автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Разработка алгоритма маршрутизации трафика в MPLS-сети

На правах рукописи

004613066

ЦАРЕВ Дмитрий Сергеевич

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА МАРШРУТИЗАЦИИ ТРАФИКА В МРЬБ-СЕТИ

Специальность: 05.12.13 - Системы, сети и устройства

телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 8 НОЯ 2010

Воронеж-2010

004613066

Работа выполнена в Академии Федеральной службы охраь Российской Федерации.

Научный руководитель доктор социологических наук,

кандидат технических наук, профессор

Козачок Василий Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Чопоров Олег Николаевич;

кандидат физико-математических наук Манелис Владимир Борисович

Ведущая организация ОАО «Концерн «Созвездие»

(г. Воронеж)

Защита состоится 18 ноября 2010 г. в 1400 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.10 ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп.,. 14.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотек ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Автореферат разослан октября 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Макаров О. Ю.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время для пользователей конвергентных сетей все больший интерес представляют такие службы, как видеоконференц-связь, доступ к web-службам и базам данных, что соответствует мировым тенденциям развития отрасли телекоммуникаций. При этом методология обеспечения требований по качеству обслуживания разнородного трафика не является до конца разрешенной, что обусловлено противоречием между вновь возникающими службами (видеоконференц-связь) и возможностями сети, которое заключается в появлении понятия качества обслуживания в рамках служб и возможностями по его обеспечению в пределах сетевой технологии. Решением этого противоречия становятся, с одной стороны, разработка предложений и рекомендаций, касающихся классов обслуживания, и, с другой стороны, появление протоколов и технологий, позволяющих обеспечить требования по качеству обслуживания (QoS).

Современные сети строятся на основе стека протоколов TCP/IP, однако задача обеспечения требуемого качества в них остается неразрешенной. Конвергентные сети IP/MPLS имеют значительно большие возможности по обеспечению QoS и распределению информационных потоков, поэтому управление трафиком в рамках этого объекта наиболее эффективно.

Установлено, что фундаментальные работы известных ученых JI. Клейнрока, Д. Бердсекаса, Р. Галлагера, В. М. Вишневского, А. Н. Назарова, В. В. Лохмотко в области управления трафиком направлены на решение задачи распределения нагрузки в условиях стационарности и не позволяют обеспечить равномерную загрузку маршрутов, что, во-первых, не соответствует современным условиям функционирования сетей и, во-вторых, снижает вероятность обеспечения требуемого качества предоставления услуг.

Опыт эксплуатации сетей также показал, что при верном решении задач выбора пропускных способностей и распределения потоков возникают проблемы, связанные с нарушением контракта на обслуживание, что обусловлено недостаточно развитыми адаптивными алгоритмами маршрутизации.

Анализ данных алгоритмов свидетельствует о том, что одни используют насыщение ветвей графа сети, обеспечивая баланс потоков, и минимизируют время доставки пакета, а другие учитывают требования по QoS, но не обеспечивают равномерной загрузки сети.. В работах В. М. Вишневского предложено использовать аддитивные свертки различных метрик, характеризующих качество обслуживания, однако они разработаны для технологии ATM и не учитывают интегрального характера трафика.

Таким образом, целесообразна разработка метрики алгоритма маршрутизации, которая учитывала бы стохастический характер поступающей нагрузки и различные классы обслуживания.

Перечисленные аспекты определяют востребованность задачи, заключающейся в синтезе алгоритма маршрутизации сетевого трафика, обеспечивающего требования по качеству обслуживания и балансу информационных потоков.

Для этого в работе учтены следующие особенности функционирования магистральной MPLS (Multi Protocol Label Switching - многопротокольная коммутация по меткам) сети:

- на вход магистрали поступает разнородный трафик шести классов обслуживания;

- топология сети близка к полносвязной;

- используется динамическая маршрутизация.

Исходя из перечисленных особенностей, было предложено использование интегральной метрики алгоритма маршрутизации, включающей в себя среднее время задержки и вероятность сброса пакета. Причем баланс нагрузки определяется с использованием модели сети, построенной на основе математического аппарата теории макросистем. В свою очередь, для определения момента внесения управляющего воздействия - запуска механизма пересчета потоковой модели сети - предлагается использовать авторский патент "Система анализа сетевого трафика".

На основании этого можно заключить, что тема диссертационного исследования является актуальной и перспективной.

Данная работа выполнена в соответствии с одним из научных направлений Академии Федеральной службы охраны Российской Федерации -"Исследование и разработка способов управления трафиком в современных сетях связи".

Целью исследования является синтез алгоритма маршрутизации, который за счет использования энтропийной целевой функции позволяет учесть требования по качеству обслуживания при решении задачи обеспечения баланса информационных потоков. При этом-в качестве объекта исследования в работе рассматривается магистральная сеть связи, построенная по технологии MPLS, а предметом исследования являются методы управления сетевым трафиком и алгоритмы маршрутизации.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи исследования:

1. Изучены технологии построения сетей, процессы передачи информации, способы управления трафиком.

2. Проанализированы существующие протоколы, метрики алгоритмов маршрутизации, используемые r современных магистральных сетях, методы совершенствования управления информационными потоками.

3. Синтезированы алгоритм и система анализа сетевого трафика, позволяющие определить потоковую модель источника и принять решение о необходимости изменения маршрутных схем для достижения баланса нагрузки в магистральной сети.

4. Разработана модель магистральной MPLS-сети, учитывающая требования по качеству обслуживания трафика и позволяющая определить доли потока по ветвям, обеспечивающие состояние равновесия информационных потоков.

5. На основе модели создан алгоритм маршрутизации сетевого трафика, учитывающий требования по качеству обслуживания и обеспечивающий баланс информационных потоков, что повышает вероятность—обеспечения— требуемого качества обслуживания.

6. Проведены экспериментальная проверка разработанного алгоритма и сравнительный анализ с другими алгоритмами маршрутизации.

Методы исследования. В работе использованы методы теории макросистем, систем массового обслуживания, математической статистики, анализа временных рядов и корреляционного анализа, объектно-ориентированного программирования.

Обоснованность и достоверность теоретических исследований, результатов математического моделирования и экспериментальной проверки предлагаемых решений подтверждается строгой постановкой общей и частных задач исследования и корректным применением апробированного математического аппарата.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- имитационная модель процесса передачи пакетов и маршрутизации, позволяющая определять зависимость времени задержки в сети от метрики протокола маршрутизации, топологии, параметров каналов передачи данных, интенсивности поступающих потоков от сетей доступа;

- алгоритм и система анализа сетевого трафика, отличающиеся от известных возможностью прогнозирования потоковой модели источника и способностью принятия решения о необходимости изменения маршрутных схем (на основе коэффициента корреляции Пирсона) для достижения баланса нагрузки в магистральной сети;

- интегральная метрика алгоритма маршрутизации, отличающаяся применением свертки методом идеальной точки двух показателей эффективности процесса передачи - среднего времени задержки и вероятности потери пакета;

- аналитическая модель магистральной MPLS-сети, отличающаяся от известных тем, что позволяет учесть требования по качеству обслуживания трафика и определить доли потока по ветвям, обеспечить состояние равновесия информационных потоков;

- алгоритм маршрутизации сетевого трафика, отличающийся комплексным подходом к решению задач обеспечения требований по качеству обслуживания и баланса информационных потоков. Данный алгоритм решает задачу по управлению информационными потоками и повышает эффективность использования сетей за счет равномерной загрузки коммутационного оборудования.

Практическая значимость. На основе разработанных имитационной, аналитической моделей и алгоритма, осуществляются анализ эффективности распределения информационных потоков в магистральной сети провайдера, а также маршрутизация трафика. В результате повышается эффективность управления информационными потоками при решении задачи распределения трафика в сетях, построенных по технологии MPLS с использованием математического аппарата теории макросистем в условиях предоставления интегрированных услуг пользователям.

Реализация и внедрение результатов работы.

Совокупность полученных результатов исследования является решением актуальной задачи, направленной на повышение эффективности использования ресурсов сети и управления информационными потоками, что обеспечивает возможность практического применения разработанной модели и алгоритма в Управлении информационно-телекоммуникационных технологий и систем

департамента транспорта МВД России (УИТТС и С ДТ МВД России) и в ОАО "МегаФон". Научные результаты работы также используются в учебном процессе Академии ФСО России, что подтверждено актом внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Аналитическая модель магистральной MPLS-сети связи, позволяющая определить равновесное состояние информационных потоков, а также учесть требования к качеству предоставляемых услуг.

2. Алгоритм маршрутизации сетевого трафика, обеспечивающий баланс потоков в области маршрутизации с учетом требования по обеспечению качества обслуживания.

3. Научно-технические предложения по практическому применению разработанного алгоритма, заключающиеся в формализации и алгоритмизации процесса маршрутизации трафика в магистральной MPLS-сети.

Апробация работы. Материалы, представленные в работе, докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: III Межвузовской научно-практической конференции: "Перспективы развития средств связи в силовых структурах, обеспечение информационной безопасности в системах связи" (Голицино, Пограничный институт ФСБ России, 2007); 33 Всероссийской научно-технической конференции "Сети, системы связи и телекоммуникации. Деятельность вуза при переходе на ФГОС 3-го поколения" (Рязань, 2008); 34 Всероссийской научно-технической конференции "Информационные и телекоммуникационные технологии. Подготовка специалистов для инфокоммуникационной среды" (Рязань, 2009).

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, в том числе 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получены два патента и одно свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: [5,6,8,9,12] - исследованы процессы передачи информации и предложены способы управления информационными потоками в MPLS сети, отличающиеся применением стандартных механизмов управления с использованием интегральной метрики алгоритма маршрутизации; [1,2,10] -макросистемная модель мультисервисной сети связи, построенная по технологии MPLS, отличающаяся возможностью учета требований по качеству предоставляемых услуг различных классов трафика и возможностью обеспечения баланса нагрузки в области маршрутизации; [3,4,7] - алгоритм, система и способ анализа сетевого трафика, отличающиеся использованием для анализа поступающих пакетов модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего для принятия решения о сходстве потоковых моделей на основе коэффициента корреляции Пирсона; [11] - алгоритм маршрутизации, учитывающий требования по качеству предоставляемых услуг, отличающийся комплексным решением задач обеспечения баланса потоков в сети и учетом требований по качеству обслуживания интегрального трафика.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 100 наименований и приложения. Основная часть работы, изложенная на 151 странице, содержит 55 рисунков и 14 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика диссертации, определяются актуальность решаемой научной задачи, цель работы, приводятся полученные новые научные результаты и основные положения, выносимые на защиту, а также кратко излагается содержание диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются основные принципы построения и функционирования магистральной сети связи (МСС), источники нагрузки для нее. Также определены условия ее функционирования, факторы, влияющие на эффективность работы. Проведен анализ основных технологий построения магистральных сетей, методов и способов управления трафиком на различных уровнях модели ОБ1. Рассмотрены показатели и критерии эффективности функционирования МСС. Сформулированы общая и частные задачи исследования.

Во второй главе разработана аналитическая и имитационная модели магистральной МРЬБ-сети. Аналитическая модель описывает состояние равновесия информационных потоков с учетом требуемого уровня (^оБ.

Она объединяет ограничения классической задачи о потоках Л. Клейнрока и новую целевую функцию, учитывающую требования по обеспечению качества обслуживания. Для верификации полученных аналитических выражений синтезирована имитационная модель процесса маршрутизации, которая позволила: исследовать процесс передачи разнородного трафика по сети, метрики маршрутов, обосновать использование интегрального критерия выбора пути, учитывающего среднее время задержки и вероятность сброса пакета - выражения (1), (2). График зависимости среднего времени задержки пакета при вариации для метрик "вероятность сброса", "среднее время задержки" и "интегральная метрика" представлен на рис. 1. Таким образом, показано, что использование интегральной метрики позволяет уменьшить среднее время задержки пакета.

' зЭДд,/) ' заЯ(к,1)

г обобщ _

->Ш1П,

с6Р(*,г)

->тт ,

(1)

зад (*,о

/■ \ 2

+ Р*сЬр(кЛ (2)

Р^

/ { сбР(*Л

где 5 - класс обслуживания трафика, - среднее значение времени

тр

задержки по звену (&,/), зад^у - требуемое значение времени задержки, ^сбр ~ требуемая вероятность сброса пакета по звену (к,Г), сбр(А/) -

вероятность сброса пакета.

На основе анализа статистики по среднему времени задержки пакетов в МРЬБ-сети установлено, что ее распределение не может быть описано

известными законами, в связи с чем необходимо использовать непараметрическое оценивание данного параметра.

Нижняя и верхняя доверительные границы для математического ожидания определяются выражениями (3), (4) и являются асимптотическими.

NG_MO = iзад-^^, О

V«

17Г МП : , é{ver)dispQ

VG_MO = t зад +-j=-, (4)

Ып

где ?3ад - выборочное среднее арифметическое времени задержки пакета, ver - доверительная вероятность; Z(ver) - квантиль нормального распреде-ления -число, заданное равенством <t>(H(ver)) = (1 + ver) / 2, где <t>(Z(ver)) - функция стандартного нормального распределения с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1, dispo — выборочное среднее квадратическое отклонение (квадратный корень из описанной выше выборочной дисперсии), п - объем выборки. Например, при ver - 95 % (т. е. при ver = 0,95) имеем Е(ver)= 1,96.

Прогоны МОД9ЛИ

--Время задержки-Остаточная пропускная способность ■ Интегральный критерий^

Рис. 1. График среднего времени задержки для различных метрик

Полученные значения используются в системе анализа сетевого трафика для определения эталонного и реального профилей источника нагрузки синтезированного алгоритма маршрутизации. В случае, когда такую статистику получить невозможно (начальный момент функционирования сети), предлагается использовать СеМО типа М2/02/Б/оо для получения оценок по

среднему времени задержки - 15зщк ^ и вероятности сброса Р*сбр(4 ^ ■

Таким образом, возможно учесть их в метрике алгоритма маршрутизации

- априорной вероятности выбора звена маршрута а^ ^ для л-го класса

трафика:

Этот параметр используется в аналитической модели, использующей аппарат теории макросистем при расчете плана распределения пакетов (7).

Я Н /Лк /)

к=\1=\ а (к,I)

Н(Пт2)-»тах, к,1 = 1,2,...,ЛГ; е Ъ.

т

Такой план строится на каждом граничном маршрутизаторе, причем топология сети определяется графом 0(11, V), описываемым матрицей смежности Мсм[имхУр], где Ьи - количество вершин графа, соответствующее числу маршрутизаторов сети, а Рр - количество ребер графа, соответствующее количеству каналов передачи. Определим, что план

распределения пакетов П2Ш для топологии графа сети данных представляет собой разомкнутую цепь (включает множество звеньев маршрута), в которой последовательность вершин графа сети (маршрутизаторы) £/М(),...,[/Мкп такая,

что длина цепи 1еп> 0, а вершины ии^ии. соединены ребром, причем

¿ = 0,...,/еи-1;/ = 1 + 1, где т - номер плана распределения пакетов. Для связи во времени процессов оценивания потоковой модели и выбора плана распределения пакетов используется переменная г - итерационный шаг.

Физический смысл данного выражения заключается в максимизации целевой функции посредством выбора наилучшего плана распределения пакетов при обеспечении требуемого качества обслуживания, определяемого

параметром а5(к,I) - априорной вероятностью выбора звена маршрута (к,1) для передачи, зависящей от класса поступающего трафика ^ и вероятностно-временных характеристик маршрутов от источника до получателя.

Использование априорной вероятности выбора звена маршрута эквивалентно метрике в протоколе маршрутизации. Различие заключается в том, что стандартная метрика является детерминированной величиной и не имеет жесткой аналитической связи с качеством обслуживания, а априорная вероятность выбора звена маршрута - вероятностная величина, учитывающая требования (ЗоБ. Таким образом, использование в энтропийной целевой

функции параметра ах(к,1) позволит учесть эти требования.

Разработанная модель использует аппарат теории макросистем, который оперирует понятием "энтропийная функция". Здесь используется ее важное свойство - максимум энтропийной функции соответствует равновесному состоянию, что имеет прикладное значение в задаче распределения потоков в сети. Трактовка энтропийной функции применительно к решаемой задаче заключается в следующем - чем больше допустимых маршрутов в сети, тем энтропия выше. То есть баланс нагрузки, равномерно распределенной по маршрутам сети с учетом требований к (ЗоБ, - задача алгоритма маршрутизации.

Для описания модели приведем представление фрагмента магистрали сети в виде макро и микроуровней - рис. 2-3.

Магистральная сеть как макросистема характеризуется полным расходованием ресурсов и может быть описана статистикой Больцмана, имеет единственный максимум, "острота" которого с ростом числа звеньев маршрута возрастает [Попков Ю. С. Теория макросистем (равновесные модели). - М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 320 е.].

Ресурс-

Рис. 2. Вариант представления фрагмента мультисервисной сети макросистемной моделью

Тогда энтропийная функция для задачи распределения потоков будет иметь вид

*=]/=! а (к,1)

(8)

Данная функция учитывает требования по качеству обслуживания поступающего трафика, объемы передаваемых данных по ветвям графа сети. Наложим ограничения, такие что в звене маршрута существует поток и нагрузка создается сетями доступа (9), нагрузка не превышает пропускной способности линии связи (10), сохранение потока в сети (11) и использование К-путевой маршрутизации (12).

°-х (к,1) ~1 > /\к,1) = 1

;=1у=1

N (/л N (¡п \~1'1 = 1 V V5 _ V ^ л (к,1) Ьх (£,/) к=1 ы\

(9) (10)

о

лл _ \к,1) -

» лл

1)если£хх(£,/) >0 1=1

N

N

0,Л

О.если^х8^^ =0

1=1

(Ы)

(И) (12)

/=1

],к,1 = 1,2,...,^, .

л п п

где х ^^ доля потока Ау.у) 5-го класса, проходящая по линии ук.,1), а

У(к /) = ^' если линия связи 0 используется для передачи потока в узел-

адресат _/ хотя бы от одного узла-источника, и равна 0 в противном случае, Максимум функции характеризует план, при котором информационные потоки в сети будут сбалансированы. В результате проведенных исследований и имитационного моделирования установлено, что существует зависимость функции распределения вероятностей и информационной энтропии от размещения элементов в макросостояниях. То есть распределение звеньев в маршруте оказывает влияние на состояние равновесия сети в целом. Таким образом, важным является план распределения пакетов, который используется в текущий момент времени.

Основным свойством энтропийной функции является тот факт, что при ее максимальном значении возможно найти доли потоков по ветвям графа сети, обеспечивающих баланс.

Для этого необходимо построить функцию Лагранжа от задачи (8) и ограничения по потоку(10)

к=01=0 и-1)

к,1 ,

где а^ - множители Лагранжа, е - пороговое значение разницы пропускной способности канала и потока по нему.

Стационарная точка функции Лагранжа будет определяться решением системы уравнений

■ =-1п/•*(*,/)+1па'5(*,/)-!-«*• (14)

Общее решение имеет вид

/\к,1)=а\к,1)гхр(-1-сх*), (15)

Для определения множителей Лагранжа имеем следующую систему

^(а) = ^/)-а(/и)ехРН-а£)-8- (17)

Определив их, получим доли потока по ветвям графа сети.

Таким образом, использование макросистемной модели позволяет определить равновесное состояние магистральной сети, характеризующееся балансом потоков. Кроме того, использование данного математического аппарата позволяет решать задачу выбора наилучшего плана распределения пакетов в условиях нестационарности потоков данных, что позволяет более точно принимать решения о маршрутизации.

В третьей главе предложено использовать запатентованную систему анализа сетевого трафика для анализа входного потока в магистраль сети связи. Такой анализ необходим для определения динамики изменения потоковой модели и внесения управляющего воздействия путем изменения маршрутных схем в магистральной сети. Система предназначена для построения эталонного профиля и его последующего сравнения с реальным, для нахождения степени корреляции между ними, определяя, таким образом по изменению потоковой модели момент запуска алгоритма маршрутизации.

Эталонный профиль строится с использованием модели авторегрессии, позволяющей получить прогнозные оценки времени прихода пакета данных. Сравнение эталонного и реального профилей осуществляется с использованием коэффициента корреляции Пирсона

£(?набл _,-набл)(,эт _рт}

р /=1_

л Пирсона - г^-^-.

|Х(?,ИабЛ -Iнабл)2 £(??т -гэт)2 где ifабл - наблюдаемые значения времени прихода пакетов данных,

ЭТ

его математическое ожидание, - эталонные значения времени прихода пакетов данных, Рт - его математическое ожидание.

При значении ^Пирсона - 0,45 принимается решение об отсутствии

корреляции профилей. Таким образом, при сильной корреляции двух профилей считается, что профиль является типичным и перестроение планов распределения пакетов не нужно. Если же корреляция профилей незначительна, то принимается решение о том, что поток не типичен и необходим пересчет плана распределения пакетов, который будет обеспечивать баланс потоков для новых условий.

Установлено, что при использовании волнового алгоритма поиска путей в графе по сравнению с алгоритмом Дейкстры на порядок уменьшается сложность алгоритма маршрутизации, что сокращает время поиска кратчайших путей.

Полученные результаты легли в основу алгоритма маршрутизации, использующего модель магистральной сети связи, построенной по технологии MPLS, позволяющей обеспечить качество обслуживания в условиях предоставления интегрированных услуг пользователям - рис. 3.

Шаги алгоритма

Шаг 1. Определение допустимых маршрутов модифицированным алгоритмом Иена.

Шаг 2. Проверка состояния сети - существует ли статистика по tsЗщк и Р*сбР(к,1) ■

" S

Шаг 3. Расчет t с использованием СМО типа M2/G2/S/oo и

исходных данных, полученных при проектировании сети.

(18)

г набл

7

Статистический

анализ трафика

Я

Вычислить Rnupcone

Рассчитать априорную вероятность выбора маршрута

a\k,l)

3 Рассчитать

в соответствии с

моделью СМО типа

M2/G2/S/- -1-

- Определить «веса»

маршрутов

® Использование I К- путевой I маршрутизации

Рис. 3. Алгоритм маршрутизации в магистральной сети, построенной по технологии MPLS

Рис. 3. Алгоритм маршрутизации в магистральной сети, построенной по технологии MPLS

(продолжение)

Шаг 4. Ранжирование путей по значению Г зад(АЛ и ассоциация с

метрикой в маршрутно-адресной таблице.

Шаг 5. Использование К- путевой маршрутизации.

Шаг 6. Определение поступающей нагрузки и внутренних потоков

Шаг 7. Статистический анализ трафика с использованием системы анализа сетевого трафика.

Шаг 8. Вычисление степени корреляции эталонного и реального профилей с использованием выражения (18).

Шаг 9. Проверка условия на изменение потоковой модели.

Шаги 10, 11. На основе статистики маршрутизатора получить оценки

^задщ) и ^сбр(М) по каждому звену (к, Г).

Шаг 12. Рассчитать значение априорной вероятности

Шаг 13. Корректировка маршрутно-адресной таблицы.

Шаг 14. Определить множество кратчайших путей от источника до получателя (г, у).

Шаг 15,16. Рассчитать энтропийную функцию, используя выражение (7), выбрать такой план распределения пакетов, при котором будет обеспечиваться равновесное состояние сети.

Шаг 17. Используя выражения (15-17) получить доли потоков по ветвям графа сети, обеспечивающие баланс нагрузки в области маршрутизации.

Шаг 18. Проверка ограничений на непревышение потоком пропускной способности канала.

Шаг 19. Запомнить маршрут и перейти к шагу 14.

Шаг 20. Присвоить метки поступающим пакетам, имеющим одинаковый класс эквивалентности.

Шаг 21. Инициировать передачу трафика через маршрутизатор.

Разработанный алгоритм позволяет:

- учесть требования по обеспечению качества обслуживания в магистральной сети;

- решить задачу распределения потоков на основе аппарата теории макросистем.

В четвертой главе приведены научно-практические предложения по использованию результатов, полученных во второй и третьей главах при функционировании алгоритмов маршрутизации в магистральной сети связи.

На примере МРЬБ сети проведено сравнение алгоритмов маршрутизации с различными метриками:

- среднее время задержки пакета;

- вероятность сброса пакета;

- остаточная пропускная способность;

- интегральная метрика.

В результате чего установлено, что использование системы анализа сетевого трафика позволяет на основе методов статистического анализа профилей нагрузки определять изменения потоковой модели и, в соответствии с энтропийным критерием, перераспределять трафик в магистральной сети.

Анализ оценки эффективности разработанного алгоритма показал, что по сравнению с алгоритмом ОБРР выигрыш по времени задержки составляет 36%, а по количеству сброшенных пакетов - 40%. Затраты процессорного времени

для синтезированного алгоритма на 6% больше, но при современном уровне развития процессорных технологий это не является критичным.

В заключении сформулированы общие выводы по работе и сформированы основные направления дальнейших исследований:

- разработка алгоритма маршрутизации, учитывающего много-приоритетность поступающего трафика;

- оптимизация процесса расчета состояния баланса потоков в сети и задачи распределения потоков.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе сформулированы и решены основные задачи теоретического исследования процесса передачи и маршрутизации пакетов в MPLS сети. Разработан алгоритм маршрутизации, учитывающий требования по обеспечению качества обслуживания поступающего трафика, что позволяет обеспечить равномерную загрузку узлов сети и учесть при выборе маршрута класс поступающего трафика.

При этом получен ряд новых результатов, к числу которых относятся:

1. Аналитическая модель магистральной MPLS сети, отличающаяся от известных тем, что позволяет учесть требования по качеству обслуживания трафика и определить доли потока по ветвям, обеспечить состояние равновесия информационных потоков. При разработке модели исследовались процессы передачи пакетов по сети, способы управления информационными потоками.

2. Имитационная модель процесса передачи пакетов и маршрутизации, позволяющая определять зависимость времени задержки в сети от метрики протокола маршрутизации, топологии сети, параметров каналов передачи данных, интенсивности входящих потоков от сетей доступа.

3. Алгоритм и система анализа сетевого трафика, отличающиеся от известных возможностью определения потоковой модели источника и способностью принятия решения о необходимости изменения маршрутных схем для достижения баланса нагрузки в магистральной сети.

4. Создание на основе аналитической модели алгоритма маршрутизации сетевого трафика, учитывающего требования по качеству обслуживания и обеспечивающего баланс информационных потоков. Данный алгоритм решает задачу по управлению информационными потоками и повышает эффективность использования сетей за счет равномерной загрузки коммутационного оборудования.

5. Для учета требований по качеству обслуживания для поступающего трафика введена интегральная метрика, включающая в себя свертку методом идеальной точки двух показателей эффективности процесса передачи данных -среднего времени задержки и вероятности потери пакета. Исследования алгоритма маршрутизации на имитационной модели показали, что использование интегральной метрики предпочтительнее по критерию минимума среднего времени задержки и максимума пакетов, обслуженных с требуемым качеством.

Предложенная модель магистральной сети позволяет определить состояние равновесия информационных потоков при соблюдении требований к качеству обслуживания в условиях предоставления пользователям интегрированных услуг за счет применения аппарата теории макросистем. При этом не накладываются ограничения на модель входного потока заявок, а энтропийная целевая функция является критерием, в соответствии с которым осуществляется выбор наилучшего плана распределения пакетов, для которого

значение энтропийной функции максимально. Записав функцию Лагранжа с ограничениями на поток по звеньям, определены доли потоков по ветвям графа сети, при которых будет обеспечиваться баланс нагрузки. Теоретический интерес представляет априорная вероятность выбора звена маршрута, отражающая предпочтительность выбора конкретного звена пути. Для ее нахождения используется частота значений среднего времени задержки и вероятности сброса пакета.

Самостоятельный практический интерес представляет система анализа сетевого трафика, используемая для запуска алгоритма управления. Она строится на основе использования прогнозной оценки, полученной с помощью авторегрессионной модели аппроксимирующей процесс скользящего среднего, и принятия решения о степени сходства эталонного и реального профилей на основе коэффициента корреляции Пирсона. При проведении экспериментов было установлено, что для обучения модели АРПСС необходимо не менее 100 наблюдений. Сделан вывод, что данный метод применим в тех случаях, когда требуется получить как можно более точный прогноз.

В разработанном алгоритме управления сетевым трафиком используется модифицированный алгоритм Иена за счет использования для поиска кратчайших путей не алгоритма Дейкстры, а имеющего меньшую вычислительную сложность - волнового алгоритма. В связи с чем снижена общая сложность алгоритма.

В работе проведено количественное обоснование эффективности разработанного алгоритма, выработаны научно-технические предложения по реализации разработанного алгоритма управления сетевым трафиком в комплексах технических средств магистральной сети связи.

Достоверность полученных результатов определяется использованием апробированного математического аппарата теории статистики, систем массового обслуживания, теории макросистем, а также контролем погрешностей при статистическом имитационном моделировании, которое, в целом, подтверждает справедливость предложенных аналитических выражений. Корректность ряда полученных выражений подтверждается их совпадением с ранее известными, но используемыми в схожих областях науки -распределении грузопотоков в транспортных системах.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Царев Д. С. Макросистемная модель мультисервисной сети связи / Д. С. Царев, О. В. Крюков, В. И. Козачок // Известия Орел ГТУ. Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии: информационные системы и технологии. - 2007. №4-2/268 (535). С. 147-155.

2. Комплекс моделей инфокоммуникационной сети / Д. С. Царев, О. В. Крюков, А. Ю. Остриков, Д. В. Волосунов // Системы управления и информационные технологии: научно-технический журнал. М., 2010. №

1.1(39). С. 144-148.

Патенты на изобретения

3. Патент 2362272. Российская Федерация, МПК й 06 Б 17/40. Способ анализа сетевого трафика / Д. С. Царев, О. В. Крюков, Д. Е. Горохов и др. -№ 2007136781/09, заявл. 03.10.2007; опубл. 20.07.2009, Бюл. № -20. - 12 е.: ил.

4. Патент 2364933. Российская Федерация, МПК О 06 Р 17/40. Система анализа сетевого трафика / Д. С. Царев, О. В. Крюков, В. И. Козачок и др. № 2007117104/09, заявл. 07.05.2007; опубл. 20.08.2009, Бюл. № 23. - 15 е.: ил.

Свидетельства

5. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007619854. Программа для ЭВМ "Программный комплекс по исследованию основных функциональных узлов аппаратуры передачи дискретных сообщений". / Д. С. Царев, О. В.Крюков, Д. В. Шитов. М.: РОСПАТЕНТ. 2007.

Статьи и материалы конференций

6. Система управления сетевым трафиком на основе технологии MPLS / Д. С. Царев, О. В. Крюков, В. И. Козачок, А. Ю. Остриков // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал. - 2007. № 7. С. 831-836.

7. Царев Д. С. Анализ трафика в сети доступа / Д, С. Царев, Д. В. Шитов // Перспективы развития средств связи в силовых структурах, обеспечение информационной безопасности в системах связи: материалы III межвуз. науч.-практ. конф. Голицыно, 2007. Ч. 2. - С. 61-63.

8. Царев Д. С. Адаптивные алгоритмы управления в сети документальной связи. / Д. С. Царев, О. В. Крюков, В. И. Козачок // Перспективы развития средств связи в силовых структурах, обеспечение информационной безопасности в системах связи: труды III межвуз. науч.-практ. конф. Голицыно, 2007. 4.1. С. 67-70.

9. Царев Д. С. Адаптивные иерархические системы управления сетями передачи данных органов государственной власти. / Д. С. Царев, О. В. Крюков, А. Ю. Остриков // Перспективы развития средств связи в силовых структурах, обеспечение информационной безопасности в системах связи: труды III межвуз. науч.-практ. конф. Голицыно, 2007. Ч. 1. С. 53-57.

10. Царев Д. С. Управление трафиком на основе макросистемной модели сети документальной связи. / Д. С. Царев, О. В. Крюков // Сети, системы связи и телекоммуникации. Деятельность ВУЗа при переходе на ФГОС 3-го поколения: труды 33 Всерос. науч.-техн. конф. Рязань, 2008., 4.1. С. 250-252.

11. Царев Д. С. Алгоритм управления сетевым трафиком, учитывающий требования по качеству предоставляемых услуг / Д. С. Царев // Информационные технологии моделирования и управления: науч.-техн. журнал. 2009. №4 (56). С. 571-575.

12. Царев Д. С. Исследование влияния связности топологии сети на эффективность маршрутизации / Д. С. Царев, А. В. Требунских, О. В. Крюков // Информационные и телекоммуникационные технологии: труды 34 Всерос. науч.-техн. конф. Рязань, 2009. Ч. 1. С. 269-271.

ей/"

Подписано в печать 05.10.2010. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 90 экз. Заказ № 2/5®

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ МАГИСТРАЛЬНОЙ MPLS СЕТИ ПРОВАЙДЕРА СВЯЗИ.

1.1 Анализ объекта исследований, технологий и протоколов маршрутизации в магистральных сетях ATM, IP over ATM и MPLS.

1.2 Обзор методов управления трафиком в сетях передачи данных, классификация алгоритмов маршрутизации.

1.3 Обзор целевых функций алгоритмов маршрутизации.

1.4 Выбор системы показателей качества. Формальная постановка задачи исследования.

Выводы.

ГЛАВА 2. АНАЛИТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, ОПИСЫВАЮЩАЯ СОСТОЯНИЕ

РАВНОВЕСИЯ МАГИСТРАЛЬНОЙ MPLS-СЕТИ.

2.1. Исследование метрик протоколов маршрутизации.

2.2 Оценивание времени задержки пакетов.

2.3 Обоснование использования модели сети на основе теории макросистем.

2.5 Имитационная модель процесса маршрутизации в магистральной сети связи.

Выводы.

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМ МАРШРУТИЗАЦИИ СЕТЕВОГО ТРАФИКА, УЧИТЫВАЮЩИЙ ТРЕБОВАНИЯ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ КАЧЕСТВА

ОБСЛУЖИВАНИЯ.

3.1. Анализ входного потока пакетов от сети доступа, статистический анализ сетевого трафика.

3.2 Алгоритм поиска путей в магистральной сети.

Выводы.7.

ГЛАВА 4. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМА МАРШРУТИЗАЦИИ МАГИСТРАЛЬНОЙ MPLS СЕТИ СВЯЗИ.

4.1. Описание системы анализа сетевого трафика.

4.2. Предложения по технической реализации алгоритма маршрутизации.

4.3. Оценка эффективности разработанного алгоритма.

Выводы.

ЗАКЛЮЧЕЙИЕ.

Актуальность темы. В настоящее время для пользователей конвергентных сетей все больший интерес представляют такие службы, как видеоконференц-связь, доступ к web-службам и базам данных, что соответствует мировым тенденциям развития отрасли телекоммуникаций. При этом методология обеспечения требований по качеству обслуживания разнородного трафика не является до конца разрешенной, что обусловлено противоречием между вновь возникающими службами (видеоконференц-связь) и возможностями сети, которое заключается в появлении понятия качества обслуживания в рамках служб и возможностями по его обеспечению в пределах сетевой технологии. Решение этого противоречия заключается, с одной стороны, в разработке предложений и рекомендаций, касающихся классов обслуживания, и, с другой стороны, в появлении протоколов и технологий, позволяющих обеспечить требования по качеству обслуживания (QoS). г

Современные сети строятся на основе стека протоколов TCP/IP, однако задача обеспечения. требуемого качества в них остается не разрешенной. Конвергентные сети IP/MPLS имеют значительно большие возможности по обеспечению QoS и распределению информационных потоков, поэтому управление трафиком в рамках этого объекта наиболее эффективно.

Установлено, что фундаментальные работы известных ученых Клейнро-ка JL, Бердсекаса Д., Галлагера Р., Вишневского В.М., Назарова А.Н., Лохмот-ко В. В. в области управления трафиком направлены на решение задачи распределения нагрузки в условиях стационарности и не позволяют обеспечить равномерну'й загрузку маршрутов, что, во-первых, не соответствует современным условиям функционирования сетей и, во-вторых, - снижает вероятность обеспечения требуемого качества предоставления услуг.

Опыт эксплуатации сетей также показал, что при верном решении задач выбора пропускных способностей и распределения потоков возникают проблемы, связанные с нарушением контракта на обслуживание, что обусловлено недостаточно развитыми адаптивными алгоритмами маршрутизации. л

Анализ данных алгоритмов свидетельствует о том, что одни используют насыщение ветвей графа сети, обеспечивая баланс потоков, и минимизируют время доставки пакета, а другие учитывают требования по QoS, но не обеспечивают равномерной загрузки сети. В работах В. М. Вишневского предложено^ использовать аддитивные свертки различных метрик, характеризующих качество обслуживания, однако они разработаны для технологии ATM и не учитывают интегральный характер трафика.

Таким образом, целесообразна разработка метрики алгоритма маршрутизации, которая учитывала бы стохастический характер поступающей нагрузки и ¡Различные классы обслуживания.

Перечисленные аспекты определяют востребованность задачи, заключающейся в синтезе алгоритма маршрутизации сетевого трафика, обеспечивающего требования по качеству обслуживания и балансу информационных потоков.

Для этого в работе учтены следующие особенности функционирования магистральной MPLS (multi protocol label switching - многопротокольная коммутация по меткам) сети:

- на вход магистрали поступает разнородный трафик шести классов обслуживания;

- топология сети близка к полносвязной;

- используется динамическая маршрутизация.

Исходя из перечисленных особенностей, было предложено использование интегральной метрики алгоритма маршрутизации, включающей в себя среднее время задержки и вероятность сброса пакета. Причем баланс нагрузки определяется с использованием модели сети, построенной на основе математического аппарата теории макросистем. В свою очередь, для определения момента внесения управляющего воздействия - запуска механизма пересчета потоковой модели сети - предлагается использовать авторский патент "Система анализа сетевого трафика".

На основании этого можно заключить, что тема диссертационного исследования является актуальной и перспективной.

Данная работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений Академии Федеральной службы охраны Российской Федерации.

Целью исследования является синтез алгоритма маршрутизации, который за счет использования энтропийной целевой функции позволяет учесть г требования по качеству обслуживания при решении задачи обеспечения баланса информационных потоков. При этом в качестве объекта исследования в работе рассматривается магистральная сеть связи, построенная по технологии MPLS, а предметом исследования являются методы управления сетевым трафиком иЪлгоритмы маршрутизации.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи исследования:

1. Изучены технологии построения сетей, процессы передачи информации, способы управления трафиком.

2. Проанализированы существующие протоколы, метрики алгоритмов маршрутизации, используемые в современных магистральных сетях, методы совершенствования управления информационными потоками.

3. Синтезированы алгоритм и система анализа сетевого трафика, позволяющие определить потоковую"" модель источника и принять решение о необходимости изменения маршрутных схем для достижения баланса нагрузки в магистральной сети.

4. Разработана модель магистральной MPLS-сети, учитывающая требования по качеству обслуживания трафика, и определены доли потока по ветвям, обеспечивающие состояние равновесия информационных потоков.

5. На основе модели создан алгоритм маршрутизации сетевого трафика, учитывающий требования по качеству обслуживания и обеспечивающий гл баланс информационных потоков, что повышает вероятность обеспечения требуемого качества обслуживания.

6. Проведены экспериментальная проверка разработанного алгоритма и сравнительный анализ с другими алгоритмами маршрутизации.

Методы исследования. В работе использованы методы теории макросистем, систем массового обслуживания, математической статистики, анализа временных рядов и корреляционного анализа, объектно-ориентированного программирования.

Обоснованность и достоверность теоретических исследований, результатов*гматематического моделирования и экспериментальной проверки предлагаемых решений подтверждается строгой постановкой общей и частных задач исследования и корректным применением апробированного математического аппарата.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- имитационная модель процесса передачи пакетов и маршрутизации, позволяющая определять зависимость времени задержки в сети от метрики протокола маршрутизации, топологии, параметров каналов передачи данных, интенсивности поступающих потоков от сетей доступа;

- алгоритм и система анализа сетевого трафика, отличающиеся от известных возможностью прогнозирования потоковой модели источника и способностью принятия решения о необходимости изменения маршрутных схем (на основе коэффициента корреляции Пирсона) для достижения баланса нагрузки в магистральной сети;

- интегральная метрика алгоритма маршрутизации, отличающаяся применением свертки методом идеальной точки двух показателей эффективности процесса передачи — среднего времени задержки и вероятности потери пакета;

- аналитическая модель магистральной МРЬ8-сети, отличающаяся от известных тем, что позволяет учесть требования по качеству обслуживания трафика и определить доли потока по ветвям, обеспечить состояние равновесия информационных потоков;

- алгоритм маршрутизации сетевого трафика, отличающийся комплексным подходом к решению задач обеспечения требований по качеству обслуживания и баланса информационных потоков. Данный алгоритм решает задачу по управлению информационными потоками и повышает эффективность использования сетей за счет равномерной загрузки коммутационного оборудования.

Практическая значимость. На основе разработанных имитационной, аналитической моделей и алгоритма, осуществляются анализ эффективности распределения информационных потоков в магистральной сети провайдера, а также маршрутизация трафика. В результате повышается эффективность управления информационными потоками при решении задачи распределения трафика в сетях, построенных по технологии TCP/IP MPLS с использованием математического аппарата теории макросистем в условиях предоставления интегрированных услуг пользователям.

Реализация и внедрение результатов работы.

Совокупность полученных результатов исследования является решением актуальной задачи, направленной на повышение эффективности использования ресурсов сети и управления информационными потоками, что обеспечивает возможность практического применения разработанной модели и алгоритма в Управлении информационно телекоммуникационных технологий и систем департамента транспорта МВД России (УИТТС и С ДТ МВД России) и в ОАО "МегаФон".° Научные результаты работы таюке используются в учебном процессе Академии ФСО России, что подтверждено актом внедрения.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Аналитическая модель магистральной MPLS-сети связи, позволяющая определить равновесное состояние информационных потоков, а также учесть требования к качеству предоставляемых услуг. г

2. Алгоритм маршрутизации сетевого трафика, обеспечивающий баланс потоков в области маршрутизации с учетом требования по обеспечению качества обслуживания.

3. Научно-технические предложения по практическому применению разработанного алгоритма, заключающиеся в формализации и алгоритмизации процесса маршрутизации трафика в магистральной MPLS-сети.

Апробация работы. Материалы, представленные в работе докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

- 3-й Межвузовской научно-практической конференции: "Перспективы развития средств связи в силовых структурах, обеспечение информационной безопасности в системах связи" (Голицино, Пограничный институт ФСБ России, 2007)

- 33-й Всероссийской научно-технической конференции "Сети, системы связи и телекоммуникации. Деятельность вуза при переходе на ФГОС 3-го поколения" (Рязань, 2008)

- 34-^й Всероссийской научно-технической конференции "Информационные и телекоммуникационные технологии. Подготовка специалистов для инфокоммуникационной среды" (Рязань, 2009)

Публикации.

Основные результаты исследования опубликованы в 12 научных работах,

А. fc-»в том числе две - в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получены два патента и одно свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в списке использованных источников, лично соискателю принадлежат: [89,90,93,95,100] - исследованы процессы передачи информации и предложены способы управления информационными потоками в MPLS-сети, отличающиеся применением стандартных механизмов управления с использованием интегральной метрики алгоритма маршрутизации, [88,91,98] — макросистемная модель мультисервисной сети связи, построенная по технологии MPLS, отличающаяся возможностью учета требований по качеству предоставляемых услуг различных классов трафика и возможностью обеспечения баланса нагрузки в области маршрутизации, [24,25,92] - алгоритм, система и способ анализа сетевого трафика, отличающиеся использованием для анализа поступающих пакетов модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего и принятии решения о сходстве потоковых моделей на основе коэффициента корреляции Пирсона, [99] - алгоритм маршрутизации, учитывающий требования по качеству предоставляемых услуг, отличающийся комплексным решением задач обеспечения баланса потоков в сети и учетом требований по качеству обслуживания интегрального трафика.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Список

Выводы

1. Использование системы анализа сетевого трафика позволяет на основе методов статистического анализа профилей нагрузки определять изменения потоковой модели и в соответствии с энтропийным критерием перераспределять трафик в магистральной сети, обеспечивая ее эффективное использование.

2. Явная маршрутизация позволяет наиболее эффективно распределять трафик по линиям связи. Это обусловлено тем, что маршрут организуется из конца в конец и параметры канала заранее известны.

3. Анализ оценки эффективности разработанного алгоритма показал, что по сравнению с алгоритмом ОБРР выигрыш по времени задержки и составляет 36 %, а по количеству сброшенных пакетов — 40 %. Затраты процессорного времени для синтезированного алгоритма на 6 % больше, но при современном уровне развития процессорных технологий, это не является критичным.

4. Рассмотренный во втором разделе модуль оценивания и управления может быть реализован как программно, так и аппаратно.

5. Модуль оценивания и управления включает в свой состав систему и способ анализа сетевого трафика, на которые получены соответствующие патенты.

139

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе сформулированы и решены основные задачи теоретического исследования процесса передачи и маршрутизации пакетов в г

МРЬБ сети. Разработан алгоритм маршрутизации, учитывающий требования по обеспечению качества обслуживания поступающего трафика, что позволяет обеспечить равномерную загрузку узлов сети и учесть при выборе маршрута класс поступающего трафика.

При этом получен ряд новых результатов, к числу которых относятся:

1. Аналитическая модель магистральной МРЬ8-сети, отличающаяся от известных тем, что позволяет учесть требования по качеству обслуживания трафика и определить доли потока по ветвям, обеспечить состояние равновесия информационных потоков. При разработке модели исследовались процессы передачи пакетов по сети, способы управления информационными потоками.

2. Имитационная модель процесса передачи пакетов и маршрутизации, позволяющая определять зависимость времени задержки в сети от метрики

Гл протокола маршрутизации, топологии сети, параметров каналов передачи данных, интенсивности входящих потоков от сетей доступа.

3. Алгоритм и система анализа сетевого трафика, отличающиеся от известных возможностью определения потоковой модели источника и способноствю принятия решения о необходимости изменения маршрутных схем для достижения баланса нагрузки в магистральной сети.

4. Создание на основе аналитической модели алгоритма маршрутизации сетевого трафика, учитывающего требования по качеству обслуживания и обеспечивающего баланс информационных потоков. г

Данный алгоритм решает задачу по управлению информационными потоками и повышает эффективность использования сетей за счет равномерной загрузки коммутационного оборудования.

5. Для учета требований по качеству обслуживания для поступающего трафика введена интегральная метрика, включающая в себя свертку методом идеальной точки двух показателей эффективности процесса передачи данных - среднего времени задержки и вероятности потери пакета. Исследования алгоритма маршрутизации на имитационной модели показали, что использование интегральной метрики предпочтительнее по критерию минимума среднего времени задержки и максимума пакетов, обслуженных с требуемым качеством.

Предложенная модель магистральной сети позволяет определить состояние равновесия информационных потоков при соблюдении требований к качеству обслуживания в условиях предоставления пользователям интегрированных услуг за счет применения аппарата теории макросистем. При этом не накладываются ограничения на модель входного потока заявок, а энтропийная целевая функция является критерием, в соответствии с которым осуществляется выбор наилучшего плана распределения пакетов, для которого значение энтропийной функции максимально. Записав функцию Лагранжа с ограничениями на поток по звеньям, определены доли потоков по ветвям графа сетй; при которых будет обеспечиваться баланс нагрузки. Теоретический интерес представляет априорная вероятность выбора звена маршрута, отражающая предпочтительность выбора конкретного звена пути. Для ее нахождения используется частота появлений значений среднего времени задержки и вероятности сброса пакета на интервале наблюдения.

Самостоятельный практический интерес представляет система анализа сетевого трафика, используемая для запуска алгоритма управления. Она строится на основе использования прогнозной оценки, полученной с помощью авторегрессионной модели, аппроксимирующей процесс скользящего-среднего и приятии решения о степени сходства эталонного и реального профилей на основе коэффициента корреляции Пирсона. При проведении экспериментов было установлено, что для обучения модели АРПСС необходимо не менее 100 наблюдений. Сделан вывод о том, что данный метод применим в тех случаях, когда требуется получить как можно более точный прогноз.

В разработанном алгоритме управления сетевым трафиком используется модифицированный алгоритм Йена за счет использования для поиска кратчайших* путей не алгоритма Дейкстры, а имеющего меньшую вычислительную сложность — волнового алгоритма. В связи с этим, снижена общая сложность алгоритма.

В работе проведено количественное обоснование эффективности разработанного алгоритма, выработаны научно-технические предложения по реализации (гразработанного алгоритма управления сетевым трафиком в комплексах технических средств магистральной сети связи.

Достоверность полученных результатов определяется путем использования апробированного математического аппарата теории статистики, гсистем массового обслуживания, теории макросистем, а также контроля погрешностей при статистическом имитационном моделировании, которое в целом подтверждает справедливость предложенных аналитических выражений. Корректность ряда полученных выражений подтверждается их совпадением с ранее известными, но используемыми в схожих областях науки, например при распределении грузопотоков.

1. Вишневский В. М., Воробьев Д. JI. Архитектура IP сети для качественной пакетной телефонии. // Электросвязь, 2000. № 10, с. 14-15.2. http://www.alcatel.com/osds.

2. ITU-T Recommendation Y. 1541. Network performance objectives for IP-based services.1.

3. ITU:T Recommendation Y. 1540. Internet protocol data communication service IP packet transfer and availability performance parameters.

4. Аленичев A. В. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Москва, 2005.

5. Алиев И. М. Об одной модели обеспечения QoS-показателей в глобальных сетях. //Телекоммуникации, 2006. №1, с. 16-25.

6. Аннабел Д. Мир телекоммуникаций. Обзор технической отрасли / Пер. с англ. М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 2002. - 400 с.

7. Бертсекас Д., Галагер Р. Сети передачи данных: Пер. с англ, М.: Мир, 1989. -544 с.

8. Большаков А. А., Каримов Р. Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для Вузов. — М.: Горячая линия Телеком, 2007. - 522 с.

9. Боровков А. А. Математическая статистика. М.: Наука, 1984.472 с.

10. В. Олифер, Н. Олифер, Д. Петрусов. АТМ и MPLS враги или союзники? // Журнал сетевых решений LAN, 2002. № 12.•12. Вишневский В. М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. — М.: Техносфера, 2003, 512 с.

11. Вишневский В. М. Пороцкий С. М. Динамическая маршрутизация в АТМ сетях проблемы решения. // Автоматика и телемеханика. - 2003. № 6. с. 20-23.с4

12. Выставкин Я. П. Оптимальное распределение маршрутов передачисообщений в вычислительных сетях // Модели информационных сетей иt *коммутационных систем. М.: АНСССР, ИППИ, 1982. - 165 с.

13. Гликман Ю. К. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербугр, 2005.

14. Грешилов А. А., Стакун В. А., Стакун А. А. Математические методы построения прогнозов —М.: Радио и связь, 1997. — 112 с.

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

16. Дымарский Я. С., Крутякова Н. П., Яновский Г. Г. Управление сетями связи: принципы, протоколы, прикладные задачи. Серия изданий «Связь и бизнес», М.: ИТЦ «Мобильные коммуникации», 2003. 384 с.

17. Дьяконов В. П. Mathlab 6.5 SP1/7 + Simulinc 5/6. Основы применения. Серия "Библиотека профессионала". М.: СОЛОН-Пресс, 2005.- 800 с.

18. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения Matlab. Специальный справочник. СПб: Питер, 2001. — 480 с.

19. Ершов В. А., Кузнецов Н. А. Мультисервисные телекоммуникационные сети. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 432 с.

20. Ершов Д. В. Метод расчета вероятностных характеристик узла коммутации * ЦСИО при пороговом ограничении нагрузки. Управление в распределенных системах // Сборник научных статей, РАН, ИППИ, 1993. -170 с.

21. Жожикашвили В. А. Вишневский В. М. Сети массового обслуживания. Теория и применение к сетям ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988.- 192 с.

22. Патент RU 2364933 С2, 05.07.2007. Система анализа сетевого трафика. / Царев Д. С., Крюков О.В., Козачок В.И. и др.

23. Патент RU 2362272 С1, 03.10.2007. Способ анализа сетевого трафика. / Царев Д. С., Остриков А. Ю. Крюков О. В. и др.•ft

24. Кильдишев Г. С., Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973. 103 с.

25. Клейнрок JI. Вычислительные системы с очередями. Пер. с англ./ Под ред. Б.С: Цыбакова. М: Мир 1979. - 599 с.

26. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. / Пер. И. И. Грушко; ред. В.И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

27. Ковалерчик И. Введение в ATM // Сети. Network World. Глобальные сети и телекоммуникации. 1997. - №5. с. 37-46.

28. Концептуальные положения по построению мультисервисных сетей наВСС России. Версия 4. -М.: 2001.

29. Кринкин Д. В. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Санкт-Петербугр, 2004.

30. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: "Мир", 1978.-432 с.

31. Кульгин М. Технология корпоративных сетей. Энциклопедия. -СПб.: изд. "Питер", 2000. 704 с.

32. Кучерявый Е. А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет. СПб.: Наука и Техника, 2004. - 336 с.

33. Лазарев В. В. Лазарев Ю. В. Динамическое управление потоками информации в сетях связи. М. Радио и связь, 1983. — 216 с.

34. Лихачев А. М., Курносов В. И. Тенденции технического и технологического развития телекоммуникационных сетей. СПб.: Абрис, 1997.-439 с.

35. Ломовицкий В. В., Михайлов А. И., Шестак К. В., Щекотихин В. М. Основы построения систем и сетей передачи информации: Учебное пособие для вузов. Под ред. Щекотихина В. М., М.: Горячая линия Телеком, 2005. -382 с.

36. Лохмотко В. В. Диссертация на соискание ученой степени доктор технических наук. Модели и методы оптимизации структуры телекоммуникационных сетей. СПб., 1998 г.

37. Лохмотко В. В., Пирогов К. И. Анализ и оптимизация цифровых сетей интегрального обслуживания. Мн.: Навука i тэхшка, 1991. - 192 с.

38. Максимович В. В. Управление перераспределением потоков в магистральных сетях передачи данных. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. Иркутск, 2007.

39. Малинецкий Г. Г., Курдюмов С. П. Нелинейная динамика и проблемы прогноза.// Вестник российской академии наук , 2001. Том 71, № 3, с. 210-232. ^

40. Мархасин А. Б. Экономичная ATM технология для сверхпротяженных мобильных широкополосных сетей общего пользования // Электросвязь № 3. М.: Радио и связь, 2000. - с. 24-28.

41. Мизин И. А., Богатырев В. А., Кулешов А. П. Сети коммуникации пакетов/ ПоД ред. Семенихина М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.

42. Найк Дилип. Стандарты и протоколы Интернета /Пер. с англ. М.: Изда-тельский отдел "Русская редакция" ТОО "Channel Trading Ltd", 1999384 с.

43. Нетес В. А. Качество обслуживания в сетях связи. Обзор рекомендаций МСЭ-Т. // Сети и системы связи, №3, 1999.

44. Нестеров' И. А. Алгоритм адаптивной маршрутизации с категорийным ограничением нагрузки. /57-я Научно-техническая конференция, посвященная Дню радио. СПБ.: Изд. СПб ТЭТУ "ЛЭТИ". 2002.-с. 51&52.

45. Ногл М. TCP/IP. Иллюстрированный учебник. М.: ДМК Прессу 2001.-480 с.

46. Орлов А. И. Прикладная статистика. Учебник. / А. И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.V

47. Основы управления связью Российской Федерации / Под ред. А. Е. Крупнова и Л. Е. Варакина. М.: Радио и связь, 1998. - 184 с.

48. Патент № 2258316. Устройство и способ прогнозирования трафика всистеме связи.ir1. И

49. Патент № 2270478. Устройство мониторинга безопасности автоматизированных систем".

50. Приказ Министерства информационных технологий и связи № 113 от 27.09.2007. "Требования к организационно-техническому обеспечению функционирования сети связи общего пользования".

51. Пирогов В. В. Крюков О. В. Найденов А. В. Роднин Ю. А. Модернизация системы управления сети документальной связи на основе введения функции прогнозирования нагрузки и использования гибкого комплекса моделей. // Телекоммуникации, 2006. №6, с. 16-25.

52. Попков Ю. С. Теория макросистем (равновесные модели). М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 320 с.

53. Постановление Правительства Российской Федерации «О федеральной целевой программе «Электронная Россия (2002-2010 годы)» № 65 от 28.01.2002г.

54. Постановление Правительства Российской Федерации «Об утверждении правил присоединения сетей электросвязи и их взаимодействия» № 161 от 28.03.2005г.

55. Рекомендация RFC 2328 OSPF Version 2.

56. Рекомендация RFC 2702 Requirements for Traffic Engineering Over MPLS.

57. Рекомендация RFC 3031 Multiprotocol Label Switching Architecture.

58. Рекомендация RFC 3630 Traffic Engineering (ТЕ) Extensions to OSPF Version 2

59. Рекомендация RFC 2453 RIP Version 2

60. Романов А. Г. Аналитическая модель сети передачи данных с многопакетной коммутацией. 57-я Научно - техническая конференция, посвященная Дню радио апрель 2002г. Материалы конференции СПб. Изд. СПб ТЭТУ "ЛЭТИ", 2002. -70 с.

61. Романов А. Г. и др. Аналитическая оценка времени задержки пакетов, передаваемых в канале множественного доступа в составеразнородных потоков информации. Сети связи и системы коммутации: Сб. науч. тр. Вьгп.1. - СПб.: Тема, 2000. - 117 с.

62. Романов А. Г. и др. Устройство управления передачей данных в канале множественного доступа. Патент РФ на изобретение №2179787 20.02.2002.

63. Розанов А. Г. Модель функционирования сети передачи данных. -V межведомственная научно-техническая, конференция. Проблемные вопросы сбора, обработки и передачи инф. в сложных радиотехнических системах. СПб, филиал ВИКУ, 2001. 136 с.

64. Свами М., Тхуласирамян К. Графы, сети и алгоритмы. М.: Мир, 1984.-456 с.

65. Семенов Ю. А. Введение в MPLS, ТЕ и QoS (ГНЦ ИТЭФ) // http://book.itep.ru/4/4/mplsl7.htm.

66. Середченко Д. В. Методы управления потоками сетевого трафика с учетом требований по информационной безопасности // Сборник научных трудов конференции "Методы и средства обеспечения безопасности информации", СПб, 2003 г.

67. Сети и службы передачи данных. Руководящий документ отрасли // РД.45.128-2000.

68. Советов Б. Я., Яковлев С. А., Моделирование систем. Учебник для вузов. 4-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2005. - 343 с.

69. Соколов Г. А., Чистякова Н. А. Теория вероятностей: Учебник / Г. А. Соколов, Н. А. Чистякова. М.: Изд. "экзамен", 2005. - 416 с.

70. Спецификация Форума Интерфейс Сеть-Сеть для Частных сетей Версия 1.0 ATM Af-pnni-0055.000 (Private Network-Network Interface Spécification Version 1.0(P-NNI 1.0). 1996.

71. Сухов A. M. Моделирование нагрузки на участке высокоскоростной сети.// Телекоммуникации, 2006. №2, с. 16-25.

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

73. Сычев К. И. Моделирование, анализ эффективности процессов функционирования и оптимизация сетей передачи данных с коммутацией пакетов. Орел. Академия ФСО России, 2005. - 118 с.

74. Taxa, Хэмди А. Введение в исследование операций, 6 -е издание.: Пер. с англ.гМ.: Издательский дом "Вильяме", 2001. 912 с.

75. Теория статистики. Под ред. проф. Шмойловой Р. А., 3-е изд. перераб. М.: Финансы и статистика, 1999. 560 с.

76. Терентьев В. М. Методика обоснования требований к показателям качества АСМКРС. Л.: ВАС, 1991. - 120 с.I

77. Том М. Томас II Структура и реализация сетей на основе протокола OSPF. Руководство Cisco. OSPF Network Design Solutions. 2-е изд. - M.: «Вильяме», 2004. - 816 с .

78. Умрихин Ю. Д. Адаптивная маршрутизация и контроль перегрузок1. Г*в сетях передачи и распределения информации. В кн.: Автоматы и управление: Процессы и устройства управления в сетях связи. - М.: Наука, 1982.-е. 86-109.

79. Федеральный закон "О связи" № 126-ФЗ от 07.07.2003г. 1

80. Френк Г., Фриш И. Сети, связь и потоки: Перевод с англ./Под ред. В. А. Поспелова. М.: Связь, 1978. - 448 с.

81. Холлендер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики. -М.: Финансы и статистика, 1983. 518 с.

82. Ху Т. Целочисленное программирование и потоки в сетях. М.: Мир, 1974. £"520 с.

83. Мишин Е. Д., Маршак М. Д. Гольдштейн Б. С. Контроль показателей качества обслуживания с учетом перехода к сети связи следующего поколения.// Техника связи, 2009. №1, с. 14-22.

84. Розенцвайг И. Проблема эффективной эксплуатации сетей NGN. // Connect!, 2008, №12, с. 2-3.

85. Царев Д. С., Крюков О. В., Козачок В. И, Макросистемная модель мультисервисной сети связи. // Известия Орел ГТУ. Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии: Информационные системы и технологии.'-2007 №4-2/268 (535), с. 147-155.

86. Царев Д. С., Крюков О. В., Козачок В. И, Остриков А. Ю. Система управления сетевым трафиком на основе технологии MPLS. // Информационные технологии моделирования и управления № 7, 2007 с. 831836.

87. Царев Д. С., Крюков О. В., Шитов Д. В., Программный комплекс по исследованию основных функциональных узлов аппаратуры передачи дискретных сообщений. // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2007619854. РОСПАТЕНТ 21.02.07

88. Соколова О. Д. Соколов Н. А. Гечис А. К. Входящий поток заявок для трафика речи в сети NGN. // Информационные технологии, №4, 200.9. с. 1-11.

89. Шварц М. Сети связи: протоколы, моделирование и анализ: В 2-х ч< Ч. 1: Пер. с англ. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1992. 336 с.

90. Шварц М. Сети ЭВМ. Анализ и проектирование. Пер. с англ. / Под ред. В. А. Жожикашвили. — М.: Радио и связь, 1981. — 336 с.

91. Царев Д. С., Крюков О.В., Остриков А. Ю., Волосунов Д. В. Комплекс моделей инфокоммуникационной сети. // Научная книга: Системы управления^ информационные технологии. — 2010. № 1.1(39), с. 144-148

92. Царев Д. С. Алгоритм управления сетевым трафиком, учитывающий требования по качеству предоставляемых услуг. // Информационные технологии моделирования и управления. 2009. 4(56), с. 571-575.