ВІСНИК УНІВЕРСИТЕТУ "УКРАЇНА"

Серія "Інформатика, обчислювальна техніка та кібернетика"

DEVELOPMENT OF THE ANALYTICAL MODEL OF THE NGN INTELLIGENT SUPERSTRUCTURE WITH DECENTRALIZED CONTROL PRINCIPLE





PDF version

УДК 621.391:681.5

 

DEVELOPMENT OF THE ANALYTICAL MODEL OF THE NGN INTELLIGENT
SUPERSTRUCTURE WITH DECENTRALIZED CONTROL PRINCIPLE

 

DOI 10.36994/2707-4110-2019-2-23-10

 

Kniazieva N.O., doctor of tech. sc., prof., Odesa National Academy of Food Tech­nologies, Odesa, Ukraine. knyazeva@ukr.net

Shestopalov S.V., candidate of tech.sc., Odesa National Academy of Food Tech­nologies, Odesa, Ukraine. sshestopalov1984@gmail.com

Pustovyi B.L., postgraduate student, Odesa National Academy of Food Technologies, Odesa, Ukraine. b.pustoviy@gmail.com

 

Abstract. This article is dedicated to the development of the analytical model of the NGN intelligent superstructure with decentralized control principle of providing services based on the self-similarity of the stream of service requests. It is shown that the NGN concept appeared a long time ago, but to this day in Ukraine there are only several «islets» of NGN. The NGN supports Triple-Play Services functionality (voice, video and data transfer). It is noted that as of this day, the NGN uses the intelligent superstructure with Centralized Control Principle (ISCCP), which enables to provide the Triple-play services. Given the growing demand for triple-play services, the ISCCP is not always able to provide quality of service. To improve the quality of service, an NGN architecture with an intelligent superstructure that uses a decentralized control principle (ISDCP) is proposed, which eliminates the disadvantages of the ISCCP. It is suggested to evaluate the quality of functioning of the intelligent superstructure (in the scope of quality of service) on the basis of estimation of quality indicators, the probabilistic and temporal characteristics, using the analytical model of the NGN intelligent superstructure. This takes into account that the inbound stream of service requests in packet-switching networks has the features of self-similarity.

This paper presents two approaches to the implementation of the ISDCP. In both the first and second cases, the services provided by the ISDCP are broken down into classes. Classification may be done, for example, by technology of providing services (or in accordance with QoS requirements). In addition, some services do not allow execution delays. These services should be grouped into a separate class. In the first case, each server contains a logic for servicing all classes of services (universal ser­ver). That is, each of the servers replicates all the features of the single server that functions in an intelligent superstructure with centralized control principle. The second approach involves the use of dedicated servers. In this case, it is possible to group the services according to the demand for certain types of services in the respective territory. For a certain set of classes of services, the logic of their rendering is placed in a separate service control node (server). Each set of classes has its own node. It is further suggested assuming the servers to be dedicated, and to consider the NGN architecture with this type of intelligent superstructure.

It is stated that the development of the analytical model of the ISDCP needs to be based on the use of approaches of queuing theory and the model to be based on the application of the fractal Brownian motion. The ISDCP is presented in the form of a separate built-in network, and that one, in turn, in the form of a queue network (QN), indicating the main hypotheses and assumptions. It is shown that in this QN, each device will receive a grouped (aggregate) stream from several sources. It is thereto noted that when aggregating streams from several sources, if at least one of them features self-similarity, then the resulting aggregate stream will also feature self-similarity. Combining streams from traffic-generating sources described by a process with infinite dispersion results in self-similar network traffic that resembles the traffic described by the fractal Brownian motion model. In this case, the Hurst metrics of the aggregate stream will be the maximum of all aggregate stream metrics. An estimation of the intensity and the coefficient of stream dispersion based on the expressions of mathematical statistics is proposed. Using the fractal Brownian motion model and the results obtained by Norros, expressions are proposed to calculate the time of service of the request on the i-th server and the probability of loss of service request due to buffer overflow with incoming traffic featuring the effect of self-similarity.

The proposed analytical model of the NGN intelligent superstructure with decentralized service control principle, taking into account the self-similarity of the stream of service requests, will allow calculating (predict) the values of probabilistic and temporal characteristics (quality of service indicators) more accurately, which will allow the developers to choose the necessary network equipment with more precision.

Keywords: NGN, intelligent superstructure with centralized control principle, intelligent superstructure with decentralized control principle, Softswitch, fractal Brownian motion, queuing theory

 

РОЗРОБКА АНАЛІТИЧНОЇ МОДЕЛІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ НАДБУДОВИ NGN З ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНИМ ПРИНЦИПОМ УПРАВЛІННЯ

 

Князєва Н.О., д.т.н., проф., Одеська національна академія харчових тех­нологій, Одеса, Україна. knyazeva@ukr.net

Шестопалов С.В., Одеська національна академія харчових технологій, Одеса, Україна. sshestopalov1984@gmail.com

Пустовий Б.Л., аспірант, Одеська національна академія харчових техно­логій, Одеса, Україна. b.pustoviy@gmail.com

 

Анотація. Стаття присвячена розробці аналітичної моделі інтелекту­альної надбудови NGN з децентралізованим принципом управління наданням сервісів з урахуванням самоподібності потоку заявок на сервіси. Показано, що концепція NGN з’явилася досить давно, але й по цей день в Україні існують лише окремі «острівки» NGN. NGN підтримує функціональні можливості Triple-Play Services (потрійного сервісу — передача мови, відео та даних). Зазначено, що на сьогодні в NGN використовується інтелектуальна надбудова з цент­ралізованим принципом управління (ІНЦПУ), що відповідає за надання по­трій­ного сервісу. Враховуючи ріст попиту на потрійний сервіс, ІНЦПУ не завжди спроможна забезпечити якісне управління наданням сервісу. Для підвищення якості управління наданням сервісів запропонована архітектура NGN з інте­лектуальною надбудовою, що застосовує децентралізований принцип управ­ління (ІНЦПУ), що дозволяє позбавитися недоліків ІНЦПУ. Оці­ню­­вати якість функціонування інтелектуальної надбудови (якість управління на­­данням сервісів) пропонується на основі розрахунку показників якості — ймовірнісно-часових характеристик із застосуванням аналітичної моделі інте­лектуальної надбудови NGN. При цьому враховується, що вхідний потік заявок на сервіси в мережах пакетної комутації має властивості самоподібності.

У роботі представлені два підходи до реалізації ІНДПУ. Як у першому, так і в другому випадку сервіси, котрі надає ІНДПУ розбиваються на класи. Кла­сифікація, може, відбуватися, наприклад, по технології надання сервісів (чи у відповідності з вимогами до QoS). Окрім того, деякі сервіси не допускають затримки виконання. Такі сервіси слід об’єднати в окремий клас. У першому випадку кожен сервер містить логіку обслуговування всіх класів сервісів (універсальний сервер). Тобто кожен із серверів повторює всі можливості того єдиного серверу, що функціонує при інтелектуальній надбудові з цент­ра­лі­зованим принципом управління. Другий підхід передбачає використання спе­ціалізованих серверів. У такому випадку можна проводити групування сервісів відповідно до потреб на певні їх види на відповідній території. Певний набір класів сервісів, логіка їх обслуговування розміщується в окремому вузлі управ­ління сервісами (сервері). Для кожного набору класів існує свій вузол. Пропо­нується надалі вважати, що сервери спеціалізовані й розглядати архітектуру NGN з такою інтелектуальною надбудовою.

Зазначено, що розробка аналітичної моделі ІНДПУ має базуватися на ви­користанні підходів теорії масового обслуговування та моделі, яка базується на застосуванні фрактального Броунівського руху. Представлено ІНДПУ у ви­­гляді окремої накладної мережі, а ту, у свою чергу, у вигляді мережі масового обслуговування (МеМО) з зазначенням основних допущень та припущень. Вказано, що в розглянутій МеМО до кожного пристрою буде надходити груповий (агрегований) потік від декількох джерел. При цьому зазначається, що при аг­­регуванні потоків від декількох джерел, у разі, якщо хоча б один із них має властивість самоподібності, то властивістю самоподібності буде володіти й результуючий груповий потік. Об’єднання потоків від джерел, генеруючих трафік, що описується процесом із нескінченної дисперсією, призводить до самоподібного мережного трафіку, який наближається до трафіку, описувано­го моделлю фрактального Броунівського руху. При цьому показник Херста аг­регованого потоку буде мати максимальне значення зі всіх показників потоків, що об’єднуються. Запропонована оцінка інтенсивності та коефіцієнта дис­­персії потоків на основі виразів математичної статистики. Використовуючи модель фрактального Броунівського руху та результати, отримані Норро­­сом, запропоновані вирази для розрахунку часу обслуговування заявки на і-му сервері та ймовірності втрати заявки на сервіс через переповнення буфера при вхідному трафіку з ефектом самоподібності.

Запропонована аналітична модель інтелектуальної надбудови NGN з де­­централізованим принципом управління наданням сервісів з урахуванням само­подібності потоку заявок на сервіси дозволить точніше розраховувати (прогнозувати) значення ймовірнісно-часових характеристик (показників якості управління наданням сервісів), що, у свою чергу, дозволить розроб­никам мереж на етапі проектування біль точно підбирати необхідне мережеве обладнання.

Ключові слова: NGN, інтелектуальна надбудова з централізованим принципом управління, інтелектуальна надбудова з децентралізованим прин­­-ципом управління, Softswitch, фрактальний Броунівський рух, теорія масового обслуговування.



Номер сторінки у виданні: 10

Повернутися до списку новин