А В Лемешко - Адаптивное ограничение интенсивности трафика на приграничных узлах мультисервисной сети связивведение - страница 1

Страницы:
1 

УДК 621.391

А.В. ЛЕМЕШКО, д-р техн. наук, К.С. ВАСЮТА, канд. техн. наук, Ю.Н. ДОБРЫШКИН

АДАПТИВНОЕ ОГРАНИЧЕНИЕ ИНТЕНСИВНОСТИ ТРАФИКА НА ПРИГРАНИЧНЫХ УЗЛАХ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ СВЯЗИ

ВВЕДЕНИЕ

Несмотря на стремительное развитие технологий транспортных телекоммуникационных сетей (ТКС) и, прежде всего, технологий волоконно-оптической связи, борьба с перегрузка­ми все еще остается достаточно актуальной сетевой задачей. При высокой загруженности ТКС обеспечить заданные значения показателей качества обслуживания (Quality of Service, QoS) можно лишь за счет ограничения интенсивности трафика, поступающего на пригра­ничные узлы сети [1]. Учитывая мультисервисный характер современных ТКС, ограничение интенсивности или отказы в обслуживании должны касаться, как правило, лишь низкопри­оритетных трафиков на перегруженных участках сети. Таким образом, процесс ограничения интенсивности трафика должен носить адаптивный характер, основываясь на постоянном мониторинге состояния ТКС - загруженности трактов передачи и сетевых узлов, характери­стик трафиков пользователей и требований к качеству их обслуживания. Немаловажным требованием также является обеспечение максимального уровня согласованности работы средств ограничения трафика с другими средствами борьбы с перегрузками, к числу которых можно отнести протоколы маршрутизации, механизмы ограничения длин очередей и др.

АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ СРЕДСТВ ОГРАНИЧЕНИЯ НАГРУЗКИ НА

ПРИГРАНИЧНЫХ УЗЛАХ

В современных мультисервисных ТКС задачи ограничения интенсивности трафика ре­шаются с помощью механизмов Traffic Shaping (TS) и Committed Access Rate (CAR). В осно­ву этих средств положены алгоритмы Leaky Bucket ("дырявое ведро") и Token Bucket ("мар­керное ведро"). Несмотря на сходное предназначение, механизмы CAR и TS отличаются спо­собом обработки трафика в момент исчерпания маркеров. Traffic Shaping представляет собой механизм сглаживания поступающего на сетевой узел пользовательского трафика с целью недопущения перегрузки исходящих трактов передачи и удовлетворения QoS-требований. В соответствии с механизмом TS интенсивность пульсирующего трафика выравнивается до согласованной скорости передачи информации (CIR) путем постановки в очередь (буфериза­ции) пакетов, интенсивность передачи которых превысила среднее значение. Буферизован­ные пакеты передаются по мере накопления достаточного числа маркеров. Передача постав­ленных в очередь пакетов планируется механизмом обслуживания очередей, например, взвешенным механизмом справедливого обслуживания очередей (Weighted Fair Queuing, WFQ). Трафик, интенсивность которого превышает CIR, может быть отклонен в случае пе­реполнения сети. Реализуя функцию ограничения трафика, механизм CAR не помещает па­кеты в буфер и не сглаживает трафик, что может привести к отбрасыванию пакетов в момен­ты превышения максимально допустимого размера всплеска [2, 3].

Таким образом, существующие средства ограничения интенсивности поступающего в сеть трафика носят распределенный характер, основываясь на информации о средней скоро­сти поступления пакетов сеть, заявленной в договоре о QoS. Кроме того, эвристические по своему содержанию алгоритмы корзины маркеров и дырявого ведра не способны учесть из­менение текущей загрузки сетевого узла и характеристик трафиков прочих пользователей; а также не согласованы с работой других средств управления трафиком. Это значительно сни­жает функциональность механизмов TS и CAR и существенно ограничивает область их при­менения в мультисервисных ТКС. В этой связи, актуальной научной и практической задачей является разработка моделей и методов адаптивного ограничения интенсивности трафика, поступающего на приграничные узлы ТКС, которые могли бы быть положены в основу со­ответствующих технологических решений - протоколов и механизмов управления трафиком.

МОДЕЛИ АДАПТИВНОГО ОГРАНИЧЕНИЯ ИНТЕНСИВНОСТИ ТРАФИКА НА ПРИГРАНИЧНЫХ УЗЛАХ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ СВЯЗИ

Максимального уровня согласованности решений задач управления сетевыми ресурсами и, в том числе, информационным трафиком можно обеспечить лишь основываясь на единой (комплексной) математической модели управления. За основу подобной комплексной моде­ли целесообразно выбрать математическую модель маршрутизации, обладающей по сравне­нию с моделями других процессов управления наиболее высокой степенью системности, т.е. учитывающей большее число структурных и функциональных сетевых параметров. Основы­ваясь на модели маршрутизации, необходимо максимально адекватно и математически кор­ректно провести формализацию остальных процессов управления - распределения каналь­ных и буферных ресурсов, ограничения интенсивности трафика, обслуживания очередей и др. К числу наиболее результативных попыток подобного развития модели маршрутизации является динамическая модель управления маршрутизацией, канальным и буферным ресур­сом [4], а также модель комплескного решения задач маршрутизации, распределения каналь­ного ресурса с целью обеспечения заданных показателей качества обслуживания [5].

Важным моментом при выборе математической модели маршрутизации, по аналогии с [4] и [5], является то, что она должна носить потоковый характер, в отличие от графовых мо­делей, положенных в основу большинства современных протоколов однопутевой маршрути­зации [6]. Несмотря на достаточно большое число вариантов потокового описания процессов маршрутизации, основные отличия в целом касаются формы представления условия сохра­нения потока в сетевых узлах и ТКС в целом. Ниже будут предложены дополнения к наибо­лее известным потоковым версиям математических моделей маршрутизации с целью форма­лизации процессов ограничения интенсивности трафика, поступающего в сеть.

Дополнение математической модели маршрутизации (пример 1)

Пусть структура сети описывается с помощью графа G = (М, Е), где М - множество узлов, а Е - множество трактов передачи. Для каждой дуги (/', j) є Е характерна ее пропу­скная способность фгу . Пусть также К - множество трафиков, которые циркулируют в ТКС.

Тогда для к є К необходимо указать , и - интенсивность к -го трафика, узел-источник и узел-получатель соответственно. Тогда для каждого тракта (/', j)^E и обслужи­ваемого трафика к є К величина Ху характеризует долю к -го трафика, протекающего в

тракте В дополнение к моделям маршрутизации [7, 8] вводится также величина а*,

которая представляет собой долю к -го трафика, получившего отказ в обслуживании сетью. Тогда вектор искомых параметров можно представить в следующей форме:

, ,ЛєЕ, кєК. (1)

Размерность вектора X определяется произведением количества в сети трактов пере­дачи и числа анализируемых трафиков пользователей. В ходе расчета вектора (1 ) необходи­мо минимизировать функцию

min cl X, (2)

X

которая численно характеризует затраты на управление сетевыми ресурсами, а координаты вектора

(3)

в свою очередь, определяют величину удельного штрафа за загруженность трактов передачи

ТКС (cij ) и за ограничение в обслуживании трафиков пользователей (ck ). Для трафиков с

более высоким приоритетом должны быть установлены и более высокие штрафы за отказ, что позволит обеспечить адаптивный характер процессу отказов в обслуживании. Размер­ность вектора (3) полностью совпадает с размерностью искомого вектора X (1).

Для корректного решения маршрутных задач и задачи ограничения интенсивности тра­фика в рамках предлагаемой комплексной модели необходимо обеспечить выполнение усло­вий сохранения потока в сетевых узлах и сети в целом:

0 при ksK , i^Sk, dk;

1- ak при єК , i = Sk; (4) ak -1 при єК , i = dk, а также условий предотвращения перегрузки трактов передачи ТКС:

Z Псху ^Фу; QJ)^e. (5)

keK

В общем случае, в соответствии с физикой решаемой задачи (1)-(5) на координаты ак вектора X необходимо наложить следующие ограничения:

0<а*<1, (6)

если в соответствии с договором о качестве обслуживания (Service Level Agreement, SLA) допускается частичное ограничение скорости доступа, или

ak є 0,1 (7)

- в противном случае.

Дополнение математической модели маршрутизации (пример 2)

Пусть rii - интенсивность входного трафика, поступающего в сеть через i -й узел и ад­ресованный j -му узлу, тогда дополнение математической модели маршрутизации, предло­женной Галлагером [9, 10], состоит во введении в уравнение сохранения потока новой

управляющей переменной а у , численно характеризующей долю интенсивности трафика г у , получившей отказ в обслуживании:

і

c

z

Z     л ji

xk

x ji

^       і - і      Г О, если /' = j;

при   у $js=\   (ij = \mj*j\§js=\ и 2>JS=1,

где Mj - множество соседних узлов / -му узлу; у у - интенсивность потока в / -м узле, опре­деляемая как сумма входного потока и потока, поступающего на / -й узел от смежных узлов для j -го узла (1/с); фу5 - маршрутная переменная, численно характеризующая долю потока

Уу, протекающего из /'-го узла по тракту (i,s) ; Я у - интенсивность трафика в тракте (/',у) (1/с).

Согласно физическому смыслу вновь вводимых управляющих переменных, на них не­обходимо наложить ограничения подобные (6) и (7): 0 < ос < 1 либо а є ОД .

Комплексный характер расчета искомых переменных у у , фу5 , осу , регламентирующих

порядок решения задач маршрутизации и ограничения интенсивности трафика, влечет за со­бой и пересмотр критериев оптимальности реализуемого управления, т.к. традиционная ми­нимизация среднесетевой задержки или максимальной загруженности трактов передачи ТКС [9, 10] непременно повлечет в рамках модели (8) полное ограничение интенсивности трафика (ос—>1). Разумный компромисс может быть достигнут лишь благодаря введению перемен­ных оСу в целевую функцию, по аналогии с моделью (1)-(3).

В соответствии с предложенным подходом введение переменных осу в модель [5] по­зволит получить согласованное решение задач маршрутизации, распределения канального ресурса и ограничения интенсивности поступающего в сеть трафика с обеспечением задан­ных показателей качества обслуживания.

ПРИМЕР РЕШЕНИЯ КОМПЛЕКСНОЙ ЗАДАЧИ МАРШРУТИЗАЦИИ И АДАПТИВНОГО ОГРАНИЧЕНИЯ ТРАФИКА

Решение комплексной задачи маршрутизации и адаптивного ограничения интенсивно­сти трафика, поступающего в сеть, продемонстрируем для большей наглядности для одно-продуктового случая, т.е. для случая обслуживания одного трафика, что не снижает общно­сти полученных результатов. Пусть структура ТКС, состоящей из пяти узлов и шести трак­тов передачи (с указанием условной величины их пропускной способности), представлена на рис.1. Первый узел - узел-отправитель, а пятый - узел-получатель.

Рис.1

Тогда для случая с - 10 10 10 10 10 10 100 _ (3) получены следующие резуль­таты решения при отсутствии ограничения трафика (рис.2 а), а также в случае отказов в об­служивании (рис.2 б) с указанием в трактах передачи интенсивности передаваемого трафика.

а б Рис.2

Из полученных результатов расчетов видно, что при отношении весовых коэффициентов cj и cj как 1:10, ограничение интенсивности трафика наблюдается лишь в условиях пере­грузки сети, когда интенсивность поступающего трафика превосходит пропускную способ­ность сети, которая для приведенных исходных данных составляет 50 1/с. При уменьшении

соотношения cj и cj до 1:4 (рис.3 а) или 1:3 (рис.3 б) наблюдается превентивное ограниче­ние нагрузки при свободных канальных ресурсах.

24.05-^

а б

Рис.3

Обоснованный выбор соотношения весовых коэффициентов cj и cj, отвечающих со­ответственно за расчет маршрутных переменных и переменных aJ1, представляет собой са­мостоятельную достаточно сложную задачу, в ходе которой необходимо учесть структуру сети (количество узлов и трактов передачи), число обслуживаемых трафиков и их приоритет, а также требования к качеству облуживания каждого из трафиков. Для упрощения изложе­ния материала на рассмотренных примерах (рис.2 и рис.3) принимались во внимание только скоростные показатели качества обслуживания - средняя скорость (интенсивность) поступ­ления пакетов в сеть.

ВЫВОДЫ

Таким образом, в работе предложен подход к решению задачи адаптивного ограничения интенсивности поступающего в сеть трафика. Преимущество предложенного подхода за­ключается в обеспечении согласованности решений задач ограничения интенсивности тра­фика с другими задачами управления (маршрутизации, распределения канального ресурса) и обеспечения качества обслуживания. Необходимый уровень согласованности решений ос­новных задач сетевого управления был достигнут на основе усовершенствования (дополне­ния) математических моделей маршрутизации. Усовершенствование заключалось во введе­нии в уравнения (условия) сохранения потока дополнительного множества управляющих пе­ременных, отвечающих за адаптивное ограничение интенсивности поступающего в сеть тра­фика. Комплексный характер модели основывался на одновременном (согласованном) расче­те управляющих переменных, отвечающих как за маршрутизацию, так и за задачи адаптив­ного ограничения трафика.

Экспериментальным путем установлено, что отношение коэффициентов cj и cj , отве­чающих за загруженность сети и отказы в обслуживании, существенным образом влияет на характер возможных отказов в обслуживании. Чем это соотношение больше, тем более запо­здалой является реакция сети на возможную перегрузку; чем соотношение ниже, тем выше вероятность необоснованного отказа в обслуживании поступающего в сеть трафика.

В этой связи, развитие предложенного подхода видится в разработке методики рацио­нального (оптимального) выбора значений весовых коэффициентов (3) с обоснованием тре­буемой величины их соотношения с целью обеспечения превентивного характера процессов ограничения интенсивности поступающего в сеть трафика в порядке роста его важности (приоритетности). Область преимущественного использования предложенных моделей -мультисервисные сети связи с поддержкой качества обслуживания.

Список литературы: 1. Гургенидзе А.Т., Кореш В.И. Мультисервисные сети и услуги широкополосного досту­па. С-Пб.: Наука и Техника. 2003. 400 с. 2. Справочник по телекоммуникационным технологиям: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. 640 с. 3. Вегенша Ш. Качество обслуживания в сетях IP: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. 386 с. 4. Лемешко А.В., Беленков А.Г. Динамическая модель комплекс­ного решения задач маршрутизации и абонентского доступа в территориально-распределенных телекоммуни­кационных сетях // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. Сб. науч. тру­дов Нац. аэрокосмич. ун-та им. Н.Е. Жуковского „ХАИ". Вып. 18, Харьков, НАКУ, 2003. С. 134-139. 5. Дро-бот О.А. Комплексная модель обеспечения гарантированного качества обслуживания с реализацией динамиче­ских стратегий распределения сетевых ресурсов // Радиотехника: Всеукр. межвед. науч. -техн. сб. 2007. № 148. С.43-54. 6. ОстерлохХ. Маршрутизация в IP-сетях. Принципы, протоколы, настройка. С.Пб.: BHV.-С.Пб., 2002. 512 c. 7. Seok Yo., Lee Yo., Choi Ya., Kim C. A constrained multipath traffic engineering scheme for MPLS networks // Proc. of IEEE ICC 2002. New York. 2002. P. 2431-2436. 8. Wang Y., Wang Z. Explicit routing algorithms for Internet Traffic Engineering // Proc. of 8th International Conference on Computer Communications and Networks. Paris, 1999. P. 582-588. 9. Бертсекас Д., Галлагер Р. Сети передачи данных. М.: Мир, 1989. 544 с. 10. Gallager R. G. A mini­mum delay routing algorithm using distributed computation // IEEE Trans. on communications. 1975. Vol. 25, №1. P.

73-85.

Харьковский университет Воздушных Сил Имени Ивана Кожедуба

Поступила в редколлегию

Страницы:
1 


Похожие статьи

А В Лемешко - Адаптивное ограничение интенсивности трафика на приграничных узлах мультисервисной сети связивведение

А В Лемешко - Математическая модель динамического управления канальным и буферным ресурсом на узлах телекоммуникационной сети

А В Лемешко - Системологические основания тензорного анализа сетей связи

А В Лемешко - Системологические основания тензорного анализа сетей связи

А В Лемешко - Результаты исследования модели управления трафиком с учётом задаваемыхприоритетов