Моделирование сетевого трафика и алгоритмы борьбы с перегрузками на основе методов нелинейной динамики и краткосрочного прогнозирования временных рядов

• Автор: Колесников, Александр Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 144 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1 Модели трафика и методы борьбы с перегрузками в сетях передачи данных
1.1 Модели трафика
1.1.1 Модели, основанные на процессах восстановления
1.1.2 Модели, основанные на марковских процессах
1.1.3 Авторегрессионные модели
1.1.4 Самоподобные модели
1.1.5 Модели трафика приложений
1.2 Борьба с перегрузками в сетях передачи данных
1.2.1 Методы без обратной связи
1.2.2 Методы с обратной связью
1.2.3 Управление трафиком и обеспечение QoS в TCP
Выводы
2 Сбор и анализ экспериментальных данных
2.1 Описание экспериментальной среды
2.2 Статистический анализ данных
2.3 Анализ нелинейно - динамических свойств данных
Выводы
3 Сравнительный анализ методов прогнозирования в сетях передачи данных
3.1 Алгоритмы прогнозирования временных рядов
3.2 Прогноз на основе AR(p) - модели
3.3 Прогноз на основе ARIMA(p,d,q) - модели
3.4 Прогноз методом SSА («Гусеница»)
3.5 Прогноз на основе ARFIMA модели
Выводы
4 Разработка модели сети с краткосрочным прогнозированием нагрузки
4.1 Создание имитационной модели сети
4.2 Реализованные алгоритмы TCP обеспечения QoS
4.3 Реализация модели сети с коммутацией пакетов с учетом алгоритмов TCP
4.4 Расчетные характеристики полученной модели
4.5 Оценка эффективности модели с использованием алгоритма прогнозирования
Выводы
Заключение
Список источников
Приложения
Листинг функций пакета MATLAB
Листинг скриптов пакета R
Введение
Бурное развитие телекоммуникационных технологий, а также снижение стоимости передачи и обработки информации приводит к постоянному росту объема сетевого трафика. Ежегодный отчет компании Sandvine [1] говорит о среднем увеличении агрегированного трафика для Северной Америки на 30-40% ежегодно. На 2014 год он составляет 51,4 Гб в месяц на одного пользователя. При этом источником более 60% трафика служат мультимедиа приложения потокового аудио и видео. Как известно, трафик подобного рода наиболее чувствителен к задержкам в передаче пакетов [2]. Так, при передаче голосовых данных критичной становится задержка более 10 мс, для потокового видео задержка не должна превышать 100 мс. Таким образом, предъявляются повышенные требования к сетям передачи данных, алгоритмам управления трафиком и, в частности, к методам борьбы с перегрузками.
Задача управления трафиком является одной из ключевых при обеспечении качества обслуживания (QoS - Quality of Service) абонентов. С точки зрения топологии сети, управление трафиком включает в себя сетевое планирование и оптимизацию. Сетевое планирование - это процесс определения топологии сети и пропускной способности каналов связи с учетом предполагаемой нагрузки. Оптимизация предполагает управление распределением трафика в существующей сети [3].
Борьба с перегрузками в компьютерной сети - важная часть задачи обеспечения QoS и управления трафиком в частности. Эффективные алгоритмы борьбы с перегрузками позволяют повысить не только надежность, но и полезную пропускную способность сети. Перегрузка в компьютерной сети возникает тогда, когда объем передаваемой информации приближается к максимальной пропускной способности сети. Протокол IP для обмена данными не требует предварительной установки соединения, таким образом, сетевое устройство не может определить необходимый объем

• Распределение длин сцен обычно соответствует распределению Парето или Вейбулла, реже - гамма-распределению.
• Объем данных, приходящийся на одну сцену, некоррелирован и соответствует распределению Вейбулла или гамма-распределению.
• Длина потоковой '\геЬ-передачи видео соответствует распределению Парето с тяжелым хвостом [38].
Рассмотрены различные модели трафика, как разработанные достаточно давно и легшие в основу современных алгоритмов управления трафиком, так и актуальные модели, учитывающие нелинейно — динамические свойства трафика, распределение с тяжелым хвостом и медленно убывающую зависимость. Далее рассмотрим реализованные в современных протоколах связи алгоритмы управления трафиком для последующей разработки усовершенствованной методики борьбы с перегрузками.