LibRar.Org.Ua — Бібліотека українських авторефератів

Загрузка...

Головна Електроніка. Обчислювальна техніка → Управління трафіком в мережах з заданою якістю обслуговування на основі прогнозуючих моделей

трафіками.

Сучасна комп'ютерна мережа ATM є дуже складною системою, в якій одночасно передаються різні види інформації - аудіо, відео і дані - з різними показниками якості. Оскільки побудова аналітичних моделей для комплексного дослідження показників якості функціонування мереж при різних алгоритмах управління неможлива, єдиним способом є розробка імітаційної моделі. Метод імітаційного моделювання одержав широке застосування в задачах дослідження обчислювальних систем з різними платформами і операційними системами (ОС). Що ж до імітаційного моделювання мереж з новими інформаційними технологіями (ATM/MPLS), то публікації на цю тему вкрай обмежені.

Тому одним з головних завдань дисертації стала розробка деталізованої імітаційної моделі мережі ATM і дослідження на цій моделі як відомих, так і нових алгоритмів управління трафіками різних категорій, способів організації буферної пам'яті і методів управління буферами.

В другому розділі розглядається проблема управління трафіком ABR в мережах ATM і описується розроблена імітаційна модель корпоративної мережі для дослідження запропонованих алгоритмів управління.

Мета управління полягає в розподілі швидкостей передачі джерелами трафіку ABR таким чином, щоб для кожного j-го джерела забезпечити швидкість , що задовольняє співвідношенню , де і - відповідно мінімальна і максимальна швидкості передачі інформації, які мережа гарантує j-му джерелу.

При цьому сумарна швидкість всіх потоків, що проходять через тракт, не повинна перевищувати пропускну спроможність тракту. Розподіл швидкостей повинен бути справедливим для всіх потоків, а продуктивність мережі повинна бути максимальною.

Вважатимемо, що комутатори є пристроями, що мають можливість в додатковій області пам'яті зберігати статистичні значення необхідних параметрів, а також розраховувати прогнозовані значення цих параметрів допомогою рекурентного методу найменших квадратів (МНК) і інших методів прогнозування.

На основі статистичних даних, зібраних за певний період часу кожним комутатором, синтезуються прогнозуючі моделі з використанням рекурентного МНК, в яких прогнозованими змінними служать прирости завантаження буферів комутаторів (в %) на момент часу, коли керуюча комірка надійде до джерела. Якщо для якого-небудь буфера спрогнозований приріст завантаження сигналізує про його перевантаження в наступний момент часу, то розраховується величина необхідного зниження сумарної швидкості трафіків ABR стосовно даного комутатора з використанням тих же прогнозуючих моделей.

Прогноз для кожного комутатора здійснюється на основі моделі, що має наступну структуру:

, (1)

де коефіцієнти моделі , і визначаються рекурентним МНК, а розрахунок величини зниження сумарних трафіків ABR у разі прогнозування перевантаження буфера комутатора за інтервал часу здійснюється по формулі:

. (2)

Якщо , то нам необхідно підвищити сумарні швидкості трафіків ABR, якщо , то знизити.

Вибираючи бажане значення , можна обчислити зниження сумарної швидкості трафіків ABR, яке призведе до зниження завантаження буфера комутатора за інтервал часу на цю ж величину.

Оскільки в мережі в загальному випадку є декілька комутаторів, то алгоритм управління зводиться до корегування швидкості, вказаної в зворотній RM-комірці, кожним комутатором, який належить віртуальному каналу мережі між джерелом і адресатом. Значення прогнозується на час Dt, який необхідний для подолання зворотною RM-коміркою ділянки шляху від поточного комутатора до джерела. При проходженні комірки через комутатори вибирається мінімальна зі всіх спрогнозованих швидкостей.

Недоліками прогнозуючої моделі, яка використовує рекурентний МНК, є наступні:

1. Вона реалізує тільки лінійну модель прогнозу від вхідних параметрів.

2. Крім того, її реалізація вимагає достатньо великого обсягу обчислень. Тому дана модель працює на початковому етапі роботи СУТ. В зв'язку з цим в роботі пропонується використовувати як основну прогнозуючу модель – нейронну мережу.

Метод управління трафіком ABR на основі прогнозуючої моделі з використанням нейронної мережі. Даний метод є управлінням трафіком за допомогою зворотного зв'язку з випередженням з використанням прогнозу і, є розвитком попереднього методу рекурентного МНК. Мета управління аналогічна меті попереднього методу. У якості прогнозуючої моделі використовуватимемо нейронну мережу Back Propagation наступної структури (рис.1).

Це тришарова нейромережа з двома виходами і з 2L+1 входом, де L – період, на основі даних якого робиться прогноз. Кількість входів моделі і кількість нейронів прихованого шару настроюються в моделі. Для настройки вагів використовується градієнтний метод, параметри навчання якого – точність, швидкість, максимальна кількість ітерацій навчання – також задаються. Під час вступу нових даних проводиться адаптація вагів.

Рис.1. Структура нейронної мережі

Дана нейромережа має два виходи: – прогнозоване значення дозволеної швидкості передачі для з'єднань типу ABR, – прогнозоване завантаження буфера в %. Прогноз проводиться на основі значень швидкості і завантаження буфера за попередні декілька періодів.

Для прогнозу використовується дозволена швидкість передачі для ABR-трафіку у момент часу t

, (3)

де: - швидкість, з якої дозволено передавати джерелу ABR-трафіку;

- загальна пропускна спроможність поточного каналу;

- коефіцієнт використання каналу трафіками CBR і VBR (тобто частка зайнятої смуги).

На основі спрогнозованої швидкості змінюємо дозволену швидкість передачі, яка записана в зворотній керуючій комірці BRM. Якщо для деяких потоків це неможливо через те, що знижена таким чином швидкість стане менше , то швидкості таких з'єднань знижуємо тільки до .

Спрогнозована величина завантаження використовується для генерації комутатором зворотних RM-комірок у випадку, якщо буде спрогнозоване перевантаження даного буфера.

Важливим завданням управління ресурсами комунікаційних мереж із заданою якістю обслуговування є задача управління пропускними спроможностями каналів зв'язку. При встановленні нових віртуальних з'єднань в довільні моменти часу повинен забезпечуватися принцип не погіршення гарантованих показників якості (QоS) і, зокрема, середньої затримки CTD (Cell Transfer Delay) для раніше встановлених з'єднань. У зв'язку з цією вимогою виникає потреба оптимального вибору пропускних спроможностей каналів мережі для різних категорій сервісу при обмеженнях на встановлені значення показників QоS.

Тому у третьому розділі розглядається відповідна постановка і алгоритм вирішення задачі ВПС вибору пропускних спроможностей каналів зв’язку.

Постановка задачі ВПС. Є мережа з технологією MPLS, яка задана своєю структурою у вигляді орграфа ; - множина вузлів зв'язку (ВЗ), - множини каналів