Статистичні моделі мережного трафіку
DOI: 10.31673/2412-9070.2021.012734
Анотація
Розглянуто питання статистичного моделювання трафіку в телекомунікаційних мережах із комутацією пакетів. Результати моделювання використовуються в процесі розроблення систем керування технічним станом мережі, зокрема діагностика, пошук і усунення відмов та керування конфігурацією мережі. Визначено особливості контролю стану перевантаження окремих мережних сегментів. У разі неналежного контролю, аналізу та моніторингу стан перевантаження може бути помилково прийнятий за відмову обладнання (і навпаки). Тому контроль та усунення перевантажень є задачею статистичного характеру. Розглянуто концепцію наскрізної діагностики мережі, яка передбачає ефективне оцінювання якості функціонування всіх компонентів мережі з огляду на їх взаємозв'язки. Основними є питання взаємодії апаратури, неефективної конфігурації, неправильної організації мережі і роботи користувачів. Проаналізовано способи керування статистичними характеристиками трафіку на основі алгоритмів дірявого відра та маркерного відра. Особливістю цих алгоритмів є формування строгого вихідного потоку зі швидкістю, що не залежить від нерівномірності вхідного потоку. Показано можливість удосконалення алгоритму маркерного відра через адаптацію до змін статистичних характеристик трафіку. Для розв’язання цієї задачі побудовано статистичні математичні моделі мережного трафіку. Трафік даних, циркулюючий у телекомунікаційних мережах із комутацією пакетів, має самоподібні, або фрактальні, властивості. Самоподібний процес зберігає свої властивості під час розгляду в різному масштабі часу (інваріантність до змін масштабу). Міра статистичної стійкості процесу в разі багаторазового масштабування визначається параметром Херста або параметром самоподібності. Здобуто графіки статистичних характеристик низькошвидкісного та високошвидкісного трафіку даних. Здійснено їх порівняльний аналіз.
Ключові слова: телекомунікаційна мережа; керування; контроль стану мережі; наскрізна діагностика; перевантаження; самоподібний трафік; алгоритми дірявого відра та маркерного відра.
Список використаної літератури
1. Stallings W. Foundations of Modern Networking: SDN, NFV, QoE, IoT, and Cloud. Pearson Education, Inc., Old Tappan, New Jersey, 2016. 538 p.
2. Tanenbaum A. S., David J. Wetherall. Computer Networks / 5th Ed. Prentice Hall, Cloth, 2011. 960 p.
3. Виноградов Н. А., Зембицкая А. С. Анализ и расчет характеристик прохождения трафика данных в конвергированных сетях // Проблеми системного підходу в економіці. 2004. Вип. 9. С. 18–26.
4. Микитишин А. Г., Митник М. М., Стухляк П. Д. Телекомунікаційні системи та мережі. Тернопіль: Тернопіл. нац. техн. ун-т імені Івана Пулюя, 2017. 384 с.
5. ITU-T M.3010. Principles for a telecommunications management network. 2000.
6. ITU-T M.3400. TMN management function. 2000.
7. Стеклов В. К., Кільчицький Є. В. Основи керування мережами та послугами телекомунікацій. Київ: Техніка, 2002. 438 с.
8. Дымарский Я. С., Крутякова Н. П., Яновский Г. Г. Управление сетями связи: принципы, протоколы, прикладные задачи. Москва: ИТЦ «Мобильные коммуникации», 2003. 384 с.
9. Бестугин А. Р., Богданова А. Ф., Стогов Г. В. Контроль и диагностирование телекоммуникационных сетей. Санкт-Петербург: Политехника, 2003. 174 с.
10. Торошанко Я. И., Танцюра Л. И., Дёмина Л. А. Ретроспективная идентификация информационных и управляющих сигналов в интеллектуальных сетях связи // Наук. праці ОНАЗ ім. О. С. Попова. 2015. №2. С. 111–115.
11. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Москва: Мир, 1975. 683 с.
12. Бигелоу С. Сети: поиск неисправностей, поддержка и восстановление. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2005. 1200 с.
13. Крук Б. И., Попантонопуло В. Н., Шувалов В. П. Телекоммуникационные системы и сети. Т. 1 – Современные технологии / под ред. проф. В. П. Шувалова. Москва: Горячая линия – Телеком, 2003. 647 с.
14. Гельфандбейн Я. А., Колосов Л. В. Ретроспективная идентификация возмущений и помех. Москва: Сов. радио, 1972. 232 с.
15. Идентифицируемые модели [Електронний ресурс]. URL: http://www.sardismusic.com/topics/t5r4part3.html.
16. Уилсон Э. Мониторинг и анализ сетей. Методы выявления неисправностей. Москва: Лори, 2002. 363 с.
17. Policing and Shaping Overview // Cisco IOS QoS Solutions Configuration Guide QC-222 [Електронний ресурс]. URL: https://www.cisco.com/c/en/us/td/docs/ios/12_2/qos/configuration/guide/fqos_c/qcfpolsh.pdf.
18. Comparing Traffic Policing and Traffic Shaping for Bandwidth Limiting [Електронний ресурс]. URL: https://www.cisco.com/c/en/us/support/docs/quality-of-service-qos/qos-policing/19645-policevsshape.html.
19. A Service Curve of Hierarchical Token Bucket Queue Discipline on Soft-Ware Defined Networks Based on Deterministic Network Calculus: An Analysis and Simulation / Shuangyin Ren, Quanyou Feng, Yu Wang, Wenhua Dou // J. of Advances in Computer Networks. June 2017. Vol. 5, No. 1. P. 8–12.
20. Столлингс В. Современные компьютерные сети. Санкт-Петербург: Питер, 2003. 783 с.
21. Internet traffic archive [Електронний ресурс]. URL: http://ita.ee.lbl.gov.
22. On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version) / W. Leland, M. Taqqu, W. Willinger, D. Wilson // IEEE/ACM Transactions on Networking. February. 1994. No. 2(1). P. 1–15.
