Модели и методы управления инфокоммуникационными сетями тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, доктор наук Гольдштейн Александр Борисович

• Гольдштейн Александр Борисович
• доктор наук
• 2019

Оглавление диссертации доктор наук Гольдштейн Александр Борисович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ БАЗОВЫХ ТЕОРИЙ, МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ

И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯМИ

1.1. Эволюция телекоммуникаций как объекта управления

1.2. Управление телекоммуникациями как техническая система

1.3. Управление телекоммуникациями как научная дисциплина

1.4. Концепция трехуровневого управления инфокоммуникациями

1.5. Программно-конфигурируемые сети и виртуализация

функциональности сетей пост-NGN

Выводы по главе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ

ТРАНСПОРТНОЙ СЕТЬЮ IP/MPLS

2.1. Развитие принципов управления качеством обслуживания

транспортной сети MPLS

2.2. Модель туннелирования MPLS

2.3. Эффект фрагментации и анализ размеров пачек в модели

тунелирования MPLS

2.4. Аппроксимация длины пачки в MPLS

2.5. Время пребывания пакета в туннеле MPLS

2.6. Исследование транспортных технологий

Выводы по главе

ГЛАВА 3. МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ И

САМООРГАНИЗАЦИИ В СЕТЯХ ПЯТОГО ПОКОЛЕНИЯ

3.1. Управление обслуживанием вызовов/сессий

3.2. Самоорганизующиеся мультиагентные модели управления

в сетях NGN

3.3. Формализованная мультиагентная модель сбора и обработки

информации в системах управления в сетях пятого поколения

3

3.4. Расчет числа релевантных источников информации от

систем OSS\BSS

3.5. Функционирование мультиагентной модели управления в

дискретном реальном времени

3.6. Самоорганизация в управлении сетями 4/5G

Выводы по главе

ГЛАВА 4. СИНТЕЗ СТРАТЕГИЙ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ

НОВЫХ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕРВИСОВ

4.1. Эффективные стратегии управления туннелированием в

транспортной сети IP\MPLS

4.2. Критерий эффективности организации LSP-туннеля

4.3. Сравнение наличия и отсутствия LSP-туннеля

4.4. Алгоритм принятия решения о создании LSP-туннеля

4.5. Поиск оптимального значения времени τ в мультиагентной системе

4.6. Пример расчета значения τ для Fulfillment в составе мультиагентной

системы OSS телекоммуникационного Оператора

Выводы по главе

ГЛАВА 5. КОГНИТИВНЫЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ

ИНФОКОММУНИКАЦИЯМИ

5.1. Методы управление инфокоммуникационными сетями пятого

поколения в условиях неопределенности

5.2. Сдвиг парадигмы инфокоммуникационного бизнеса

5.3. Мультиагентная модель управления сервисной плоскостью

телекоммуникационного Оператора

5.4. Марковский процесс, описывающий функционирование

мультиагентной модели сервисной плоскости

5.5. Численный метод управления сетью путем задания пороговых

вероятностей

5.6. Виртуализация функций Оператора: NFV & OSS

5.7. Инженерные применения BI в системе «Аналитика»

4

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1. Управление пользовательским опытом

Приложение 2. Натурный эксперимент управления туннелированием в

транспортной сети IP/MPLS

Приложение 3. Программа имитационного моделирования

на языке GPSS

Приложение 4. Акты о внедрении результатов диссертации

5

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы управления инфокоммуникационными сетями»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные инфокоммуникации

базируются на пересечении трех глобальных мегатрендов:

• конвергенция разных сетей электросвязи, созданных в прошлом веке и

становящейся сегодня единой гетерогенной мультисервисной

инфокоммуникационной сетью следующего поколения NGN (Next Generation

Network);

• обеспечение повсеместной мобильности и всеобъемлемости

предоставления инфокоммуникационных услуг в любой точке планеты, в любое

удобное пользователю время и с любым требуемым ему качеством;

• персонализация сетевых сервисов и клиентоцентричная модель их

предоставления с учетом информации из баз знаний абонентских профилей.

Эти три мегатренда уже определяют ближайшие перспективы

инфокоммуникационной отрасли, обслуживающей разнообразных пользователей,

одушевленных (мобильной и фиксированной связи) и неодушевленных (М2М

коммуникации, Интернет вещей). Сегодняшние инфокоммуникационные сети

используются не столько для передачи речи, сколько для обеспечения мобильности

абонентов, обращения к базам знаний в режиме on-line, просмотра видео,

прослушивания музыки, организации мультимедийной конференц-связи, машина-

машина коммуникации (М2М), Интернета вещей (IoT), организации сетевых игр и

прочих приложений индустрии развлечений в реальном масштабе времени, а также

многих других услуг современных мультисервисных сетей.

Появление гетерогенных сверхплотные сетей, с показателями достигающими

согласно материалам 3GPP, значений порядка 1 млн. устройств на 1 кв.киллометр,

высокая средняя скорость передачи данных — до 1 Гб/с при задержках до 1мс, а

также рост общего числа устройств, прогнозируемый к 2025 году около 24 млрд. (в

основном конечно за счет IoT), все это радикально меняет архитектуру

современных инфокоммуникационных сетей и принципы управления сетями

 6

пятого поколения, появление которых по прогнозам экспертов в России можно

ожидать уже в 2021-22м годах.

Сказанное иллюстрирует график на Рисунке 0.1, на котором представлена

динамика соотношения стоимостей программно-аппаратных систем

телекоммуникационного оборудования и IT-систем управления

инфокоммуникациями [162] за период с 90х годов прошлого века, до 2017го года.

В дополнение к радикальным изменениям на Рисунке 0.1 в настоящее время

и классическая теория управления телекоммуникационными сетями переживает

определенный кризис. Этот кризис порожден тем, что от начала и до самого конца

ХХ века теория управления сетями электросвязи имела дело с объектами,

структура и функционирование которых могли быть описаны относительно

фиксированными характеристиками, а задачи и критерии управления допускали

четкую формализацию и не менялись с течением времени. Это позволяло строить

теорию управления определенным образом, наиболее близким к формальным

подходам модели TMN (Telecommunications Management Network). C начала века

нынешнего появляются инфокоммуникационные сети иной природы с новыми

особенностями, требующие автоматизации управления ими на основе постоянно

накапливаемых знаний и постоянно меняющегося функционального описания

управляемой сети, изменения внутренней структуры ее связей в процессе

функционирования в зависимости от колебания трафика к тем или иным услугам и

перемещения источников этого трафика. К тому же и сами сетевые технологии,

методы организации вызовов/сессий, построения транспортной сети, сетевые

протоколы, состав передаваемого трафика и др. серьезно изменились за последние

годы.

 7

100%

90%

Системы операционной

80% поддержки и управления

Телекоммуникационное

оборудование и ПО

70%

60%

Доля в CAPEX

50%

40%

30%

20%

10%

0%

1990 1993 1996 2002 2005 2008 2011 2014 2017

Год

Рисунок 0.1 – Динамика перераспределения CAPEX

В этих условиях и с учетом резко ускорившегося в XXI веке технического

прогресса нужны новые модели и методы управления перспективными

инфокоммуникациями, что является чрезвычайно актуальным и важным научным

направлением.

Степень разработанности темы. Научные проблемы и инженерные

аспекты управления новыми инфокоммуникационными сетями связи следующего

поколения в той или иной степени сформулированы в работах международных

институтов ITU (International Telecommunication Union), ETSI (European

Telecommunications Standards Institute), 3GPP (3rd Generation Partnership Project),

IETF (Internet Engineering Task Force), TMForum (TeleManagement Forum), а также

в трудах отечественных и зарубежных ученых Г.Г. Яновского, Л.Е. Варакина, А.

Е. Кучерявого, К. Е. Самуйлова, Г.П. Башарина, А.С. Аджемова, Н.А. Соколова, В.

А. Нетеса, Т. И. Алиева, В. М. Вишневского, А. В. Рослякова, С. Н. Степанова, А.К.

 8

Канаева, А. Н. Назарова, М. А. Шнепса, И.И. Цитовича, А.П. Пшеничникова,

L. Kleinrock, E. Gelenbe, P.J. Kuhn, H. Takagi, V.B. Iversen, М. Langenbach-Beltz. Как

следует из этих работ, одним из наиважнейших научных и технических

направлений исследования построения телекоммуникационных сетей, в котором

работает значительное большинство участников современного

инфокоммуникационного рынка, является проблема управления этими сетями.

Теоретические исследования математических моделей многоагентных систем

представлены в работах П.Р.Коэна, Г.Дж.Левескью, В.Б. Тарасова, Nikos Vlassis,

Junfu Zhang. Вопросы управления инфокоммуникационными сетями

рассматривались также в докторских диссертациях А.А. Костина, Н.С. Мардера и

кандидатских диссертационных работах, И.Д. Бычкова, А.А. Атцика, А.А.

Бородинского, А.А. Дорт-Гольца, В. И. Лохтина, Л.М. Макшановой, Ш.

Финстербуша, В.Ю. Садовникова и др. Анализ этих публикаций и выполненных

диссертационных исследований показал, что в большинстве работ исследовались

либо отдельные факторы управления телекоммуникационными сетями

(управление качеством обслуживания, планирование нумерации, управление сетью

сигнализации №7).

Объект и предмет исследования. Объектом исследования служат системы

управления телекоммуникационными сетями NGN и сетями пятого поколения 5G

(пост-NGN1). Предмет исследования – комплекс методов, моделей и алгоритмов

управления в перспективных инфокоммуникационных сетях пятого поколения.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является

создание фундаментальных положений и элементов теории управления сетями

связи, адекватных происходящему сейчас сдвигу парадигмы в телекоммуникациях,

а также разработка математических моделей и методов организации и

1

Термин «сети связи пятого поколения 5G» уже стали общепринятым. К сожалению,

отнюдь не так широко распространилась аббревиатура сети пост-NGN, впервые приведенная в

названии монографии проф. Б. С. Гольдштейна и проф. А. Е. Кучерявого в 2013 году и

представляющаяся автору данной диссертации весьма уместной в ее контексте, т.к. объединяет

результаты эволюции сетей фиксированной связи NGN/IMS и мобильной связи поколений 3/4G.

Тем не менее, в работе будет преимущественно используется термин «сети связи пятого

поколения 5G» как наиболее распространенный

 9

самоорганизации такого управления в новых инфокоммуникационных сетях

пятого поколения/пост-NGN.

Сформулированную цель, в свою очередь, можно разделить на три целевые

группы – концептуальные модели, способные адекватно отображать

предложенную концепцию управления для трех плоскостей управления

инфокоммуникациями, как это показано на ключевом Рисунке 0.2.

В первую группу (нижняя плоскость) входят проблемы управления

транспортной сетью, анализ вероятностно-временных характеристик (ВВХ)

механизма управления туннелированием в сети IP/MPLS, обеспечение заданного

качества обслуживания мультимедийного трафика, разработка алгоритма

эффективной организации туннелей в сети IP/MPLS на основании данного анализа.

Domain- 3

AS-3 Domain- 2

ISC

Управление инфокоммуникациями

(Management Plane, B/OSS, BI, etc.

AS-1 AS-2

ISC Уровень услуг ISC

Domain- 1 (Application plane)

IMS

Уровень управления/коммутации

(Control/switching plane)

Уровень сетевого транспорта

(Transport plane)

Рисунок 0.2 – Управление телекоммуникационной сетью

Исследование мультиагентных самоорганизующихся архитектур и

процессов организации коммутации и управления обслуживанием вызовов/сессий,

 10

распределением и перераспределением мультимедийного трафика в сети

следующего поколения NGN современного телекоммуникационного Оператора,

построения IT-ландшафта такой сети, перспективные системы технического учета

и управления базами данных сетевых элементов телекоммуникационной сети

составляют вторую группу. Эта группа соответствует второй плоскости на

Рисунке 0.2 – плоскости коммутации и управления, состоящей из сетевых

элементов, отвечающих за установление соединения/организацию сессии,

управление обслуживанием вызовов/сессий, разрыв соединения/сессии,

авторизацию, аутентификацию абонента, хранение пользовательской информации.

Средствами системы управления на этом уровне отрабатываются такие функции,

как сбор и обработка статистики для биллинга (charging), модификация подписок

пользователей (provisioning), операционная поддержка сети и управление сетью

(О&М).

В третью группу включены проблемы управления новыми

инфокоммуникационными услугами, машина-машин коммуникациями М2М,

социальными сетями и т.п., наиболее перспективные методы решения которых

базируются на мультиагентных системах и когнитивных сетевых архитектурах. В

соответствии с принципами IMS на этой плоскости на Рисунке 0.2 расположены

специализированные серверные платформы приложений AS (Application Server),

функционирующие как стандартные серверы приложений в IMS-среде с уже

реализованным ISC-интерфейсом к IMS и открытыми API (Application Program

Interfaces) к разработчикам сторонних приложений. Решающим фактором здесь

явилось то, что голос превратился лишь в одну из множества услуг наряду с Video

Sharing, Instant Messaging, Presence, Gaming и всевозможными вариантами Push to

Talk + Push to X, что и предопределило необходимость инновационных подходов к

управлению телекоммуникациями на этом уровне.

Таким образом, поставленная в диссертации цель определила необходимость

решения следующих основных задач, основывающихся на декомпозиции предмета

исследования – моделей и методов управления инфокоммуникационными сетями

– в соответствии с тремя плоскостями на Рисунке 0.2;

 11

• исследование процессов управления транспортной плоскостью IP/MPLS,

анализ ВВХ, разработка математической модели механизма туннелирования в

транспортной сети и исследование эффектов сцепления пакетов в пачки и

фрагментации пачек пакетов в туннеле и сравнительный анализ ВВХ пакета в сети

MPLS с организацией туннеля и без использования механизма туннелирования и

разработка алгоритма эффективной организации туннеля в сети MPLS;

• разработка мультиагентной модели управления инфокоммуникационной

сетью для организации и самоорганизации операционной поддержки управления

обслуживанием вызовов/сессий в сетях NGN/IMS и исследование ВВХ процессов

принятия управленческих решений в мультиагентной системе управления сетью на

базе системы технического учета сетевых ресурсов и других подсистем

эксплуатационного управления инфокоммуникациями (OSS);

• синтез алгоритмов управления политиками обслуживания пользователей на

основе бизнес-аналитики и абонентских профилей с соответствующим расчетом

ВВХ процессов сбора и обработки информации для принятия управляющих

решений с учетом анализа сдвига парадигмы инфокоммуникационного бизнеса и

разработка модели управления клиентоцентричными бизнес-процессами

телекоммуникационного Оператора;

• экспериментальная проверка теоретических исследований диссертационной

работы в системах управления телекоммуникационных Операторов мобильной и

фиксированной связи сетей NGN и пост-NGN, а также проведение имитационного

моделирования для анализа достоверности результатов, полученных на

математических моделях.

Все это вместе формирует научную проблему, решение которой имеет

важное хозяйственное значение для отрасли цифрового развития и связи.

Научная проблема состоит в необходимости обеспечения эффективного и

устойчивого управления инфокоммуникационными сетями пятого поколения 5G в

условиях принципиального (на порядки) увеличения сетевой емкости (в первую

очередь за счет IoT), а также изменений в мобильности, мультисервисности, и

соответствующих требований к системам управления новыми гетерогенными

 12

сверхплотными сетями, для которых использование традиционных систем

управления телекоммуникационными сетями не представляется возможным.

Y

0,9 Традиционный подход

Эффективность управления

Новый подход

0,6

0,3

0

X

Сложность гетерогенной инфокоммуникационной сети

Рисунок 0.3 – Переход к новой теории и методам управления

гетерогенными сверхплотными сетями 5 поколения (пост-NGN)

Проиллюстрируем эту новую научную проблему на Рисунке 0.3, где

сегодняшний уровень сложности гетерогенных инфокоммуникационных сетей как

раз соответствует точке пересечения зависимостей эффективности традиционных

систем управления телекоммуникационных сетей конца ХХ / начала XXI века

(кривая - традиционный подход) и принципиально нового подхода к управлению

гетерогенными сетями пятого поколения 5G, являющегося решением

сформулированной здесь научной проблемы и составляющего суть данной

диссертационной работы.

К самому Рисунку 0.3 и более детальному обсуждению проблемы отказа от

традиционного управления телекоммуникационной сетью по мере усложнения,

 13

мультисервисности, сверхплотности и гетерогенности сетей 5G вернемся в главе 3

работы.

Научная новизна результатов исследования состоит в создании

концепции трехуровнего управления и разработке оригинальных математических

моделей для управления инфокоммуникациями, возникшего всего несколько лет

назад под влиянием трех вышеуказанных мегатрендов с началом строительства

сетей NGN/IMS и осмыслением новых архитектур SDN/NFV для сетей пост-NGN

и соответтвенного перехода к гетерогенным сетям 5G. В определенном смысле

научная новизна заключается и в самой области исследования, радикально

отличающейся от традиционных задач эксплуатационного управления,

сложившихся за первые 100 лет существования телефонных сетей связи общего

пользования.

В диссертации были получены следующие новые научные результаты:

1. Разработана концепция управления перспективными

инфокоммуникациями на основе анализа трендов, изменяющих парадигму

управления телекоммуникационной сетью при переходе к гетерогенным

сверхплотным сетям пятого поколения 5G.

2. Предложена теоретическая основа управления телекоммуникационной

сетью путем задания величины вероятности перевода агентов ресурсов из первого

типа во второй, после чего предложенная в диссертации мультиагентная система

самостоятельно выполнит оптимизацию обслуживания запросов, отличающаяся от

известных как введением элементов самоорганизации для развития первоначально

рассчитываемой вероятностной модели, так и предоставляемой возможностью

задания разных целевых функциях: минимизация числа простаивающих агентов

ресурсов или, наоборот, максимизации их числа при необходимости

резервирования ресурсов для ожидаемого всплеска поступления агентов-запросов.

3. Разработана математическая модель управления транспортной сетью,

отличающаяся от известных предложенным подходом к формализации свойств

эффекта туннелирования, что позволило получить новые результаты по анализу

 14

вероятностно-временных характеристик системы последовательных очередей в

транспортной сети IP/MPLS.

4. Предложен метод и алгоритм поиска эффективной стратегии управления

на транспортном уровне, в котором принятие решений об организации туннелей в

сети IP/MPLS, в отличие от известных, делается на основании разработанной в

диссертации математической модели и в реальном времени.

5. Доказаны теоремы о необходимых и достаточных условиях сцепления в

узле n пачек с номерами k и k+1, вышедшими раздельно из узла n-1, о покидании

первого пакета пачки k+1 узла n-1 до того, как пачка k закончит обслуживаться

узлом n в течение интервала, не превышающего времени обслуживания первого

пакета предыдущей пачки t (1), об аппроксимациях средней длины пачки k в

произвольном узле n, функции распределения общего времени пребывания пакета

в туннеле из N узлов, среднего суммарного времени V(N) пребывания пакета в

туннеле транспортной сети из N узлов.

6. Разработан мультиагентный консенсусный метод сбора и обработки

информации в BI, который в отличие от существующих, обеспечивает

релевантность собранной мультиагентной системой от разных модулей OSS/BSS

информации. При этом получены новые выражения для математического

ожидания и дисперсии длительностей обработки данных в системах BI для

осуществляемых ими бизнес-процессах, а также для определения допустимого

количество агентов при заданном качестве сбора информации для принятия

решений.

7. Предложен метод расчета эффективного числа задействованных в том или

ином бизнес-процессе числа систем OSS/BSS при заданной интенсивности

входного потока ответов на запросы, а также стратегии агентов в дискретном

реальном времени, определяемые множествами событий и множествами действий

агентов мультиагентной системы в предыдущие дискретные моменты времени,

отличающийся тем, что планирование действий̆ агента основывается на анализе

возможных сценариев будущего развития ситуаций.

 15

8. Построена теория управления сервисной плоскостью, базирующаяся на

новой мультиагентной модели управления из большого числа агентов с

ограниченной интеллектуальностью, отличающаяся тем, что представляет запросы

на разнообразные инфокоммуникационные услуги, с одной стороны, и

необходимые для этих услуг ресурсы двух типов – ограниченные и почти

неограниченные, с другой стороны.

9. Получены аналитические зависимости общего числа агентов ресурсов в

системе от интенсивностей поступления и обслуживания запросов, от вероятности

перевода агентов ресурсов из первого типа во второй при различных значениях

вероятностей достаточности ресурсов и вероятностей сохранения ресурсов после

обслуживания запроса.

10. Сформулированы новые подходы к работе систем Business Intelligence на

основе когнитивных мультиагентных методов и моделей управления,

отличающиеся их применимостью к перспективным, не полностью

формализуемыми инфокоммуникационными услугами и технологиями сетей

SDN/NFV и обеспечивающих выполнение задач и критериев управления при все

убыстряющейся трансформации бизнес-моделей телекоммуникационных

Операторов сетей связи пятого поколения 5G.

Теоретическая и практическая значимость работы. В диссертационной

работе сделан вклад в теоретические основы методов управления новыми

телекоммуникационными сетями пятого поколения в виде комплекса моделей

систем массового обслуживания и математической теории телетрафика, а также

моделей мультиагентных систем, предназначенных для анализа, расчета и

проектирования систем управления сетями связи. Теоретические исследования,

выполненные в работе, доведены до инженерных решений, для чего разработаны

соответствующие архитектурные решения, алгоритмы и программные средства.

Основные результаты работы внедрены рядом макрорегиональных филиалов

ПАО «Ростелеком» при построении систем технического учета и

эксплуатационного управления, в системных проектах сети следующего поколения

NGN для телекоммуникационных Операторов России и СНГ, в ПАО «Гипросвязь»,

 16

в учебном процессе в СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, что подтверждается

соответствующими актами внедрения.

Результаты диссертации использованы:

- в Макрорегиональных филиалах "Северо-Запад", "Урал", "Волга" ПАО

«РОСТЕЛЕКОМ» при проектировании систем OSS/BSS управления

телекоммуникационной сетью;

- в компании ПАО «КомпанияТТК» при развитии IT-ландшафта и систем

управления телекоммуникационной сетью;

- в ПАО «ГИПРОСВЯЗЬ» при разработке «Методики оценки эффективности

применения туннелирования на сетях MPLS»;

- в научно-техническом центре "Сотсби" при разработке интерактивных

учебно-лабораторных комплексов Сотсби-У;

- в компании «Информсвязь» для решения задач управления услугами IoT;

- в OOO «РТ Регионы» при выполнении проектов по разработке системы

управления «Платформа Государственных Сервисов»;

- в учебном процессе факультета "Инфокоммуникационных систем и сетей"

СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича.

Методология и методы исследования. Сложность даже упрощенного

математического описания сформулированных задач не позволяет решать задачи

исследования в рамках одного аналитического аппарата. Основным

математическим аппаратом при создании моделей всех трех уровней управления,

включая модель последовательных очередей для механизма туннелирования,

является совместное использование теории массового обслуживания, теории

телетрафика и мультиагентных систем. В исследованиях, представленных в

диссертационной работе, использованы также методы теории вероятности,

математической статистики, оптимизации, моделирования случайных процессов,

сетей связи. Для проверки некоторых теоретических положений применялся метод

имитационного моделирования.

 17

Положения, выносимые на защиту:

1. Концепция трехуровневого управления сетями пятого поколения (пост-

NGN), отличающаяся тем, что в условиях гетерогенных сверхплотных сетей в

качестве критериев управления предлагается использовать на каждом из уровней

вероятность предоставления услуги с требуемым качеством обслуживания, что

позволяет достичь эффективности использования сетевых ресурсов на уровне 80-

90% даже в условиях быстро меняющегося трафика сверхплотных сетей IoT и

обеспечить основу программно-конфигурируемой сетевой архитектуры SDN с

максимально приближающейся к достижимому пределу эффективностью.

2. Новый метод управления сетью путем задания величины вероятности

перевода агентов ресурсов из типа ограниченных в тип исчерпывающихся, на

основании чего представленная в диссертации мультиагентная модель

самостоятельно выполнит оптимизацию обслуживания запросов при разных

целевых функциях, что позволяет обеспечить устойчивость функционирования

сетей связи пятого поколения 5G.

3. Модель механизма туннелирования в сети многопротокольной

коммутации по меткам с учетом эффекта фрагментации и сцепления в пачки

пакетов, передаваемых в туннеле сети IP/MPLS, обеспечивающая доказательство

необходимого и достаточного условия сцепления в узле n пачек с номерами k и

k+1, вышедшими раздельно из узла n-1.

4. Мультиагентный консенсусный метод сбора и обработки информации в

системах управления, обеспечивающий релевантность собранной мультиагентной

системой от разных модулей OSS/BSS информации.

5. Модель для определения математического ожидания и дисперсии

длительностей обработки данных в осуществляемых системой управления бизнес-

процессах, а также для определения допустимого количество агентов при заданном

качестве сбора информации для принятия решений.

 18

6. Метод расчета эффективного числа задействованных в том или ином

бизнес-процессе числа подсистем OSS/BSS при заданной интенсивности входного

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Гольдштейн Александр Борисович, 2019 год

Источник

Полу чатель

LSR2

LSR2

LSR1 LSR1

LSR4

LSR3

LSR3

Распределение

Запросы меток

меток

Рисунок П3.2 – Пример фрагмента MPLS-сети.

 246

Строго говоря, даже только в контексте реализации алгоритма эффективной

организации туннелей этот протокол требует гораздо более детального

рассмотрения, чем это допустимо ограниченным объемом диссертационной

работы. К тому же, архитектура MPLS не обязывает использовать один-

единственный метод сигнализации для распределения меток. Для этой цели

существуют и другие протоколы маршрутизации, например, протокол BGP,

протокол OSPF, протокол RSVP и др. Но все же для сигнализации и управления

пространством меток комитет IETF специфицировал именно протокол

распределения меток LDP. Было также определено расширение базового протокола

LDP для поддержки явной маршрутизации с учетом требований QoS, которое

имеет название протокола LDP с учетом ограничивающих условий CR-LDP

(Constraint-Based LDP), что и требуется для инженерной реализации

аналитических результатов данной диссертационной работы.

Протокол распределения меток LDP представляет собой набор процедур, при

помощи которых производится обмен информацией о привязке меток к FEC между

двумя (нижним и, всякий раз, одним из верхних) LSR. Хотя «раздает» метки всегда

нижний LSR, инициатором их распределения не обязательно должен быть он;

процесс может инициировать и верхний LSR, направив к нижнему LSR

соответствующий запрос. В контексте данной диссертационной работы LDP может

использоваться распределение меток либо только по запросам сверху, либо только

по инициативе нижнего LSR, либо и то, и другое вместе.

Заметим, что нижний LSR распределяет метки не только по тем верхним

LSR, которые имеют с ним прямые связи, что как раз и не представляет интерес для

реализации алгоритма главы 3. Но протокол распределения меток LDP может быть

использован и для диалога двух LSR, между которыми существует лишь

коммутируемая связь (в том числе и соединенных туннелем), однако результат

распределения в этом случае зависит от того, в каком из двух режимов,

либеральном или консервативном, работает верхний LSR.

 247

Консервативный режим распределения меток. В этом режиме привязки

«метка-FEC», получаемые от несмежных (транзитных) LSR для данного FEC, не

принимаются и отбрасываются. В этом режиме, называемым еще и упорядоченным,

LSR привязывает метку к конкретному FEC только в том случае, если он является

выходным маршрутизатором или если он получил привязку метки к FEC от

смежного с ним LSR. Такой режим позволяет LSR обслуживать меньшее число

меток и рекомендуется для LSR в сети ATM.

Либеральный режим распределения меток. В этом режиме LSR распознает

конкретный FEC и принимает решение о привязке метки к FEC независимо и

раздает привязку своим одноранговым узлам. Т.е. привязки «метка – FEC»,

получаемые от несмежных LSR для данного FEC, принимаются как только новые

маршруты становятся видимыми для маршрутизатора, что позволяет быстрее

адаптироваться к изменениям в топологии сети.

Либеральный режим предусматривает, что метка, выданная тем нижним

LSR, с которым нет прямой связи, запоминается и используется для пакетов того

FEC, для которого она назначена. Такой режим удобен тем, что при

реконфигурации сети соответствие между меткой и FEC сохраняется, даже если

связь с LSR, определившим это соответствие, стала не коммутируемой, а прямой.

Недостаток же либерального режима состоит в том, что в верхнем LSR приходится

хранить и обрабатывать заметно больше информации о соответствиях «метка –

FEC».

Консервативный режим предусматривает, что метка, выданная тем нижним

LSR, с которым нет прямой связи, игнорируется. Этот режим лишен

вышеназванного преимущества либерального режима, но зато он исключает

необходимость работать с большим количеством меток.

В контексте данной работы приведем следующие два сигнала в сети MPLS

(Рисунке П3.3):

 запрос метки (Label Request), используя который LSR запрашивает

метку у своего нижестоящего смежного LSR с тем, чтобы привязать её к

 248

конкретному FEC. Этот механизм может задействоваться вниз по цепочке LSR

вплоть до выходного LSR (т.е. точки, в которой пакет покидает домен MPLS).

 назначение метки (Label Mapping) – в ответ на запрос метки,

нижестоящий LSR посылает метку вышестоящему инициатору запроса,

используя механизм назначения метки.

LSRвх LSR LSRисх

Label Mapping

(например,

Use label 9)

Label Request (для Dest C) Label Request (для Dest C)

Рисунке П3.3. Обмен сигналами при распределении меток

Теперь рассмотрим реальный сценарий обмена сигнальными сообщениями

протокола LDP, представленный на Рисунке П3.4.

 249

Транзитный узел В Выходной узел С

Входной узел А

Hello Hello

К UDP-порту 646 К UDP-порту 646

"Все маршрутизаторы в данной подсети" Обнаружение "Все маршрутизаторы в данной подсети"

Транспортный IP-адрес, смежных узлов Транспортный IP-адрес,

пространство меток (асинхронный режим) пространство меток

Hello Hello

К UDP-порту 646 К UDP-порту 646

"Все маршрутизаторы в данной подсети" "Все маршрутизаторы в данной подсети"

Транспортный IP-адрес отправителя Транспортный IP-адрес отправителя

TCP-SYN (Если IP A>IP B) Установление TCP-SYN (Если IP C>IP B)

К ТСР-порту 646 транспортного К ТСР-порту 646

соединения

TCP-SYN ACK (асинхронный TCP-SYN ACK

режим)

Intialization Intialization

{метод распределения меток, значение та {Метод распределения меток, значение т

ймера, диапазон значений меток} аймера, диапазон значений меток}

Разрешение конфиликтов:

хорошее-LDP KeepAlive

Label Request

{FEC [число пересылок] [Вектор пути]} плохое-уведомление+

разъединение Label Request

{RFC [число пересылокъ [ Вектор пути]}

Notification (Ошибка) Совет+ко

д Notification (Ошибка) Совет+ко

Процедура прекращается; д

Процедура прекращается;

соединения разрушаются Упорядоченный метод

соединения разрушаются

Label Mapping {Метка B [число пересылок] [Вектор пути]}

{Метка А [число пересылок] [Вектор пути]}

LSP

Пакет {Метка А, вышестоящий узел, входной интерфейс}

Пакет {Метка В, нижестоящий узел, выходной интерфейс}

Рисунок П3.4. Сигнализация LDP для распределения меток.

Режимы распределения меток: независимый или упорядоченный

Методы уведомления о привязке метки к FEC(выдачи меток): снизу по собственной

инициативе или снизу по запросу

Элемент FEC: Определяется для каждого LDP (все режимы) или CR-LDP (назначение

снизу по запросу, только для упорядоченного режима)

Сообщение Label Request протокола CR-LDP: LSP-ID, FEC [ER (ER-HOP), PDR, PBS,

CDR, CBS, EBS]

PDR: Пиковая скорость передачи данных;

PBS: Пиковая пульсация скорости;

CDR: Гарантированная скорость передачи данных;

CBS: Гарантированная пульсация скорости;

EBS: Дополнительная пульсация скорости

 250

С учетом подрисуночных комментариев на Рисунке П3.4 поясним

представленный на нем сценарий.

Протокол LDP должен сперва обнаружить смежные с ним маршрутизаторы

LSR, что осуществляется путем посылки специальных сообщений HELLO к UDP-

порту 646 по известному IP-адресу многоадресной рассылки «Все маршрутизаторы

в данной подсети» (224.0.0.2). Определены также расширенные процедуры

обнаружения смежных маршрутизаторов LSR, не имеющих прямой связи с

данным маршрутизатором; при этом пакеты HELLO передаются к тому же LDP-

порту и по конкретному IP-адресу запрашиваемого LSR.

В приветственных сообщениях HELLO может передаваться транспортный

IP-адрес передающего сообщение LSR, который будет использоваться на

следующем этапе процесса распределения меток – открытии надежного

соединения между маршрутизаторами по протоколу TCP. Смежные

маршрутизаторы LSR, обнаруженные посредством сообщений HELLO,

действительны в течение периода времени, заданного в сообщении, а по истечении

этого периода времени они могут аннулироваться, если только таймер не

установлен на бесконечность или если не получено другое сообщение HELLO от

LSR до истечения таймера.

После обмена сообщениями HELLO между равноправными узлами,

фиксирования и запоминания смежных маршрутизаторов, равноправные узлы

устанавливают TCP-соединение. Сеанс связи инициируется тем LSR, чей

транспортный адрес короче, чем адреса одноранговых с ним узлов. После

установления TCP-соединения, ведущий LSR передает сообщение

INITIALIZATION, уведомляющее о желательной дисциплине распределения

меток, значении таймера KeepAlive, а также о других параметрах. Этап

инициирования сеанса связи завершается обменом сообщениями KeepAlive между

обоими LSR. При наличии неразрешенных конфликтов и проблем с

совместимостью, LSR выдает уведомление об ошибке, и LDP-сеанс разрушается.

 251

На представленной диаграмме эти уведомления об ошибке обозначены

пунктирными линиями.

LSR может теперь запросить метку посылкой сообщения Label Request (LR),

как это показано выше на Рисунке П3.2. Сообщение LR содержит ограничение на

максимальное число пересылок для предотвращения бесконечной циркуляции

запроса по сети в случае возникновения закольцованных маршрутов.

Обязательным параметром в составе сообщения LR является запрашиваемый FEC,

который определяет пакеты, которые будут привязаны к конкретному тракту LSP.

В контексте исследуемого в диссертационной работе механизма

туннелирования MPLS процесс резервирования ресурсов на основе RSVP выглядит

следующим образом. Отправитель данных передает на индивидуальный или

групповой адрес получателя сообщение Path, в котором указывает желательные

характеристики качества обслуживания трафика - верхнюю и нижнюю границу

полосы пропускания, величину задержки и вариации задержки. Сообщение Path

пересылается маршрутизаторами сети по направлению к получателю данных с

использованием таблиц маршрутизации в узлах сети, в нашем случае до

ближайшего маршрутизатора MPLS. Каждый маршрутизатор, поддерживающий

протокол RSVP, получив сообщение Path, фиксирует определенный элемент

“структуры пути” – адрес предыдущего маршрутизатора. Таким образом, в сети

образуется фиксированный маршрут. Поскольку сообщения Path содержат те же

адреса отправителя и получателя, что и данные, пакеты будут маршрутизироваться

корректно даже через сетевые области, не поддерживающие протокол RSVP.

Сообщение Path должно нести в себе шаблон данных отправителя (Sender

Template), описывающий тип этих данных. Шаблон специфицирует фильтр,

который может отделять пакеты данного отправителя от других пакетов в пределах

сессии. Кроме того, сообщение Path должно содержать спецификацию потока

данных отправителя Tspec, которая определяет характеристики этого потока.

Спецификация Tspec используется, чтобы предотвратить избыточное

резервирование.

 252

Приняв сообщение Path, его получатель передает к маршрутизатору, от

которого пришло это сообщение (т.е. по направлению к отправителю), запрос

резервирования ресурсов – сообщение Resv. В дополнение к информации Tspec,

сообщение Resv содержит спецификацию запроса (Rspec), в которой указываются

нужные получателю параметры качества обслуживания, и спецификацию фильтра

(filterspec), определяющую, к каким пакетам сессии относится данная процедура.

Вместе Rspec и filterspec представляют собой дескриптор потока, используемый

маршрутизатором для идентификации каждой процедуры резервирования

ресурсов. Когда получатель данных передает запрос резервирования, он может

запросить передачу ему ответного сообщения, подтверждающего резервирование.

При получении сообщения Resv каждый маршрутизатор резервируемого

пути, поддерживающий протокол RSVP, определяет, приемлем ли этот запрос, для

чего выполняются две процедуры. С помощью механизмов управления доступом

проверяется, имеются ли у маршрутизатора ресурсы, необходимые для поддержки

запрашиваемого качества обслуживания, а с помощью процедуры режимного

контроля (policy control) – правомерен ли запрос резервирования ресурсов. Если

запрос не может быть удовлетворен, маршрутизатор отвечает на него сообщением

об ошибке.

После окончания вышеописанной процедуры ее инициатор начинает

передавать данные, и на их пути к получателю будет обеспечено заданное качество

обслуживания QoS. Совместное использование этих двух протоколов, RSVP на

уровне доступа и MPLS на уровне транспортной сети, позволяет предоставлять

гарантированное качество обслуживания для пользователей NGN.

 253

Приложение 3. Программа имитационного моделирования

на языке GPSS

* Интенсивность пуассоновского потока транзактов

Lambda EQU 100

* Количество маршрутизаторов

SwitchCnt EQU 20

* Длительность процесса моделирования

Timer EQU 100000

****************************************************************************

* Интенсивность обслуживания на каждом из маршрутизаторов

Lambdas FUNCTION P$SWNUM,L20

1,50/2,60/3,70/4,80/5,90/6,100/7,110/8,120/9,130/10,140/

11,150/12,140/13,130/14,120/15,110/16,100/17,90/18,80/19,70/20,60

****************************************************************************

* Генерируем Пуассоновский поток пакетов с интенсивностью Lambda

GENERATE (Poisson(1,Lambda))

* присваиваем транзакту номер маршрутизатора 1

ASSIGN SWNUM,1

* Здесь пакеты попадают на вход маршрутизатора

* и сразу попадают в очередь с соответствующим номером

Entrance QUEUE P$SWNUM

SEIZE P$SWNUM

DEPART P$SWNUM

* Время обслуживания распределно в соответствие с функцией Lambdas

ADVANCE (Poisson(2,FN$Lambdas))

RELEASE P$SWNUM

* Переход к следующему маршрутизатору, если ещё не все пройдены

ASSIGN SWNUM+,1

TEST G P$SWNUM,SwitchCnt,Entrance

* Если все SwitchCnt маршрутизаторы позади, то пакет выходит из системы

TERMINATE

 254

****************************************************************************

* Сегмент таймера

GENERATE Timer

TERMINATE 1

****************************************************************************

 255

Результаты

GPSS World Simulation Report - mpls_001.23.1

Wednesday, June 19, 2014 11:26:11

START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES

0.000 100000.000 12 20 0

NAME VALUE

ENTRANCE 3.000

LAMBDA 100.000

LAMBDAS 10003.000

SWITCHCNT 20.000

SWNUM 10004.000

TIMER 100000.000

LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY

1 GENERATE 1002 0 0

2 ASSIGN 1002 0 0

ENTRANCE 3 QUEUE 16088 335 0

4 SEIZE 15753 0 0

5 DEPART 15753 0 0

6 ADVANCE 15753 16 0

7 RELEASE 15737 0 0

8 ASSIGN 15737 0 0

9 TEST 15737 0 0

10 TERMINATE 651 0 0

11 GENERATE 1 0 0

12 TERMINATE 1 0 0

FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY

1 1002 0.503 50.170 1 0 0 0 0 0

 256

2 1002 0.600 59.925 1 1003 0 0 0 0

3 1001 0.696 69.492 1 0 0 0 0 0

4 1001 0.797 79.574 1 1002 0 0 0 0

5 1000 0.894 89.448 1 1001 0 0 0 0

6 992 0.995 100.340 1 993 0 0 0 7

7 905 0.995 109.892 1 906 0 0 0 86

8 831 0.993 119.539 1 832 0 0 0 73

9 762 0.992 130.223 1 763 0 0 0 68

10 708 0.991 139.983 1 709 0 0 0 53

11 659 0.990 150.176 1 660 0 0 0 48

12 658 0.919 139.678 1 659 0 0 0 0

13 657 0.851 129.470 1 658 0 0 0 0

14 656 0.787 119.974 1 657 0 0 0 0

15 655 0.718 109.569 1 656 0 0 0 0

16 654 0.652 99.760 1 655 0 0 0 0

17 653 0.584 89.403 1 0 0 0 0 0

18 653 0.521 79.839 1 654 0 0 0 0

19 652 0.455 69.788 1 0 0 0 0 0

20 652 0.392 60.192 1 653 0 0 0 0

QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY

1 1 0 1002 1002 0.000 0.000 0.000 0

2 1 0 1002 991 0.001 0.071 6.455 0

3 1 0 1001 926 0.006 0.649 8.667 0

4 1 0 1001 768 0.029 2.891 12.421 0

5 1 0 1000 497 0.094 9.385 18.658 0

6 8 7 999 3 3.742 374.604 375.732 0

7 87 86 991 2 44.548 4495.290 4504.380 0

8 73 73 904 2 34.960 3867.310 3875.885 0

9 69 68 830 3 34.530 4160.254 4175.346 0

10 53 53 761 5 25.569 3359.908 3382.130 0

11 49 48 707 2 24.039 3400.116 3409.762 0

12 1 0 658 431 0.033 5.090 14.753 0

13 1 0 657 558 0.011 1.731 11.485 0

14 1 0 656 609 0.004 0.646 9.021 0

15 1 0 655 631 0.002 0.302 8.250 0

16 1 0 654 636 0.001 0.200 7.278 0

17 1 0 653 635 0.002 0.231 8.389 0

18 1 0 653 645 0.001 0.096 7.875 0

19 1 0 652 651 0.000 0.002 1.000 0

 257

20 1 0 652 649 0.000 0.017 3.667 0

FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE

654 0 100008.000 654 6 7

SWNUM 18.000

993 0 100012.000 993 6 7

SWNUM 6.000