автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах

ии5008572

На правах рукописи

"> /

Гребенкин Михаил Константинович

ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ В ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ МАГИСТРАЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-КАНАЛАХ

Специальность 05.13.17 - Теоретические основы информатики

Научный руководитель: ПОРШНЕВ Сергей Владимирович, доктор тех. наук, профессор

1 9 ЯНВ 2012

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск - 2011

005008572

Работа выполнена на кафедре «Автоматика и информационные технологии» ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина».

Научный руководитель: доктор тех. наук, профессор

ПОРШНЕВ Сергей Владимирович

Официальные оппоненты:

доктор тех. наук, профессор МЕИКШАН Владимир Иванович, доктор тех. наук, профессор РЕЗНИК Александр Львович

Ведущая организация: Институт вычислительной математики и

математической геофизики Сибирского отделения РАН

Защита состоится 9 февраля 2012 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 219.005.02 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» по адресу 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики по адресу 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86.

Отзывы на автореферат просьба высылать по адресу: 630102, г. Новосибирск, ул. Кирова, 86,

Автореферат разослан 2М_ декабря 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент РЕЗВАН Иван Иванович

Актуальность темы исследования

Современное состояние телекоммуникационной отрасли характеризуется постоянным ростом технических возможностей оборудования, увеличением скоростей передачи данных, а также появлением новых критериев обеспечения качества обслуживания клиентов. Сегодня большинство современных Интернет-провайдеров произвели переход на так называемые «безлимитные» тарифные планы, где важным критерием обеспечения качества обслуживания является предоставление заявленной скорости передачи данных.

В этих условиях Интернет-провайдеры при проектировании современных телекоммуникационных сетей должны знать точный ответ на вопрос: какое количество пользователей они смогут обслуживать при условии обеспечения заявленной скорости доступа к Интернет-каналам. Сегодня, как показывает практика, наиболее популярными остаются эмпирические методы оценки количества необходимых сетевых ресурсов (например, метод экспертных оценок), которые зачастую оказываются недостаточно точными. Это, в свою очередь, приводит либо к неоправданным затратам, либо к несоответствию между заявленным и фактическим качеством предоставляемых пользователю сетевых сервисов и, как следствие, к невыполнению провайдером взятых на себя обязательств.

Проведенный анализ существующих решений данной проблемы показал, что один из наиболее рациональных подходов, с одной стороны, обеспечивающий адекватный выбор необходимого сетевого оборудования и не требующий при этом его приобретения, монтажа, настройки и проверочного тестирования на действующих Интернет-каналах, с другой, основан на использовании математических моделей каналов передачи данных.

Анализ работ, посвященных проблеме моделирования современных магистральных Интернет-каналов, позволяет предложить следующую классификацию известных подходов:

¡.Аналитические (в первую очередь модели теории массового обслуживания (А.Я. Хинчин, Г.А. Осоков, J1. Клейнрок и др.)).

2. Программы-генераторы сетевого трафика (в том числе статистические подходы к моделированию сетевого трафика). Современные варианты моделей предложены в работах Hernandez-Campos, F.D. Smith, В.А. Огородникова, А.С. Родионова, А.А. Назарова, Г.А. Михайлова и др.

3. Сетевые пакетные симуляторы - специализированные программные продукты, предназначенные для детального описания процесса передачи данных по сети (на уровне отдельных пакетов) и учитывающие механизмы регулирования скорости потоков трафика.

4. Жидкостные модели (V. Misra, W.-B. Gong, D. Tovvsley, Liu, F. L. Presti, Y. Gu и др.), учитывающие механизмы управления скоростью потоков передачи, что позволяет существенно уменьшить число рассматриваемых событий при моделировании Интернет-трафика за счет переходу от

рассмотрения процессов распространения в канале передачи данных отдельных пакетов к рассмотрению укрупненных групп пакетов. (Здесь можно провести аналогию с известным в физике последовательным переходом от метода молекулярной динамики, используемого для описания движения отдельных молекул газа (пакетов), к описанию свойств газов на языке функций распределения, одновременно описывающих свойства всех частиц газа (группы пакетов), и далее к термодинамическому описанию (характеристике магистрального Интернет-канала)). В таких моделях оказывается возможным учесть особенности функционирования алгоритмов ограничения скорости отдельных пользователей, применяемых в современных высокоскоростных сетях передачи данных.

Необходимо отметить, что каждому из перечисленных выше подходов присущи известные недостатки.

1. При использовании аналитических моделей не удается учесть особенности современных механизмов регулирования скорости (механизмы реакции на потери пакетов, ограничения потоков отдельных пользователей, влияние потоков друг на друга и т.д).

2. При использовании программ-генераторов трафика оказывается невозможным учесть особенности передачи генерируемого трафика по каналу передачи данных, а также учесть механизмы обратной связи при потере пакетов, используемые в современных Интернет-каналах для управления скоростью передаваемого потока данных.

3. Использование пакетных симуляторов оказывается возможным только для моделирования каналов с умеренной пропускной способностью (потоки порядка нескольких десятков Мбит/с).

4. Источники трафика, применяемые в жидкостных моделях, оказываются весьма приближенными, поскольку в рамках известных моделей не удается учесть рассогласованный (дискретный) характер действий пользователей.

Для устранения перечисленных выше недостатков жидкостной модели Интернет-трафика представляется целесообразным разработать гибридную модель информационных потоков, в которой дискретные запросы пользователей, разыгрываемые средствами статистических абстрактных аЫ-источников, преобразуются в потоки жидкостной модели. Это позволяет учесть особенности активности пользователей сети Интернет и одновременно обеспечивает возможность исследования влияния параметров настройки сетевого оборудования высокоскоростных магистральных Интернет-каналов на качество обслуживания отдельных пользователей.

Таким образом, тема данной диссертационной работы является актуальной.

Объект исследования: математические модели процессов передачи данных в сети Интернет.

Предмет исследования: гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах.

Цель диссертационной работы: разработка гибридной модели информационных потоков, в которой учитывается активность различных классов пользователей средствами дискретной статистической модели, а также реализуются алгоритмы управления и ограничения скорости передачи данных средствами жидкостной модели сетевого трафика.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи исследования:

1. Анализ подходов к построению математических моделей, используемых при моделировании Интернет-трафика, с точки зрения их применимости для исследования работы современных высокоскоростных магистральных Интернет-каналов.

2. Модификация жидкостной модели трафика для ее адаптации к особенностям передачи данных по высокоскоростным магистральным Интернет-каналам, а также для учета активности пользователей сети Интернет и алгоритмов ограничения скорости отдельных пользователей, используемых в современных сетях Интернет.

3. Оценка адекватности полученной гибридной модели информационных потоков на основе сравнительного анализа свойств расчетного трафика и реального трафика, полученного в процессе мониторинга магистрального Интернет-канала.

4. Применение гибридной модели информационных потоков для решения ряда практических задач, в том числе исследования влияния параметров настройки сетевого оборудования на качество обслуживания пользователей Интернет с учетом механизмов ограничения скорости передачи данных.

Методы исследования. В работе использованы методы теории вероятностей, теории массового обслуживания, математической статистики, численных методов, методов анализа временных рядов, а также нелинейной хаотической динамики.

Научная новизна полученных результатов. В диссертации получены следующие новые научные результаты:

1. Проведен анализ известных подходов к построению математических моделей сетевого трафика, передаваемого в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах, и выявлены их недостатки.

2. Разработана гибридная модель информационных потоков высокоскоростных магистральных Интернет-каналов, в которой активность отдельных пользователей описывается средствами дискретной модели абстрактных аЫ-источников, а ограничение скорости потоков Интернет-трафика осуществляется средствами модифицированной жидкостной модели.

3. Получено экспериментальное подтверждение адекватности гибридной модели информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах.

4. Исследовано влияние уровня загрузки канала, объема входного буфера магистрального маршрутизатора, а также значений параметров,

определяемых выбранной политикой ограничения скорости, на качество обслуживания пользователей сети Интернет.

Практическая значимость работы

1. Создана программная реализация гибридной модели информационных потоков высокоскоростных магистральных Интернет-каналов.

2. Научно обоснованы практические рекомендации для локальных Интернет-провайдеров по настройке сетевого оборудования и выбору параметров режимов ограничения скорости Интернет-пользователей.

3. Результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, позволяют более глубоко понять причины возникновения перегрузок в современных магистральных Интернет-каналах и могут быть использованы при создании новых программных средств моделирования сетевого трафика.

На защиту выносятся:

1. Гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах, базирующаяся на принципах построения жидкостных моделей сетевого трафика, в которую интегрирована дискретная модель абстрактных ай-источников трафика, что позволяет учесть рассогласованный характер активности пользователей, а также алгоритмы ограничения скорости передачи трафика, используемые в магистральных Интернет-каналах.

2. Результаты оценки адекватности гибридной модели информационных потоков в магистральных Интернет-каналах.

3. Результаты исследования влияния на качество обслуживания пользователей сети Интернет уровня загрузки магистрального канала, объема входного буфера маршрутизатора магистрального Интернет-канала, а также параметров выбранной политики ограничения скорости.

Достоверность полученных результатов обеспечена обоснованным применением методов теории вероятности, численных методов решения систем дифференциальных уравнений, согласованностью

экспериментальных результатов с имеющимися теоретическими данными.

Внедрение результатов диссертационного исследования

Результаты диссертационного исследования использованы в ЗАО «Корус АКС», а также в ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина» при подготовке бакалавров по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Результаты диссертационного исследования были включены в инновационный проект, представленный на конкурсе, проводимом в 2010 г. Фондом содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, и ставший победителем программы «Участник Молодежного Научно-Инновационного Конкурса» («УМНИК»).

Апробация работы

Материалы работы докладывались на следующих научных конференциях: Международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2008», Екатеринбург, 6-8 мая 2008 г.; Седьмой Российской конференции с международным участием «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур», Томск, 2-5 сентября 2008 г.; Международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2009», Екатеринбург, 17-19 марта 2009; 12-й Международной научно-технической конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 31 марта-2 апреля 2010 г.; 65-й научной сессии РНТОРЭС им. Попова, посвященной Дню радио, Москва, 19-20 мая 2010 г.; Международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2011». Екатеринбург, 4-6 мая 2011 г.

Публикации по теме диссертации. По результатам исследований опубликовано 13 печатных работ, из которых в рекомендованных ВАК РФ периодических изданиях - 4.

Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников, содержащего 109 наименований, и 3 приложения. Общий объем работы составляет 164 страницы, в том числе 63 рисунка, 18 таблиц.

Содержание работы

Во Введении изложена общая характеристика диссертационной работы: показана ее актуальность, сформулирована цель работы, отражена научная новизна и практическая ценность.

В первой главе проведен анализ состояния предметной области, в том числе:

1) Рассмотрены в рамках модели OSI основные уровни представления процессов передачи информации в сети Интернет и соответствующие им способы описания Интернет-трафика. Проведенное рассмотрение позволило обосновать выбор в качестве базовой информационной единицы, используемой далее в работе, сообщений сетевого и транспортного уровней, называемых пакетами и сегментами. Сообщения данных сетевых уровней, помимо собственно передаваемой информации, также содержат служебную информацию о пути их следования, в том числе адреса сетей отправителя и получателя.

2) Рассмотрены протоколы передачи данных TCP и UDP, играющие главенствующую роль в современных телекоммуникационных технологиях (на долю данных протоколов, по известным оценкам, приходится 85-90% общего объема Интернет-трафика) и определяющие основные свойства современного мультисервисного трафика. Сделан обоснованный вывод о необходимости учета алгоритмов обратной связи, используемых протоколом TCP, при моделировании Интернет-трафика.

3) На основе проведенного анализа представлений Интернет-трафика в рамках различных сетевых уровней проведена декомпозиция задачи моделирования процессов передачи данных на отдельные подзадачи: генерация трафика (задача № 1); моделирование прохождения трафика по каналу передачи данных (задача № 2); моделирование приемников трафика, включая их влияния на характеристики источников трафика и каналов передачи данных (задача № 3); анализ свойств сгенерированного трафика (задача № 4).

4) Проведен анализ известных подходов к решению задач № 1-4, результаты которого свидетельствуют о том, что наиболее перспективной с точки зрения построения адекватной модели Интернет-трафика магистрального канала является жидкостная модель, в которой, однако, не учитываются характерные особенности различных классов пользователей и не рассматривается работа режимов ограничения скорости пользователей.

4) Сформулированы основные задачи диссертационного исследования.

Во второй главе разработана гибридная модель информационных потоков (рис. 1), в которой дискретные запросы пользователей преобразуются в потоки жидкостной модели.

Режимы ограничения

скорости пользователей сети Интернет

Сценарии активности пользователей (аЫ-модель источников трафика) 001111100111111100

* * *

Жидкостная модель передачи данных

Рис. 1. Схема гибридной модели информационных потоков

Используемая жидкостная модель для отдельного пользователя представляет собой следующую систему дифференциальных уравнений:

сНУЮ^щр-м) Щр ,, 2

Л

Л

■XV),

(1) (2)

где q{t) - зависимость длины формируемой очереди от времени; IV(Г) ~ зависимость окна передачи данных (скорости передачи) от времени; / -момент времени, в который на источник поступает подтверждение о

получении данных, переданных в момент времени г-л; —;——--- скорость

передачи данных в этот момент времени / - Я (Л/2 - задержка между

отправлением данных и их поступлением на маршрутизатор и клиенту, в предположении, что время передачи данных в прямом и обратном направлении одинаково); 1пп - функция Хевисайда; Л - время оборота потока; С - гарантированная скорость доступа для пользователя (С/Л); Л'(() - скорость потери пакетов, вычисляемая по формуле

Л (О

1-

Л'(0 = -

1--

4C-W)

где

№

я,(о=Ы.,[9(,_й/2)],

р{<?) =

О, если q<BC, д-ВС

, если ВС <д< BE,

(4)

(5)

(6)

BE-ВС 1, если q > BE.

В (6) входят следующие параметры процедуры Rate Limit, обеспечивающей гарантированную скорость доступа: q - значение счетчика всплеска; ВС - согласованный размер всплеска (байт) (объем данных, которые можно передать, если скорость превысит заданное среднее значение); BE - расширенный размер всплеска (байт) (если объем данных, передаваемых со скоростью, превышающей C1R, превысит это значение, то пакеты сбрасываются).

При учете нескольких взаимодействующих информационных потоков в магистральном канале математическая модель Интернет-трафика записывается в виде:

djm. dt

dq,(t) dt

l,

(irjo-M,)

>W

■Kit),

Лдо'С, +Z4 (/A

(7)

(8)

где I = 1,..., /V- номер клиента (потока), X] (/) - скорость потери пакетов /-го потока, вычисляемая в соответствии с (4), (5).

Для учета очереди на общем маршрутизаторе (2(0 СДУ (7), (8) дополнено уравнением, описывающим скорость потери пакетов на маршрутизаторе:

dt

(9)

где Л =

поступающих на маршрутизатор,

суммарный (входной) поток данных,

\ А, если 0 = 0, \C,ecnuQ> 0.

Отметим, что, во-первых, слагаемое входящее в правую часть

ДУ (8), и уравнение (9) обеспечивают учет взаимодействия потоков, создаваемых пользователями, друг с другом. Во-вторых, предложено учитывать сценарии активности пользователей (в первую очередь, информацию о длительности On/Off периодов), не входящие в явном виде в СДУ (7)-(8), в начальных условиях и выборе длительностей интервалов интегрирования СДУ (7)-(8), равных длительности соответствующих Оп-периодов источников трафика. Далее в диссертации описана программная реализация гибридной модели информационных потоков, созданная автором в пакете MATLAB, а также проведен анализ результатов ее тестирования, подтвердивших правильность его работы. Блок-схема алгоритма работы программной реализации гибридной модели представлена на рис. 2.

Задание входных параметров модели

т

Генерация сценариев активности пользователей на каждом из шагов, счетчик интервалов л= 1

▼

Решение СДУ и нахождение знамений и

^(0 на текущем временном интервале

?

Сохранение результатов расчета

т

Инкремснтирование счетчика интервалов я=л+1. Корректировка начальных условий W(t) для нового интервала в соответствии со сценарием активности пользователей

Значение счетчика интервалов о больше нет

s. расчетного количества интервалов «>«.»? ¿г^

Анализ результатов. Вывод графиков

Рис. 2. Блок-схема работы гибридной модели

В качестве источников трафика в работе на основе проведенных исследований (Р. Негпагккг-СатроБ, .1. Егтап и др.) предложена

трехкомпонентная abt-модель трафика, в которой представлены следующие типы участников процессов обмена данными:

1. Класс А. Объем модулей данных, передаваемых приложениями, (МДП) >10 Мбайт - «слоны» (Р2Р, скачивание больших файлов по протоколу TCP). Время жизни таких потоков - несколько и более минут.

2. Класс В. Объем МДП = 0.3-10 Мбайт - «мулы» (скачивание файлов промежуточных размеров, просмотр видеоклипов). Данный класс занимает промежуточное положение между «слонами» и «мышами.

3. Класс С. Объем МДП < 0.3 Мбайт - «мыши» К этому классу относятся, например, сообщения ICQ, просмотр WEB-страниц и т.д. При современных скоростях доступа 1-100 Мбит/сек «время жизни мышей» оставляет не более нескольких секунд. Доля потребляемого ими трафика мала - по данным различных исследователей (например, С. Pellicer-Lostao), менее 10%, хотя общее число таких пользователей достигает 80 %.

Для количественного описания процессов обмена данными между приложениями были использованы следующие параметры МДП:

- tj - время отправки /'-го запроса;

- а, - объем информации, передаваемой от пользователя в сеть (исходящий трафик, запрос от пользователя);

- Ь, - объем информации, получаемой пользователем в ответ на /-й запрос (входящий трафик, ответ сервера).

Параметры МДП были идентифицированы по полученным ранее экспериментальным данным (F. Hernandez-Campos, F.D. Smith, К. Jeray).

В третьей главе диссертации проведена оценка адекватности гибридной модели информационных потоков, в ходе которой:

1. Проведен информационный поиск в сети Интернет, позволивший обнаружить сайт mavvi.wide.ad.ip, на котором регулярно выкладываются дампы Интернет-трафика магистрального канала, проложенного между США и Японией. (Множество дампов, выложенных на сайте, представляет собой набор файлов, в которых содержится полная информация об Интернет-трафике, включающая в себя сведения, относящиеся к канальному, сетевому и транспортному уровням. Данная информация фиксируется один раз в день на протяжении 15 минут.)

2. Предложена методика анализа экспериментальных данных, реализующаяся следующей последовательностью действий:

1) Разделение исходного дампа трафика с помощью утилиты tcpdump на файлы объемом 300 Мб каждый (разбиение исходных файлов размером 23 Гб вынужденное и связано с тем, что дальнейшая обработка требует значительных объемов используемой оперативной памяти).

2) Выделение в исходном трафике входящего потока данных на маршрутизатор и исходящего потока данных из маршрутизатора. Анализ с помощью пакета Wireshark полученных образцов трафика, формирование данных о размерах поступивших пакетов и времени их прибытия.

3) Перенос данных в пакет MATLAB и объединение полученных данных в два массива, содержавшие информацию о мгновенных значениях объемов предаваемых данных в течение 900 сек в каждом из двух направлений (дискретность отсчетов Юмкс).

4) Агрегирование данных - усреднение данных по блокам заданной длины, содержащим значения объема переданной информации за определенные интервалы времени (10 мкс, 20 мкс, 40 мкс, 80 мкс, 160 мкс, 320 мкс, 640 мкс, 1280 мкс).

5) Исследование статистических свойств и, в частности, показателя Херста для каждого из полученных временных рядов.

3. Проведено исследование влияния размера окна агрегации на статистические свойства сетевого трафика (рис. 3), из которого видно, что при увеличении размера окна агрегации происходит уменьшение вариаций функции распределения.

10' I ' 10' ¡

Ю- г

W ! 10' i

Рис. 3. Логарифм плотности распределения нормированных временных рядов при различных размерах окна агрегации по времени: А -10 мкс, Б -20 мкс, В -40 мкс, Г -80 мкс Для количественного описания зависимости величины вариации функции распределения от окна агрегации проведено исследование возможности аппроксимации зависимостей, представленных на рис. 3, полиномами 2-10 степеней.

Рис. 4. Зависимость дисперсии остатков моделей, аппроксимирующих функцию распределения, от степени полинома для различных вариантов размера окна агрегирования

Типичная зависимость дисперсии остатков (разностей между функцией распределения и аппроксимирующих полиномов) от порядка полинома

представлена на рис. 4, из которого видно, что, начиная со значений окна агрегации 640 мкс, дисперсия остатков аппроксимирующего полинома оказывается слабо зависящей от размера окна агрегации, поэтому для сравнения статистических свойств реального и синтетического трафика можно использовать окна агрегации размером 1мс и более.

4. Проведено сравнение функций распределения реального трафика и случайного временного ряда, сгенерированного в соответствие с распределением Парето. Сравнение временных рядов с различными вариантами окон агрегации позволило сделать обоснованный вывод об отличии функций распределения реального трафика и временных рядов, разыгранных с помощью распределения Парето.

5. Проведено исследование самоподобных свойств реального Интернет-трафик по десяти независимым реализациям, при различных значениях окон агрегации (табл. 1).

Таблица 1

Значения показатель Херста при различных значениях окна агрегации (реальный трафик)

Размер окна агрегации (мкс) Значение показателя Херста

10 0.86

20 0.83

40 0.88

80 0.82

160 0.79

320 0.85

500 0.87

640 0.88

1000 0.80

1280 0.82

Анализ результатов, представленных в табл. 1, позволил сделать следующие выводы:

1) значения показателя Херста оказываются слабо зависящими от размера окна агрегации;

2) полученные значения показателя Херста при рассмотренных окнах агрегации позволяют считать рассмотренный реальный Интернет-трафнк самоподобным процессом.

6. Проведено сравнение по десяти независимым реализациям функций распределения, а также значений показателей Херста реального трафика и трафика, рассчитанного в соответствии с гибридной моделью информационных потоков, имевшей следующие параметры:

- время моделирования - 900 сек;

- количество пользователей типа «мул» - 90;

- количество пользователей типа «слон»-10;

- среднее время задержки пользователей (ЯТ'Г) - 4 мс;

- лимит скорости передачи для пользователей 10 Мбит/с;

- согласованный всплеск (ВС) - 1000 Кб;

- расширенный всплеск (ВЕ) - 1000 Кб;

- длительность активности пользователей (период 01М) - от 0.3 до 1

сек;

- среднее время между запросами пользователей- 3 сек.

Типичные значения показателей Херста и характерные функции распределения приведены в табл. 1,2 и на рис. 5, соответственно.

1101

Рис. 5. Типичные кривые описывающие кумулятивные функции распределения рассматриваемых образцов трафика и некоторых часто используемых распределений (1- нормальное распределение, 2-реальный сетевой трафик, 3- трафик гибридной модели, 4-логнормалыгое распределение, 5- распределение Парето)

Полученные результаты позволили сделать следующие выводы:

1) Функции распределения реального и синтетического трафиков оказываются близкими друг другу.

2) Распределения реального Интернет-трафика в магистральном Интернет-канале и синтетического трафика не имеют тяжелого хвоста.

3) Функции распределения случайных величин, сгенерированные с использованием логнормального распределения и распределения Парето, обладают тяжелыми хвостами и значительно отличаются от реального и синтетического трафика.

Были вычислены значения показателя Херста для образцов расчетного трафика (табл. 2).

Таблица 2

Оценки показателя Херста при различных значениях окна агрегации (расчетный трафик)

Размер окна агрегации (мс) Значение показателя Херста

1 0.82

2 0.81

4 0.76

8 0.80

16 0.74

32 0.72

50 0.75

64 0.73

100 0.69

128 0.71

Сравнение значений показателей Херста расчетного и реального трафика позволило сделать вывод об их близости и, соответственно, близости их фрактальных свойств (средние значения 0.75 и 0.84 соответственно).

Таким образом, статистические свойства реального Интернет-трафика и расчетного Интернет-трафика, сгенерированного в соответствии с гибридной моделью, оказывались схожими по функциям распределения и значениям показателя Херста. Полученные результаты позволили сделать вывод об адекватности гибридной модели информационных потоков и возможности ее использования для исследования особенностей функционирования современных высокоскоростных магистральных Интернет-каналов.

В четвертой главе на основе гибридной модели проведены исследования особенностей функционирования сетевого оборудования магистральных Интернет-каналов.

1. Исследованы свойства информационных потоков в сети Интернет при использовании режимов ограничения скорости. Результаты позволили получить представляющие практический интерес оценки значения параметра ВС при различных значениях параметров CIR и RTT и дать рекомендацию

использовать что обеспечит оптимальное

соотношение между величиной начального всплеска и количеством сбрасываемых пакетов.

2. Исследовано влияние конечной скорости оборота пакетов RTT на свойства Интернет-трафика и сделан обоснованный вывод о необходимости учета в гибридной модели конечной скорости оборота пакетов RTT при моделировании Интернет-трафика, создаваемого отдельным пользователем в режиме гарантированной скорости доступа.

3. Исследованы особенности Интернет-трафика в многопоточном режиме и сделан ряд обоснованных выводов:

а) увеличение интервалов между запросами пользователей увеличивает вариабельность загрузки магистрального интернет канала;

б) причиной всплесков (бурстности) трафика является рассогласованность действий пользователей;

в) самоподобные свойства Интернет-трафика определяются потоками класса В («мулами»),

4. Исследованы вопросы, связанные с определением допустимой загрузки высокоскоростного Интернет-канала (скорость передачи данных > 1 Гбит/с). Результаты позволили сделать обоснованный вывод о том, что в режиме Rate Limit (CAR) пользователи могут относительно комфортно работать даже при очень высокой загрузке магистрального канала.

5. Исследовано влияние размера буфера сетевого маршрутизатора на качество обслуживания пользователей сети Интернет, результаты которого позволяют рекомендовать выбирать размер буфера на более 500 Кб на каждый Гбит/с пропускной способности магистрального канала.

Основные результаты диссертационной работы

1. Проведен анализ подходов, используемых при построении математических моделей, применяемых при моделировании Интернет-трафика, с точки зрения их применимости, показавший целесообразность использования при исследовании работы современных высокоскоростных магистральных Интернет-каналов жидкостной модели трафика.

2. Разработана гибридная модель информационных потоков, адаптированная к особенностям передачи данных по высокоскоростным магистральным Интернет-каналам, а также позволяющая учесть активность пользователей сети Интернет и режимы ограничения скорости отдельных сетевых потоков.

3. На основе сравнительного анализа свойств расчетного и реального трафика, полученного в процессе мониторинга магистрального Интернет-канала, экспериментально подтверждена адекватность гибридной модели информационных потоков.

4. Проведено исследование влияния параметров настройки сетевого оборудования на качество обслуживания пользователей сети Интернет на основе использования гибридной модели и даны практические рекомендации.

Публикации по теме диссертации

Статьи, опубликованные в журналах из списка ВАК

1. Гребенкин, М.К. О выборе размера буфера маршрутизатора компьютерной сети, нагруженного интенсивным трафиком реального времени [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев, Э.В. Афонцев // Известия Томского политехнического университета. Томск: Издательство ТПУ, 2008. -№5(313).-С. 106-110.

2. Гребенкин, М.К. К выбору допустимого размера всплеска в режиме обеспечения гарантированной скорости доступа к сети интернет [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Естественные и технические науки М.: Спутник-Плюс, 2010.-№ 6.- С. 475-480.

3. Гребенкин, М.К. Исследование влияния характера активности пользователей сети интернет на самоподобные свойства мультисервисного трафика [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Научно-технические ведомости СПбГПУ, серия «Информатика, Телекоммуникации, Управление», 2011,- №1— С. 7-13.

4. Гребенкин, М.К.. Исследование сетевого трафика магистрального Интернет-канала [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Научно-технические ведомости СПбГПУ, серия «Информатика, Телекоммуникации, Управление», 2011- №4-С. 107-113.

Другие публикации

5. Гребенкин, М.К. О выборе оптимального объема буфера маршрутизатора [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев, Э.В. Афонцев //

Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2008» в рамках V Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2008». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2008-С. 96-98.

6. Гребенкин, М.К. Компьютерное моделирование работы маршрутизатора, нагруженного интенсивным трафиком реального времени [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2008» в рамках V ЕвроАзиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2008». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2008,- С. 99-101.

7. Grebenkin, M. Estimation of link capacity required for quality service of internet users [Текст] // Сборник материалов международной научно-практической конференции студентов и аспирантов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2009- С. 259-261.

8. Гребенкин, М.К. Статистическая abt-модель интернет-трафика в мультисервисных сетях [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев П Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2009» в рамках VI Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2009». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2009,-Т.2.- С.55-58.

9. Гребенкин, М.К. О допустимой загрузке высокоскоростного канала передачи интернет-трафика [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев, Э.В. Афонцев // Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2009» в рамках VI Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2009». Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2009,- T.2.- С.52-55.

10. Гребенкин, М.К. Исследование методов обеспечения гарантированной скорости доступа пользователей к сети Интернет на основе гибридной статистической модели интенсивного мультисервисного трафика [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Научные труды XV международной научной конференции молодых ученых: сборник статей. Екатеринбуг: УГТУ-УПИ, 2009-Ч.З.-С. 196-200.

11. Гребенкин, М.К. Разработка методики обеспечения качества обслуживания клиентов корпоративной сети при работе с Интренет [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Научные труды XVI международной научной конференции молодых ученых: сборник статей. Екатеринбуг: УГТУ-УПИ, 2009,- С. 157-161.

12. Гребенкин, М.К. Математическое моделирование переходных процессов при передачи данных по протоколу TCP в режиме обеспечения гарантированной скорости доступа к сети Интернет [Текст] / М.К. Гребенкин, C.B. Поршнев // Сборник трудов 12-й международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение - DSPA-2010». Москва: Россия, 2010 - Ч. 1С.307-309.

13. Гребенкин, М.К. Исследование влияния временных характеристик запросов пользователей на вариабельность Интернет-трафика в

магистральном канале передачи [Текст] / М.К. Гребенкин, С.В. Поршнев // Сборник трудов 65-й научной сессии, посвященной Дню радио. М: Россия, 2010,- 4.1.-С. 199-202.

Список цитированной литературы

1. Misra, V. Fluid-Based Analysis of a Network of AQM Routers Supporting TCP Flows with an Application to RED [Текст] / V. Misra, W.-B. Gong, D. Towsley // ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 2000,- Vol. 30,-Issue 4,-P. 151-160.

2. Liu, Y. Gu Fluid Models and Solutions for Large-Scale IP Networks [Текст] / Liu, F. L. Presti, V. Misra, D. Towsley, Y. Gu // ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review Volume 31, Issue 1, P. 91 - 101, 2003.

3. Hernandez-Campos, F. Generating realistic TCP workloads [Текст] / F. Hernandez-Campos, F.D. Smith, K. Jeray // In Proceedings of Computer Measurement Group (CMG) Conference, 2004.

4. Erman, J. Byte Me: A Case for Byte Accuracy in Traffic Classification [Текст] / J. Erman, A. Mahanti, M. Arlitt // Proceedings of the 3rd annual ACM workshop on Mining network data, San Diego, 2007. P. 35-38.

5. Pellicer-Lostao, C. Modelling user's activity in a real-world complex network [Текст] / С. Pellicer-Lostao, D. Morato, R. Popez-Ruiz. // International Journal of Computer Mathematics. Bristol: Taylor & Francis. Vol. 85, 2008. P. 1287-1298.

Подписано в печать 23.12.2011 Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,0. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз.

Центр оперативной полиграфии «Копирус» 620075, г. Екатеринбург, ул. Мамина-Сибиряка, 137.

61 12-5/1600

На правах рукописи

ГРЕБЕНКИН Михаил Константинович

ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ

В ВЫСОКОСКОРОСТНЫХ МАГИСТРАЛЬНЫХ ИНТЕРНЕТ-КАНАЛАХ

05.13.17- Теоретические основы информатики

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: ПОРШНЕВ Сергей Владимирович, доктор тех. наук, профессор

Екатеринбург - 2011

Содержание

Введение.............................................................................................................................................^

Глава 1. Анализ современных подходов, используемых при моделировании Интернет-

13

трафика. Постановка задач исследования.....................................................................................

1.1. Способы описания Интернет-трафика в рамках OSI-модели.......................................13

1.2 Анализ подходов, используемых при моделировании Интернет-трафика......................27

1.2.1. Модели генераторов трафика.......................................................................................

1.2.2. Модели процесса передачи данных по сети...............................................................37

1.2.3. Программные средства моделирования Интернет-трафика......................................47

1.3. Постановка задачи исследования........................................................................................50

Глава 2. Разработка гибридной модели информационных потоков в высокоскоростных

52

магистральных Интернет-каналах.................................................................................................

2.1. Анализ классического варианта жидкостной модели Интернет-трафика...............52

2.2. Учет в жидкостной модели режима гарантированной скорости доступа и множества

потоков, создаваемых различными классами пользователей.................................................66

73

2.3. Статистическая модель источников...................................................................................

2.4. Гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных

............................81

Интернет-каналах............................................................................................

2.5. Результаты тестирования программной реализации гибридной модели

.............85

информационных потоков......................................................................................

Глава 3. Исследование реального трафика действующего магистрального Интернет-канала 91

3.1. Технология предварительной обработки дампов реального трафика, передаваемого в

91

высокоскоростном Интернет-канале.........................................................................................

3.2. Исследование влияния размера окна агрегации на статистические свойства сетевого

трафика.........................................................................................................................................^

3.3. Сравнение свойств реального и моделируемого трафика..............................................ЮЗ

.....................................107

Выводы.............................................................................................

Глава 4. Применение гибридной модели информационных потоков для исследования особенностей функционирования сетевого оборудования магистральных Интернет-каналов

.......................................................................................108

4.1. Исследование особенностей информационных потоков в сети Интернет в режиме

................108

ограничения скорости..........................................................................................

4.1.1. Анализ результатов расчетов без учета вероятностного сброса пакетов (ВС = ВЕ).

...................109

4.1.2. Анализ результатов расчетов с учетом вероятностного сброса пакетов (ВЕ> ВС)

.................................................................................................................................................116

4.1.3. Исследование влияния конечной скорости оборота пакетов КТТ на свойства Интернет-трафика..................................................................................................................118

4.2. Исследование особенностей Интернет-трафика в многопоточном режиме.................120

4.2.1 Исследование влияния видов активности пользователей на вариабельность трафика магистрального Интернет-канала..............................................121

4.2.2 Исследование влияния типов пользователей на свойства агрегированного Интернет-трафика..................................................................................................................124

4.3. О допустимой загрузке высокоскоростного канала передачи Интернет-трафика.....130

4.3.1 Анализ результатов расчетов загрузки магистрального канала средствами гибридной модели информационных потоков...................................................................130

4.4 Исследование влияния размера буфера сетевого маршрутизатора на качество

обслуживания пользователей сети Интернет........................................................................135

Выводы.......................................................................................................................................142

Заключение.....................................................................................................................................144

Литература.....................................................................................................................................145

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Листинг программной реализации модифицированной жидкостной

модели (основная функция)..........................................................................................................156

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Листинг вспомогательной функции............................................................161

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Акты внедрения...........................................................................................163

Список сокращений

ИМ - имитационное моделирование

ИС - информационная система

МДП - модули данных приложений

АСК - Acknowledge

AQM - Active Queue Managment

AN - Acknowledge Number

ВС - bits committed

BE - bits excess

CBR - constant bit rate

CIR - Committed Information Rate

DT-Drop Tail

IP - Internet Protocol

ISP - Internet Service Provider

OSI - Open System Interconnection

P2P - Peer to peer

QoS - Quality of Service

RED - Random Early Detection

RTT - Round Trip Time

SN - Sequence Number

SYN - Synchronization

TCP - Transmit Control Protocol

TO - Time Out

UDP - User Datagram Protocol

Введение Актуальность темы исследования

Современное состояние телекоммуникационной отрасли характеризуется постоянным ростом технических возможностей оборудования, увеличением скоростей передачи данных, а также появлением новых критериев обеспечения качества обслуживания клиентов. Сегодня большинство современных Интернет-провайдеров произвели переход на так называемые «безлимитные» тарифные планы, где важным критерием обеспечения качества обслуживания является предоставление заявленной скорости передачи данных.

В этих условиях Интернет-провайдеры при проектировании современных телекоммуникационных сетей должны знать точный ответ на вопрос: какое количество пользователей они смогут обслуживать при условии обеспечения заявленной скорости доступа к Интернет-каналам. Как показывает практика, сегодня наиболее популярными остаются эмпирические методы оценки количества необходимых сетевых ресурсов (например, метод экспертных оценок), которые зачастую оказываются недостаточно точными. Это, в свою очередь, приводит либо к неоправданным затратам, либо к несоответствию между заявленным и фактическим качеством предоставляемых пользователю сетевых сервисов и, как следствие, невыполнению провайдером взятых на себя обязательств.

Проведенный анализ существующих решений данной проблемы показал, что один из наиболее рациональных подходов, обеспечивающих, с одной стороны, адекватный выбор необходимого сетевого оборудования и не требующий при этом его приобретения, монтажа, настройки и проверочного тестирования на действующих Интернет-каналах, с другой - основан на использовании математических моделей каналов передачи данных.

Классические подходы, используемые при исследовании моделей передачи подробно описаны в работах, посвященных системам массового обслуживания, например таких авторов как А.Я. Хинчин, Б.В Гнеденко.,

JI. Клейнрок и др. [1,2,3]. Принципы построения таких систем легли в основу современного имитационного моделирования (ИМ), широко применяемого при проектировании сетей передачи данных.

Современный уровень развития вычислительной техники позволил создавать множество специализированных языков имитационного моделирования, а также сред моделирования сетей передачи данных - сетевых симуляторов. Появление методов генерации синтетического трафика и моделей его прохождения по сети, средствами сетевых симуляторов открыло широкие возможности для изучения моделей передачи данных и их сравнения с данными о реальных каналах передачи.

Необходимо отметить, что многие исследователи (Б.С. Цыбаков, А.Я. Городецкий, B.C. Заборовский, В.В. Крылов, О.И. Шелухин, В.В. Петров и др. [4,5,6]) в своих работах акцентировали внимание на самоподобии сетевого трафика. Вместе с тем известен ряд современных работ, посвященных исследованию особенностей высокоскоростных магистральных Интернет-каналов, авторам которых не удалось обнаружить самоподобные свойства сетевого трафика. Так Н. Gupta, А. Mahanti, V.J. Ribeiro [7] обнаружили, что на временных интервалах порядка нескольких секунд самоподобные свойства проявляются, а на более коротких временных отсчетах не проявляются и распределение сетевого трафика близко к распределению Пуассона. Принимая во внимание рост скоростей передачи данных в современных магистральных Интернет-каналах, а также сглаживающий эффект современных политик ограничения скорости, для однозначного ответа на вопрос, является ли трафик современных магистральных Интернет-каналов самоподобным, требуются дополнительные исследования.

Как известно, одним из наиболее важных факторов определяющих реалистичность моделируемого трафика являются статистические свойства источников (т.е. характер активности работы пользователей). Поэтому параллельно с развитием методов моделирования прохождения данных по сети продолжают развиваться методы построения статистически реалистичных

источников трафика. Современные варианты моделей Интернет-трафика предложены в работах Hernandez-Campos, F.D. Smith, В.А. Огородникова, А.С. Родионова, А.А. Назарова, Г.А. Михайлова и др [8,9,11].

На сегодняшний день большой интерес при исследовании высокоскоростных Интернет-каналов представляют жидкостные модели передачи данных, предложенные группой исследователей: V. Mishra, W.B. Gong, D. Towsley. Применение данного класса моделей позволяет существенно сократить затраты машинного времени и решать задачи моделирования современных магистральных каналов на скоростях, на которых сетевые пакетные симуляторы уже не применимы.

Проведенный анализ работ, посвященных проблеме моделирования современных магистральных Интернет-каналов, позволяет предложить следующую классификацию известных подходов:

1. Аналитические модели (в первую очередь модели теории массового обслуживания).

2. Программы-генераторы сетевого трафика (в том числе, статистические модели трафика).

3. Сетевые пакетные симуляторы - специализированные программные продукты, предназначенные для детального описания процесса передачи данных по сети (на уровне отдельных пакетов) и учитывающие механизмы регулирования скорости потоков трафика.

4. Жидкостные модели, учитывающие механизмы управления скоростью потоков передачи, что позволяет существенно уменьшить число рассматриваемых событий при моделировании Интернет-трафика за счет перехода от рассмотрения процессов распространения в канале передачи данных отдельных пакетов к рассмотрению укрупненных групп пакетов. (Здесь можно провести аналогию с известным в физике последовательным переходом от метода молекулярной динамики, используемого для описания движения отдельных молекул газа (пакетов), к описанию свойств газов на языке функций распределения, одновременно описывающих свойства всех частиц газа (группы

пакетов), и далее к термодинамическому описанию (характеристики магистрального Интернет-канала)). В таких моделях оказывается возможным учесть особенности функционирования алгоритмов ограничения скорости отдельных пользователей, применяемых в современных высокоскоростных сетях передачи данных.

Необходимо отметить, что каждому из перечисленных выше подходов присущи известные недостатки:

1. При использовании аналитических моделей не удается учесть особенности современных механизмов регулирования скорости (механизмы реакции на потери пакетов, ограничения потоков отдельных пользователей, влияние потоков друг на друга и т.д).

2. При использовании программ-генераторов трафика оказывается невозможным учесть особенности передачи генерируемого трафика по каналу передачи данных, а также учесть механизмы обратной связи при потере пакетов, используемые в современных Интернет-каналах для управления скоростью передаваемого потока данных.

3. Использование пакетных симуляторов оказывается возможным только для моделирования каналов с умеренной пропускной способностью (потоки порядка десятков Мбит/с).

4. Источники трафика, применяемые в жидкостных моделях, оказываются весьма приближенными, поскольку в рамках известных моделей (см., например, [10]) не удается учесть рассогласованный (дискретный) характер действий пользователей.

Для устранения перечисленных выше недостатков жидкостной модели Интернет-трафика представляется целесообразным разработать гибридную модель информационных потоков, в которой дискретные запросы пользователей, разыгрываемые средствами статистических абстрактных аЫ-источников [11], преобразуются в потоки жидкостной модели. Последняя, в свою очередь, учитывает современные механизмы ограничения скорости клиентов сети Интернет, а так же механизмы сброса пакетов на

маршрутизаторе. Предложенный подход представляется достаточно универсальным, поскольку позволяет учесть особенности активности пользователей сети Интернет, и, одновременно, обеспечивает возможность исследования влияния параметров настройки сетевого оборудования высокоскоростных магистральных Интернет-каналов на качество обслуживания отдельных пользователей.

Таким образом, тема данной диссертационной работы является актуальной.

Объект исследования: математические модели процессов передачи данных в сети Интернет.

Предмет исследования: гибридная модель информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах.

Цель диссертационной работы: разработка гибридной модели информационных потоков, в которой учитывается активность различных классов пользователей средствами дискретной статистической модели, а также реализуются алгоритмы управления и ограничения скорости передачи данных средствами жидкостной модели сетевого трафика.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные

задачи исследования:

1. Анализ подходов к построению математических моделей, используемых при моделировании Интернет-трафика, с точки зрения их применимости для исследовании работы современных высокоскоростных магистральных Интернет-каналов.

2. Модификация жидкостной модели трафика для ее адаптации к особенностям передачи данных по высокоскоростным магистральным Интернет-каналам, а также для учета активности пользователей сети Интернет и алгоритмов ограничения скорости отдельных пользователей, используемых в современных сетях Интернет.

3. Оценка адекватности гибридной модели информационных потоков на основе сравнительного анализа свойств расчетного трафика и реального трафика, полученного в процессе мониторинга магистрального Интернет-канала.

4. Применение гибридной модели информационных потоков для решения ряда практических задач, в том числе исследования влияния параметров настройки сетевого оборудования на качество обслуживания пользователей Интернет с учетом механизмов ограничения скорости передачи данных.

Методы исследования. В работе использованы методы теории вероятностей, теории массового обслуживания, математической статистики, численных методов, методов анализа временных рядов, а также нелинейной хаотической динамики.

Научная новизна полученных результатов. В диссертации получены следующие новые научные результаты:

1. Проведен анализ известных подходов к построению математических моделей сетевого трафика, передаваемого в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах, и выявлены их недостатки.

2. Разработана гибридная модель информационных потоков высокоскоростных магистральных Интернет-каналов, в которой активность отдельных пользователей описывается средствами дискретной модели абстрактных аЫ-источников, а ограничение скорости потоков Интернет-трафика осуществляется средствами модифицированной жидкостной модели.

3. Получено экспериментальное подтверждение адекватности гибридной модели информационных потоков в высокоскоростных магистральных Интернет-каналах.

4. Исследовано влияние уровня загрузки канала, объема входного буфера магистрального маршрутизатора, а также значений параметров, определяемых выбранной политикой ограничения скорости, на качество обслуживания пользователей сети Интернет.

Практическая значимость работы

1. Создана программная реализация гибридной модели информационных потоков высокоскоростных магистральных Интернет-каналов.

2. Научно обоснованы практические рекомендации для локальных Интернет-провайдеров по настройке сетевого оборудования и выбору параметров режимов ограничения скорости конечных пользователей.

3. Результаты, полученные в ходе выполнения настоящей диссертационной работы, позволяют более глубоко понять причин�