Имитационное моделирование трафика в виртуальных каналах IP-сети

Вашему вниманию предлагается выпускная квалификационная работа на тему «Имитационное моделирование трафика в виртуальных каналах IP-сети».
Обращение к данной теме обусловлено тем, что в настоящие время в результате конвергенции сетей различных типов (объединение услуг в сетях), а также увеличения трафика и появления новых приложений (IP-телефония, IPTV) работающих в режиме реального времени, требования к качеству обслуживания сети существенно увеличиваются.
Исходя из это Целью данной дипломной работы является повышение качества обслуживания сети, методом исследования времени задержки пакетов в виртуальных соединениях IP-сети и определение размера буфера узла коммутации при различных уровнях его загрузки. Что позволит нам прогнозировать и оценивать сетевой трафик.

Университет Российской ...

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4
1 АНИЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ МЕТОДИЧЕСКОЙ И ИНСТРУМЕТАЛЬНОЙ БАЗЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРАФИКА В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ 7
1.1 Основные сведения о виртуальных каналах 7
1.2 Основные аспекты коммутации 9
1.3 Влияние самоподобного трафика на показатели качества обслуживания 12
2 РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ТРАФИКА В ВИРТУАЛЬНЫХ КАНАЛАХ IP-СЕТИ 15
2.1 Модель доставки информационных ресурсов 15
2.2 Определение характеристик канала 17
2.3 Подходы к моделированию самоподобного трафика 29
3 МОДЕЛИРОВАНИЕПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ 36
3.1 Выбор среды имитационного моделирования 36
3.2 Описание основных объектов среды моделирования 38
3.3 Реализация модели на GPSS 44
4 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАЗРАБОТАННОЙ МОДЕЛИ 49
4.1 Анализ результатов моделирования 49
4.2 Организационная часть 56
4.3 Экономическая часть 58
4.4 Экономическая эффективность проекта 61
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 64
СПИСОК ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ 66
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 69
ПРИЛОЖЕНИЕ 2 73
ПРИЛОЖЕНИЕ 3 ...………………………………………………………………. 7

Модели трафика в IP-сетях кардинально отличаются от традиционных моделей, например пуассоновских, которые применяются в телефонии. В IP-сетях распределение количества пакетов в единицу времени или трафик хорошо описывается самоподобным случайным процессом, имеющим параметр Херста около 0,65-0,8 [1].
Самоподобный трафик имеет особую структуру, сохраняющуюся при многократном масштабировании. В реализации обычно присутствует некоторое количество выбросов при относительно невысоком среднем уровне трафика. Указанное явление ухудшает характеристики (увеличивает задержки, потери, джиттер пакетов) при прохождении самоподобного трафика по узлам сети. На практике это проявляется в том, что пакеты, при высокой скорости их движения по сети, попадают на узел не по отдельности, а целой пачкой. Это мо жет приводить к их потерям вследствие ограниченности буфера, который рассчитан по классическим методикам.
Эти особенности сетевого трафика вызвали лавинообразный рост исследований и публикаций по методам прогнозирования, моделирования и анализа самоподобного трафика.
Среди российских и украинских исследователей необходимо отметить работы О.И. Шелухина, Б.С. Цыбакова, В.В. Петрова, А.В. Осина, А.Г. Ложковского, Е.В. Добровольского, А.В. Рослякова, А.В. Медных и многих других авторов.
Среди иностранных ученых, активно занимающихся вопросом самоподобия трафика, необходимо выделить W. Leland, M. Taqqu, W. Wilinger, D. Wilson, V. Paxson, которым принадлежат наиболее фундаментальные труды в этом направлении.
Несмотря на большую популярность этой тематики и продолжительность периода (более двух десятка лет) ее активного изучения, приходится констатировать, что до сих пор остается множество нерешенных задач и вопросов.
Так, например, нет общепринятых универсальных достаточно точных и легких в использовании методов прогнозирования и моделирования поведения самоподобного трафика, а также методов проектирования мультисервисных сетей.
Актуальность темы заключается в исследовании влияния самоподобия трафика на показатели качества обслуживания в IP-сетях.
Новизна работы заключается в том, что данная проблема еще мало изучена и для ее решения необходимо использовать модели трафика, отличающиеся от классических.
Целью данной дипломной работы (постановка задачи) является исследование времени задержки пакетов в виртуальных соединениях IP-сети и определению размера буфера узла коммутации при различных уровнях его загрузки.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
− провести обзор имеющейся на сегодняшний день литературы по исследованию самоподобного трафика;
− составить математическую модель продвижения пакетов в IP-сетях;
− проанализировать и выбрать метод моделирования самоподобной структуры трафика;
− обосновать выбор среды для проведения имитационного моделирования;
− разработать и реализовать имитационную модель доставки информационных ресурсов в IP-сетях, необходимой для получения экспериментальной оценки функционирования IP-сети при самоподобном характере входного трафика;
− сделать соответствующие выводы и рекомендации по повышению качества обслуживания в IP-сетях.

Уровень научной разработки оказался довольно низким, так как не удалось найти общепринятых универсальных достаточно легких в применении и точных методов прогнозирования и моделирования поведения трафика, имеющего самоподобный характер.
Объектом исследования являются виртуальные соединения в IP-сетях.
Предметом исследования является влияние фрактальности входного трафика на объект исследования.
В качестве инструментальной базы выступает ПК под управлением ОС Windows XP со средой моделирования GPSS World Student Version 5.2.2.
Методической базой исследования являются методы логического, системного, финaнcoво-экономического анализа, a также методы сбора и обработки данных.
Ожидаемым результатом работы является модель системы, позволяющая исследовать влияние самоподобия трафика на показатели качества обслуживания в IP-сетях

Вейвлет-модели могут иметь различное количеϲтво параметров (три и более) и доϲтаточно эффективны для моделирования ϲамоподобного трафика. Очень близкие по ϲвойϲтвам вейвлет-моделям являютϲя модели на оϲнове преобразования вϲплеϲков [19].Модели на основе классических систем массового обслуживания. Как правило, такие модели удачно опиϲывают трафик ϲ пуаϲϲоновϲкими потоками. Однако, как показано в [20], такая модель как М/G/∞ ϲпоϲобна ϲоздать приблизительно ϲамоподобный трафик путем управления поведением «хвоϲта» произвольного раϲпределения обϲлуживания пользователей, ϲоздавая тем ϲамым долговременную завиϲимоϲть.Практичеϲки вϲе раϲϲмотренные модели хорошо подходят для моделирования ϲамоподобного трафика данных в телекоммуникационных ϲетях ϲ коммутацией пакетов. Вϲе модели обладают такими необходимыми для качеϲтвенного моделирования ϲвойϲтвами, как долговременная завиϲимоϲть, маштабируемоϲть, ϲтационарноϲть и т.д. Однако ϲовременные иϲϲледования экϲпериментально ϲнятых реализаций трафика показывают, что характериϲтики трафика могут изменятьϲя в ϲамых широких пределах и завиϲеть от большого чиϲла параметров и наϲтроек реальных ϲетей, характериϲтик протоколов, передаваемой информации и поведения пользователей.Кроме перечиϲленных выше, выявлены, например, такие характериϲтики трафика как наличие кратковременных завиϲимоϲтей, неϲтационарноϲть, мультифрактальноϲть.Общим недоϲтатком, иϲпользуемых в наϲтоящее время моделей ϲетевого трафика, являетϲя их направленноϲть на какую-либо конкретную разновидноϲть трафика либо ϲети и отϲутϲтвие универϲальноϲти, хотя некоторые авторы претендуют на универϲальноϲть разработанных моделей. Кроме того, применение их на практике приводит к большому объему иϲϲледовательϲкой работы, требуемой для адаптации (обучения) модели к параметрам ϲетевой конфигурации или параметра трафика. Вϲе это значительно уϲложняет поϲтроение универϲальной модели, из-за большого разнообразия, как ϲамих иϲточников, так и ϲетевых конфигураций, оказывающих влияние на их работу. Отметим также, что поϲкольку реальный трафик, как правило, не являетϲя ϲтрого ϲамоподобным, проϲтые модели, такие как, например, FBM, FGN, FPP, FLM и М/G/∞, не вϲегда могут адекватно опиϲать реальный трафик.Адекватноϲть опиϲания реального трафика доϲтигаетϲя путем уϲложнения моделей, объединения неϲкольких моделей, введения дополнительных параметров. Еϲтеϲтвенно для более ϲложных моделей требуютϲя большие вычиϲлительные возможноϲти или большее время для генерирования реализаций трафика. Это не являетϲя проблемой при проведении единичных экϲпериментов и иϲϲледований, когда время генерации очередного отϲчета трафика или вϲей реализации ограничено «терпеливоϲтью» иϲϲледователя. Но как только вϲтает проблема применения некой модели для прогнозирования трафика ϲ целью дальнейшего оптимального управления реϲурϲами ϲети, фактор реального времени накладывает жеϲткие ограничения на ϲложноϲть модели при заданных вычиϲлительных возможноϲтях ϲетевых узлов и агентов управления. Основываясь на вышеизложенном, для построения имитационной модели трафика, имеющего самоподобный характер, будем использовать ON/OFF-модели.3 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ3.1 Выбор среды имитационного моделирования Для имитационного моделирования работы системы будем использовать язык GPSS.Язык моделирования GPSS (General Purpose System Simulation) разработан фирмой IBM в США и с 1962 года входил в стандартное математическое обеспечение машин серии IBM 360/370. Язык GPSS получил наиболее широкое распространение по сравнению с другими языками моделирования [21]. Каждая модель в системе моделирования GPSS состоит из некоторого набора объектов, интерпретация которых определяется моделируемой предметной областью. Некоторые объекты создаются автоматически – при ссылке на них в программе модели, другие должны быть обязательно описаны перед их использованием.Типы объектов:Основные:транзакты;блоки;операторы.Группы и списки:семейства транзактов;группы транзактов;числовые группы;списки пользователя.Вычислительные:датчики случайных чисел;функции;переменные;булевские переменные;сохраняемые величины;матрицы сохраняемых величин.Ресурсы:приборы;памяти;ключи.Статистические:очереди;таблицы.Для идентификации объектов модели используются имена. Имена могут быть числовыми и символическими. Основными именами являются числовые имена.Числовое имя – целое положительное число.Символическое имя – последовательность символов. Cимволы включают прописные буквы А-Z, строчные буквы a-z, цифры 0-9 и символ _ (подчеркивание).Система GPSS не различает в обозначениях верхний и нижний регистры (прописные или строчные буквы)Нельзя присваивать объектам имена операторов, блоков и команд, а также стандартных числовых атрибутов, используемых в системе. Имена используются в качестве меток операторов или блоков GPSS.В системе выделяют три типа данных: целочисленный (Integer), вещественный (Real) и строковый (String). Первые два относятся к числовому типу данных.Целочисленный тип – 32-разрядные целые числа. Если во время арифметических операций происходит переполнение целого числа, то выполняется его преобразование к вещественному числу.Вещественный тип – это числа с двойной точностью с плавающей запятой. Строковая константа – последовательность символов ASCII, взятая в двойные кавычки. Строковая константа может иметь любой размер. Для создания и управления строковыми константами в системе имеется множество строковых процедур, которые находятся в библиотеке процедур. Строковые константы используются при выводе результатов моделирования в файл результата и формирования собственных сообщений.Типы данных преобразуются либо явным образом при помощи вызова соответствующих процедур, либо неявно при вычислении выражения.Стандартные числовые атрибуты типов объектов GPSS представлены в Приложении 1.Арифметическое выражение представляют собой комбинацию арифметических операторов, стандартных числовых атрибутов, библиотечных функций и констант, которая удовлетворяет правилам элементарной алгебры. Выражение вычисляется согласно приоритетам арифметических операций. Вычисление происходит слева направо. Порядок вычислений может быть изменен с помощью круглых скобок.При использовании арифметического выражения в качестве операнда блока, оно должно быть записано в круглых скобках.Логическое выражение образуется из стандартных числовых атрибутов, знаков логических и условных операций отношения. Логическое выражение принимает одно из двух значений: 1 или 0.3.2 Описание основных объектов среды моделированияТранзакты – это динамические объекты, которые создаются в определенные моменты модельного времени, продвигаются интерпретатором системы через блоки модели и затем уничтожаются. Во время нахождения транзактов в модели они могут помещаться в различные списки моделирования. Транзакты не могут непосредственно ссылаться друг на друга и могут обмениваться информацией только через глобальные объекты.Транзакты могут находиться в одном из следующих состояний:активное (ACTIVE) – транзакт имеет наивысший приоритет в списке текущих событий;приостановленное (SUSPENDED) – транзакт находится в ожидании активизации в списках будущих или текущих событийпассивное (PASSIVE) – транзакт временно переводится в список пользователя, список задержки или список ожиданияпрерванное (PREEMTED) – обработка транзакта некоторым прибором прервана и транзакт переведен в один или более списков прерывания.завершившееся (TERMINATE) – транзакт уничтожен и больше не выполняется в текущей модели.Каждый транзакт имеет набор стандартных числовых атрибутов. Программисту доступны СЧА только активного транзакта.Кроме СЧА транзакт характеризуется следующими параметрами:время рождения (Mark time) – значение абсолютного модельного времени, когда транзакт появился в системе;семейство транзакта (Assebmly set) – номер ансамбля, которому принадлежит транзакт;индикатор задержки (Delay indiсator) – указывает, что транзакт задерживался перед входом в какой-либо блок. Содержит номер последнего такого блока;индикатор трассировки (Trace indiсator) – указывает номера блоков, которые проходятся активным транзактом;текущий блок (Current block) – номер блока, в котором находится активный транзакт;следующий блок (Next block) – номер блока, куда должен перейти активный транзакт;списки (Chains) – ссылки на упорядоченные списки моделирования, в которых на-ходится транзакт.Блоки – это объекты, описывающие траекторию движения транзактов по модели. Блок выполняется только тогда, когда на него поступает транзакт. Блок может принять транзакт или отказать во входе, если не выполняются условия входа транзакта в блок. В случае отказа транзакт остается в предыдущем блоке. Если блок принял транзакт, то выполняются операции, соответствующие данному блоку. В результате могут изменяться значения атрибутов объектов и либо предпринимается попытка продвинуть транзакт дальше по модели, либо транзакт помещается в какой-либо из списков моделирования.Ресурсы – это объекты, обладающие ограничениями на право их использования транзактами. Для организации доступа к ресурсам организуются очереди, управляемые системой моделированияСписки моделированияКаждый транзакт одновременно может находиться только в одном из следующих списков:списке текущих событий (Current Events Chain (CEC),списке будущих событий (Future Events Chain(FEC),списке задержки прибора или памяти (Facility or Storage Delay Chain ),списке отложенных прерываний прибора (Facility Pending Chain),списке пользователя (User Chain).Каждый транзакт одновременно может находиться в любом количестве:списков прерываний приборов (Interrupt Chains), списков групп транзактов (Group Chains),списков повторных попыток (Retry Chains).Список текущих событий (СТС) – это связный список транзактов, готовых к входу в блоки в текущий момент модельного времени. СТС составляется в порядке приоритетов. Активный транзакт обычно возвращается в СТС впереди равных ему по приоритету. Когда активный транзакт прекращает движение по модели и помещается для ожидания в один из списков, активным становится транзакт с наибольшим приоритетом в СТС. Если СТС оказывается пустым, в него помещаются транзакты из списка будущих событий с ближайшим временем активизации и происходит переключение модельного времени. Транзакты, имеющие в СБС одинаковое время активизации, помещаются в СТС в порядке приоритетов. Транзакт с наибольшим в СТС приоритетом становится активным транзактом.Список будущих событий (СБС) – это упорядоченный по времени список, содержащий транзакты, ожидающие наступления более поздних моментов модельного времени. Единственный способ поместить транзакт в СБС – использовать блоки ADVANCE и GENERATE. Для исключения транзакта из СБС могут использоваться блоки PREEMPT и DISPLACE. Списки повторных попыток. Транзакты, для которых не удовлетворяются условия входа в блок, помещаются в список повторных попыток соответствующего объекта. Каждый транзакт в списке повторных попыток ожидает изменения значения СЧА объекта. Когда значение СЧА меняется, любой транзакт в списке повторных попыток объекта может быть повторно активизирован. В этом случае он помещается в СТС. Когда транзакт становится активным, повторяется проверка заданных условий. Если во время повторной попытки все условия выполняются, транзакт входит в следующий блок. Когда транзакт входит в блок, он автоматически исключается из всех списков повторных попыток.Списки приборовКаждый прибор имеет четыре списка транзактов:Список задержки (DELAY CHAIN) – список транзактов, ожидающих занятия прибора (в порядке приоритета). Транзакту, который пытается занять уже использующийся прибор, отказывается во входе в блок SEIZE, и он помещается в список задержки прибора в порядке приоритета. Таким же образом транзакт, который пытается войти в блок PREEMPT в приоритетном режиме и имеющий равный или меньший приоритет, чем занимающий транзакт помещается в список задержки прибора в порядке приоритета. Затем, когда транзакт перестает занимать прибор, и если список отложенных прерываний и список прерываний пусты, транзакту с самым высоким приоритетом, находящемуся в списке задержки, передается право занять прибор.Список отложенных прерываний (PENDING CHAIN) – список транзактов, ожидающих занятия прибора по приоритету с возможностью вытеснения транзакта, ранее занимавшего прибор. Список отложенных прерываний содержит транзакты, ожидающие входа в блок PREEMPT, работающий в режиме прерывания. Транзакту отказывается во входе в блок, если прибор уже используется. Поступивший транзакт помещается в список отложенных прерываний. Транзактам из списка отложенных прерываний право занять прибор предоставляется раньше, чем транзактам из списков прерываний или задержки. Список прерываний (INTERRUPT CHAIN) – список транзактов, которые были вытеснены из данного прибора. Когда транзакту разрешен вход в блок PREEMPT, а прибор в данный момент занят другим транзактом, право занять прибор передается новому транзакту. «Старый» транзакт помещается в список прерываний с тем, чтобы позже его право занять прибор было восстановлено. Транзакты, находящиеся в одном или более списках прерываний, могут продолжать свое продвижение в процессе моделирования, однако их движение ограничено. Такие транзакты не могут находиться в СБС и не могут покидать блоки ASSEMBLE, GATHER или MATCH, куда они были помещены при выполнении условия синхронизации. Когда транзакт перестает занимать прибор, и если список отложенных прерываний пуст, право занять прибор передается первому транзакту, находящемуся в списке прерываний.Список повторных попыток(RETRY CHAIN) - список транзактов, ожидающих изменения статуса прибора. Эти транзакты вновь активизируются, когда прибор меняет свое состояние. О транзактах, находящихся в списке задержки, списке отложенных прерываний или списке прерываний или занимающих прибор, говорят, что они «со-стязаются» за прибор.Списки памятейКаждая память имеет два списка транзактов:Список задержки (DELAY CHAIN) – список транзактов в порядке приоритета, ожидающих освобождения элементов памяти. Когда транзакт пытается войти в блок ENTER, связанный с памятью, его запрос памяти сравнивается с числом доступных элементов памяти. Максимально доступное количество определяется командой STORAGE. Если потребность в памяти не может быть удовлетворена, транзакту отказывается во входе в блок ENTER, и он помещается в список задержки памяти в соответствии с приоритетом. Когда какой-либо транзакт освобождает элементы памяти, список задержки просматривается в порядке приоритетов, и транзакты, потребность в памяти которых может быть удовлетворена, вновь активизируются. При этом используется метод «первый подходя-щий с пропусками». Поочередно проверяются все транзакты. Если их потребность в па-мяти может быть удовлетворена, им разрешается войти в блок ENTER, и они помещаются в СТС позади транзактов с равными приоритетами. Если их потребность не может быть удовлетворена, они остаются в списке задержки памяти.Список повторных попыток (RETRY CHAIN) – список транзактов, ожидающих изменения состояния памяти. Эти транзакты вновь активизируются, когда память меняет свое состояние.3.3 Реализация модели на GPSSСуществует несколько подходов в формировании самоподобного потока. Наиболее известным является метод, первоначально предложенный Мандельбротом [3]. Данный метод основан на суперпозиции нескольких (строго чередующихся) независимых и имеющих одинаковое распределение ON/OFF источников, интервалы между ON и OFF периодами которого обладают эффектом Ноа (Noah effect). Под строго чередующимися ON/OFF источниками мы подразумеваем модель, где ON и OFF периоды строго чередуются, длительности ON периодов независимы и имеют одинаковое распределение, длительности OFF периодов тоже независимы и имеют одинаковое распределение, и последовательности длительностей ON и OFF периодов не зависят друг от друга. При этом длительности ON и OFF периодов могут иметь разные распределения. Причем, как показано в [4], именно эффект Ноа в распределении длительностей ON/OFF периодов является основной точкой при моделировании самоподобного трафика в отличие от моделей, когда используются стандартные экспоненциальное или геометрическое распределение. Эффект Ноа является синонимом синдрома бесконечной дисперсии, появившемуся благодаря эмпирическим наблюдениям того, что многие природные явления могут быть описаны распределением с бесконечной дисперсией. Математически для достижения эффекта Ноа можно использовать распределение Парэто.Составим блок программы, который должен моделировать включение/выключение одного источника. Также должна иметься возможность определения состояния источника (включен/выключен) в любой момент времени. Определение основных констант:ALFA EQU 1.4; параметр альфа в распределении Парето PEROFF EQU 5000; коэффициент длительности OFF-периода PERON EQU 1000 ; коэффициент длительности ON-периодаRPARFVARIABLE PARETO(1,1,ALFA); распределение ПаретоDOFFFVARIABLE PEROFF#PARETO(1,1,ALFA) ; длительность OFF-периода DONFVARIABLE PERON#PARETO(1,1,ALFA) ; длительность ON-периодаГенератор ON/OFF-периодов:GENERATE V$RPAR,,,1; генерирование одного транзактаGEN1 ADVANCE V$DOFF ; OFF-период источникаSEIZE USTS; вход в блок определения состояния ADVANCE V$DON ; ON-период источникаRELEASE USTS ; выход из блока определения состоянияTRANSFER ,GEN1 ; зацикливаниеТеперь составим модель генератора информационных пакетов источника. Суть данного генератора состоит в том, что он генерирует информационный поток только в моменты ON-периода генератора ON/OFF-периодов. Также моделируемый генератор должен учитывать режим «скользящего окна». Это реализуется следующим образом. Производится генерация транзактов в количестве, заданном константой ROKNO (размер окна). Далее производится задержка генерации транзактов на время обслуживания узла коммутации. Затем этот процесс повторяется. И так происходит до тех пор, пока не закончится время моделирования. Текст данного блока:GENERATE TINS; генерация пакетовTEST E F$USTS,1,BYBY;если OFF-период, то пакеты уничтожаютсяSAVEVALUE IIS+,1; счетчик пакетовTEST LE X$IIS,ROKNO,POD ; если меньше ширины окна, то в вирт. каналTRANSFER ,VIK ; передача пакетов в виртуальный канал/КУPODADVANCE TOBSL; задержка на время обслуживанияSAVEVALUEIIS,0; обнуление счетчика транзактов источника пак.TRANSFER ,BYBY ; уничтожение транзактаVIK ...................BYBY TERMINATEВ начале программы необходимо определить константы и обнулить ячейку:TINS EQU 100 ; время между поступлением пакетов от источникаROKNOEQU 30; среднее значение размера окнаTOBSLEQU 25; время обслуживания УКINITIAL X$IIS,0; обнуление счетчика транзактов источника пакетовПо аналогии с вышеописанным, создадим модуль, который будет генерировать поток транзитных пакетов через УК. Все пояснения представлены в комментариях к коду блока.