автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математическое и программное обеспечение оперативной диагностики и оценки качества работы каналов телекоммуникационных сетей

На правах рукописи

..-О/"

СЕРОВА Дарья Алексеевна

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОПЕРАТИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ И ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАБОТЫ КАНАЛОВ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05.13.11—Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

4853544

2 2 СЕН 2011

Москва - 2011

Работа выполнена в Российском государственном университете нефти и газа имени И.М. Губкина

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Ретинская Ирина Владимировна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент

Леохин Юрий Львович

кандидат технических наук, доцент Антошина Ирина Валерьевна

Ведущая организация ФГБОУ ВПО «Национальный

исследовательский университет «МИЭТ»

Защита состоится »(ХКСл^а^ 2011 г. в 15 часов 00 минут в аудитории ЗОВ на заседании диссертационного совета Д 212.200.14 при Российском государственном университете нефти и газа имени Й.М. Губкина по адресу Ленинский проспект, 65, Москва, ГСП - 1,119991, Россия.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина.

Автореферат разослан «Р2. » 2011 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.200.14, /

д.т.н., профессор • // " А.В. Егоров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. За последние полтора десятилетия в России произошло бурное развитие научно-образовательных корпоративных телекоммуникационных сетей. Современные сети характеризуются многообразием технологий передачи информации и технической реализацией. Это многообразие, в том числе, объясняется наличием большого числа фирм-производителей сетевого оборудования. Существует множество факторов, влияющих на качество передачи информации в столь разнородной среде. С развитием сетей передачи данных появляются новые способы их изучения и оценки качества их работы.

Весомый вклад в развитие научных методов диагностики и оценки качества работы телекоммуникационных сетей внесли многие российские (Ю.В. Леохин, A.M. Сухов, И.П. Иванов, АЛС. Скуратов и другие.) и зарубежные ученые (G. Armitage, M. Borella, P. Calyam, M. Sridharan и другие).

Однако в связи со стихийным развитием современных телекоммуникационных сетей средства диагностики и анализа качества их работы не всегда успевают за этим развитием. В настоящие время не существует широко используемых доступных универсальных систем комплексной диагностики качества работы сетей передачи данных.

В данной работе предлагается на основе общеизвестной и простой в использовании сетевой утилиты PING диагностировать работу телекоммуникационной сети и с учетом экспертного мнения администратора построить систему оценки качества ее работы.

Цель работы состоит в разработке моделей, вычислительных алгоритмов и компьютерных программ, обеспечивающих эффективную оценку качества работы каналов телекоммуникационной сети.

Задачи исследования.

В работе были поставлены и решены следующие основные задачи:

• Анализ актуальных проблем в области оперативной диагностики и мониторинга телекоммуникационных сетей.

3

Построение математических моделей для временной последовательности результатов тестирования IP-сети с помощью команды Ping.

• Анализ работоспособности каналов исследуемой IP-сети.

• Оценка качества передачи информации по каналам исследуемой сети. "

• Разработка метода, вычислительных алгоритмов и программных модулей для анализа данных о телекоммуникационной сети и оценки ее состояния.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, анализа временных рядов, краткосрочного прогнозирования, вычислительной математики, математической статистики, теории нечетких множеств. Для программной реализации использован язык программирования Delphi, среда разработки Borland Delphi 7.0,

Практическая значимость. Результаты данной работы позволяют автоматизировать задачу мониторинга сети с целью определения нормальных и аномальных режимов функционирования на основе объективных критериев оценки.

Предложенный метод диагностики качества связи IP-сети на основе данных мониторинга каналов командой Ping позволяет оценить работоспособность и качество передачи информации независимо от технологии и типа канала связи.

Созданную в рамках работы программу анализа качества работы сети можно использовать в дополнение к профессиональным программным продуктам Мониторинга телекоммуникационных систем. Программа зарегистрирована в Фонде алгоритмов и программ, выдано свидетельство о государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ №2011610504 от 11 января 2011 года.

Материалы диссертации были внедрены:

в учебном процессе Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина при изучении курса «Компьютерное моделирование»;

- в ФГУ ГНИИ ШТ «Информика» при мониторинге научно-образовательной сети RUNnet.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель для временной последовательности результатов тестирования телекоммуникационной сети командой Ping.

2. Метод оценки работоспособности IP-сети и Качества передачи информации независимо от технологии и типа канала связи на основе команды Ping.

3. Критерии качества передачи информации в IP-сети на основе учета экспертной информации для построения нечетких множеств.

4. Алгоритмы оценки работы сети, использующие разработанные критерии качества, методику аналитической формализации лингвистических суждений и идентификации аномальных наблюдений.

Научная новизна:

- Предложена вероятностная математическая модель для временной последовательности результатов тестирования IP-сети, позволяющая оценить качество работы телекоммуникационной сети между двумя точками.

- Предложены четыре критерия качества передачи информации в IP-сети, которые позволяют выявить критические места в работе каналов сети.

- Разработан программный комплекс анализа данных по метрикам телекоммуникационной сети, позволяющий в режиме реального времени отслеживать ее состояние.

- Экспериментально определен интервал тестирования для проведения мониторинга каналов IP-сетей, отвечающий требованиям заданной точности оценки качества передачи информации.

Достоверность результатов исследования и выводов, сформулированных в диссертации, определяется корректным применением информационных технологий и методов математической статистики, статистического анализа временных рядов, теории нечетких множеств. Теоретические расчеты согласовывались с экспертами в области сетевого администрирования и информационных технологий.

Публикации и апробация. По теме диссертации опубликованы 9 печатных работ, в том числе одна работа в издании, рекомендованном ВАК для публикации докторских и кандидатских диссертаций.

Основные результаты диссертации были представлены и обсуждены на следующих конференциях: XV Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, Украина, 2007; 15 Zittau fuzzy colloquium, Германия, 2008; Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), Турция, 2008; Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2008», 2008; XVII Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, Украина, 2009; Международный форум «Новые информационные технологии и менеджмент качества». Европейский центр по качеству, Турция, 2009", XVI конференция представителей научно-образовательных сетей «RELARN-2009», Москва - Санкт-Петербург, 2009; VII Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), Турция, 2010.

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, литературы из 146 наименований и 3 приложений. Общий объем работы составляет 183 печатных страниц. Работа включает 44 рисунка и 27 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность и научная новизна работы, представлена цель научной работы, дана краткая характеристика объекта исследования и определены основные пути решения поставленной задачи.

В первой главе рассматриваются основные требования, предъявляемые к телекоммуникационным сетям как одному из видов систем передачи данных и существующие методы анализа и управления ими.

Перечисляются основные показатели функционирования сетей, такие как производительность, надежность, безопасность, совместимость, масштабируемость, расширяемость и управляемость. Обсуждается такое понятие как «качество обслуживания» (С?о5) компьютерной сети.

Далее описаны средства анализа и управления сетями, их основные особенности. Рассмотрены методы оценки качества связи и определения узких мест в инфраструктуре сети, используемые в настоящее время.

Анализируются специализированные методы оценки качества мультимедийного и речевого трафика, трафика данных, особенностью которых является генерация модели сети на основе исходных данных о ее топологии и используемых протоколах, типах используемого оборудования и приложений, интенсивностях потоков запросов между компьютерами сети. Отмечены трудности, возникающие при получении такого рода информации и использовании соответствующих программных пакетов.

Во второй главе рассматриваются характеристики, отобранные для анализа работы сети, технология и особенности сбора данных о функционировании сети. Проведен анализ характеристик открытой потоковой информации сетевого трафика локальных сетей: « время доставки пакетов' • количество потерянных пакетов.

Для построения математической модели использованы статистические данные продолжительного тестирования каналов связи посылкой эхо-запросов из десяти сигналов каждые 5 минут.

Статистический анализ числа потерянных пакетов

В процессе получения эхо-отклика реализуется случайное событие с одиннадцатью возможными исходами с вероятностями потерь от 0 до 10 пакетов:рв,р1, •■-,рю-

Вероятности ро , р/, ..., Р9 соответствуют рабочему состоянию канала связи, однако качество передаваемой информации при потере пакетов ухудшается, так как потеря пакетов приводит к искажениям и ошибкам в получаемой приемником информации.

Так как тестированием в первую очередь идентифицируется работоспособное состояние канала, можно ограничиться анализом двух

1=9

исходов — рабочим состоянием с вероятностью д= У р, и отказом с

/=0 '

вероятностью р= рю, р+д=1, а результаты тестирования описываются схемой испытаний Бернулли.

Вероятностная математическая модель для временной последовательности результатов тестирования С общим числом испытаний и и числом отказов х описывается биномиальным распределением.

Эффективной и состоятельной оценкой р является эмпирическая частота отказа:

к=к/п, (1)

где к - число зарегистрированных отказов в п испытаниях. Для сопоставления различных каналов связи по вероятности их нахождения в рабочем состоянии введено понятие уровня безотказности, который определен как вероятность нахождения канала в работоспособном состоянии в течение определенного временного интервала, например, в течение суток, обычно наиболее интересного для системного администратора.

Пусть число посланных запросов за временной интервал равно п (для суток «=288 при тестировании через 5 минут), и пусть д =(1- р) - вероятность рабочего состояния при одном запросе, тогда вероятность сохранять рабочее состояние й(п) в и запросах равна:

0(Г.)=ЯН1-РТ > (2)

вероятность хотя бы одного отказа Р(п) в п актах тестирования определяется равенством:

Р(пМ-д(п)=1-(1-Р)" (3)

Для сохранения работоспособного состояния в течение суток с вероятностью Ц(п) >0,99 необходимо, чтобы р<3,4* 10 3, а для £)(п) >0,95 -р<\П*НУ*.

В таблице 1 представлено распределение числа тестируемых каналов сети INFORU.NET по уровням безотказности (2). Вероятности отказов р оценены по (1) с числом запросов и =7100-^-7970.

Таблица 1- Уровни работоспособности каналов исследуемой сети.

Вероятность От 0,75 до От 0,50 до

рабочего состояния в Более 0,95 Менее 0,5

0,95 0,75

течение суток

Число каналов 9 8 1 23

Каналы с уровнем безотказности менее 0,5 находились в состоянии отказа связи весьма продолжительное время на протяжении процесса тестирования.

Причины* вызывающие отказ связи, весьма разнообразны: технический обрыв канала, отключение питания на машине, обусловленное зачастую режимом работы персонала, чрезмерная загрузка канала, атака на сеть.

Результаты непрерывного тестирования показали, что уровни безотказности не зависят от технологии передачи информации: АТМ-ОС/3, Fast Ethernet или Gigabit Ethernet.

Статистический анализ ряда временных задержек Для временной задержки от момента отправки эхо-запроса, до момента получения эхо-отклика регистрируются 4 характеристики: минимальное и максимальное время возврата, среднее значение задержки и ее вариация.

В таблице 2 в сравнении представлены данные тестирования нескольких 1Р- каналов в условиях нормального режима работы и аномально больших задержек.

Таблица 2-Данные тестирования по задержкам.

IP-адрес канала Нормальный режим связи Аномальная задержка

min/avg/max/stddev, ms min/avg/max/stddev, ms

194.190.244.161 15,944/16,850/17,637/0,676 15,677/22,378/59,800/12,693

www.cisco.com 198,454/198,851/199,139/0,203 198,857/201,302/203,920/1,780

www.achbank,com 0,868/1,175/1,559/0,197 0,889/2,412/5,830/1,592

192.168.5.1 0,449/0,574/0,720/0,082 0,410/31,525/184,496/63,379

Большие задержки свидетельствуют либо о чрезмерной загруженности канала в момент тестирования, либо о сбое аппаратуры, либо о несанкционированной атаке на сеть пользователя и приводят к искажениям и ошибкам в получаемой информации в некоторых типах трафика.

При аномальных состояниях канала связи выборочные оценки в серии из 10 пакетов для среднего значения, максимальной задержки и среднеквадратического отклонения существенно смещены относительно значений нормального режима. Для решения данной задачи предложено использовать устойчивые (робастные) к аномальным задержкам статистические оценки для выборочных характеристик.

Пусть ряд задержек представляет собой стационарную последовательность, а время возврата является случайной величиной с функцией распределения Р(х) и плотностью р(х). Совокупность времен возврата 10 пакетов образует выборку объемом 10 одинаково распределенных случайных величин из генеральной совокупности с функцией распределения Р(х).

Параметры генеральной совокупности - математическое ожидание и квадратичное отклонение - оцениваются по данным времен возврата L серий.

Пусть х'" и s"> соответственно выборочные значения среднего и квадратичного отклонения в /-той серии (l=J+L), тогда оценки генерального среднего f и квадратичного отклонения с получаются усреднением но веем сериям. Средние значения х"' имеют асимптотически нормальное распределение с параметрами £ и о*. Это свойство использовано при построении статистических критериев дом обнаружения аномально больших задержек.

Для идентификации аномальных задержек предложено использовать критерий, основанный на анализе размахов сериальных наблюдений та=(тохот ш).

В случае нормально распределенных наблюдений с параметрами (£, а2) и их числе в серии и=10 для размаха ш с уровнем доверия 0,9999 выполняется соотношение:

P(ffin< 6,90 о)=0,9999 , (4)

при этом для статистики при и=10 математическое ожидание

M{Wn)= 3,077, дисперсия D{Wn}=0,635, среднеквадратичное отклонение ^>{FF„}=0,797.

Если в i акте тестирования величина размаха d''={max(iJ - min'°) окажется больше, чем 6,90 а, задержка идентифицируется как аномально большая. Применение (4) подразумевает знание величины а Однако, регистрация чрезмерно большой задержки (выброса) в i -той серии (i =7-1) приводит к смещению относительно стационарных значений как тах<0 и среднего времени возврата ov/'', так и среднеквадратичного отклонения stddev

Если аномальные наблюдения встречаются не более, чем в 30-35% актах тестирования, устойчивыми состоятельными и несмещенными оценками параметров £ и о являются медианы вариационных рядов сериальных оценок avg и stddev.

Медиана р, выборки объема I и вариационным рядом в порядке возрастания , /=/+£} находится по формуле:

<1-т>

х 2 . при Ь четном

Х<12,+Х<Т,> (5)

---, при Ь нечетном

Наличие аномальной задержки не свидетельствует о неработоспособности канала, но сигнализирует об ухудшении качества связи.

В третьей главе предложены критерия для определения качества передачи информации по каналу, основанные на нечетких методах оценки.

Требования К качеству работы канала определяются в первую очередь характером передаваемой информации (трафик данных, мультимедийный трафик) и необходимостью передачи данных в режиме реального времени.

Особенности сетевого трафика учитываются путем формирования критериев оценки качества на основе экспертных суждений администратора сети о влиянии потерь пакетов и больших задержек на снижение качества связи.

Лингвистические суждения носят нечеткий, расплывчатый характер и требуют усилий для своей аналитической формализации. Для исследуемой сети системным администратором были сформулированы следующие суждения относительно данных в акте тестирования:

1. Для качественной связи недопустимыми являются потери 6-ти и более пакетов из 10, качество теряется примерно пропорционально числу потерь. Отсутствие потерь соответствует наивысшему уровню качества.

2. Недопустимыми являются случаи, когда разница между максимальной и минимальной задержкой превышает 50 ли, качество монотонно падает с ростом задержки относительно режима стационарной работы и может считаться недопустимым, когда она превышает среднюю задержку примерно в 100 раз.

Экспертные суждения предложено промоделировать нечеткими множествами на исходах акта тестирования. При этом полагаем, что наивысший уровень качества оценивается как 1, а недопустимый уровень -как 0.

Оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда потерь пакетов

Суждения системного администратора о потере пакетов формализуются с помощью функции принадлежности нечеткого множества, задающего меру соответствия результата тестирования качественной связи.

Пусть /и® - число потерянных пакетов в /-том акте тестирования,

7ЛеМ10, Л/0={0,1,,.., 10/-множество возможных потерь. Введем нечеткое

множество /¿р(т^))}, с функцией принадлежности

характеризующей степень соответствия потери гг№ пакетов качественной связи:

А(Н011; 110,8; 2 10,6; 3 10,4; 410,2; 5 | ОД; 6,...,10| 0}, М+1. (6)

Нечеткое множество А® формализует мнение системного администратора о качестве связи в ¡'-том акте тестирования: при отсутствии потерь (^,=1), при потерях шести и более пакетов (Рр=0), монотонно убывает с ростом числа потерь.

Обозначим т={т<1},..., т<1>) - вектор потерь в серии длиной I, введем нечеткое множество Рь ={(т,/7р(т))}, заданное на декартовом произведении

подпространств М= М^ х Л-/^ х... х , (Мг'*={0,1,...,10}- множество возможных потерь пакетов в / -том тестировании, с функцией

принадлежности ¡й„(/и) точки т е М размерности Ь множеству реализаций высокого уровня качества по потерянным пакетам.

Функцию принадлежности /7р(/й) задаем композицией функций принадлежности отдельных нечетких множеств-арифметическим средним:

13

Jiv(ih)=\t мЛт<") ■ (?>

L t—1

Обобщенное среднее ßt =1, когда для любого i ¿iv(m(l>)=\ и задает усредненный по множеству тестирований уровень качества передачи информации.

Выбор в данном случае агрегирующих операторов min или геометрического среднего приводил бы к слишком жесткому оцениванию уровня качества - нулевой уровень присваивался всему ряду, если при тестированиях произошел хотя бы один случай потери шести и более пакетов.

Оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда задержек пакетов

Суждения о недопустимом качестве связи в ¡-том акте тестирования, высказанные системным администратором, сформулированы в терминах

размаха наблюдений d'^maxf^-min0).

Для формализации нечетких высказываний используется критерий (4) в предположении, что значение а известно из описанных выше устойчивых процедур оценивания, а математическое ожидание нормированного размаха

нормального режима определено для л=10 - M{W,0 }= 3,077.

Следующие неравенства задают условия нормального режима и качественной передачи информации в / акте тестирования, сформулированные системным администратором: nf'> <50 ms и (s%)<6,90. С ростом величины (zf't/o) качество падает и становится недопустимым, когда отношение \^!а)/М{\Чт }>100, что эквивалентно (гг^/сг)>307,7.

Нечеткие множества В0' и С® моделируют приведенные выше требования в терминах принадлежности результата тестирования по задержке к высокому уровню качества.

Пусть üf^maxf^-min®) - размах для 10 значений задержек в i акте

тестирования, где ^eW"', W(l>={c/0: й^>0>мкожество возможных размахов.

14

Введем нечеткое множество Ме/^))}, яР}>0, с функцией

принадлежности и нечеткое множество С?)={(и/°, ^гЫ0))}, й/">0, с

функцией принадлежности гДе функции принадлежности

характеризуют степень соответствия е/'; режиму нормальной работы с высоким уровнем качества передачи информации:

, , [/, при ш(>> <50ш

■М,(*(,,) = \л (1) <п , (Ю

[0, при С7<°>50т5

1 при

1-0,00325 (г#/о) при Iст)<ЪЪ1,1 (9)

0 при (У>/ст)>3077

Образуем нечеткое множество {¿{с/'*))}, гг/">0, являющееся

пересечением нечетких множеств В(0 и С°}, с функция принадлежности заданной оператором л:

Нечеткое множество Г/° учитывает в / акте тестирования выдвинутые администратором требования к высокому качеству передачи информации

относительно задержки.

Пусть ¿5 =(&"',- вектор размахов в Ь тестированиях, введем нечеткое множество принадлежности т е IV реализациям высокого уровня качества по задержкам Ть ше 1У=Н""х1¥<"х...х\У<1> 1 с

функцией принадлежности Д/етЛ агрегирующей (10) арифметическим средним:

. (и)

Обобщенное среднее Ц1(ё) = 1, когда для любого / Цх(ш(1) 1, и задает осредненный по множеству тестирований уровень качества, определяемый задержками.

Пусть т=(т"',..., та>)е М и ш"),...,ш">)е IV, введем нечеткое множество б={((т, ш), ет))}, т еМ, ш е IV, заданное на декартовом

произведении подпространств Мх Ш с функцией принадлежности //„(А, сг) точки (т,ш) многомерного пространства Мх IV, множеству состояний связи высокого качества, как по потерянным пакетам, так и по задержкам.

Функция принадлежности М0(т, ё) представляет собой композицию функций принадлежности (7) и (11) нечетких множеств Рья Т^.

(12)

знак конъюнкции л здесь обозначает либо оператор минимума величин, либо оператор произведения!

В зависимости от конфигурации сети, особенностей сетевого трафика и требований потребителей системный администратор различно оценивает важность качественной связи по пакетам и задержкам.

Различия учитываются при определении функции принадлежности р^т, ш) введением коэффициентами важности для потери пакетов $ и для

загрузки р2 (Д>0, &>0).

(13)

символ О обозначает некоторую операцию: для оператора

В Я'Пн - //

тт-Р О/л = Ц ; для оператора произведения -РъУЦк ~ Ач

¿=1,2.

В первом случае обобщенный уровень качества находится по формуле:

(*)<№<*))>-, 04)

во втором:

(15)

При передаче информации в режиме почтового сервера с поддержкой

16

доставки пакетов временные задержки не важны, весовые коэффициенты принимают значения Д=1, Д?=0, и /"Q {m , Ш ).

При передаче информации в режиме реального времени (аудио и видео)

следует учитывать качество по доставке пакетов и Д (ет,) по времени

этой доставки. При одинаковой важности учета обеих характеристик в (15) Pi=Pi~ 1/2, тогда уровень качества определяется величиной обобщенных мер:

//<з(/и,г5)= mn(ji/m),jït(&)) ИЛи Аз{т,Ш)(16)

В четвертой главе приведено onucaime алгоритмов расчетов параметров предложенных моделей, приведены блок-схемы работы программных модулей.

Для расчетов оценок качества телекоммуникационной сета был разработан комплекс программ «Ping Analyzer». В состав программного комплекса входят два программных модуля, написанные на объектно-ориентированном языке программирования Delphi 7 с помощью компилятора Borland Delphi версии 7.0.

Модуль «Packet loss» осуществляет визуализацию и анализ данных по потерям пакетов. Пример работы модуля приведен на рисунке 1.

С помощью данного программного модуля проведен расчет оценок вероятностей потерь определенного числа пакетов, оценок вероятностей безотказной работы за сутки, начиная с требуемого наблюдения.

На основании полученных расчетов, проведена классификация каналов исследуемой сети по уровням безотказности и уровням качества работы канала.

Qual LO

C:\UMrs\NitolayNi?eektop\iTiono\A«ui^3 rawoHVlnflingVerrot

График по«ерь:иаке»оа ao.врегленм.

...........-

aaifi'

ж

-.--i................-:.....-~r--..........;...........-—

3 Ю0 i6oo X8CD ' 2&K

! r^cr.

., Интервал -п-жтирсйэния:- ■ ................................

: 0 5 минут ф 15 минут С' 30 минут © } ч

Количество пакетов Число потерь Частота потерь

1° 1 2 3 А 5 е т 3 3 10

фт 55 12 И 0 Тс ¡0 1 1 ® ¡7

<¿02123 ¡ 0,80377 ¡МИ о ¡с То й |й3027 ,-v—г,,,:,',.,:.,..,.,-,..

Размер выборки 2591

Томность вычислений OCQQ33

Выборочное среднее Срепмеквоярзтачесхое отклонение 0,58173 Уровень качества канала 0.37

ности в течении суток

: N суток ;6 } Уровень безотказности Q.i1

Рис. 1 Пример работы программного модуля «Packet loss».

Проведены расчеты параметров модели и анализ изменений точности оценки при увеличении интервала тестирования. При увеличении интервала тестирования вероятность отследить кратковременное повышение уровня загрузки канала меньше.

Таблица 3. Результаты расчетов параметров модели при разных интервалах тестирования на примере канала «АСНВАИК».

И1ггсрвал тестирования, мин. N - число испытаний, шт. Точность вычислеиий Число зарегистрированных отказов Вероятность отказа в одном испытании Уровень качества канала Число испытаний в сутках, шт. Вероятность зарегистрировать хотя бы один отказ за сутки 1-0(п)

5 7785 0,00013 43 0,00552 0,99406 288 0,79712

15 2595 0,00039 15 0,00578 0,99302 96 0,42680

30 1298 0,00077 8 0,00616 0,99457 48 0,25677

60 649 0,00154 4 0,00616 0,99535 24 0,13789

По результатам анализа результатов расчетов, приведенных в таблице 3, были сделаны следующие выводы:

-Точность вычислений при увеличении интервала тестирования падает.

-Вероятность отказа в одном испытании растет, что связано с тем, что уменьшается размер выборки.

-Самый высокий уровень качества канала зарегистрирован при интервале тестирования 1 час, а наименьший - при 15 минутах. Видно, что на уровень качества изменение интервала тестирования влияет незначительно.

-Вероятность зарегистрировать хотя бы один отказ в п актах тестирования (в данном случае в течение суток), равная величине 1-Q(n), при уменьшении частоты тестирования значительно падает.

Программный модуль «Packet time» осуществляет визуализацию данных по задержкам и их анализ. Пример работы модуля приведен на рисунке 2.

: :

Зр»>вГ; I-1НЯМИ1Я p«9sM!ira-C1DoameiteimdSifcpV»rBnoi!(ltsMori1tWNOIiiaENOT

The ftst 5 members ofvofiaSaii seties 15.233.152H1S25?: 15.27:15.272 1MB IMtlMSt ГОвШЯ 1Ш:1'Ш:1М16.«1В.«2

The value ci the oriica) fonfl Я.9И1

Min 11772 Mn 18.722 Avj 17.791

SlddBV В.60Э

Рис. 2 Пример работы программного модуля «Packet time».

С помощью данного программного модуля проведен расчет устойчивых к выбросам оценок средних и среднеквадратичных отклонений серийных наблюдений, осуществлена идентификация аномальных задержек, проведены расчеты параметров нечеткой модели определения качества передачи информации.

Модуль «Packet time» позволяет определить уровни качества каналов исследуемой сети, основанные на экспертных оценках системного администратора.

Апробация программного комплекса проведена с использованием реальных данных научно-образовательной сети INFORU.NET.

В заключении изложены основные выводы и результаты работы:

1. Разработан метод оценки работоспособности IP-сети и качества передачи информации на основе команды Ping.

2. Реализован алгоритм анализа данных реально функционирующей сети, что позволяет проводить исследования, опираясь на конкретные требования системных администраторов.

3. Разработана вероятностная математическая модель для временной последовательности результатов тестирования IP-сети, позволяющая оценить качество работы телекоммуникационной сети между двумя точками.

4. Предложена математическая модель, позволяющая оценить качество работы телекоммуникационной сети на основе функций принадлежности результатов тестирования множеству реализаций высокого уровня качества.

5. Предложены четыре критерия качества передачи информации в IP-сети, которые позволяют выявить критические места в работе каналов сети.

6. Разработана программа анализа данных по метрикам телекоммуникационной сети, позволяющая в режиме реального времени отслеживать ее состояние.

7. Предложен интервал тестирования для проведения мониторинга каналов IP-сетей, отвечающий требованиям по заданной точности оценки качества передачи информации.

В приложении представлены акты об использовании результатов диссертационной работы, графики некоторых характеристик функционирования сети; инструкция по использованию программного комплекса «Ping Loss».

Основное содержание диссертации отражено в следующих публикациях:

1. Калинина Э.В., Ретинская И.В., Серова Д.А., Вероятностные и нечеткие методы оценки качества передачи информации в телекоммуникационных сетях. // Информационные технологии №10, М., 2010 г. стр. 35-40.

2. Серова ДА., Оперативная диагностика и вероятностные модели оценки качества передачи информации по IP-сетям. // VII Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), материалы конференции, М., 2010 г. стр. 169-171.

3. Калинина Э.В., Ретинская И.В., Серова Д.А., Борисова М.В. Оценка качества связи при мониторинге IP- сетей с помощью команды PING. // XVI конференция представителей научно-образовательных сетей «RELARN-2009», сборник тезисов докладов, М., 2009, стр. 89-91.

4. Калинина Э.В., Ретинская И.В., Серова Д.А., Оперативная диагностика и оценка качества IP-сетей. И Материалы международного форума «Новые информационные технологии и менеджмент качества». Европейский центр по качеству, М-, 2009 стр. 66-69.

5. Борисова М.В., Серова Д.А., Оптимизация объема информации при оценке качества связи IP-сетей с помощью команды PING. // Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, сборник тезисов докладов, М., 2009, стр. 284-285.

6. Kalinina Е., Serova D., Stochastic and fuzzy methods of communication quality estimation for IP networks monitoring. // 15th Zittau East-West fuzzy colloquium, 2008, p.134-141.

7. Калинина Э.В., Ретинская Й.В., Серова Д.А., Математические модели данных мониторинга абонентских окончаний сети. // Труды XV Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2008», М., 2008, стр.213-215.

8. Калинина Э.В., Ретинская И.В., Серова Д.А., Вероятностная модель оценки качества связи по потерянным пакетам. // Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), материалы конференции, М., 2008 г. стр. 176-177.

9. Серова Д.А., Автоматизированный анализ ICMP-запросов с использованием статистических методов обработки данных. // Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, сборник тезисов докладов, М., 2007, стр. 186.

Подписано в печать:

31.08.2011

Заказ № 5831 Тираж -110 экз. Печать трафаретная. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Введение

Глава 1. Телекоммуникационные сети. Анализ современных технологий передачи данных и показатели функционирования сети

1.1. Системы передачи данных как объект исследования

1.1.1. Определение объекта исследования

1.1.2. Роль корпоративных сетей в развитии информационнотехнической инфраструктуры систем передачи данных

1.1.3. Научно-образовательные сети как один из видов систем передачи данных

1.2. Способы организации и технологии построения телекоммуникационных сетей

1.2.1. Особенности проектирования телекоммуникационных сетей

1.2.2. Технологии, применяемые при построении коммуникационных сетей

1.3. Обзор существующих решений и суть проблемы мониторинга и диагностики работы телекоммуникационных сетей

1.3.1. Системы мониторинга и управления работой телекоммуникационных сетей

1.3.2. Задача мониторинга и диагностики сетевых процессов 3 5 Выводы по Главе

Глава 2. Модель оценки качества работы телекоммуникационной сети на основе открытой потоковой информации

2.1. Методы сбора первичной статистической информации

2.1.1. Протоколы управления SNMP и CMIP

2.1.2. Протокол обмена управляющими сообщениями ICMP

2.1.3. Анализ базовых технологий передачи данных распределенной сети ISP INFORU.NET

2.2. Математическое моделирование результатов исследования телекоммуникационной сети с помощью утилиты РШХл протокола управляющих сообщений 1СМР

2.2.1. Первичный анализ данных о функционировании сети

2.2.2. Вероятностная математическая модель для числа потерянных пакетов. Уровень безотказности. Функция брака

2.2.3. Вероятностная математическая модель для ряда временных задержек

Выводы по Главе

Глава 3. Модель оценки качества работы телекоммуникационной сети на основе нечетких множеств

3.1. Нечеткие множества. Модель передачи данных на основе нечетких оценок

3.1.1. Использование нечетких методов в моделях телекоммуникационных сетей

3.1.2. Используемые положения Теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами

3.2. Математическая модель построения оценки состояния телекоммуникационной сети на основе нечетких множеств

3.2.1. Характеристики работы сети. Методы оценки качества на основе экспертных суждений

3.2.2. Оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда потерь пакетов

3.2.3. Оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда задержек пакетов

3.2.4. Агрегированная оценка качества работы сети на основе нечетких множеств

Выводы по Главе

Глава 4. Программный комплекс «Ping Analyser». Результаты исследования телекоммуникационной сети

4.1. Архитектура и алгоритмы программного комплекса «Ping Analyser»

4.1.1. Модуль сбора статических данных о работе телекоммуникационной сети

4.1.2. Графический модуль представления данных

4.1.3. Программные модули обработки статистической информации

4.2. Результаты исследования качества работы телекоммуникационной сети ISP INFORU.NET

4.2.1 Анализ потерянных пакетов с помощью программного модуля Lost

4.2.2 Анализ времени возвращения пакетов в серии испытаний с помощью программного модуля Time

Выводы по Главе

Актуальность исследования. За последние полтора десятилетия в России произошло бурное развитие научно-образовательных корпоративных телекоммуникационных сетей. Современные сети характеризуются многообразием технологий передачи информации и технической реализацией. Это многообразие, в том числе, объясняется наличием большого числа фирм-производителей сетевого оборудования. Существует множество факторов, влияющих на качество передачи информации в столь разнородной среде. С развитием сетей передачи данных появляются новые способы их изучения и оценки качества их работы.

Весомый вклад в развитие научных методов диагностики и оценки качества работы телекоммуникационных сетей внесли многие российские (Ю.В. Леохин, A.M. Сухов, И.П. Иванов, А.К. Скуратов и другие.) и зарубежные ученые (G. Armitage, M. Borella, P. Calyam, M. Sridharan и другие).

Однако в связи со стихийным развитием современных телекоммуникационных сетей средства диагностики и анализа качества их работы не всегда успевают за этим развитием. В настоящие время не существует широко используемых доступных универсальных систем комплексной диагностики качества работы сетей передачи данных.

В данной работе предлагается на основе общеизвестной и простой в использовании сетевой утилиты PING диагностировать работу телекоммуникационной сети и с учетом экспертного мнения администратора построить систему оценки качества ее работы.

Цель работы состоит в разработке моделей, вычислительных алгоритмов и компьютерных программ, обеспечивающих эффективную оценку качества работы каналов телекоммуникационной сети.

Задачи исследования.

Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие основные задачи:

Анализ актуальных проблем в области оперативной диагностики и мониторинга телекоммуникационных сетей.

• Построение математических моделей для временной последовательности результатов тестирования IP-сети с помощью команды Ping.

• Анализ работоспособности каналов исследуемой IP-сети.

• Оценка качества передачи информации по каналам исследуемой сети.

• Разработка метода, вычислительных алгоритмов и программных модулей для анализа данных о телекоммуникационной сети и оценки ее состояния.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, анализа временных рядов, краткосрочного прогнозирования, вычислительной математики, математической статистики, теории нечетких множеств. Для программной реализации использован язык программирования Delphi, среда разработки Borland Delphi 7.0.

Практическая значимость. Результаты данной работы позволяют автоматизировать задачу мониторинга сети с целью определения нормальных и аномальных режимов функционирования на основе объективных критериев оценки.

Предложенный метод диагностики качества связи IP-сети на основе данных мониторинга каналов командой Ping позволяет оценить работоспособность и качество передачи информации независимо от технологии и типа канала связи.

Созданную в рамках работы программу анализа качества работы сети можно использовать в дополнение к профессиональным программным продуктам мониторинга телекоммуникационных систем. Программа зарегистрирована в Фонде алгоритмов,и программ, выдано свидетельство о государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ № 2011610504 от 11 января 2011 года.

Материалы диссертации были внедрены: в учебном процессе Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина при изучении курса «Компьютерное моделирование»;

- в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика» при мониторинге научно-образовательной сети КЦЫпе^

Научная новизна:

- Предложена вероятностная математическая модель для» временной последовательности результатов тестирования 1Р-сети, позволяющая оценить качество работы телекоммуникационной сети между двумя точками.

- Предложены четыре критерия качества передачи информации в ГР-сети, которые позволяют выявить критические места в работе каналов сети. Разработана программа анализа данных по метрикам телекоммуникационной сети, позволяющая в режиме реального времени отслеживать ее состояние.

- Определен интервал тестирования для проведения мониторинга каналов 1Р-сетей, отвечающий требованиям заданной точности оценки качества передачи информации.

Достоверность результатов исследования и выводов, сформулированных в диссертации, определяется корректным применением информационных технологий и методов математической статистики, статистического анализа временных рядов, теории нечетких .множеств. Теоретические расчеты согласовывались с экспертами в области сетевого администрирования и информационных технологий.

Данная работа имеет следующую структуру.

В первой главе рассматриваются основные требования, предъявляемые к телекоммуникационным сетям как одному из видов систем передачи данных и существующие методы анализа и управления ими.

Перечисляются основные показатели функционирования сетей, такие как производительность, надежность, безопасность, . совместимость, масштабируемость, расширяемость и управляемость. Обсуждается такое понятие как «качество обслуживания» (С)о8) компьютерной сети.

Далее описаны средства анализа и управления сетями, их основные особенности. Рассмотрены методы оценки качества связи и определения узких мест в инфраструктуре сети, используемые в настоящее время.

Анализируются специализированные методы оценки качества мультимедийного и речевого трафика, трафика данных, особенностью которых является генерация модели сети на основе исходных данных о ее топологии и используемых протоколах, типах используемого оборудования и приложений, интенсивностях потоков запросов между компьютерами сети. Отмечены трудности, возникающие при получении такого рода информации и использовании соответствующих программных пакетов.

Во второй главе рассматриваются характеристики, отобранные для анализа работы сети, технология и особенности сбора данных о функционировании сети. Проведен анализ характеристик открытой потоковой информации сетевого трафика локальных сетей:

• время доставки пакетов;

• количество потерянных пакетов.

Для построения математической модели использованы статистические данные продолжительного тестирования каналов связи посылкой эхо-запросов из десяти сигналов каждые 5 минут.

Проведен статистический анализ числа потерянных пакетов. В процессе получения эхо-отклика реализуется случайное событие с одиннадцатью возможными исходами с вероятностями потерь от 0 до 10 пакетов, причем вероятности потери от 0 до 9 пакетов соответствуют рабочему состоянию канала связи. Качество передаваемой информации при потере пакетов ухудшается, так как потеря пакетов приводит к искажениям и ошибкам в получаемой приемником информации.

Вероятностная математическая модель для временной последовательности результатов тестирования с общим числом испытаний п и числом отказов х описывается биномиальным распределением.

Для сопоставления различных каналов связи по вероятности их нахождения в рабочем состоянии введено понятие уровня безотказности, который определен как вероятность нахождения канала в работоспособном состоянии в течение определенного временного интервала, например, в течение суток, обычно наиболее интересного для системного администратора. Причины, вызывающие отказ связи, весьма разнообразны: технический обрыв канала, отключение питания на машине, обусловленное зачастую режимом работы персонала, чрезмерная загрузка канала, атака на сеть.

Результаты непрерывного тестирования показали, что уровни безотказности не зависят от технологии передачи информации: АТМ-ОС/3, Fast Ethernet или Gigabit Ethernet.

Проведен статистический анализ ряда временных задержек. Для временной задержки от момента отправки эхо-запроса, до момента получения эхо-отклика регистрируются 4 характеристики: минимальное и максимальное время возврата, среднее значение задержки и ее вариация.

Большие задержки свидетельствуют либо о чрезмерной загруженности канала в момент тестирования, либо о сбое аппаратуры, либо о несанкционированной атаке на сеть пользователя и приводят к искажениям и ошибкам в получаемой информации в некоторых типах трафика.

При аномальных состояниях канала связи выборочные оценки в серии из 10 пакетов для среднего значения, максимальной задержки и среднеквадратического отклонения существенно смещены относительно значений нормального режима. Для решения данной задачи предложено использовать устойчивые (робастные) к аномальным задержкам статистические оценки для выборочных характеристик.

Наличие аномальной задержки не свидетельствует о неработоспособности канала, но сигнализирует об ухудшении качества связи.

В третьей главе предложены критерия для определения качества передачи информации по каналу, основанные на нечетких методах оценки.

Требования к качеству работы канала определяются в первую очередь характером передаваемой информации (трафик данных, мультимедийный трафик) и необходимостью передачи данных в режиме реального времени.

Особенности сетевого трафика учитываются путем формирования критериев оценки качества на основе экспертных суждений администратора сети о влиянии потерь пакетов и больших задержек на снижение качества связи.

Лингвистические суждения носят нечеткий, расплывчатый характер и требуют усилий для своей аналитической формализации. Для исследуемой сети системным администратором были сформулированы следующие суждения относительно данных в акте тестирования:

1. Для качественной связи недопустимыми являются потери 6-ти и более пакетов из 10, качество теряется примерно пропорционально числу потерь. Отсутствие потерь соответствует наивысшему уровню качества.

2. Недопустимыми являются; случаи, когда разница между максимальной и минимальной. задержкой превышает 50 ms, качество5 монотонно падает с ростом: задержки относительно режима стационарной работы и может считаться недопустимым, когда она превышает- среднюю задержку примерно в 100 раз:

Экспертные суждения предложено промоделировать нечеткими множествами на исходах акта тестирования. При этом полагаем, что наивысший уровень качества, оценивается* как 1, а недопустимый уровень — как 0. ■ • •■•••'.

Предложена- оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда? потерь пакетов; Суждения системного администратора о потере пакетов5 формализуются; с помощью функции, принадлежности нечеткого множества, задающего меру соответствия'результата тестирования качественной связи.

Введенное нечеткое множество формализует мнение системного администратора о качестве связи в одном акте тестирования. После объединения таких множеств по всему множеству актов тестирования в новое нечеткое множество - множество возможных потерь пакетов, с функцией принадлежности результатов тестирования множеству реализаций; высокого уровня качества по потерянным пакетам.

Функцию принадлежности задаем композицией функций принадлежности, отдельных нечетких, множеств — арифметическим средним., Обобщенное среднее принимает значение 1, когда оценка уровня качества в каждом акте тестирования равна 1 и задает усредненный* по множеству тестирований уровень качества передачи информации. "

Выбор в данном случае агрегирующих операторов min или геометрического среднего приводил бы к слишком жесткому оцениванию уровня качества — нулевой уровень присваивался всему ряду, если при тестированиях произошел хотя бы один случай1 потери шести и'; более пакетов.

Проведена оценка качества работы сети на основе нечеткого анализа ряда задержек пакетов. Суждения о недопустимом качестве связи в каждом акте тестирования, высказанные системным администратором, сформулированы в терминах размаха наблюдений - разницей между максимальным и минимальным временем возвращения пакета в серии.

Для формализации нечетких высказываний используется статистический критерий поиска аномально больших задержек.

Введенные нечеткие множества моделируют приведенные выше требования системного администратора в терминах принадлежности результата тестирования по задержке к высокому уровню качества.

Функции принадлежности характеризуют степень соответствия размаха в каждом акте тестирования режиму нормальной работы с высоким уровнем качества передачи информации.

В зависимости от конфигурации сети, особенностей сетевого трафика и требований потребителей системный администратор различно оценивает важность качественной связи по пакетам и задержкам.

Различия учитываются при определении функции принадлежности объединенного нечеткого множества введением коэффициентов важности для потери пакетов и для величины задержки пакетов.

В четвертой главе приведено описание алгоритмов расчетов параметров предложенных моделей, приведены блок-схемы работы программных модулей.

Для расчетов оценок качества телекоммуникационной сети был разработан комплекс программ «Ping Analyzer». В состав программного комплекса входят два программных модуля, написанные на объектно-ориентированном языке программирования Delphi 7 с помощью компилятора Borland Delphi версии 7.0.

Модуль «Packet loss» осуществляет визуализацию и анализ данных по потерям пакетов.

С помощью данного программного модуля проведен расчет оценок вероятностей потерь определенного числа пакетов, оценок вероятностей безотказной работы за сутки, начиная с требуемого наблюдения.

На основании полученных расчетов, проведена классификация каналов исследуемой сети по уровням безотказности и уровням качества работы канала.

Проведены расчеты параметров модели и анализ изменений точности оценки при увеличении интервала тестирования. При увеличении интервала тестирования вероятность отследить кратковременное повышение уровня загрузки канала меньше.

По результатам анализа результатов расчетов были сделаны следующие выводы:

-Точность вычислений при увеличении интервала тестирования падает.

-Вероятность отказа в одном испытании растет, что связано с тем, что уменьшается размер выборки.

-Самый высокий уровень качества канала зарегистрирован при интервале тестирования 1 час, а наименьший - при 15 минутах. Видно, что на уровень качества изменение интервала тестирования влияет незначительно.

-Вероятность зарегистрировать хотя бы один отказ в п актах тестирования (в данном случае в течение суток), равная величине 1-Q(n), при уменьшении частоты тестирования значительно падает.

Программный модуль «Packet time» осуществляет визуализацию данных по задержкам и их анализ.

С помощью данного программного модуля проведен расчет устойчивых к выбросам оценок средних и среднеквадратичных отклонений серийных наблюдений, осуществлена идентификация аномальных задержек, проведены расчеты параметров нечеткой модели определения качества передачи информации.

Модуль «Packet time» позволяет определить уровни качества каналов исследуемой сети, основанные на экспертных оценках системного администратора.

Апробация программного комплекса проведена с использованием реальных данных научно-образовательной сети INPORU.NET.

Публикации и апробация. По теме диссертации опубликованы 9 печатных работ, в том числе одна работа в издании, рекомендованном для публикации докторских и кандидатских диссертаций.

Основные результаты диссертации были представлены и обсуждены на следующих конференциях: XV Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, Украина, 2007; 15 Zittau fuzzy colloquium, Циттау, Германия, 2008; Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), Турция, 2008; Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2008», 2008; XVII Международная студенческая школа-семинар Новые Информационные Технологии, Украина, 2009; Международный форум «Новые информационные технологии и менеджмент качества». Европейский центр по качеству, Турция, 2009; XVI конференция представителей научно-образовательных сетей «RELARN-2009», Москва - Санкт-Петербург, 2009; i VII Международная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества» (NIT&QM), Турция, 2010.

Таким образом, на защиту выносятся: г

1. Математическая модель для временной последовательности результатов тестирования телекоммуникационной сети командой Ping.

2. Метод оценки работоспособности IP-сети и качества передачи информации независимо от технологии и типа канала связи на основе команды Ping.

3. Критерии качества передачи информации в IP-сети на основе учета экспертной информации для построения нечетких множеств.

4. Алгоритмы оценки работы сети, использующие разработанные критерии качества, методику аналитической формализации лингвистических суждений и идентификации аномальных наблюдений.

Выводы по Главе 4

1. На основе сформированных математических моделей и методов оценки качества передачи информации по телекоммуникационной сети реализован программный комплекс анализа статистических данных о метриках телекоммуникационной сети, позволяющий в режиме реального времени отслеживать ее состояние.

2. Проведенные на реализованном программном комплексе Ping Analyser расчеты по метрикам распределенной сети INFORU.NET показали, что предложенная оценка работоспособности канала — уровень безотказности не зависит от технологии передачи информации: АТМ-ОС/3, Fast Ethernet или Gigabit Ethernet и является самостоятельной характеристикой состояния канала связи.

3. В результате проведенных расчетов было выявлено отсутствие естественной коррелированное™ между уровнем безотказности канала исследуемой сети и оценкой качества передачи информации по данному каналу. Как следствие, оценка свойств канала связи только по количеству переданных и потерянных пакетов не может считаться достаточной для получения объективной картины и необходимо проводить оценку времени возврата эхо-отклика. Последняя в большей степени может сигнализировать о перегрузке канала, отражающейся в больших задержках, которые снижают качество передаваемой информации.

4. При увеличении интервала тестирования каналов, естественным образом уменьшается вероятность обнаружения отказа и повышается вероятность принятия ошибочного суждения о высоком уровне работоспособности канала. Аналогичным образом изменение интервала тестирования сильно сказывается на числе зарегистрированных случаев потерь определенного числа пакетов, что влияет на оценку уровня качества передачи данных, формируемую на основе числа потерянных пакетов. В результате проведенных расчетов предложен интервал тестирования для проведения мониторинга каналов 1Р-сетей, отвечающий требованиям по заданной точности оценки качества передачи информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе проведения работы были получены следующие основные результаты и сформированы следующие выводы:

1. На основе изучения научных публикаций, описаний программных .продуктов и опыта специалистов в области проектирования и эксплуатации телекоммуникационных сетей проведен анализ требований и подходов к мониторингу и диагностике работы компьютерных сетей, в том числе основные требования, предъявляемые к телекоммуникационным сетям, характеризующие качество передачи информации.

2. Описаны наиболее популярные средства мониторинга и управления сетями, их основные особенности и место в них задач диагностики и анализа происходящих сетевых процессов. Показано, что решение данного класса задач требует активного участия человека и использования интеллектуальных систем и средств, аккумулирующих опыт сетевых специалистов, в том числе по анализу нештатных сетевых ситуаций.

3. Обосновано применение аппарата нечеткой логики к задачам анализа процесса передачи данных. Использование инструментов теории нечетких множеств позволяет систематизировать и формализовать экспертные знания системных администраторов. Таким образом, алгоритмы с нечеткими множествами вносят в решение задач диагностики и мониторинга телекоммуникационных сетей методологию системного анализа, позволяющую производить построение необходимых оценок качества работы сетей.

4. Представлены процедуры сбора статистической информации с помощью протоколов управления SNMP и CMIP. Показаны преимущества сбора открытой потоковой информации о работе телекоммуникационной сети на основе протокола обмена управляющими сообщениями ICMP.

5. Разработаны алгоритмы анализа данных реально функционирующей сети, что позволяет проводить исследования, опираясь на конкретные требования системных администраторов. э. Разработана вероятностная математическая модель для временной последовательности результатов тестирования 1Р-сети, позволяющая оценить качество работы телекоммуникационной сети между двумя.точками.

7. Предложена математическая модель, позволяющая- оценить качество'работы телекоммуникационной сети на основе функций« принадлежности результатов тестирования множеству реализаций-высокого уровня-качества.

3. Сформированы, два статистических критерия оценки качества передачи информации в IP-сети и два критерия качества передачи-информации в IP-сети, сформированные на основе экспертных суждений системных администраторов! Сформированные критерии позволяют своевременно выявить критические места в работе каналов. Предложена- агрегированная по пакетам и задержкам оценка качественной' связи в зависимости от конфигурации^ сети, особенностей передаваемого сетевого трафика и требований потребителей:

9. На основе сформированных математических моделей и методов оценки качества передачи информации по телекоммуникационной сети реализован программный комплекс анализа статистических данных о метриках телекоммуникационной сети, позволяющий в режиме реального времени отслеживать ее состояние.

10. Проведенные на реализованном программном комплексе Ping Analyser расчеты по метрикам распределенной сети INFORU.NET показали, что предложенная оценка работоспособности канала -уровень безотказности не зависит от технологии передачи информации: АТМ-ОС/3, Fast Ethernet или Gigabit Ethernet и является самостоятельной характеристикой состояния канала связи.

11. В результате проведенных расчетов было выявлено отсутствие естественной коррелированности между уровнем безотказности канала исследуемой сети и оценкой качества передачи информации по данному каналу. Как следствие, оценка свойств канала связи только по количеству переданных и потерянных пакетов не может считаться достаточной для получения объективной картины и необходимо проводить оценку времени возврата эхо-отклика. Последняя в большей степени может сигнализировать о перегрузке канала, отражающейся в больших задержках, которые снижают качество передаваемой информации.

12. При увеличении интервала тестирования каналов, естественным образом уменьшается вероятность обнаружения отказа и повышается вероятность принятия ошибочного суждения о высоком уровне работоспособности канала. Аналогичным образом изменение интервала тестирования сильно сказывается на числе зарегистрированных случаев потерь определенного числа пакетов, что влияет на оценку уровня качества передачи данных, формируемую на основе числа потерянных пакетов. В результате проведенных расчетов предложен интервал тестирования для проведения мониторинга каналов IP-сетей, отвечающий требованиям по заданной точности оценки качества передачи информации.

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

• ATM (Asynchronous Transfer Mode) - технология передачи данных, асинхронный режим передачи.

• CMIP (Common Management Information Protocol) - протокол общей управляющей информации.

• CSMA/CD (Carrier sense multiple access/collision detection) -метод множественного доступа к среде передачи данных с обнаружением конфликтов и детектированием несущей.

• Ethernet - стандарт организации локальных сетей (ЛВС), описанный в спецификациях IEEE и других организаций. IEEE 802.3. Ethernet использует полосу 10 Mbps и метод доступа к среде CSMA/CD. Наиболее популярной реализацией Ethernet является 10Base-T. Развитием технологии Ethernet является Fast Ethernet (100 Мбит/сек).

• ICMP (Internet Control Message Protocol) - протокол обмена управляющими сообщениями в сети.

• IEEE (Institute of Electrica! and Electronics Engineers)—институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике.

• Internet - единая глобальная сеть.

• IP (Internet Protocol) - протокол сетевого уровня.

• MIB (Management Information Base) - база данных управляющей информации.

• RMON - модуль удаленного мониторинга, позволяющий собирать информацию об устройстве и управлять им через сеть.

• OSI (Open System Interconnect) - концепция организации информационного взаимодействия открытых систем.

• PDU (Protocol Data Unit) — протокольный блок данных.

• SNMP (Simple Network Management Protocol) - простой протокол управления сетью.

• TCP (Transmission Control Protocol) - протокол транспортного уровня.

• UDP (User Datagram Protocol) - протокол дейтаграмм пользователя.

• WAN (Wide Area Networks) - глобальная сеть.

• QoS (Quality of Service) - Качество обслуживания. Совокупность значений сетевых ресурсов, выделяемых для обработки трафика.

• Х.25 - технология построения сетей пакетной коммутации.