Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ существующих алгоритмов управления трафиком в сетях ATM 12
1.1. Основы технологии ATM , 12
1.2. Анализ качества обслуживания в сетях ATM 13
1.2.1. Формирование трафика 16
1.3. Управление перегрузками на сети ATM 17
1.4. Контроль потока ABR 19
1.5. Контроль приоритетов 23
1.6. Организация очередей в коммутаторах 25
1.6.1. Реализация очередей для категории трафика со службой UBR .. 25
1.7. Существующие алгоритмы защиты от перегрузок 27
1.7.1. Анализ кредитной схемы управления перегрузками 30
1.7.2. Анализ скоростных схем управления перегрузками 33
1.8. Управления трафиком сетей ATM 40
1.8.1. Сброс данных на пакетном уровне , 45
1.8.2. Управляемые буферы 47
1.8.3. Передача блоков ATM 53
1.8.4. Принцип виртуальный источник/приемник — VS/VD 54
Выводы 57
2. Разработка моделей управления трафиком при использовании алгоритма краткосрочного прогнозирования и алгоритма своевременного обнаружения перегрузок RED
2.1. Описание трафика 58
2.1.1. Характеристика источника трафика 58
2.1.2. Анализ моделей трафика служб 61
2.1.3. Параметры скорости передачи ячеек и неравномерности трафика 66
2.2. Расчет потерь вызовов в ATM сети при конечном числе источников нагрузки 67
2.3. Методы прогнозирования
2.3.1. Статистическое прогнозирование .
2.4. Анализ механизма ограничения входящей нагрузки на основе краткосрочного прогнозирования 81
2.4.1. Модифицированный адаптивный последовательный алгоритм предсказания 83
2.4.2. Механизм краткосрочного прогнозирования на базе фильтра Калмана 87
2.5. Анализ алгоритма своевременного обнаружения перегрузок RED 89
2.5.1. Применение алгоритма обнаружения перегрузок в сетях ТСРЛР 90
2.5.2. Алгоритм обнаружения перегрузок RED в сетях ATM 91
2.6. Разработка имитационной модели алгоритмов краткосрочного прогнозирования и своевременного обнаружения перегрузок 97
2.6.1. Анализ принципов моделирования телекоммуникационных систем.. 98
2.6.2. Имитационное моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования 100
2.6.3. Имитационное моделирование алгоритма своевременного обнаружения перегрузок RED 102
2.6.4. Анализ результатов моделирования 103
Выводы 106
3. Математическое моделирвание и имтационная модель информационных процессов и адаптивного управления информационными потоками
3.1. Особенности сетей связи 107
3.2. Постановка задачи адаптивного управления 108
3.3. Анализ передачи трафика с учетом приоритетов 110
3.4. Метод расчета числа пакетов, проходящих через ATM коммутатор на основе Z преобразования 111
3.5. Оценка вероятности переполнения очереди пакетами ATM 116
3.6. Исследование информационных процессов в коммутаторе 118
3.6.1. Оценка порогового значения А для Lp-процессов ...125
3.6.2. Оценка порогового значения А для предгауссовских процессов 128
3.6.3. Оценка порогового значения А для гауссовских процессов 131
3.6.4. Статистическая оценка порогового значения А 132
3.7. Разработка методики адаптивного управления потоком информации 134
3.7.1. Разработка алгоритма адаптивного управления потоком информации ...136
3.7.2. Разработка схемы адаптивного управления дополнительным информационным потоком 138
3.8. Анализ принципов моделирования телекоммуникационных систем 141
3.9. Имитационное моделирование алгоритма адаптивного управления потоком 141
3.10. Анализ результатов моделирования 144
3.10.1. Качественный анализ „145
3.10.2. Количественный анализ 145
Выводы 149
Заключение 150
Список литературы 152
Список публикаций 158
Приложения
- Реализация очередей для категории трафика со службой UBR
- Расчет потерь вызовов в ATM сети при конечном числе источников нагрузки
- Имитационное моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования
- Оценка порогового значения А для предгауссовских процессов
Введение к работе
Актуальность темы
Анализ тенденций развития мирового сообщества показывает, что оно становится Глобальным Информационным обществом. Его развитие основывается на быстрых технологических изменениях, которые трансформируют индустрию информации и позволяют строить высокоскоростные сети связи с широким спектром услуг и высоким качеством обслуживания. В число наиболее перспективных технологий входит технология асинхронного режима переноса — ATM. Сети электросвязи, построенные на технологии ATM, обладают весьма существенными преимуществами, что и предопределило их широкое внедрение. Успешное функционирование сетей электросвязи и, в частности сетей ATM во многом зависит от эффективности алгоритмов защиты от перегрузок и от управления трафиком.
Значительный вклад в изучение и исследование сетей связи, в частности ATM, внесли Цыбаков Б.С., Жожикашвили В.А., Аджемов А.С, Гольдштейн Б.С., Ершов В.А., Ершова Э.Б., Щека АЛО. и другие отечественные и зарубежные ученые.
Чтобы избежать искажений трафика, необходимы механизмы, которые позволяли бы коммутаторам ATM осуществлять контроль за передачей данных, определять допустимые границы изменений времени передачи блоков данных, "интеллектуально" распределять ресурсы сети ATM, то есть нужны механизмы управления трафиком ATM.
На существующих коммутационных системах реализуется около трёх десятков алгоритмов контроля за перегрузками. Наиболее известны схемы управления потоком на основе буферного окна, медленного старта, двойной обработки связи и контроля скорости. Зачастую довольно сложно сравнить и охарактеризовать различные схемы
7 контроля. Решение проблемы управления перегрузками остаётся высокоприоритетной задачей, особенно в условиях наращивания скоростей передачи, объёмов передаваемой информации и размеров сети.
Проблеме управления потоками посвящены публикации Захарова Г.П, Яновского Г.Г., Вишневского В.М., Солодянникова Ю.В., Назарова А.Н., Симонова М.В., Кучерявого Е.А., Мархасина А.Б., Алленова О.М.
Главной задачей механизмов управления трафиком является обеспечение максимального коэффициента использования сетевых ресурсов при минимальном риске возникновения перегрузок. При этом основными показателями качества обслуживания можно считать вероятность потери ячейки и время задержки передачи. Перегрузка определяется как состояния сетевых элементов, при которых сеть не может гарантировать запрошенное качество обслуживания для уже установленных или устанавливаемых соединений. Как правило, перегрузка может быть вызвана флуктуациями потоков трафика или выходом из строя какого-либо сетевого элемента. В обоих случаях это может привести как к несоблюдению обязательств по обеспечению качества обслуживания существующих соединений, так и к невозможности установления нового соединения с запрошенным качеством обслуживания. Кроме того, в случае, когда канал связи, загружен частично, коммутатор может использовать часть полосы пропускания для передачи дополнительного информационного потока. Тогда возникает вопрос о времени и объеме передаваемого дополнительного информационного потока. Коммутаторы должны учитывать передачу данных по основным и транзитным маршрутам и вовремя выделять требуемую полосу пропускания с учетом времени доставки приоритетного трафика. Следовательно, встает вопрос адаптивного управления потоками информации.
При проведении исследований в области управления трафиком ATM автор опирался на работы Булдыгина В.В., Казаченко Ю.В., Вишневского В.М., Назарова А.Н. и Кучерявого Е.А.
Таким образом, вопрос исследования построения механизмов управления трафиком, ориентированных на определенные приложения, на данный момент остается открытым. Разработка алгоритмов управления трафиком сетей ATM является актуальной задачей и продолжает оставаться предметом интенсивных исследований, как в России, так и за рубежом.
Цель работы
Исследование и разработка алгоритмов управления трафиком в сетях ATM.
Задачи исследования анализ существующих механизмов управления трафиком в сетях ATM для расчета вероятности потери ячеек при вариации нагрузки; разработка аналитической модели трафика сети ATM; — разработка и анализ алгоритма краткосрочного прогнозирования трафика коммутатора ATM; - разработка и анализ алгоритма адаптивного управления потоком ячеек в коммутаторе ATM; разработка методики вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления; оценка эффективности алгоритмов управления трафиком сети ATM методом имитационного моделирования.
Методы исследования
Теоретические и экспериментальные исследования, проведенные в диссертации, основаны на применении методов теории вероятностей, теории случайных процессов и методов имитационного моделирования.
9 Научная новизна работы В работе впервые: разработана математическая модель информационных процессов в коммутаторе, показавшая их квазипериодический случайный характер; предложена процедура прогнозирования мгновенного значения пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана; предложены модели случайных процессов с «тяжелыми хвостами» в виде предгауссовских и Lp-процессов для решения задачи адаптивного управления трафиком; разработан алгоритм адаптивного управления трафиком в коммутаторе ATM; разработана методика вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления; проведен сравнительный анализ эффективности использования алгоритмов управления трафиком методом имитационного моделирования.
Практическая ценность и реализация результатов работы
В работе изложен новый метод управления дополнительным потоком в сети ATM, способный гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного трафика.
Разработанная имитационная модель фрагмента сети ATM позволяет анализировать функционирование алгоритмов управления потоком и оценить их работоспособность и эффективность.
Разработанные в диссертации алгоритмы управления трафиком в сети ATM и программа моделирования алгоритмов управления нашли применение в ОАО «Гипросвязь» при проектировании сетей ПД с использованием технологий ATM и MPLS, наложенных на ATM, и
10 проектировании сетей доступа NGN в части использования технологии ATM.
Вышеуказанные результаты также приняты для практического использования в Самарском филиале ОАО «Волгателеком».
Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.
Апробация работы
Основные положения работы докладывались и обсуждались на II Международной научно-технической конференции (Уфа, 2002 г.), на LVII Научной сессии, посвященной Дню радио (Москва, 2002 г.); на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава ПГАТИ (Самара, 1999 -2004 г.г.).
Публикации
Основное содержание диссертации отражено в 17-ти научных работах. Публикации включают 8 статей и 9 тезисов докладов.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 149 страниц текста с 82 иллюстрациями. Список литературы насчитывает 73 наименования. Общий объем работы с приложениями составляет 179 страниц.
Положения, выносимые на защиту - модель трафика сети ATM, учитывающая его квазипериодичность, и основанная на использовании предгауссовских и Lp-процессов; — метод адаптивного управления трафиком в коммутаторе ATM; алгоритмы управления трафиком сети ATM на основе методов краткосрочного прогнозирования и адаптивного управления; методика вычисления и корректировки порогового значения параметра алгоритма адаптивного управления; имитационная модель управления трафиком при использовании алгоритма краткосрочного прогнозирования (алгоритм на основе фильтра Калмана), алгоритма своевременного обнаружения перегрузок (RED) и адаптивного управления потоком.
Реализация очередей для категории трафика со службой UBR
Служба UBR не предусматривает предоставления гарантий качества обслуживания. Чтобы воспользоваться этой службой, протокол более высокого уровня, такой, как TCP, должен самостоятельно определять состояние перегрузки в сети и реагировать на нее, например, посредством регулирования скорости передачи данных, исходя из количества потерянных при передаче пакетов. Однако протокол TCP работает только с целыми пакетами, поэтому потеря одной ячейки приводит к необходимости повторной передачи всего пакета. Повышение эффективности службы UBR достигается за счет введения процедуры раннего сброса пакета (EPD), в соответствии, с которой при обнаружении ошибки в одной из ячеек из обращения изымается весь пакет (за исключением последней ячейки в посылке). Сохранение последней ячейки позволяет протоколу TCP обнаружить ошибку и выполнить повторную передачу.
Алгоритмы обработки очередей для службы UBR совместно с протоколом TCP могут быть использованы по-разному. Простая, без раннего сброса пакетов, буферизация в соответствии с алгоритмом FIFO приводит к пересылке большого количества бесполезных ячеек и к многочисленным повторным передачам, что вызывает перегрузку сети. При этом обмен данными по многим виртуальным соединениям может вообще прекратиться из-за чередующихся перегрузок то одного, то другого коммутатора на пути между абонентами. В этом случае эффективность использования пропускной способности будет очень низкая. Однако и очередь по принципу FIFO с ранним сбросом пакета не обеспечивает необходимого распределения пропускной способности сети между виртуальными соединениями. В результате соединения будут страдать из-за перегрузки коммутаторов. Эффективность использования пропускной способности оказывается низкой.
Учет виртуальных соединений без процедуры раннего сброса ошибочных пакетов предоставляет соединениям доступ к пропускной способности в соответствии с их требованиями. Однако перегрузка одного соединения может сказаться на работе других. Эффективность использования свободной пропускной способности в этом случае средняя. И, наконец, организация отдельных очередей для каждого виртуального соединения, и процедура раннего сброса пакета обеспечивают необходимое распределение пропускной способности между соединениями. Кроме того, перегрузка в одном из соединений не влияет на работу остальных. Эффективность использования полосы пропускания — высокая.
Один из способов управления перегрузками состоит в применении алгоритма "дырявого ведра". [42] Он также называется общим алгоритмом скорости передачи ячейки (GCRA). Алгоритм преобразует поток входящих ячеек в виде пачек в более регулярный предсказуемый поток исходящих ячеек. Суть здесь состоит в том, что моделируется ситуация, в которой все поступающие ячейки попадают в "ведро" и выходят из "дыры" на дне с постоянной скоростью.
Пока "ведро" не переполнено, указанный трафик будет конформный, т. е. согласованный. Если ячейки поступают быстрее, чем выходят из "ведра", оно может переполниться. Ячейки переполнения неконформные и могут быть не приняты сетью. Если они признаны сетью, то в бите CLR неконформных ячеек отмечается, что они будут удалены первыми при дальнейшем возникновении перегрузки на сети.
Метод "дырявого ведра" использует, принцип, обеспечивающий предсказуемость на сети. Это делается для того, чтобы избежать перегрузки. Параметры трафика QoS, рассмотренные ранее, используются для точного определения модели ожидаемого трафика для установленных соединений таким образом, чтобы на сети можно было бы распределить ресурсы и установить полосы пропускания предсказуемо и оптимально. Фактический трафик, однако, может отличаться от ожидаемого в модели. Метод его формирования направлен на то, чтобы приблизить реальный трафик к предусмотренному моделью с тем, чтобы уменьшить число ячеек в потоке удаляемых. При этом предусматривается, что нарушение в передаче ячеек для какого-либо одного приложения не может повлиять в худшую сторону на другие.
Другой способ управления перегрузками состоит в применении замкнутой петли обратной связи. В рассмотренном алгоритме GCRA предусматривается открытая петля обратной связи. Это позволяет обмениваться параметрами QoS только при установлении соединения. Позже, при появлении перегрузки, параметры не могут динамично изменяться. В случае замкнутой петли обратной связи источники трафика извещаются динамично о перегрузках и могут соответствующим образом изменить передаваемый трафик. Такая схема принята для услуг ABR. Вначале была идея, чтобы в поле GFC заголовка ячейки передавать информацию обратной связи. Появились, однако, другие подходы. В них применение алгоритма, основывающегося на GFC, не предусматривалось.
Форум ATM для управления перегрузками предложил следующие две схемы обратной связи. Кредитно-базовая схема, в которой коммутаторы и конечные станции ATM информируют об общем значении доступного буферного пространства на каждом звене сети. Конечные станции при этом могут передавать данные только тогда, когда поступило извещение об адекватной полосе пропускания. Кредитно-базовый подход требует применения способа оконного управления потоком от звена к звену и раздельного буферного пространства для каждого соединения ATM.
Тарифно-базовая схема - это схема, в которой сеть посылает к конечной станции информацию с подробными данными о битовой скорости, с которой пользователь может вести передачу. Такой подход предназначен для передачи из конца в конец и не требует применения буфера для каждого отдельного соединения. Тарифно-базовая схема хорошо подходит для локальных сетей, поскольку они характеризуются малой задержкой.
Кредитно-базовая схема хорошо подходит для крупных сетей. Это объясняется заложенными в них простотой, пониженной стоимостью систем коммутации (зачастую это касается направляющих систем) и гибкостью услуг. В 1994 г. форум ATMF принял решение о тарифно-базовом способе управления перегрузкой.
В настоящее время на уровне ATM применяются две схемы тарифно-базового способа. Самая простая заключается в использовании бита EFCI в поле PTI заголовка ячейки. Если бит переведен в активное состояние, то для конечной станции это означает, что для соединения ATM появилась перегрузка в том направлении, куда ячейка была послана. В версии V.4 UNI ATMF введена более сложная схема. Она названа алгоритмом управления скоростью с повышенной пропорциональностью (EPRCA). Его недостатком является то, что источник трафика извещается об уменьшении числа посылаемых ячеек, но не сообщается, насколько надо уменьшить это число.
Расчет потерь вызовов в ATM сети при конечном числе источников нагрузки
Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (например, методы прогнозного графа, система "Паттерн" и др.). Кроме того, все методы прогнозирования поделены еще на три класса: фактографические методы; экспертные методы; комбинированные методы. В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз: 1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования; 2) экспертные (интуитивные) методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии (поведении) объекта в будущем; 3) комбинированные методы включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая. Среди фактографических методов выделяются группы: статистических (параметрических) методов; опережающих методов. Группа статистических методов включает методы, основанные на построении и анализе динамических рядов характеристик объекта прогнозирования. Группа опережающих методов состоит из методов, основанных на использовании свойства научно-технической информации опережать реализацию научно-технических достижений. Среди экспертных методов выделяют группы по следующим признакам: по количеству привлеченных экспертов; по наличию аналитической обработки данных экспертизы. Рассмотрим более подробно некоторые из наиболее широко применяемых в практике прогнозирования методов статистического и экспертного прогнозирования. 2.3Л. Статистическое прогнозирование Для рассмотрения выделим следующие методы статистического прогнозирования: 1. Экстраполяция по скользящей средней - может применяться для целей краткосрочного прогнозирования. Бывают случаи, когда имеющиеся данные динамического ряда не позволяют обнаруживать какую-либо тенденцию развития (тренд) того или иного процесса (из-за случайных и периодических колебаний исходных данных). В таких случаях для лучшего выявления тенденции прибегают к методу скользящей средней. Метод скользящей средней состоит в замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшую колеблемость, чем исходные данные. При этом средняя рассчитывается по группам данных за определенный интервал времени, причем каждая последующая группа образуется со сдвигом. В результате подобной операции первоначальные колебания динамического ряда сглаживаются, поэтому и операция называется сглаживанием рядов динамики (основная тенденция развития выражается при этом уже в виде некоторой плавной линии). Таким образом, при прогнозировании исходят из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине будет равен средней, рассчитанной за последний интервал времени. 2. Экспоненциальная средняя - при рассмотрении скользящей средней было отмечено, что чем «старше» наблюдение, тем меньше оно должно оказывать влияние на величину скользящей средней. Одним из простейших приемов сглаживания динамического ряда с учетом "устаревания" является расчет специальных показателей, получивших название экспоненциальных средних, которые широко применяются в краткосрочном прогнозировании. Основная идея метода состоит в использовании в качестве прогноза линейной комбинации прошлых и текущих наблюдений. Экспоненциальная средняя рассчитывается по формуле: где Qt — экспоненциальная средняя (сглаженное значение уровня ряда) на момент t; а — коэффициент, характеризующий вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней (параметр сглаживания), причем 0 сс 1. Известно, что а может находиться в пределах 0; 1. Однако практически диапазон значений а находится в пределах от 0,1 до 0,3. В большинстве случаев хорошие результаты дает а =0,1. [59]. Применение скользящей и экспоненциальных средних в качестве основы для прогностической оценки имеет смысл лишь при относительно небольшой колеблемости уровней [59]. Данные методы прогнозирования относятся к числу наиболее распространенных методов экстраполяции трендов. 3. Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых методов статистического прогнозирования. Метод базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) - влияние вариации факторного показателя х на результативный показатель у с использованием метода наименьших квадратов. В основу данного метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных от выровненных. На основе требований метода наименьших квадратов при помощи дифференциальных исчислений составляется система нормальных уравнений:
Имитационное моделирование алгоритма краткосрочного прогнозирования
TCP начинает свою работу с процедуры установления соединения и согласования (синхронизации) основных параметров, таких как размер окна подтверждения и максимальный размер пакета. После синхронизации TCP сразу посылает столько пакетов, сколько допускает размер окна подтверждения. [2]
Подобный всплеск нагрузки не представляет опасности для скоростных локальных сетей. Однако в комплексных сетях, где могут существовать низкоскоростные участки и перегруженные коммутаторы, неожиданное появление большого числа пакетов способно привести к серьезному снижению пропускной способности. В современных реализациях протокола TCP избежать этих неприятностей позволяет механизм Slow Start.
В случае использования Slow Start протокол TCP, синхронизировав параметры, сначала посылает один пакет, затем - два, четыре, и так до тех пор, пока количество одновременно передаваемых пакетов не окажется соответствующим размерам окна подтверждения. При потере хотя бы одного из пакетов источник начинает процедуру Slow Start заново.
Алгоритм RED позволяет контролировать нагрузку с помощью выборочного случайного уничтожения некоторых пакетов, что заставляет протоколы, подобные TCP, снижать скорость передачи. При потере хотя бы одного пакета протокол TCP начинает процедуру Slow Start заново; это снижает объем трафика, поступающего в сеть. Наиболее разумно - не дожидаться полной перегрузки сети, а уже на подступах к опасному порогу начать выборочное уничтожение отдельных пакетов, информируя тем самым источники нагрузки о текущей пропускной способности сети.
RED позволяет избежать тотальной синхронизации, выборочно уничтожая пакеты определенных источников. А поскольку по чисто вероятностным причинам большие пакеты уничтожаются чаще маленьких, можно надеяться на достаточно справедливое распределение полосы пропускания. Разумеется, селективное уничтожение пакетов приводит к нужному результату, только когда источник обладает каким-либо интеллектуальным механизмом контроля за скоростью передачи. Все вышесказанное относится и к работе протокола TCP через ATM.
В ATM сетях алгоритм RED применяется в качестве механизма управления трафиком дополняющего уже существующие методы. Выше были рассмотрены два типа управления - превентивный и адаптивный.
Превентивный контроль базируется на соблюдении трафик-контракта. Источник трафика должен «вписаться» в ранее оговоренные рамки качества обслуживания с помощью механизмов контроля. Превентивный контроль применяется в основном для CBR и VBR трафиков, в которых характеристики трафика известны или поддаются прогнозированию. Адаптивный контроль основан на использовании свободной полосы пропускания. Обычно он реализуется для ABR и UBR трафиков, которые не имеют жестких требований к качеству обслуживания. Адаптивный контроль осуществляется с помощью обратной связи между источником и коммутатором ATM, которая может быть явной или скрытой. Алгоритм RED в сетях ATM использует скрытую обратную связь для уведомления о перегрузках путем выборочного уничтожения ячеек пользователя. Вместо того чтобы дожидаться перегрузки и переполнения буферов, следствием чего станет уничтожение всех поступающих данных, RED уничтожает часть поступающих ячеек. Их число и частота уничтожения определяются параметром, называемым вероятностью уничтожения (Ра). Этот параметр рассчитывается каждый раз в соответствии с текущим состоянием ресурсов АТМ-коммутатора, т.е. фактически определяется длиной очереди на обслуживание трафика в АТМ-коммутаторе. [2] Здесь Lm - длина очереди при предыдущем подсчете; Ц - текущая длина очереди; п - весовой коэффициент (и 1), который определяет администратор сети, исходя из следующих соображений. Если п имеет малое значение, средняя длина очереди Lq фактически определяется текущей длиной очереди . Тогда алгоритм RED четко и быстро реагирует на любые изменения текущей длины очереди, что позволяет ATM-коммутатору практически мгновенно избавляться от лишних ячеек при малейшей опасности перегрузки. Однако при очень малых значениях n RED станет необоснованно сбрасывать ячейки даже при небольших временных увеличениях очередей, которые не представляют опасности и могут быть обработаны без потерь. Если коэффициент п имеет большое значение, средняя длина очереди Lq становится функцией от предыдущей длины очереди Lm. Алгоритм RED достаточно медленно реагирует на изменения длины очереди, что позволяет ATM-коммутатору как бы сглаживать «пики» и «провалы» трафика без удаления ячеек. Но при очень больших значениях и RED может оказаться настолько медлительным, что будет продолжать уничтожение ячеек, даже когда длина очереди станет меньше минимального порога срабатывания этого алгоритма.
Оценка порогового значения А для предгауссовских процессов
Качественный анализ работоспособности алгоритмов адаптивного управления характеризует способность предложенных методов управлять потоком сообщений при различном входном воздействии.
В результате проведения ряда модельных экспериментов было выявлено, что моделирование системы по сценарию с управлением потоком информации с достоверностью отражает реальные процессы, происходящие в системе передачи данных, вследствие чего дальнейшее моделирование проводилось по этому сценарию. Аналитически данное решение можно обосновать тем фактом, что в современных системах передачи информации размер буфера на передачу можно считать не ограниченно большим, вследствие чего система может обрабатывать входящий трафик без ограничения.
Трафик, проходящий через ATM коммутаторы и генерируемый со смещением для имитации сдвига пика активности коммутаторов в реальной сети ATM представлен на рис. 3.40. График демонстрирует количество отправленных сообщений в зависимости от времени симуляции.
При неизменном входном потоке сообщений в случае моделирования без учета управления потоком сообщений очередь на передачу в коммутаторе представлена на рис. 3.41. На рисунке 3.42 представлен результат моделирования с учетом дополнительного информационного потока, посылаемого генератором стороннего трафика на АТМ-станцию в случае, когда пороговое значение Л, было рассчитано на основе некоторых заданных качественных характеристик процесса, и равно 4,48.
На графике видно, что в момент отправки сообщений коммутатором количество макетов уменьшается до некоторого значения, чтобы освободить часть полосы пропускания при превышении. В определенный момент времени передача дополнительного информационного трафика была прекращена, давая возможность коммутатору пересылать весь генерируемый ATM трафик. По полученным результатам можно производить оптимизацию управляющих коэффициентов для достижения необходимого значения вероятности перегрузки системы. На основе анализа изменения объема информации в буфере коммутатора ATM предложено рассматривать информационный процесс в коммутаторе как квазипериодический случайный процесс. На базе данного предположения поставлена задача адаптивного управления информационным потоком и выявлен круг решаемых задач, учтены уровни приоритетов служебного трафика в сети.
Разработана методика вычисления и корректировки порогового значения параметра управления Л, и проанализирован алгоритм адаптивного управления с учетом разработанных моделей квазипериодического случайного процесса и введенных метрик предгауссовских и Lp-процессов.
Проведено исследование случайных процессов, являющихся моделью изменения интенсивности трафика сети ATM, применительно к коммутаторам, предложено два способа вычисления скорости передачи дополнительного информационного потока: аналитическими моделями случайных процессов и статистической оценкой.
Для аналитических моделей проведено решение задачи моделирования с использованием предгауссовских и Lp-процессов, предложены различные модели вычисления неслучайной функции Y(t), определяющей искомую скорость передачи дополнительного информационного потока в сети ATM и приведены методы расчета порогового значения Л, отвечающего за превышения установленных критериев в коммутаторе.
В результате сравнительного анализа алгоритмов управления трафиком показано, что разрабатываемые алгоритмы управления трафиком в сетях ATM должны поддерживать функцию справедливого распределения полосы пропускания, использовать процедуры превентивного метода защиты, обеспечивающие контроль трафика по длине очереди в буферных накопителях коммутаторов ATM и выборочное уничтожение ячеек с заданной вероятностью.
На основе анализа реализаций изменения объема информации в буфере коммутатора ATM предложено рассматривать информационные процессы как квазипериодический случайный процесс, на основе предложенной модели поставлена задача адаптивного управления информационным потоком и выявлен круг решаемых задач, учтены уровни приоритетов служебного трафика в сети.
Проведено исследование случайных процессов, являющихся моделью изменения интенсивности трафика сети ATM, применительно к коммутаторам, предложено два способа вычисления скорости передачи дополнительного информационного потока: аналитическими моделями случайных процессов и статистической оценкой. Выбран математический аппарат и разработано математическое описание изменения информационных процессов в коммутаторах ATM, используемое для построения алгоритмов адаптивного управления информационным потоком. Предложена процедура прогнозирования мгновенного значения пропускной способности коммутатора в сетях ATM на базе классического фильтра Калмана. Разработан алгоритм адаптивного управления потоком в коммутаторе ATM. Разработана методика вычисления и корректировки порогового значения Л в алгоритме адаптивного управления с учетом выбранных моделей квазипериодического случайного процесса. Алгоритм адаптивного управления позволяет гарантировать доставку трафика сети с адаптивным выделением полосы пропускания для дополнительного информационного потока. С использованием моделей информационных процессов в коммутаторе на базе предгауссовских и Lp-процессов предложен метод вычисления функции Y(t), определяющей искомую скорость передачи дополнительного информационного потока в сети ATM и приведены методы расчета порогового значения, отвечающей за превышения установленных критериев в коммутаторе.
Проведен сравнительный анализ алгоритмов управления трафиком на основе имитационного моделирования. Дана оценка состояния буфера коммутатора ATM при различных алгоритмах управления трафиком. Показано, что наилучшими характеристиками управления обладает предложенный алгоритм адаптивного управления потоком.
