CC BY
33
7 декабря 2011 r. 18:45
ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА
Методика расчета эффективности использования сетевых ресурсов в оптической пакетной транспортной сети с волновым уплотнением
Управление распределением сетевых ресурсов в процессе жсппуатсн&и сети позволяет повысить эффективность использования уже имеющегося сетевого оборудования и линий связи. Использование эвристических алгоритмов и современных аппаратных комплексов позволяет решать задачу распределения сетевых ресурсов. При этом в процессе разработки подобных систем возникает необходимость получения независимой, эталонной оценки, позволяющей проводить анализ эффективности работы алгоритмов, реализованных в системе.
Савандюков И.М.,
Аспирант МТУСИ
Распределение ресурсов — ключевой элемент при проектировании и эксплуатации сети. Контроль за эффективностью использования ресурсов в процессе эксплуатации сети позволяет снизить капитальные затраты на строительство сети и получить дополнительные доходы с помощью линий связи и сетевых узлов, которые уже введены в эксплуатацию. Особенно это важно в оптических сетях, использующих технологию WDM, где освобождение даже одной длины волны эквивалентно освобождению полосы пропускания уровня STM-16 или даже STM-64 технологии SDH.
Не смотря на то, что росчет распределения ресурсов в пакетной сети с динамическим изменением трафика является сложной задачей, использование эвристических алгоритмов [1 -3], реализуемых в современных программных комплексах позволяет решать эти задачи. В качестве примера можно рассмотреть решение задачи оптимизации распределения сетевых ресурсов в оптических пакетных транспортных сетях с оптическим уплотнением и поддержкой различных классов обслуживания. В качестве ресурсов в подобных сетях выступают длины волн, через которые организовываются световые пути между узлами-источниками и узлами-приемниками. Про-
цесс оптимизации распределения сетевых ресурсов в нотации ВРМЫ [4] представлен на рисунке.
При реализации приведенных процессов в программных комплексах при разработке метода распределения ресурсов возникает необход имость оценить максимально возможную эффективность использования сетевых ресурсов. Эта оценка в последствие может быть использована для сравнения результатов работы разных методов распределения ресурсов.
Одним из способов получить 01*знку эффективности использования сетевых ресурсов является создание аналитической модели, основанной на принципах теории массового обслуживания. Такая модель может дать оценку уровня использования ресурсов как на отдельно взятом сетевом узле, так и во всей сети в целом, а также позволит дополнительно проводить анализ параметров трафика, влияющих на качество предоставляемых услуг.
Первьм шагом при оценке эффектности использования ресурсов всей сети является получение оценки эффективности использования ресурсов для каждого из сетевых узлов. Модель пакетной транспортной сети с волновым уплотнением и поддержкой классов обслуживания [5,6] предполагает наличие в сети узлов д вух типов: граничных и опорных Основное различие приведенное типов состоит в наличие у граненых узлов буферных накопителей, позволяющих им более гибко обрабатывал» входные информационные потоки.
Если после оптммоации трафика уровень использования ресурсов сети превышает заданное значение, то процесс оптимизации повторяется но не более 5 р®
1 1оиск Мсречаршру-
маршрута т таци я
Завершение процесса если уровень истютъэования ресурсов не гревышаег заданное з течение
Фирмнривлнис I «гша и»
I peivii.i.i там работы „
гние процесса оптимизации распределен оетевых ресурсов. Отчет по результатам работы сформирован
О
Схема процесса оптимизации распределения сетевых ресурсов оптической пакетной транспортной сети с волновым уплотнетем и поддержкой классов обслуживаем
126
T-Comm, #7-20 Ю
ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА
Для анализа использования сетевых ресурсов узла удобно пользоваться методами теории массового обслуживания (ТМО). С точки зрения ТМО, опорный узел представляет собой систему вида А/ А/ Г , где N — количество входных длин волн, V — количество выходных длин волн, К — количество классов обслуживания трафика, организованных в сети, ек — интенсивность поступления запросов на соединение <с-й услуги, — интенсивность обслуживания запросов на соединение к-й услуги. Применяя мульти-сервисную модель Энгсета без мест для ожидания [7] для опорных узлов, и, определяя правила обслуживания заявок разл^ных классов обслуживания, не трудно получить систему уравнений глобального баланса (СУТЬ) для этого типа узла. Граничный узел с точки зрения ТМО представляет собой систему вида ,1/ , [,'^ |* |А'■** * где N — количество входных интерфейсов, /?,, К2.../?к — размер буферного накопителя для каждого из классов обслуживания. Использование мультисервисной модели Энгсета с местами для ожидания [7] позволяет получить СУ ГБ для граничных узлов.
Решение этих систем уравнений позволяет определить вероятность нахождения сетевого узла в состоянии, когда все ресурсы свободны. Для опорного узла выражение имеет вид;
п£т.Х,л-, .„.,п£1.£,л-г1
/><0)
р‘ = Хл
нием является максимальное значение коэффициента использования сетевых ресурсов, при котором не нарушаются параметры качества обслуживания для всех клоссов трафика:
А'(р, .р....рл ) -»тах;
Р*ІР\ 'Рг"Рк)<Рлса\' ...
(о)
Получив результаты по использованию сетевых ресурсов на всех узлах сети, можно перейти к следующему этапу — оценке эффективности использования ресурсов на всей сети.
Наиболее просто оценить коэффициента использования ресурсов сети можно воспользовавшись нижеследующей формулой.
К
Т"
(7)
II)
где п — количество длин волн занятых для обслуживания заявок но класса обслуживания; п = (п,,...лк)7 — вектор, описывающий количество находящихся в обработки заявок всех классов обслуживания;
( V +П - п )в = ( V + я, -]£ П ) ; Я =--- — интенсивность
,.1 ,.і М.
нагрузки для 1с-ой услуги; 5 — пространство возможных состояний; 5у — пространство возможных состояний, при котором заняты все выходные линии; $у = 5\5^.
Для граничного узла выражение имеет следующий вид
(2)
где г — кол^ество занятых мест для ожидания в буферном накопителе, обслуживающего нй класс трафика.
Подставляя полученные выражения (1) и (2) в соответствующие СУТЬ не трудю определить вероятность нахождения любого узла сети в любом из возможных состояний Это, в свою очередь позволяет вычислить вероятность блокировки запросов на соединение для каждого из клоссов обслуживания, используя следующее выражение:
(3)
где — вероятность блокировки запроса на содинение к-го класс обслуживания; ру — вероятность нахождения системы в состоянии, когда запрос на соединение к-го класс обслуживания буд ет заблокирован.
Кроме того, использование формул (1) и (2) позволяет определить коэффициент испо/ьзования ресурсов узла по формулам (4) и (5):
ит = !<»">,>. (4)
где ЦТИ — среднее значение использования сетевых ресурсов; т— количество занятых ресурсов; $т — пространство состояний системы, в котором занято ресурсов; р — суммарная вероятность нахождения системы в пространстве состоянии
к=ит/у (5)
Из полученных выражений можно определить оптимальное значение коэффициента использования сетевых ресурсов. Этим з на не-
где I — множество линий связи сети; N — множество узлов сети; £//77/. — сумма всех занятых сетевых ресурсов; Xм — сумма
•С V
всех имеющихся сетевых ресурсов.
При этом выбор оптимального значения коэффициента использования ресурсов аналогичен оценки этого параметра для отдельного сетевого узла.
Формула (6) позволяет получить верхнюю оценку эффективности использования ресурсов, поскольку не учитывает ряд факторов, влияющих на эффективность использования сетевых ресурсов. К таким факторам в первую очередь можно отнести фрагментацию сетевых ресурсов и неравномерность поступления запросов на соединение на различные граничные узлы.
Несмотря на указанные недостатки, предложенный метод обладает рядом существенных преимуществ. Во-первых, это относительная простота метода, позволяющая быстро оценить максимально допустимую нагрузку, имея в качестве исходных данных лишь информацию о количестве входных и выходных линий. Во-вторых, масштабируемость метода, который может быть с одинаковым успехом применен как для оценки эффективности использования сетевых ресурсов на отдельном узле сети, так и для оценки использования сетевых ресурсов части сети или всей сети в целом
Литература
1. Mohamed Kobuaa, Nicdai Puech, Maurice Gagnaine. Traffic Engineering for Diferentiated Services in Transparent WDM Networks // ГГС19 / Performance Challenges for Efficient Next Generation Networks, 2005. — R375-384.
2. j. Phurittkul. Resource Allocation Algorithms for Controllable Service Differentiation in Optical Bust Switching Networks. — IEICE TRANS. COMMUN., Vbl E88-B, N4, April 2005.
3. Project P709. Planning of Full Optical Network. Delrverable 2. Basic factors influencing optical networks. • Annex С Resource Allocation. 05.1999.
4. Business Process Modeling Notation version 1.0// http://www.bpmi.org/, 2004. — 296 p.
5 George N. Roaalcai Routing and Wavelength Assignment in Optical WDM Networks. // Wiley Encyclopedia of Telecommunications, tk>hn Proakis, Editor), John Wiley & Sons, 2001.
6 KeeOrog, Mohan Gurusamy, Yong Liu, Minh Hoang Ptwng. Ouabty of Service in Optical Burst Switched Networks // Springer Science + Business Medio, Inc., Boston, 2007. — 205 p.
7 Башарин ГЛ Лекции no математической теории телетрафика // Учеб. пособие. — М: Изд-eo РУДН, 2004. — 186 с
T-Comm, #7-2010
127
