Об оценке пропускной способности пограничного маршрутизатора в мультисервисной сети связи на основе технологии mpls Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Об оценке пропускной способности пограничного маршрутизатора в мультисервисной сети связи на основе технологии mpls

Технология MPLS, ориентированная на установление соединения, обеспечивает структуру, необходимую для гарантирования качества обслуживания IP-трафика. Хотя QoS (качество обслуживания) и класс обслуживания (CoS) не являются фундаментальными свойствами MPLS, их можно применить к сетям MPLS, где используется процесс формирования трафика. Это позволит провайдерам реализовать Соглашения об уровне обслуживания (SLA) с потребителями, чтобы гарантировать такие аспекты качества, как пропускная способность, задержка и джиттер. При проектировании сетей связи с коммутацией пакетов на базе технологии MPLS с учетом требований QoS определяется асимптотическая нижняя граница для распределения длины очереди системы массового обслуживания с постоянным временем обслуживания и интенсивностью обслуживания с учетом самоподобия трафика. Приведена оценка пропускной способности пограничного маршрутизатора для сетей с MPLS по параметру требуемой интенсивности обслуживания в системе массового обслуживания (СМО) вида ФДЛ/D/I, удовлетворяющую критерию QoS. Для оценки пропускной способности необходимо получать оценку параметра Херста с помощью метода, основанного на вейвлет-функциях. Метод, основанный на вейвлет-функциях для временной последовательности, связан с изменением дисперсии и учитывает анализ и во временной, и в частотной областях.

Ключевые слова: технология MPLS, самоподобный трафик, качество обслуживания, пропускная способность, параметр Херста.

Петров ИА,

ФГОБУВПОМТУСИ

При проектировании и эксплуатации телекоммуникационных сетей (ТС) требуется обеспечить пользователю требуемое качество обслуживания (QoS) или, в метриках сетевых параметров, задать диапазон входных параметров сети, в рамках которого будет выдерживаться требуемый уровень качества обслуживания.

Будем считать, что трафик в сети является самоподобным, а не пуассоновским распределением [1].

Природа MPLS, ориентированной на установление соединения, обеспечивает структуру, необходимую для гарантирования качества IP-графика. Хотя QoS и класс обслуживания (CoS) не являются фундаментальными свойствами MPLS, их можно применить к сетям MPLS, где используется процесс формирования трафика [2].

За несколько лет было разработано несколько механизмов реализации QoS/CoS в пределах сети. В модели IntServ (интегрированные услуги) был разработан протокол RSVP для оповещения требований QoS по сети, позволяя устройствам согласовывать и организовывать гарантированные параметры трафика, такие как пропускная способность и задержка сквозного соединения. Она использует жесткое распределение ресурсов, гарантируя услуги вплоть до одного потока. Модель DiffServ (дифференцированные услуги) менее жесткая, предусматривающая предоставление CoS путем классификации графика по уровням относительных приоритетов для совокупной обработки, но без сигнализации или гарантии качества обслуживания сквозного соединения. Модель DiffServ переопределяет поле Типа Обслуживания (TOS) в заголовке IP-пакета, чтобы обеспечить эту классификацию.

В то время как IntServ предлагает гарантированную пропускную способность трафика, было доказано, что она не очень наращиваема или практически не годится для работы в больших сетях. Архитектура DifTServ, с другой стороны, является наращиваемой альтернативой,

но не предоставляет гарантий. Недавняя работа в IETF была сосредоточена на объединении элементов формирования трафика DiffServ и MPLS с тем, чтобы обеспечить гарантированное QoS в пакетных сетях MPLS. Информация DifTServ в заголовках IP-пакетов отображается в информацию меток пакетов MPLS. Маршрутизаторы MPLS действуют в соответствии с информацией назначения приоритетов в пакетах, чтобы передавать данные соответствующим образом. Некоторые используемые механизмы включают процесс формирования трафика, организации очередей и классификации пакетов.

Случайный Леви-процесс играет важную роль в моделировании телетрафика и, более широко, в исследовании прикладных стохастических процессов по двум причинам.

Первая причина состоит в том, что движение Леви может рассматриваться как обобщение броуновского движения (фрактального). Математическое обоснование такого обобщения получается при использовании основных свойств устойчивых законов вероятностей. С точки зрения предельной теоремы устойчивые распределения являются естественными обобщениями широко известных гауссовских распределений: устойчивые распределения получаются как предел (соответственным образом нормированный) сумм независимых одинаково распределенных случайных переменных. Основное отличие а-устойчивого распределения вероятностей в том, что степенной закон (дополнительной функции распределения) затухает по закону |х|'1а, где а - показатель Леви при 0<а<=2. поэтому моменты порядка v>=a расходятся. При анализе построения очередей для телекоммуникационных коммутаторов и маршрутизаторов бесконечные моменты входного процесса могут служить причиной бесконечных моментов процесса построения очередей, что выливается в большие времена ожидания.

Вторая причина важной роли фрактального движения Леви заключена в его свойстве масштабной инвариантности, или самоподобности. Более того, приращения процесса не только самоподобные, но и зависимые друг от друга, имеющие одновременно распределения с «тяжелыми хвостами». ФБД обладает математической трак-

товкой и легко применимо к моделированию фрактального трафика. Однако гауссовские процессы обладают конечной дисперсией.

Смещенный фрактальный устойчивый шум, выбранный в качестве адекватной модели для видеотрафика (webcasting) и HTTP, позволяет получить в явном виде выражения для очереди с соответствующим фрактальным потоком [3].

Объем трафика, поступившего в канал за период [0,t),

определяется следующим образом

’ 1

vt(t) = mt + (1)

где т > О - средняя входная интенсивность; а€(1;2]- показателей устойчивого распределения, влияющий на его «весомость»; а > О - масштабный параметр, определяющий разброс значений трафика вокруг среднего значения интенсивности; IIЕ[ 1 /а, 1) - параметр Херста.

Если рассматривать очередь отдельного сервера с постоянной интенсивностью обслуживания г > 0 и бесконечным буфером, где в качестве входного процесса используется устойчивый самоподобный процесс - фрактальное движение Леви (ФДЛ), то можно отметить, что удачным свойством ФДЛ, позволяющим использовать данный процесс для моделирования сетевого трафика, является характер плотности распределения, полностью смещенный на положительную полуось [4].

ФДЛ-процесс задается в следующем виде

LaM =J^ryfo^ ~ *)H~*dLa(T), (2)

где La(t) - ординарное симметричное a-устойчивое

движение Леви (ОДЛ); Д//+1/2) - гамма-распределение с параметром (//+1/2).

Существует несколько методов определения параметра Херста. Метод, основанный на вейвлет-функциях для временной последовательности, связан с изменением дисперсии и учитывает анализ и во временной, и в частотной областях. Вейвлет-оценка основывается на дискретном вейвлет-преобразовании (ДВП).

Метод анализа, основанный на вейвлет-функциях позволяет получать наиболее точную оценку параметра Херста, по сравнению с такими методами оценки, как R/S-статистика и метод периодограмм и не имеет их недостатков.

Дисперсия вейвлет-коэффициентов для непрерывного ФБД затухает с масштабом в соответствии со степенным законом для Н. Для ФГШ точная степенная зависимость для Н также соответствует затуханию дисперсий коэффициентов вейвлета Хаара. Это степенное затухание, совместно со свойством декорреляции вейвлетов, приводит к быстрым, устойчивым алгоритмам для оценки параметра Херста.

При проектировании сетей связи с коммутацией пакетов с учетом требований QoS определяется асимптотическая нижняя граница для распределения длины очереди системы массового обслуживания с постоянным временем обслуживания Т и интенсивностью обслуживания С с учетом самоподобия трафика. Это связано с тем, что свойства самоподобия у речевого трафика ухудшает показатели качества обслуживания [5].

Будем производить оценку пропускной способности С для сетей с коммутацией пакетов по параметру требуемой интенсивности обслуживания г в системе массового обслуживания (СМО) вида ФДЛ/D/l, удовлетворяющую критерию QoS (качества обслуживания). Примем, что С = г.

Таким образом, интенсивность обслуживания г определяется следующим образом

7- = т. + fyaffemlabid.(i = hn) (Мбит/с) (11)

где a = 1 /(а(Н - Ь + 1), d = (Я ■- \ f+ Ч

z z a z а

> 0 - средняя интенсивность входного трафика, ае(1,2] ~ показатель устойчивости распределения,

влияющий на его весомость, Н - параметр Херста, а -

среднеквадратическое отклонение интенсивности входного трафика, b - вероятность переполнения буфера в соответствии с QoS.

Определяется b с помощью интенсивности обслуживания г и в нашем случае задается как константа

bt = (7

.у Id

(12)

£ - асимптотическая нижняя граница для вероятности переполнения буфера (для практических расчетов е как правило задается).

Литература

1. Шелухин О.И. Мультифракталы. Инфокоммуникацион-ные приложения. - М.: Горячая линия-Телеком, 2010. - 502 с.

2. Гольдштейн А.Б. Механизмы обеспечения гарантированного качества обслуживания в сетях 1Р//3-Я Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов стран СНГ. Одесса, Украина, сентябрь 2001.-С. 23.

3. Las kin N.. Lamhadaris /.. Harmantzis F. C.. Devetsikiotis M. Fractional Levy motion and its application to network traffic modeling // Elsevier, Computer Networks, 2002. №40. P. 363-375.

4. Шелухин О.И. Модели мультифрактальности сетевого трафика // Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2007. Т. 3, №1. - С.55-59.

5. Шелухин О.И.. Осин A.B. Оценка влияния самоподобно-сти речевого трафика на QoS телекоммуникационной сети Frame Relay // Нелинейный мир, 2006. Т.4, №10. - С. 110-120.

Estimate of capacity of border routers in the multiservice communication network using mpls technology

Petrov IA, MTUCI

Abstract

MPLS Technology oriented to connection establishment, provides the structure needed to ensure the quality of IP-traffic service. Although the QoS (Quality of Service) and class of service (CoS) are not fundamental properties of MPLS, you can apply them to networks MPLS, where traffic formation process is used. This will enable service providers to implement a Service Level Agreement (SLA) with customers to ensure quality aspects such as bandw'dth, delay, and jitter. In the design of communication networks with packet-based MPLS technology to meet the requirements defined by QoS asymptotic lower bound is defined for the queue length distribution of a mass service system with constant service time and service rate with the self-similar traffic. This paper provides estimates of the capacity of the border router lor MPLS networks with respect to the parameter of the required intensity of service in a mass service system of the form FDL/D/1 satisfying the QoS criteria. To estimate the bandwidth it is necessary to obtain an estimate of Hurst parameter by using the method based on wavelet functions. A method based on wavelet functions for time sequence, is base on dispersion and uses analysis of variance in the time and frequency domains.

Keywords: MPLS Technology, the self-similar traffic, Quality of Service, bandwidth, Hurst parameter.