автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.13, диссертация на тему:Исследование сетевых моделей баз данных эксплуатационного управления сетью связи

ии^4Т87Э1 -у

на правах рукописи БЫЧКОВ Игорь Дмитриевич

ИССЛЕДОВАНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ БАЗ ДАННЫХ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ

СЕТЬЮ СВЯЗИ

Специальность 05.13.13 - Телекоммуникационные системы и компьютерные сети

- 1 ОПТ 2009

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2009

003478791

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича.

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Б.С. Гольдштейн.

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

профессор Г.Г. Яновский; кандидат технических наук, А.Л. Суховицкий.

Ведущая организация - Северо-Западный филиал ОАО

«ГИПРОСВЯЗЬ», Санкт-Петербург.

Защита состоится «¿ЦС» антября в часов на заседании

диссертационного совета Д 219.004.02 при Санкт-Петербургском Государственном Университете Телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 61.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный печатью учреждения, просим направлять по вышеуказанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного Совета.

Автореферат разослан « » 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета, кандидат технических наук, ^ у

доцент ^ ВХ Харитонов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Возникновение мультисервисных сетей связи, совпавшее по времени с началом либерализации телекоммуникационного рынка в 1990-е годы, привело к заметному усложнению систем эксплуатационного управления и к возникновению специализированных компаний - разработчиков отдельных систем технического учета (Inventory) и подготовки/предоставления услуги (Service Provisioning), а также других компонентов OSS (Operation Support System), чьи продукты сегодня работают у Операторов связи по всему миру. Более того, по мере усложнения компонентов OSS и их территориального и функционального распределения увеличиваются и затраты на интеграцию этих компонентов в единую информационную систему Оператора. Основой такой интеграции OSS становятся системы баз данных эксплуатационного управления, во взаимодействии с которыми функционируют другие модули OSS/BSS (Operation Support System/Business Support System).

В связи с этим возникла потребность научного анализа методов и моделей построения баз данных услуг, ресурсов и других активов Оператора, как и потребность решения методологических и технических вопросов построения эффективной сетевой архитектуры баз данных. Одной из составных частей этого анализа является настоящая диссертация.

Развитию теории управления сетями связи и централизации технической эксплуатации ТфОП посвящено множество работ, среди которых следует выделить полученные в недавнем прошлом результаты ученых - сотрудников ЛОНИИС, включая Л.Б. Маримонта, В.Л. Морева, Я.Г. Кобленца, и работы последнего времени, проводимые также в Санкт-Петербурге, но уже в СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича под руководством проф. A.A. Костина, работы проф. В.А. Нетеса, исследования, проводимые в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУ СИ. Имеются близкие к тематике этой диссертации результаты теории баз данных, рекомендующие рассматривать в качестве целевой функции максимизацию доступа к локальным базам данных, оптимизацию построения распределенных баз данных с целью сокращения времени поиска при ограниченном объеме памяти. Однако от намерения использовать эти существующие наработки пришлось отказаться из-за того, что ограничение объема памяти перестает играть сколь-нибудь существенную роль при проектировании сетевой архитектуры баз данных OSS. С другой стороны, начинают приобретать все большее значение ВВХ - вероятностно-временные характеристики OSS в реальном времени.

В недавнем прошлом работу системы Service Provisioning и, тем более, Inventory вряд ли можно было отнести к работе в реальном времени. Процессы технического учета касались прежде всего оборудования Оператора связи, которое вводилось в базы данных преимущественно вручную и, поэтому, выполнялись, в лучшем случае, в квазиреальном масштабе времени. Это и сегодня так в отношении традиционных телефонных услуг. Но для современных телекоммуникационных технологий конвергенции мобильной и фиксированной связи дело обстоит совсем не так: измеряемые в сотнях, а то и в десятках миллисекунд задержки для Service Provisioning новых инфокоммуникационных услуг определяют выполнение или невыполнение SLA (Service Level Agreement), а следовательно - эффективность функционирования сети Оператора связи и его конкурентоспособность на сегодняшнем и завтрашнем телекоммуникационном рынке.

В диссертационной работе рассматриваются модели баз данных OSS/BSS, их вероятностно-временные характеристики и стратегия построения эффективной сетевой архитектуры репликационных баз данных эксплуатационного управления сети связи при работе в реальном времени.

Объектом исследования являются сетевые базы данных эксплуатационного управления в OSS/BSS Оператора связи.

Предмет исследования - вероятностно-временные характеристики (ВВХ) разных сетевых архитектур баз данных эксплуатационного управления Оператора связи, влияющих на качество обслуживания абонентов.

Цель работы и задачи исследования. Цель работы заключается в разработке модели баз данных для поддержки эксплуатационного управления сетями связи, в исследовании ВВХ и стратегии построения сетевой архитектуры репликационных баз данных OSS сети связи.

Отсюда вытекает актуальность следующих решаемых в диссертационной работе задач, соответствующих сформулированной выше цели исследования:

1. Формализовать подходы к архитектуре баз данных OSS/BSS с учетом географического и функционального распределения источников обращений к ним в сети связи.

2. Разработать математическую модель для трех вариантов архитектуры баз данных OSS/BSS - централизованной, репликационной и частично репликационной.

3. Получить аналитические оценки ВВХ обслуживания обращений (запросов и обновлений) к централизованной базе данных С^Б/ВБЗ.

4. Получить аналитические оценки ВВХ обслуживания обращений к репликационным базам данных ОББ/ВЗБ.

5. Получить аналитические оценки ВВХ обслуживания обращений к частично репликационным базам данных ОБЗ/ВБЗ.

6. Выполнить сравнительный анализ ВВХ трех разных вариантов архитектуры баз данных ОЗБ/ВЗБ.

7. Разработать рекомендации по выбору эффективной стратегии организации баз данных ОЗБ/ВЗБ и провести экспериментальную проверку эти рекомендаций.

Методы исследования. В качестве основных методов анализа в диссертационной работе выбраны методы теории массового обслуживания, математические методы исследования операций.

Достоверность результатов. Достоверность результатов подтверждается корректной постановкой задачи, применением строгого математического аппарата, формулировок выводов, адекватностью применяемых моделей баз данных и результатами экспериментальной проверки базирующихся на этих моделях инженерных решений.

Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы заключается в формализованном подходе к архитектурам баз данных ОЗБ/ВЗБ с учетом географического и функционального распределения источников обращений к ним, в разработке математических моделей для трех вариантов архитектуры баз данных ОЗЗ/ВБЗ; в получении аналитических оценок ВВХ обслуживания обращений к трем разным вариантам архитектуры баз данных ОЗЗ/ВББ; в инженерных рекомендациях по синтезу эффективной стратегии организации баз данных ОЗБ/ВЗБ.

Личный вклад. Все результаты, составляющие содержание диссертационной работы, получены автором самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы проектными организациями при разработке проектов баз данных ОББ/ВЗБ телекоммуникационных сетей; межрегиональными компаниями ОАО «Связьинвест» и другими Операторами связи при организации, модификации существующей архитектуры баз данных или при выборе интегрированных систем ОЗБ/ВЗБ, научно-техническими центрами, занимающимися разработкой подсистем ОБЗ/ВЗЗ.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались, обсуждались и были одобрены на ежегодных научно-технических конференциях аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2004 -2009 годах, на заседаниях кафедры систем коммутации и распределения информации, на постоянно действующем научном семинаре по телетрафику под руководством проф. Г.Г. Яновского, на ежегодных научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича в 2005 - 2009 годах.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе, 4 статьи в журналах из перечня, рекомендованного ВАК РФ для публикации результатов диссертационных исследований. Основные положения, выносимые на защиту:

• математическая модель централизованной базы данных технического учета,

• математическая модель репликационной базы данных технического учета,

• математическая модель частично репликационной базы данных OSS/BSS,

• аналитические оценки ВВХ обслуживания обращений к трем разным вариантам архитектуры баз данных OSS/BSS,

• рекомендации по синтезу эффективной стратегии организации баз данных OSS/BSS.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 137 страниц машинописного текста, 18 рисунков и 3 таблицы. Список литературы включает в себя 148 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснован выбор темы диссертации, ее актуальность, новизна, сформулированы цель и задачи работы, перечислены основные научные результаты диссертации, определены практическая ценность и область применения результатов, приведены сведения об апробации работы, представлены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматривается эволюция эксплуатационного управления за последние 20 лет, освещен вопрос стандартизации в области технической эксплуатации телекоммуникационных систем и сетей. Проведен анализ рекомендаций Международного союза электросвязи ITU-T (International Telecommunication Union) и Европейского института

стандартизации электросвязи ETSI (Europe Telecommunication Standardization Institute). Рассмотрена также деятельность некоммерческого форума TeleManagement Forum и его концепция NGOSS (New Generation Operations System and Software).

Анализ тенденций развития систем эксплуатационного управления показывает, что возникновение мультисервисных сетей связи, совпавшее по времени с началом либерализации телекоммуникационного рынка, привело к резкому усложнению систем эксплуатационного управления и к увеличению затрат на интеграцию компонентов OSS/BSS в единую информационную систему Оператора. Выявлено также, что основой интеграции OSS становятся системы технического учета, на которых развиваются другие функциональные модули OSS/BSS и которые обеспечивают высокую степень интеграции и возможности перехода к NGN/IMS (Next Generation Network/IP Multimedia Subsystem).

Далее в первой главе рассмотрен важный инструмент повышения доступности и надежности хранения данных - репликация (копирование, тиражирование). Несколько более формально репликация данных означает, что поддерживается несколько одинаковых копий реляционной таблицы R, каждая из которых хранится в своем узле. Благодаря этому, когда в одном из узлов, в которых имеется таблица R, возникает отказ, таблицу можно получить с другого узла, и система сможет продолжать любой процесс, в котором участвует R.

Возможные преимущества использования репликации сводятся к двум следующим аспектам:

• снижение задержек процессов взаимодействия с базами данных OSS, связанные со временами установления связи и передачи данных;

• экономия стоимости оборудования и каналов передачи данных, связанная с тем, что благодаря локальному доступу к необходимым данным о сетевых ресурсах уменьшаются затраты на передачу информации из других регионов, возрастающие с увеличением числа приложений OSS, а также уменьшается общий объем в байтах обращений каждого из приложений OSS.

В первой главе показано также, что в условиях практического отсутствия необходимых научно обоснованных результатов требуется разработка моделей сетевой архитектуры баз данных OSS и их аналитическое исследование, обоснована важность исследования вероятностно-

временных характеристик баз данных OSS, сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена построению математических моделей баз данных.

В разделе 2.1 построена функциональная модель, отображающая распределенные базы данных информационной поддержки OSS, вероятностно-временные характеристики которых для централизованной, репликационной и частично репликационной конфигурации рассмотрены в этой главе.

В функциональной модели представлены базы данных и модули систем OSS/BSS.

Базы данных в этой модели учитывают факторы географического распределения по регионам и/или функционального распределения в зависимости от назначения хранимой в базах информации. Клиенты баз данных - приложения OSS/BSS, - в свою очередь, тоже могут быть географически распределены и выполнять специфические функции.

В разделах 2.2 и 2.3 исследуется структура централизованной и репликационных баз данных OSS и дается обоснование представленной далее математической модели массового обслуживания M/G/1.

Централизованная архитектура баз данных представляет собой архитектуру, в которой используется одна база данных, находящаяся в центральном регионе. Все приложения OSS/BSS центрального и других регионов направляют запросы данных технического учета непосредственно к центральной базе данных.

Под регионом может пониматься географическая и функциональная зона Оператора, которая, как правило, имеет внутреннюю сеть передачи данных с высокой связностью и использует для доступа к другим регионам выделенные каналы, туннели и прочие одиночные соединения.

Архитектура репликационных баз данных основывается на том, что кроме центральной базы данных (ЦБД) устанавливаются дополнительные репликационные базы данных (РБД), связанные с ЦБД через выделенные каналы передачи данных. Цель установки таких дополнительных баз состоит, главным образом, в расширении доступности системы и в увеличении ее надежности. Эти репликационные базы составляют множество баз данных OSS сети связи и могут обеспечить функциональные возможности эксплуатационного управления сетями связи МРК.

Репликационные БД можно разделить на два типа - базы со схемой полной и частичной репликации. В схеме полной репликации о каждом объекте имеются как минимум две одинаковые копии данных: одна в центральной базе данных ЦБД и другая (другие) в РБД. В отличие от этого, в схеме частичной репликации только РБД сохраняет полный набор характеристик объекта, тогда как ЦБД сохраняет (копирует) только подмножество таких данных, которые обновляются изредка.

Концепция схемы частичной репликации в системе баз данных OSS должна уменьшить обмен информацией обновления данных о тех характеристиках объекта, которые часто изменяются. Вероятно, будет выгодней сохранять в РБД все данные о характеристиках объекта, включая наиболее часто обновляемые, если эти обновления генерируют приложения OSS в том же самом регионе.

Из функциональной модели следует, что в проведенном в диссертационной работе анализе вероятностно-временных характеристик нет возвращения обращения или ответа в ту же самую базу данных или в тот же канал передачи данных. Например, если обращение не может быть успешно обработано в РБД региона, т.е. нужная информация не находится в этой РБД, то ответ на неудавшееся F-обращение будет маршрутизирован непосредственно к источнику запроса (другой подсистеме OSS) этого региона, а не к РБД. Точно так же, ответы на отправленные G-обращения направляются прямо к источнику запроса.

В скобках заметим, что здесь F-обращения обозначены от слова филиал, а G-обращения - от слова генеральная дирекция, но эти обозначения не более чем условны, а понятия F и G трактуются в диссертационном исследовании гораздо шире.

Поскольку потоки обращений/обновлений в аналитической модели не используют обратной связи или обходных путей, средние значения времени ответа на обращение и реакции на обновление могут быть получены суммированием задержек в каналах передачи данных и БД, а все потоки запросов (обращений и обновлений) в аналитической модели можно считать пуассоновскими. Это дает достаточные основания для того, чтобы использовать в диссертационной работе модели M/G/1.

В параграфе 2.4 анализируются рабочие характеристики централизованных и полностью репликационных баз данных в терминах времени отклика на обращение и на обновление.

Для того чтобы идентифицировать ключевые переменные и получить возможность сравнить вероятностно-временные характеристики реплика-

ционной и централизованной архитектуры базы данных, в пункте 2.4 делаются и обосновываются следующие вполне естественные допущения: каждая из ЦБД и РБД имеет один процессор, отвечающий за обработку как обращений, так и обновлений;

время обработки данных в процессорах баз ЦБД и РБД предполагается незначительным;

моделью канала передачи данных служит очередь FIFO к единственному обслуживающему прибору;

очереди к процессорам и к каналам передачи данных рассматриваются как независимые очереди M/G/1;

на каждое обновление записи базы данных приложение OSS обращается за чтением этой записи в среднем М раз.

Чтобы анализировать рабочие характеристики схем централизованных и репликационных баз данных, необходимо определить ключевые параметры.

Во избежание громоздкой аналитической модели первоначальный анализ выполняется здесь всего для двух регионов, например, для географических образований - центральный регион 1 и периферийный регион 2. Затем показывается, как можно этот анализ обобщить на реальные сети МРК с числом регионов, большим двух. С учетом вышесказанного вводятся следующие обозначения.

Р - доля приложений OSS, которые требуют доступа к БД не своего региона (т.е. оценка вероятности того, что в регионе 2 потребуется взаимодействие с записью БД региона 1), а также доля всех обновлений базы данных OSS, инициированных объектами, которые находятся вне центрального региона,

cg- доля запросов, инициированных в регионе 2 и требующих обращения к объекту, запись о котором хранится в ЦБД,

с/ - доля запросов, инициированных в регионе 2 и требующих обращения к объекту, запись о котором в настоящее время находятся в РБД,

Fu - отношение интенсивности потока обращений к БД к интенсивности потока обновлений записей в БД, т.е. среднее число обращений к БД, приходящихся на одно обновление содержимого БД,

Fr - отношение интенсивности потока обращений к БД к интенсивности потока регистрации новых записей в БД, т.е. среднее число обращений к БД, приходящихся на одну новую запись в БД,

Mq - среднее число обращений к базе данных при одном запросе взаимодействия,

Tq и среднее значение и второй момент распределения времени обработки обращения к БД,

Ти и 7®ц- среднее значение и второй момент распределения времени обработки обновления БД

р - интенсивность нагрузки, обслуживаемой базой данных, Lq - средняя длина сообщения с обращением к БД, в байтах, Lu - средняя длина сообщения об обновлении данных БД, в байтах, Li ~ средняя длина записи данных об объекте при ее загрузке, в байтах,

Sq и ¿2\ - среднее значение и второй момент распределения времени передачи сообщения с обращением к БД или ответного сообщения по каналу передачи данных,

Su и S~2\ - среднее значение и второй момент распределения времени передачи сообщения об обновлении данных в БД по каналу передачи данных.

Sd &2)сг среднее значение и второй момент распределения времени передачи загружаемой записи по каналу передачи данных, т - задержка распространения сигнала.

В параграфах 2.5 и 2.6 представлен анализ схем ВВХ полной репликации и централизованных баз данных OSS.

Для объективности сравнительного анализа сделано предположение, что интенсивность трафика к репликационной БД совпадает с нагрузкой базы данных рс для архитектуры централизованной базы данных. Это предположение позволяет сравнивать две архитектуры в одинаковых условиях.

При заданных нагрузке рс централизованной базы данных, значениях продолжительности обработки Тч и Ти, среднем числе обращений к записи, приходящихся на одно обновление записи Fu, интенсивность потока обращений aq и интенсивность потока обновлений аи в централизованной базе данных составят, соответственно:

-m- ,

т

4 F" (2.1)

au = Fu■ (22)

Соответствующая интенсивность потока обращений, приходящихся на один запрос взаимодействия между репликационными базами данных:

(2.3 )

ас = аа/М,

я •

При заданных формулами (2.1) и (2.2) ад и аи значения интенсивности потока обновлений, исходящих из региона 1 и региона 2, изменяются в соответствии с параметрами трафика Р, сг и с/, что в архитектуре БД с репликацией, в свою очередь, воздействует на трафик к РБД, к ЦБД и в канале передачи данных.

В архитектуре БД с репликацией имеются четыре основных типа запросов взаимодействия, которые сведены в таблицу 2.1.

Тип 1 - запросы, которые приводят к успешным Р-обращениям. Доля таких запросов - с/\

Тип 2 - запросы, которые п риводят к в-обращениям, и, согласно архитектуре с частичной репликацией данных, 1 /Мч из них пересылаются в РБД для дальнейшей обработки. Доля таких запросов - (1-с/)Р.

Тип 3 - запросы, которые приводят к неудачным Р-обращениям и к двойному обращению к РБД , а затем - к ЦБД. Доля таких запросов -

Тип 4 -запросы, которые приводят к успешным в-обращениям и не используют канал передачи данных и РБД. Доля этих запросов - (1-сг)(1-Р).

Источник Место назначения

Регион 1 Регион 2

Регион 1 (1-сг)(1-Р)-тип4 (1-сДР)- тип 2

Регион 2 с/1-Я) -тип 3 с^-тип 1

Рис. 1 Типы обращений к базе данных

В параграфе 2.5 строится математическая модель полностью реплицированных баз данных, позволяющая определить ВВХ соответствующей архитектуры. В качестве ВВХ определяются средние значения времени ответа на запрос (выражение 2.4) и на обновление (выражение 2.5).

ТдГ = [С/Р+1 -Р)]Тгд+се( 1 -Р)[Тш+2т+Ти0)+( 1 -с7РХТч), (2.4)

где:

Тгд - среднее время ответа на обращение в РБД,

Тш - средние значения времени ответа на обновления по каналу передачи данных во входящем направлении (то есть времени ожидания плюс времени передачи),

Тш =

Тио - средние значения времени ответа на сообщения ответа и на загрузку записи по каналу сигнализации в исходящем направлении,

Т'иа 5

1¥г - среднее время ожидания ответа,

_[сг(1-Р) + с,Р]аяТ" + РаиТ!,2\ 2(1 -р/)

IV, - среднее время ожидания ответа во входящем направлении,

2(1 -р,)

]¥0 - среднее время ожидания ответа в исходящем направлении,

А = ct(l-P)aA+-=ß-Sd,

W=-^-,

2(1 ~P0)

Wg ~ среднее время ожидания обращений и обновлений в ЦБД,

jvJ\-cfP)aX2)+aX2) 2(1 ~Pg)

Pf - нагрузка сервера РБД,

= [cl\-P)+cF\aqTq+PauTu,

pt - нагрузка канала передачи данных в направлении от РБД к ЦБД,

pi = cg(\-P)aqSq+PauSu, Po - интенсивность нагрузки канала в исходящем направлении,

Paq

К

pg - нагрузка сервера ЦБД,

pg = (1 -cfP)aqTq+auTu.

Время ответа на обновление определено как интервал времени от момента поступления обновления (в РБД или ЦБД) до момента, когда обновленная запись станет доступной для обработки обращения в РБД или ЦБД. Используя соответствующие вероятности обращений разных типов как коэффициенты взвешивания, можно получить среднее значение времени реакции на обновление в следующем виде:

Tur = PTru+(\-cf)P[Tui+T]+(l-cfP)[Wg+Tu] . (25)

Далее в параграфе 2.6 аналогичным образом выводятся ВВХ централизованных баз данных, т.е. среднее время ответа на обращение к централизованной БД (2.6) и среднее время ответа на обновление в централизованной БД (2.7) -

Т„ = [cg( l-P)+CfP] [Tqi+Tqo+2x]+Wc+Tq, (2.6 )

Tau =P[Tui+T]+Wc+Tu , (2.7)

где

а Г(2) + а Г(2) ЦТ - ч ч и и

С 2(1 -ре) ' Tqi = w,+sq,

[cg(\-P) + cfP]aqS2q+PauS2u 2(1-А)

Т = 4. О

- л ,

2(1-Л) ?

Л = ,

= [с^-Р) + .

Третья глава является продолжением исследования моделей централизованной и репликационной архитектуры, проведенного в главе 2, и начинается с качественного анализа двух математических моделей главы 2. В ходе этого анализа исследуется влияние на средние значения времени ответов на обращение и обновление от Р, с&,с{, частота загрузки данных для репликации в РБД и объем этих данных, отношение числа обращений к числу обновлений в БД.

В параграфе 3.2 производится исследование ВВХ третьей архитектуры - баз данных с частично репликационными базами данных. Анализ основан на определениях 2.4 и выражениях 2.1 и 2.2, благодаря которым становится возможен вывод формул для среднего времени ответа на обращение (ТРЧ) и на обновление (Три) частично репликационных баз данных, представленных в 3.1 и 3.2, соответственно. Трд =\сгР+сг(\-Р)+(\-сг)Р1М^ +[с,{\-Р)+{\-с,)р1М^Т. +2г +тч), (3•1)

(3.2)

где

К

--20=Я) +Б*

Тдо

Тш =

ТгЧ= 1К+Т,,

[сг<\-Р) + С;Р + {\-С/)Р1 Мч]ачТ^ +РаиТЫ ^

2 а-л)

[Сг(1-Р) + (1- К -Б?

2(1-А)

[с?(1-Р) + (1- -с/)Р/М„]аХ) + Рач К

IV =-

20- Л)

2(1-А)

Ра, К

(1 - С/Р)аХ2) + [(1 - Р)аи + ~]Т!;2)

Ре = {\-с?)а<1Тч+Ц\-Р)аи+Ра</Ри}Ти, Рг=[сг( 1 -Р)+с/Р+(1-с/)Р/М1]]адТ11+РаиТи,

Р, =

^и

Далее исследуются результаты вычислений ВВХ баз данных ОББ/ВЗБ. Чтобы обеспечить корректное сравнение вероятностно-временных характеристик архитектуры централизованной базы данных и баз данных с репликацией, нагрузка сервера рс для централизованной базы данных принята равной 0.9 при разных значениях интенсивности потоков обращений и обновлений, создаваемых в центральном регионе и вне его, варьируемых в соответствии с другими параметрами. Для наглядности результатов в этом расчете принимается с^с^ Кроме того, предполагается, что продолжительность обработки обращений и обновлений распределена экспоненциально со средними значениями Тд = 8 мс и Ти= 16 мс, соответственно. Если не будет указано иное, средняя длина сообщений обращения и обновления (а также ответа на обращение) равна 80 байтам.

Скорость передачи битов по каналу предполагается равной 64 Кбит/с в каждом направлении. Значения времени передачи по каналу сообщений обращения к базе данных, обновления и загружаемых записей предполагаются распределенными экспоненциально со средними значениями 8ч=Би-=5 мс, и 5(1=250 мс. Эти значения определяются также длинами сообщений, скоростью передачи по каналу, задержкой распространения сигнала.

ш гагоачи »тих ¿хгсидоэннояпрм

и»нринэ<мпш БД ■юлжхтые риммвчкмнлк БЗ •т.'тчмортнязнраммныг'ЬД

5

а-

Ммай лфезжи зашел «<5нт'£ минясрпмпозотрк'* 806«йг»

■ ияаряг! иодонв* БД ...... полност»» рептшфванм» ЕЛ

.... <дотичио репяадтрсмнк»* БД

/ < / I ' А'Ы

Дол« ззпросш, генерируемых ■ периферийном регионе

Да** мпроссо. г(Н-рп;лусмых п тмриферийисм реглоие

Рис. 2. Время ответа на обращение при /"„=10

Рис. 3. Время ответа на обращение при ^„=10, Р=0.5 иР=0.9

На основе результатов анализа вероятностно-временных характеристик показано, что выбор архитектуры БД OSS зависит от абсолютных величин и соотношения трафика обращений и трафика обновлений, доли запросов, генерированных за пределами данного региона.

■я nqpomct jiWHWi Ы миге *а ергяито j«tp<*j SO Ml тек

_ и«гфмп «мания ЕЛ

____ пелкх-пю rvnccipcttfou« ЬД

Дао« запросов, г«вфируеикх \ первферийьсы Регионе

5

3

V t:

mil nrpti»4ii «лкы* 6* vfcwiv «owacprvMnoufipix-a (ЗёдЛга

/

/

f mt) 9_амтраытванчж £Д

......псшюсшортшшрашамЕД

____т»ггпукс р<гг«(;:ф«вэим>и БД

...........

..........р.-<п

Дапя запросов, кн<рнруемых I ¡»¡мфтрийнсы ¡»гшже

Рис. 4. Время ответа на обращение при F„=l,/*=0.5 Рис. 5. Время ответа на обращение при FU=10 и

различным Р=0Л, Р=0.5 иР=0.9

Обнаружено, что для определенных диапазонов параметров трафика архитектура баз данных с репликацией обеспечивает значения времени ответа на запрос и реакции на обновление ниже, чем в архитектуре с централизованной базой данных.

На основании получившихся зависимостей предложена эволюционная «волнообразная» стратегия поэтапного внедрения сетевых баз данных OSS. Разумный подход к разработке сети баз данных OSS/BSS, основанный на архитектуре с применением репликационных баз данных, состоит в том, чтобы использовать постепенное развертывание реплика-ционной архитектуры при возрастании трафика к базам данных, а начальная сеть может быть основана на централизованных базах данных. Затем, по мере развития OSS/BSS и увеличения трафика к базам данных, вместо того, чтобы добавлять другую центральную базу данных, разворачивается региональная база данных в том удаленном регионе, который создает наибольший межрегиональный трафик. По мере дальнейшего роста трафика к базам данных OSS/BSS регионы могут быть дополнительно разделены, и могут быть добавлены дополнительные региональные базы данных.

В четвертой главе аналитические модели полностью и частично репликационных и централизованной баз данных ОЗЗ/ВББ проверяются на примерах внедрения технического учета и бюро ремонта в условиях Межрегиональной компании ОАО «Связьинвест».

Результаты исследований были применены для организации баз данных ОЗБ/ВБЗ в Межрегиональной компании ОАО «Связьинвест», а также в ряде проектных, научно-исследовательских и эксплуатационных предприятий связи. Акты о внедрении представлены в Приложении к диссертационной работе.

Основные результаты н выводы

1. На основе анализа вероятностно-временных характеристик показано, что выбор архитектуры базы данных ОББ/ВЗв зависит от абсолютных величин и соотношения трафика обращений и трафика обновлений, доли запросов, генерированных объектами за пределами данного региона или запрашивающих взаимодействие с такими объектами.

2. Обнаружено, что для некоторого диапазона параметров трафика архитектура баз данных с репликацией может обеспечивать значения времени ответа на запрос и реакции на обновление меньшее, чем в архитектуре с централизованной базой данных.

3. Предложена эволюционная «волнообразная» стратегия поэтапного внедрения сетевых баз данных ОЗБ/ВБЗ для технического учета ресурсов сети Оператора, реализуемая в виде ряда промежуточных «волн» внедрения. Каждая «волна» добавляет в технический учет МРК свои географические регионы и/или новые объекты сети. Такая стратегия дает несколько преимуществ. Во-первых, каждая «волна» показывает, как идет внедрение системы и как она принимается. Во-вторых, с каждой успешной «волной» растет моральный дух технического персонала, ответственного за систему. В-третьих, обеспечивается гибкость: если выходит новая версия системы, инженеры проекта могут добавить новую «волну».

4. Разработана эволюционная методика внедрения сетевых баз данных ОЗБ/ВЗБ в условиях создания современных средств эксплуатационного управления крупной сетью связи.

5. Проведен анализ технико-экономической эффективности полностью и частично репликационных и централизованной баз данных ОБЗ/ВЗБ и выработаны соответствующие рекомендации.

Основные результаты диссертации отражены в следующих

опубликованных работах:

1. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Мифы и реальность в управлении сетями доступа, Вестник связи. - 2007. -№2 - с. 38-43. (В перечне ВАК)

2. Бычков И.Д. Проблемы организации технического учета МРК. 60-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. Материалы. - СПб.: 2008. - С.12

3. Бычков И.Д. Математическая модель реплицированных баз данных технического учета. 60-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. Материалы. -СПб.: 2008.-С. 13

4. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Технический учет в эксплуатационном управлении сетями, Вестник связи. - 2008.-№1 - с. 91-96. (В перечне ВАК)

5. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Стратегия «неразрушающего» внедрения системы 1пуето1у. Вестник связи. - 2008.-№3 - с. 62-64. (В перечне ВАК)

6. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С., Сизюхин К.С. Эксплуатационное управление услугами 1РТУ. Вестник связи. - 2008.-№7 - с. 84-90. (В перечне ВАК)

7. Бычков И.Д. Исследование организации баз данных ОЗЗ/ВББ Оператора ССОП. 61-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича: материалы/ ГОУВПО СПбГУТ. - СПб., 2009. - С.32

8. Бычков И.Д. О реальном масштабе времени взаимодействия с базами данных эксплуатационного управления мультисервисными сетями связи. 61-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича: материалы/ ГОУВПО СПбГУТ. - СПб., 2009. - С.23

Отпечатано в тип. ПК "Объединение Вента". 197198, СПб, Большой пр. П.С., 29 а

Подписано в печать 29.05. 09 Тираж 80 экз. Объем 1 печ.л. Заказ №26

Список обозначений.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫМИ СЕТЯМИ.

1 Л. Эволюция систем технической эксплуатации ТфОП.

1.2. Актуальные аспекты проблематики NGOSS.

1.3. Эволюция технологий баз данных.

1.4. Распределенные базы данных.

1.5 Текущее состояние, цель и задачи исследования.

Выводы главы 1.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БАЗ ДАННЫХ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ СВЯЗИ.

2.1 Функциональная модель.

2.2. Принцип централизованной базы данных.

2.3. Реплицированные базы данных для приложений OSS.

2.4. Подход к построению моделей централизованной и реплицированных баз данных OSS.

2.5. Вероятностно-временные характеристики архитектуры баз данных с полной репликацией.

2.6. Вероятностно-временные характеристики архитектуры централизованной базы данных.

Выводы главы 2.

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ БАЗ ДАННЫХ С ЧАСТИЧНОЙ РЕПЛИКАЦИЕЙ

3.1. Качественный анализ моделей централизованной и полностью реплицированных баз данных.

3.2. Анализ вероятностно-временные характеристики баз данных с частичной репликацией.

3.3. Численные результаты расчета вероятностно-временных характеристик баз данных.

3.4. Анализ вероятностно-временных характеристик на последовательных этапах развертывания баз данных.

3.5. Эволюционный алгоритм развертывания баз данных эксплуатационного управления сетью связи.

Выводы главы 3.

ГЛАВА 4. ИНЖЕНЕРНЫЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ СВЯЗИ.

4.1. Внедрение сетевых баз данных технического учета.

4.2. Проблема упорядочения информации.

4.3. Проблема ввода информации в базы данных эксплуатационного управления сетью связи.

4.4. Соответствие концепции NGOSS.

4.5. Принципы построения распределенных баз данных для технического учета

4.6. Апробация методов построения баз данных эксплуатационного управления сетью связи.

Выводы главы 4.

Возникновение мультисервисных сетей связи, совпавшее по времени с началом либерализации телекоммуникационного рынка в 1990-е годы, привело к резкому усложнению систем эксплуатационного управления и к возникновению специализированных компаний - разработчиков отдельных систем технического учета (Inventory) и подготовки/предоставления услуг (Service Provisioning), чьи продукты сегодня работают у Операторов связи по всему миру. Более того, по мере усложнения компонентов OSS и их территориального и функционального распределения увеличиваются и затраты на интеграцию этих компонентов в единую информационную систему Оператора. Основой такой интеграции OSS становятся системы баз данных эксплуатационного управления, во взаимодействии с которыми функционируют другие модули OSS/BSS (Operation Support System/Business Support System).

В связи с этим возникла потребность научного анализа методов и моделей построения баз данных об услугах, ресурсах и других активах Оператора, как и потребность решения методологических и технических вопросов построения эффективной сетевой архитектуры баз данных. Одной из составных частей такого анализа является настоящая диссертация.

Развитию теории управления сетями связи и централизации технической эксплуатации ТфОП посвящено множество работ, среди которых следует выделить полученные в недавнем прошлом результаты ученых — сотрудников ЛОНИИС, включая Л.Б. Маримонта, B.JI. Морева, Я.Г. Кобленца, и работы последнего времени, проводимые также в Санкт-Петербурге, но уже в СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича под руководством проф. А.А. Костина, работы московского проф. В.А. Нетеса, исследования, проводимые в ИППИ РАН, ЦНИИС, МТУ СИ. Имеются близкие к тематике этой диссертации результаты теории баз данных, рекомендующие рассматривать в качестве целевой функции максимизацию доступа к локальным базам данных, оптимизацию построения распределенных баз данных с целью сокращения времени поиска при ограниченном объеме памяти. Однако от намерения использовать многие существующие наработки пришлось отказаться из-за того, что ограничение объема памяти перестает играть сколько-нибудь существенную роль при проектировании сетевой архитектуры баз данных OSS. С другой стороны, начинают приобретать все большее значение ВВХ - вероятностно-временные характеристики OSS в реальном времени.

В недавнем прошлом работу системы Service Provisioning и, тем более, Inventory (технического учета) вряд ли можно было отнести к работе в реальном времени. Технический учет касался, прежде всего, оборудования Оператора связи, вводился в базы данных преимущественно вручную и мог быть отнесен, в лучшем случае, к квазиреальному масштабу времени. Это и сегодня так в отношении традиционных телефонных услуг POTS (Plain Old Telephone Services). Но для современных телекоммуникационных технологий конвергенции мобильной и фиксированной связи дело обстоит совсем не так: измеряемые в сотнях, а то и в десятках миллисекунд задержки для Service Provisioning новых инфокоммуникационных услуг определяют выполнение или невыполнение SLA (Servicy Level Agreement), а следовательно - эффективность функционирования сети Оператора связи и его конкурентоспособность на сегодняшнем и завтрашнем телекоммуникационном рынке.

В диссертационной работе рассматриваются модели баз данных OSS/BSS, их вероятностно-временные характеристики и стратегия построения эффективной сетевой архитектуры реплициро ванных баз данных эксплуатационного управления сетью связи при работе в реальном времени.

Выводы главы 3

1. Построена математическая модель и получены аналитические выражения для расчета ВВХ баз данных OSS с частичной репликацией.

2. На основе анализа ВВХ баз данных показано, что выбор архитектуры зависит от абсолютных величин и соотношения трафика обращений и трафика обновлений, доли запросов, генерированных за пределами данного региона.

3. Обнаружено, что для всего диапазона рассматриваемых параметров трафика архитектура баз данных с репликацией обеспечивает значения времени ответа на запрос и реакции на обновление ниже, чем архитектура с централизованной базой данных. Графически определены диапазоны параметров, при которых наилучшие ВВХ демонстрирует архитектура БД с частичной репликацией.

4. Предложена эволюционная «волнообразная» стратегия поэтапного внедрения сетевых баз данных OSS.

ГЛАВА 4. ИНЖЕНЕРНЫЕ ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БАЗ ДАННЫХ

ЭКСПЛУАТАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ СЕТЬЮ

4.1. Внедрение сетевых баз данных технического учета

Прагматическая составляющая анализа математических моделей реплицированных баз данных OSS/BSS в предыдущих главах заключается в нахождении компромиссов, например, в отходе на определенном этапе внедрения от рассчитанной архитектуры с частично или полностью реплицированными базами данных OSS/BSS в пользу централизованной архитектуры в целях экономии времени или денег. Иногда это же делается просто в стремлении раньше увидеть систему установленной, ради чего тоже идут на компромиссы.

Одна из этих проблем характерна для ситуации с модернизацией системы технического учета телекоммуникационного оборудования у Оператора крупной фиксированной сети связи и полностью соответствует приведенному Станиславом Лемом условию: «Чтобы что-то узнать, нужно уже что-то знать». Почти в каждом подразделении каждого филиала МРК (подчеркнем, что МРК «Уралсвязьинформ» здесь отнюдь не исключение) уже успешно функционируют ранее установленные средства технического учета, «уже что-то знающие» о сложной, разветвленной и весьма консервативной телефонной сети общего пользования. И эти средства успешно используются для задач технической эксплуатации, но, к сожалению, постепенно перестают удовлетворять сегодняшним требованиям, обусловленным как острой конкурентной борьбой на телекоммуникационном рынке, где МРК выступает единым игроком во всех обслуживаемых ею регионах, так и революционным развитием новых технологий проводного, беспроводного и оптического абонентского доступа, внедряемых в МРК.

Эти обстоятельства требуют новых подходов к базам данных OSS, эффективных не только в качестве средств эксплуатации и документирования, но также в качестве поддержки систем принятия решений, конфигурирования и планирования сети, программной поддержки системы отчетов о качестве обслуживания абонентов и о предоставляемых им услугах.

В физические ресурсы Оператора связи постепенно начинают входить ориентированные на IP программные коммутаторы Softswitch, серверы, шлюзы, привратники, мультисервисные абонентские концентраторы МАК и др. Эти новые компоненты сети обычно идентифицируются сайтами, портами, а управление и учет логических ресурсов для них включает в себя домен, IP-адреса и другие способы идентификации.

В этом параграфе рассматриваются современные подходы к процессу развития систем баз данных OSS/BSS и, в частности, системы технического учета (инвентаризации) ресурсов сети и основные этапы этого процесса, соответствующие контексту диссертационной работы. Процесс технического учета ресурсов сети охватывает все, что имеет отношение к физическому оборудованию телекоммуникационной сети и к административному управлению этим оборудованием. Информация технического учета используется при установке и приемных испытаниях нового сетевого оборудования, при физической реконфигурации сети, для верификации биллннга, для контроля прав доступа абонента к услугам, для организации ремонта, для обеспечения запасными частями и во многих других аспектах деятельности Оператора.

Критически важными факторами для успешного функционирования системы технического учета являются полнота и актуальность данных о ресурсах, синхронизация многочисленных баз данных о ресурсах сети, а также обновление этих баз данных в соответствии с реальным состоянием сети и с производимыми изменениями.

Типичными задачами Оператора связи, которые связанны с процессами технического учета являются:

• ввод в действие и администрирование сети

• выполнение работ в сети

• управление ремонтными процедурами

• обновление баз данных о ресурсах сети в соответствии с ее реальным состоянием

• управление процессом учета запасных частей

• управление процессом учета неисправных компонентов.

В таблице 4.1 приведены источники информации процесса технического учета ресурсов сети. В таблице 4.2 показано, какую выходную информацию дает названный процесс и для каких других процессов эта информация предназначена.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ развития систем эксплуатационного управления показывает, что возникновение мультисервисных сетей связи привело к резкому усложнению систем OSS/BSS второго поколения и к увеличению затрат на интеграцию компонентов баз данных в единую информационную систему. В диссертационной работе установлено, что основой интеграции OSS должна быть система баз данных, на которой развиваются Технический учет и другие функциональные модули OSS, и которая обеспечивает высокую степень интеграции и поддерживает возможности перехода к NGN и внедрения IMS.

При этом системы баз данных OSS/BSS еще недостаточно исследованы, а существующие методы проектирования их сетевой архитектуры очень многое не позволяют принять во внимание. Поэтому, ввиду практического отсутствия научно обоснованных решений необходима разработка моделей сетевой архитектуры баз данных OSS/BSS и их аналитическое исследование.

В диссертации разработана функциональная модель баз данных OSS/BSS сетей Оператора связи.

Разработаны математические модели двух версий архитектуры баз данных OSS/BSS - базы с полной репликацией данных и централизованной БД.

Определены ключевые вероятностно-временные характеристики обеих версий архитектуры и выведены аналитические выражения для их расчета.

Построена математическая модель баз данных OSS/BSS с частичной репликацией.

Получены аналитические выражения для вероятностно-временных характеристик архитектуры баз данных с частичной репликацией.

На основе результатов анализа вероятностно-временных характеристик показано, что выбор архитектуры базы данных OSS/BSS зависит от абсолютных

119 величин и соотношения трафика обращений и трафика обновлений, доли запросов, генерированных объектами за пределами данного региона или запрашивающих взаимодействие с такими объектами.

Обнаружено, что для некоторого диапазона параметров трафика архитектура баз данных с репликацией может обеспечивать значения времени ответа на запрос и реакции на обновление меньшее, чем в архитектуре с централизованной базой данных.

Предложена эволюционная «волнообразная» стратегия поэтапного внедрения сетевых баз данных OSS/BSS для технического учета ресурсов сети Оператора, реализуемая в виде ряда промежуточных подходов к внедрению Технического учета. Каждая «волна» добавляет в Технический учет МРК свои географические регионы и/или новые объекты сети. Такая стратегия дает несколько преимуществ. Во-первых, каждая волна показывает, как идет внедрение системы и как она принимается. Во-вторых, с каждой успешной «волной» растет моральный дух технического персонала, ответственного за систему. В-третьих, обеспечивается гибкость: если выходит новая версия системы, инженеры проекта могут добавить новую «волну».

Разработана эволюционная методика внедрения сетевых баз данных OSS/BSS в условиях создания современных средств эксплуатационного управления крупной сетью телекоммуникационного Оператора.

Исследован вопрос технико-экономической эффективности полностью и частично реплицированных и централизованной баз данных OSS/BSS и выработаны соответствующие рекомендации.

Отдельные результаты диссертационной работы и, в первую очередь, математические модели полностью и частично реплицированных и централизованной баз данных проверены на примерах внедрения систем баз данных OSS/BSS в сетях связи, входящих в ЕСЭ РФ. Результаты исследований были применены для организации баз данных OSS/BSS в двух

120

Межрегиональных компаниях ОАО «Связьинвест», а также в ряде проектных, научно-исследовательских и эксплуатационных предприятий связи, что подтверждено соответствующими актами и справками о внедрении, представленными в приложении к диссертационной работе.

1. Апарина Н., Курбатова М. Взаимодействие региональной администрации и бизнеса в процессе использования ресурсов региона // Вопросы экономики, 2003, №11. С.110-119.

2. Бакланов И.Г. NGN: принципы построения и организации. М.: Эко-Трендз, 2008.

3. Битнер В.И., Попов Г.Н. Нормирование качества телекоммуникационных услуг. -М.: "Горячая линия Телеком", 2004.

4. Булгак В.Б., Варакин JI.E., Ивашкевич Ю.К., Москвитин В.Д., Осипов В.Г. Концепция развития связи Российской Федерации. М.: Радио и связь, 1995.

5. Брэгман JI.M., Фокин И.Н. О суммах матричных игр. // Экономика и математические методы, 1973, т.9, № 1. С. 148 154.

6. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Мифы и реальность в управлении сетями доступа, Вестник связи.-2007.-№2. (В перечне ВАК)

7. Бычков И.Д. Проблемы организации технического учета МРК. 60-я научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им.проф.М.А.Бонч-Бруевича. Материалы. СПб.: 2008.

8. Бычков И.Д. Математическая модель реплицированных баз данных технического учета. 60-я научно-техническая конференция профессорско преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СпбГУТ им.проф.М.А.Бонч-Бруевича. Материалы. - СПб.: 2008.

9. Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Технический учет в эксплуатационном управлении сетями, Вестник связи.-2008.-№1. (В перечне ВАК)

10. Ю.Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С. Стратегия «неразрушающего» внедрения системы Inventory. Вестник связи.-2008.-№3. (В перечне ВАК)

11. П.Бычков И.Д., Гольдштейн Б.С., Сизюхин К.С. Эксплуатационное управление услугами IPTV. Вестник связи.-2008.-№7. (В перечне ВАК)

12. Виленский В.П. Об одном подходе к учёту влияния неопределённости и риска на эффективность инвестиционных проектов // Экономика и математические методы, 2002, т.38, вып.4. С. 24 31.

13. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. -М.: Техносфера, 2003.

14. Воробьёв Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков. М.: Наука, 1985.

15. Гольдштейн Б.С. Системы коммутации. 2-е изд. СПб. BHY, 2004

16. Гребешков А.Ю. Стандарты и технологии управления сетями связи. -М.:Эко-Трендз, 2003.

17. Хансен Г., Хансен Д., Базы данных: разработка и управление : Пер. с англ. —М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000.

18. Давыдов Г.Б., Рогинский В.Н., Толчан А.Я. Сети электросвязи. М.: Связь, 1977.

19. Жиров B.C. Решение игровой задачи распределения дискретных ресурсов // Автоматика и телемеханика, 1981, №6. С. 109-114.

20. Киселев А. Система хранения данных для биллинговых систем операторов связи. Мобильные коммуникации, №5, 2008.

21. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных, 2005 г.

22. Коннолли, Томас, Бегг, Каролин. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 3-е издание: Пер. с англ. —М. : Издательский дом "Вильяме", 2003. — 1440 с. : ил. —Парал. тит. англ.

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

24. Кучерявый А.Е., Парамонов А.И., Кучерявый Е.А. Сети связи общего пользования. Тенденции развития и методы расчета. М.: ФГУП ЦНИИС, 2008.

25. Мардер Н.С. Современные телекоммуникации. -М.: ИРИАС, 2006.

26. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990.

27. ЗО.Олле Т.В. Предложения КОДАСИЛ по управлению базами данных /Пер. с англ. В.И. Филиппова и С.М. Круговой. М.: Финансы и статистика, 1981.-286 с.

28. Соколов Н.А. Телекоммуникационные сети.- М.: Альварес Паблишинг, 2004.

29. Строцев А.А. Модифицированный метод Брауна решения матричной игры "неклассического" типа // Экономика и математические методы, 2001, т.37, № 3. С. 106-110.

30. Строцев А.А. Построение смешанного расширения матричных игр "неклассического" типа // Известия РАН. Теория и системы управления, 1998, №3. С. 119-124.

31. Томпсон А.А., Стрикленд А.Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ИНФРА-М, 2000.

32. Чаадаев В.К., Шеметова И.В., Шибаева И.В. Информационные системы компаний связи. Создание и внедрение, Москва 2004

33. Хансен Гэри, Хансен Джэймс. Базы данных: разработка и управление : Пер. с англ. — М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000. — 704 е.: ил.

34. Aho А.V., Ullman J.D. (1977). Principles of Database Design. Addison-Wesley.

35. Badrinath B.R., Imielinski Т., "Replication and Mobility," IEEE Proc. of the 2nd Workshop on Management of Replicated Data, Monterey, California, Nov. 1992, pp. 9-12.

36. Bancilhon F., Buneman P. (1990) Advanced in Database Programming Languages. Reading, MA: Addison-Wesley, ACM Press.

37. Bouguettaya A., Benatallah B. and Elmagarmid A. (1998). Interconnecting Heterogeneous Information Systems. Kluwer Academic Publishers.

38. Codd E.F. (1990). The Relational Model for Database Management Version 2. Reading, MA: Addison-Wesley.

39. Codd E.F. A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Comm. of the ACM, 1970, v. 13, no. 6, pp. 377-387. (Есть русск. пер.:Кодд Е.Ф. Реляционная модель для больших совместно используемых банков данных // СУБД. 1995. - №1. - С. 145-160.)

40. Codd Е.Р. (1972b). Further normalization of the data base relational model. In Data Base Systems (Rustin R., ed.), Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.

41. Cohen E., Shenker S. Replication strategies in unstructured peer-to-peer networks. Proc. ACMSIGCOMM, Pittsburgh, PA, Aug. 2002, pp. 177-190.

42. Earl M.J. (1989). Management Strategies for Information Technology. Hemel Hempstead: Prentice Hall.

43. Garcia-Molina H. (1979). A concurrency control mechanism for distributed data bases which use centralised locking controllers. In Proc. 4th Berkeley

44. Gardarin G. and Valduriez P. (1989). Relational Databases and Knowledge Bases. Reading, MA: Addison-Wesley.

45. Hellerstein Joseph L., Zhang Fan, Shahabuddin Perwez. A statistical approach to predictive detection. Computer Networks, January 2000.

46. Kangasharju J., Roberts J., Ross K. W. Object replication strategies in content distribution networks. Comput. Commun., vol. 25, no. 4, pp., 376-383, Mar. 2002.

47. Kaufman L., Rousseeuw P. J., Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New York: Wiley, 1990.

48. Kuehn Paul J., "Approximate Analysis of General Queuing Networks by Decomposition," IEEE Trans, on Commun., Vol.COM-27, No.l, Jan. 1979, pp.113-126.

49. Leung K.K., "An Update Algorithm for Replicated Signaling Databases in Wireless and Advanced Intelligent Networks," IEEE Trans, on Computers, Vol.46, No.3, March 1997, pp.362-367.

50. Schwartz L В. Multi-Level Production / Inventory Control Systems: Theory and Pratice. North-Holland, 1981.

51. Senn J. A. (1992). Analysis and Design of Information Systems, 2nd edn. New York: McGraw-Hill.

52. Sommerville I. (1996). Software Engineering, 5th edn. Reading, MA: Addison-Wesley.

53. Taylor D. (1992). Object Orientation Information Systems: Planning and Implementation. New York, NY: John Wiley.

54. Teorey T.J. (1994). Database Modeling & Design: The Fundamental Principles, 2nd edn. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann.

55. Wiederhold G. (1983). Database Design, 2nd edn. New York, NY: McGraw-Hill.

56. Ко B.-J., Rubenstein D. A greedy approach to replicated content placement using graph coloring. Proc. SPIEITCom Conf Scalability and Traffic Control in IP Networks II, Jul. 2002, pp. 289-298.

57. Ко B.-J., Rubenstein D. Distributed, self-stabilizing placement of replicated resources in emerging networks. Proc. llth IEEE Int. Conf Network Protocols (ICNP2003), Nov. 2003, pp. 6-15.

58. Томпсон А.А., Стрикленд А.Дж. Стратегический менеджмент. — М.: ИНФРА-М, 2000.

59. Хансен Гэри, Хансен Джэймс. Базы данных: разработка и управление : Пер. с англ. — М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000. — 704 е.: ил.

60. Adamic, L. A., Lukose, R. М., Puniyani, A. R., Huberman, В. A. Search In Power-Law Networks. Physical Review E 64 (2001). 2. Albert, R. and Barabasi, A. L. Statistical Mechanics of Complex Networks. Reviews of Modern Physics, vol. 74, pp. 47-97, 2002.

61. Adya A., Bahl P., Qiu L. "Analyzing browse patterns of mobile clients," in Proc. SIGCOMMInternet Measurement Workshop 2001, Nov. 2001, pp. 189— 194.

62. Aho A., Denning P., Ullman D. Principles of optimal page replacement. Journal of the ACM 18 (1971), pp. 80-93.

63. Altman E., "Applications of Markov decision processes in communication networks A survey, Tech. Rep., INRIA, 2000. Available from www.inria.fr/RRRT/RR3984.html

64. ANSI T1M1.5, "Telecommunications management network (TMN) modelling guidelines," APM.PVH.l 18.001.

65. Ash G.R., "Use of a trunk status map for real-time DNHR," in Proc. 11th ITC. 1985.

66. Ashford С. "OSS through Java as an Implementation of NGOSS", White Paper, April 2004, http://www.ossi.org/learning/docs/wp technology comparison! .O.pdf

67. Badrinath B.R., Imielinski Т., "Replication and mobility," in Proc. IEEE 2nd Workshop Management of Replicated Data, Monterey, ca, Nov. 1992, pp. 912.

68. Bagga Y.S. и др. "Application platform (AP) for operations systems," in Proc. NOMS '92, Memphis. TN, Apr. 1992.

69. Baryshnikov, Y., Coffman, E., Jelenkovic, P., Momcilovic, P., Rubenstein, D. Flood Search Under the California Split Rule. Operations Research Letters, Volume 32, Number 3, May 2004.

70. Baskett, F., Chandy, К. M., Muntz, R. R., Palacios, F.: Open, closed and mixed networks of queues with different classes of customers. J. ACM 22 (1975), pp. 248-260.

71. Bell, D.A. and Grimson, J.B., Distributed database systems, Wokingham, Addison-Wesley, 410pp.pp, 1992.

72. Bestavros A., "Demand-based document dissemination to reduce traffic and balance load in distributed information systems," Proc. IEEE Symp. Parallel Distr. Processing, pp. 338-345, 1995.

73. Bondi А. В., Jin V.Y., "Performance analysis of a minimally replicated distributed database for universal personal telecommunications services," in Proc. 8th ITC Specialist Seminar Universal Personal Telecommun., Genova, Italy, Oct. 1992, pp. 131-140.

74. Borden J. E. P. Digital's TNMP: Telecommunications network management program, in Proc. NOMS '92, Memphis, TN, Apr. 1992.

75. Bouloutas A., Hart G., Schwartz M.,"On the design of observers for fault detection in communication networks," Network Management and Control, A. Kershenbaum, Ed. New York: Plenum, 1990.

76. Bradford, "Pricing, routing, and incentive compatibility in multiserver queues, European Journal of Operational Research, vol. 89, no. 2, pp. 226-236, March 1996.

77. Burke, P. J.: The output of a queuing system. Opns. Res. 4 (1956), pp. 699704.

78. Burke, P. J.: Output processes and tandem queues. Proc. Symp. on Computer Communications Networks and Teletraffic, New York (1972). Polytechn. Press of the PIB, Vol. 22 (1972), pp. 419-428.

79. Bux W., Herzog U. The phase concept: approximation of measured data and performance analysis. In: Computer Performance (Eds. К. M. Chandy and M. Reiser). North Holland Publ. Company (1977), p. 23-38.

80. Bux W., Kraemer W., Kuehn P., Wucher P., Ivancevic P., Truong L. Simulation programs for general queuing networks. Monographs, Institute of Switching and Data Technics, University of Stuttgart (1975-1976).

81. Cassel L. N. et al. "Network management architectures and protocols: Problems and approaches," IEEE J. Select. Areas Commun. vol. 7, no. 7, Sept. 1989.

82. Chandy К. M., Herzog U., Woo L.: Parametric analysis of queuing networks. IBM J. Res. Develop. 19 (1975), pp. 36-42.

83. Christopher Ward, Melissa J. Buco, Rong N. Chang, and Laura Z. Luan. A generic SLA semantic model for the execution management of e-business. In Third International Conference on E-Commerce and Web Technologies, September 2002.

84. Cohen, E., Shenker, S. Replication Strategies in Unstructured Peer-to-Peer Networks. In Proceedings o/ACMSIGCOMM2002.

85. Courtois, P. J.: Decomposability, instabilities, and saturation in multiprogramming systems. C. ACM 18 (1975), pp. 371-377.

86. Daley D. J.: Notes on queuing output processes. In: Math. Methods in Queuing Theory. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg/New York (1974), pp. 351-354.

87. Dan A., Towsley D., "An Approximate Analysis of the lru and fifo Buffer Replacement Schemes," In Proc. of acm sigmetrics 1990.

88. Disney, R. L., Cherry, W. P.: Some topics in queuing network theory. In: Lecture Notes in Economics and Math. Systems, Operations Res. No. 98, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg/New York (1974), pp. 23-44.

89. Eilam Т., Appleby K., Breh J., Breiter G., Daur H., Fakhouri S. A., Hunt G. D. H., Lu Т., Miller S. D., Mummert L. В., Pershing J. A., Wagner H. Using a utility computing framework to develop utility systems. IBM Systems Journal, 43(1):97-120, 2001.

90. Eilam Т., Kalantar M., Konstantinou A.V., Pacifici G. Reducing the Complexity of Application Deployment in Large Data Centers. IEEE, 2005.100. eTOM TeleManagement Forum enhanced Telecom Operations Map (eTOM), ITU-T Recommendation M.3050, 2005

91. Fossa H. Interactive configuration management for distributed systems. PhD thesis, U. of London, May 1997.

92. Gauthier P., "OSS Inventory API Overview (Part 1)", Public Draft version 0.9, OSS through Java Initiative, April 2004

93. Ge Chen, Cho-Li Wang, Francs С M Lau. Building a scalable web server with global object space support on heterogeneous clusters. In IEEE Cluster, 2001.

94. Ge, Z., Figueiredo, D. R., Jaiswal, S., Kurose, J., and Towsley, D. Modeling peer-peer file sharing systems. In Proceedings of IEEE Infocom 2003.

95. Gelenbe, E., Pujolle, G.: The behaviour of a single queue in a general queueing network. Acta Informatica 7 (1976), pp. 123-136.

96. Georgalas N, Azmoodeh M, "Using MDA in Technology-independent Specifications of NGOSS Architectures", First European Workshop on MDA (MDA-IA 2004), Enschede, The Netherlands, March 2004

97. Georgalas N, Azmoodeh M, Clark T, Evans A, Sammut P, Willans J,"MDA-Driven Development of standard-compliant OSS components: the OSS/J Inventory Case-Study".

98. Gersht A., Kheradpir S. "Integrated traffic management in SONET-based multiservice networks," in Proc. 13th ITC, Copenhagen, Denmark, June 1991.

99. Gordon, W. J., Newell, G. F.: Closed queuing systems with exponential servers. Opns. Res. 15 (1967), pp. 254-265.

100. Grant R M: 'The resource based theory of competitive advantage: implications for strategy formulation', California Management Review, Spring, pp 114-135,1991.

101. Grant R M: 'Contemporary strategic analysis: concepts, techniques, applications', (3rd edition) Blackwell, Oxford, 1995

102. Gummadi, K. P., Dunn, R. J., Saroiu, S., Gribble, S. D., Levy, H. M., Zahorjan, J. Measurement, Modeling, and Analysis of a Peer-to-Peer File-Sharing Workload. In Proceedings ofACMSOSP, 2003.

103. ITU-T, Recommendation M.3010, Principles for a telecommunications management network, 2000. Kalyanasundaram S., Chong E. K. P., Shroff N.

104. В., "Optimal resource allocation in multiclass networks with user-specified utility functions, Tech. Rep., Purdue University, 2000.

105. ITU-T, Recommendation Q.811, Lower layer protocol profiles for the Q and X interfaces, 2004.

106. ITU-T, Recommendation Q.812, Upper layer protocol profiles for the Q andX interfaces, 2004.

107. Kemp R. Binary search trees constructed from non-distinct keys with/without specified probabilities. Theoretical Computer Science 156 (1996) 39-70.

108. Kheradpir S., Stinson W., Vucetic J., Gersht A., " Real-Time Management of Telephone Operating Company Networks: Issues and Approaches," IEEE journal on selected areas in communications, vol. 11, No. 9, Dember 1993.

109. Klemm, A., Lindemann, C., Vernon, M.K., Waldhorst, O.P. Characterizing the query behavior in peer-to-peer file sharing systems. Proc. of ACM Internet Measurement Conference (IMC) 2004.

110. Klerer S. M., "The OSI management architecture: An overview," IEEE Netw., Mar. 1988.

111. Kraemer, W., Langenbach-Belz, M.: Approximate formulae for the delay in the queuing system GI/G/1. Congressbook, 8th International Teletraffic Congress, Melbourne (1976), pp. 235-1/8.

112. Krishnan K. R., Ott T. J. "Forward looking routing: A new state-dependent routing scheme," in Proc. 12th ITC, Torino, Italy, June 1988.

113. Kuehn P. "Approximate analysis of general queuing networks by decomposition," IEEE Trans. Commun., vol. com-27, pp. 113-126, Jan. 1979.

114. Kurose J. F., Simha R., "A microeconomic approach to optimal resource allocation in distributed computer systems, IEEE Transactions on Computers, vol. 38, no. 5, pp. 705-717, May 1989.

115. Lam, S. S.: Queuing networks with population size constraints. IBM J. Res. Develop. 21 (1977), pp. 370-378.

116. Laoutaris N., Zissimopoulos V., Stavrakakis I. "On the Optimization of Storage Capacity Allocation for Content Distribution," Computer Networks, Vol. 47, No. 3, pp. 409-428, February 2005.

117. Leung K.K., "An update algorithm for replicated signaling databases in wireless and advanced intelligent networks," IEEE Trans. Comput., vol. 46, pp. 362-367, Mar. 1997.

118. Leung K.K., Levy Y. "Global Mobility Management by Replicated Databases in Personal Communication Networks," IEEE journal on selected areas in communications, vol. 15, No. 8, October 1997.

119. Leung K.K., Levy Y. "Use of centralized and replicated databases for global mobility management in personal communication networks," in Proc. ICUPC'96, Boston, ma, Oct. 1996, pp. 852-859.

120. Lo C.N., Wolff R.S., Bernhardt R.C. "An estimate of network database transaction volume to support universal personal communication services," in Proc. 1st Int. Conf. Universal Personal Commun., Dallas, TX, Sept. 1992, pp. 236-241.

121. Makino, Т.: On a study of output distributions. J. of the Operations Res. Soc. of Japan 8 (1966), pp. 109-133.

122. Marshall, К. Т.: Some inequalities in queuing. Opns. Res. 16 (1968), pp. 651-665.

123. Mazumdar S., Lazar A. A. "Monitoring integrated networks for performance management," in Proc. ICC/Supercom '90. Atlanta, GA, Apr. 1990.

124. NGOSS TeleManagement Forum New Generation Operations Systems and Software, http://www.tmforum.org/bro wse.asp?catID= 1911

125. Raatikainen K. Information Aspects of Services and Service Features in Intelligent Network Capability Set 1. Tech. report C-1994-46, University of Helsinki, Department of Computer Science, Helsinki, Finland, 1994.

126. Raatikainen, K., "Real-time databases in telecommunications," Department of Computer Science, University of Helsinki, Helsinki, Finland

127. Raatikainen, K., Database Access in Intelligent Networks," in Intelligent Networks, Harju, O., Karttunen, Т., and Martikainen, O. (eds), Chapman & Hall, 1995, pp. 173-193.

128. Raatikainen, K., Taina, J., YDesign Issues in Database Systems for Telecommunication Services," Proc. of IFIP IN95 Working Conference, 1995, pp. 71{81}.

129. Reilley J.P., Gauthier P., "Core Business Entities Concepts and Principles", 2004, http://www.ossi.org/downloads/cbe.shtml

130. Ripeanu M., Iamnitchi, A., Foster, I. Mapping the Gnutella Network. IEEE Internet Computing, Jan-Feb 2002.

131. Robinson J. Т., Devarakonda M. V. Data cache management using frequency-based replacement. In Proc. of ACMSIGCOMM, 1990.

132. Sahin V., Omidyar C. G., Bauman Т. M. "Telecommunications management network (TMN) architecture and interworking designs," IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 6, no. 4, May 1988.

133. Saroiu, S., Gummadi, K. P., Gribble, S. D. A Measurement Study of Peer-to-Peer File Sharing Systems. In Proceedings of Multimedia Computing and Networking 2002 (MMCN'02).

134. Sarshar, N., Oscar Boykin, P., Roychowdhury, V. P. "Percolation Search in Power Law Networks: Making Unstructured Peer-To-Peer Networks Scalable," In 3rd IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing, 2003.

135. Sevcik, К. C, Levy, A. I., Tripathi, S. K., Zahorjan, J. L.: Improving approximations of aggregated queuing network subsystems. In: Computer Performance (Eds. К. M. Chandy and M. Reiser). North Holland Publ. Company (1977), pp. 1-22.

136. Stinson W., Kheradpir S. "A state-based approach to real-time telecommunications network management," in Proc. NOMS V2, Memphis, TN, Apr. 1992.

137. Tewari S., Kleinrock L. "Search and Replication in Unstructured Peer-to-Peer Networks," ucla Computer Science Dept Technical Report ucla-csd-tr050006, March 2005.

138. Veciana G. de, Courcoubetis C., Walrand J., "Decoupling bandwidths: decomposition approach to resource management in networks," i IEEE INFO COM '94, vol. 2, (Toronto, Canada), pp. 446-474, 1994. http://walrandpc.eecs.berkeley.edu/Pubs.html.