Метод распознавания уровня качества обслуживания пакетного трафика сетевыми маршрутами в условиях импликантного наблюдения

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.

1. Новиков С. Н. Классификация методов маршрутизации в мультисервисных сетях связи // Вестник Сибирского государственного университета телекоммуникаций и информатики. 2013. № 1 (21). С. 57-67.

2. Исхаков С. Ю., Шелупанов А. А., Тимченко С. В. Прогнозирование в системе мониторинга локальных сетей // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2012. № 1 (25). С. 100-103.

3. Бабкин В. А., Строганова Е. П. Методы оценки качества передачи данных в пакетных сетях связи // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2019. Т. 13, № 11. С. 2531.

4. Ушанев К. В., Макаренко С. И. Показатели своевременности обслуживания трафика в системе массового обслуживания Pa/M/1 на основе аппроксимации результатов имитационного моделирования // Системы управления, связи и безопасности. 2016. № 1. С. 42-65.

5. Костенко Е. Ю., Дуйсенгалиев Р. Р., Барабанова Е. А. Система мониторинга для контроля трафика технологических сетей передачи данных // Вестник Астраханского государственного технического университета Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2015. № 4. С. 100-108.

6. Якимова И. А. Оперативность информационного обмена в сетях с многопротокольной коммутацией по меткам: дис. ... канд. техн. наук. Серпухов, 2016. 150 с.

7. Соколов А. Н. Методы анализа задержек IP-пакетов в сети следующего поколения: дис. ... канд. техн. наук. СПб., 2011. 136 с.

8. Гржибовский А. М., Унгуряну Т. Н. Корреляционный анализ с использованием пакета статистических программ STATA // Экология человека. 2014. № 9. С. 60-64.

9. Васин Н. Н., Иванова Е. А. Методика борьбы с перегрузками в сетях пакетной коммутации на основе нечеткой логики // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11, № 9. С. 15-21.

10. Волокобинский М. Ю., Пекарская О. А., Рази Д. А. Принятие решений на основе метода анализа иерархий // Финансы: теория и практика. 2016. Т. 20, № 2. С. 33-42.

11. Саламех Немер. Анализ и разработка метода оценки скорости звеньев мультисервисной сети при совместном обслуживании неоднородного трафика реального времени: дис. ... канд. техн. наук. М., 2016. 164 с.

12. Михеев А. В. Исследование методов сбора статистических данных о трафике в IP-сетях передачи данных // Информационные технологии, телекоммуникации и системы управления: сборник докладов II Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых / Уральский федеральный университет. Екатеринбург, 2016. С. 121-130.

13. Михайлов С. К., Сергеева Т. П. Расчет вариации задержки (IPDV) для телефонного соединения // T_Comm. 2013. Т. 7, № 7. С. 87-89.

14. Бахарева Н. Ф., Тарасов В. Н. Аппроксимативные методы и модели массового обслуживания. Исследование компьютерных сетей. Самара: Изд-во Самарского научного центра Российской академии наук, 2017. 327 с.