Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием Российский патент 2021 года по МПК H04L12/853 

Изобретение относится к области управления потоком или управления перегрузкой каналов связи для трафика в реальном времени и может быть использовано для гарантирования отсутствия потерь пакетов из-за отказа в обслуживании при передаче фрактального телекоммуникационного трафика реального времени в системах с отказами (без буферов).

Данное техническое решение в первую очередь предназначено для динамического адаптивного распределения имеющихся ресурсов производительности с учетом фрактальности входного потока и возможностью статистического мультиплексирования пакетов в периоды времени до очередной адаптации параметров системы обработки под текущие характеристики входного потока, а также сглаживания внезапных всплесков активности в задаче гарантированной обработки моноприоритетного трафика реального времени в системах с отказами.

Существующие системы обработки телекоммуникационного трафика в реальном или близком к реальному масштабах времени, в большинстве своем, строятся на основе классической теории массового обслуживания, основанной на моделях Эрланга. Это предполагает, что поток является стационарным пуассоновским. Но современные исследования показывают, что телекоммуникационный трафик является сильно пульсирующим, а зачастую фрактальным.

Особенностью фрактального трафика является наличие в нем устойчивой кластеризации. К примеру, в трафике, который подчинен закону распределения Пуассона, кластеризация существует на краткосрочном масштабе, а на долгосрочном происходит ее сглаживание. В результате, если трафик пуассоновский, то появляющиеся при пульсации очереди в краткосрочной перспективе будут очищаться. Но как показывают исследования трафиковых трасс, неравномерное поведение сети само по себе неравномерно, то есть происходит группировка пульсаций. В таких случаях интенсивность поступления пакетов нельзя считать подчиняющейся закону Пуассона. Возникающие при этом длительные перегрузки способны оказать весьма негативное воздействие на производительность сети передачи данных.

Это обуславливает необходимость использования при обеспечении качества обслуживания технических решений способных учитывать при функционировании телекоммуникационных сетей фрактальную природу трафика.

Еще одной особенностью, которой обладают системы реального времени, является практически полное отсутствие буферизации из-за высоких требований к задержке и ее джиттеру. Это приводит к тому, что, в случае возникновения перегрузок или запаздывания механизма перераспределения производительности, происходит потеря данных из-за невозможности обслуживания.

Современные системы передачи данных ориентированные на гарантированное обслуживание телекоммуникационного трафика реального времени зачастую используют механизмы резервирования ресурсов. Причем ресурсы резервируются заблаговременно и в большинстве случаев в избыточном объеме. Но для гарантированного резервирования пропускной способности (производительности) телекоммуникационного оборудования необходимо обладать полной информацией о передаваемом потоке трафика. Данная информация в большинстве случаев остается неизвестной, что и вызывает избыточное расходование ресурсов, а в случае невозможности оперативной адаптации отказ в обслуживании. Системы, которые выделяют ресурсы по мере надобности, не способны адекватно оценить их требуемый объем в начальный момент времени до получения минимальной статистики по входному потоку.

Известен способ повышения качества передачи фрактального телекоммуникационного трафика (патент RU № 2677373, 2019).

Сущность данного способа заключается в следующем.

В режиме реального времени производят вычисление оптимальных значений параметров маршрутизатора отвечающих за обеспечение качества обслуживания, выделяемое время процессора и размер буфера. Для этого: сниффером считывают параметры телекоммуникационного трафика и формируют таблицы данных о времени прихода пакета, адресе отправителя и размере пакета; в анализаторе фрактальности производят определение показателя Харста; вычисляют оптимальные значения объема буфера и интенсивности обслуживания для каждой очереди в маршрутизаторе, при этом используют модели обслуживания самоподобного телекоммуникационного трафика; производят имитационное моделирование работы маршрутизатора в ускоренном режиме при обработке сгенерированного трафика с показателем Харста соответствующим измеренному; сравнивают показатели качества обслуживания, полученные в имитационной модели, с заданными в качестве требуемых оператором; корректируют параметры очередей для каждого типа трафика и параметры математической модели обслуживания фрактального трафика, вычисляющей значения показателей качества обслуживания через значение показателя Харста; изменяют параметры маршрутизатора на основе полученных математической моделью значений объема буфера и интенсивности обслуживания.

Способ-аналог имеет следующие недостатки.

1. Не обеспечивают возможность гарантированной обработки трафика реального времени в системах с отказами (без очереди).

2. Не направляют пакеты, получившие первичный отказ в обслуживании, на дообслуживание в свободные устройства обработки выделенные (зарезервированные) для других потоков.

3. Используют предварительный сбор и обработку статистических данных для определения оптимальных параметров телекоммуникационного оборудования, чем исключают возможность функционирования в реальном масштабе времени.

Способ-аналог не позволяет сглаживать моменты перегрузки в период, когда оптимальные параметры не вычислены под текущий профиль трафика, посредством перераспределения входного потока по незанятым обработчикам без использования буферов ожидания.

Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу и выбранным в качестве прототипа является способ динамического квазиоптимального распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с отказами (патент RU № 2742038, 2021).

Сущность данного способа заключается в следующем.

В режиме близком к реальному времени определяют текущий показатель Харста, среднюю интенсивность, количество поступивших пакетов и среднее время обработки одного пакета для всех входных потоков; определяют квазиоптимальный вариант распределения производительности по критерию минимума вероятности отказа в обслуживании на основании математической модели сети массового обслуживания, которая описывает совокупность последовательно расположенных многоканальных СМО с отказами при фрактальных входных потоках; передают пакеты, получившие первичный отказ в обслуживании, в планировщик дообслуживания с целью обработки в свободных обслуживающих устройствах, выделенных под другой поток с наименьшим значением показателя Харста.

Способ прототип имеет следующие недостатки.

1. Не обеспечивают полное отсутствие потерь из-за отказа в обслуживании при обработке фрактального трафика реального времени.

2. Осуществляют продолжительный поиск квазиоптимального варианта распределения обслуживающих устройств по потокам при оптимизации производительности методом полного перебора возможных вариантов.

3. Не обеспечивают формирование корректной схемы распределения обслуживающих устройств для вновь появившихся потоков до момента набора требуемого объема статистики.

Прототип не позволяет избежать потерь пакетов из-за отказа в обслуживании в начальный момент появления нового потока, так как статистика, требуемая для корректного определения показателя Харста, еще не набрана. При этом пакеты, получившие повторный отказ в обслуживании, уничтожаются, что не позволяет обеспечить гарантированную передачу всего объема информации. Используемый при оптимизации критерий минимума вероятности при предположении о подчинении процесса поступления данных распределению Парето, не позволяет обеспечить адекватное функционирование способа в условиях потоков с другими типами распределений, например: Вейбула и логнормального.

Технический результат предлагаемого способа заключается в гарантированном обслуживании пульсирующего фрактального потока реального времени, путем полного исключения отказов в обслуживании из-за занятости устройств обработки, за счет определения требуемого количества обслуживающих устройств для каждого потока на основании фрактального максимального всплеска и текущего всплеска, а также передачи пакетов, получивших повторный отказ в обслуживании в блок анализа фрактальности реального информационного трафика в поток с наименьшим показателем Харста, для последующего пересчета количества требуемых обработчиков и гарантированного обслуживания.

Задача, которую решает предлагаемый способ, заключается в динамическом распределении производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием в соответствии с текущими и статистическими параметрами входного потока при отсутствии буферов ожидания, при этом: определяют фрактальный максимальный всплеск; определяют текущий максимальный всплеск; определяют требуемое количество обслуживающих устройств; передают пакеты, получившие повторный отказ в обслуживании в блок анализа фрактальности реального информационного трафика в поток с наименьшим показателем Харста, для последующего пересчета количества требуемых обработчиков и гарантированного обслуживания.

Функционирование изобретения поясняется следующими графическими материалами.

Фиг. 1 – функциональная схема способа динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием.

Для решения этой задачи предлагается способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием, заключающийся в том, что:

определяют количество потоков реального времени во входном Ethernet интерфейсе 1, путем анализа IP заголовков в анализаторе заголовков 2;

передают данные о количестве потоков реального времени и IP адресах их источников, полученные в анализаторе заголовков 2 в блок анализа фрактальности реального информационного трафика 3, совместно со всем входным трафиком;

определяют текущий показатель Харста, среднеквадратическое отклонение интенсивности и количество поступивших пакетов для всех входных потоков в блоке анализа фрактальности реального информационного трафика 3. Функционал данного блока реализуют специализированным программным обеспечением (Белов П.Ю., Белов К.Ю., Полоус А.И., Клименко В.В. Программа анализа фрактальности реального информационного трафика (ПАФРИТ). Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2014613976 от 14.04.2014 г.);

передают данные о потоках реального времени (IP адрес отправителя, количество потоков трафика реального времени с отличным IP адресом отправителя, текущий показатель Харста, среднеквадратическое отклонение интенсивности и количество поступивших пакетов) с блока 3 в блок определения параметра несоответствия очередного пакета профилю трафика 4, установленному по алгоритму «маркерного ведра» для i-го входного потока;

определяют параметр несоответствия очередного пакета установленному «маркерным ведром» профилю трафика для i-го входного потока в блоке 4, как абсолютное значение натурального логарифма обратного числа количества поступивших на текущий момент времени пакетов, чем обеспечивают связь данного параметра с минимальной вероятностью отказа в обслуживании;

передают параметр несоответствия очередного пакета установленному «маркерным ведром» профилю для всех потоков совместно со всем входным трафиком и другими данными о потоках реального времени (IP адрес отправителя, количество потоков трафика реального времени с отличным IP адресом отправителя, текущий показатель Харста, среднеквадратическое отклонение интенсивности) из блока 4 в блок определения фрактального максимального всплеска 5;

определяют фрактальный максимальный всплеск для каждого i-го входного потока в блоке 5 на основании модели «маркерного ведра» с учетом текущего показателя Харста;

для определения фрактального максимального всплеска используется математическая модель «маркерного ведра» для потока, обладающего свойством долговременной зависимости

где: σ_i - среднеквадратическое отклонение интенсивности i-го входного потока; - параметр несоответствия очередного пакета для установленного «маркерным ведром» профиля трафика i-го входного потока, при обеспечении минимальной вероятности отказа в обслуживании; H_i - показатель Харста i-го входного потока; N_{i_paket} - общее количество пакетов i-го входного потока поступивших на текущий момент времени;

передают фрактальный максимальный всплеск каждого i-го входного потока совместно со всем входным трафиком и другими данными о потоках реального времени (IP адрес отправителя, количество потоков трафика реального времени с отличным IP адресом отправителя, текущий показатель Харста) из блока 5 в блок определения текущего максимального всплеска 6;

определяют текущий максимальный всплеск как наибольшее значение между размером последнего принятого пакета и фрактальным максимальным всплеском в блоке 6;

передают текущий максимальный всплеск совместно со всем входным трафиком и другими данными о потоках реального времени (IP адрес отправителя, количество потоков трафика реального времени с отличным IP адресом отправителя, текущий показатель Харста) для каждого входного потока в блок определения требуемой производительности 7;

определяют требуемое количество обслуживающих устройств для каждого потока как наибольшее целое отношения текущего максимального всплеска к производительности одного обслуживающего устройства. При этом используют выражение вида:

Таким образом, в блоке 7 определяется такое количество обслуживающих устройств, выделяемое для каждого i-го входного потока, которое обеспечит гарантированное обслуживание без потерь фрактального телекоммуникационного трафика реального времени.

передают вариант распределения обслуживающих устройств по входным потокам из блока определения требуемой производительности 7 в планировщик обслуживания 8, построенный по принципу коммутационной матрицы, совместно со всем входным трафиком и данными о потоках реального времени (IP адрес отправителя, количество потоков трафика реального времени с отличным IP адресом отправителя, текущий показатель Харста);

перераспределяют имеющиеся обслуживающие устройства 9 по входным потокам пакетов реального времени в блоке 8 в соответствии с полученным в блоке 7 вариантом распределения обслуживающих устройств;

обрабатывают входные пакеты потоков реального времени в обработчике 9. При этом под обслуживанием в зависимости от особенностей системы передачи данных может пониматься: компрессия, декомпрессия, шифрование, перепакетирование, кодирование, декодирование и т.д.;

передают успешно обслуженные пакеты из обработчика 9 на выходной интерфейс Ethernet 10;

передают получившие первичный отказ в обслуживании пакеты из обработчика 9 в планировщик дообслуживания 11;

запрашивают данные о занятости обслуживающих устройств из планировщика обслуживания 8 в планировщик дообслуживания 11;

передают получившие первичный отказ в обслуживании из-за занятости всех обслуживающих устройств выделенных под обработку соответствующего потока пакеты из планировщика дообслуживания 11 на дообслуживание в планировщик обслуживания 8 в поток с наименьшим показателем Харста и наибольшим количеством свободных выделенных (зарезервированных) под него устройств обработки, для дальнейшего повторного обслуживания в обработчике 9;

передают пакеты, получившие повторный отказ в обслуживании, из обработчика 9 в блок анализа фрактальности реального информационного трафика 3 в поток с наименьшим показателем Харста. При этом, по сути, производится инициализация процедуры пересчета параметров для потока, в который был добавлен пакет, что обеспечивает в дальнейшем гарантированную обработку пакетов такого рода.

«Промышленная применимость» способа обусловлена наличием возможности реализовать его на штатных ЭВМ или с использованием программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), а также на программно-конфигурируемом узловом телекоммуникационном оборудовании.

Сопоставление заявленного способа динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием и прототипа показывает, что заявленный способ существенно отличается от прототипа.

Общие признаки заявляемого способа и прототипа

1. Анализируют IP заголовки.

2. Используют при распределении производительности статистические характеристики входного телекоммуникационного трафика.

3. Используют в качестве меры фрактальности показатель Харста, которым описывают степень пульсаций.

4. Используют перераспределение входных пакетов реального времени получивших первичный отказ в обслуживании по свободным устройствам обработки, выделенным для других потоков.

5. Не используют буферы для входных потоков. Отличительные признаки предлагаемого решения.

1. Используют при определении варианта распределения производительности текущий максимальный всплеск, при этом учитывают меру фрактальности входного потока и минимальную вероятность отказа в обслуживании.

2. Не используют только средние значения интенсивности входного потока при определении требуемой производительности.

3. Гарантируют отсутствие потерь пакетов из-за отказа в обслуживании, посредством передачи пакета получившего повторный отказ в обслуживании на дообслуживание в поток с наименьшим значением показателя Харста, который находится на этапе анализа статистики.

4. Не проводят оптимизацию распределения обслуживающих устройств по входным потокам.

5. Выделяют адекватную требуемую производительность для потока до набора статистики позволяющей корректно определить показатель Харста, на основании текущего всплеска трафика.

Таким образом, заявленный способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием, позволяет без использования предварительного избыточного резервирования исключить потери телекоммуникационного трафика из-за отказа в обслуживании. За счет использования двух цепей обратной связи, по которым реализуется механизм дообслуживания пакетов получивших первичный и вторичный отказы в обслуживании. При этом использование двух цепей обратной связи совместно с математической моделью для максимального всплеска фрактального потока, позволяет обеспечить гарантированное обслуживание телекоммуникационного трафика в условиях сильных пульсаций, а для вновь образованных потоков обеспечиваются адаптивные гарантии даже до момента набора требуемого объема статистических данных.

Изобретение относится к области управления перегрузкой каналов связи для трафика в реальном времени. Техническим результатом является гарантированное обслуживание пульсирующего фрактального потока реального времени и полное исключение отказов в обслуживании из-за занятости устройств обработки за счет двойной обратной связи в схеме дообслуживания. Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием заключается в том, что фрактальный максимальный всплеск для каждого входного потока определяют на основании модели «маркерного ведра» с учетом текущего показателя Харста; определяют текущий максимальный всплеск как наибольшее значение между размером последнего принятого пакета и фрактальным максимальным всплеском; определяют требуемое количество обслуживающих устройств для каждого потока на основании фрактального максимального всплеска и текущего всплеска; передают пакеты, получившие повторный отказ в обслуживании, в блок анализа фрактальности реального информационного трафика в поток с наименьшим показателем Харста, для последующего пересчета количества требуемых обработчиков и гарантированного обслуживания. 1 ил.

Способ динамического распределения производительности при обработке фрактального трафика реального времени в системах с гарантированным обслуживанием, заключающийся в том, что: определяют количество потоков реального времени во входном Ethernet интерфейсе; в режиме, близком к реальному времени, определяют текущий показатель Харста, среднеквадратическое отклонение интенсивности и количество поступивших пакетов; определяют фрактальный максимальный всплеск для каждого входного потока; определяют текущий максимальный всплеск для каждого входного потока; определяют требуемое количество обслуживающих устройств для каждого входного потока; обрабатывают входные пакеты потоков реального времени; передают пакеты, получившие отказ в обслуживании, на дообслуживание, отличающийся тем, что: определяют фрактальный максимальный всплеск для каждого входного потока на основании модели «маркерного ведра» с учетом текущего показателя Харста; определяют текущий максимальный всплеск как наибольшее значение между размером последнего принятого пакета и фрактальным максимальным всплеском; определяют требуемое количество обслуживающих устройств для каждого потока на основании фрактального максимального всплеска и текущего всплеска; передают пакеты, получившие повторный отказ в обслуживании, в блок анализа фрактальности реального информационного трафика в поток с наименьшим показателем Харста, для последующего пересчета количества требуемых обработчиков и гарантированного обслуживания.