Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Проблематика защиты от перегрузок при реализации интеллектуальных услуг CAMEL 16
1.1. Особенности трафика интеллектуальных услуг CAMEL 16
1.2. Перегрузки серверов в системах клиент-сервер 23
1.3. Проблемы исследования перегрузок в интеллектуальных сетях 27
1.4. Модели исследования 39
1.5. Проблематика диссертационной работы 43
1.6. Выводы 46
ГЛАВА 2. Аналитические модели и исследование перегрузки в узлах управления услугами CAMEL 47
2.1. Анализ функциональной модели системы управления услугами CAMEL 47
2.2. Математическая модель системы защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL 50
2.3. Аналитические методы исследования вероятностно-временных характеристик 53
2.4. Пример расчетов 61
2.5. Расчеты задержки в Интеллектуальной сети 64
2.6. Определение пропускной способности каналов 68
2.7. Выводы 73
ГЛАВА 3. Разработка механизмов защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL 74
3.1. Защита от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL 74
3.2. Система обслуживания без управления защитой от перегрузок 75
3.3. Модель защиты от перегрузки путем блокировки обращений 77
3.4. Модель управления защитой от перегрузок путем задержки пребывания запросов в системе 84
3.5. Сравнение механизмов защиты от перегрузок 89
3.6. Выводы 92
ГЛАВА 4. Экспериментальный анализ производительности защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL 93
4.1. Системы ограничения нагрузки в узлах управления услугами CAMEL 93
4.2. Система контроля нагрузки шлюза CAMEL «Trafic Manager» 94
4.3. Обзор интеллектуальных услуг на базе технологии CAMEL 100
4.4. Использование технологии CAMEL.для управления услугами в сетях IMS 102
4.5. Выводы 105
Заключение 106
Приложение. Подтверждение внедрения результатов работы 108
Список литературы 111
- Проблемы исследования перегрузок в интеллектуальных сетях
- Аналитические методы исследования вероятностно-временных характеристик
- Модель управления защитой от перегрузок путем задержки пребывания запросов в системе
- Система контроля нагрузки шлюза CAMEL «Trafic Manager»
Введение к работе
Актуальность темы. Сегодня сфера телекоммуникаций проходит период фундаментальных изменений, таких как постоянный рост скоростей передачи, мобильность пользователей и усложнение услуг. В то же время, мы являемся свидетелями роста телекоммуникационной отрасли, выраженного в увеличении как количества пользователей и приложений, так и объема информационных потоков.
По мере увеличения количества услуг, внедренных Операторами связи, все более важной и сложной задачей становится управление сетевыми ресурсами для того, чтобы обеспечить необходимое качество услуг, предоставляемых абонентам. Особенно сложным является планирование интеллектуальных услуг на базе технологии CAMEL, которые, без ущерба для качества, могли бы гибко адаптироваться к изменению требований к использованию сетевых ресурсов. Именно этой причиной объясняется тот факт, что ситуация с перегрузкой элементов и узлов CAMEL периодически возникает в сети того или иного Оператора. Такие перегрузки, помимо того, что значительно снижают качество предоставляемой услуги, еще и ведут к крайней неудовлетворенности абонентов и приобретению ими негативного опыта при использовании CAMEL-услуг, что в дальнейшем может отразиться на популярности той или иной услуги, и, как следствие, на доходах Оператора. Последнее особенно важно в условиях открытого и насыщенного телекоммуникационного рынка, когда конкуренция между игроками идет практически за каждого абонента, и вопросы качества предоставляемых услуг начинают играть в этой борьбе все большую роль.
Задача стратегии управления нагрузкой – обеспечить оптимальное использование сетевых ресурсов в условиях, заданных физической и логической структурой контролируемой сети. Сети изначально разрабатываются для того, чтобы обеспечить оптимальное использование их ресурсов при обработке трафика определенной модели, под которую сети и проектируются. Однако новые услуги, внедряемые Операторами, и изменение поведения пользователей приводят к тому, что структура трафика изменяется, и сети становятся более чувствительными к перегрузкам. Данные, получаемые при контроле перегрузок, могут быть использованы для автоматического выявления долгосрочных тенденций, связанных с изменением структуры трафика, и формирования рекомендаций, касающихся перераспределения сетевых ресурсов.
В перспективных сетях, поддерживающих широкий спектр мультимедийных услуг, плата за пользование услугами будет начисляться (в том числе) на основе той полосы пропускания, которая выделяется пользователю (по аналогии с тем, как это сейчас происходит у провайдеров широкополосного доступа в Интернет), или которая фактически используется в процессе доступа к тем или иным услугам.
Более того, весьма вероятно, что цена полосы пропускания будет варьироваться сервис-провайдером в зависимости от окружающих условий (например, нагрузки сети), что может внести ценный вклад в оптимизацию ценообразования. В частности, при внедрении такой стратегии станет возможным детектировать изменения в поведении пользователей и, например, рекомендовать эксплуатирующему персоналу в определенных ситуациях увеличить цену полосы пропускания, с тем чтобы «охладить пыл» пользователей и тем самым снизить риск возникновения перегрузки.
Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является разработка моделей защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL, а также исследование вероятностно-временных характеристик (ВВХ) систем такой защиты.
Это исследование включает в себя разработку методов оценки вероятностно-временных характеристик систем защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL и определение рационального варианта модели защиты от перегрузок при известных исходных данных.
Исследование включает в себя разработку методов и механизмов защиты от перегрузок в серверах CAMEL и сравнение системы обслуживания без управления защитой от перегрузок с системой, в которой управление защитой от перегрузок предусмотрено.
Названная цель вызвала необходимость решения следующих задач:
-
Анализ методов и исследование механизмов защиты от перегрузок в системах «клиент-сервер»; построение структурно-функциональной модели системы управления услугами CAMEL.
-
Разработка математической модели организации управления защитой от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL и аналитические вычисления характеристик управления защитой.
-
Оценка ВВХ для сетей с разным количеством узлов; оптимизация характеристик управления защитой от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL.
-
Сравнительный анализ ВВХ системы обслуживания с управлением защитой от перегрузок и с системой без управления.
-
Разработка метода расчёта эффективности узлов CAMEL и пропускной способности каналов сигнализации/управления.
Состояние исследования. Исследованию модели защиты от перегрузок в Интеллектуальных сетях (IN) посвящены работы ряда авторов (B. Jennings, F. Lodge, P. Ginzboorg), однако в этих работах акцент делается на сигнализации ОКС7 для фиксированных сетей ТфОП, на поиске оптимальных маршрутов и обходных путей в них.
Кроме того, авторы М.А. Шнепс-Шнеппе, А.Е. Кучерявый, А.В. Росляков проводили исследования систем предоставления услуг связи с использованием моделей защиты от перегрузок в классических Интеллектуальных сетях на базе ТфОП. Во всех этих работах акцент делается исключительно на исследовании механизмов управления такой защитой в фиксированной сети связи.
Методы исследования. В исследовании использованы методы теории массового обслуживания, методы алгоритмического моделирования с использованием сетей Джексона, а также модели и методы оптимизации систем.
Научная новизна диссертационной работы заключается в предложенной модели защиты от перегрузок в узлах управления услугами CAMEL, новых методах и результатах исследования этой защиты и анализе временных задержек при перегрузке в узлах CAMEL.
Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание работы, получены автором лично. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит основная роль в постановке и решении задач и при обобщении полученных результатов.
Практическая ценность и реализация результатов. Полученные формулы, методы, алгоритмы позволяют найти оптимальные параметры и вычислить характеристики, определяющие качество предоставления интеллектуальных услуг на базе технологии CAMEL.
Теоретические исследования, выполненные в работе, доведены до инженерных решений. Основные результаты работы использованы в НТЦ Протей при построении платформы интеллектуальных услуг по технологии CAMEL, используемых в сети Оператора ОАО «Мегафон».
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов СПбГУТ, на 59-й, 60-й и 61-й научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ, на двух конференциях AFRICACOM «South Africa», на конференции «Joint Advanced Student School: The Turbo Principle in Communications», а также на заседаниях кафедры Систем коммутации и распределения информации СПбГУТ в 2005, 2006, 2007, 2008 и 2009 годах.
Публикации. Материалы, отражающие основное содержание и результаты диссертационной работы, опубликованы в изданиях научно-технических конференций и в журналах отрасли – всего в 7 работах.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем пояснительной записки 118 страниц, 36 иллюстраций, 5 таблиц, список литературных источников насчитывает 116 наименований. В качестве приложений приведены акты о внедрении результатов диссертационной работы.
Проблемы исследования перегрузок в интеллектуальных сетях
Когда в Интеллектуальной сети возникает большой трафик, gsmSCF (сервер CAMEL) может быть перегружен. Сервер CAMEL имеет механизм управления распределением нагрузки, который использует метод прореживания потоков вызовов "call gapping", чтобы ограничивать потоки сообщений к gsmSCF. Объект gsmSCF определяет условия перегрузки и фильтрации трафика MSC/gsmSSF. Если управление нагрузкой в MSC/gsmSSF активно, то MSC/gsmSSF ограничивает или отказывается обслуживать определенную часть вызовов перед началом сеанса связи [57,58].
Предположим, что наша сеть имеет один gsmSCF и два MSC/gsmSSF (см. рис. 1.6). В gsmSCF содержится иерархия подсистем; каждая подсистема расположена за точкой управления доступом. Вся связь с подсистемой должна проходить через точку доступа. В точках доступа накапливаются статистические данные о трафике, о состоянии подсистем и других элементов gsmSCF. По этим данным в точках доступа вычисляется уровень нагрузки подсистем.
Нормальный уровень нагрузки подсистемы - нулевой [40]. Когда уровень нагрузки изменяется с нуля до единицы, точка доступа, вместе с MSC/gsmSSF, пытается ограничить трафик сообщений, которые направлены к подсистеме. Чтобы ограничить трафик, точка доступа отправляет на все MSC/gsmSSF сообщения с запросом ограничения (cg-request). Такое сообщение содержит три группы параметров. Первую группу составляют критерии прореживания (gap criteria), вторую группу - индикаторы прореживания (gap indicators), а третья группа содержит перечень требуемых результатов обработки блокированных вызовов (gap treatment).
Критерии прореживания идентифицируют части трафика, которые направлены в перегруженную подсистему [57]. Индикаторы прореживания определяют максимальное количество сообщений initial DP и продолжительность прореживания (между прибытием запроса cg-request и окончанием прореживания), количество сообщений должно быть максимальным (см. рис. 1.6). Обработка блокированных вызовов (gap treatment) определяет, что делать с такими вызовами. Например, в речевой канал блокированного вызова может быть передано определенное речевое сообщение или акустический сигнал занятости. Кроме того, сообщение запроса cg-request содержит поле управления прореживанием (gap control). Управление прореживанием может быть автоматическим или ручным (manually initiated). Если запрос cg-request является механизмом автоматической защиты системы от перегрузки, поле gap control имеет значение "прореживание нагрузки gsmSCF". Если запрос cg-request приходит от оператора системы, то поле gap control имеет значение «ручное введение». Ручное введение запроса cg-request имеет более высокий приоритет, чем сообщения с теми же критериями прореживания, и поле gap control содержит значение "перегрузка gsmSCF". После того как вручную введенное сообщение поступило, и прежде чем длительность прореживания истекла, gsmSSF игнорирует не ручные запросы cg-request с тем же критериями прореживания. Когда запрос cg-request приходит в MSC/gsmSSF, он создает «отображение» точки доступа. С помощью критериев прореживания, отображение идентифицирует часть трафика, который направлен к перегруженной подсистеме, и ограничивает интенсивность этого потока трафика. После срока прореживания, указанного в запросе cg-request, MSC/gsmSSF удаляет отображение (см. рис 1.8).
Аналитические методы исследования вероятностно-временных характеристик
При введении моделей системы управления услугами CAMEL в предыдущем разделе главы отмечалось, что эти модели включают в себя множество взаимосвязанных систем массового обслуживания. По совершенно очевидной причине они называются системами очередей.
Рис. 2.4. Модель исследования перегрузок в сети IN Очевидно, что с помощью систем очередей мы сможем моделировать интеллектуальную сеть на базе CAMEL, но надо отметить, что перед каждым узлом возникает очередь запросов.
Системы очередей возникают и при моделировании больших телекоммуникационных систем с многочисленными связанными с ними узлами с целью анализа их характеристик [37,39]. Фактически анализ систем очередей получил огромный толчок в середине 1970-х годов в результате применения моделей таких систем для расчета характеристик сетей связи. Другие случаи применения постоянно наблюдаются в области исследования операций [34].
Эти модели полезны, в частности, когда они приводят к так называемым решениям в виде произведений. Тогда анализ выполняется легко, хотя при очень больших сетях начинают сказываться вычислительные трудности. С середины 1970-х годов большое количество литературы по системам очередей посвящено следующим двум проблемам: изучению условий, при которых получается решение в виде произведения, и улучшению алгоритмов, снижающих вычислительные трудности. Назначение модели управления при перегрузках заключается в вычислении вероятностей приема к обслуживанию запроса каждого типа на основе данных о нагрузке сети.
В рассмотренной модели, пример которой показан на рис. 2.4, нагрузка может входить в сеть и исходить из нее.
Отметим, что рис. 2.4, обобщает модель системы очередей, специально разработанной для интеллектуальных сетей, в которых образованием очередей в пунктах обработки пренебрегают. Согласно потребности абонентов в больших скоростях обслуживания и в развитии технологий предоставления услуг, все интеллектуальные услуги CAMEL предусматривают начисление платы в реальном времени и в домашней сети, и при роуминге[1 ].
В интеллектуальных сетях очереди формируются только перед исходящими каналами, что как-то влияет на производительность сети EST. Запросы, которые покидают очередь и передаются по соответствующему каналу сигнализации, неизбежно поступают в следующий узел, к которому этот канал подключен. В более общем виде, узел имеет в своем составе устройство обработки (см. модели рис. 2.4), и запросы, поступающие в узловой процессор, могут быть направлены в одну из нескольких очередей исходящего направления.
Если во всех этих моделях поступающие потоки пуассоновские, время обслуживания в каждом узле распределено по экспоненциальному закону и не зависит от узла коммутации услуг (MSC/gsmSSF) и от узла управления услугами (gsmSCF), а маршруты от одной системы обслуживания к другой выбираются случайным образом с фиксированными вероятностями, обозначенными на рис. 2.2 буквой г, то легко показать, что решения для такой системы получаются в виде произведения. Такие системы называются сетями Джексона {Jackson networks) по имени ученого, впервые показавшего, что они приводят к решению в виде произведения [42,43,44]. В более общем виде, он показал, что форма произведения сохраняется, если внешние потоки зависят от общего числа запросов в сети и если время обслуживания зависит от состояния соответствующих очередей (т.е. если они принадлежат к обобщенному типу процессов гибели).
Более общие условия существования решения в форме произведения были найдены рядом исследователей во второй половине 1970-х годов [32,34,37,39].
Доказать, что сеть Джексона с обслуживанием в порядке поступления имеет решение в форме произведения, можно легко, показав, что уравнение глобального равновесия удовлетворяет решению в этой форме. В более общем виде, для определения условий получения решения в виде произведения были использованы условия локального равновесия, которые применяются к каждой подсистеме обслуживания и к каждому классу запросов [32,39]. В [25] используется геометрический подход к исследованию существования решения в форме произведения.
Рассмотрим сеть с М узлами, в j-м узле которой находится СМО с одной чередью и mJ обслуживающими приборами, время обслуживания в каждом из которых распределено экспоненциально со средним значением /и 1
Часть такой сети показана на рис. 2.2. Пуассоновский поток источника имеет интенсивность X. Типичная система обслуживания с указанием вероятностей перехода от узла к узлу системы (вероятностей маршрутов), включая возвращение на собственный вход, показана на рис. 2.4.
Вероятность того, что запрос после завершения обслуживания в узле j направляется в узел к, обозначена символом г]к. Интенсивность обслуживания, как обычно, обозначена /л}.
Модель управления защитой от перегрузок путем задержки пребывания запросов в системе
Рассмотрим, в частности, модель обслуживания (рис. 3.6) [27,28,45]. Здесь одна очередь модели неуправляемой системы обслуживания (рис. 3.1) заменена двумя очередями: конечной очередью к системе gsmSCF (шлюз CAMEL), содержащей не более N запросов (включая находящийся на обслуживании), и внешней очереди запросов, ожидающих начала обработки, которые после ожидания переходят во внутреннюю очередь к gsmSCF.
Если в очереди к системе gsmSCF ждут N запросов (включая находящийся на обслуживании), новые запросы поступают во внешнюю очередь. Если же в очереди к системе gsmSCF находится меньше N запросов, они направляются непосредственно в очередь к системе gsmSCF без ожидания во внешней очереди. Предполагается, что в этой модели переход из одной очереди в другую происходит мгновенно. Внешняя очередь может рассматриваться как содержащая запросы, ожидающие ответ, и задержки в этой очереди впредь будем для простоты называть задержками ответа.
. Модель задержки пребывания запросов в системе Для анализа такой системы предположим, что число запросов, ожидающих во внешней очереди, равно / , а число запросов, ожидающих во внутренней очереди конечной длины, равно к. Таким образом, 0 k N, О / оо. Заметим, что в этой схеме управления нет блокировок, поскольку внешняя очередь предполагается бесконечной. Для исследования статистических свойств этой системы из двух очередей введем двумерную вероятность Р(і,к) того, что во внутренней очереди ожидают к запросов, а во внешней очереди / запросов. Очевидно, что при 0 k N число / равно нулю, поскольку при / 1 имеет место к = N. Поэтому определяем только следующие вероятности P(i,k):
Для нахождения этих членов можно выписать уравнения равновесия. Необходимо выписать четыре таких уравнения, которые последовательно приводятся ниже. (1) AP(0,0) = /i P(0,l). (3.17) (2) (X + fi )P(0, к) = ХРф, к-і) + ім Р(0, к + \) \ k N-\. (3.18) Здесь для упрощения записи введен параметр /г = (1 — а). Два первых из приведенных уравнений в точности соответствуют уравнениям для системы обслуживания типа М/М/1 с конечной очередью. Третье уравнение равновесия имеет вид (3) (А + /ОД0, N) = AP(0, N-1) + // P(1, N). (3.19) Последний член этого уравнения описывает интенсивность переходов из внешней очереди во внутреннюю. Наконец, уравнение равновесия для внешней очереди, также совпадающее с уравнением для системы М/М/1, имеет вид (4) (X + p )P(i, N) = AP(/-1, N)+ / / (/ +1, N), / = 1,2,3,... (3.20) В главе 2 показано, что решение этой системы уравнений имеет форму произведения: Р(0,к) = (1-р)Рк, 0 k N (3.21) и P(i,N) = (l-p)P,+N, 0 i N. (3.22) Здесь, как и прежде, р = Л ///(1-а). Заметим, что вся система ведет себя как система обслуживания М/М/1 с l = i + k запросами. А если так, то среднее время пребывания запроса во всей системе не зависит от параметра управления и равно г мї4о (3-23) Целью управления является регулировка задержки переноса запроса из одной очереди в другую. Так, при уменьшении параметра управления N, что соответствует более жесткой защите, задержка обработки запросов уменьшается за счет возрастания внешней очереди или за счет задержки ответа. Первая задержка, задержка обработки запросов, очевидно, зависит от среднего числа запросов во внутренней очереди. На основании равенств (3.21) и (3.22) после некоторых преобразований и упрощений эта задержка может быть выписана в виде N да = fikP(0,k)+N j[lP(i,N) (3.24)
Поскольку среднее число запросов в системе М/М/1 равно N(l) = p/(l-p), и так как l = i+k, можно, воспользовавшись равенством (3.24), непосредственно получить,
Этот результат может быть получен из равенства вида 3.22 и определения Wx [26].
Изменение среднего числа запросов в каждой из двух очередей при изменении параметра управления N может быть легко показано на примере. Выберем точку большой нагрузки р = 0,9 (вспомним опять, что несмотря на управление величиной очереди, для гарантии устойчивого режима необходимо поддерживать нагрузку р \) Тогда среднее число запросов в обеих очередях всегда будет равно pl(\-p) независимо от параметра N. На рис. 3.7 показаны соответствующие кривые зависимости от N среднего числа запросов в каждой из двух очередей.
Система контроля нагрузки шлюза CAMEL «Trafic Manager»
Для генерации тестового CAMEL-трафика использовалось приложение «Генератор трафика SIGTRAN». На встречном сервере было запущено два генератора трафика, каждый из которых взаимодействовал с CAMEL-шлюзом с помощью одной ассоциации SIGTRAN.
Далее рассмотрим многопоточную систему из шлюза CAMEL с эмуляторами и из 12-ти источников нагрузки. Пример приведен на рисунке 4.2.
В тестовых условиях обеспечено обслуживание нагрузки до 1200 запросов/с на одном сервере. При этом обеспечивается загрузка одного ядра процессора до 55%, что обеспечивает возможность обработки кратковременных пиков трафика до 110-120% от номинала. В условиях реальной эксплуатации ПО рекомендуемый порог трафика составляет 1000 запросов/с, для того чтобы обеспечить возможность обработки кратковременных пиков трафика до 150% номинала.
Увеличение количества используемых ядер на шлюз CAMEL свыше четырех не принесло существенного прироста производительности из-за ограничений, связанных с записью лог-файлов, и из-за некоторых особенностей архитектуры ПО. Возможно, требуется дополнительное тестирование влияния подсистемы логирования на производительность системы в целом при использовании внешних дисковых массивов.
Однако при этом, как показывают тесты, на сервере остается достаточная незадеиствованная процессорная мощность для служебных задач и для функционирования дополнительных, в том числе, довольно ресурсоемких приложений (ядро шлюза CAMEL).
Система «Traffic Manager» используется для ограничения нагрузки в узлах управления услугами CAMEL. Выделяется три режима работы: полноценной работы (full), частично ограниченной работы (scenario), сильно ограниченной работы (default).
Переход на режим сильно ограниченной работы происходит по достижении либо нагрузки, заданной в конфигурации Traffic Manager, либо опасно больших объема занятой логики или очереди примитивов.
Перечислим наиболее используемые Операторами мобильной связи интеллектуальные услуги на базе технологии CAMEL:
1. Предоплаченные услуги Prepaid (Realime биллинг) и услуги с дополнительной оплатой [23]:
- Речевые и факсимильные сеансы связи, передача данных по коммутируемым каналам: Начисление платы в реальном времени.
Определение допустимого времени разговора в соответствии с состоянием счета абонента. Запрет вызовов или разрушение связи абонентов с нулевым балансом. Возможность изменения тарифа в течение нескольких интервалов времени. Учет местонахождения абонента при определении тарифа и момента инициирования вызова для начисления платы.
- Обмен SMS сообщениями: Тарификация SMS сообщений по факту передачи (MS SMSC, SMSC -» MS). Запрет передачи SMS-сообщений абонентами с нулевым балансом. Учет местонахождения абонента при определении тарифа и момента инициирования передачи SMS-сообщения для начисления платы.
- Сессии GPRS: Начисление платы за GPRS-сессии в реальном времени. Определение допустимого времени GPRS-соединения абонента или (и) объема полученных абонентом данных (в байтах). Запрет предоставления GPRS-соединения абонентам с нулевым балансом. Учет местонахождения абонента при тарификации и времени инициирования GPRS-соединения для начисления платы.
2. Сохранение за абонентом номера MSISDN при смене Оператора (Number Portability): Комплекс методов предоставления услуги сохранения номера за абонентом вне зависимости от Оператора, предоставляющего услуги мобильной связи.
3. Оптимальная маршрутизация входящих вызовов к абонентам в роуминге (Optimal Routing): Устранение эффекта «тромбона» - проключение речевого трафика через домашний шлюзовой коммутатор GMSC для абонентов в роуминге.
4. Организация виртуальных частных сетей VPN: Возможность работы (обслуживание вызовов, отправка и прием SMS-сообщений) в пределах замкнутой группы пользователей VPN по коротким «внутренним» номерам при одновременной поддержке основных длинных номеров при работе с абонентами, не входящими в группу VPN.
5. Ограничение вызовов (Call Screening): Возможность ограничения входящих вызовов к абоненту на основе специальных критериев с использованием системы паролей и определения прав доступа.
Помимо перечисленных услуг, которые являются наиболее распространенными и часто используемыми как российскими, так и зарубежными Операторами мобильной связи, на базе CAMEL могут быть реализованы по желанию Оператора связи любые нестандартные услуги [22]. Таковой является, например, услуга «Спонсорский вызов» ("Sponsored call"). Эта услуга более новая и достаточно перспективная для Операторов, которые в условиях жесткой конкуренции на рынке мобильной связи хотят увеличивать свои доходы, привлекая новых абонентов и удерживая старых. Услуга "Sponsored Call" пока ещё не используется российскими мобильными Операторами, однако уже нашла применение в ряде развивающихся стран.
