Автореферат (Методы динамического управления пропускной способностью в многоканальных мультисервисных сетях абонентского доступа), страница 2

Названная пара моделей позволяетрассчитывать вероятностную задержку передачи и длину очереди. В сети сдифференцированным обслуживанием пропускная способность, описываемая кривой обслуживания, предоставляется группе потоков одного класса трафика. Запрос на передачу потоков принимается только в том случае,если значения вероятностных параметров QoS для всех потоков агрегированной группы не превышают допустимые.В диссертационной работе дана оценка эффективности использованияпропускной способности многоканальной сети абонентского доступа длярассмотренных методов управления сетевыми ресурсами.

В качестве критерия эффективности предложен коэффициент использования k, равныйотношению суммы усредненных скоростей r передаваемых потоков к общей пропускной способности сети R. В качестве обслуживаемых потоков использованы видео-фрагменты, типичные для мультимедийных услугIPTV и видео по запросу. В качестве передающих узлов использованы коммутаторы, применяемые в сетях абонентского доступа операторов связи.Для имитации длинных линий связи использована функция ограниченияскорости передачи портов коммутаторов. Количество передаваемых потоков вычислено с помощью методов интегрированного и дифференцированного обслуживания при условии, что потери кадров отсутствуют, а задержка передачи для любого кадра не превышает 100 мс.

Установлено, что вдиапазоне скоростей, типичном для сетей доступа, коэффициент использования сети значительно ниже максимального значения (рис. 4а). Более70.75ИнтегрированноеобслуживаниеДифференцированноеобслуживание0.800.75Коэффициент использованияКоэффициент использования0.850.700.650.600.550.500.40.60.81.01.21.41.61.8 2.07Скорость канала передачи, бит/с×100.700.650.600.55Интегрированное обслуж-иеДифференцированное обслуж-ие0.500.0100.0150.0200.0250.0300.0350.040Максимально допустимая задержка, с(а)(б)Рис. 1.

Зависимость коэффициента использования от параметров сети доступа:а) пропускная способность сети; б) максимально допустимая задержкапередачивысокая эффективность дифференцированного обслуживания объясняетсяэффектом статистического мультиплексирования, обеспечиваемого агрегированным обслуживанием потоков.В работе показано, что относительно низкая эффективность использования сетевых ресурсов обусловлена высокими требованиями к качествуобслуживания трафика и ограниченной пропускной способностью узловкоммутации в случае, когда максимально допустимая задержка передачи(рис. 4б) и длина очереди узла коммутации находятся в диапазоне, типичном для мультисервисных сетей абонентского доступа.Рассмотрен регулируемый видео-поток с двумя уровнями скорости,каждому из которых соответствует фиксированный набор коэффициентовквантования. Выбраны уровни скорости, удовлетворяющие требованиям ккачеству видео-данных для мультисервисных сетей.

Разность между значениями PSNR (peak signal-to-noise ratio) составляет 10 дБ. Регулируемыйпоток передается через коммутатор сети доступа. Для всех фрагментов потока с одинаковым уровнем скорости построены кривые поступления и рассчитаны параметры качества обслуживания в соответствии с методами интегрированного и дифференцированного обслуживания.Установлено, что известные методы динамического управления пропускной способностью обладают следующим недостатком.

Предсказанные8К оэффициент использования0.55Интегр. обслуж иваниеДиффер. обслуж ивание0.50Допустимый диапазонкачества0.450.40Ресурс дляповышениякоэффициентаиспользования0.350.300.250.200.152830323436384042Пиковое отношение сигнал/ шум, дБРис. 2. Зависимость коэффициента использования от качества видео-потоказначения параметров QoS оказываются либо слишком низкими, что приводит к низкому качеству обслуживания, либо слишком высокими, что приводит к резервированию избыточной пропускной способности.Определена зависимость коэффициента использования от уровня качества PSNR для нескольких видео-фрагментов.

Диапазон значений PSNRвыбран таким образом, чтобы обеспечить соблюдение требований к качеству видео для услуги SDTV. Показано, что при таких условиях возможносущественной повышение эффективности использования пропускной способности за счет учета динамических свойств трафика (рис. 2).Во второй главе разработана вероятностная модель трафика, более точно отражающая динамические свойства регулируемых мультимедийныхпотоков, с целью уменьшения ошибки предсказания максимально возможных параметров QoS.Предложен регулятор трафика с переменной пропускной способностью.

Предложена модель такого регулятора в виде регулируемой кривойобслуживания. Показано, что данная модель позволяет рассчитывать значения динамических параметров качества обслуживания, таких как максимально возможная задержка передачи и максимально возможная длина очереди на заданном интервале времени.На основе модели регулятора дано следующее определение динамической кривой поступления, характеризующей регулируемый мультимедийный поток.Определение 1. Пусть поток данных с кумулятивной функцией A(t) пода9ется на узел коммутации с регулируемой кривой обслуживания α(τ, t), называемый виртуальным коммутатором. Тогда этот поток описываетсядинамической кривой поступления ⟨α(τ, t), f (σ, t)⟩Θ , если для любого момента времени t длина очереди виртуального коммутатора Q(t) удовлетворяет следующему неравенству:P {Q(t) > σ} ≤ f Θ (σ, t),где f Θ (σ, t) - ограничивающая функция, а Θ > 0.В работе доказаны следующие свойства предложенной модели трафика.Максимально возможная задержка передачи.Теорема 1.

Пусть поток A(t), описываемый динамической кривой поступления ⟨α(τ, t), f (σ, t)⟩Θ , подается на узел коммутации с кривой обслуживания β(τ ). Тогда в любой момент времени t ≥ 0 задержка передачи черезузел коммутации d(t) = inf{u ≥ 0 : A(t) ≤ D(t)} удовлетворяет следующему неравенству:P {d(t) > dσmax (t)} ≤ f Θ (σ, t),где максимально возможная в момент времени t задержка dσmax (t) равнагоризонтальному расстоянию между функцией α(τ, t) + σ и кривой обслуживания β(τ ), а σ - допустимая вероятность превышения максимальнойзадержки.Максимально возможная длина очереди. Если поток данных характеризуется некоторой динамической кривой поступления, а обслуживающий его узел коммутации характеризуется кривой обслуживания, то максимально возможная длина очереди узла коммутации является функциейвертикального расстояния между этими кривыми, и вероятность превышения этой длины очереди не превосходит заданное допустимое значение.Свойство суперпозиции.

Если два потока характеризуются известными динамическими кривыми поступления, то агрегированный поток такжехарактеризуется некоторой динамической кривой поступления.Для доказательства следующего свойства введена дополнительная модель узла коммутации, называемая динамической кривой обслуживания.10Определение 2. Пусть поток данных с кумулятивной функцией поступления A(t) поступает на некоторый узел коммутации. Предоставляемая потоку пропускная способность характеризуется динамической кривой обслуживания ⟨β(t), g(σ)⟩Θ , если выходная кумулятивная функция этого потока D(t) удовлетворяет следующему неравенствуP { sup {A ⊗ β(s) − D(s) − Θ · (t − s)} > σ} ≤ g Θ (σ)0≤s≤tгде f (σ) - ограничивающая функция, Θ ≥ 0, а ⊗ - свертка в алгебре минплюс.Остаточная кривая обслуживания. Если узел коммутации, описываемый кривой обслуживания, передает два потока, описываемые динамическими кривыми поступления, то пропускная способность, предоставляемая второму потоку, характеризуется динамической кривой обслуживания,определяемой кривой обслуживания коммутатора и кривой поступленияпервого потока.Доказательства перечисленных свойств основаны на поиске некоторогоизвестного события E2 , включающего в себя рассматриваемое событие E1с неизвестной вероятностью: E2 ⊆ E1 .

Тогда верхняя грань вероятностиP (E1 ) равна известной вероятности P (E2 ). В качестве события E2 удобноиспользовать превышение некоторого уровня наполнения в очереди виртуального коммутатора или функцию от этого события.Выведены следствия из доказанных теорем, позволяющие определятьиндивидуальную остаточную пропускную способность, а также параметрыкачества обслуживания для произвольного набора потоков, характеризуемых динамическими кривыми поступления и передаваемых через узел коммутации со статистическим мультиплексированием. С учетом известногосвойства конкатенации кривой обслуживания доказанные свойства позволяют определять параметры QoS при передаче агрегированного потока через произвольную цепочку узлов коммутации.С целью повышения коэффициента использования сетей доступа с агрегированным обслуживанием в диссертации разработан метод расчета параметров динамической кривой поступления для потока, заданного кумулятивной функцией.

Данный метод позволяет определять следующие параметры кривой поступления.• Скорость затухания ограничивающей функции, которая определяет избыточную предсказанную задержку (длину очереди), связан11ную с использованием экспоненциальной функции для характеризации произвольных потоков. Рассчитывается максимально допустимая скорость затухания для заданного виртуального коммутатора.• Скорость виртуального коммутатора, определяющую соотношениемежду пропускной способностью, резервируемой для обслуживанияданного потока, и предсказанными значениями параметров QoS.

Длясети с заданной пропускной способностью определяется скорость,обеспечивающая наибольшее количество обслуживаемых потоков.• Длительность переходного этапа при смене уровня скорости, определяющую время, в течение которого данные с предыдущем уровнемскорости оказывают влияние на параметры качества обслуживаниядля данных с новым уровнем скорости. Для заданной резервной пропускной способности канала рассчитывается минимальная длительность переходного этапа.Исходными данными для расчета параметров является пропускная способность канала передачи, заданная кривой обслуживания и кумулятивнаяфункция передаваемого потока или его фрагмента. Предложенный методрасчета основан на поиске значений скорости виртуального коммутатора,при которых в заданном канале передачи обеспечиваются гарантии качества обслуживания для каждого потока.

Количество потоков определяетсяв расчете на полную загрузку канала при агрегированном обслуживаниитрафика. Для расчета параметров QoS используются доказанные в диссертации теоремы о максимально возможной задержке передачи и максимально возможной длине очереди. Выбор параметров кривой поступления производится с использованием известных методов численной оптимизации.В среде моделирования ns-3 проведено измерение параметров качестваобслуживания при передаче видео-потока через цепочку узлов коммутации. Для этого разработана следующая имитационная модель сети доступа (рис.

3). В качестве приемника и передатчика данных используются модули Node, на которые установлен сетевой стек ipv4. Каждый узел имеет сетевой интерфейс Ipv4Interface, канальный уровень которого реализует модуль NetDevice. Транспортный уровень реализуется с помощью UDPсокетов. Каждый коммутатор представляет собой модуль BridgeNetDeviceс двумя интерфейсами канального уровня. Узлы сети соединяются междусобой каналами передачи csma. Через данную сеть передается видео-поток,определенный последовательностью времен подачи видео-кадров и последовательностью размеров кадров. С помощью встроенных трассировщиков12видео-фрагменттрассировщик ns-3трассировщик ns-3UdpServerUdpClientIP StackIP StackBridgeNetDeviceIpv4InterfaceIpv4Interface.NetDeviceNetDeviceNetDeviceCsmaChannelNetDeviceCsmaChannelРис. 3.