Тоискин В.Е., Цимбал В.А. // REDS: Телекоммуникационные устройства и системы. 2014. Т. 4. № 2. С. 112-115.

Размещено на Allbest.ru