автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Исследование характеристик функционирования сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

На правах иукописи

005055471

/

САВАНДЮКОВ ИВАН МИХАЙЛОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕЙ СО СПЕКТРАЛЬНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ И ПОДДЕРЖКОЙ КЛАССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 2 НОЯ 2012

005055471

На правах рукописи

САВАНДЮКОВ ИВАН МИХАЙЛОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕЙ СО СПЕКТРАЛЬНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ И ПОДДЕРЖКОЙ КЛАССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ

05.12.13 - Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Работа выполнена на базовой кафедре «Перспективные телекоммуникационные технологии и услуги» ФГОБУ ВПО «Московский технический университет связи и информатики».

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ефимушкин Владимир Александрович

кандидат физико-математических наук, доцент

Вишневский Владимир Миронович

доктор технических наук, профессор,

генеральный директор

ЗАО НПФ «Информационные и сетевые

технологии»

Ведущая организация:

Меккель Андрей Максович

кандидат технических наук,

зам. начальника слу>кбы Центральной

станции связи - филиала ОАО «РЖД»

НТЦ «Комсет», г. Москва

Защита диссертации состоится « 6 » декабря 2012 г. в }$~ш на заседании диссертационного совета Д 219.001.03 при Московском техническом университете связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, дом 8а, МТУСИ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОБУ ВПО МТУСИ. Автореферат разослан «30» ох-Т Эъу 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д219. к.т.н., доц.

Ерохин С. Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Широкое внедрение информационных технологий в повседневную жизнь общества и постоянно растущий спрос на услуги связи требует от операторов постоянного контроля над использованием имеющейся пропускной способностью своих транспортных сетей. Еще одним важным направлением в развитии современных транспортных сетей связи, которому в настоящее время уделяется много внимания, является возможность одновременной передачи данных различных приложений с неодинаковыми требованиями к качеству обслуживания. Все это приводит к необходимости использования методов распределения ресурсов.

Исследование вопросов распределения ресурсов в сетях связи нашло отражение в работах Башарина Г.П., Вишневского В.М., ДеартаВ.Ю., Докучаева В.А., Ефимушкина В.А., Кучерявого А.Е., Назарова А.Н., Нетеса В.А.! Печинкина A.B., Пшеничникова А.П., Ромашковой О.Н., Самуйлова К.Е.[ Семенова Ю.В., Соколова Н.А, Степанова С.Н., Сычева К.И., Шоргина С.Я.' Шнепс-Шнеппе М. А. Яновского Г.Г. и др.

Наиболее перспективной транспортной сетью, позволяющей с максимальной эффективностью использовать имеющуюся пропускную способность, является полностью оптическая сеть со спектральным разделением.

Исследованию принципов построения таких сетей посвятили ряд работ следующие отечественные и зарубежные авторы: Вербовицкий A.A., Гордиенко В.Н., Наумов В.А., Скляров O.K., Олифер В.Г., Bates R.J., Greenfield D„ Jason P. Jue, Mukherjee В., Rouskas G.N., SternT.E., Zang H. и др.

Поддержка классов обслуживания в таких сетях, применяемая, в частности, при агрегации потоков с разными требованиями к обслуживанию, существенно расширяет возможности по предоставлению услуг связи. Однако, стоимость строительства и эксплуатации таких сетей довольно высока, что требует постоянный мониторинг уровня использования ресурсов сети и, при необходимости, проведения мероприятий по улучшению функционирования таких сетей.

Таким образом, исследование функционирования оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания является актуальной задачей. Исследование принципов функционирования таких сетей с использованием аналитических моделей и имитационных моделей позволяет решать задачи, связанные с распределением сетевых ресурсов. Наиболее актуальными из них являются разработка подхода для определения пороговых значений коэффициентов использования ресурсов, при превышении которых снижается эффективность использования имеющихся ресурсов, и описание процессов обработки поступающей нагрузки в оптический кросс-коммутатор.

Принимая во внимание масштабы и сложность современных транспортных сетей, становится очевидным, что решение задач мониторинга и анализа состояния сети без средств автоматизации не представляется возможным. Эти средства автоматизации управления сетью должны решать следующие актуальные задачи: мониторинг уровня использования сетевых ресурсов, проведение перемаршрутизации оптических путей, предоставление статистической информации об использовании сетевых ресурсов. Полученные в диссертации результаты необходимы для решения указанных задач, и могут быть использованы/ при разработке новых средств автоматизации. /

ч

Объектом исследования является оптическая транспортная сеть со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. Сеть организуется на основе узлов двух типов: граничного и опорного.

К предмету исследования в диссертации относятся характеристики функционирования полностью оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания, которые оказывают влияние на уровень использования ресурсов таких сетях.

Цель исследования заключается в анализе характеристик функционирования рассматриваемых сетей, выявлении зависимостей между характеристиками функционирования и уровнем использования сетевых ресурсов и разработке методики распределения ресурсов, позволяющей улучшать распределение ресурсов сети в ходе ее работы.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- Проведен анализ существующей архитектуры оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания.

- Исследованы существующие системы, предназначенные для оптимизации распределения ресурсов.

- Сформулированы основные требования и правила, предъявляемые к разрабатываемой методике распределения ресурсов.

- Предложена информационная модель, необходимая для описания сети.

- Разработана аналитическая модель узлов сети для оценки уровня использования сетевых ресурсов.

- Проведены числовые эксперименты для оценки полученных в диссертации результатов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. В результате исследований сформулирована задача оптимизации распределения ресурсов для полностью оптических сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания, основанных на принципах, исключающих применение буферных накопителей на опорных узлах сети.

2. Разработана единая информационная модель для полностью оптических транспортных сетей, отличающаяся от известных моделей возможностью сохранения и обработки данных, как о сетях с коммутацией длин волн, так и о сетях с групповой коммутацией пакетов. Показано, что для описания сетей с разными технологиями коммутации может использоваться единый набор характеристик качества обслуживания. При этом различия заключаются в числовых значениях этих характеристик.

3. Разработанные в диссертации аналитические модели, описывающие функционирование граничных и опорных узлов сети, позволили установить, что блокировка запроса на соединение приоритетного класса обслуживания более вероятна из-за отсутствия ресурсов на граничных узлах сети, в то время, как для не приоритетных запросов на соединение отказ в обслуживании более вероятен из-за отсутствия свободных ресурсов на опорных узлах сети.

4. Разработан подход для определения порогового значения коэффициента использования ресурсов, основанный на сегментировании сети. По результатам численных экспериментов показано, что применение предложенной в диссертации методики распределения ресурсов с рассчитанным пороговым значением на 5-10% повышает уровень использования ресурсов по сравнению с использованием порогового значения, полученного эмпирическим способом, что меняет

существовавшее ранее мнение о независимости эффективности распределения ресурсов от выбранного порогового значения.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- Разработка методики, реализуемой в программном комплексе для автоматизации распределения сетевых ресурсов.

- Разработка аналитических моделей для оценки качества работы программного комплекса, реализующего разработанную методику.

- Разработка программы испытаний для программного комплекса, реализующего разработанную методику.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обусловлена применением алгоритмических методов решения. Кроме того, проведен ряд численных экспериментов по сравнению аналитической и имитационной моделей. Результаты экспериментов позволяют утверждать о корректности предложенных моделей. Кроме того, полученные результаты согласуются с результатами работ других авторов.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

- 1-й - 4-й Отраслевых научных конференциях-форумах «Технологии информационного общества» в 2007 г., 2008 г., 2009 г., 2010 г., (г. Москва),

- Научных семинарах секции «Моделирование сетей связи; информационных систем и процессов» МНТОРЭС им. A.C. Попова в 2009 г. и 2010 г. (Москва).

Публикации. Написаны и опубликованы одиннадцать работ, по результатам исследований. В том числе четыре работ в журнале, который входит в «Перечень ведущйх рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук». Список опубликованных работ приведен в конце автореферата.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертации результаты исследований использованы в спецкурсах «Методы моделирования систем и сетей связи» и «Компьютерные технологии в науке и образованию), читаемых базовой кафедрой Перспективных телекоммуникационных технологий и услуг МТУСИ. Исследованные в диссертации модели, методы их анализа и расчета характеристик применены в НИР «Разработка методик эксплуатационного контроля показателей и параметров качества функционирования сетей ОАО «Ростелеком»», выполнявшейся ФГУП ЦНИИС по договору № 128/10-22 от 19 марта 2010 г. Реализация результатов работы подтверждена соответствующими актами. Основные положения работы, выносимые на защиту:

1. Принципы построения полностью оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания требует адаптации существующих методов распределения сетевых ресурсов, так как необходимо учитывать существующие ограничения на непрерывность длины волны и раздельность длин волн.

2. Оптимальное использование сетевых ресурсов в ходе эксплуатации сети нарушается вследствие фрагментации ресурсов сети, влияние которой особенно заметно в сетях с поддержкой классов обслуживания. Сохранение оптимального распределения ресурсов требует проведения постоянного мониторинга уровня использования сетевых ресурсов и обеспечения возможности восстановления оптимального распределения ресурсов.

3. Автоматизация процесса мониторинга и оптимизации распределения ресурсов с помощью программной реализации предложенной методики (оптимизатор ресурсов) повышает скорость выполнения задачи, исключая человеческий фактор.

4. Разработанные в диссертации аналитические модели, описывающие функционирование граничных и опорных узлов сети, позволили установить, что блокировка запроса на соединение приоритетного класса обслуживания более вероятна из-за отсутствия ресурсов на граничных узлах сети, в то время, как для не приоритетных запросов на соединение отказ в обслуживании более вероятен из-за отсутствия свободных ресурсов на опорных узлах сети.

5. Сравнение результатов измерений коэффициента использования ресурсов показало, что применение оптимизатора ресурсов позволяет снизить данный показатель на 5-10% в зависимости от выбранного порогового значения и частоты использования оптимизатора ресурсов, а также уменьшает количество заблокированных запросов на соединение в 1,5 раза.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 126 наименований, двух приложений. Диссертация содержит 141 страницу текста, 45 рисунков и 15 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении сформулированы общие задачи исследования, показаны актуальность темы диссертации, научная новизна разработанной методики, практическая ценность работы. Приводятся структура и краткое содержание диссертационной работы, а также основные положения, выносимые на защиту. Указаны проблемы разработки методики распределения ресурсов, рассмотрены предметная область и цели исследования.

В первой главе диссертационной работы введено понятие полностью оптической транспортной сети со спектральным разделением. Согласно определению, полностью оптическая сеть (рис.1) - это сеть, предназначенная для передачи трафика, в которой оптико-электронное преобразование производится только на границах сети. В таких сетях все узлы могут быть разделены на две категории: граничные и опорные узлы. Граничные узлы решают задачу агрегации входных потоков на границе транспортной сети, а также осуществляют согласование интерфейсов между рассматриваемой сетью и сетями, являющимися внешними по отношению к ней. Опорные узлы служат для коммутации информационных потоков между входными и выходными длинами волн. Между узлами сети организуются волоконно-оптические линии связи, построенные с применением технологии спектрального разделения (WDM). Маршрутизация в таких сетях производится посредством коммутации длин волн в узлах сети. Маршрут, полученный в результате коммутации длин волн от входного граничного узда до выходного граничного узла, является оптическим путем.

При создании оптических путей в оптических транспортных сетях существуют следующие ограничения:

- Ограничение на непрерывность длины волны. Во всех линиях связи, через которые проходит маршрут, для одного и того же оптического пути должна использоваться одна и та же длина волны.

- Ограничение на разнесение длин волн. Всем оптическим путям, проходящим через одну и ту же линию связи, должны назначаться различные длины волн.

il !

И'/

S;-. jji W |

(. Ы8е )/'каналы

данных

Рис. 1. Архитектура оптической транспортной сети со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

Поскольку данные, передаваемые через сеть, предъявляют различные требования к параметрам передачи, то в рассматриваемых сетях часто используют механизмы обеспечения качества обслуживания (QoS). При этом для упрощения весь трафик может быть отнесен к одному из классов обслуживания (CoS). Класс обслуживания представляет собой профиль, содержащий определенный набор значений параметров QoS. В качестве параметров QoS в диссертационной работе выступают: задержка, требуемая полоса пропускания и коэффициент блокировки соединений.

Оптимизация распределения ресурсов в ходе эксплуатации сети, позволяет повысить эффективность использования имеющихся ресурсов. Для оптимизации распределения ресурсов используются методы инжиниринга трафика (ТЕ).

Задача ТЕ состоит в определении маршрутов прохождения оптических путей через транспортную сеть, при которых все ресурсы сети будут работать без перегрузки, а каждый оптический путь сможет использоваться для передачи трафика с заданным качеством обслуживания. Исходными данными для проведения оптимизации распределения ресурсов являются характеристики рассматриваемой сети, а также информация о оптических путях, проходящих через сеть. Решением задачи ТЕ является такой набор маршрутов при заданном множестве оптических путей, для которого коэффициент использования ресурсов сети UTIL не превышает некоторого заданного порога UTlLmsll.

Согласно вышесказанному, задача оптимизации распределения ресурсов для рассматриваемой сети может быть представлена в следующем виде:

S 2>/-<ч

UTIL = min(^sRllSE-y

П Z W'Is)

i.lcL №, UTIL S UTILmax ;

wn * wn> V^.^ell, wn с щ, wn с 7Г2; w, = м>„, Ml an

где L - множество линий связи рассматриваемой сети; П - множество всех оптических путей; w, - длина волны в линии связи / ; cw - весовой коэффициент длины волны; п - оптический путь; Loadn - общее количество сетевых ресурсов, занятых в сети; LoadG - общее количество ресурсов сети; UTIL - коэффициент

использования сетевых ресурсов; ОТ1£тах - заранее определенный пороговый уровень использования сетевых ресурсов.

Проведенный в конце главы анализ существующих систем оптимизации трафика показал отсутствие готовых продуктов для решения поставленной задачи.

Вторая глава диссертационной работы посвящена разработке методики распределения ресурсов. Сформулированы функциональные требования к методике распределения ресурсов в оптических транспортных сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания.

На основании сформулированных требований была разработана методика распределения ресурсов. Она представляет собой набор процедур, предназначенных для мониторинга уровня использования ресурсов сети, проведения перемаршрутизации оптических путей, а также предоставления статистической информации оператору сети. Для упрощения реализации предложенной методики были разработаны графические диаграммы с использованием языка иМЬ и нотации ВРМК. На рис.2 представлена диаграмма использования, выполненная с применением языка иМЬ, а на рис.3 представлена схема взаимосвязи процедур, выполненная в нотации ВРМЫ,

/' Поиск маршрута для

«е?

. V приоритетных

Поиск маршрута )

У Поиск маршрута для не \ \ приоритетных каналов )

Рис.2. Диаграмма использования для оптимизатора ресурсов

Базе данных оптимизатора трафика, хранящая информацию о сети в соответствии с принятой информационной моделью. Взаимодействие БД и оптимизатора трафика осуществляется по с помощью организации ¡¿Ьс подключений.

Запуск оптимизатора осуществляется оператором при необходимости

оптимизатора производится по распвсанию

ИР

СИ"

Расчет уровня испояьэов

Обйо!

Сбор исходных данных о

Завершение процесса, если уровень использования ресурсов не превышает заданного значения

Г

Процесс мониторинга уровня использования ресурсов сети

J Формирование

оптимального маршрута

Перемаршрутизация

Формирован ие отчета по результатам

Завершение процесса оптимизации распределения сетевых ресурсов. Отчет по результатам работы сформирован

Процесс оптимизации распределения ресурсов а

нения маршрутов

Бели после оптимизации трафика уровень использования

ресурсов сети превышает заданное значение, то процесс оптимизации повторяется, но не более опрделеяиого при настройке системы числа раз

Опрос сетевых узлов

Оптическая пакетная транспортная есть со спегтральным уплотнением и поддержкой классов обслуживания. Взаимодействие с оптимизатором трафика осуществляется при помощью специальных адаптеров модул« мониторинга.

Рис.3. Схема взаимосвязи процедур разработанного оптимизатора ресурсов

Следующим этапом является анализ технической реализации методики распределения сетевых ресурсов. Далее по тексту под оптимизатором ресурсов будем понимать программную реализацию разрабатываемой методики. В ходе этого анализа были определены следующие компоненты оптимизатора ресурсов:

- База данных, хранящая информацию о топологии сети и оптических путях.

- Прикладная часть, содержащая программную реализацию процедур, входящих в методику распределения ресурсов.

База данных, используемая при работе оптимизатора ресурсов, описывает основные объекты, необходимые для реализации методики распределения ресурсов. Множество классов объектов и их взаимосвязи называются информационной моделью. В ходе проработки программной реализации оптимизатора был разработан один из вариантов модели представления данных. Модель представлена на рис.4.

Link

Link Id PK

Link name

Node id A FK1

Port id A FK2

Node Id Z FK3

Port Id 2 FK4

Link cost

Node

Node id PK

Node name Nodö_ciass

Port

Port id PK

Port number Nodejd FK1

Channel

Cannel id PK

Channelnumber Busy Parent_eiementjd FK1

Path, Clements

Path element Id PK

Path id Elementtype Elementid FK2 FK1.FK3

Path

Path id PK

QoS_class

Рис.4. Информационная модель оптимизатора ресурсов

Предложенная модель включает в себя только основные атрибуты объектов, необходимые для работы оптимизатора ресурсов. Однако модель может быть легко расширена введением дополнительных атрибутов.

В результате проведенного анализа технической реализации была создана схема взаимодействия программных модулей, представленная на рис. 5.

При дальнейшей разработке методики распределения ресурсов были определены аппаратные требования, необходимые для работы оптимизатора ресурсов. Результаты этого анализа приведены в табл. 1

Таблица 1

Оценка аппаратных средств оптимизатора ресурсов

Название параметра Значение параметра

Количество процессоров, шт. 2

Количество ядер в процессоре, шт. 4

Частота ядра, ГГц 2.26

ОЗУ, ГБ 16

Емкость жестких дисков, ГБ 500

Рис.5. Схема взаимодействия программных модулей

В третьей главе диссертационной работы предложен подход для выбора порогового уровня использования сетевых ресурсов. Вычисление значения UTILmsùl для всей сети основывается на вычислении ожидаемого значения коэффициента использования ресурсов UTILe на каждом сетевом узле. Под ресурсами сетевого узла понимается множество выходных длин волн, имеющихся на узле. Значение коэффициента использования ресурсов на узле вычисляется по формуле:

4 '

где m - число занятых ресурсов ОХС (для опорного ОХС m = v, для граничного

К

ОХС m = v+^ri ), Sm - пространство состояний системы, в котором занято m

i=1

ресурсов, pSm - суммарная вероятность нахождения системы в пространстве состояний Sm.

Для определения параметра UTILe необходимо создание математической модели для опорных и граничных узлов сети.

В диссертационной работе сделано предположение, что опорный узел представляет собой СМО описываемую &-мерным Марковским процессом с двумя структурными (NX) и 2-к нагрузочными параметрами, где N -

количество источников запросов, V=Leblx-W - количество выходных длин волн узла, К - количество классов обслуживания трафика, организованных в сети, sk -интенсивность поступления запросов на соединение к-й услуги, /л -интенсивность обслуживания запросов на соединение к -й услуги.

Пространство состояний для модели опорного узла определяется как

к

S = {n:OSnt<V,Y,nl <V},

Sr = {n: 0 ^ nk s V, f] n,. = V, £ и, > 0},

¡«1 i=t+i

•У^г = iS" \ Sy ,

где n =(щ,...,пк)т - вектор, описывающий количество проходящих через узел оптических путей для всех CoS в момент времени t.

Применяя мультисервисную модель Энгсета без мест для ожидания для опорных узлов, и, определяя правила обслуживания заявок различных классов обслуживания, получаем систему уравнений глобального баланса (СУГБ) для этого типа узла:

»=i (=i i—i i=i ы

к к к к

-(A'+l-I»,)-Ip(n-e,)-l(2> =К)-е, _£р(п+е,).1(и, >0)-(n, +1)-м -(N-V)-, (2)

М fei ¡=1 1=1

к

■VaeSy)-£p(n-e,+e,)£, =°

(=t+i

где е, = (elt...,en...,eK) - вектор, /-я компонента которого равна 1, а остальные - 0;

, .. [ 1, событие А произошло цсооытиеА) = •( - функция-индикатор.

[_ О, в противном случае

Используя условие нормировки

ZP(n) = l,

neS

и, переходя к системам уравнений частичного баланса по каждой к- й услуге, можно получить общее решение системы уравнений (2). Это решение имеет вид:

(з)

■ss м "¡! ы „tS м

¡=1 i=i ¡=i i=i В диссертационной работе сделано предположение, что граничный узел представляет собой СМО описываемую ¿-мерным Марковским процессом с К+2

структурными (N,V,R^..,RK) и 2-К нагрузочными (е,.....ек,ц1.....цк) параметрами,

где N - количество входных интерфейсов, R, - размер буферного накопителя для i-го классов обслуживания, i ={1,2...AT}.

Пространство состояний для модели опорного узла определяется как К к

S = {п: 0 < У + Ъ^п, i V, >=1 ¿=1

Применяя мультисервисную модель Энгсета с местами для ожидания, и, определяя правила обслуживания заявок различных классов обслуживания, получаем СУГБ для этого типа узла:

м ¡=i M

к к

x - e< ) ■• ^ ^ ) - +e- ) • min(^ + о л • « -К",+1 > о)=о (4)

i=l i=l

Действуя по аналогии с опорными узлами получили общее решение СУГБ (4) для граничного узла:

(5)

где Г/ -количество занятых мест для ожидания в буферном накопителе, обслуживающего г-й класс трафика.

Используя формулы (3) и (5), можно рассчитать значение параметра UTlLe при любом сочетании входных параметров сетевого узла по формуле (1).

Кроме того, используя выражения (3) и (5), можно получить вероятность блокировки запроса на соединение для каждого из предоставляемых классов обслуживания. Расчет вероятности блокировки производится по формуле

Рб =ÏLPvt. ;=1

где р% - вероятность блокировки запроса на соединение &-го класса обслуживания,

-вероятность нахождения системы в состоянии, когда запрос на соединение k-го класса обслуживания будет заблокирован.

Из полученных выражений можно определить значение коэффициента использования сетевых ресурсов. Этим значением является максимальное значение коэффициента использования сетевых ресурсов, при котором не нарушаются параметры качества обслуживания для всех классов трафика:

nçS

гДе Рб1 - вероятность блокировки запроса на соединение, определенная в /-м профиле СоБ, / = {1,2...К}.

Получив значение коэффициента использования ресурсов на всех узлах сети, можно вычислить пороговый уровень ЦТ1Ьтзх использования сетевых ресурсов как среднее значения коэффициента использования ресурсов по всем узлам.

Кроме определения значения параметра иТИтах в главе проведен анализ вероятностно-временных характеристик для полученных математических моделей узлов сети. Полученные зависимости вероятностей блокировки запросов на соединение от нагрузочных параметров и коэффициента использования ресурсов от системных параметров приведены на рис.6-8.

Интенсивность поступающей нагрузки, Эрл

0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1Д 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9

5. 10"'

1 ю-4

11о: " 10'

С 10"'

I 10-« £ 10-' I 10 й

Интенсивность поступающей нагрузки, Эрл

0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9

Й 10* ¡10' о. 10"'

а

-СоЭ1 -«-Со52 -тк-СоБЗ (б)

Рис.6 Зависимости вероятности блокировки соединений от интенсивности поступающей нагрузки первого (а) и второго (б) класса обслуживания для

опорного узла

Интенсивность поступающей нагрузки, Эрл Интенсивность поступающей нагрузки, Эрл

Рис.7 Зависимости вероятности блокировки соединений от интенсивности поступающей нагрузки первого (а) и второго (б) класса обслуживания для

Рис.8 Зависимость коэффициента использования ресурсов от кол-ва вых. длин волн (а) на опорном узле и (б) на граничном узле

В результате анализа было установлено, что на граничных узлах за счет использования независимых буферных накопителей вероятность блокировки запросов на соединение к-го класса обслуживания не зависит от обрабатываемых запросов других классов обслуживания. В отличие от граничных узлов, на опорных узлах сети вероятность блокировки запроса на соединение к- го класса обслуживания зависит от количества обрабатываемых в момент времени / соединений более приоритетных классов обслуживания. Кроме того, произведен расчет значений вероятностей блокировки запросов на соединение на граничном и

опорном узлах. В результате установлено, что для запросов на соединение для приоритетного класса обслуживания вероятность блокировки запросов на соединение в сети в основном определяется вероятностью блокировки на граничных узлах сети. А на вероятность блокировки запросов не приоритетного трафика при сильной загрузке сети существенное влияние оказывают блокировки запросов на опорных узлах сети.

Сравнение зависимостей коэффициента использования ресурсов от изменения различных параметров математических моделей узлов связи показало, что коэффициент использования ресурсов опорных узлов сильнее зависит от изменения параметров модели. Исходя из этого, можно заключить, что пределы изменения коэффициента использования ресурсов сети в большей степени зависят от значений коэффициента использования ресурсов опорных ОХС сети.

Полученные в ходе анализа результаты изменения коэффициента использования ресурсов на опорных узлах указывает на то, что неравномерное распределение нагрузки в сети может приводить к резкому уменьшению числа свободных ресурсов, что подтверждает необходимость постоянного контроля и оптимизации распределения ресурсов в ходе эксплуатации сети. Кроме того, при организации новых подключений к сети следует стараться равномерно загружать все имеющиеся граничные узлы, что будет способствовать равномерному распределению ресурсов сети. Несоблюдение этих рекомендаций будет приводить к снижению порогового значения использования сетевых ресурсов.

В четвертой главе описана программа проведения испытаний оптимизатора ресурсов, реализующего разработанную методику распределения ресурсов в сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. Определены основные допущения и правила проведения испытаний. Проведены имитационные испытания по описанной программе.

В качестве тестового макета сети выступает сеть, приведенная на рис.9.

Рис.9. Схема фрагмента сети для имитационного моделирования

Каждая линия связи способна передавать трафик по IV =50 длинам волн, количество интерфейсов на каждом граничном узле .<¥=100. По сети возможна передача трафика двух классов обслуживания. При этом размер буферного накопителя для трафика, относящегося к первому классу обслуживания =10, а второго класса обслуживания - Я2 = 30.

Программа проведения испытаний включала в себя два этапа. На первом этапе был проведен анализ влияния изменения нагрузочных параметров на уровень

использования сетевых ресурсов и другие вероятностно-временные характеристики сети. Результаты этих испытаний приведены на рис. 10-11.

При этом в ходе испытаний оптимизатор ресурсов не использовался. В результате первого этапа испытаний были выбраны значения нагрузочных параметров, позволяющие максимально использовать ресурсы сети и при этом обеспечивать допустимый уровень блокировки соединений в сети. Выбранные нагрузочные параметры использовались при проведении второго этапа испытаний.

0,7

§ 0.6

и р.

Ь- 0,5 и Ö,

Й 0.4

* О,

ä 0,2 од о

/

-UTIL(t) при нагрузке = 0,5

--UTIL(t) при нагрузке = 1,5

500 600 Время

---Ш1Щ) при нагрузке = 1

UTIL(t) при нагрузке = 2

Рис. 10. Зависимость коэффициента использования ресурсов сети от времени при различных значениях нагрузочных параметров

140 -

а 120 -

н & 100 -

и о 80 -

ч

ю

6 60 -

л

fi 40 -

20 -

¿Г

—I—

200

300

—(—

800

——

900

I I I I I I I 400 500 600 700 Время

— Block(t) при нагрузке = 0,5 ~ ™ - Block(t) пра нагрузке = 1 ---Block(t) при нагрузке =1,5 ------Block(t) при нагрузке = 2

Рис.11. Зависимость количества заблокированных запросов на соединение от времени при различных значениях нагрузочных параметров

Целью второго этапа испытаний являлась оценка эффективности работы предложенной методики распределения ресурсов. Второй этап испытаний заключался в повторном проведении тестов первого этапа с использованием оптимизатор ресурсов. Тесты проводились для случая определения параметра UTILmax эмпирическим путем и с помощью разработанного в главе 3 подхода. Сравнительные результаты испытаний приведены на рис. 12-15.

Время

--Block(t) без оптимизатора -Block(t) с оптимизатором

Рис.14. Изменение количества заблокированных путей при работе оптимизатора

ресурсов

Время

СПЩ) без оптимизатора -ЦПЩ) с оптимизатором - - эмпирическая оценка

Рис. 12. Изменение коэффициента использования ресурсов сети при работе оптимизатора ресурсов с эмпирическим ШЩ^

0.7

S3

о

>» 0,5

Q. С 0,4

S 0,3

•е<

02

ОД

0

. / \ С и|>смн

— ШТЩ) оез оптимизатора -итп,(0 с оптимизатором Пороговое значение

Рис. 13. Изменение коэффициента использования ресурсов сети при работе оптимизатора ресурсов с рассчитанным ЦТИ

30 -■

Я! 25

V

&20

й о

Ч 15

10

Время, УЕВ

-тах(ит11.(())-тт(1 ГГП_ОД) эмпирически -тах(итп.(1))-ттитп^(0) подход

Рис. 15. Изменение баланса распределения ресурсов сети при использовавши оптимизатора ресурсов

Анализируя полученные результаты, были сделаны выводы, что использование оптимизатора ресурсов позволяет снижать уровень блокировок запросов на соединение и улучшать распределение загрузки линий связи сети.

Сравнение рис.12 и рис.13 показывает, что использование подхода для определения параметра ШИтЮ(, предложенного в 3 главе, приводит к повышению эффективности работы оптимизатора ресурсов по сравнению со случаем, когда параметр Г/77/,тах выбирается эмпирическим путем.

В завершение четвертой главы были рассмотрены варианты использования разработанной методики распределения ресурсов, позволяющих расширить область применения оптимизатора ресурсов.

В приложениях приведены акты об использовании результатов диссертационной работы и описание используемой информационной модели.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Рассмотрены существующие архитектуры полностью оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. В результате составлен перечень характеристик функционирования таких сетей.

2. Проведен анализ существующих систем оптимизации распределения сетевых ресурсов. В результате анализа сделан вывод, что ни одна из существующих систем не может применяться для оптимизации распределения ресурсов в рассматриваемых сетях.

3. Разработана методика распределения ресурсов в описанных сетях. При разработке методики использовался процессно-ориентированный подход, позволивший произвести декомпозицию задач, произвести их точную постановку и логическую связь. Для реализации описанной методики распределения ресурсов разработаны функциональные и технические требования.

4. Предложена информационная модель для хранения данных о характеристиках функционирования оптических транспортных сетей с поддержкой классов обслуживания. Предложенная информационная модель является объектной. Модель содержит основные классы объектов, необходимые для решения задачи распределения ресурсов в рассматриваемых сетях.

5. Предложено использовать мультисервисную модель Энгсета без мест для ожидания для опорных ОХС и мультисервисную модель Энгсета с местами для ожидания для граничных ОХС. Это позволило применять аппарат ТТ и СМО для расчета вероятности блокировки соединения и коэффициента использования ресурсов на рассматриваемом узле сети.

6. Предложен подход для расчета параметра UTILпш. Использование параметра UTILщ в работе предложенной методики позволяет повысить эффективность ее работы. Полученные экспериментальные результаты свидетельствуют о том, что выбор порогового значения на основании предложенного подхода позволяет повысить эффективность работы методики на 5-10%.

7. Разработана имитационная модель сети, построенная на основании предложенных в работе моделей, и апробирована программа испытаний для разработанной методики распределения сетевых ресурсов. Использование разработанной имитационной модели позволило оценить эффективность работы предложенной методики, а также определить влияние различных характеристик функционирования на уровень использования ресурсов сети.

8. На основе диссертационного исследования подготовлены необходимые данные для разработки и программного комплекса, позволяющего решать следующие задачи:

- Контроль уровня использования сетевых ресурсов.

- Проведение оптимизации распределения ресурсов по расписанию.

- Проведение оптимизации распределения ресурсов при возникновении аварийных ситуаций на сети.

- Предоставление статистической информации о маршрутах сети.

ПУБЛИКАЦИИ ПО МАТЕРИАЛАМ ДИССЕРТАЦИИ В рецензируемых изданиях из списка ВАК

1. Ефимушкин В.А., Савандюков И.М. Планирование ресурсов в сетях WDM // Электросвязь.'- 2008. - №1. - С.45-48.

2. Савандюков И.М. Метод оптимизации ресурсов в оптических сетях с волновым уплотнением // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. - 2009. -№4. - С. 32-35.

3. Савандюков И.М. Методика расчета эффективности использования сетевых ресурсов в оптической пакетной транспортной сети с волновым уплотнением // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. - 2010. - К»7. -С 126127.

4. Савандюков И.М. Обзор возможных вариантов организации взаимодействия оптимизатора трафика с различными OSS-системами // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. - 2010. - №7. - С. 128-129.

В других изданиях

5. Ефимушкин В.А., Савандюков И.М. Задачи распределения ресурсов в сетях с волновым уплотнением // Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской отраслевой научно-технической конференции. - 2007. -С. 13-14.

6. Савандюков И.М. Особенности распределения ресурсов пакетных оптических транспортных сетей с волновым уплотнением // Труды московского технического университета связи и информатики. - 2008. - Т1. - С. 402-406.

7. Савандюков И.М. Модель представления данных для оптических транспортных сетей с волновым уплотнением // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. - 2009. - Спецвыпуск по итогам 3-й отраслевой научной конференции «Технологии информационного общества» - Часть 3. - С. 162-163.

8. Савандюков И.М. Распределение ресурсов в оптических сетях с групповой коммутацией пакетов // Фотонэкспресс. - 2010. - №7. - С.44-47.

9. Ефимушкин, В.А., Савандюков И.М. Распределение ресурсов в оптических транспортных сетях: Учебное пособие // М.:ЦНИИС, 2010. - 50 с.

10. Савандюков И.М. Е.С. Шибаева Коммутационное оборудование на элементах Бенеша для полностью оптических сетей // Научные труды ФГУП ЦНИИС: Сб. статей. -М.: ЦНИИС, 2011. С. 102-106.

11. Савандюков И.М. Качество обслуживания в сетях со спектральным разделением // Научные труды ФГУП ЦНИИС: Сб. статей. - М.: ЦНИИС, 2011 С 304-308.

Савандюков Иван Михайлович (Россия)

Исследование характеристик функционирования сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

В диссертационной работе проведено исследование оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания, а также проведена разработка методики распределения ресурсов в таких сетях. Проведенное исследование позволило проанализировать зависимости вероятностно-временных характеристик от нагрузочных и системных параметров узлов оптической транспортной сети, а также оценить с помощью имитационного моделирования эффективность работы оптимизатора ресурсов при различных пороговых значениях коэффициента использования ресурсов.

Ivan М. Savandyukov (Russia)

Functional chatacteristics analysis for full optical networks based on WDM with class of service support

Design new procedures (named as resources optimizer) for resource allocation in full optical WDM network with class of service support has been made in this work. The research provides to analyze dependences between probabilistic-time characteristics and operating and system parameters of optical node. In addition, it was get performance estimation for traffic optimizer by using simulating tests.

Подписано в печать 22.10.2012. Формат 60x84/16. Печать офсетная Печ.л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ 180.

Оперативная полиграфия «Брис - М» 111024, г. Москва, ул. Авиамоторная, д. 8

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕ11ИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 Исследование методов распределения ресурсов в 16 сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

1.1 Анализ основных параметров сетей со 16 спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

1.2 Анализ методов распределения ресурсов в 29 транспортных сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

1.3 Анализ сложности полученной задачи 36 оптимизации и существующих систем оптимизации распределения ресурсов

1.4 Выводы

ГЛАВА 2 Разработка методики распределения ресурсов в транспортных сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

2.1 Исследование функциональных требований к 46 методике распределения ресурсов в сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

2.2 Методика распределения ресурсов в сетях со 51 спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания на базе процессно-ориентированного подхода

2.3 Анализ технической реализации методики 63 распределения ресурсов в сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

2.4 Анализ структуры базы данных, используемой 72 для хранения информации о сети

2.5 Выводы

ГЛАВА 3 Разработка аналитических моделей узлов сети со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

3.1 Подход к выбору порогового значения 77 коэффициента использования сетевых ресурсов

3.2 Расчет вероятности блокировки соединений на 79 опорных узлах сети

3.3 Расчет вероятности блокировки соединений на 89 граничных узлах сети

3.4 Расчет вероятностно-временных характеристик 96 оптического кросс-коммутатора

3.5 Анализ полученных моделей узлов

3.6 Выводы

ГЛАВА 4 Имитационная модель оптимизатора ресурсов в сети со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания

4.1 Разработка имитационной модели оптимизатора 111 ресурсов для анализа качественных характеристик функционирования сети

4.2 Анализ результатов распределения сетевых 117 ресурсов оптимизатора ресурсов

4.3 Влияние использования подхода к выбору 128 порогового значения коэффициента использования сетевых ресурсов на эффективность работы оптимизатора ресурсов

4.4 Анализ функционирования сети с 133 использованием оптимизатора ресурсов

4.5 Оценка преимуществ использования 136 оптимизатора ресурсов

4.6 Выводы 138 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 139 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 142 Приложение 1. Документы, подтверждающие использование результатов диссертации Приложение 2. Описание классов объектов информационной 157 модели оптимизатора ресурсов

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АРМ Автоматизированное рабочее место

БД База данных

ВВХ Вероятностно-временные характеристики

МП Марковский процесс

СМО Система массового обслуживания

СУГБ Система уравнений глобального баланса

СУЧБ Система уравнений частичного баланса

ТМО Теория массового обслуживания

TT Теория телетрафика

УЕВ Условная единица времени

УОК Условный оптический канал

ШПП Ширина полосы пропускания

BPMN Business Process Modeling Notation, нотация моделирования бизнес процессов CoS Class of Service, класс обслуживания eTOM enhanced Telecom Operations Map, расширенная карта процессов оператора связи FIFO First In - First Out, первый пришел - первый вышел

FM Fault Management, система управления неисправностями

IP Internet Protocol, межсетевой протокол

ITIL IT Infrastructure Library, библиотека инфраструктуры информационных технологий JDBC Java DataBase Connectivity, программный интерфейс доступа к базам данных на базе языка Java MPLS Multiprotocol Label Switching, мультипрогокольная коммутация по меткам NMS Network Management System, система управления сетью

NRI Network Resource Inventory, система учета сетевых ресурсов

OBS Optical Burst Switching, оптическая коммутация всплесков

ОМ Order Management System, Система обработки заказов

OSS Operation Support System, Система поддержки операций оператора

OXC Optical Cross-Commutator, оптический кросс-коммутатор

PM Provisioning Management, система контроля загрузки

QoS Quality of Service, качество обслуживания

RWA Routing and Wavelength Assignment, маршрутизация и назначение длины волны SQL Structured Query Language, язык структурированных запросов

ТАМ Telecom Application Map, карта приложений оператора связи

ТЕ Traffic Engineering, трафик-инжиниринг

UML Unified Modeling Language, универсальный язык моделирования

WDM Wavelength Division Multiplexing, волновое уплотнение каналов

СПИСОК ОСНОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

А = (fl(m,n))mneS - Матрица интенсивностей переходов процесса X(t) с, - весовой коэффициент линии связи cw - весовой коэффициент длины волны d - узел-приемник, на котором происходит завершение оптического пути е - сетевой узел

Е - множество узлов сети G к - интенсивность поступления запросов на соединение к -го класса обслуживания G - рассматриваемая сеть/граф к - класс обслуживания

К - множество классов обслуживания, поддерживаемых сетью G I - линия связи

L - множество линий связи сети G

Load - количество задействованных ресурсов juk - параметр, определяющий длительность занятия линии соединением к -го класса обслуживания пк - количество соединений к -го класса обслуживания п - вектор, описывающий количество находящихся в обработки заявок всех классов обслуживания N - количество источников заявок

О(х) - функция вычислительной сложности ру - вероятность занятия всех линий обслуживанием трафика не менее высокого класса обслуживания, чем поступившая заявка рк, - вероятность блокировки запроса на соединения к -го класса обслуживания pñk - допустимая вероятность блокировки запросов на соединение для &-го класса обслуживания р(п) - равновесное распределение вероятностей для модели ОХС к - оптический путь

П - множество оптических путей сети G

Rk - размер буферного накопителя для к-го класса обслуживания рк - интенсивность нагрузки по к -й услуге

5 - узсл-источник, с которого начинается оптический путь S - пространство состояний модели ОХС

UTIL - коэффициент использования ресурсов иТ1Ьтх - пороговое значение коэффициента использования ресурсов сети vk - количество занятых линий соединениями к -го класса обслуживания V - количество выходных линий ОХС w, - длина волны в линии связи I

W - количество длин волн в линии связи

W, - количество длин волн в линии связи I

Х(0 - марковский процесс, описывающий функционирование модели ОХС

Актуальность работы. Широкое внедрение информационных технологий в повседневную жизнь общества и постоянно растущий спрос на услуги связи требует от операторов постоянного контроля над использованием имеющейся пропускной способностью своих транспортных сетей. Еще одним важным направлением в развитии современных транспортных сетей связи, которому в настоящее время уделяется много внимания, является возможность одновременной передачи данных различных приложений с неодинаковыми требованиями к качеству обслуживания. Все это приводит к необходимости использования методов распределения ресурсов.

Исследование вопросов распределения ресурсов в сетях связи нашло отражение в работах Башарина Г.П., Вишневского В.М., ДеартаВЛО., Докучаева В.А., Ефимушкина В.А., Кучерявого А.Е., Назарова A.II., Нетеса В.А., Печинкина A.B., Пшеничникова А.П., Ромашковой О.Н., Самуйлова К.Е., Семенова Ю.В., Соколова Н.А, Степанова С.Н., Сычева К.И., Шоргииа С.Я., Шнепс-Шнеппе М.А. Яновского Г.Г. и др.

Наиболее перспективной транспортной сетью, позволяющей с максимальной эффективностью использовать имеющуюся пропускную способность, является полностью оптическая сеть со спектральным разделением.

Исследованию принципов построения таких сетей посвятили ряд работ следующие отечественные и зарубежные авторы: Вербовицкий A.A., Гордиенко В.Н., Наумов В.А., Скляров O.K., Олифер В.Г., Bates R.J., Greenfield D., Jason P. Jue, Mukherjee В., Rouskas G.N., SternT.E., Zang H. и др.

Поддержка классов обслуживания в таких сетях, применяемая, в частности, при агрегации потоков с разными требованиями к обслуживанию, существенно расширяет возможности по предоставлению услуг связи. Однако, стоимость строительства и эксплуатации таких сетей довольно высока, что требует постоянный мониторинг уровня использования ресурсов сети и, при необходимости, проведения мероприятий по улучшению функционирования таких сетей.

Таким образом, исследование функционирования оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания является актуальной задачей. Исследование принципов функционирования таких сетей с использованием аналитических моделей и имитационных моделей позволяет решать задачи, связанные с распределением сетевых ресурсов. Наиболее актуальными из них являются разработка подхода для определения пороговых значений коэффициентов использования ресурсов, при превышении которых снижается эффекгивность использования имеющихся ресурсов, и описание процессов обработки поступающей нагрузки в оптический кросс-коммутатор.

Принимая во внимание масштабы и сложность современных транспортных сетей, становится очевидным, что решение задач мониторинга и анализа состояния сети без средств автоматизации не представляется возможным. Эти средства автоматизации управления сетью должны решать следующие актуальные задачи: мониторинг уровня использования сетевых ресурсов, проведение перемаршрутизации оптических путей, предоставление статистической информации об использовании сетевых ресурсов. Полученные в диссертации результаты необходимы для решения указанных задач, и могут быть использованы при разработке новых средств автоматизации.

Объектом исследования является оптическая транспортная сеть со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. Сеть организуется па основе узлов двух типов: граничного и опорного.

К предмету исследования в диссертации относятся характеристики функционирования полностью оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания, которые оказывают влияние на уровень использования ресурсов таких сетях.

Цель исследования заключается в анализе характеристик функционирования рассматриваемых сетей, выявлении зависимостей между характеристиками функционирования и уровнем использования сетевых ресурсов и разработке методики распределения ресурсов, позволяющей улучшать распределение ресурсов сети в ходе се работы.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- Проведен анализ существующей архитектуры оптических трапепортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания.

- Исследованы существующие системы, предназначенные для оптимизации распределения ресурсов.

- Сформулированы основные требования и правила, предъявляемые к разрабатываемой методике распределения ресурсов.

- Предложена информационная модель, необходимая для описания сети.

- Разработана аналитическая модель узлов сети для оценки уровня использования сетевых ресурсов.

- Проведены числовые эксперименты для оценки полученных в диссертации результатов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. В результате исследований сформулирована задача оптимизации распределения ресурсов для полностью оптических сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания, основанных на принципах, исключающих применение буферных накопителей на опорных узлах сети.

2. Разработана единая информационная модель для полностью оптических транспортных сетей, отличающаяся от известных моделей возможностью сохранения и обработки данных, как о сетях с коммутацией длин волн, так и о сетях с групповой коммутацией пакетов. Показано, что для описания сетей с разными технологиями коммутации может использоваться единый набор характеристик качества обслуживания. При этом различия заключаются в числовых значениях этих характеристик.

3. Разработанные в диссертации аналитические модели, описывающие функционирование граничных и опорных узлов сети, позволили установить, что блокировка запроса на соединение приоритетного класса обслуживания более вероятна из-за отсутствия ресурсов на граничных узлах сети, в то время, как для не приоритетных запросов на соединение отказ в обслуживании более вероятен из-за отсутствия свободных ресурсов на опорных узлах сети.

4. Разработан подход для определения порогового значения коэффициента использования ресурсов, основанный на сегментировании сети. По результатам численных экспериментов показано, что применение предложенной в диссертации методики распределения ресурсов с рассчитанным пороговым значением на 510% повышает уровень использования ресурсов по сравнению с использованием порогового значения, полученного эмпирическим способом, что меняет существовавшее ранее мнение о независимости эффективности распределения ресурсов от выбранного порогового значения.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- Разработка методики, реализуемой в программном комплексе для автоматизации распределения сетевых ресурсов.

- Разработка аналитических моделей для оценки качества работы программного комплекса, реализующего разработанную методику.

- Разработка программы испытаний для программного комплекса, реализующего разработанную методику.

Структура диссертационной работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав,

4.6 Выводы

1. Проведение первого этапа испытаний без использования оптимизатора ресурсов позволило провести анализ влияния нагрузочных параметров на уровень использования сетевых ресурсов и уровень блокировки поступающих запросов на соединение. На основании проведенного анализа было выбрано эмпирическое пороговое значение коэффициента использования ресурсов сети. Эмпирическое пороговое значение равно 0,6.

2. На основании подхода, предложенного в предыдущей главе, проведен расчет порогового значения коэффициента использования ресурсов сети. Рассчитанное пороговое значение коэффициента использования ресурсов равно 0,66.

3. Проведение второго этапа испытаний с использованием оптимизатора ресурсов позволило проанализировать эффективность работы оптимизатора ресурсов. В результате установлено, что использование оптимизатора ресурсов способствует равномерности распределения нагрузки по линиям связи и уменьшению вероятности блокировки запросов на соединение для всех СоБ.

4. Результаты числовых экспериментов показывают, что использование порогового значения коэффициента использования ресурсов сети, полученного с использованием предложенного подхода, обеспечивает уменьшение частоты использования оптимизатора ресурсов. Этот результат, согласно материалам главы 3, свидетельствует о лучшей эффективности работы оптимизатора ресурсов с рассчитанным пороговым значением коэффициента использования сетевых ресурсов.

5. Кроме своего основного предназначения оптимизатор ресурсов может использоваться в качестве инструмента для выявления узких мест сети.

6. Использование оптимизатора ресурсов позволяет сократить сроки оптимизации оптических путей, повысить эффективность использования имеющихся ресурсов, снизить нагрузку па службу эксплуатации сети.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе рассмотрены принципы функционирования полностью оптических транспортных сетей со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. Были определены функции различных типов узлов сети, сформулированы правила включения оптических путей и ограничения на непрерывность и раздельность длины волны. Анализ существующих методов трафик инжиниринга, а также обзор программных комплексов, предназначенных для проведения распределения ресурсов, показал, что в настоящее время не существует готовых решений для проведения оптимизации использования ресурсов в рассматриваемых сетях.

В диссертации получены следующие результаты:

1. Произведена постановка задачи распределения ресурсов в оптических транспортных сетях со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. В ходе постановки задачи было определено, что ресурсами в рассматриваемых сетях являются длины волн, организованные между соседними узлами сети.

2. До разработки новой методики были сформулированы функциональные и технические требования. Функциональные требования позволяют учитывать описанные в главе 1 особенности рассматриваемых сетей, такие как наличие различных типов узлов в сети, ограничения, накладываемые на создание оптического пути, и наличие различных СоБ, передаваемых через сеть. В технических требованиях определены пороговые параметры производительности программной реализации и дополнительные функции, повышающие удобство использования методики.

3. На основании требований была разработана методика распределения ресурсов в оптической сети со спектральным разделением и поддержкой классов обслуживания. Методика представляет собой набор увязанных процедур. Разработка методики и ее процедур производилась с использованием процессно-ориентированного подхода и использованием стандартных инструментов, таких как язык иМЬ и нотация ВРМИ.

4. Опираясь на принципы функционирования рассматриваемых сетей, была разработана информационная модель данных, состоящая из шести классов объектов, связанных между собой, позволяющих полностью описать рассматриваемые сети.

5. Проведенный анализ технической реализации позволил произвести декомпозицию программных модулей, составить аппаратные требования и разработать общую архитектуру программной реализации предложенной методики распределения ресурсов.

6. Одним из входных параметров предложенной методики является пороговое значение коэффициента использования ресурсов сети. Выбор оптимального значения этого параметра позволяет повысить эффективность использования предлагаемой методики. В диссертации предложен подход определения оптимального значения порогового значения коэффициента использования ресурсов сети, основанного на усреднении коэффициентов использования ресурсов отдельных узлов сети или отдельных сегментов сети.

7. Использование предложенного подхода потребовало разработки аналитических моделей функционирование граничных и опорных ОХС. Используя мультисервисные модели Эпгсета, были получены и решены системы уравнений глобального баланса для обоих типов сетевых узлов. Решение СУГБ позволило провести анализ ВВХ узлов сети. В результате анализа были выявлены следующие функциональные особенности рассматриваемых сетей:

- Коэффициент использования ресурсов в большей степени определяется коэффициентами использования ресурсов граничных ОХС сети.

- Размер буферных накопителей граничных ОХС влияет на вероятность блокировки запросов на соединение и не влияет на уровень использования ресурсов ОХС.

- Использование буферных накопителей на граничных ОХС позволяет производить независимую передачу трафика различных СоБ.

- Вероятность блокировки запроса на соединение к-го класса обслуживания на опорном ОХС определяется количеством всех обслуживаемых соединений к,к + \,.,К классов обслуживания.

- Отсутствие буферных накопителей на опорных узлах сети может быть компенсировано с помощью равномерного распределения опт ических путей по имеющейся топологии сет и.

8. Для оценки эффективности работы предлагаемой методики разработана программа испытаний, состоящая из двух этапов. На первом этапе проведена оценка эффективности работы разработанной методики. На втором этапе проверена эффективность использования предложенного подхода определения порогового значения коэффициента использования ресурсов в сравнении с пороговыми значениями, полученными эмпирическим путем.

9. На основе диссертационных исследований разработано полное техническое описание, необходимое для создания программной реализации разработанной методики распределения ресурсов. Программный комплекс сможет позволить решать все рассмотренные задачи, предоставляя его пользователям:

- Получать статистическую информацию о состоянии ресурсов сети.

- Проводить оптимизацию ресурсов сети в ходе ее эксплуатации.

- Проводить анализ с целыо выявления узких мест сети.

Кроме того, разработка и внедрение программного комплекса будет приводить к снижению нагрузки на службы эксплуатации сети и уменьшения влияния человеческого фактора, путем автоматизации процессов, требующих повторения однообразных операции.

1. Алексеев Е.Б. Принципы построения и технической эксплуатации фотонных сетей связи. Учебное пособие ИПК при МТУСИ. М.: ЗАО «Информсвязьиздат», 2000. 69 с.

2. Андронов С. О структуре и свойствах современных пакетных сетей. //Jet Info. 1999. №6. С. 2-12.

3. Башарин Г.П. Лекции по математической теории телетрафика: Учеб. пособие. М.: РУДН, 2004. 186 с.

4. Башарин Г.П., Ефимушкин A.B. Вероятностная модель блокировок в волоконно-оптических сетях с ограниченной конверсией в узлах коммутации. // 37 Всеросс. науч. конф. по проблемам математики, информатики, физики. 2001. С.5-14.

5. Башарин Г.П., Ефимушкин A.B. Анализ блокировок коммутатора оптической сети с коммутацией пакетов // М.: Электросвязь. 2007. №8. С.8-11.

6. Башарин Г.П., Савочкин Е.А. Анализ пропускной способности линейного фрагмента оптической сети с маршрутизацией по длине волны // Электросвязь. 2005. №5. С.48-52.

7. Бородихин М.Г. Исследование методов оптимального проектирования оптической сети WDM при статическом варианте трафика: дис. . канд. техн. наук. Новосибирск, 2009. 150 с.

8. Вегешна Шринивас. Качество обслуживания в сетях IP: Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003. 368 с.

9. Вербовецкий A.A. Основы проектирования цифровых оптических систем и се геи связи. М.: Алекс-Верб, 2004. 222 с.

10. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 512 с.

11. Гауэр Дж. Оптические системы связи / под ред. А.И. Ларкина. М.: Радио и связь, 1989. 504 с.

12. Гордиенко В.Н., Алексеев Е.Б., Крухмалев В.В. Проектирование и техническая эксплуатация цифровых телекоммуникационных систем и сетей: Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2008. 392 с.

13. Гринфилд Девид. Оптические сети. Киев: ТИД «ДС», 2002. 256 с.

14. Гроднев И.И. Волоконно-оптические линии связи: 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1990. 224 с.

15. Губарь Ю.В. Введение в математическое программирование: Курс лекций Электронный ресурс. // Интернет университет информационных технологий. URL: http://www.intuit.ru/department/mathematics/mathprog/.

16. Деарт ВЛО. Мультисервисные сети связи. Транспортные сети и сети доступа. М.: Иисвязьиздат, 2007. 166 с.

17. Дынкин Е.Б., Юшкевич A.A. Управляемые марковские процессы и их приложения. М.: Наука, 1975. 340 с.

18. Ефимушкин A.B. Подходы к анализу вероятностно-временных характеристик коммутатора оптической сети с коммутацией пакетов // В сб.: Труды Московского технического университета связи и информатики. М.: ИД Медиа Паблишер, 2008. Т1. С. 118-124.

19. Ефимушкин В.А., Савандюков И.М. Задачи распределения ресурсов в сетях с волновым уплотнением. // Технологии информационного общества: Тезисы докладов московской отраслевой научно-технической конференции. 2007. С. 13-14.

20. Ефимушкин В.А., Савандюков И.М. Планирование ресурсов в сетях WDM. // Электросвязь. 2008. №1. С.45-48.

21. Ефимушкин В.А., Савандюков И.М. Распределение ресурсов в оптических транспортных сетях: Учебное пособие. М.:ЦНИИС, 2010. 50 с.

22. ИТ сервис-менеджмент. Введение / под. ред. Потоцкого М.Ю., Григорьева М.А.; перевод с англ. «IT Expert». М.: IT Expert, 2003. 228 с. ISBN 90-77212-15-9.

23. Клейнрок Jl. Теория массового обслуживания / пер. И.И. Грушко; ред. В.И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. 432 с.

24. Коваленко О.Н. Совершенствование метода оперативного распределения пропускной способности каналов мультисервисной сети с целью повышения эффективности их использования: дис. . канд. техн. наук. Новосибирск, 2009. 155 с.

25. Компоненты DWDM-систем и их характеристики // Lightwave Russian Edition. 2005. №2. С. 50-56.

26. Корнышев Ю.Н., Пшеничников А.П., ХаркевичА.Д. Теория телетрафика. М.: Радио и связь, 1996. 270 с.

27. Костров В.О. Разработка метода расчета пропускной способности мультисервисных сетей связи с дифференцированным обслуживанием потоков сообщений: дис. . канд. техн. наук. М., 2003. 236 с.

28. Кох Р., Яновский Г. Эволюция и конвергенция в электросвязи. М.: Радио и связь, 2001. 280 с.

29. Кучерявый А.Е., Станкевич A.A. Имитационная дисциплина обслуживания для систем с очередями // Электросвязь. 2005. №8. С.24-26.

30. Лагутин B.C., Степанов С.Н. Телетрафик мультисервисных сетей связи. М.: Радио и связь, 2000. 320 с.

31. Ларман Крэг. Применение UML и шаблонов проектирования: 2-е изд. М.: Вильяме, 2004. 624 с.

32. Леоненков A.B. Нотация и семантика языка UML: Курс лекций Электронный ресурс. // Интернет университет информационных технологий. URL: http://www.intuit.ru/department/pl/umlbasics/.

33. Лестер Патрик. Алгоритм А* для новичков. Электронный ресурс. // URL: http://www.policyalmanac.org/games/aStarTutorialrus.htm.

34. Меккель A.M. Полностью оптическая транспортная сеть. М.: ЦНИИС, 2008. 104 с.

35. Мультисервисные ATM-сети / Денисова Т.Б., Лихтциндер Б.Я., Назаров А.Н., Симонов М.В., Фомичев С.М. М.: Эко-Трендз, 2005. 320 с.

36. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей: изд. 3-е, исправленное. М.: Комкнига, 2007. 192 с.

37. Назаров А.Н. ATM: Модели и методы расчета структурно-сетевых параметров сетей М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 256 с.

38. Наний O.E. Основы технологии спектрального мультиплексирования каналов передачи // Lightwave Russian Edition. 2004. №2. С. 47-52.

39. Наумов В.А., Добровольская II.Ф. Минимизация загрузки в оптических сетях с маршрутизацией по длине волны // Вестник РУДН. 2002. №1. С. 34-39. (Серия прикладная и компьютерная математика).

40. Наумов В.А., Самуйлов К.Е., Яркин Н.В. Теория телетрафика мультисервисных сетей. М.: РУДН, 2007. 191 с.

41. Нейман В.И. Структура систем распределения информации: 2-е изд. М.: Радио и связь, 1983. 264 с.

42. Нейман В.И., Селезнев Д.А. Дальнейшая интеграция сетей и задачи обеспечения качества телефонной связи // Электросвязь. 2007. №9. С. 2-8.

43. ПегесВ.А. Качество обслуживания в сетях связи. Обзор рекомендаций МСЭ-Т // Сети и системы связи. №3. 1999. С.59-69.

44. Олифер В.Г., Олифср H.A. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. Учебник для вузов: 3-е изд. СПб.: Питер, 2006. 958 с.

45. ОСТ 45.190-2001. Системы передачи волоконно-оптические. Стыки оптические. Термины и определения. Введ. 2002-08-01. - М.: Изд-во стандартов, 2002. - 15 с.

46. Портенко H.H., Скороход A.B., Шуренков В.М. Марковские процессы. // Итоги науки и техн. Соврем, пробл. матем. Фундам. направления. ВИНИТИ, 1989. 46/2. С. 5-248.

47. Проектирование и техническая эксплуатация цифровых телекоммуникационных систем и сетей / Алексеев Е.Б., Гордиенко В.Н., Крухмалев В.В., Моченов А.Д., Тверецкий М.С. М.: Горячая линия Телеком, 2008. 392 с.

48. РД 45.286-2002. Аппаратура волоконно-оптической системы передачи со спектральным разделением. Технические требования. -Введ. 2002-12-01. -М.: Изд-во стандартов, 2002. 18 с.

49. Рихтер К. Динамические задачи дискретной оптимизации: Пер. с нем. C.JI. Печерского под ред. A.A. Корбута. М.: Радио и связь, 1985. 136 с.

50. Ромашкова О.Н. Обработка пакетной нагрузки информационной сетей. М.: МИИТ, 2001. 196 с.

51. Савандюков И.М. Особенности распределения ресурсов пакетных оптических транспортных сетей с волновым уплотнением // Труды московского технического университета связи и информатики. М., 2008. Т1. С. 402-406.

52. Савандюков И.М. Метод оптимизации ресурсов в оптических сетях с волновым уплотнением // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. 2009. №4. С. 32-35.

53. Савандюков И.М. Распределение ресурсов в оптических сетях с групповой коммутацией пакетов // Фотонэкспресс. 2010. №7 (87). С. 44-47.

54. Савандюков И.М. Коммутационное оборудование на элементах Бенеша для полностью оптических сетей // Научные труды ФГУП ЦНИИС: Сб. статей. -М.: ЦНИИС, 2011. С. 102-106.

55. Савандюков И.М. Качество обслуживания в сетях со спектральным разделением // Научные труды ФГУП ЦНИИС: Сб. статей. М.: ЦНИИС, 2011. С. 304-308.

56. Савандюков И.М. Исследование архитектурных особенностей и разработка методов маршрутизации и назначения длин волн в сетях WDM // Магистерская диссертация / МТУ СИ, рук. Ефимушкин В. А. М., 2007. 148 с.

57. Савочкин Е.А. Вероятностный анализ производительности оптических сетей с маршрутизацией по длине волны: дис. . канд. техн. наук. М., 2005. 81 с.

58. Салифов И.И. Оценка узловой задержки в оптических системах спектрального уплотнения каналов (WDM) магистральных сетей // T-Comm. Телекоммуникации и транспорт. 2009. №5. С. 22-24.

59. Самуйлов К.Е., Чукарин A.B., Яркин Н.В. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями. М.: Альпина Паблишерз. 2009. 442 с.

60. Семенов Ю.В. Проектирование сетей связи следующего поколения. Спб.: Наука и Техника, 2005. 240 с.

61. Скляров O.K. Волоконно-оптические сети и системы связи. М: Солон-пресс, 2004. 272 с.

62. Соколов H.A. Процессы конвергенции, интеграции и консолидации в современной телекоммуникационной системе // Connect! Мир связи. 2007. №10. С.78-82.

63. Степанов С.Н. Основы телетрафика мультисервисных сетей. М.: Эко-Трендз, 2010. 392 с.

64. Степанов С.Н., Иверсен В.Б. Способы уменьшения объема вычислений при расчете моделей систем связи с потерями, основанные на игнорировании маловероятных событий. // Проблемы передачи информации. 2001. 37/3. С. 82-95.

65. Сычев К.И. Многокритериальное проектирование мультисервисных сетей связи. СПб.: Изд-во Полите, ун-та, 2008. 272 с.

66. Фрэнк Говард, Ивэн Т. Фриш. Сеть, связь и потоки / Перевод с англ.; Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Связь, 1978. 448 с.

67. Хелеби Сэм. Принципы маршрутизации в Internet: 2-е изд. М.: Вильяме, 2001.404 с.

68. Шнепс-Шнеппе М.А. Системы распределения информации. Методы расчета. М.: Связь, 1979. 342 с.

69. Яновский Г.Г. IP Multimedia Subsystem: принципы, стандарты и архитектура // Вестник связи. №3. 2006. С.71-76.

70. Алгоритм поиска А*. Электронный ресурс. // Википедия. Свободная энциклопедия. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ /АлгоритмпоискаА*.

71. Alwayn Vivek. Optical network design and implementation. Indianapolis: Cisco press, 2004. 840 p.

72. Anttalainen Tarmo. Introduction to telecommunications network engineering: 2nd ed. Boston: Artech house, 2003. 395p.

73. Baroni Stefano, Bayvel Polina. Wavelength requirements in arbitrarily connccted wavelength // Journal of Lightwave Technology. 1997. Vol.15, Issue 2. P.242-251.

74. Bates Regis.J. Broadband telecommunications handbook: 2nd ed. New York: McGraw-Hill telecommunications, 2002. 590 p.

75. Bates Regis.J. Optical switching and networking handbook. New York: McGraw-Hill telecommunications, 2001. 321 p.

76. Business process modeling notation (BPMN) Электронный ресурс. // Business Process Management Initiative, Object Management Group. Version 1.2. URL: http://www.omg.org/spec/BPMN/L2/PDF/.

77. Chan Kit-Man, YumT.P. Analysis of least congested path routing in

78. WDM lightwave networks // INFOCOM'94. Networking for global thcommunications. 13ш proceedings IEEE. 1994. Vol.2. P.962-969.

79. Direct routing: algorithms and complexity. Costas Busch, Malik Magdon-Ismail, Marios Mavronicolas, Paul Spirakis. // Algorithmica. 2006. №1 (45). P. 45-68.

80. ETSI Technical Report ETR 085. Transmission and Multiplexing (TM); Generic functional architecture of transport network. Sophia Antipolis, 1993.40 p.

81. ETSI Technical Report TR 101681-1 v. 1.1.1 Transmission and multiplexing (TM); Terms and definitions in transport networks; Part 1 : Core network. Sophia Antipolis, 1999. 50 p.

82. ETSI Technical Specification TS 101791 v. 1.3.1 Transmission and multiplexing (TM); Dense wavelength division multiplexing devices;

83. Common requirements and conformance testing. Sophia Antipolis, 2004. 15 p.

84. Fiche Georges, Hebuterne Gerard. Communicating systems & networks. Traffic & performance. London: Kogan Page, 2004. 545 p.

85. GB921. Enhanced telecom operations map (eTOM): The business process framework: For the information and communications services industry: Release 7.1 / TeleManagement Forum. Instead of Realese 7.0; institute from 01.2007. Morristown?., 2007. 73 p.

86. GB 929. Telecom application map: The OSS system landscape Release 1.0 / TeleManagement Forum. Institute from 05.2005. Morristown?., 2005. 73 p.

87. Gee-Kung Chung, Sato K.-I., Hunter D.K. Guest editorial optical network // Journal of Lightwave Technology. 2000. Vol.18, Issue 12. P. 1603-1605.

88. Graph problems arising from wavelength-routing in all-optical networks. / Bruno Beauquier, Jean-Claude Bermond, Luisa Gargano, Pavol Hell, Stephane Perennes, Ugo Vaccaro. Электронный ресурс. // URL: http://ipdps.cc.gatech.edu/1997/wocs/beauquie.pdf.

89. Hrasnica Halid, Haidine Abdelfatteh, Lehnert Ralf. Broadband powerline communications networks. Network design. Chichester: John Wiley & Sons, 2004. 292 p.

90. ITU-T Recommendation G.692: Optical interfaces for multichannel systems with optical amplifiers. Institute from 10.1998. Geneva, 1998. 41 p.

91. ITU-T Recommendation G.694.1: Spectral grids for WDM applications: DWDM frequency grid. Institute from 06.2002. Geneva, 2002. 14 p.

92. ITU-T Recommendation G.694.2: Spectral grids for WDM applications: С WDM wavelength grid. Institute from 12.2003. Geneva, 2003. 12 p.

93. ITU-T Recommendation G.805: Generic functional architecture of transport networks. Institute from 11.1995. Geneva, 1995. 45 p.

94. ITU-T Recommendation G.872: Architecture of optical transport networks. Institute from 02.1999. Geneva, 1999. 37 p.

95. ITU-T Recommendation Y.1541: Network performance objectives for IP-based services. Institute from 02.2006. Geneva, 2006. 45 p.

96. Jason P. Jue, Vinod M. Vokkarane. Optical burst switched networks. Boston: Springer, 2005. 166 p.

97. Karasan E., Ayanoglu E. Effects of wavelength routing and selection algorithms on wavelength conversion gain in WDM optical networks. // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1998. Vol.6, Issue 2. P. 186196.

98. Ling Li, A.K. Somani. Dynamic wavelength routing using congestion and neighborhood information // IEEE/ACM Transactions on Networking. 1999. Vol.7, Issue 5. P. 779-786.

99. Mario Marschese. QoS over heterogeneous networks. Chichester: John Wiley & Sons, 2007. 330 p.

100. Mukherjee Biswanath. Optical communication networks. New York: McGraw-Hill, 1997. 604 p.

101. Oracle communications network intelligence 3.2: User guide / Oracle Corparation. Redwood Shores?., 2008. 148 p.

102. Oracle database installation guide: 10g Release 2 for Solaris operating system (SPARC 64-bit) / Oracle Corparation. Redwood Shores?., 2005. 182 p.

103. Phuritatkul Jumpot, YushengJi. Resource allocation algorithms for controllable service differentiation in optical burst switching networks. // IEICE Transaction on Communication. 2005. Vol. 88-B, N4. P. 14241431.

104. Practical intranet development / J.Colby, G. Downes-Powell, J.Haas, etc.. Birmingham: Glasshaus, 2003. 358 p.

105. Project 709. Planning of full optical network: Deliverable 2. Basic factors influencing optical networks Электронный ресурс. // Eurescom. URL: http://www.eurescom.de/~pub-deliverables/P700-series/P709/D2.

106. Quality of service in optical burst switched networks / Kee Chaing Chua, Mahan Gurusamy, Yong Liu, Minh Hoang Phung. Boston: Springer, 2007. 205 p.

107. Ramamurthy Byrav, Mukherjee Biswanath. Wavelength conversion in WDM networking // IEEE Journal on selected areas in communications. 1998. Vol.16, Issue 7. P. 1061-1073.

108. Ramamurthy S. Optical design of WDM network architectures: dis. . Ph.D. Davis, 1998. 172 p.

109. Ramaswami R., Sasaki G.H. Multiwavelength optical networks with limited wavelength conversion. // Proc., IEEE INFOCOM '97. Kobe, Japan, April 1997. P. 489-498.

110. RFC 2205. Resource ReSerVation Protocol (RSVP). Version 1, Functional Specification. / R. Braden, L. Zhang , S. Berson, S. Herzog, S. Jamin. Электронный ресурс. // URL: http://webee.technion.ac.i1/labs/comnet/netcourse/CIE//RFC/Orig/ /rfc2205.txt.

111. Rouskas George N. Routing and wavelength assignment in optical WDM networks // Wiley Encyclopedia of Telecommunications. Chichester: John Wiley & Sons, 2003. Vol.4. P. 2097-2105.

112. Sharma Vishal, Varvarigos Emmanouel A. Limited wavelength translation in all-optical WDM mesh networks. Электронный ресурс. // URL: http://www.ceid.upatras.gr/faculty/manos/papers//infocom98.pdf

113. Stout Brian. Smart moves: Intelligent path finding. / перевод с англ. Максим Каменский Электронный ресурс. // URL: http://algolist.manual.rU/games//smartmove.php#astar.

114. Stern Thomas Е., Ellinas Georgios, Bala Krisha. Multiwavelength optical networks: Architectures, design and control: 2nd ed. New York: Cambridge University Press, 2009. 766 p.

115. Subramaniam Suresh, Azizoglu Murat, SomaniArun K. All-optical networks with sparse wavelength conversion // IEEE/ACM Transactions on Networking. Aug. 1996. vol. 4. P. 544-557.

116. Subramanian Shyam, Muthukumar Venkatesan. Alternative path routing algorithm for traffic engineering in the internet Электронный ресурс. // URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi:= 10.1.1.108.4966&rep=rep 1 &type=pdf.

117. Tekiner F., Ghassemlooy Z., Srikanth T.R. Comparison of the Q-routing and shortest path routing algorithms Электронный ресурс. // URL: http://www.star.uclan.ac.Uk//~ft/papers/FiratTekinerPGNET04.pdf.

118. Telcordia Granite inventory release 7: Technical overview / Telcordia Technologies Inc. Manchester, 2009. 115 p.

119. Wandl. General user guide v.5.3: For NPAT & IP/MPLSView / Wandl Inc. Piscataway?., 2008. 210 p.

120. Zang Hui, Jue Jason P., Biswanath Mukherjee. A review of routing and wavelength assignment approaches for wavelength-routed optical WDM networks // SPIE Optical Networks Magazine. 2000. Vol.1, №1 P. 47-60.

121. Zhang Xijun, Qiao Chunming. Wavelength assignment for dynamic traffic in multi-fiber WDM networks. Электронный ресурс. // URL: http://citescerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=l 0.1.1,40.772&rep=r epl&type=pdf.

122. Zhu Yuhong, Perros Harry G., Rouskas George N. A path decomposition approach for computing blocking probabilities in wavelength-routing networks // IEEE/ACM Transactions on networking 2000. Vol.8, Issue 6. P. 747-762.