ПРИМЕНЕНИЕ АППАРАТА ПОЛУМАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ АНАЛИЗА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СЕТЕЙ MPLS

January 31, 2013 by admin Комментировать »

Цуркану Д. Н., Алексей А. С., Нистирюк П. В., Берегой Е. А., Бырзой О. С. Технический университет Молдовы пр. Штефан чел Маре, 168, Кишинев, MD2004, Молдова Тел.: +37322 235-458, факс: +37322 235-236, e-mail: dinu.tsurcanu@uniflux-line.net

Аннотация – Разработана методика анализа функционирования сетей MPLS (Multiprotocol Label Switching) на основе аппарата полумарковских процессов с точки зрения обеспечения гарантированного качество обслуживания QoS (Quality of Service) трафика реального времени.

I.                                       Введение

По мере интенсификации попыток использовать пакетные сети для обслуживания трафика реального времени появилась необходимость каким-то образом гарантировать качество обслуживания QoS, создать средства для того, чтобы в периоды перегрузки IP- сети трафик реального времени не был затронуг или, по крайней мере, получил бы более высокий приоритет, чем остальной трафик.

Для обеспечения гарантированного качества обслуживания трафика реального времени были созданы самые разнообразные механизмы и протоколы IntServ (Integrated Services), DiffServ (Differentiated Services), RSVP (Resource Resen/ation Protocol), MPLS, среди которых наибольшее развитие получила технология многопротокольной коммугации по меткам MPLS [1].

II.                              Основная часть

Принцип коммутации MPLS основывается на обмене меток. Любой передаваемый пакет ассоциируется с тем или иным класом сетевого уровня FEC (Forwarding Equivalence Class), каждый из которых идентифицируется определенной меткой. Значение метки уникально лишь для участка пуги между соседними узлами сети MPLS, которые называются также маршругизаторами, коммутирую-щими по меткам LSR (Label Switching Router). Обмен метками может прозводится с помощью как специального протокола распределения меток LDP (Label Distribution Protocol), так и модифицированных версий других протоколов сигнализации в сети.

Последовательность маршругизаторов (LSRbx, LSR2, … LSRn), через которые проходят пакеты, принадлежащие одному FEC, образует виртуальный тракт, комутируемый по меткам LSP (Label Switching Path).

Весьма важным достоинством технологии MPLS является возможность в рамках архитектуры MPLS вместе с пакетом передавать не одну метку, а целый стек меток. Операция добавления / изьятия метки определены как операции на стеке. Результат коммугации задает лишь верхняя метка стека, нижние же передаются прозрачно до операции изьятия верхней. Такой подход позволяет создавать иерархию потоков в сети MPLS и организовать туннельные передачи. Математическая модель механизма туннелирования в MPLS представляет собой сеть массового обслуживания с последовательными очередями.

Известно, что требования QoS прикладного и пользовательского уровней отображается в QoS сетевого уровня. Следовательно, цель данной работы можно определить как анализ функционирования сети MPLS для обеспечения заданного QoS мультисервисного трафика на основе применения аппарата полумарковских (ПМ) процессов [2].

Использование аппарата ПМ процессов позволяет описывать достаточно широкий класс систем, так как не содержит ограничений на законы распределения случайных величин, а в ряде случаев позволяет получить более простое решение задачи, когда применение других методов встречает серьезные трудности (например, при исследовании систем и сетей с аппаратурным и временным резервированием [3]). В то же время аппарат ПМ процессов позволяет создать достаточно простую и доступную методику получения основных показателей QoS исследуемых сетей. Исходя из сказанного выше остановимся более подробно на вопросах описания ПМ процессами сетей MPLS, учитывая модель сети с последовательными очередями и последовательное во времени действие маршругизаторов, через которые проходят пакеты.

Полумарковские процессы используются в качестве математических моделей сложных стохастических систем с конечным или счетным множеством возможных состояний, переходы между которыми происходят через случайные моменты времени т, распределенные произвольным образом [4].

Расчет показателей сети MPLS с помощью ПМ процессов осуществляется согласно следующему алгоритму.

Во-первых, описывается множество возможных состояний Е сети MPLS. Пусть работоспособность сети характеризуется N уровнями снижения эффективности. Тогда множества состояний, в котором может находится сеть, разбивается на кпассы состояний, соответствующие определенному

уровню снижения эффективности

множество полностью работоспособных состояний; Ек (к=1, … N-1) – множество состояний частичного отказа, соответствующих к-му снижению эффективности; Εν – состояние полного отказа сети.

Во-вторых, строится граф возможных переходов в сети, которые могут осуществляться только между состояниями одного класса и в состояниях смежных кпассов. На этом шаге для каждого сотояния у е £ определяется множество состояний сети, в которое возможен переход с положительной вероятностью.

В третьих, на множестве состояний £ формируется ПМ матрица, описывающая функционирование сети.

В четвёртых, вычитываются показатели QoS исследуемой сети и при необходимости пуги повышения QoS.

Стремление повысить точность описания функционирования сети MPLS приводит к усложнению их математических моделей и, как следствие, к значительному усложнению аппарата анализа таких сетей или когда такой анализ становится практически невозможным. В таких ситуациях находит применение идея фазового укрупнения ПМ системы [5]. Фазовое пространство £ исследуемой сети S представляет собой совокупность конечного числа непересекающих кпассов{R     – некотрое

параметрическое множество). Состояния каждого из кпассов Ег, reR, оъединяют в одно = г, reR. В

новом укрупненном фазовом пространстве Ё = R строится укрупненная сеть S, функционирование которой упрощено, но в определенном смысле достаточно описывает функционирование исходной

реальной сети S. Укрупненная сеть S существенно проще исходной сети S, так как совокупность фазовых состояний Ег реальной системы соответствует одному состоянию г укрупненной, а многообразие связей между кпассами укрупняется во взаимосвязь укрупненных состояниий.

III.                                  Заключение

в настоящее время не прекращаются поиски аналитических методов, позволяющих получать более точные оценки показателей и вероятносно-временных характеристик сложных сетей при приемлемых затратах труда и времени. Этим требованиям в значительной мере отвечают ПМ процессы [2], которые широко стали применятся в инжинерных задачах и зарекомендовали себя как достаточно мощное средство при исследованиях такого рода. Одновременно, метод фазового укрупнения сложных сетей MPLS предполагает при необходимости возможность иерархии укрупнения. Таким образом, может быть построена иерархия укрупненных сетей MPLS, более или менее детально описывающих функционирование исходной сети MPLS.

Ещё одним важным свойством укрупнения является тот факт, что функционирование укрупненной сети MPLS описывается цепью Маркова с непрерывным временем, в то время как функционирование исходной сети MPLS описывается ПМ процессами. Кроме того, значения вероятностей перехода между состояниями реальной сети MPLS за один шаг, а также значения средних времён пребывания в состояниях – это минимальная количественная информация, по которой можно получить достаточно достоверные и обьективные выводы о функционировании сети MPLS.

IV.                           Список литературы

[1]  гольдштейн А. Б., Гольдштейн Б. С. Технология и

протоколы MPLS. – Москва:Радио и связь, 2005. – 320 с.

[2]  Королюк В. С., Турбин А. Ф. Процессы марковского

восстановления в задачах надёжности систем. – Киев: Наукова думка, 1982. – 236 с.

[3]  Креденцер Б. П. Оценка надёжности систем с

аппаратной и временной избыточностями и мгновенным обнаружениям отказов. Известия АН СССР.

Техническая кибернетика, 1971, 4, с. 47-54.

[4]  Королюк В. С., Турбин А. Ф. Полумарковские процессы и

их приложения. – Киев: Наукова думка, 1976. – 181 с.

[5]  Королюк В. С., Турбин А. Ф. Фазовое укрупнение

сложных систем. – Киев: Вища школа, 1978. – 112 с.

USE OF THE SEMI-MARKOV APPARATUS TO ANALYSE MPLS NETWORKS

Tsurcanu D. N., Alexei A. S., Nistiriuk P. V., Beregoi E. A., Birzoi O. S.

Technical University of Moldova 168, bd. Stefan cel Mare, Kishinev, MD2004, Moldova Tel.: +37322 235-458. Fax: +37322 235-236.

E-mail: dinu.tsurcanu@uniflux-line.net

Annotation – Development of the method of analysis of MPLS (Multiprotocol Label Switching) Networks on the basis of the semi-Markov apparatus in respect to guaranteed QoS (Quality of Service) real time traffic servicing quality is presented.

I.                                         Introduction

Diverse mechanisms and protocols like IntServ (Integrated Services), DiffServ (Differentiated Services), RSVP (Resource Reservation Protocol), MPLS have been created to provide guaranteed real time traffic servicing quality, with the widest spread being achieved by MPLS [1] multiprotocol commutation technology.

II.                                        Main Part

The purpose of the present work can be determined as MPLS network functioning analysis for specified QoS multiservice traffic on the basis of the semi-Markov apparatus (SM) [2]. Calculation of MPLS network rates with the help of SM is carried out according to the following algorithm:

First of all, sets of all possible £ states of MPLS network are described. Let the network operability be characterized by N degradation levels.

Then the state sets may be divided into state classes corresponding to the definite degradation–         set of

utterly operable states; (к=1, … N-1) – partial failure state sets corresponding to if degradation; En- complete network failure state.

Secondly, a graph of possible network transitions is built with all the transitions to be made only between states of the same and adjacent classes.

Thirdly, on the E state sets SM matrix describing network functioning is formed.

Fourthly, QoS observable network rates and, if necessary, QoS buildup ways are deducted.

The tendency to enhance the accuracy of MPLS network functioning description results in their mathematical model meshing and consequently in considerable complication of the analysis apparatus or even in virtual impossibility of such analysis. In similar situations the idea of phase SM system enhancement [5] is used.

III.                                       Conclusion

The method of phase enhancement of compound MPLS networks stipulates, when necessary, the possibility of enhancement hierarchy. Thus, there can be built the MPLS enhanced networks’ hierarchy more or less minutely describing the functioning of the initial MPLS network.

Another important enhancement characteristic is that the functioning of enhanced MPLS network is described by Markov equations with continuous time while SM processes describe the functioning of initial MPLS network. Moreover, the rates of transition probability between real MPLS network states for one pitch as well as the rates of mean time of states provide minimum quantitative information giving sufficiently valid and objective conclusions on MPLS network functioning.

Источник: Материалы Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии», 2006г. 

Оставить комментарий

микросхемы мощности Устройство импульсов питания пример приемника провода витков генератора выходе напряжение напряжения нагрузки радоэлектроника работы сигнал сигнала сигналов управления сопротивление усилитель усилителя усиления устройства схема теория транзистора транзисторов частоты