Размещено на http://allbest.ru

НАЦІОНАЛЬНІЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

УДК 004.7(045)

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

ПІДВИЩЕННЯ ЯКОСТІ ТЕХНОЛОГІЇ АДАПТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ТРАФІКОМ ПАКЕТНИХ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ

Спеціальність 05.13.06 - інформаційні технології

Муранов Олександр Сергійович

Київ - 2010

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному авіаційному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковій керівник

доктор технічних наук, професор Конахович Георгій Филимонович, Національний авіаційний університет,

завідувач кафедри телекомунікаційних систем.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, доцент Приставка Пилип Олександрович, Національний авіаційний університет, професор кафедри прикладної математики;

кандидат технічних наук, доцент Артеменко Віктор Андрійович, Національний технічний університет України «КПІ» доцент кафедри автоматики та управління в технічних системах.

Захист відбудеться 9 вересня 2010 р. о 14⁰⁰ на засіданні спеціалізованої вченої ради Д26.062.01 при Національному авіаційному університеті за адресою: 03680, Київ - 680, проспект Космонавта Комарова, 1.

З дисертацією можна ознайомитись в науково-технічній бібліотеці Національного авіаційного університету за адресою: 03680, Київ - 680, проспект Космонавта Комарова, 1.

Автореферат розісланий «___» липня 2010 р.

Учений секретар

спеціалізованої вченої радиВ. С. Єременко

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Вузлове обладнання пакетних мереж є високовартісним. Тому, з точки зору економічної доцільності, необхідно забезпечувати раціональне використання ресурсів такого обладнання - зокрема пропускної здатності магістральних пакетних комутаторів, маршрутизаторів та шлюзів, - щоб оброблювати більші обсяги даних у перерахунку на одиницю вартості задіяного обладнання. Тобто, доцільно збільшувати припустимі рівні коефіцієнта завантаження обладнання, що визначається як відношення швидкості передавання пакетів через це обладнання до його пропускної здатності. Через пульсації трафіку не вдається забезпечувати високу завантаженість обладнання, оскільки за умов збільшення навантаження ступінь негативного прояву пульсацій також збільшується, зокрема збільшується коефіцієнт втрат пакетів. Робота пакетної мережі може вважатися ефективною, коли кожен її ресурс є суттєво завантаженим, але не перенавантаженим. На практиці, для зменшення негативного впливу пульсацій, використовують обладнання у режимах вимушеної ресурсної надлишковості, коли у вузлах мережі встановлюють набагато більш потужне комутуюче обладнання, ніж те, що потрібне за умов відсутності пульсацій трафіку. При цьому, навіть після застосування сучасних методів інженерії трафіку, коефіцієнт завантаження вузлового обладнання в середньому не перевищує величини 0,5 - 0,55. Отже, потенційно існує резерв його збільшення.

Останнім часом з'явились публікації, в яких пропонується спосіб збільшення навантажень за рахунок адаптивного перерозподілу пропускної спроможності вузлового обладнання (зокрема, пакетного комутатора) між його портами у реальному часі. Пропускну спроможність обладнання пропонується розподіляти між його портами пропорційно інтенсивностям потоків пакетів, що надходять до цих портів таким чином, щоб динаміка процесу перерозподілу співпадала із динамікою пульсацій трафіку. Але при цьому відсутня інформація щодо можливих помилок регулювання, пов'язаних із адаптивністю та дискретністю процесу перерозподілу. Ці помилки можуть суттєво зменшувати корисний ефект від застосування вищезазначеного способу.

Водночас, технології управління потоками даних на портах вузлового обладнання не використовують засоби зменшення негативного впливу помилок адаптивного перерозподілу на якість управління, зокрема у публікаціях відсутня інформація щодо можливостей застосування в управлінських технологічних ланцюгах засобів прогнозування пакетного трафіку. За певних умов, використання алгоритмів прогнозування може позитивно вплинути на підвищення якості управління. Тому, актуальною науково-технічною задачею є створення інформаційної технології адаптивного управління потоками даних на портах комутуючих пристроїв пакетної мережі з використанням прогнозування зміни інтенсивностей цих потоків. Впровадження такої технології в експлуатаційну практику може підвищити коефіцієнт використання обладнання пакетних мереж, в першу чергу, магістральних комутаторів і маршрутизаторів, а також, в багатьох випадках, граничних (крайових) комутаторів і маршрутизаторів абонентського доступу.

Побудова засобів прогнозування пакетного трафіку виконувалась на основі теорії прогнозування часових рядів. При побудові математичної моделі системи управління використано наукові результати, отримані Г.Ф. Конаховичем та Ю.А. Кочергіним. Розгляд моделі пакетного трафіку, як фрактального процесу, виконано на основі робіт О.І. Шелухіна, Д.Є. Соколова та М.М. Петрова. В основі розроблених обчислювальних схем прогнозування лежать результати досліджень Дж. Бокса, Г. Дженкінса та О.П. Приставки.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Основні результати дисертації отримано у рамках виконання кафедрою телекомунікаційних систем Національного авіаційного університету наступних робіт: НДР № 674-ДБ10 «Технологія створення, експлуатації та експертизи комплексних систем захисту інформації» (№ держ. реєстрації 0110U000225), НДР № 165-Х04 «Впровадження заходів та дослідження шляхів зі створення комплексної системи технічної експлуатації», включаючи підсистему адаптивного керування параметрами корпоративної телекомунікаційної мережі Державного міжнародного аеропорту «Бориспіль» (№ держ. реєстрації 0104U004865), НДР № 653-Х10 «Консультативні послуги з конфігурації комп'ютерних технічних засобів» (госпдоговірна).

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка технології адаптивного управління трафіком на портах вузлового обладнання пакетних мереж, що забезпечує зменшення негативного впливу помилок управління за рахунок прогнозування інтенсивності трафіку.

Поставлена мета передбачає вирішення таких завдань:

1. Дослідити утворення та вплив помилок адаптивного управління на якість прийняття управлінських рішень.

2. Розробити метод зменшення системних помилок адаптивного управління вузловим обладнанням.

3. Розробити критерії, що дозволяють враховувати негативний вплив системних помилок адаптивного управління на рівень втрат пакетів в комутаторі та на рівень завантаженості комутатора корисним трафіком.

4. Дослідити та розробити засоби прогнозування та згладження інтенсивності пакетного трафіку.

5. Створити інформаційну технологію адаптивного управління вузловим обладнанням з використанням модифікованого алгоритму згладження типу «відра токенів» та одного із методів короткострокового прогнозування трафіку.

Об'єкт дослідження - процеси передачі даних через вузлове обладнання пакетних мереж.

Предмет дослідження - методи та засоби побудови інформаційної технології адаптивного управління трафіком на портах вузлового обладнання пакетних мереж.

Методи дослідження. Апарат теорії адаптивних систем управління, зокрема метод динамічного програмування Р. Белмана та метод аналітичного конструювання регуляторів, запропонований В.К. Антоновим. Аналіз фрактальних процесів, що моделюють пакетний трафік, здійснювався на основі результатів теорії телетрафіку, дискретної математики, математичної статистики, теорії ймовірності та випадкових процесів.

Наукова новизна одержаних результатів.

1. Вперше виявлено причини утворення системних помилок адаптивного управління та механізм перетворення помилок недооцінки ширини смуги порту комутатора, що негативно впливають на рівень втрат пакетів, у помилки переоцінки смуги порту, що несуттєво впливають на якість роботи обладнання.

2. Вперше запропоновано метод зменшення впливу системних помилок на якість адаптивного управління вузловим обладнанням, шляхом включення у технологічний ланцюг адаптивного перерозподілу засобу прогнозування інтенсивності пакетного трафіку.

3. Вперше запропоновано критерії, що дозволяють враховувати негативний вплив системних помилок адаптивного управління на рівень втрат пакетів в комутаторі та на рівень завантаженості комутатора корисним трафіком.

4. Набув подальшого удосконалення метод згладжування пакетного трафіку для вирішення задач короткострокового прогнозування інтенсивності передачі даних.

5. Розроблено нову інформаційну технологію адаптивного управління перерозподілом пропускної здатності вузлового обладнання пакетних мереж між його портами, що у порівнянні із відомими способами забезпечує більш високі показники якості управлінських рішень.

Практичне значення одержаних результатів. 1. На основі одержаних наукових результатів створено нову інформаційну технологію адаптивного перерозподілу пропускної спроможності вузлового обладнання пакетних мереж, що зменшує негативний вплив утворюваних помилок адаптивного регулювання на якість управління цим обладнанням. Впровадження цієї інформаційної технології в експлуатаційну практику, як свідчать результати експериментальних досліджень, дозволяє забезпечити підвищення коефіцієнта використання пропускної здатності комутуючого обладнання до величин у діапазоні 0,65 - 0,75, що на 10 - 20% вище у порівнянні із припустимим рівнем завантаженості обладнання в існуючих пакетних мережах.

2. Результати роботи впроваджені у навчальний процес Національного авіаційного університету. У цикл лекцій за навчальною дисципліною «Експлуатація телекомунікаційних систем» включено наступні дві теми: «Моделі пакетного трафіку у мережах передачі даних» та «Метод адаптивного управління пакетним трафіком». Результати роботи впроваджені у ВАТ «Укртелеком». Отримано патент України на корисну модель «Вузол керування комутаційним пристроєм» № 43630. Заявка від 25.03.2009. МПК⁹:H04L12/00.

Особистий внесок здобувача. Усі наукові результати, що відображені у дисертаційній роботі, отримані автором самостійно. Результати співавторів сумісних статей у текст дисертації не включено. Три статті опубліковано без співавторів. В статті [4] пошукачеві належить метод динамічного перерозподілу продуктивності пакетного комутатора між його портами з використанням механізму прогнозування пульсацій трафіку. В статті [5] пошукачеві належить метод зменшення помилок системи адаптивного управління комутатором за рахунок прогнозування інтенсивності трафіку.

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційної роботи доповідались на науково-технічних конференціях:

Науково-технічна конференція «Захист в інформаційно-комунікаційних системах» (м. Київ, 2007), Всеукраїнська науково-практична конференція «Інтегровані інформаційні технології та системи» (ІІТС-2007), Міжнародна науково-технічна конференція «Комп'ютерні системи та мережні технології» (м. Київ, 2008), Міжнародна науково-практична конференція аспірантів і студентів «Інженерія програмного забезпечення» (м. Київ, 2009).

Достовірність результатів підтверджено виконаням експериментальних досліджень якості адаптивного управління вузловим обладнанням з використанням схеми за методом прогнозування, згідно алгоритму Бокса-Дженкінса та алгоритму прогнозування з використанням похідних. В якості вхідних даних застосовувались експериментально отримані вибірки трафіку. Результати експериментальних досліджень підтверджують доцільність використання засобів прогнозування в якості складових елементів технології адаптивного управління.

Публікації. Основні результати дисертаційної роботи опубліковані у 9 наукових працях (у тому числі 5 статей опубліковано у фахових виданнях; 4 тези доповідей, апробованих на конференціях).

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків, що містять основні отримані результати. Загальний обсяг роботи складає 149 сторінок. Робота містить 2 таблиці, 42 рисунка та список використаних джерел, що складається із 118 найменувань, включаючи список опублікованих пошукачем наукових праць.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі сформульовано мету дослідження, обґрунтовано актуальність теми дисертації, визначено ряд задач, що вирішуються; вказано на наукову новизну та практичне значення отриманих результатів.

В першому розділі дисертації розглянуто та проаналізовано питання щодо доцільності створення адаптивної системи управління перерозподілом пропускної здатності вузлового обладнання між його портами, що враховує інформацію про «поведінку» трафіку у реальному часі. Показано переваги цієї системи у порівнянні із статичним заданням смуг пропускання портів комутатора. З метою визначення шляхів поліпшення характеристик трафіку щодо можливостей його прогнозування, розглянуто методи фізичного згладжування пакетного трафіку. Із множини існуючих методів, в якості прототипу, обрано метод «відра токенів».

Розглянуто основні підходи до прогнозування тренда пакетного трафіку: статичний спосіб управління пропускними спроможностями портів комутатора, прогнозування із простим провісником, із авторегресійним провісником першого та другого порядків, із FARIMA провісниками. Зроблено висновок, що у публікаціях відсутня інформація щодо можливих помилок регулювання, пов'язаних з адаптивністю та дискретністю процесу адаптивного перерозподілу пропускної спроможності комутатора.

Проте помилки регулювання, у разі неприйняття дій щодо їхнього знешкодження, можуть суттєво знизити корисний ефект від застосування адаптивного способу управління комутатором. Тому дослідження системи адаптивного управління з метою виявлення можливих шляхів утворення помилок, що впливають на якість управління трафіком, розробка методів та засобів знешкодження цих помилок визначено як основні завдання даної роботи. комутатор інформаційний трафік

Другий розділ роботи присвячено розробці нової технології адаптивного управління пакетним трафіком. У порівнянні з існуючим прототипом було розроблено два додаткових елементи. По-перше, дороблена структурна схема адаптивної системи управління смугами портів комутатора. До схеми додано блок прогнозування трендів інтенсивності пакетного трафіку.

По-друге, модифіковано алгоритм згладжування, відомий під назвою «відра токенів», що дозволяє оцінити та обмежити середню швидкість і величину пульсацій потоків пакетів на портах комутатора. Модифікація цього алгоритму забезпечила перетворення нестаціонарних випадкових, майже непрогнозованих потоків пакетів у прогнозовані квазістаціонарні потоки, що відображаються послідовностями часових проміжків, на кожному із котрих інтенсивність потоку має визначене кінцеве середнє.

На рис.1 показано, яким чином засіб прогнозування інтегрується у склад системи адаптивного перерозподілу.

Потоки пакетів, що на рис.1 зображені стрілками, перш ніж потрапити на вхідні порти комутаційного пристрою (ПК), проходять через блок вимірювання (БВ), котрий послідовно, крок за кроком, у реальному часі із наперед заданим часовим інтервалом, вимірює поточні значення параметрів цих потоків, а результати вимірювань надсилає на вхід блоку прогнозування (БПР).

Перш за все, вимірюються на односекундних часових інтервалах поточні значення інтенсивності потоку пакетів I₁, I₂, …, I_N, де N - кількість портів у ПК. У свою чергу, блок БПР послідовно, крок за кроком, приймає від блоку БВ результати вимірювань значень параметрів потоків пакетів, здійснює їхню обробку таким чином, щоб сформувати послідовності вибірок даних (часових рядів), що задовольняють встановленим вимогам у рамках задіяного методу прогнозування.

Блок БПР безпосередньо реалізує задану процедуру прогнозування, а результати прогнозованих оцінок значень параметрів трафіку, зроблених на момент прийняття управлінських рішень, передає на вхід блоку формування команд управління (БФК). Зазначимо, що блок БПР здійснює прогнозування не за поточними значеннями пульсацій пакетного трафіку, а за їх усередненими значеннями I`<sub>1</sub>, I`₂, …, I`_N.

На кожному кроці прогнозування, на основі кількох останніх точок апроксимації тренда інтенсивності потоку пакетів кусково-сталою, визначається найближча майбутня точка цього тренда.



Рис. 1 Структурна схема системи адаптивного управління смугами пропускання портів комутатора, що використовує засіб прогнозування тренда інтенсивності трафіку

У той же час, в момент початку кожного кроку управління, від задавальника параметрів портів (ЗДВ) на інший вхід БФК передаються встановлені на попередньому кроці управління значення ширини смуг пропускання портів. На основі цієї інформації та отриманих поточних прогнозуючих оцінок параметрів потоків, БФК виробляє потік керуючих впливів (у формі відповідних команд управління), що подаються на вхід блоку виконавчих механізмів (БВМ). Ці виконавчі механізми, згідно з отриманими командами від БФК, здійснюють відповідні зміни параметрів портів ПК (тобто, збільшують або зменшують смуги пропускання портів) у блоці ЗДВ. Алгоритм управління вибирають, виходячи із технічних умов застосування обладнання. У будь-якому випадку швидкодію системи регулювання кореспондують із динамікою змін у тренді.

Запропоновано модифікацію алгоритму «відра токенів», що надало йому нову властивість - здатність формування апроксимації тренда потоку кусково-сталою (рис.2). Ширина сходинок - це інтервал усереднення ф_і.



Рис. 2 Характер змін рівня токенів у «відрі»

Принцип дії запропонованої модифікації алгоритму «відра токенів» показано на рис.3. Робота алгоритму базується на порівнянні параметрів вхідного пульсуючого потоку із параметрами синтезованого цим алгоритмом еталонного потоку. Еталонний потік - це утворений генератором токенів потік, що «втікає» в умовне «відро».

Токен - це абстрактний об'єкт - носій порції інформації, що використовується для побудови еталонного потоку. Генератор токенів періодично із постійним інтервалом ф спрямовує черговий токен у «відро», що має обмежений об'єм b байт. Усі токени мають однакову довжину m байт, а період подачі токенів обирається таким чином, щоб «відро» заповнювалося токенами із швидкістю r біт/с, де r=8m/ф.

Алгоритм роботи «відра токенів» побудовано таким чином, що параметр r задає інтенсивність (тобто, середню швидкість) згладженого потоку пакетів, а об'єм «відра» b задає максимально дозволений розмір пульсацій цього потоку.

Якщо «відро» заповнюється до країв (тобто, коли сумарний обсяг токенів у «відрі» стає рівним b байт), то надходження токенів до «відра» тимчасово припиняється. У той же час, після проходження кожного окремого пакета через сервер із «відра», «витікає» порція інформації розміром М байт, що переноситься цим пакетом. Тобто, віднімальник токенів із поточної кількості токенів, що знаходяться у «відрі», віднімає ту кількість інформації, що переносить один пакет.

Таким чином, в залежності від «поведінки» потока, що просувається через сервер, рівень токенів у «відрі» k коливається.

Рис. 3 Модифікація схеми «відра токенів»

Якщо алгоритм «відра токенів» включити у контур адаптивного управління смугою пропускання порту комутатора, то необхідно забезпечити синхронність змін ширини смуги цього порту із змінами середньої швидкості згладженого потоку.

Для цього керуючі сигнали із виходу БФК слід подати на генератор токенів. Ці сигнали мають керувати змінами довжини токенів, відповідно до змін смуги пропускання порту.

Щоб робота модифікованого механізму «відра токенів» у складі адаптивної системи управління була коректною, необхідно також забезпечити стрибкоподібні зміни рівню заповнення «відра» в межах інтервалів ф, де ф - період генерації токенів.

Зокрема, у ці моменти часу необхідно змінювати середній рівень токенів у «відрі» пропорційно змінам ширини смуги порту, що здійснює адаптивний механізм перерозподілу. Величина зміни визначається виразом:

?k_ср = | k_срі - k_ср(і+1)|,

де k_срі, _kср(і+1) - середні рівні заповнення «відра токенів» в межах інтервалу усереднення; ?k_ср - абсолютне значення величини стрибка у тренді зміни рівня токенів у «відрі».

Результат взаємодії двох вищезазначених елементів, у складі контуру системи адаптивного управління, забезпечив можливість переходу від задачі прогнозування за даними вихідного потоку з суттєвою варіабельністю тренда до задачі екстраполяції в середньому, що при жорстких вимогах до швидкодії засобів прогнозування має суттєве значення.

Виконано аналіз похибок адаптивного управління перерозподілом пропускної здатності ПК. Механізм утворення похибок для випадку, коли прогнозування не здійснюється, проілюстровано на рис.4.

Лінія I`₁ відображає апроксимацію тренда потоку кусково сталою, отриману як результат усереднення виміряних поточних значень інтенсивності цього потоку на п'ятисекундних інтервалах. Як бачимо, тренд має сходинкоподібну форму, де висота сходинки є випадковою величиною, що залежить від динаміки змін тренда, а ширина сходинки - це обраний адміністратором інтервал усереднення. Форма тренда визначається обраним механізмом згладжування первісного трафіку.

У даному випадку обрано модифікований механізм «відра токенів». У кінці кожного інтервалу, на основі результатів усереднення, автоматично змінюється відповідний параметр механізму «відра токенів» (точніше, генератора токенів), що приводить до стрибкоподібних змін інтенсивності потоку пакетів: на ділянках зростаючого тренда сходинки йдуть вгору, а на ділянках спадаючого тренда сходинки йдуть вниз. Адаптивний механізм управління змінює смугу пропускання порту синхронно із змінами та пропорційно змінам тренда.

Рис. 4 Утворення помилок адаптивного управління

Дискретний характер змін тренда обумовлює дискретність управління. Смуга пропускання, що виділена порту, на рис.4 позначена лінією F. Як бачимо, лінія F повторює за формою лінію I`<sub>1</sub>, проте із певним запізненням. На відрізках зростаючого тренда існують часові ділянки, коли лінія F розташована нижче, ніж лінія I`₁.

На цих ділянках інтенсивність згладженого потоку пакетів перевищує виділену для нього ширину смуги порту. Таким чином, виникає дефіцит смуги, що призводить до втрати певної кількості пакетів на цьому кроці керування. Такого роду помилки адаптивного регулювання назвемо помилками недооцінки смуги D^(-). Як противага помилкам D^(-), уведено показник помилок переоцінки смуги пропускання порту D⁽⁺⁾, що пов'язується із ситуацією надлишкового надання смуги певному порту. За результатами аналізу роботи механізму управління на відрізках зростаючого тренда, зроблено наступні висновки:

1) за будь-яких умов на відрізках тренда зростання можуть виникнути лише помилки недооцінки смуги D^(-);

2) помилки переоцінки смуги D⁽⁺⁾ на відрізках зростаючого тренда не виникають за будь-яких обставин;

3) показник помилок D^(-) збільшується пропорційно збільшенню висоти та (або) ширини сходинки у тренді (тобто, пропорційно збільшенню стрибків у тренді та (або) зменшенню швидкодії механізму керування);

4) за умов, коли величина стрибків у тренді менша за відстань між лініями I`₁ та F, помилки керування типу D^(-) або D⁽⁺⁾ взагалі не виникають.

Подібним чином було розглянуто роботу механізму управління і на відрізках спаду інтенсивності трафіку.

Слід підкреслити, що помилки недооцінки типу D^(-) у механізмі керування є явно небажаними, оскільки вони призводять до втрат пакетів. У той же час помилками переоцінки типу D⁽⁺⁾ при вирішенні більшості експлуатаційних завдань можливо знехтувати, оскільки вони лише несуттєво погіршують рівень завантаженості порту.

Обидва типи помилок носять системний характер, пов'язаний з інерційністю процесу керування. Ці помилки неможливо повністю усунути. Проте їх можливо зменшити і, навіть, перетворити один тип помилок в інший. У контексті адаптивного керування інтерес являє можливість перетворення помилок типу D^(-) в помилки типу D⁽⁺⁾. Така можливість виникає, якщо у контур системи керування перерозподілом смуг портів комутатора включити механізм прогнозування тренда.

Те, яким чином здійснюється зменшення кількості помилок типу D^(-) та (або) їхнє перетворення у помилки типу D⁽⁺⁾ присвячена основна частина другого розділу.

Третій розділ присвячено розробці засобів прогнозування пакетного трафіку. Виявлено, що залежність обчислених значень коефіцієнта кореляції від інтервалу кореляції має повільно спадаючий характер, тобто пакетному трафіку притаманна властивість довгострокової залежності.

Довгострокова залежність цього трафіку є причиною виникнення пульсацій процесу. Це дозволяє говорити про деяку передбачуваність «поведінки» процесу у невеликих межах часу.

Здійснено вибір методів прогнозування, прийнятних для використання у контурі системи адаптивного управління. У процесі вибору сформульовано показники, що оцінюють ступінь впливу засобу прогнозування на якість адаптивного управління.

Показник економії ширини смуг портів вузлового обладнання:

(2)

де K - врахована кількість точок прогнозу, N - загальна кількість портів, - встановлена ширина і-го порту, - ширина і-го порту у j-й точці прогнозу. Якщо прогнозування виявляється у середньому вдалим, то У протилежному випадку

Фізично показник економії Ec відображає ступінь підвищення (у відсотках) коефіцієнта використання вузлового обладнання завдяки задіянню системи перерозподілу пропускної здатності обладнання, заснованому на одному із методів прогнозування, відносно рівня завантаженості в умовах відсутності такої системи перерозподілу. Вважається, що завдяки використанню такого механізму «економиться» смуга пропускання вузлового обладнання.

Показник помилки прогнозу:

(3)

де K - загальна кількість врахованих точок прогнозу, k_error - кількість точок, в яких прогнозована ширина смуги порту була недостатньою. Er відображає долю помилок, що виникають під час застосування того чи іншого алгоритму прогнозування.

Розроблено обчислювальні схеми прогнозування у розрізі трьох методів: методу Бокса-Дженкінса, методу з використанням похідних та модифікованого методу Бокса-Дженкінса з використанням сплайнів.

Зокрема, сутність рекурентної схеми обчислень, за модифікованим методом Бокса-Дженкінса, з використанням сплайнів, полягала у наступному: на інтервалі кожного попереднього кроку прогнозування на сервері накопичувався ряд даних що відображав поточні значення інтенсивності пакетного трафіку в моменти де кількість врахованих членів ряду. Існує можливість вирахувати середнє значення цього ряду та його приріст відносно середнього значення ряду на попередньому кроці адаптивного управління в момент тобто:

Необхідно надати прогнозну оцінку на момент При цьому вважалось, що ряд має лінійно-адитивний тренд, так що де прогнозна оцінка середнього значення прогнозна оцінка приросту середнього значення останньої вибірки ряду у точці відносно середнього значення попередньої вибірки у точці

Коефіцієнти та параметри згладжування ряду, що обираються експериментально в залежності від припустимої величини похибки прогнозування або за умови мінімізації середнього квадрата похибки. прогнозні оцінки середнього значення та приросту ряду у точці На початку кожної ітерації прогнозування в момент визначалась помилка прогнозу маючи на увазі, що значення та було визначено на попередній ітерації прогнозування. Прогноз розраховувався за формулами:

На ділянці, що складається із останніх точок (остання точка - це і є прогноз), будуємо сплайн, що є близьким до інтерполяційного у середньому. Розбиваємо відрізок довжини на відрізків. Обираємо останні l точок, значення в яких отримаємо за допомогою сплайнів, і на їх основі будуємо прогнозне значення (значення n та l підбираються в процесі експерименту).

На кожній ітерації прогнозування визначався довірчий інтервал, тобто з довірчою ймовірністю задавалась відповідно верхня та нижня припустима межа можливих значень прогнозу

Під розуміється квантиль розподілу;

де об'єм вибірки ряду

дисперсія помилки прогнозу, що обчислюється за попередньо отриманими даними на попередніх ітераціях прогнозування.

Четвертий розділ присвячено експериментальним дослідженням якості адаптивного управління пакетним трафіком. Отримано представницькі вибірки зразків пакетного трафіку, що репрезентують характер трафіку у вузлах нижнього рівня мережі Інтернет. Інструментальний засіб збору даних про трафік - комп'ютерна програма TraffMeter.

Аналіз залежностей обчислених значень коефіцієнта автокореляції від проміжку кореляції на усій множині отриманих вибірок, а також результат оцінювання параметра Хьорста за індексом дисперсії для отриманих вибірок трафіку, дозволило переконатися, що даному трафіку притаманна властивість асимптотичної самоподібності на рівні других статистичних моментів.

Показано, що статистичні характеристики корпоративного трафіку у мережних сегментах низового рівня суттєво різняться в залежності від ступеня навантаження на вузлове обладнання. Тому доцільно розглядати роботу системи адаптивного управління портами комутатора у режимах повного та неповного навантаження.

Розроблено програмне забезпечення, що забезпечує можливість вирішення задач прогнозування тренда. Програмне забезпечення має двошарову структуру: хост (Host), що знаходиться на сервері та забезпечує надання інформації про трафік у вигляді відповідей на запити клієнтів, та клієнт (Client), що встановлюється на клієнтських машинах та служить для керування і візуального відображення процесу прогнозування. Програмне забезпечення включає в себе як основні класи, що реалізують розрахункові схеми, так і допоміжні класи-утиліти. В роботі надано опис функціональних можливостей кожного з основних класів та їх функцій, а також організації розрахункового процесу та вимог до вхідних даних.

Виконана оцінка впливу засобів прогнозування на якість адаптивного управління комутатором. В якості критеріїв якості обрано два показника: показник помилок у прийнятті управлінських рішень E_r та показник економії ширини смуги порту E_c. Моделювалась ситуація неповного (вечірній трафік) та повного (денний трафік) завантаження фрагмента пакетної мережі в умовах застосування одної із двох процедур прогнозування, - за методом Бокса-Дженкінса та за методом, заснованим на обчисленні похідних.

Результати прогнозування за методом Бокса-Дженкінса в умовах неповного завантаження представлені на рис.5. Часові залежності параметра помилки прогнозу та параметра економії смуги пропускання порту комутатора, отриманої за результатами прогнозу згідно з цим методом, показані на рис. 6.

Рис. 5 Неповне завантаження мережі. Реальні та прогнозні дані, що отримані за методом Бокса-Дженкінса



Рис. 6 Часові залежності параметра помилок та параметра економії смуги порту при використанні методу Бокса-Дженкінса в умовах неповного завантаження мережі

Обчислення показали, що в умовах неповного завантаження на вибраній двохвилинній вибірці, показник помилок для методу Бокса-Дженкінса дорівнює 25%, а показник економії смуги пропускання порту - 60%. Щодо середніх значень цих показників, узятих на одногодинному інтервалі усереднення, то маємо наступні результати: усереднене значення показника помилок дорівнює 18%, що свідчить про достатньо великі втрати пакетів навіть на типових даних, а усереднене на цьому ж інтервалі значення показника економії смуги - 61%, що слід вважати досить пристойним результатом у порівнянні з відомими методами інженерії трафіку.

На вибраній вечірній двохвилинній вибірці показник похибок управління для засобу, заснованому на похідних, дорівнює 14%, а показник економії смуги пропускання порту - 66%.

Щодо середніх значень цих показників, узятих на одногодинному інтервалі усереднення, то маємо наступні результати: усереднене значення показника помилок дорівнює 10%, що свідчить про більшу ефективність використання цього засобу у порівнянні з ефективністю методу Бокса-Дженкінса. Усереднене значення показника економії смуги - 66%, що краще, ніж для попереднього методу. Результати прогнозу в умовах повного завантаження за методом прогнозування, заснованого на обчисленні похідних, представлені на рис.7 та рис.8.

Рис. 7 Повне завантаження мережі. Реальні та прогнозні дані, отримані за методом прогнозування з використанням похідних

Рис. 8 Часові залежності параметра помилок та параметра економії смуги порту при прогнозуванні з використанням похідних в умовах повного завантаження мережі

У цьому випадку середнє значення показника похибки на вибраній одногодинній вибірці приблизно дорівнює 30%, що є трохи краще, ніж у метода Бокса-Дженкінса.

Середнє значення показника економії - 50%. Щодо показників помилки та економії на п'ятихвилинній вибірці, то згідно рис.8 маємо наступні результати: 0,3 та 0,5 відповідно.

Слід уточнити фізичну інтерпретацію отриманих результатів. Отриманий відносно великий відсоток показника помилок зовсім не означає, що система управління продукує у цьому випадку велику кількість помилок адаптивного регулювання.

Значення показника помилок, наприклад, на рівні 11% лише свідчить, що у трохи більше ніж у кожному одному з десяти актів прийняття управлінських рішень блоком БФК (рис.1) прогнозоване значення смуги пропускання порту виявилося меншим за значення ширини смуги, що є необхідне для безперешкодного просування поточного трафіку через цей порт.

Саме у цьому сенсі слід порівнювати ефективність застосування обраних для досліджень засобів прогнозування. Показник помилок фактично являє собою показник недооцінки смуги порту.

Прийнята схема моделювання дозволяє отримувати лише відносні порівняльні оцінки ступеня впливу задіяних засобів прогнозування на якість адаптивного управління. З цієї точки зору засіб прогнозування, заснований на обчисленні похідних, майже у два рази кращий, ніж засіб прогнозування Бокса-Дженкінса.

Для порівняння швидкодії обчислювальних схем, що реалізують розглянуті методи прогнозування, було проведено декілька експериментів з різними значеннями кількості кроків прогнозування та різними значеннями кількості повторів.

Кількість повторів - це кількість разів, за яких прогнозується наступний елемент (в якості результату береться середній час прогнозу). Час роботи механізмів вимірювався у тіках (мс/10000) - мінімальних одиницях машинного часу. Результати у графічній та табличній формах представлено у пояснювальній записці до дисертаційної роботи.

Порівнявши швидкісні характеристики задіяних у цих експериментах алгоритмів прогнозування, було зроблено висновок, що засіб прогнозування, заснований на обчисленні похідних, приблизно на 10% працює швидше, ніж засіб реалізації алгоритму Бокса-Дженкінса.

ВИСНОВКИ

1. Проаналізовано та досліджено питання утворення системних помилок адаптивного регулювання пропускної здатності вузлового обладнання пакетних мереж. Виявлено причини утворення цих помилок. Визначено ступінь їхнього впливу на якість управлінських рішень при обробці даних трафіку. Запропоновано спосіб перетворення помилок недооцінки ширини смуги порту комутатора, негативно впливаючих на рівень втрат пакетів, у помилки переоцінки смуги порту, що несуттєво впливають на якість роботи комутатора.

2. Запропоновано метод зменшення негативного впливу системних помилок на якість управління шляхом включення у технологічний ланцюг адаптивного перерозподілу засобу прогнозування інтенсивності пакетного трафіку. Показано, що ефективність процедури прогнозування, заснованої на обчисленні похідних, вище у порівнянні з процедурою прогнозування, що реалізує алгоритм Бокса-Дженкінса. При цьому можна говорити і про менший рівень втрат пакетованих даних при застосуванні першої із процедур, і про більший коефіцієнт використання вузлового обладнання.

3. Запропоновано критерії, що дозволяють враховувати негативний вплив системних помилок адаптивного управління на рівень втрат пакетів в комутаторі та на рівень завантаженості комутатора корисним трафіком. Із застосуванням цих критеріїв експериментальними дослідженнями на реальних даних доведено можливість та доцільність реалізації запропонованої інформаційної технології у програмному забезпеченні, що функціонує у режимі реального часу.

4. Набув подальшого удосконалення метод згладжування інтенсивності пакетного трафіку для вирішення задач короткострокового прогнозування інтенсивності передачі даних. Запропоновано модифікацію алгоритму «відра токенів» із залученням наближення тренда інтенсивності потоку даних Кусково-сталою, що дозволяє розглядати процес обслуговування даних як квазістаціонарний та такий, що є прогнозованим у короткочасовій перспективі.

5. Розроблено спосіб адаптивного управління вузловим обладнанням пакетних мереж, котрий у порівнянні з відомими способами управління забезпечує можливість підвищення якості управлінських рішень. На базі цього способу розроблено інформаційну технологію адаптивного управління пропускною здатністю вузлового обладнання між його портами, що забезпечує більш високі показники якості управлінських рішень.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ

1. Муранов О.С. Дослідження можливостей прогнозування самоподібного трафіка у пакетних мережах / Муранов О.С. // Моделювання та інформаційні технології : Зб. наук. праць Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г. Є. Пухова. - К. : ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2007. - № 44. - С. 98-106.

2. Муранов О.С. Удосконалення механізму згладжування пакетного трафіку типу «відро токенів» / Муранов О.С. // Проблеми інформатизації та управління : Зб. наук. праць. - К. : НАУ, 2009. - № 2 (26). - С.125-130.

3. Муранов О.С. Експериментальні дослідження механізмів прогнозування пульсацій пакетного трафіку / Муранов О.С. // Защита информации : Сб. научн. трудов Национального авиационного университета. - К. : НАУ, 2008. - Специальный выпуск. - С.137-142.

4. Муранов О.С. Метод динамічного перерозподілу продуктивності пакетного комутатора між його портами з використанням механізму прогнозування пульсацій трафіку / О.С. Муранов, В.М. Чуприн, В.Г. Потапов // Проблеми інформатизації та управління : Зб. наук. праць. - К. : НАУ, 2008. - № 2 (24). - С.136-144.

5. Муранов О.С. Дослідження впливу механізму прогнозування трафіку на якість системи адаптивного керування комутатором / О.С. Муранов, Ю.А. Кочергін, В.М. Чуприн // Проблеми інформатизації та управління : Зб. наук. праць НАУ. - К. : НАУ, 2009. - Випуск 1 (25). - С.137-143.

6.Алгоритм прогнозування пульсацій пакетного трафіку за процедурою Бокса-Дженкінса : зб. наук. праць за матеріалами міжнар. наук.-тех. конф. [«Комп'ютерні системи та мережні технології»], (Київ, 17-19 березня 2008 р.) / М-во освіти і науки України, Національний авіаційний університет. -- К.: НАУ, 2008. -- 69-74 с.

7. Програмне середовище для моделювання адаптивних систем управління смугами пропускання пакетного комутатора : Тези доповідей міжнародної науково-практичної конференції аспірантів і студентів [«Інженерія програмного забезпечення 2009»], (Київ, 14-16 вересня 2009 р.) / М-во освіти і науки України, Національний авіаційний університет [та ін.]. -- К. : НАУ, 2009. -- 40-42 с.

8. Механізми керування ресурсами пакетних мереж : Тези науково-практичної конференції, [«Захист в інформаційно-комунікаційних системах»], (Київ, 24-25 травня 2007 р.) / М-во освіти і науки України, Національний авіаційний університет [та ін.]. -- К. : НАУ, 2007. -- 25-26 с.

9. Імовірнісні характеристики пакетного трафіку : збірка тез науково-практичної конференції молодих учених та аспірантів, [«Інтегровані інформаційні технології та системи»] (Київ, 29-31 жовтня 2007 р.) / М-во освіти і науки України, Національний авіаційний університет [та ін.]. -- К. : НАУ, 2007. -- 77-79 с.

10. Пат. 43630 Україна, МПК⁹ H 04 L 12/00, H 04 B 7/005. Вузол керування комутаційним пристроєм / Муранов О.С., Кочергін Ю.А., Ткаліч О.П.; Власник Національний авіаційний університет. - № u200902755 ; заявл. 25.03.2009 ; опубл. 25.08.2009, Бюл. № 16.

АНОТАЦІЯ

Муранов О.С. Підвищення якості адаптивного управління трафіком пакетних телекомунікаційних мереж. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - інформаційні технології. - Національний авіаційний університет, Київ, 2010.

Дисертацію присвячено удосконаленню системи адаптивного перерозподілу пропускної спроможності пакетного комутатора (маршрутизатора або багатопортового шлюзу) між його портами шляхом модифікації механізму згладжування пульсуючих потоків пакетів, що просуваються через ці порти, та вбудови у контур цієї системи механізму прогнозування згладжених потоків. Таке удосконалення системи перерозподілу, як показано в роботі, має зменшити негативний вплив системних помилок на якість адаптивного керування. Розроблено основні елементи технології прогнозування пульсацій потоків пакетів: алгоритми прогнозування, процедури прийняття рішень, відповідні програмні механізми. Виконано експериментальні дослідження ефективності застосування розроблених механізмів прогнозування. Визначена швидкодія та інші показники якості прогнозування задіяних обчислювальних схем, що відтворювали розроблені механізми прогнозування.

Ключові слова: пакетні мережі, пульсації трафіку, вузлове обладнання, пакетні комутатори, маршрутизатори, шлюзи, адаптивні системи керування, методи короткострокового прогнозування, згладжування часових рядів, інтерполяція, сплайни.

АННОТАЦИЯ

Муранов А.С. Повышение качества адаптивного управления трафиком пакетных телекоммуникационных сетей. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - информационные технологии. - Национальный авиационный университет, Киев, 2010.

Диссертация посвящена усовершенствованию системы адаптивного перераспределения пропускной способности пакетного коммутатора (маршрутизатора или многопортового шлюза) между его портами путём модификации механизма сглаживания пульсирующих потоков пакетов, которые продвигаются через эти порты, и встраивания в контур этой системы механизма прогнозирования сглаженных потоков. Такое усовершенствование, как показано в работе, уменьшает негативное влияние системных ошибок регулирования на качество адаптивного управления.

Выполнен анализ и исследовано влияние возникновения ошибок адаптивного регулирования и особенностей построения модели адаптивного управления, которые обеспечивают возможность уменьшения негативного влияния этих ошибок на качество принятия управленческих решений. Показано, что вследствие ошибок адаптивного регулирования возникают ситуации, когда интенсивность сглаженного потока пакетов превышает выделенную для него ширину полосы порта. Возникает дефицит полосы, что приводит к потерям пакетов. Такого рода ошибки адаптивного регулирования названы ошибками недооценки полосы. Введён в рассмотрение также показатель переоценки полосы пропускания порта, который связывается с ситуацией избыточного предоставления полосы определённому порту. Ошибки недооценки в механизме управления являются явно нежелательными, поскольку они приводят к потерям пакетов. В то время как ошибками переоценки при решении большинства эксплуатационных задач можно пренебречь, поскольку они несущественно ухудшают уровень загрузки порта трафиком. Оба типа ошибок носят системный характер, связанный с инерционностью процесса управления. Эти ошибки невозможно полностью устранить. Однако их можно уменьшить и, даже, преобразовать один тип ошибок в другой. В контексте адаптивного управления рассмотрена возможность преобразования ошибок недооценки в ошибки переоценки. Такая возможность появилась, когда в контур системы управления перераспределением полосы портов коммутатора был включен механизм прогнозирования тренда пакетного трафика.

Создана информационная технология адаптивного управления узловым оборудованием пакетной сети с использованием модифицированного алгоритма сглаживания типа «ведра токенов» и одного из методов краткосрочного прогнозирования. Разработаны основные элементы технологии адаптивного управления потоками данных на портах коммутирующих устройств пакетной сети с использованием прогнозирования изменений интенсивностей этих потоков: алгоритмы управления, алгоритмы прогнозирования, процедуры принятия управленческих решений, соответствующие программные механизмы.

Разработаны и исследованы устройства прогнозирования пакетного трафика. Выявлено, что зависимость вычисленных значений коэффициента корреляции от интервала корреляции для исследованных выборок пакетного трафика имеет медленно ниспадающий характер, что позволило считать этот пакетный трафик предсказуемым. Сформулированы показатели, по которым предложено оценивать степень влияния средства прогнозирования на качество адаптивного управления. С использованием этих показателей выбраны методы прогнозирования для их использования в контуре системы адаптивного управления. Разработаны вычислительные схемы прогнозирования в разрезе трёх методов: метод Бокса-Дженкинса, метод с использованием производных и модифицированный метод Бокса-Дженкинса с использованием сплайнов.

Выполнены экспериментальные исследования эффективности использования разработанных механизмов прогнозирования. Разработано программное обеспечение, обеспечившее возможность решения задачи прогнозирования тренда пакетного трафика. Определено влияние ошибок адаптивного регулирования на качество управления трафиком. В качестве критериев качества выбраны два показателя: показатель ошибок в принятии управленческих решений и показатель экономии ширины полосы порта коммутатора. Моделировалась ситуация неполной и полной загрузки фрагмента пакетной сети. Использовались вышеназванные процедуры прогнозирования. Определено быстродействие и другие показатели качества прогнозирования задействованных вычислительных схем, которые моделировали разработанные механизмы прогнозирования. Экспериментальными исследованиями на реальных данных показана возможность и целесообразность реализации предложенной информационной технологии в программном обеспечении, которое функционирует в реальном времени.

Ключевые слова: пакетные сети, пульсации трафика, узловое оборудование, пакетные коммутаторы, маршрутизаторы, шлюзы, адаптивные системы управления, методы краткосрочного прогнозирования, сглаживание временных рядов, интерполяция, сплайны.

ANNOTATION

Muranov O. S. Improving the adaptive control of packet telecommunications network traffic. - Manuscript.

Candidate Dissertation in Engineering, speciality 05.13.06 - Information Technologies. - National Aviation University, Kyiv, 2010.

The dissertation is devoted to improving the system of adaptive redistribution of the capacity of a packet switch (a router or a multi-port gateway) to its ports by updating the mechanism of smoothing the pulsing flow of packets moving through these ports and by embedding a mechanism of smoothed flow prediction into the circuit of this system. Such improvement, as shown in the paper, should reduce adverse effect of system errors on the quality of adaptive control. The following principal elements of the technology of prediction of packet flow pulsations have been developed: prediction algorithms, decision-making procedures, appropriate software tools. Experimental studies of the efficiency of the developed prediction mechanisms have been done. The author specifies the speed as well as other ratings of prediction quality for the computational circuits employed to reproduce the developed prediction mechanisms.

Key words: packet networks, traffic pulsations, node equipment, packet switches, routers, gateways, adaptive control systems, short-term prediction method, smoothing of time series, interpolation, splines.

Размещено на Allbest.ru