автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка критерия качества сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности

На правах рукописи

Султанов Тимур Геннадьевич

РАЗРАБОТКА КРИТЕРИЯ КАЧЕСТВА СЕТЕВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРЕНИЙ ДОСТУПНОЙ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы и связь)

21 НОЯ 2013

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Самара-2013

005539168

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.ПКоролёва (национальный исследовательский университет)».

Научный руководитель:

доктор технических наук Сухов Андрей Михайлович

Официальные оппоненты:

Попов Сергей Борисович, доктор технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королёва (национальный исследовательский университет)», кафедра технической кибернетики, профессор;

Росляков Александр Владимирович, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», кафедра автоматической электросвязи, заведующий кафедрой.

Ведущая организация — НИИ многопроцессорных вычислительных систем им. A.B. Каляева Южного федерального университета.

Защита диссертации состоится 18 декабря 2013 года в 14-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.215.07, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королёва (национальный исследовательский университет)», по адресу: 443086, г. Самара, Московское шоссе, д. 34.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П.Королёва (национальный исследовательский университет)».

Автореферат разослан 15 ноября 2013 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор технических наук, профессор

Белоконов И.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Задача анализа качества обслуживания, Quality of Service (QoS), в современных сетях с каждым годом становится все более востребованной. Под качеством обслуживания понимают способность сети обеспечить разный уровень приоритетов различным приложениям, а также вероятность гарантии определенного уровня производительности для потока данных. В настоящее время вместе с планомерным увеличением скоростей передачи данных в телекоммуникациях увеличивается доля интерактивного трафика, крайне чувствительного к параметрам среды транспортировки. Современные Интернет-провайдеры предлагают сервис, обеспечивающий заданный уровень качества обслуживания. Для достижения этого Интернет-провайдеры должны тщательно управлять резервированием и распределением сетевых ресурсов для гарантированного выполнения необходимых требований. В зависимости от предоставляемого уровня обслуживания формируется стоимость сервиса для конечного пользователя. В связи с этим обеспечение требований для достижения заданного уровня качества обслуживания является одним из ключевых направлений в сетевых технологиях на сегодняшний день.

В сетях с коммутацией пакетов четырьмя параметрами, характеризующими QoS, являются: В - пропускная способность канала, D — задержка пакета, р -процент потери пакетов, j - сетевой джиттер - вариация задержки. Требования к величине каждого из вышеописанных параметров для заданного сервиса формируют различные классы качества обслуживания. Гарантии выполнения требований качества обслуживания играют особую роль в случаях, когда пропускной способности сети недостаточно, например, для приложений реального времени, обеспечивающих передачу аудио и видео контента, онлайн-игр и IP-телевидения, так как они требуют фиксированной скорости передачи и довольно чувствительны к задержкам. Следует отметить, что в сотовых сетях передачи данных, где пропускная способность является ограниченным ресурсом, предоставление заданного уровня качества обслуживания является приоритетной задачей.

В настоящей работе осуществляется поиск критерия, разграничивающего классы качества обслуживания в современных сетях. Решение данной задачи позволяет проверить соответствие теоретически рассчитанных классов качества обслуживания фактически предоставляемому сервису. Основное внимание сосредоточено на вопросе разработки модели измерения доступной пропускной способности, на основе которой можно рассчитать соответствующие значения для заданных классов обслуживания. Метрика доступной пропускной способности является одним из ключевых параметров, характеризующих качество обслуживания.

Вопросы обеспечения требуемого качества обслуживания, а также измерения доступной пропускной способности в разное время исследовали Копачев, А.Г., Кучерявый, Е.А., Q. Liu, J.N. Hwang, М. Jain, С. Dovrolis, V. Jacobson и др. Существующие методики по измерению доступной пропускной способности обладают рядом недостатков, в частности, предполагают проведение двусторонних измерений, для выполнения которых необходима установка специальной утилиты на обоих концах сетевого маршрута. Стоит отметить, что большинство утилит, реализованных на основе существующих методик, имеют невысокую стабильность работы.

В данной работе проводится подробный анализ существующих методик измерения доступной пропускной способности и показаны их недостатки. В работе предлагается модель измерения доступной пропускной способности, позволяющая рассчитать требуемое значение на основе односторонних измерений задержек пакетов, а также критерий, разграничивающий классы качества обслуживания в сетях с коммутацией пакетов.

Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта научной специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы и связь):

пункту 2 - «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», а именно:

Разработана модель измерения доступной пропускной способности на основе измерений задержек пакетов разного размера.

Предложен метод расчета погрешности и верхней границы доступной пропускной способности.

пункту 3 - «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», а именно:

Разработан метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

Предложен критерий для разграничения классов качества сетевого обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Объектом исследования являются методики и алгоритмы измерения доступной пропускной способности в сетях TCP/IP.

Предмет исследования - процесс измерения доступной пропускной способности.

Целью работы является разработка критерия для разграничения классов сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих методик измерения доступной пропускной способности каналов связи.

2. Разработка новой модели измерения доступной пропускной способности и определение ее области применимости.

3. Разработка экспериментов в ПЧ4 и 1Ру6 сетях с использованием измерительной инфраструктуры, позволяющей измерять задержки пакетов с микросекундной точностью.

4. Разработка критерия для разграничения классов сетевого обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Методы исследования

Для решения поставленных задач используются методы математического анализа и теории вероятностей, а также методы имитационного моделирования дискретно-событийных систем и методы математической статистики.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту

1. Модель измерения доступной пропускной способности на основе односторонних измерений задержек пакетов.

2. Метод расчета области применимости модели измерения доступной пропускной способности.

3. Метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

4. Критерий для разграничения классов сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности.

Научная новизна работы

В диссертации получены следующие новые научные результаты.

1. Предложена модель измерения доступной пропускной способности на основе измерений задержек пакетов разного размера.

2. Найдена область применимости модели в зависимости от аппаратной точности измерений задержек пакетов.

3. Разработан метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

4. Получен критерий для разграничения классов качества обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Реализация результатов работы

Результаты, полученные в ходе выполнения настоящей диссертационной работы, могут быть использованы Интернет-провайдерами, поставщиками услуг для разграничения качества трафика, предоставляемого в рамках сервисной модели классов обслуживания. Модель измерения доступной пропускной способности может быть использована в системах реального времени, в частности, передачи аудио и видео контента, для расчета необходимой скорости передачи.

Апробация работы

Основные результаты, связанные с разработкой критерия для разграничения классов качества обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности, докладывались на следующих конференциях: XVI

конференция представителей региональных научно-образовательных сетей «RELARN-2009» (2-7 июня 2009, Москва - Санкт-Петербург, Теплоход «Александр Суворов»); XVI Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2009» (22 - 25 июня 2009, Санкт-Петербург); Test Traffic Working Group, RIPE59 meeting (5-9 October 2009, Lisbon, Portugal); XVII Всероссийская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов Ш УТИ (февраль 2010, Самара); XVII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2010» (21-24 июня 2010, Санкт-Петербург); Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010)» (29 сентября - 1 октября, Самара); Fourth UKSim European Modeling and Simulation (EMS) Symposium (16 - 18 November, 2010, Pisa, Italy); Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2012)» (18-20 декабря, 2012, Самара).

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем работы составляет 115 страниц, 21 рисунок, 14 таблиц, 1 приложение. Библиографический список насчитывает 99 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи. Показана роль качества обслуживания, в том числе его ключевой характеристики — доступной пропускной способности. Приводятся перечень научных результатов и положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассматриваются существующие параметры каналов связи в системах телекоммуникаций. Особое внимание уделяется метрикам пропускной способности и их роли в современных сетевых приложениях.

В данной работе сетевой маршрут определяется как последовательность соединений на всем протяжении от отправителя к получателю. Две метрики, обычно связываемые с маршрутом, это доступная пропускная способность (ДПС) и полная пропускная способность (ППС).

-Использование канала

Рисунок 1 — Иллюстрация метрик пропускной способности

Полная пропускная способность С - это максимальная полоса пропускания уровня ІР, которая может быть предоставлена на маршруте потоку при отсутствии

конкурирующего потока. С другой стороны доступная пропускная способность Вт - это максимальная пропускная способность уровня IP, которая может быть предоставлена потоку в конкретной ситуации загруженности маршрута конкурирующим трафиком (см. Рисунок 1).

В работе приводится обзор базовых функций качества обслуживания и сервисных моделей. На основе проведенного анализа сделан вывод о роли ДПС в обеспечении качества обслуживания, а также сформулированы задачи исследования.

Во второй главе приводится обзор существующих методик измерения ДПС и ППС как отдельного сетевого соединения, так сквозного (end-to-end) маршрута. Были рассмотрены четыре основные методики: технология переменного размера пакета, технология пакетной пары/цепочки пакетов, технология периодических потоков, и последовательности пар пакетов. Показано, что данные методики имеют недостатки, в частности, необходимо проведение двусторонних измерений для вычисления величины ДПС. Сделан вывод о необходимости разработки новой модели.

Для составных каналов с несколькими маршрутизаторами задержка пакета D есть сумма фиксированной составной задержки Dfixed и переменной части задержки dvar:

D = Dfixed + dvar. (1)

Фиксированная часть задержки распространения определяется физическими эффектами, в первую очередь, скоростью света. Переменная часть задержки представляет собой время обработки пакета в описываемой сети.

ДПС для составного канала может быть определена как отношение размера пакета W к сумме переменной части задержки dvar:

Bav = -¿-¡^-■ (2)

D-Dfixed

Для оценки ДПС между двумя точками сети при отсутствии маршрутизирующих устройств можно использовать выражение, описывающее соотношение между временем обработки пакета в сети и размером пакета:

BaV = 7Г- О)

Для устранения влияния на расчеты Dfixed из уравнения (2) было предложено так тестировать сеть пакетами разного размера, чтобы размер пакета отличался на максимально возможную величину. В качестве размера второго пакета следует использовать размер, близкий к максимальному размеру блока передачи для данного коммуникационного интерфейса. Тогда уравнение (2) может быть преобразовано к виду:

_ w2-Wi ш

где £>! и D2 - задержки первого и второго пакетов, с; W1uW2- размеры первого и второго пакетов, бит. Предложенный метод позволяет исключить из расчетов фиксированную часть задержки Dfixed.

Преимущество предложенной модели заключается в том, что она не требует проведения двусторонних измерений для вычисления величины ДПС, так как в реальных условиях не всегда существует доступ к оборудованию на стороне получателя.

Для решения вопроса о применимости модели найдем ошибку в измерении ДПС в зависимости от точности измерения задержки:

ДВ 2SD ...

= ^ <5>

где т] - относительная погрешность измерения ДПС; А В - абсолютная погрешность измерения ДПС, бит/с; 5D - точность измерения задержки пакета, с.

Из этого выражения легко найти верхнюю границу В для измеряемой ДПС:

b = (6)

25D 1 v '

Таким образом, в случае использования измерительной инфраструктуры RIPE Test Box, позволяющей находить задержку с точностью в 2 мкс (5D = 2-10 6 с), можно измерять пропускную способность до верхней границы, равной 300 Мбит/с, с погрешностью г] = 10%. С помощью стандартной утилиты ping, при относительной погрешности ц = 25% и точности в 1 мс (5D = 10~3 с) можно измерять пропускную способность каналов до 1,5 Мбит/с.

Третья глава посвящена экспериментальной проверке разработанной модели измерения ДПС в IPv4, IPv6 сетях, а также с использованием пакета имитационного моделирования NS-2.

Эксперимент в IPv4 состоял из двух частей, первая из которых проводилась в три этапа. Первый этап данного исследования связан с прецизионным тестированием большим количеством пакетов разного размера с помощью измерительной системы RIPE Test Box. Для последующего анализа были собраны несколько наборов данных, содержащих до 3000 измерений на различных направлениях, в первую очередь между «143 (СГАУ, г. Самара) и ttl46 (ИОХ РАН, г. Москва). На основании этих данных рассчитана ДПС и исследована зависимость ошибки измерений от количества проведенных измерений.

Второй этап заключался в сравнении данных, полученных методом, представленным в данной работе, с результатами уже существующих методик измерения. В качестве инструмента, реализующего альтернативный метод измерений, был выбран программный продукт pathload, который использует технологию периодических потоков. В его основе лежит клиент-серверная архитектура, что является недостатком технологии, поскольку необходимо устанавливать утилиту на оба хоста. Достоинством можно считать тот факт, что для запуска pathload не нужны привилегии суперпользователя.

На третьем этапе проводится сравнение данных, полученных на втором этапе, с данными, снятыми напрямую с маршрутизатора СГАУ, который обслуживает самый узкий участок сети, состоящей из шести каналов (см. Рисунок 2).

Для обеспечения максимальной достоверности получаемой статистики, все три проверки должны проводиться одновременно. Структура измерительной системы RIPE Test Box отвечает всем требованиям, предъявляемым предложенным методом: позволяет менять размер тестовых пакетов и измерять задержку с точностью 2-10 мкс.

Подсеть ТТ146 Подсеть ТТ143

Исследуемая модель предполагает оперирование со средней величиной, поэтому необходимо усреднить несколько значений, идущих последовательно. В рассматриваемом эксперименте усредненная разность AD составила 8,15 - Ю-4 с в направлении ttl43 -» ttl46. Учитывая, что W2-W1 = 1000 байт, можно рассчитать величину ДПС для данного направления измерений: 0av(ttl43 -> «146) = 9,8 Мбит/с.

Усредненная разность ДD в направлении itl46 -> ttl43 составила 1,869 ■ 10~3 с. Тогда ДПС составит:

Bav(ttl46 -> К143) = 4,28 Мбит/с.

Работа программного продукта pathload отличалась попеременными сбоями. В направлении измерения ttl46 -> ttl43 программа не выдавала результат, простаивая и попусту загружая канал цепочками пакетов. Результаты, выдаваемые программой, отличались большим разбросом значений, явно выходящими за рамки пропускной способности внешнего канала. Были сделаны попытки сравнить результаты с такими программными продуктами, как pathChirp и IGI, но они не увенчались успехом. Программы выдавали ошибки и отказывались измерять ДПС.

Поэтому было принято решение сравнить результаты, полученные различными методами, с данными маршрутизатора. С помощь утилиты traceroute было определено «узкое место» маршрута пакетов между СГАУ и ИОХ РАН. Им оказался внешний маршрутизатор СГАУ, пропускная способность канала в котором была ограничена 30 Мбит/с. При помощи SNMP агента была снята статистика с внешнего маршрутизатора СГАУ. Все данные приведены в таблице 1 с указанием времени проведения эксперимента.

Из таблицы 1 видно, что результаты, полученные представленным методом, и данные, собранные утилитой МЯТ С с маршрутизатора, хорошо согласуются, в то время как результаты ра1Моас1 сильно отличаются. Разброс результатов измерений объясняется наличием переменной части задержки с1тг. Данная утилита не учитывает влияние переменной части задержки. Это и является причиной таких результатов ра£Ыоас1 на канале с максимальной пропускной способностью в 30 Мбит/с.

Таблица 1 - Сравнительный анализ результатов измерений

№ Дата Направление ДПС канала no ДПС канала no Данные с

пп проведения измерений данным RIPE данным pathload, маршрутиза-

эксперимента Test Box, Мбит/с Мбит/с тора, Мбит/с

1 13.01.2010 ttl43->ttl46 10,0±2,2 21,9±14Д 12Д±2,5

2 13.01.2010 ttl46->ttl43 4,4±1,2 ... 7,8±3,8

3 23.01.2010 ttl43->tt!46 20,3±5,1 41,2±14,0 18,7±1Д

4 23.01.2010 ttl46->tt!43 9,3±2,7 ... 11,3±2,6

5 06.02.2010 ttl43->ttl46 9,2±1,4 67,0±14,0 12,0±2,0

6 06.02.2010 ttl46->ttl43 3,5±1,2 — 4,5±2,0

Вторая часть эксперимента в IPv4 посвящена поиску условия устойчивой работы утилит. Между точками RIPE Test Box tt01.ripe.net (г. Амстердам, Голландия) и ttl43.ripe.net (СГАУ, г. Самара) был проведён ряд измерений и получено около 3000 значений задержек пакетов размером 100 и 1024 байта в обоих направлениях. На рисунке 3 представлен график, отображающий изменения рассчитанной пропускной способности в зависимости от выбранного для усреднения количества пар пакетов.

Рисунок 3 - Зависимость ДПС от количества измерений Как видно из графика, разброс значений рассчитанной пропускной способности, описываемый стандартным отклонением, критичен при 20 значениях задержек, при 50 он уже меньше заметен, а при 100 - линия графика практически выравнивается. Прослеживается явная зависимость между количеством измерений и вариацией рассчитанной пропускной способности.

Наличие разброса значений обусловлено переменной частью задержки. Следует отметить, что её роль снижается при увеличении количества измерений.

На основании данных, полученных в ходе эксперимента между точками 001 и й143, были вычислены среднеквадратические отклонения (СКО) сгп(В) для ДПС и пакетов разных размеров. Данные приведены в таблице 2 и графически изображены на рисунке 4.

Таблица 2 — Зависимость СКО от числа измерений

Число измерений п 5 10 20 30 40 50 70 100 200 300

Среднеквадратическое отклонение етп(Ваг,), Мбит/с 22,2 14,9 10,2 8,3 7,3 6,7 57 4,9 2,9 2,3

Среднее значение доступной пропускной способности сети Мбит/с 13,1

Из Рисунка 4 наглядно видно, что необходимо брать как минимум 70 измерений, в этом случае рассчитанное значение пропускной способности в 2 раза превышает СКО, то есть: Ваг > 2 ■ оп(В).

!. Мбит/с

средтекеадратчеаюе отклонение, а^В)

Уфеднпчноезткмедар доступной пропускной способности,^

п, количество

Рисунок 4 — Зависимость СКО от количества измерений Более аккуратный результат можно получить с помощью обобщенной генерирующей функции для описания задержек пакетов. Распределение задержки описывается экспоненциальным законом, а для получения величины задержки можно использовать генерирующую функцию:

иг_йг( х-РО»)

и итт в д ' ^ '

где Л = 1/(Оаи - От1П) = 1/7, а функция F(£>) задается генератором случайных чисел, равномерно распределенных на полуинтервале [0; 1). Генератор преобразует равномерную последовательность случайных чисел в экспоненциальную последовательность с необходимыми для описания задержки параметрами.

Знание формы генерирующей функции дает возможность рассчитать табличные значения функции г] из уравнения (5). Для этого с помощью

генерирующей функции (7) рассчитаем значения СКО oyf(D2 — Dt) для усредненной разности в зависимости от задержек пакетов разных размеров (мс). Расчеты будем проводить для следующих величин: AWT = W2-W1 = 1000 байт, Вт — 10 Мбит/с, что соответствует £>2 — D[ = 8 ■ 10~4 с. Для такой величины Вт примем Dav — Dmin = Ю-3 с, что соответствует Лт=1000 с1. Результаты расчетов приведены в таблице 3.

Таблица 3 — Эмуляция зависимости СКО от количества измерений(Яг=/000 с1)

Число измерений п 5 10 20 30 50 100 200

Среднеквадрагическое отклонение, мс 0,661 0,489 0,354 0,284 0,195 0,111 0,075

Для полученных значений СКО из таблицы 3 произведем расчет табличных значений функции Т]. Результаты данных расчетов приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Зависимость погрешности от количества измерений_

Число измерений п 5 10 20 30 50 100 200

Погрешность измерений,% 82,6 61,1 44Д 35,5 24,4 13,9 9,4

В ходе эксперимента измеряемые значения Хехр, (D^ ~ или

Вехр принимают произвольные значения, но поправочные коэффициенты позволяют легко рассчитать требуемое количество измерений для оценки экспериментальной погрешности измерений 7]ехр из табличных значений:

i)Z = k(D2-Dí)-k{X)-T1exP, (8)

где fc(A) = Ле*Р/Лг ,а кфг - Dt) = (D^ - J - D¡).

Подставляя в уравнение (8) значения коэффициентов k(D2 — Z^), к(Х) и требуемую погрешность измерений т]ехр, сравним полученные значения с табличными 7]п и найдем число измерений п, необходимых для достижения заданной погрешности.

Эксперименты с использованием измерительной инфраструктуры RIPE Test Box в сетях IPv6 подтвердили адекватность разработанной модели измерения ДПС. Данный эксперимент проводился между точками ttOl (Амстердам) и й146(Самара). Показана зависимость СКО и погрешности от числа измерений.

Следует отметить, что для проверки разработанной методики измерения ДПС был также проведен эксперимент в NS-2 симуляторе. Полученные в ходе имитационного моделирования результаты подтвердили адекватность разработанной модели измерения ДПС.

В четвертой главе показано влияние использования классов обслуживания на результаты измерения ДПС. Проведено исследование алгоритма распределения пропускной способности и отброса пакетов "Совместное управление и планирование буфера" (Joint Buffer Management and Scheduling) - JoBS, который обладает возможностью поддержки широкого диапазона относительных и абсолютных параметров классов обслуживания для задержек и потерь пакетов, не предполагая управление доступом и политики управления трафиком. Данный

алгоритм был реализован в виде сценария симулирования в программном пакете NS-2.

Полученные в результате эксперимента данные подтверждают, что величина ДПС для пакетов различных классов обслуживания будет значительно отличаться. Однако в реальных условиях существует необходимость гарантированного выполнения соглашений об уровне предоставления услуг - (Service Level Agreement) - SLA на основе значений ДПС, что позволяет говорить о разработке критерия, позволяющего выполнить нужное разграничение.

Таким образом, результаты, полученные в проведенных экспериментах, свидетельствуют о том, что введение классов обслуживания при передаче по сети пакетных данных не только оказывает существенное влияние на результаты измерения ДПС, но также позволяют говорить о необходимости введения критерия разграничения классов сетевого обслуживания с целью обеспечения выполнения требований SLA к величине ДПС.

В данной главе был найден критерий разграничения классов обслуживания. Уравнение (5) позволяет решить вопрос о разграничении классов обслуживания трафика. Следует отметить, что точность измерения задержки пакетов 8D, разница в их величине W2 — Wlf есть величины постоянные. С помощью несложных преобразований получим следующее соотношение:

Д Bi= Bf ■ С, (9)

где С = * .„ - константа, a i = 1, п, где п — число классов обслуживания.

Следовательно, классы обслуживания должны различаться величиной ДПС таким образом, что разница между ДПС соседних классов должна быть пропорциональна квадрату ДПС текущего класса.

Однако данный критерий недостаточно удобен для применения на практике, так как при настройке реальных систем применяются ограничения, накладываемые на задержку. Если предположить, что разница для задержки между классами описывается функцией f(D,j, р, В) = Di+1 — Dt, зависящей от параметров качества обслуживания (р - процент потери пакетов), то можно определить данные ограничения. Учитывая, что произведение 5,Д£>г остается неизменным независимо от класса обслуживания, то в таком случае функцию f(D,j, р, В) можно выразить как:

f(D,j,p,B) = const (10)

Таким образом, величина разницы между значениями задержек пакетов соседних классов, есть величина постоянная.

Для проверки данного критерия был проведен эксперимент в симуляторе NS-2, имитирующий работу сети с несколькими классами обслуживания. Величина абсолютного ограничения задержки для каждого последующего класса устанавливалось на 0,5 мс больше. По результатам симулирования рассчитаны средние значения задержек передачи пакетов разной величины для каждого класса обслуживания, а также значения ДПС согласно формуле (4). Стоит

отметить, что для проверки критерия была рассчитана разница АВ^ между ДПС соседних классов согласно формуле (9), а также найдена фактическая величина АВ¡хр, полученная на основе экспериментальных данных. Результаты данных расчетов представлены в таблице 5.

Таблица 5 — Расчеты для критерия разграничения ДПС

Номер класса обслуживания £>2, мс £>i, мс С, с/Мбит Мбит/с д вГ, Мбит/с ABh Мбит/с

1 5,067 5,026 0,005 9,75610 0,45377 0,47591

2 5,401 5,358 0,005 9,30233 0,41344 0,43267

3 5,851 5,806 0,005 8,88889 0,37825 0,39506

4 6,632 6,585 0,005 8,51064 0,34737 0,36215

5 6,867 6,818 0,005 8,16327 0,32013 0,33319

6 7,510 7,459 0,005 7,84314 0,29597 0,30757

7 8,129 8,076 0,005 7,54717 0,27444 0,28480

8 8,457 8,402 0,005 7,27273 0,25518 0,26446

9 8,866 8,809 0,005 7,01754 0,23788 0,24623

10 9,425 9,366 0,005 6,77966 — —

Исходя из представленных в таблице 5 результатов расчета, очевидно, что при увеличении абсолютных ограничений задержки в NS-2 симуляторе, наблюдается уменьшение величины ДПС при переходе от одного класса к другому. При этом величина разницы ДПС между соседними классами, полученная в ходе экспериментов АВ^, хорошо согласуется с расчетной величиной разницы ДПС между соседними классами ABt. Проведенные расчеты свидетельствуют о том, что разница между ДПС соседних классов должна быть пропорциональна квадрату ДПС текущего класса. При этом величина абсолютного значения задержки для каждого класса устанавливалась с шагом 0,5 мс, то есть f(P,j,p, В) = 0,5 мс. Таким образом, согласно предлагаемому критерию становится возможным вводить классы обслуживания, обеспечив строгое выполнение требований SLA к величине ДПС.

Основные результаты работы

1) Предложена модель измерения доступной пропускной способности на основе измерений задержек пакетов разного размера и показано ее преимущество по сравнению с существующими методиками измерений.

2) Найдена область применимости модели, а также предложен метод расчета погрешности измерений ДПС и верхней границы в зависимости от аппаратной точности измерений задержки.

3) Проведены эксперименты по проверке разработанной модели измерения доступной пропускной способности с использованием измерительной инфраструктуры RIPE Test Box на существующих сетях IPv4 и IPv6. Эксперименты подтвердили адекватность модели.

4) Получено выражение, позволяющее рассчитать требуемое количество измерений для оценки экспериментальной погрешности измерений на основе табличных значений.

5) Получен критерий для разграничения классов обслуживания в современных IP-сетях, подтвержденный экспериментально.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в ведущих, рецензируемых научных журналах и изданиях, определённых Высшей аттестационной комиссией:

1. Сухов, А.М. Методика определения доступной пропускной способности IP-соединения на основе измерений для пакетов различного размера [Текст] / Т.Г. Султанов, A.M. Сухов, Д.Ю. Полукаров // Электросвязь - М., №11, 2012. - С. 3942.

2. Султанов, Т.Г. Новая модель измерения доступной полосы пропускания в сетях TCP/IP [Текст] / Т.Г. Султанов // Дистанционное и виртуальное обучение -М., №11, 2009.-С. 67-75.

3. Веселовский, П.В. Измерение доступной пропускной способности в IPv6 сетях [Текст] / Т.Г. Султанов, П.В. Веселовский // Дистанционное и виртуальное обучение - М., №7,2011. - С. 25-35.

Публикации по итогам выступлений на ведущих рецензируемых международных конференциях по теме диссертации, индексируемые Scopus:

4. Sultanov, T.G. Simulation Technique for Available Bandwidth Estimation [Text] / T.G. Sultanov, A.M.Sulchov // Proceedings of Fourth UKSim European Symposium Computer Modeling and Simulation (EMS), IEEE Proceedings, Pisa, 2010. - P. 490495.

Другие публикации по теме диссертации:

5. Султанов, Т.Г. Аналитическая модель измерения доступной полосы пропускания на основе вариации размера пакетов [Текст] / Т.Г. Султанов // журнал "Диалоги о науке" - С. Петербург, №1,2010. - С. 114-116.

6. Султанов, Т.Г. Методика измерения пропускной способности в сетях TCP/IP [Текст] / Т.Г. Султанов // журнал "Молодой учёный" - Чита, №1-2, Т.1, 2010. - С. 45-50.

7. Султанов, Т.Г. Экспериментальная проверка модели измерения доступной полосы пропускания на основе вариации размера пакетов [Текст] / Т.Г. Султанов // Всероссийская молодёжная научная конференция с международным участием "X Королёвские чтения", сборник тезисов, Самара, 2009. - С. 302.

8. Султанов, Т.Г. Экспериментальная проверка аналитической модели, описывающей доступную полосу канала в сетях TCP/IP [Текст] / Т.Г. Султанов // Труды XVI Всероссийской научно-методической конференции "Телематика 2009", СПб, 2009. - С. 298-300.

9. Султанов, Т.Г. Утилита AvBand для измерения доступной полосы [Текст] / Т.Г. Султанов // Конференция представителей региональных научно-

образовательных сетей "RELARN-2009", сборник тезисов докладов, М.-СП6,

2009. - С. 70-74.

Ю.Султанов, Т.Г. Измерение доступной полосы пропускания по данным о задержке пакетов [Текст] / Т.Г. Султанов, А.М. Сухов, Д.Ю. Полукаров // Труды XVII Всероссийской научно-методической конференции "Телематика 2010", СПб,

2010, Т.1.-С. 46-51.

П.Султанов, Т.Г. Экспериментальная проверка модели измерения доступной пропускной способности [Текст] / Т.Г. Султанов // Труды международной конференции с элементами научной школы для молодежи "Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010)", Самара, 2010. - С. 296-300.

12. Султанов, Т.Г. Критерии классов облуживания QoS на основе измерений доступной пропускной способности [Текст] / Т.Г. Султанов // Труды международной конференции с элементами научной школы для молодежи "Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2012)", Самара, 2012. - С. 97-100.

13.Веселовский, П.В. Аналитическая модель измерения доступной полосы пропускания на основе вариации размера пакетов [Текст] / Т.Г. Султанов, П.В. Веселовский // Конференция представителей региональных научно-образовательных сетей "RELARN-2010", сборник тезисов докладов, М.-СПб, 2009. - С. 43-45.

14. Полукаров, Д.Ю. Определение допустимой полосы пропускания IP-соединения [Текст] / Т.Г. Султанов, Д.Ю. Полукаров, A.A. Туманова // ХУЛ Всероссийская научная конференция профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов, материалы конференции, Самара, 2010. - С. 213.

Подписано в печать 14.11.2013. Заказ № 2250 Формат 60x84/16. Объем 1 усл. печ. л. Тираж 100 экз. Отпечатано с готового оригинал-макета 445010, Тольятти, Советская, 78, оф. 9

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П. КОРОЛЕВА

(национальный исследовательский университет)»

04201453176 пРавах рукописи

Султанов Тимур Геннадьевич

Разработка критерия качества сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы и связь)

Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук

Научный руководитель: д.т.н. Сухов A.M.

Самара -2013

СОДЕРЖАНИЕ

Введение..................................................................................................................4

ГЛАВА 1. ПАРАМЕТРЫ КАНАЛОВ СВЯЗИ И КАЧЕСТВО ОБСЛУЖИВАНИЯ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ.....................11

1.1. Параметры каналов связи..........................................................................11

1.2. Метрики пропускной способности..........................................................14

1.3. Качество обслуживания в сетях с коммутацией пакетов......................17

1.4. Выводы по первой главе...........................................................................34

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ ИЗМЕРЕНИЯ ДОСТУПНОЙ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В IP-СЕТЯХ............................................................................35

2.1. Обзор существующих методик измерения метрик пропускной способности.......................................................................................................35

2.2. Модель измерения доступной пропускной способности......................46

2.3. Область применимости модели и точность измерений.........................50

2.4. Выводы по второй главе............................................................................51

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА МОДЕЛИ ИЗМЕРЕНИЯ ДОСТУПНОЙ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ В IP-СЕТЯХ.....................53

3.1. Планирование и проведение эксперимента с использованием измерительной инфраструктуры RIPE Test Box для протокола IPv4..........53

3.2. Планирование и проведение эксперимента с использованием измерительной инфраструктуры RIPE Test Box для протокола IPv6..........60

3.3. Планирование и проведение эксперимента в симуляторе NS-2...........68

3.4. Выводы по третьей главе..........................................................................77

ГЛАВА 4. КРИТЕРИЙ РАЗГРАНИЧЕНИЯ КЛАССОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ IP-СЕТЯХ...............................................................................78

4.1. Влияние введения классов обслуживания на измерения доступной пропускной способности..................................................................................78

4.2. Критерий определения границ между классами сетевого обслуживания .............................................................................................................................86

4.3. Экспериментальная проверка критерий разграничения классов

качества сетевого обслуживания.....................................................................87

4.4. Выводы по четвертой главе......................................................................89

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.....................................................................................................90

Перечень сокращений........................................................................................92

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ...........................................96

Приложение А....................................................................................................106

Введение

Актуальность.

Задача анализа качества обслуживания - (Quality of Service) - QoS в современных сетях с каждым годом становится все более востребованной. Под качеством обслуживания понимают способность сети обеспечить разный уровень приоритетов различным приложениям, а также вероятность гарантии определенного уровня производительности для потока данных. В настоящее время вместе с планомерным увеличением скоростей передачи данных в телекоммуникациях увеличивается доля интерактивного трафика, крайне чувствительного к параметрам среды транспортировки. Современные Интернет-провайдеры предлагают сервис, обеспечивающий заданный уровень качества обслуживания. В результате наблюдается заметный рост, как пользователей, так и широкого спектра приложений. Для достижения этого Интернет-провайдеры должны тщательно управлять резервированием и распределением сетевых ресурсов для гарантированного выполнения необходимых требований. В зависимости от предоставляемого уровня качества обслуживания формируется стоимость сервиса для конечного пользователя. В связи с этим обеспечение требований для достижения заданного уровня качества обслуживания является одним из ключевых направлений в сетевых технологиях на сегодняшний день.

В сетях с коммутацией пакетов четырьмя параметрами, характеризующими QoS, являются: В - пропускная способность канала, D -задержка пакета, р -процент потери пакетов, j - сетевой джиттер - вариация задержки. Требования к величине каждого из вышеописанных параметров для заданного сервиса формируют различные классы качества обслуживания. Гарантии выполнения требований качества обслуживания играют большую роль в случаях, когда пропускной способности сети недостаточно, например, для приложений реального времени, обеспечивающих передачу аудио и видео контента, онлайн-игр и IP-телевидения, так как они требуют

фиксированной скорости передачи и довольно чувствительны к задержкам. Следует отметить, что в сотовых сетях передачи данных, где пропускная способность является ограниченным ресурсом, предоставление заданного уровня качества обслуживания является приоритетной задачей.

В настоящей работе наиболее актуальной задачей является поиск критерия, разграничивающего классы качества обслуживания в современных сетях. Решение данной задачи позволяет проверить соответствие теоретически рассчитанных классов качества обслуживания фактически предоставляемому сервису. Основное внимание сосредоточено на вопросе разработки модели измерения доступной пропускной способности, на основе которой можно рассчитать соответствующие значения для заданных классов обслуживания. Метрика доступной пропускной способности является одним из ключевых параметров, характеризующих качество обслуживание.

Вопросы обеспечения требуемого качества обслуживания, а также измерения доступной пропускной способности в разное время исследовали Копачев, А.Г., Кучерявый, Е.А., Q. Liu, J.N. Hwang, М. Jain, С. Dovrolis, V. Jacobson и др. Существующие методики по измерению доступной пропускной способности обладают рядом недостатков, в частности, предполагают проведение двусторонних измерений, для выполнения которых необходима установка специальной утилиты на обоих концах сетевого маршрута. Стоит отметить, что большинство утилит, реализованных на основе данных методик, имеют невысокую стабильность работы.

В данной работе проводится подробный анализ существующих методик измерения доступной пропускной способности и показаны их недостатки. В работе предлагается модель измерения доступной пропускной способности, позволяющая рассчитать требуемое значение на основе односторонних измерений задержек пакетов, а также критерий, разграничивающий классы качества обслуживания в сетях с коммутацией пакетов.

Результаты исследования соответствуют следующим пунктам паспорта научной специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы и связь):

пункту 2 - «Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», а именно:

Разработана модель измерения доступной пропускной способности на основе измерений задержек пакетов разного размера.

Предложен метод расчета погрешности и верхней границы доступной пропускной способности.

пункту 3 - «Разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», а именно:

Разработан метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

Предложен критерий для разграничения классов качества сетевого обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Объектом исследования являются методики и алгоритмы измерения доступной пропускной способности в сетях TCP/IP.

Предмет исследования - процесс измерения доступной пропускной способности.

Цель и задачи исследований.

Целью работы является разработка критерия для разграничения классов сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Анализ существующих методик измерения доступной пропускной способности каналов связи.

2. Разработка новой модели измерения доступной пропускной способности и определение ее области применимости.

3. Разработка экспериментов в 1Ру4 и 1Ру6 сетях с использованием измерительной инфраструктуры, позволяющей измерять задержки пакетов с микросекундной точностью.

4. Разработка критерия для разграничения классов сетевого обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Методы исследования.

Для решения поставленных задач используются математического анализа и теории вероятностей, а также имитационного моделирования дискретно-событийных систем и математической статистики.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1.Модель измерения доступной пропускной способности на основе односторонних измерений задержек пакетов.

2. Метод расчета области применимости модели измерения доступной пропускной способности.

3. Метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

4. Критерий для разграничения классов сетевого обслуживания на основе измерений доступной пропускной способности.

методы методы методы

Научная новизна работы.

В диссертации получены следующие новые научные результаты:

1. Предложена модель измерения доступной пропускной способности на основе измерений задержек пакетов разного размера.

2. Найдена область применимости модели в зависимости от аппаратной точности измерений задержек пакетов.

3. Разработан метод расчета точности измерения доступной пропускной способности в зависимости от числа измерений.

4. Получен критерий для разграничения классов качества обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности.

Практическая ценность работы.

Результаты, полученные в ходе выполнения настоящей диссертационной работы, могут быть использованы Интернет-провайдерами, поставщиками услуг для разграничения качества трафика, предоставляемого в рамках сервисной модели классов обслуживания. Модель измерения доступной пропускной способности может быть использована в системах реального времени, в частности, передачи аудио и видео контента, для расчета необходимой скорости передачи.

Апробация работы.

Основные результаты, связанные с разработкой критерия для разграничения классов качества обслуживания на основе модели измерения доступной пропускной способности, докладывались на следующих конференциях: XVI конференция представителей региональных научно-образовательных сетей «RELARN-2009» (2-7 июня 2009, Москва - Санкт-Петербург, Теплоход «Александр Суворов»); XVI Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2009» (22 - 25 июня 2009, Санкт-Петербург); Test Traffic Working Group, RIPE59 meeting (5-9 October 2009, Lisbon, Portugal); XVII Всероссийская научная конференция профессорско-

преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов ПГУТИ (февраль 2010, Самара); XVII Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика 2010» (21 - 24 июня 2010, Санкт-Петербург); Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010)» (29 сентября - 1 октября, Самара); Fourth UKSim European Modeling and Simulation (EMS) Symposium (16 - 18 November, 2010, Pisa, Italy); Международная конференция с элементами научной школы для молодежи «Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2012)» (18-20 декабря, 2012, Самара).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 14 печатных работ, в том числе 3 - в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России. Одна статья на английском языке по итогам доклада, сделанного на конференции IEEE, которая индексируется Scopus.

Гранты. Поездки на международные конференции были поддержаны соответствующими грантами РФФИ: 09-07-09255-моб_з и 10-07-09310-мобз.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Общий объем работы составляет 115 страниц, 21 рисунок, 14 таблиц, 1 приложение. Библиографический список насчитывает 99 наименований.

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи. Показана роль качества обслуживания, в том числе его ключевой характеристики - доступной пропускной способности. Приводятся перечень научных результатов и положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведен обзор существующих параметров каналов связи в системах телекоммуникаций. Особое внимание уделено метрикам

пропускной способности и их роли в современных сетевых приложениях. Описаны базовые функции качества обслуживания и сервисные модели. Показаны основные преимущества и недостатки существующих сервисных моделей.

Во второй главе проведен обзор существующих методик измерения доступной пропускной способности. Приведены недостатки этих методик и показана необходимость разработки новых, лишенных данных недостатков. Основное внимание уделено разработке новой модели измерения доступной пропускной способности в 1Р-сетях. Найдена область применимости созданной модели, а также метод расчета погрешности и верхней границы доступной пропускной способности

Третья глава посвящена экспериментальной проверке разработанной методики измерения доступной пропускной способности. Эксперименты проведены на реальных сетях как в 1Ру4, так и в 1Ру6 с использованием прецизионной измерительной инфраструктуры, а также с использованием системы имитационного моделирования компьютерной сети.

В четвертой главе показано влияние использования классов обслуживания на результаты измерения доступной пропускной способности. Приводятся результаты эксперименты в симуляторе N8-2, имитирующие работу сети, по которой осуществляется передача данных, разделенных на классы обслуживания с различными требованиями. Найден критерий, позволяющий разграничить классы обслуживания в современных сетях с использованием С>о8.

В заключении обсуждаются результаты и делаются выводы.

ГЛАВА 1. ПАРАМЕТРЫ КАНАЛОВ СВЯЗИ И КАЧЕСТВО ОБСЛУЖИВАНИЯ В СИСТЕМАХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ

В данной главе рассматриваются существующие параметры каналов связи в системах телекоммуникаций. Особое внимание уделяется метрикам пропускной способности и их роли в современных сетевых приложениях.

Показана роль данных параметров для обеспечения заданного качества обслуживания в современных сетях. Рассматриваются базовые функции качества обслуживания и сервисные модели.

1.1. Параметры каналов связи

В последние несколько десятилетий наблюдается стремительное развитие систем сетевой связи и телекоммуникаций. Происходит объединение электронных вычислительных машин (ЭВМ) в целях совместного использования информационных и вычислительных ресурсов. Компьютерные сети относятся к числу наиболее значительных областей технического развития.

По охвату территории различают локальные сети (узлы сети находятся в пределах одной комнаты, этажа или здания), корпоративные сети (в пределах организации, фирмы, корпорации), региональные (районы и города) и глобальные. В глобальных сетях различают сети доступа, которые соединяют близко расположенные друг к другу узлы сети, и магистральные сети, объединяющие узлы между собой. Каждая работоспособная сеть состоит из определенной сети каналов связи и коммуникационного оборудования.

В телекоммуникациях под каналом связи понимают систему технических средств, обеспечивающих передачу информационного сигнала, например, цифрового потока битов, от источника (передатчика) к получателю (приемнику). Передача данных от источника к получателю предполагает наличие определенной среду передачи. Каналы связи можно классифицировать по типу среды передачи: различают каналы проводной

связи (витая пара проводов, коаксиальный кабель, волоконно-оптические линии связи) и радиоканалы (микроволновые, телевидение, радио и инфракрасные). Если сигналы, поступающие на вход канала и снимаемые с его выхода, являются по уровням дискретными, то такой канал называется дискретным. В случае если входные и выходные сигналы канала являются непрерывными по уровню, то и канал называется непрерывным. Также встречаются дискретно-непрерывные и непрерывно-дискретные каналы. На вход первых поступают дискретные сигналы, а с выхода снимаются непрерывные или наоборот. Стоит отметить, что канал может быть дискретным или непрерывным независимо от характера передавае�