Севрюков Александр Евгеньевич, доц. каф. космического приборостроения и систем связи
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Alexander E. Sevryukov, Associate Professor of the Department of Space Instrumentation and Communication Systems
50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040
Стребков Дмитрий Александрович, канд. технических наук, доцент, инженер
ул. Агрегатная 2-я 5А, г. Курск 305022
Dmitry A. Strebkov, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor, Engineer
5A 2nd Aggregatnaya str., Kursk 305022
Целью исследования является разработка метода распознавания класса (уровня) качества обслуживания в сетевых маршрутах в условиях быстрых изменений пакетного трафика и импликантного (частичного) наблюдения за уровнем качества обслуживания в звеньях сети пакетной связи.
Методы. Для своевременной оценки уровня качества обслуживания и снижения загрузки сетевых маршрутов тестовым трафиком предлагается контролировать уровень качества обслуживания только в части звеньев сети пакетной связи, сетевого маршрута на основе программно-аппаратных сенсоров, применяющих ICMP эхо-запросы, IP SLA трекеры, TWAMP и др. Для распознавания качества обслуживания в вероятных сетевых маршрутах на этапе подготовки исходных данных: определяются важные звенья из состава сетевых маршрутов на основании рассчитанных с применением статистики коэффициентов парной корреляции между значениями одинаковых показателей качества для разных звеньев и сетевых маршрутов, в экспертных суждениях о весомости каждого показателея качества обслуживания; пакетный трафик корпоративной сети разделяется на классы c разными уровнями качества обслуживания в пространстве показателей качества QoS; строятся нечеткие модели для разных классов (уровней) качества обслуживания для вероятных сетевых маршрутов и звеньев сети, базирующиеся на экспертных суждениях и методе анализа иерархий, функциях принадлежности градаций признаков (моделей уровня качества обслуживания в важных звеньях сети, значений показателей качества обслуживания в звеньях сети) к описываемому (моделируемому) объекту. В рамках разработанного метода последовательно распознаются модели классов качества обслуживания в важных звеньях сети на основании наблюдаемых значений показателей качества обслуживания в звеньях сети, а затем распознаются модели класса качества обслуживания в сетевом маршруте на основании распознанных моделей уровня качества обслуживания в важных звеньях сети.
Результаты. В рамках исследовательского эксперимента произведено распознавание уровня качества обслуживания в сетевом маршруте в гипотетических ситуациях в условиях принятых ограничений на изменение значений наблюдаемых показателей качества обслуживания в звеньях сети. При этом в качестве базиса для построения нечетких моделей разных классов качества обслуживания пакетного трафика и для имитации наблюдаемых значений показателей качества обслуживания в звеньях сети авторами применены статистические модели, базирующиеся на теоретическом расчете и известной статистике для близких к эксперименту условий. Доказана целесообразность применения разработанного метода для распознавания уровня качества обслуживания в сетевом маршруте в условиях частичного наблюдения и изменениях пакетного трафика в условиях принятых ограничений.
Заключение. Применение предложенного метода распознавания уровня качества обслуживания сетевыми маршрутами пакетного трафика в условиях частичного наблюдения позволит повысить оперативность и достоверность мониторинга качества обслуживания в сетевых маршрутах, снизить загрузку линий передачи в автономных сетях пакетной связи, больших корпоративных сетях.
The purpose of the research is to develop a method for recognizing the class (level) of quality of service in network routes under conditions of rapid changes in packet traffic and implicit (partial) monitoring of the level of quality of service in the links of the packet communication network.
Methods. In order to timely assess the level of service quality and reduce the load of network routes with test traffic, it is proposed to monitor the level of service quality only in part of the links of the packet communication network, the network route based on software and hardware sensors using ICMP echo requests, IP SLA trackers, TWAMP, etc. To recognize the quality of service in probable network routes at the stage of preparing initial data: important links from the network routes are determined based on the coefficients of paired correlation calculated using statistics between the values of the same quality indicators for different links and network routes, expert judgments about the weight of each service quality indicator; the packet traffic of the corporate network is divided into classes with different levels of service quality in the space of QoS quality indicators; fuzzy models are constructed for different classes (levels) of service quality for probable network routes and network links, based on expert judgments and the method of analyzing hierarchies, the functions of belonging gradations of features (models of the level of service quality in important network links, values of service quality indicators in network links) to the described (modeled) object. Within the framework of the developed method, models of service quality classes in important network links are consistently recognized based on the observed values of service quality indicators in the network links, and then models of the service quality class in the network route are recognized based on the recognized models of the service quality level in important network links.
Results. As part of the research experiment, the recognition of the level of service quality in the network route was performed in hypothetical situations under the conditions of accepted restrictions on changing the values of the observed indicators of service quality in the network links. At the same time, as a basis for constructing fuzzy models of different classes of service quality and for simulating the observed values of service quality indicators in the network links, the authors used statistical models based on theoretical calculation and known statistics for conditions close to the experiment. The expediency of using the developed method for recognizing the level of service quality in a network route under conditions of partial monitoring and changes in packet traffic under the conditions of accepted restrictions is proved.
Conclusion. The application of the proposed method for recognizing the level of service quality by packet traffic network routes in conditions of partial monitoring will increase the efficiency and reliability of monitoring the quality of service in network routes, reduce the load of transmission lines in autonomous packet communication networks, large corporate networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.