Задача выбора пропускных способностей каналов связи транспортной сети, учитывающая разбалансировку трафика различного приоритета
Ключевые слова:
пропускная способность канала связи, протокольный блок данных, метод множителей Лагранжа, обобщенный метод множителей ЛагранжаАннотация
Предлагается вариант решения задачи выбора пропускных способностей цифровых каналов связи транспортной сети, учитывающий разбалансировку трафика данных по приоритетам. Разработанный алгоритм выбора пропускных способностей гарантирует минимальные затраты на аренду цифровых каналов связи с оптимальной пропускной способностью при условии выполнения требований к качеству обслуживания протокольных блоков данных первого, второго и k-го приоритетов в разбалансированной по приоритетам транспортной сети связи. На первом этапе была разработана аналитическая модель транспортной сети связи, которая предполагает разбиение исходной сети на отдельные фрагменты, анализируемые независимо друг от друга с помощью систем массового обслуживания. На втором этапе с использованием множителей Лагранжа был разработан алгоритм выбора пропускных способностей цифровых каналов связи для сбалансированной по приоритетам транспортной сети связи. Высокое быстродействие данного алгоритма обеспечено за счет применения алгебраических операций над матрицами (сложение, умножение и др.). На третьем этапе с использованием обобщенного метода множителей Лагранжа было реализовано сравнение условных экстремумов функции затрат на аренду цифровых каналов связи для одиночных активных требований к качеству обслуживания протокольных блоков данных, для всех возможных пар активных требований к качеству обслуживания протокольных блоков данных, для всех возможных троек активных требований к качеству обслуживания протокольных блоков данных и так далее вплоть до случая, когда одновременно будут активны все требования. На четвертом этапе был рассмотрен пример решения задачи выбора пропускных способностей цифровых каналов связи разбалансированной по приоритетам транспортной сети, состоящей из восьми маршрутизаторов, которые обслуживают протокольные блоки данных трех приоритетов. На заключительном этапе оценена эффективность разработанного алгоритма методом имитационного моделирования. Для этого в среде сетевого симулятора OMNet++ исследована разбалансированная по приоритетам транспортная сеть связи, которая состоит из восьми маршрутизаторов, соединенных двенадцатью цифровыми каналами связи с оптимальной пропускной способностью.
Литература
2. Miraz M. H. et al. Simulation and Analysis of Quality of Service (QoS) Parameters of Voice over IP (VoIP) Traffic through Heterogeneous Networks // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. 2017. vol. 8. no. 7. pp. 242–248.
3. Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей // М.: Техносфера. 2003. 512 с.
4. Назаров А.Н. Модели и методы расчета показателей качества функционирования узлового оборудования и структурно-сетевых параметров сетей связи следующего поколения // Поликом. 2011. 491 с.
5. Семенов Ю.В. Проектирование сетей связи следующего поколения // Наука и Техника. 2005. 240 с.
6. Трегубов Р.Б., Саитов И.А. Теоретические основы анализа и оптимизации иерархических многоуровневых маршрутизирующих систем // Академия ФСО России. 2017. 585 с.
7. Степанов С.Н. Теория телетрафика: концепции, модели, приложения // М.: Горячая линия Телеком. 2015. 868 с.
8. Башарин Г.П., Бочаров П.П., Коган Я.А. Анализ очередей в вычислительных сетях. Теория и методы расчета // М.: Наука. 1989. 336 с.
9. Courtois P.J. Decomposability, instabilities, saturation in multiprogramming systems // Communications of the ACM. 1975. vol. 18. no. 7. pp. 371–377.
10. Kuhn P. Analysis of complex queuing networks by decomposition // 8th International Teletraffic Congress. 1976. pp. 236-1.
11. Трегубов Р.Б., Андреев С.Ю., Переверзев А.Н. Математическая модель транспортной сети связи с коммутацией пакетов, учитывающая особенности переноса трафика различного приоритета // Телекоммуникации. 2019. № 8 С. 36–48.
12. Kleinrock L. Queueing Systems, volume 2: Computer Applications // New York: Wiley. 1976. 576 p.
13. Трегубов Р.Б., Андреев С.Ю., Тутов С.Ю. Задача выбора пропускных способностей каналов связи транспортной сети связи, учитывающей особенности переноса трафика различного приоритета // Информационные системы и технологии. 2019. № 4(114). С. 93–102.
14. Будко П.А. Выбор пропускных способностей каналов при синтезе сети связи в условиях изменяющейся нагрузки // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2000. Т.3. № 3-4. С. 68–72.
15. Орешин Н.А., Орешин А.Н., Шумилин В.С., Панчук П.В. Методика оптимального распределения каналов и трактов на основе определения продуктивных путей с помощью автоматизированных систем управления связью // Телекоммуникации. 2016. № 10 С. 44–48.
16. Трегубов Р.Б. Мясин Н.И., Мясин К.И. Оптимизация скоростей передачи битового потока в каналах транспортной сети связи с коммутацией пакетов, обеспечивающая максимум вероятности своевременной доставки протокольных блоков данных // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Т. 9. № 2. С. 34–40.
17. Дымарский Я.С., Нурмиева М.В. Оптимальное распределение ресурсов в сети с разнородными потоками // Вестник МАИСУ. 2002. № 6. С. 31–35.
18. Tregubov R.B., Saitov I.A., Korolev A.V. Methods of Optimization of Characteristics in Small and Medium Connectivity Data Transmission Networks // Telecommunications and Radio Engineering. 2009. vol. 68. pp. 167–179.
19. Лузгачев М.В. Самуйлов К.Е. Метод решения задачи разделения ресурсов мультисервисной сети между виртуальными частными сетями с одноадресными и многоадресными соединениями. Вестник РУДН. 2010. № 2(1). С. 42–53.
20. Qu L., Assi C., Shaban K. Network function virtualization scheduling with transmission delay optimization // 2016 IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium. 2016. pp. 638–644.
21. Capone A. et al. Routing, scheduling and channel assignment in Wireless Mesh Networks: Optimization models and algorithms // Ad Hoc Networks. 2010. vol. 8(6). pp. 545–563.
22. Divakaran D.M., Gurusamy M. Towards flexible guarantees in clouds: Adaptive bandwidth allocation and pricing // IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2015. vol. 26. no. 6. pp. 1754–1764.
23. Maglaris B.S., Schwartz M. Optimal fixed frame multiplexing in integrated line and packet switched communication networks // IEEE Transactions on Information Theory. 1982. vol. 28. № 2. pp. 263–273.
24. Qu L., Assi C., Shaban K. Delay–Aware Scheduling and Resource optimization with Network function virtualization // IEEE Transactions on communications. 2016. vol. 9. pp. 3746–3758.
25. Addis B., Belabed D., Bouet M., Secci S. Virtual network functions placement and routing optimization // 2015 IEEE 4th International Conference on Cloud Networking (CloudNet). 2015. pp. 171–177.
26. Dräxler S., Karl H., Mann Z.A. Jasper: Joint optimization of scaling, placement, and routing of virtual network services // IEEE Transactions on Network and Service Management. 2018. vol. 15. no. 3. pp. 946–960.
27. Dräxler S., Karl H. Specification, composition, and placement of network services with flexible structures // International Journal of Network Management. vol. 27. no. 2. pp. e1963.
28. Luizelli M.C., da Costa Cordeiro W.L., Buriol L.S., Gaspary L.P. A fix-and-optimize approach for efficient and large scale virtual network function placement and chaining // Computer Communications. 2017. vol. 102. pp. 67–77.
29. Майорова Н.Л., Глазков Д.В. Методы оптимизации: учебное пособие // Ярославль: ЯрГУ. 2015. 112 с.
30. Васильев Ф.П. Методы оптимизации // М.: Факториал Пресс. 2002. 824 с.
31. Гладких Б.А. Методы оптимизации и исследование операций для бакалавров информатики. Ч. II. Нелинейное и динамическое программирование: учебное пособие // НТЛ. 2011. 264 с.
32. Burbank J. Modeling and Simulation: A Practical Guide for Network Designers and Developers // IEEE Communications Magazine. 2009. vol. 47. no. 3. 118 p.
33. Ткачев М.С. Моделирование распределения потоков трафика с учетом перегрузок каналов связи MPLS-TE DIFFSERV // Вестник КРСУ. 2016. Т. 16. № 1 С. 110–112.
34. Хабаров С.П. Моделирование Ethernet сетей в среде OMNeT++ INET framework // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 3. С. 462–472.
Problem of Selecting Communication Channels Bandwidth of Transport Network Taking into Account imbalance of Various Priority Traffic
Abstract
The paper proposes a solution to the problem of selecting the bandwidth capabilities of digital communication channels of a transport communication network taking into account the imbalance of data traffic by priorities. The algorithm for selecting bandwidth guarantees the minimum costs associated with renting digital communication channels with optimal bandwidth, provided that the requirements for quality of service of protocol data blocks of the first, second, and k-th priority in an unbalanced in terms of priorities transport communication network are met. At the first stage of solving the problem, using the method of Lagrange multipliers, an algorithm for selecting the capacities of digital communication channels for a balanced in terms of priorities transport network was developed. High performance of this algorithm was ensured by applying algebraic operations on matrices (addition, multiplication, etc.). At the second stage of solving the problem, using the generalized Lagrange multipliers method, we compared the conditional extrema of the cost function for renting digital communication channels for single active quality of service requirements for protocol data blocks, for all possible pairs of active quality of service requirements for protocol data blocks, for all possible triples of active requirements for the quality of service of protocol data units, and so on up to the case when all the requirements for quality of service maintenance of protocol data units are active simultaniously. At the third stage of solving the problem, an example of selecting the bandwidth capabilities of digital communication channels of the unbalanced by priorities transport network consisting of eight routers serving protocol data blocks of three priorities was considered. At the fourth stage of the solution of the problem of the choice of carrying capacities the estimation of efficiency of the developed algorithm by a method of simulation modeling was carried out. To this end, in the environment of the network simulator OMNet ++, the unbalanced in terms of priority transport communication network consisting of eight routers connected by twelve digital communication channels with optimal bandwidth was investigated.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Сергей Юрьевич Андреев, Роман Борисович Трегубов, Александр Егорович Миронов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).