Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа

Пилюгин, Александр Владимирович

Системы, сети и устройства телекоммуникаций

автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа

кандидата технических наук: Пилюгин, Александр Владимирович
город: Москва
год: 2010
специальность ВАК РФ: 05.12.13
цена: 450 рублей

Диссертация по радиотехнике и связи на тему «Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа»

Автореферат диссертации по теме "Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа"

Пилюгин Александр Владимирович

Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа

Специальность 05.12.13 -Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О 3 ОЕВ 2011

Москва, 2011

4853681

Работа выполнена на кафедре автоматической электросвязи в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики (ГОУ ВПО МТУ СИ).

Научный руководитель:

Деарт В. Ю. к.т.н., доцент

Официальные оппоненты:

Самуилов К. Е. д.т.н., профессор

Иевлева Т. В. к.т.н., доцент

Ведущая организация:

Федеральное государственное унитарное предприятие «Центральный научно-исследовательский институт связи»

Защита диссертации состоится «17» февраля 2011 г. в 1? часов на заседании диссертационного совета Д 219.001.03 при Московском техническом университете связи и информатики по адресу: 111024, Москва, ул. Авиамоторная, 8а

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МТУ СИ.

Автореферат разослан «/■£> ¡,Ин -Л 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н. ^ Ерохин С. Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. По данным Минкомсвязи России рост числа пользователей сети Интернет в России за 2008 г. составил 34%, в 2009-2010 гг. рост замедлился и общее число пользователей по прогнозам специалистов к концу 2010 г. достигнет 45 миллионов человек. Более 15 миллионов домохозяйств по всей России используют широкополосный доступ (ШПД) в сеть Интернет и по прогнозам аналитиков это число к 2012 г. увеличится до 25 миллионов. Таким образом, в ближайшей перспективе будет происходить активный рост сетей широкополосного доступа, заменяющих собой коммутируемый доступ.

Как показал анализ тенденций развития технологий ШПД с учётом статистики их использования в современных сетях, наиболее перспективными являются Ethernet и ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line - асимметричная цифровая абонентская линия) с учётом построения сети согласно концепции FTTx (Fiber То The х — оптоволоконная сеть до адресата) с использованием GPON (Gigabit Passive Optical Network - гигабитная пассивная оптоволоконная сеть). Данные технологии позволяют обеспечить достаточную пропускную способность пользовательского канала для услуги «triple-play» в HD-качестве (High Definition - высокое разрешение). При этом сохраняется ключевое влияние на характеристики качества обслуживания трафика опорного маршрутизатора сети доступа и необходимость дифференцированного обслуживания пакетов данных различных сервисов.

Кроме того, в современных телекоммуникационных сетях передачи данных происходят характерные изменения структуры основного типа трафика — HTTP (Hypertext Transfer Protocol - протокол передачи гипертекста). Данные изменения обусловлены переходом к концепции предоставления сервисов WEB2.0 и выражаются в количественной и качественной трансформации веб-сервисов, влияющей на пользовательский НТТР-трафик. Повышается уровень интерактивности веб-ресурсов, что приводит к увеличению объёмов данных, получаемых пользователями, и к снижению предела задержки комфортного пользования. Совместно с развитием технологий организации ШПД, это приводит к необходимости исследования трафика в современных сетях доступа на предмет обеспечения качества обслуживания с учётом специфики новых веб-сервисов.

Среди работ зарубежных учёных, исследующих проблемы построения моделей HTTP-трафика и оценки параметров качества обслуживания, следует отметить работы Avrachenkov К., Crovella М., Moscholios I., Padhye J., Shuai L. и др. В России этой проблеме посвящены работы Самуйлова К. Е., Неймана В. И., Кучерявого Е. А., Яновского Г. Г., Шелухина О. И. и других.

Существующие модели TCP- (Transmission Control Protocol — протокол управления передачей) и HTTP-трафика не позволяют в должной мере определить зависимость характеристик качества обслуживания современных веб-сервисов от пропускной способности канала опорного маршрутизатора сети доступа, поэтому задача разработки модели оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика при заданной пропускной способности опорного канала сети доступа является актуальной.

Объектом исследования является процесс обслуживания HTTP-трафика в мульти-сервисных сетях доступа.

Предметом исследования являются статистические характеристики НТТР-трафика, обусловленные воздействием WEB2.0, которые оказывают значительное влияние на качество обслуживания, и, в то же время, не поддаются исследованию с помощью существующих методов, что приводит к необходимости разработки новых методов оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в мультисервисных сетях доступа.

3 . \

Цель работы и задачи исследования. Цель диссертации состоит в разработке метода оценки параметров качества обслуживания веб-трафика в современных сетях доступа с учетом влияния сервисов WEB2.0.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

• проведён анализ существующих моделей оценки пропускной способности и параметров качества обслуживания TCP- и НТТР-трафика;

• проведено измерение и обработка результатов НТТР-трафика в современной сети доступа с целью выявления новых особенностей, вызванных переходом на WEB2.0;

• при помощи имитационного моделирования исследовано влияние статистических характеристик НТТР-трафика на качество обслуживания с целью выявления наиболее значимых факторов;

• разработан метод аналитической оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в сетях доступа с использованием различных стандартных моделей телетрафика.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории вероятности и математической статистики, теории массового обслуживания и имитационного моделирования.

Достоверность результатов. Достоверность результатов обеспечивается адекватностью используемых методов математической статистики и теории вероятностей, верификацией имитационной модели с использованием результатов измерений на сети провайдера доступа, а также сравнением аналитических результатов с результатами имитационного моделирования.

Научная новизна результатов.

1. Статистический анализ результатов измерений трафика в сети доступа позволил выявить существенно новую характеристику НТТР-трафика, вызванную переходом на WEB2.0: принцип зависимой организации ТСР-сессий.

2. Проведённое имитационное моделирование процессов обслуживания позволило установить, что наиболее существенное влияние на качество обслуживания НТТР-трафика оказывает групповой характер поступления пакетов, формируемый вебсервером.

3. Имитационное моделирование позволило исследовать параметры качества обслуживания HTTP-пакетов в опорном маршрутизаторе в широком диапазоне значений интенсивности поступающей нагрузки и установить, что задержка HTTP-пакетов в буфере маршрутизатора может быть описана распределением Вейбулла.

4. Разработанный метод аналитической оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика на основе модели M[xVD/l/oo позволяет получить значительно более точную оценку, нежели модель M/M/1/R или модель P/P/1/R. Верификация имитационным моделированием показала, что аналитическая оценка, полученная с помощью модели M|xVd/1/co, превышает исходное значение на 5-10%, в то время как оценка, полученная с помощью моделей M/M/1/R и P/P/1/R, превышает исходное значение в несколько раз.

Личный вклад. Все основные научные положения и выводы, составляющие содержание диссертации, разработаны соискателем самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработанная методика проведения измерений трафика на сетях доступа и обработки результатов позволяет провайдерам услуг доступа в Интернет оперативно и эффективно проводить измерения с целью эксплуатационного контроля сети доступа. Аналитический метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика позволяет оценить задержку пакетов при заданной интенсивности трафика и пропускной способности канатов. Разработанный метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в мультисервисной сети доступа реализован в ЗАО «ДАТАТЕЛ» и используется в ООО «Инлайн Технолоджпс». Полученные теоретические результаты применяются в учебном процессе МТУСИ.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных форумах информатизации (МФИ, МТУСИ, Москва, 2006, 2008. 2009 гг.), на международной конференции Finnish-Russian University Cooperation program in Telecommunications (FRUCT, Санкт-Петербург, 2007 г.), на Отраслевых научно-технических конференциях (ОНК, Москва, 2007, 2009 гг.), на 9-ой международной конференции Next Generation Wired/Wireless Networking (NEW2AN, Санкт-Петербург, 2009 г.), на международном конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям (AIS-IT'10, Дивноморское, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 2 работы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесённых в перечень журналов и изданий, утверждённых ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие положения:

а. поток TCP-сессий для передачи HTTP-трафика можно представить с помощью двух потоков: первичный, создаваемый пользователями, и вторичный зависимый поток, генерируемый веб-браузером через короткие интервалы времени;

б. размер поступающих HTTP-ответов адекватно описывается совокупностью распределений: Вейбулла (в области малых значений) и гамма распределения с 3-мя параметрами (в области больших значений).

2. Результаты имитационного моделирования демонстрируют непригодность оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика с помощью классических моделей M/M/1/R и M/D/1/oo: рассчитанная средняя задержка меньше в 5-15 раз, а вероятность потерь пакетов вследствие переполнения буфера —в 2-100 раз.

3. Увеличение интенсивности TCP-сессий за счет дополнительных соединений, создаваемых браузерами, опосредованно увеличивает количество передаваемых пакетов, ухудшая параметры качества обслуживания: при соотношении '/] в числе первичных и вторичных TCP-соединений вероятность потерь вследствие переполнения буфера увеличивается в 10-15 раз, по отношению к потерям при среднестатистическом значении этого параметра '/з.

4. Увеличение суммарной интенсивности HTTP-трафика в условиях ограниченной пропускной способности на величину 25% приводит к троекратному увеличению задержек пакетов в очереди и десятикратному увеличению процента потерянных пакетов.

5. Наиболее точную оценку задержки HTTP-пакетов в очереди маршрутизатора позволяет получить модель с групповым поступлением заявок M[X'/D/1A»: полученная верхняя граница превышает результат имитационного моделирования не более чем на 5-10%. Модель М[х1/М/1/оо позволяет получить верхнюю границу, превышающую исходное значение на 20-40%.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и трёх приложений. Работа содержит 160 страниц машинописного текста, в том числе 53 рисунка и 22 таблицы. Список литературы включает в себя 145 наименований. Приложения размещены на 17 страницах.

Содержание работы

Во введении обоснован выбор и актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследования, определена практическая ценность работы. Перечислены научные и практические результаты диссертационной работы, выносимые на защиту.

В первой главе приводится анализ внедрения технологий широкополосных подключений в России. Рассматривается прирост пользователей ШПД за последние несколько лет, и приводятся данные о процентном соотношении малых, средних и крупных провайдеров. Рассматриваются планы продвижения услуг ШПД и перехода на новые технологии провайдерами на российском рынке. Также приводятся данные по использованию провайдерами технологий организации ШПД, и делается вывод о том, что в ближайшие несколько лет основными технологиями организации ШПД в Интернет в России будут являться Ethernet, xDSL и DOCSIS.

Далее приводится анализ тенденций развития наиболее распространённых технологий организации ШПД за последние годы. Рассматриваются характерные особенности схем организации сети доступа на основе технологий Ethernet, xDSL и DOCSIS, приводятся преимущества, недостатки и перспективы каждой из приведенных технологий. Приводятся примеры построения сетей доступа с использованием xDSL и GPON согласно концепции FTTx. На основе анализа делается вывод о том, что для обеспечения пользователю комплекса услуг «triple-play» с качеством HD (High Definition - высокое разрешение) требуется применение современных стандартов, таких как ADSL2+, DOCSIS 3.0 или Giga-bitEthernet.

На основе приведенных данных о росте процента пользователей сети Интернет и соотношения наиболее популярных приложений анализируются общие тенденции перехода сервисов и услуг сети Интернет к концепции WEB2.0. Далее анализируется влияние на пользовательский трафик каждого из характерных моментов WEB2.0 сети: переход к динамическим веб-страницам; веб-синдикация; развитие веб-ресурсов, создаваемых пользователями сети; создание веб-сервисов на основе взаимодействия множества различных источников информации; широкое внедрение онлайн-приложений. Дополнительно, определяется влияние на пользовательский трафик современных peer-to-peer сетей. На основе результатов анализа делается вывод, что основными изменениями в характере трафика современной сети доступа являются:

• увеличение объёма входящего веб-трафика;

• изменение структуры веб-трафика, за счёт увеличения числа параллельных ТСР-сессий;

• увеличение объёмов исходящего трафика за счёт популярности пиринговых сетей.

Приводится сравнительный анализ математических моделей протоколов TCP и HTTP. Применительно к моделям протокола TCP делается вывод о том, что для невысоких скоростей передачи существующие модели позволяют получить достаточно точную оценку требуемой пропускной способности; в сравнении с имитационной моделью, аналитические пе дают такого уровня точности. Исследование существующих моделей протокола HTTP показало, что, во-первых, для современных сетей нерационально применять объектно-страничный подход к моделированию, который должен быть заменён сессионным. а. во-вторых, исследованные модели не учитывают характерных особенностей неко-

Рис. 1. Схема исследования и модели сети доступа

В заключении обобщаются основные результаты первой главы, и на основании проделанного формулируется задача диссертационного исследования (рис. I). С целью выявления факторов, влияющих на качество обслуживания НТТР-трафика, необходимо провести детальный анализ статистических параметров с учётом последних тенденций в существующей сети доступа в Интернет, построить адекватную имитационную модель и разработать метод оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика с учётом существующих аналитических моделей.

Во второй главе описывается процесс получения основных статистических параметров различного уровня детализации общего потока трафика пользователей мультисер-висной сети доступа. Вводится понятие макро- и микростатистики и оценивается значимость и область применения каждой из них. Проводится сравнительный анализ существующих измерительных комплексов трафика, и на основе анализа делается вывод о том, что для решения поставленных задач по сбору и обработке макро- и микростатистических параметров трафика необходимо использовать новую методику измерений, основанную на получении информации из служебных заголовков пакетов.

Далее приводится описание разработанной методики, представленной в виде логической последовательности этапов обработки данных с подробным пояснением преобра-

зования данных на каждом этапе. Описывается открытый программный комплекс, используемый в методике, и приводятся преимущества различных методов обработки и хранения данных. В завершении описывается техническая реализация методики и измерительный стенд, осуществляется сбор и обработка статистических параметров трафика типового московского провайдера за период в 34 часа (более двух миллиардов пакетов).

Средствами разработанной методики, по полученным макростатистическим характеристикам в диссертационной работе устанавливается, что почти 45% всех данных, передаваемых с помощью транспортного протокола TCP, относится к протоколу прикладного уровня HTTP; более 45% относится к приложениям пиринговых сетей. Также строится диаграмма часового распределения суточного объёма принимаемого и передаваемого трафика, наглядно иллюстрирующая небольшую разницу между объёмом передаваемого трафика в разных направлениях. На основе этих данных, делается вывод о том, что клиенты сети Bittorent в современных сетях доступа создают значительный объём исходящего трафика, что подтверждает описанные ранее тенденции. По приведенным диаграммам распределений длин TCP-сегментов и UDP-дейтаграмм делается вывод о неравномерном характере TCP-трафика с двумя точками концентрации размеров сегментов около 60 и 1500 байт. Для UDP-дейтаграмм такой неоднородности не наблюдается - 90% всех дейтаграмм имеют размер до 100 байт.

Далее по установленному ЧНН для HTTP-трафика определяются обобщённые данные, включая количество переданных пакетов в обоих направлениях, количество переданных байт данных в обоих направлениях, среднюю скорость передачи в обоих направлениях, количество задействованных TCP-сессий, количество зарегистрированных веб-потоков (WebFlow). Для описания HTTP-трафика с использованием сессионного подхода предложено использовать следующий набор микростатистических характеристик:

• длительность временного интервала между организациями новых ТСР-сессий;

• количество запросов GET для одной ТСР-сессии;

• длительность временного интервала между запросами для одной ТСР-сессии;

• размер HTTP-запросов GET;

• размер HTTP-ответов.

С помощью разработанного программного обеспечения на языке PHP и полученных баз данных, согласно разработанной методике, определяются статистические значения каждого параметра из описанного набора микростатистических характеристик НТТР-трафика и подбираются функции распределения, согласно критерию Колмогорова-Смирнова.

Для определения вида функции распределения длительности временного интервала между TCP-сессиями в диссертационной работе выдвигается гипотеза о том, что искомая функция распределения есть сумма двух зависимых функций, каждая из которых описывает определённый тип ТСР-сессий. Первичный поток ТСР-сессий, создают пользователи сети доступа во время активного пользования веб-браузером, данный поток стремится к экспоненциальному. Вторичный поток ТСР-сессий создаётся автоматически в результате работы веб-браузера для ускорения загрузки веб-страницы при помощи параллельных ТСР-сессий. Обоснованием для гипотезы служит анализ механизма работы веб-браузера. На рис. 2 приведены гистограммы исходного распределения с последующим разложением

на два зависимых с коэффициентом зависимости 'Л, установленному экспериментально по количественному соотношению разных типов TCP-сессий. В результате исходная функция распределения со средним значением 0,0048 секунды была представлена в виде экспоненциальной функции распределения с параметром Х = 134 '/с и равномерной с параметрами min = 0 и шах = 0,0025 секунд. Параметр к экспоненциального распределения зависит от количества и активности пользователей, в то время как параметры равномерного распределения зависят от работы веб-браузера.

Распределение еремсимш интервалов

Временно» интервал, с

Рис. 2. Гистограммы длительности временных интервалов между TCP-сессиями. Разложение на два зависимых распределения

Исследуемая в диссертационной работе характеристика HTTP-трафика - количество запросов GET на одну TCP-сессию предложено описывать табличным распределением, приведённым в диссертационной работе. Согласно данному распределению один запрос встречается в 63% всех ТСР-сессий, 90% всех TCP-сессий содержат не более трёх запросов GET, среднее значение равно 2,22 и СКО равно 7,6.

Распределение временных интервалов между запросами GET в диссертационной работе предложено описывать тремя независимыми функциями распределения на трёх интервалах значений. В интервале от 0 до 0,035 секунды используется суперпозиция независимых равномерного и экспоненциального распределения; в интервале от 0,035 до 0,5 секунды используется экспоненциальное распределение; в интервале от 0,5 до 1250 секунд используется лог-логистическое распределение.

Задание размера запросов GET для HTTP-трафика в диссертационной работе предложено осуществлять при помощи нормального распределения с параметрами ш = 624 байта и а = 232 байта. Для задания распределения размера HTTP-ответов используется разбиение всей области значений на два интервала с подбором «длиннохвостых» распределений на каждом из них, ввиду большого расхождения между средним значением и медианой размера HTTP-ответа. На интервале от 0 до 10 Кбайт аппроксимацию предложено осуществлять при помощи функции распределения Вейбулла с параметрами shape = 0,992 и scale = 2338; на интервале от 10 Кбайт до 100 Кбайт — при помощи функции распределе-

ния гамма с 3-мя параметрами shape = 0,85 scale = 20870 и low.thr. (нижний предел) = 10039.

В ходе исследования параметров HTTP-трафика производится сравнение с существующими HTTP-моделями, рассмотренными в главе 1, особое внимание уделено наиболее современной модели. По результатам сравнения делаются следующие выводы:

• обобщённые статистические параметры измеренного HTTP-трафика в значительной степени совпадают с описанными численными данными в существующих моделях;

• измеренные микрохарактеристики демонстрируют тенденции изменения современного НТТР-трафика:

о увеличение размера HTTP-запроса; о создание системы первичных и вторичных ТСР-сессий; о расширение диапазона значений размера HTTP-ответов с помощью «длиннохвостых» распределений.

В заключение главы 2 обобщается полная статистическая модель НТТР-трафика мультисервисной сети доступа московского провайдера в ЧНН.

Третья глава посвящена разработке имитационной модели и поиску экспериментальных зависимостей параметров качества обслуживания НТТР-трафика от условий передачи данных и характеристик генератора трафика.

В первую очередь в главе 3 представлен сравнительный анализ комплексов имитационного моделирования на основе ряда критериев: применимость к моделированию полного стека TCP/HTTP, открытость программного продукта, возможность проведения аудита работы модели, высокая производительность комплекса. На основе этих критериев делается выбор в пользу комплекса имитационного моделирования NS2 с программным модулем PackMIME. Осуществляется анализ топологии исследуемой сети доступа провайдера и выявляется ключевой маршрутизатор, вносящий основной вклад в задержку передачи и потери пакетов. Поскольку HTTP-трафик имеет асимметричный характер, основное воздействие на параметры качества оказывает опорный маршрутизатор сети доступа, передающий трафик в сторону сети доступа по общему каналу.

На основании вышеизложенного строится алгоритм имитационной модели взаимодействия веб-клиентов, расположенных в сети доступа, с веб-серверами, расположенными в сети Интернет. В качестве модуля обработки HTTP-составляющей трафика используется модуль PackMIME, для TCP-составляющей используется модуль FullTCP, остальные составляющие имитационной модели исполняются стандартными модулями NS2. Для использования зависимых первичных и вторичных ТСР-сессий внесены изменения в базовый программный код модуля PackMIME, и пересчитаны основные микрохарактеристики НТТР-трафика, полученные в главе 2, в определяющие параметры генераторов НТТР-трафика имитационной модели. Реализация имитационной модели с пересчитанными параметрами HTTP-генераторов принимается за базовую модель, выступающую впоследствии как ориентир при построении прочих моделей. Осуществляется верификация отдельно модуля имитационной модели FullTCP и базовой имитационной модели в целом по обобщённым статистическим характеристикам трафика.

На основе базовой имитационной модели строится вырожденный случай генерации НТТР-трафика с экспоненциально распределённым временем между запросами и постоянным размером HTTP-ответов. На основании схожести характеристик качества обслужи-

ваиия с классическими моделями М/М/1/100 и M/D/1/oo делается вывод о том, что вырожденный случай НТТР-генератора модуля PackMIME позволяет моделировать трафик схожий с описываемым классическими моделями телетрафика, что является косвенной верификацией работы модуля PackMIME.

Для основных параметров качества обслуживания — задержки и процента потерь пакетов очереди маршрутизатора - строится 95% доверительный интервал; для всех дальнейших расчётов в работе используются усреднённые значения, лежащие в доверительном интервале.

Производится сравнение параметров качества обслуживания НТТР-трафика модели М/М/1/100 со сходными параметрами вариаций базовой имитационной модели, для трёх размеров буфера 5, 10 и 100 пакетов. По результатам сравнения делается вывод о том, что расхождения в средней задержке пакетов между имитационным моделированием и моделью М/М/1/100 (рис. 3), достигающие 10-15 раз, не позволяют применять модель М/М/1/100 для описания параметров качества обслуживания НТТР-трафика. Схожий результат продемонстрирован и для потерь пакетов (рис. 4), иллюстрирующий, что потери, рассчитанные по М/М/1/100 значительно (5-10 раз) меньше, чем потери имитационной модели с буфером размером в сто пакетов.

0.020 « 0,015 I S Ï 0,010 5 а. 0,005 Зависимость задержка пакетов откоэффнпнетгга использования

ггГ^Сг.Н. —■ — .X

0.0 С 1 0.2 0,3 С,4 0,5 0,6 0,7 0,5 С.9 1,0 Кфэффжотежт Kaojuoiuu Модель с буфером 109 пакетов - *- Модель с буфером 10 пакетов -ir- Мозель с буфером S пакетов М/М/1/100

Рис. 3. Зависимость средней задержки от коэффициента использования канала для имитационной модели с разными размерами буферов

Для дальнейшего анализа получившегося расхождения в диссертационной работе строятся три дополнительных вариации базовой имитационной модели, позволяющие выявить значимый фактор расхождения. Ключевым отличием данных моделей от базовой является наличие запрограммированного экспоненциального характера интенсивности либо поступления заявок на обслуживание (НТТР-ответов), либо обслуживания (размеров НТТР-ответов), либо и того и другого. В дальнейшем производится сравнение результатов моделирования относительно средней задержки пакета в очереди для 4-х моделей, включая базовую модель демонстрирующее, что основной причиной расхождения с М/М/1/100 является природа НТТР-трафика - его неоднородный характер. За счёт «всплесков» НТТР-трафика, порождаемых сложным механизмом генерации ТСР-сессий и «длиннохво-

стым» распределением размера НТТР-ответов, в очереди промежуточного устройства скапливается множество пакетов, что приводит к увеличению средней задержки.

Зависимость процента потерь от коэффициента использования при размере буфера 100 пякетпя

Рис. 4. Зависимость процента потерянных пакетов от коэффициента использования канала для имитационной модели с буфером в 5 пакетов

В работе проанализирован характер задержки HTTP-пакетов в очереди опорного маршрутизатора, и показано, что для широкого диапазона коэффициента использования случайная величина задержки адекватно описывается распределением Вейбулла. На основе данного вывода предложен метод получения грубой оценки вероятности превышения порогового значения задержки с использованием аппроксимации значений параметров scale и shape распределения Вейбулла по подобранным функциям.

Дальнейшие исследования, описанные в главе 3, носят характер прогнозирования и основаны на вариациях базовой имитационной модели с изменёнными параметрами интенсивности организации новых TCP-сессий, чтобы соответствовать трём случаям:

• ускорение открытия вторичных сессий;

• изменение соотношения первичных и вторичных ТСР-сессий;

• увеличение общей интенсивности ТСР-сессий.

Полученные результаты исследований показали, что вызванное повышением производительности ускорение открытия вторичных сессий не повлияет на параметры качества обслуживания HTTP-трафика, в то время как увеличение соотношения первичных и вторичных ТСР-сессий до '/[ приводитк ухудшению параметров качества обслуживания опосредованно, через увеличение общего объёма передаваемого трафика.

Исследования с увеличенной общей интенсивностью ТСР-сессий демонстрируют значительное увеличение средней задержки и потерь пакетов при ограниченной пропускной способности канала доступа в сеть Интернет. При увеличении интенсивности ТСР-сессий на 50% происходит насыщение канала трафиком при пропускной способности менее 50 Мбит/с и потери составляют от 10% до 60%. При увеличении интенсивности ТСР-сессий на 25% задержка увеличивается втрое относительно базовой модели, а потери в 510 раз.

В заключение главы 3 делается вывод о том, что моделирование HTTP-трафика при помощи стандартной модели M/M/1/R не позволяет получить точных оценок параметров

качества обслуживания; добиться точных результатов можно с помощью имитационного моделирования, которое позволяет учитывать особенности транспортного протокола TCP и отсутствие пуассоновского характера поступающего трафика.

В четвёртой главе проводится анализ работы опорного маршрутизатора сети доступа, который выступает в роли системы массового обслуживания (СМО) для всех пользователей сети (рис. 1). На основе анализа входных параметров строится схематичное упрощение маршрутизатора и делается вывод о том, что входящий поток заявок не является простейшим и имеет переменную интенсивность, а поток обслуживания можно считать детерминированным с постоянной интенсивностью обслуживания при выделении гарантированной полосы пропускания для НТТР-трафика.

Опорный маршрутизатор сети доступа представляется в виде СМО с ограниченной очередью размером 100 пакетов (рис. 1), также поясняется схема измерения интенсивности поступления запросов на открытие TCP-сессии SYN >4(t). Далее осуществляется пересчёт измеренной интенсивности поступающих запросов Xs(t) в интенсивность поступающих пакетов \,(t), на основе посчитанных ранее микростатистических характеристик НТТР-трафика. По пересчитанным данным находится минута наибольшей нагрузки в ЧНН; для дальнейших расчётов полагается неизменная во времени интенсивность поступающих HTTP-пакетов равная средней величине за минуту наибольшей нагрузки, >.p(t) = Лр = const. Относительно интенсивности обслуживания HTTP-пакетов делается предположение, что она не изменяется с течением времени n(t) = const, поскольку все HTTP-пакеты имеют для аналитической модели одинаковый размер.

По формализованным данным строится модель обслуживания HTTP-пакетов на базе M/M/1/R с учётом нестационарного режима работы. По составленным уравнениям Колмогорова с помощью матричной экспоненты находятся нестационарные вероятности всех состояний системы и демонстрируется на примере вероятности отказа, что через 30 мс после начала работы СМО наступает стационарный режим. Для стационарного режима работы СМО находятся основные параметры обслуживания: задержка пакета в очереди составила 7,1*10° секунды, а вероятность потери пакета ввиду переполнения буфера близка к нулю (2,8*10"44). Полученное значение задержки в несколько раз меньше, нежели среднее значение задержки, полученное методом имитационного моделирования (8,9* 10"4 с), что позволяет подтвердить полученный ранее вывод о несостоятельности расчётов средней задержки HTTP-пакетов в очереди маршрутизатора стандартной моделью телетрафика M/M/1/R.

Для дальнейшего анализа НТТР-трафика в главе 4 был использован групповой подход к описанию поступающего потока заявок. Исследования показали, что входящий поток групп заявок с некоторой степенью приближения можно считать простейшим, а размер каждой группы адекватно описывается отрицательным биномиальным распределением. Для статистических измерений и пяти различных вариаций базовой имитационной модели были рассчитаны коэффициенты вариации промежутков между поступлением групп заявок и построена автокорреляционная функция, по которой можно предположить, что случайные величины временного интервала меясду поступлением групп заявок независимы и одинаково распределены по экспоненциальному закону. При анализе характера и параметров распределений случайной величины интервала между группами и размера групп заявок использовались критерий Колмогорова-Смирнова и идентичность ФРВ.

После описания общих характеристик системы были применены известные методы расчёта характеристик качества обслуживания для моделей с групповым поступлением

М|х|/М/1 и М[х|Я)/1. В работе подробно разбирается метод получения конечной формулы средней задержки заявки в очереди для модели Мм/М/1 основанный на анализе потоков перехода между состояниями СМО, составлении уравнений баланса, рекуррентном решении относительно вероятностей состояний, производящих функциях распределения вероятностей состояний СМО Р(г) и количества заявок в группе Цг). В результате выводится интерпретация формулы Поллачека-Хинчина для модели М|х|/М/1, дифференцирование которой позволяет получить среднее значение количества заявок в очереди. Дальнейший вывод опирается на разделение интервала ожидания обслуживания на два промежутка: первый — с момента поступления группы в обслуживающее устройство до начала обслуживания первой заявки из поступившей группы, второй - с момента обслуживания первой заявки до начала обслуживания ^ой заявки. Далее строится преобразование Лапласа-Стильтьеса для каждого из промежутков и дифференцированием получается конечная формула для средней задержки в очереди модели Мы/М/1 : /,2)+/ 1 .

=-:---. где п\

" 2///-(1-р) ,, ' (1)

I-среднийразмер группы заявок;

I'11 - второй начальный момент случайной величины размера группы заявок;

р = --1- коэффициент обслуживания. А

Для модели вывод результирующей формулы средней задержки основыва-

ется на интерпретации формулы Поллачека-Хинчина с учётом распределения случайной величины времени обслуживания:

С =-г--.где

2-(1 -Р)

/ - среднийразмер группы заявок;

/(2) - второй начальный момент случайной величины размера группы заявок;

р = — • /—коэффициент обслуживания; /'

Ь"' - ——первый момент времени обслуживания;

М 2

А'2' = —Т-второйначалъныймоментвремениобслуживания.

Р*

По формулам (1) и (2) для измеренных в главе 2 значений параметров НТТР-трафика проводятся расчёты, и результаты сравниваются с данными базовой имитационной модели. Формула (1) позволяет получить оценку сверху средней задержки, превосходящую значение, полученное имитационным моделированием на 20-40%; формула (2) позволяет получить более точную оценку всего на 5-10% превосходящую показательное значение, полученное средствами имитационного моделирования. Для подтверждения полученных результатов было произведено имитационное моделирование базовой модели с пятью различными пропускными способностями, и произведены расчёты по моделируемым данным при помощи формул (1) и (2).

На рис. 5 представлены графики зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора от коэффициента использования для пяти точек, полученных имитационным моделированием. На графике приведена зависимость, непосредственно полученная из моделирования для пакетов с полезной нагрузкой. Две других зависимости рассчитаны по исходным данным из имитационного моделирования при помощи формул (1) и (2), также отмечена одна расчётная точка по формуле (2), полученная по исходным данным из статистических измерений. Для всех коэффициентов использования модель MM/D/1 позволяет рассчитать адекватное оценочное значение средней задержки, не превышающее эталонное более чем на 10%, независимо от того, что являлось источником исходных данных - измерения или имитационная модель.

Зависимость средней задержки пакета в очереди маршрута jaropa от коэффициента использования

Имлол.-полеитепяюты -южргаиж —♦ \![i¡М 1 -moif.í лро»я м м t • •В--М(Х)Л).Т-моделировмне

Коэффншент ясволыояшшя

Рис. 5. График зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора от коэффициента использования

Зависимость средней задержки для разлитых моделей СМО

-♦—Иимод. -«-Р.РЛЛОО "i-MWUI

Коэффициент непользоваяы

Рис. 6. График зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора от коэффициента использования с учётом модели Р/Р/1/100

Используя статистические данные из второй главы, в четвёртой главе исследуется самоподобие НТТР-трафика. По измеренной интенсивности рассчитывается показатель Хёрста равный 0,75-0,85, а также устанавливается, что наиболее долговременная зависимость проявляет себя для таких параметров, как временной интервал между поступающими НТТР-ответами и количество байт данных, переданных за один НТТР-ответ. Для каждого из этих параметров подбираются адекватные распределения Парето с параметром а, лежащим в интервале (1; 2), по критерию Колмогорова-Смирнова, и параметры качества обслуживания совокупного НТТР-трафика рассчитываются при помощи модели Р/Р/1/100. По результатам расчётов делается вывод о том, что модель Р/Р/1/100 позволяет при небольшом коэффициенте использования получить адекватную оценку задержки НТТР-пакета в очереди маршрутизатора, но при среднем и большом коэффициенте использования модель Р/Р/1/100 позволяет получить только верхнюю оценку в несколько раз превышающую показательное значение (рис. 6). Для оценки процента потерянных пакетов использовать модель Р/Р/1/100 невозможно, поскольку получаемая оценка значительно (в 10-20 раз) превышает значение, полученное имитационным моделированием.

В заключительной части главы 4 делается вывод о том, что входящий поток заявок (НТТР-пакетов) хорошо аппроксимируется простейшим потоком групп заявок с отрицательным биномиальным распределением, описывающим размер групп, а для расчёта средней задержки пакета в очереди маршрутизатора следует пользоваться формулами модели дающими наиболее точный результат.

В заключении излагаются основные результаты и выводы диссертационной работы:

1. Разработана методика сбора и обработки статистических данных мультисервисного трафика в сети доступа с использованием стандартных служебных заголовков передаваемых пакетов и механизма хранения на основе реляционных баз данных. Использованная техническая реализация алгоритма включает открытые программные продукты с максимальной производительностью производящие полный комплекс обработки данных, позволяющий получить статистические данные разного уровня детализации для различных типов трафика.

2. С помощью разработанной методики были получены статистические данные макроуровня отдельно взятой сети доступа, позволяющие утверждать, что количество переданных байт в исходящем из сети доступа направлении незначительно меньше, чем число принятых байт во входящем направлении. Также было установлено, что, приблизительно, по 45% всего объёма ТСР-трафика приходится на веб-приложения и на передачу данных в пиринговых сетях, что подтверждается современными концепциями развития сети «Интернет»: переход на WEB2.0 приложения и неконтролируемый децентрализованный обмен мультимедийными файлами.

3. При помощи разработанной методики бьши уточнены статистические данные микроуровня предложенной модели НТТР-трафика, опираясь на сессионной принцип описания трафика. Было показано, что ТСР-сессии для передачи НТТР-данных организуются через временные промежутки согласно двум зависимым распределениям (экспоненциальному и равномерному) с коэффициентом 'А, а НТТР-ответы при среднем размере 8 Кб определяются двумя «длиннохвостыми» распределениями (гамма и Вейбулл).

4. На основе уточнённых характеристик генерации НТТР-трафика была разработана имитационная модель на базе комплекса имитационного моделирования N82 и про-

граммного модуля PackMIME. Различные вариации базовой имитационной модели позволили проанализировать параметры качества передачи НТТР-трафика в динамически изменяющихся условиях сети и получить все необходимые данные для расчёта параметров производительности СМО (маршрутизатора).

5. При помощи имитационного моделирования были установлены зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора и процента потерь пакетов от коэффициента использования канала. Дополнительные имитационные модели позволили выдвинуть предположение, что причина расхождения оценок параметров качества обслуживания с соответствующими оценками стандартных моделей телетрафика заключается в групповом характере поступления пакетов НТТР-трафика, вызванного алгоритмом работы веб-сервера.

6. Выявлено, что влияющим параметром на характеристики качества обслуживания НТТР-трафика является интенсивность первичных TCP-сессий; параметры, определяющие вторичный поток, оказывают косвенное влияние. По результатам моделирования удалось установить, что 25%-ное увеличение интенсивности первичных ТСР-сессий исследуемого генератора НТТР-трафика при ограниченной пропускной способности увеличивает среднюю задержку пакета втрое и процент потери пакетов в десять раз.

7. Построенная модель М/М/1/100 для НТТР-трафика продемонстрировала, что расчётное значение средней задержки пакета в очереди маршрутизатора в 10-15 раз меньше, нежели оценочное значение из имитационной модели. На основе этих результатов было подтверждено выдвинутое ранее предположение о значимости влияния группового поступления пакетов на параметры качества обслуживания.

8. Использование математических моделей описывающих групповое поступление заявок, позволило получить верхние оценки для средней задержки пакета в очереди маршрутизатора. Расчётные данные, полученные с использованием формул для модели

превышают время задержки, полученное из имитационного моделирования, не более чем на 20-40%. Для модели M[x|/D/l/oo данное расхождение не превышает 10%.

9. Разработанная методика сбора и обработки статистики используется компанией «Инлайн Технолоджис» на этапе обследования мультисервисных сетей с целью получения адекватных статистических параметров трафика различных приложений. Имитационная модель НТТР-трафика реализована в компании «ДАТАТЕЛ» на этапе проектирования сетей и прогнозирования уровня обслуживания веб-трафика.

Публикации по теме диссертации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесённых в перечень журналов и изданий, утверждённых ВАК

1. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование трафика WEB2.0 в сети доступа в Интернет // Электросвязь. - М.: Электросвязь, 2009. - №10. — С.41-44.

2. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Статистические характеристики трафика современного провайдера доступа в Интернет // T-Comm. — М.: Медиа паблишер, 2008. №4.-С. 54-57.

Публикации по теме диссертации в прочих научных журналах и изданиях

3. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование самоподобных свойств НТТР-трафика // Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» - М.: МТУСИ, 2009. - С.13-14.

4. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование статистических характеристик веб-трафика в мультисервисной сети провайдера // Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» — М.: МТУСИ, 2008. - С.15-17.

5. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Модель вероятностной генерации НТТР-трафика PackMIME // Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» - М.: МТУСИ, 2006. - С.34.

6. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Сравнение аналитического метода расчета скорости передачи данных с использованием протокола TCP с результатами имитационного моделирования // Тез. докл. московской отраслевой научно-технической конференции. -М.: Инсвязьиздат, 2007.-С. 18-19.

7. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Оценка влияния реальных характеристик веб-трафика на качество обслуживания в мультисервисной сети доступа // T-Comm. Специальный выпуск по итогам 3-й отраслевой научной конференции «Технологии информационного общества» в 3-х частях. - М.: Медиа паблишер, 2009. - 4.1. -С.8-13.

8. Маньков В.А., Пилюгин В.А. Особенности работы TCP в мультисервисных сетях ADSL доступа // Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» - М.: МТУСИ, 2009. - С.15.

9. Пилюгин A.B. Анализ параметров производительности СМО для группового поступления HTTP-пакетов // Труды конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы» - М.: МТУСИ, 2009. - С. 16-17.

10. Пилюгин A.B., Деарт В.Ю. Модель HTTP-трафика для сети Интернет эпохи WEB2.0 // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT'10». Научное издание в 4-х томах. -М.: Физматлит, 2010. - Т. 1. -С.556-562.

11. Deart V., Mankov V., Pilugin A. HTTP Traffic Measurements on Access Networks. Analysis of results and Simulation // In proceedings of The 9th International Conference on Next Generation Wired/Wireless Advanced Networking. - Berlin, Germany: Verlag, 2009. - Vol.5764.-P.180-190.

Подписано в печать 29.12.2010 г. Тираж 100 экз. Заказ № 957 Отпечатано в типографии ООО «Литера А» г. Москва, ул. Цветной бульвар, 32/4 тел.: (495) 785-92-72

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Пилюгин, Александр Владимирович

Введение.

Глава 1. Анализ тенденций развития мультисервисных сетей доступа и аналитических моделей веб-трафика.

1.1. Анализ тенденций развития технологий сетей доступа.

1.1.1. Тенденции развития Ethernet.

1.1.2. Тенденции развития xDSL, FTTx + GPON.

1.1.3. Тенденции развития DOCSIS.

1.2. Анализ тенденций изменения трафика в сетях доступа с учётом WEB2.0.

1.2.1. Переход к динамическим веб-страницам - AJAX.

1.2.2. Распространение информации - веб-синдикация.

1.2.3. Развитие создаваемых пользователями веб-ресурсов.

1.2.4. Создание веб-сервисов с помощью перекрёстных источников информации.

1.2.5. Внедрение онлайн-приложений.

1.2.6. Другие факторы изменения трафика в сетях доступа.

1.3. Особенности передачи данных приложений средствами протокола TCP.

1.4. Особенности передачи данных приложений средствами протокола UDP.

1.5. Сравнительный анализ моделей TCP-трафика.

1.6. Сравнительный анализ моделей HTTP-трафика.

1.7. Анализ моделей самоподобного трафика.

1.8. Постановка задачи.

Выводы.

Глава 2. Разработка методики сбора и обработки статистических данных для анализа характера HTTP-трафика.

2.1. Задачи анализа HTTP-трафика при различных уровнях детализации.

2.2. Аналитическое сравнение различных инструментов мониторинга и исследования сетевого трафика.

2.3. Методика сбора и обработки статистических данных.

2.3.1. Принципиальное описание методики.

2.3.2. Логическая схема обработки статистических результатов.

2.3.3. Техническая реализация и измерительный стенд.

2.4. Анализ обобщённых статистических результатов.

2.5. Анализ детальных статистических характеристик HTTP-трафика.

2.5.1. Исследование интенсивности организации TCP-сессий.

2.5.2. Исследование распределения количества HTTP-запросов в рамках ТСР-сессии

2.5.3. Исследование распределения временного интервала между запросами в рамках ТСР-сессии.

2.5.4. Исследование распределения размера HTTP-запросов.

2.5.5. Исследование распределения размера HTTP-ответов.

Выводы.

Глава 3. Разработка имитационной модели и исследование параметров качества обслуживания HTTP-трафика в сети доступа.

3.1. Общие сведения.

3.2. Сравнительный анализ комплексов имитационного моделирования НТТР-трафика

3.3. Описание структуры, функциональных блоков и алгоритма работы имитационной модели.

3.3.1. Управляющий скрипт имитационной модели: функциональные блоки, алгоритм, листинг.

3.3.2. Модуль генерации псевдослучайных чисел.

3.3.3. Модуль обработки взаимодействия по протоколу TCP (FullTCP).

3.3.4. Модуль обработки HTTP-трафика.

3.4. Описание исходных данных для имитационной модели.

3.5. Верификация имитационной модели.

3.5.1. Сравнение имитационной модели со стандартными моделями М/М/1/100 и M/D/1/oo.

3.6. Сравнительный анализ имитационной модели HTTP-трафика и модели M/M/1/R.

3.7. Выявление значимого фактора отличия характеристик имитационной модели от модели M/M/1/R.

3.8. Анализ характера распределения времени задержки HTTP-пакета в очереди опорного маршрутизатора.

3.9. Исследование характеристик качества обслуживания при переменной интенсивности HTTP-трафика.

3.9.1. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметров равномерного распределения вторичного потока TCP-сессий.

3.9.2. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметра зависимого соотношения первичного и вторичного потока TCP-сессий.

3.9.3. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметра интенсивности первичного потока TCP-сессий.

Выводы.

Глава 4. Разработка аналитического метода оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика.

4.1. Общие сведения.

4.2. Анализ структуры и параметров HTTP-трафика.

4.2.1. Анализ модели маршрутизатора.

4.2.2. Анализ параметров потока HTTP-трафика.-.

4.2.3. Анализ параметров обслуживания HTTP-трафика.

4.3. Построение и анализ модели обслуживания HTTP-трафика.

4.3.1. Исследование модели в нестационарном режиме.

4.3.2. Анализ модели в стационарном режиме.

4.4. Исследование обслуживания HTTP-трафика с помощью моделей с групповым поступлением заявок.

4.4.1. Исследование потока с учётом группировки HTTP-пакетов.

4.4.2. Метод расчёта задержки пакетов в очереди маршрутизатора на основе модели Mw/M/l/oo.

4.4.3. Метод расчёта задержки пакетов в очереди маршрутизатора на основе модели Mw/D/l/oo.

4.5. Исследование модели с учётом самоподобных характеристик HTTP-трафика.

Выводы.

Введение 2010 год, диссертация по радиотехнике и связи, Пилюгин, Александр Владимирович

Как показал анализ тенденций развития технологий ШПД с учётом статистики их использования в современных сетях, наиболее перспективными являются Ethernet и ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line - асимметричная цифровая абонентская линия) с учётом построения сети согласно концепции FTTx (Fiber То The х - оптоволоконная сеть до адресата) с использованием GPON (Gigabit Passive Optical Network - гигабитная пассивная оптоволоконная сеть). Данные технологии позволяют обеспечить достаточную пропускную способность пользовательского канала для услуги «triple-play» в HD-качсстве (High Definition - высокое разрешение). При этом сохраняется ключевое влияние на характеристики качества обслуживания трафика опорного маршрутизатора сети доступа и необходимость дифференцированного обслуживания пакетов данных различных сервисов.

Кроме того, в современных телекоммуникационных сетях передачи данных происходят характерные изменения структуры основного типа трафика - HTTP (Hypertext Transfer Protocol - протокол передачи гипертекста). Данные изменения обусловлены переходом к концепции предоставления сервисов WEB2.0 и выражаются в количественной и качественной трансформации веб-сервисов, влияющей на пользовательский НТТР-трафик. Повышается уровень интерактивности веб-ресурсов, что приводит к увеличению объёмов данных, получаемых пользователями, и к снижению предела задержки комфортного пользования. Совместно с развитием технологий организации ШПД, это приводит к необходимости исследования трафика в современных сетях доступа на предмет обеспечения качества обслуживания с учётом специфики новых веб-сервисов.

Среди работ зарубежных учёных, исследующих проблемы построения моделей HTTP-трафика и оценки параметров качества обслуживания, следует отметить работы Avrachenkov К., Crovella М., Moschoiios I., Padhye J., Shuai L. и др. В России этой проблеме посвящены работы Самуйлова К. Е., Неймана В. И., Кучерявого Е. А., Яновского Г. Г., Шелухина О. И. и других.

Существующие модели TCP- (Transmission Control Protocol - протокол управления передачей) и HTTP-трафика не позволяют в должной мере определить зависимость характеристик качества обслуживания современных веб-сервисов от пропускной способности канала опорного маршрутизатора сети доступа, поэтому задача разработки модели оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика при заданной пропускной способности опорного канала сети доступа является актуальной.

Объектом исследования является процесс обслуживания HTTP-трафика в мульти-сервисных сетях доступа.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

• проведён анализ существующих моделей оценки пропускной способности и параметров качества обслуживания TCP- и HTTP-трафика;

• проведено измерение и обработка результатов HTTP-трафика в современной сети доступа с целью выявления новых особенностей, вызванных переходом на WEB2.0;

• при помощи имитационного моделирования исследовано влияние статистических характеристик HTTP-трафика на качество обслуживания с целью выявления наиболее значимых факторов;

• разработан метод аналитической оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в сетях доступа с использованием различных стандартных моделей телетрафика.

Научная новизна результатов.

1. Статистический анализ результатов измерений трафика в сети доступа позволил выявить существенно новую характеристику HTTP-трафика, вызванную переходом на WEB2.0: принцип зависимой организации ТСР-сессий.

4. Разработанный метод аналитической оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика на основе модели M'xVd/1/oo позволяет получить значительно более точную оценку, нежели модель M/M/1/R или модель P/P/1/R. Верификация имитационным моделированием показала, что аналитическая оценка, полученная с помощью модели M^/D/l/co, превышает исходное значение на 5-10%, в то время как оценка, полученная с помощью моделей M/M/1/R и P/P/1/R, превышает исходное значение в несколько раз.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработанная методика проведения измерений трафика на сетях доступа и обработки результатов позволяет провайдерам услуг доступа в Интернет оперативно и эффективно проводить измерения с целью эксплуатационного контроля сети доступа. Аналитический метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика позволяет оценить задержку пакетов при заданной интенсивности трафика и пропускной способности каналов. Разработанный метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в мультисервисной сети доступа реализован в ЗАО «ДАТАТЕЛ» и используется в ООО «Инлайн Технолоджис». Полученные теоретические результаты применяются в учебном процессе МТУ СИ.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных форумах информатизации (МФИ, МТУСИ, Москва, 2006, 2008, 2009 гг.), на международной конференции Finnish-Russian University Соoperation program in Telecommunications (FRUCT, Санкт-Петербург, 2007 г.), на Отраслевых научно-технических конференциях (ОНК, Москва, 2007, 2009 гг.), на 9-ой международной конференции Next Generation Wired/Wireless Networking (NEW2AN, Санкт-Петербург, 2009 г.), на международном конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям (AIS-IT'10, Дивноморское, 2010 г.).

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие положения:

1. Характеристики HTTP-трафика существенно изменяются за счет перехода сети Интернет на WEB2.0, использования новых браузеров и увеличения объемов информации, скачиваемой пользователями с серверов за каждый ответ: a. поток TCP-сессий для передачи HTTP-трафика можно представить с помощью двух потоков: первичный, создаваемый пользователями, и вторичный зависимый поток, генерируемый веб-браузером через короткие интервалы времени; b. размер поступающих HTTP-ответов адекватно описывается совокупностью распределений: Вейбулла (в области малых значений) и гамма распределения с 3-мя параметрами (в области больших значений).

2. Результаты имитационного моделирования демонстрируют непригодность оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика с помощью классических моделей M/M/1/R и M/D/1/co: рассчитанная средняя задержка меньше в 5-15 раз, а вероятность потерь пакетов вследствие переполнения буфера - в 2-100 раз.

3. Увеличение интенсивности TCP-сессий за счет дополнительных соединений, создаваемых браузерами, опосредованно увеличивает количество передаваемых пакетов, ухудшая параметры качества обслуживания: при соотношении 'А в числе первичных и вторичных TCP-соединений вероятность потерь вследствие переполнения буфера увеличивается в 10-15 раз, по отношению к потерям при среднестатистическом значении этого параметра Уг.

5. Наиболее точную оценку задержки HTTP-пакетов в очереди маршрутизатора позволяет получить модель с групповым поступлением заявок M[xVd/1/co: полученная верхняя граница превышает результат имитационного моделирования не более чем на 5-10%. Модель М[х]/М/1/оо позволяет получить верхнюю границу, превышающую исходное значение на 20-40%.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и трёх приложений. Работа содержит 160 страниц машинописного текста, в том числе 53 рисунка и 22 таблицы. Список литературы включает в себя 146 наименований. Приложения размещены на 17 страницах.

Заключение диссертация на тему "Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа"

Основные результаты диссертационной работы можно сформулировать следующим образом:

2. С помощью разработанной методики были получены статистические данные макроуровня отдельно взятой сети доступа, позволяющие утверждать, что количество переданных байт в исходящем из сети доступа направлении незначительно меньше, чем число принятых байт во входящем направлении. Также было установлено, что, приблизительно, по 45% всего объёма TCP-трафика приходится на веб-приложения и передачу данных в пиринговых сетях, что подтверждается современными концепциями развития сети «Интернет»: переход на WEB2.0 приложения и неконтролируемый децентрализованный обмен мультимедийными файлами.

3. При помощи разработанной методики были уточнены статистические данные микроуровня предложенной модели HTTP-трафика, опираясь на сессионной принцип описания трафика. Было показано, что TCP-сессии для передачи HTTP-данных организуются через временные промежутки согласно двум зависимым распределениям (экспоненциальному и равномерному) с коэффициентом '/г, а HTTP-ответы при среднем размере 8 Кб определяются двумя «длиннохвостыми» распределениями (гамма и Вейбулл).

4. На основе уточнённых характеристик генерации HTTP-трафика была разработана имитационная модель на базе комплекса имитационного моделирования NS2 и программного модуля РаскМЕМЕ. Различные вариации базовой имитационной модели позволили проанализировать параметры качества передачи HTTP-трафика в динамически изменяющихся условиях сети и получить все необходимые данные для расчёта параметров производительности СМО (маршрутизатора).

5. При помощи имитационного моделирования были установлены зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора и процента потерь пакетов от коэффициента использования канала. Дополнительные имитационные модели позволили выдвинуть предположение, что причина расхождения оценок параметров качества обслуживания с соответствующими оценками стандартных моделей телетрафика заключается в групповом характере поступления пакетов HTTP-трафика, вызванного алгоритмом работы веб-сервера.

6. Выявлено, что влияющим параметром на характеристики качества обслуживания HTTP-трафика является интенсивность первичных TCP-сессий; параметры, определяющие вторичный поток, оказывают косвенное влияние. По результатам моделирования удалось установить, что 25%-ное увеличение интенсивности первичных ТСР-сессий исследуемого генератора HTTP-трафика при ограниченной пропускной способности увеличивает среднюю задержку пакета втрое и процент потери пакетов в десять раз.

7. Построенная модель М/М/1/100 для HTTP-трафика продемонстрировала, что расчётное значение средней задержки пакета в очереди маршрутизатора в 10-15 раз меньше, нежели оценочное значение из имитационной модели. На основе этих результатов было подтверждено выдвинутое ранее предположение о значимости влияния группового поступления пакетов на параметры качества обслуживания,

8. Использование математических моделей Mw/M/l/oo и Mw/D/l/co, описывающих групповое поступление заявок, позволило получить верхние оценки для средней задержки пакета в очереди маршрутизатора. Расчётные данные, полученные с использованием формул для модели превышают время задержки, полученное из имитационного моделирования, не более чем на 20-40%. Для модели M[x]/D/l/oo данное расхождение не превышает 10%.

9. Разработанная методика сбора и обработки статистики используется компанией «ИНЛАЙН Технолоджис» на этапе обследования мультисервисных сетей с целью получения адекватных статистических параметров трафика различных приложений. Имитационная модель HTTP-трафика реализована в компании «ДАТАТЕЛ» на этапе проектирования сетей и прогнозирования уровня обслуживания веб-трафика.

Заключение

Библиография Пилюгин, Александр Владимирович, диссертация по теме Системы, сети и устройства телекоммуникаций

1. Бакланов И. NGN: принципы построения и организации. - М.: Эко-Трендз, 2008. - 400 с.

2. Башарин Г.П. Лекции по математической теории телетрафика. М.: Изд-во РУДН, 2004.- 190 с.

3. Бителева А. Стандарт DOCSIS 3.0 // Электронный журнал. М.: Мультимедиа, 2008. http://www.telemultimedia.ru/art.php?id=288 (20.02.2011).

4. Бочаров П.П., Печинкин A.B. Теория массового обслуживания // Учебник. М.: РУДН, 1995. - 529 с.

5. Вентцель Е.С. Курс теории случайных процессов. М.: Наука, 1996. - Изд. 2-е.— 399 с.

6. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

7. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и сё инженерные приложения // Учебное пособие для втузов. М.: Высшая школа, 2000. - Изд. 2-е. — 383 с.

8. Галкин А., Симонина А., Яновский Г. Анализ характеристик сетей NGN с учётом самоподобия трафика // Электросвязь. М.: Электросвязь, 1997. - №12. - С.23-26.

9. Гихман И.И., Скороход A.B. Теория случайных процессов. М: Наука, 1973.-Т.2.- 640 с.

10. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей // Учебник. М.: Наука, 1988. - Изд. 6-е. - 448 с.

11. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания // Учебник. М.: Наука, 1987. - Изд. 2-е. - 336 с.

12. Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей // Учебник. М.: Наука, 1970. Изд. 7-е. - 168 с.

13. Гольдштейн А., Гольдштейн Б. Softswitch. Спб.: БХВ-Петербург, 2006. - 368 с.

14. Деарт В.Ю. Мультисервисные сети связи. — М.: Инсвязьиздат, 2007. — 166 с.

15. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование самоподобных свойств HTTP-трафика // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУСИ, 2009. - С. 13-14.

16. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование статистических характеристик веб-трафика в мультисервисной сети провайдера // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». -М.: МТУСИ, 2008. -С.15-17.

17. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Исследование трафика WEB2.0 в сети доступа в Интернет // Электросвязь. М.: Электросвязь, 2009. - №10. - С.41-44.

18. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Модель вероятностной генерации НТТР-трафика PackMIME // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2006. - С.34.

19. Деарт В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В.А. Статистические характеристики трафика современного провайдера доступа в Интернет // T-Comm. — М.: Медиа паблишер, 2008,-№4.-С. 54-57.

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

21. Кучерявый Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет. -М.: Наука и техника, 2004. 336 с.

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

23. Лившиц B.C., Пшеничников А.П., Харкевич А.Д. Теория телетрафика // Учебник для вузов. М.: Связь, 1979. - 224 с.

24. Маньков В.А., Пилюгин В.А. Особенности работы TCP в мультисервисных сетях ADSL доступа // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2009. - С. 15.

25. МГТС переходит на ADSL2+ // Открытые системы. М.: Открытые системы, 2008. Источник: http://www.osp.ru/nets/2008/03/4888903/ (20.02.2011).

26. Медриш М. Кабельный широкополосный доступ. Субъективный взгляд // Тез. докл. на 8-ой международной конференции Состояние и перспективы развития Интернета в России. -М., 2007.

27. Наумов В.А., Самуйлов К.Е., Яркина Н.В. Теория телетрафика мультисервисных сетей. М.: Изд-во РУДН, 2007. - 192 с.

28. Нейман В. Новое направление в теории телетрафика // Электросвязь. М.: Электросвязь, 1998. - №7. - С.27-30.

29. Ногл М. TCP/IP // Учебник. Пер. с английского. М.: ДМК Пресс, 2001. 480 с.

30. Овчинников Б. Широкая полоса в домах россиян: технологии и барьеры, статистика и перспективы // Connect! Мир связи. М.: Connect!, 2006. №7. (Электронное издание). Источник: http://www.connect.ru/article.asp?id=6864. (20.02.11)

31. Олифер В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы // Учебник для вузов. Спб.: Питер, 2007. - Изд. 3-е. - 960 с.

32. Описание технологии DOCSIS 2.0, 2008. Источник: http://www.broadband.org.ua/content/view/267/491/ (20.02.2011).

33. Охорзин В.А. Прикладная математика в системе Mathcad. Спб.: Лань, 2008. - Изд. 2-е.-352 с.

34. Пилюгин A.B. Анализ параметров производительности СМО для группового поступления HTTP-пакетов // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2009. - С. 16-17.

35. Пилюгин A.B., Деарт В.Ю. Модель HTTP-трафика для сети Интернет эпохи WEB2.0 // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT' 10». Научное издание в 4-х томах. М.: Физматлит, 2010. - Т.1. -С.556-562.

36. Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов. М.: Наука, 1985. - Т.2. - Изд. 13-е. - 560 с.

37. Россия: интернет-аудитория выросла до 44 млн человек // Cnews. М.: Cnews, 2009. Электронный журнал. Источник: http://internet.cnews.ru/news/line/index.shtral72010/10/05/411062 (20.02.2011).

38. Россия: проникновение интернета 44% // Cnews. - М.: Cnews, 2009. Электронный журнал. Источник: http://internet.cnews.ru/news/top/index.shtml72009/04/21/344946 (20.02.2011).

39. Россия: ШПД растет за чертой двух столиц // Cnews. М.: Cnews, 2008. Электронный журнал. Источник: http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml72008/10/01/320882. (20.02.2011).

40. Синева И.С. Математическая статистика практикум на ПЭВМ на основе пакета программ Statgraphics. М.: МТУ СИ, 1994. - 4.1. -23 с.

41. Синева И.С. Математическая статистика практикум на ПЭВМ на основе пакета программ Statgraphics. М.: МТУ СИ, 1996. - 4.2. - 31 с.

42. Синева И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000 // Учебное пособие. М.: МТУ СИ, 2001. - Ч. 1. - 28 с.

43. Синева И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000 // Учебное пособие. М.: МТУ СИ, 2003. - 4.2. - 50 с.

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

45. Степанов С.Н., Столяр Н.Ф. Разработка алгоритмов оценки основных показателей качества обслуживания мультисервисных потоков сообщений на корпоративных сетях связи // Деп. ЦНТИ Инфорсвязь. М.: Информсвязь, 2005. - №2262. - С.47-74.

46. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: Инфра-М, 1995. -Изд. 3-е. - 544 с.

47. Филимонов А. Протоколы Интернета. Спб.: БХВ-Петербург, 2003. - 528 с.

48. Шелухин О.И., Тенякшев A.M., Осин А.В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. М.: Радиотехника, 2003. - 480 с.

49. Alcatel 7342 FTTU // Handbook Alcatel-Lucent University. M.: Alcatel University, 2007. - 83 с.

50. Alcatel PON Passive Optical Network // Handbook Alcatel-Lucent University. - M.: Alcatel University, 2007. - 59 c.

51. Almeida V., Oliveira A. On the Fractal Nature of WWW and Its Application to Cache Modeling // Technical Report. Boston, USA, 1996.

52. Altman E., Jimenez T. NS simulator for beginners // Lecture notes. Merida, Venezuela, 2004.- 146 p.

53. Anagnostakis K., Ioannidis S., Miltchev S. et al. Efficient Packet Monitoring for Network Management // In Proceedings of IFIP/IEEE Network Operations and Management Symposium. Philadelphia, USA, 2002. - P.423-436.

54. Arlit M., Tai J. Workload Characterization of the 1998 World Cup Web Site // Internet Systems and Applications Laboratory HP Laboratories. California, USA, 1999. 90 p.

55. Avrachenkov K., Ayesta U., Brown P. Batch Arrival Processor-Sharing with Application to Multi-Level Processor-Sharing Scheduling // In Queueing Systems: Theory and Applications archive. -NJ, USA, 2005. Vol.50, Issue 4. - P.459-480.

56. Baba Y. A Unified Analysis to the Queue Length Distributions in Mx(k)/G/1/N and GI/Mym/1/N Queues // Science reports of the Yokohama National University. Yokohama, Japan, 1996. - Section I, Vol.43. - P.43-54.

57. Barford P., Crovella M. Generating representative Web workloads for network and server performance evaluation // In proceedings of the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 1998,-Vol.26, Issue 1.-P. 151-160.

58. Barford P., Crovella M. A performance evaluation of hyper text transfer protocols // In ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 1999. -Vol.27, Issue 1. - P. 188-197.

59. Brakmo L. S., O'Malley S. W., L. L. Peterson. TCP Vegas: New techniques for congestion detection and avoidance // In proceeding ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Arizona, USA, 1994. - Vol.4, Issue 4. - P.24-35.

60. Casilari E., Gonzalez F.J., Sandoval F. Modeling of HTTP Traffic // In IEEE communications letters. Malaga, Spain, 2001. - Vol.5, No.6. - P.272-274.

61. Cisco IOS Flexible NetFlow // Cisco. California, USA, 2008. Website: http://www.cisco.com/en/US/prod/collateral/iosswrel/ps6537/ps6555/ps6601/ps6965/produ ctdatasheet0900aecd804b590b.html (2.20.2011).

62. Choi H.-K., Limb J.O. A Behavioral Model of Web Traffic // In proceedings ICNP'99 Seventh International Conference on. Washington, USA, 1999. - P.327-334.

63. Choi B.D., Kim Y.C., Shin Y.W. The Mx/G/1 queue with queue length dependent service times // In Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis. Seoul, Korea, 2001. -Vol.14, Issue 4. - P.399-419.

64. Choudhury G., Madhuchanda P. Analysis of a two phases batch arrival queuing model with Bernoulli vacation schedule // In Revista investigacio operacional. Assam, India, 2004. - Vol.25, No.3. - P.217-228.

65. Choudhury G. An M7G/1 queueing system with a setup period and a vacation period // In Queueing Systems: Theory and Applications archive. NJ, USA, 2000. - Vol.36, Issue 1/3. - P.23-38,

66. Cranor C., Gao Y., Johnson T. et al. Gigascope: high performance network monitoring with an SQL interface // In proceedings of the 2002 ACM SIGMOD international conference on Management of data. NY, USA, 2002. - P.623-623.

67. Cranor C., Johnson T., Spatscheck O. Gigascope: How to monitor network traffic 5Gbit/sec at a time // Presentation at ATT labs research. 2003. 29 p.

68. Crovella M., Taqqu M., Bestavros A. Heavy-tailed probability distributions in the World Wide Web // A practical guide to heavy tails: statistical techniques and applications. -Cambridge, USA, 1998.-P.3-25.

69. Crovella M., Bestavros A. Self-similarity in World Wide Web Traffic: Evidence and Possible Causes // In proceedings Networking, IEEE/ACM Transactions. -NJ, USA, 1997. Vol.5, Issue 6. - P.835-846.

70. Crovella M., Krishnamurthy B. Internet Measurement: Infrastructure, Traffic and Applications. NY, USA, 2006. - 520 p.

71. Dang T.D., Sonkoly B., Molnar S. Fractal analysis and modeling of VoIP traffic // In proceedings of Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium. Budapest, Hungary, 2004.-P. 123-130.

72. Danzig P., Jamin S. A Library of TCP Internetwork Traffic Characteristics // USC Technical Report USC-CS-91-495. California, USA, 1991.

73. Davies J., Thomas L. Windows Server 2003: TCP/IP Protocols and Services // Technical Reference. Washington, USA, 2003. Ed.2-nd. - 768 p.

74. Fall K., Varadham K. The ns Manual // The VINT Project documents. Berkeley, USA, 2009. 430 p. Website: http://www.isi.edu/nsnam/ns/doc/index.html (2.20.2011).

75. Fisk M., Varghese G. Agile and scalable analysis of network events // In Proceedings of the 2-nd ACM SIGCOMM Workshop on Internet Measurement. NY, USA, 2002. - P.285-290.

76. Floyd S. Simulator tests // Lawrence Berkeley Laboratory One Cyclotron Road. Berkeley, USA, 1997.

77. Garret J. Ajax: A New Approach to Web Applications. 2005. Website: http://www.adaptivepath.com/ideas/essays/archives/000385.php (2.20.2011).

78. GPSS World 11 Руководство пользователя. Пер. с английского. Казань: Мастер-лайн, 2002.-384 с.

79. GPSS World // Учебное пособие. Пер. с английского. Казань: Мастер-лайн, 2002. - 272 с.

80. Hernández-Campos F., Jeffay К., Donelson Smith F. Tracking the Evolution of Web Traffic: 1995-2003 // In proceedings of the Modeling, Analysis and Simulation of Computer Telecommunications Systems. -NC, USA, 2003. P. 16-25.

81. Hopkins A. Optimizing Page Load Time. Website: http://www.die.net/musings/pageloadtime/ (2.20.2011).

82. Fielding R., Berners-Lee Т., Frystyk H. Hypertext Transfer Protocol HTTP/1.0 // RFC 1945. 1996.

83. Fielding R„ Gettys J., Mogul J. Hypertext Transfer Protocol HTTP/1.1 // RFC 2616. 1999.

84. Jacobson V. Congestion avoidance and control // In proceeding ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Berkley, USA, 1988. - Vol.18, Issue 4. P.314-329.

85. Jacobson V. Modified TCP congestion avoidance algorithm // Note sent to end2end-interest mailing list. 1990.

86. Jain R. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling. NY, USA, 1991. 685 p.

87. Jiang H., Dovrolis C. Why is the Internet Traffic Bursty in Short Time Scales? // In proceedings of the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 2005. Vol.33, Issue 1. - P.241-252.

88. Kawasaki N. Takagi H. Waiting time analysis for Mx/G/1 priority queues with/without vacations under random order of service discipline // In Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis. Japan, 2000. - P.365-392.

89. L'Ecuyer. Good parameters and implementations for combined multiple recursive random number generators // Operations Research. Maryland, USA, 1999. - Vol.47, Issue 1. - P. 159-164.

90. Leland W., Taqqu M., Willinger W. et al. On the self-similar nature of Ethernet traffic // In proceedings of IEEE/ACM Transactions on Networking. NJ, USA, 1994. - Vol.2, Issue 1. -P.1-15.

91. Mah B. An Empirical Model of HTTP Network Traffic // Proceedings of the INFOCOM '97 Sixteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Washington, USA, 1997. - P.592.

92. Misra V., Gong W., Towsley D. Stochastic Differential Equation Modeling and Analysis of TCP-Window size Behavior // In Proceedings of IFIP Performance'99. 1999.

93. Mogul J.C. The Case for Persistent-Connection HTTP // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. NY, USA, 1995. - Vol.25, Issue 4. - P.299-313.

94. Nagle J. Congestion control in IP/TCP internetworks // RFC 896. 1984.

95. NetFlow & Network-Based application recognition // Cisco Systems, ITD product management. November, 2003.

96. Network performance objectives for IP-based services. ITU-T Recommendation Y.1541 // http://www.itu.int/rec/T-REC-Y.1541-200602-I/cn. February, 2006.

97. Nielsen J. Response Times: The Three Important Limits // Excerpt from Chapter 5 of book Usability Engineering. Published by Morgan Kaufmann, San Francisco. 1994.

98. Norros I. On the use of Fractional Brownian in the theory of connectionless networks // IEEE J.Sel. Areas Coramun, 13, 953-962, 1995.

99. Norros I. Studies on a model of connectionless traffic based on Fractional Brownian motion // on Applied Probability in Engineering, Computer and Communication Sciences, 1993.

100. O'Reilly T. What Is WEB2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software // http://www.oreillynet.eom/lpt/a/6228, 2005.

101. Padhye J., Firoiu V., Towsley D., Kurose J. Modeling TCP Throughput: A Simple Model and its Empirical Validation // In proceedings ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 28, Issue 4. 1998. P. 303-314.

102. Park K., Willinger W. Self-Similar network traffic: an overview // In Self-Similar Network Traffic and Performance, John Wiley & Sons. 2002.

103. Parvez N., Mahanti A., Williamson C. TCP NewReno: Slow-but-Steady or Impatient // In proceedings of Communications, 2006. ICC '06. IEEE International Conference on. June, 2006.-P. 716-722.

104. Pro WEB2.0 Mashups. Apress, 2008. p.3-19.

105. Riley G. The Georgia Tech Network Simulator // In proceedings of the ACM SIGCOMM workshop on Models, methods and tools for reproducible network research. 2003. P.5-12.

106. Riley G. Using the Georgia Tech Network Simulator // Department of Electrical and Computer Engineering. 2008.

107. Sawashima H., Hori Y., Sunahara H. Characteristics of UDP Packet Loss: Effect of TCP Traffic. Japan, 1997. Website: http://www.isoc.org/inet97/proceedings/F3/F3l.HTM (2.20.2011).

108. Shuai L., Xie G., Yang J. Characterization of HTTP Behavior on Access Networks in WEB2.0 // In proceedings ICT 2008. June, 2008. P. 1-6.

109. Smith D., Hernández Campos F., Jeffay K., Ott D. What TCP/IP Protocol Headers Can Tell Us About the Web // In proceedings ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, Volume 29, Issue 1. June, 2001. P. 245-256.

110. Squillante M.S., Yao D.D., Zhang L. Web Traffic Modeling and Web Server Performance Analysis // In proceedings the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. Volume 27, Issue 3. December, 1999. P.24-27.

111. Sweetster A. A Comparison of System Dynamics and Discrete Event Simulation. Washington, DC 20006-2873, Andersen Consultng. 2002. P. 8.

112. TCP Slow Start, Congestion Avoidance, Fast Retransmit, and Fast Recovery Algorithms. RFC 2001. http://www.ietf.org/rfc/rfc2001.txt7number-2001. January, 2001.

113. The State of WEB2.0 // http://Web2.socialcomputingjournal.com/thestateofWeb20.htm/. April, 2006.

114. Transmission control protocol. RFC 793 // http://www.ietf.org/rfc/rfc0793.txt?number=793. September, 1981.

115. Understanding and using selective packet discard // http://www.cisco.com/web/about/security/intelligence/spd.html.

116. Varga A. The OMNet++ discrete event simulation system // In proceedings of the European Simulation Multiconference. June, 2001. -P. 319-324.

117. Watson D., Malan G. R., Jahanian F. An extensible probe architecture for network protocol performance measurement // Software—Practice & Experience, Volume 34, Issue 1. January, 2004.-P. 47-67.

118. Why Mashups = (REST + 'Traditional SOA') * WEB2.0 // http://blog.sherifmansour.com/?p=187. December, 2007.

119. Wiegle M. PackMime-HTTP: Web Traffic Generation in NS2 // http://www.isi.edu/nsnam/ns/doc/node552.html. 2007.

120. Cooper R. Introduction to queueing theory. Second Edition NY, USA, 1981. - 347 p.

Похожие работы

Радиотехника и связь
05.12.00