Гаськова І.О.

Донецький національний технічний університет

Особливості та види трафіку мультисервісних мереж

Активний розвиток інформаційних технологій та розширення об’ємів інформаційних послуг засновується на науково-технологічних розробках в області телекомунікаційних мереж. Важливою особливістю інформаційного трафіку є те, що він відноситься до само подібних стохастичних процесів. Для само подібного трафіка методи розрахунку характеристик комп’ютерної мережі (пропускної здатності каналів, ємності буферів та інші), засновані на класичних моделях, не відповідає необхідним вимогам та призводить до недооцінки параметрів мережі.Більш правдоподібні результати можна отримати при описанні трафіку за допомогою законів розподілу випадкових процесів, що мають властивість самоподібності.

Також в статті описана класифікація видів трафіку та його основні вимоги до якості обслуговування. Визначені закони розподілу процесів надходження та обслуговування протокольних блоків, що характеризуються властивістю само подібності для різних додатків, що використовують IP транспорт.

Класифікація видів трафіку

В теперішній час весь трафік Інтернет в залежності від транспортного протоколу практично можна поділити на два класи: трафік, що передається під управлінням протоколу TCP та трафік, що передається під управлінням протоколу UDP. Раніше пропорції цих класів були майже однакові, але з появу мереж IP ситуація дещо змінилась. В традиційній мультисервісній мережі частка TCP-трафіку досягає 90%, 9% займає частка UDP трафіку, службові протоколи ICMP та OSPF генерують 1-2 % трафіку на мережному рівні. Що стосується TCP основними є протоколи FTP, HTTP. Протокол UDP найчастіше використовується для службового трафіку.

На рис. 1 зображено розподілення трафіку IP-мереж між протоколами, що працюють поверх IP,та TCP-трафіка згідно протоколам прикладного рівня [1].

Рисунок 1¾ Розподіл смуги пропускання між протоколами: на мережному а) та прикладному б)

При переході до мереж наступного покоління, побудовані на базі протоколу IP, зростає частка трафіку реального часу у порівнянні з традиційним трафіком передачі даних.

В залежності від трафіку мільтисервісної мережі можна представити потоками трьох основних типів. Першим типом потоку є еластичний трафік, тобто трафік, для якого змінення пропускної здатності тракту практично не впливає на якість обслуговування. Еластичний трафік відноситься до класу трафіку, чутливого до втрат та нечутливого до затримок. Прикладом може бути трафік електронноъ пошти, пересилання даних, веб-додатків. Другий тип трафіку ¾ потоковий трафік, що дозволяє достатньо великі затримки та відносно мало чутливий до втрат. Третій тип трафіку ¾ це трафік реального часу, його також можна розділити на два типи: трафік трансакцій (онлайн ігри, процеси управління) та безпосередньо трафік реального часу (мовлення та відео). Різниця полягає у чутливості до втрат, інші вимоги однакові (табл.1.1). В мультисервісній мережі зазвичай наявні різні комбінації перелічених видів трафіку. Кожний тип трафіку пред’являє свої вимоги до якості обслуговування (таблиця 1).

Таблиця 1 ¾ Класифікація типів трафіку мультисервісної мережі

Тип трафіку	Додатки	Вимоги	Протоколи транспортного рівня
Реального часу	IP-телефонія та відеоконференц зв’язок	- чутливість до затримок - чутливість до джитеру затримки - мала чутливість до втрат	RTCP, RSVP, UDP, RTP
	Процеси управління Ігри on-line	- чутливість до затримок - чутливість до джитеру затримки - чутливість до втрат	UDP, TCP
Потоковий	Аудіо на вимогу Відео на вимогу Інтернет мовлення	- мала чутливість до затримок -чутливість до джитеру -чутливість до втрат	RSVP, UDP, TCP, SCTP
Еластичний	Конференція документів	- мала чутливість до затримок - мала чутливість до джитеру затримок - велика чутливість до втрат	TCP
	Анімація Передача файлів E-mail	- дуже мала чутливість до затримок - мала чутливість до джитеру затримок - висока чутливість до втрат

Властивість самоподібності для мультисервісного телекомунікаційного трафіку

Дослідження трафіку мереж з комутацією пакетів, до яких належать мультисервісні мережі, показали, що трафік цих мереж володіє властивістю самоподібності [2]. Самоподібність можна пояснити та підтвердити виходячи з принципів функціонування мережі, що приводить до нового розуміння як характеристик, що притаманні трафікові сучасних мереж, так і до нових підходів при вирішенні проблем, пов’язаних з організацією та управлінням мережним трафіком, що в подальшому впливає на проектування та розробку мереж. При такому підході важливим становляться статистичні методи та методики моделювання. З’ясувалося, що кожний вид трафік, що функціонує в мережі можна описати відповідним законом розподілу. Результати наведені в таблиці 2, в якій розглянуті наступні трафіки: трафік реального часу ¾ VoIP поверх UDP; еластичний ¾ FTP/TCP, HTTP/TCP. А також для технологій Ethernet та ATM.

Таблиця 2 ¾ Закони розподілу для різних типів трафіку на різних рівнях моделі TCP/IP

Тип трафіку	Рівень	А	В	Публікації
VoIP	Прикладний	P	P	Molnar[3]
FTP/TCP	Транспортний	P	W, LN	Van Mieghem
HTTP/TCP	Транспортний	P	LN, P	Crovella
IP	Мережний	P	P	Paxson
Ethernet	Канальний	P	P	Taqqu
ATM	Канальний	D	F-ARIMA	Sadek

Примітка. M - експоненційне, W - Вейбула, P - Парето, LN - логнормальне, FARIMA - фрактальна автореґресійна модель ковзного середнього, А - закон розподілу вхідного потоку, В - закон розподілу довжини блоків.

Найчастіше для моделювання трафіку використовуються розподіли Парето, Вейбула та логнормальний [4].

Розподіл Парето ¾ розподіл з важким хвостом, використовується здебільшого для моделювання інтервалів між запитами веб-сторінок та розмірів запитуваних файлів, VoIP трафіку.

Розподіл Вейбула ¾ використовується для моделювання процесів надходження протокольних блоків FTP.

Логнормальний розподіл¾ моделювання трафіку IP, часу між надходженнями пакетів.

Висновки. В мультисервісних мережах складається з комбінації різних видів трафіків. В основному трафік виявляє властивості самоподібності, що впливає на основні характеристики мережі.

Література:

1. Molnar S, Dang T.D. Scaling Analisys of IP Components, 2000.

2. Lenard W., Taqqu M. On the Self-Similar Nature or Ethernet Traffic//EEE /ACM Transactions of Networking, 1994.

3. Molnar S., Dang T.D. Fractal Analysis and Modeling of VoIP Traffic, 2002.

4. Шелухін О.І., Текмяшев А.М., Осін А.В. Фрактальні процеси в телекомунікаціях. ¾Радіотехніка,2003.