Региональный обучающий семинар Центров профессионального мастерства МСЭ в режиме видеоконференции “Технологические, организационные и регуляторные основы построения телекоммуникационных сетей современных и последующих поколений”, Одесса, Украина, 4 сентября 2014 г. Анатолий Ложковский доктор технических наук, профессор, заведующий кафедры коммутационных систем ОНАС им. А.С. Попова Название модели трафика Вид распределения Характеристики трафика Пуассоновский (моносервисный) Z – экспонентная ф-я (M) C – з-н Пуассона Мультисервисный Z – гиперэкспонентная ф-я Λ – интенсивность нагрузки (HM) D – дисперсия C – з-н Гаусса интенсивности нагрузки Пакетный Коэффициент скученности нагрузки Λ – интенсивность нагрузки Λ – интенсивность нагрузки (fBM) k – коэф. пачечности трафика C – «близкий» к з-ну Гаусса H – коэф. самоподобности трафика S = 2…15 Z – Парето, Вейбулла S >>20 H = 0.5…1 интервал врем. между заявками - Z кол-во заявок в единицу времени - C 1 2 3 Модель Известные решения Новые решения M/G/m B-формула Эрланга ------- M/M/m/∞ C-формула Эрланга ------- MB/M/m ф-ла Энгсета Рекуррентный метод для сети M/D/m/∞ метод Кроммелина Упрощенный метод M/G/1/∞ ф-ла Полачека-Хинчина ------- HM/D/m ------- ф-ия распределения сост. системы (S) HM/G/m ------- Метод определения хар-ик QoS (S) HM/D/m/∞ ------- Итерационный метод опр. хар-ик QoS fBM/G/1/∞ ф-ла Норроса только для D Энтропийный метод опр. хар-ик QoS G/M/1/∞ ------- Метод определения хар-ик QoS G/D/1/∞ ------- Грубый метод опр. хар-ик QoS G/G/1/∞ ------- Установлены все функциональные зависимости между хар-ми QoS 4 модель M/M/m/∞: m m m! m Pw0 Cm () m 1 k m m k ! m! m k 0 ; W Q 1 Pw 0 m tq Q 1 Pw 0 m С-формула Эрланга модель M/D/m/∞: (был очень сложный метод Кроммелина с уравнениями Фрая) Pw 0 Cm ( ) 2 F (k ) при k = 1, , где C () W( D) m F (k 1) m F (k ) 2 k 1 m m , tq ( D ) F k 2 m k 5 , УД 1 N1, 1, 2 УД 2 N2, 1, 2 V, R УД m Nm, 1, 2 v2, R2 vm, Rm Транспортная сеть , Автономний сегмент сети доступа с каскадным подключением узлов доступа С учетом ф-лы Энгсета последовательно рассчитываются все значения Bj(m) в кластере сети: v 2 v jB j (m) [(mN j 1) B j 1(m) mNCN 1 Cvl l21v l B j 1l (m 1)] 1 1 l 0 Характеристики QoS: i CNl l2CNi l l 1i l Pi l 0 V l j 0 B j (m 1) V Bx (m) i Пj B j ( m) V B ( m) x 0 x 0 CNl l2CNi l l 1i l B j l (m 1) Pij l 0 , x PBê Bx (m) x 0 Потери РВ для связи внутри кластера и для внешней связи: ( N v) Pv 1 , ê . V PBç v 1 2 ( N v) Pv 2 ( N i ) PiV i 0 ê . 6 Pj – вероятностная функция распределения состояний системи. Pi – вероятностная функция распределения количества заявок потока за время t. Модель без потерь при t = const (неограниченное кол-во серверов) Модель з ограниченным до m кол-ва серверов: определяет Pj в пределах 0 ≤ j ≤ m: Pj A 2 e j 2 2 2 где A 1 0 m 2 2 t t 1 2 e dt e 2 dt 2 0 0 7 Вероятность потерь в системе HM/D/m Для пуассоновского потока σ2 = Λ і S = 1, вероятность Pj=m = PB. Для гиперэкспонентного потока σ2 > Λ, вероятность PB > Pj=m у S раз, где m 1 e 2 PB 1 2 2 2 m t2 0 2 t2 2 S 2 Зависимость вероятности PB от m и S 1 e 2 dt e 2 dt 2 0 2 PB m (k 2 m)( k m) exp 2 2 k 0 1 8 Вероятность потерь в системе HM/G/m m 1 e 2 PB 1 2 m t2 0 2 2 2 t2 1 e 2 dt e 2 dt 2 0 2 ( S 2 1)( m) 1 (kS 2 k 5) где k = 16,45; 4,25; 3,55; 2,85 та 2,32 для D, U, M, LogN та HM распределений длительности осблуживания 9 . Вероятность ожидания: Pw0 j m Pj 1 m 1 Pj j 0 где j – состояние системы (0 j m – серверы, m < j ∞ – очередь). Pj – по закону Гаусса W tq Pw0 Q W Распределение состояний системы HM/D/m/ ∞ при Λ = 100 Ерл та S = 4 m S S tq m m 1 / m m 1 1 / m 2 Q – дополнительная нагрузка из очереди 2 Q 2 Q / 2 10 , Ф-ла Норроса: N x Энтропия: H (1 ) H 1 0.5 H 1 m He = pi log pi i 1 N 2 1C 2 2(1) Q N Лог. нормальный закон: He = T N W T 1 He = Экспонентный закон: He = 1 C ln log Закон Вейбулла: He = log e 1 11 ; поток заявок λ ; сервер ∞ ... 5 4 3 2 1 очередь FIFO модель M/G/1/∞ вероятность ожидания Pw>0 = Pзн и Pw>0 = ρ. модель G/M/1/∞ rk, – геометрическое распределение кол-ва заявок в системе в моменты поступления новых заявок (модель M/G/1/∞: pk = rk) p0 = 1 – Pзн (или p0 = 1 – ρ) ; r0 = 1– Pw>0. заявка ожидает обслуживания с вероятностью Pw>0 = 1 – r0. Распределение времени ожидания: W (t ) 1 Pw0 e μ (1 Pw0 )t Рw 0 1 Рw0 Среднее время ожидания: W характеристики QoS: Р зн Р w0 1 N Q Рw0 1 Р w 0 tq T 1 1 Pw 0 N 1 Pw 0 12 ; Хар-ка QoS Q Характеристика QoS W tq N Рзн Pw>0 Q Q W 1W Q – W (t q 1) N – tq 1 1W – N 1 N (1 W ) tq – 1W tq N W tq Q Q 1 N Q T 1 Q 1 1 tq G/G/1/∞ 1 N Q N N Pw 0 Q Ðw0 13 ; Модель СРІ Параметр QoS M/D/1/∞ G/M/1/∞ Рзн Pw>0 1 G*/D/1/∞ G/G/1/∞ , N W , tq Q t q Pw 0 Q tq 2 2(1 ) 2(1 ) 1 2(1 ) Pw 0 1 Pw 0 Pw 0 (t q W ) 1 Pw 0 Pw 0 2(1 Pw 0 ) Pw 0 1 Pw 0 1 1 Pw 0 Pw 0 (t q W ) 1 Pw 0 1 (t q W ) 1 Pw 0 Pw 0 2(1 Pw 0 ) 1 2(1 Pw 0 ) N 2 2(1 ) 1 Pw 0 Pw 0 (t q W ) 1 Pw 0 (2 Pw 0 ) 2(1 Pw 0 ) T 1 2(1 ) 1 1 Pw 0 1 Pw 0 (t q W ) 1 Pw 0 2 Pw 0 2(1 Pw 0 ) Q W tq для M/D/1/∞: tq – W = 0,5 14 СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СЕТЕЙ свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір України № 32499 15 СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір України № 32500 16 www.onat.edu.ua тел: +380-48-705-02-33, e-mail: aloshk@onat.edu.ua