РАЗРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ НАДСТРОЙКИ NGN С ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫМ ПРИНЦИПЫ УПРАВЛЕНИЯ

Аннотация

Статья посвящена разработке аналитической модели интеллектуальной надстройки NGN с децентрализованным принципом управления предоставлением сервисов с учетом самоподобия потока заявок на услуги. Показано, что концепция NGN появилась достаточно давно, но и по сей день в Украине существуют лишь отдельные «островки» NGN. NGN поддерживает функциональные возможности TriplePlay Services (тройного сервиса - передача речи, видео и данных). Отмечено, что на сегодня в NGN используется интеллектуальная надстройка с цент рализованим принципом управления (ИНЦПУ), отвечающий за предоставление тройного сервиса. Учитывая рост спроса на тройной сервис, ИНЦПУ не всегда способна обеспечить качественное управление предоставлением сервиса. Для повышения качества управления предоставлением сервисов предложена архитектура NGN с интеллектуальной надстройкой, применяет децентрализованный принцип управления (ИНЦПУ), что позволяет избавиться недостатков ИНЦПУ. Оценивать качество функционирования интеллектуальной надстройки (качество управления предоставлением сервисов) предлагается на основе расчета показателей качества - ймовирнисночасових характеристик с применением аналитической модели интеллектуальной надстройки NGN. При этом учитывается, что входной поток заявок на услуги в сетях пакетной коммутации имеет свойства самоподобия. В работе представлены два подхода к реализации ИНДП. Как в первом, так и во втором случае сервисы, которые предоставляет ИНДП разбиваются на классы. Классификация может, происходить, например, по технологии предоставления сервисов (или в соответствии с требованиями к QoS). Кроме того, некоторые сервисы не допускают задержки исполнения. Такие сервисы следует объединить в отдельный класс. В первом случае каждый сервер содержит логику обслуживание всех классов сервисов (универсальный сервер). То есть каждый из серверов повторяет все возможности того единственного сервера, который функционирует при интеллектуальной надстройке с централизованным принципом управления. Второй подход предполагает использование специализированных серверов. В таком случае можно проводить группировки сервисов в соответствии с потребностями на определенные их виды на соответствующей территории. Определенный набор классов сервисов, логика их обслуживания размещается в отдельном узле управления сервисами (сервере). Для каждого набора классов существует свой узел. Предлагается в дальнейшем считать, что серверы специализированные и рассматривать архитектуру NGN с такой интеллектуальной надстройкой. Отмечено, что разработка аналитической модели ИНДП должно базироваться на использовании подходов теории массового обслуживания и модели, основанной на применении фрактального броуновского движения. Представлены ИНДП в виде отдельной накладной сети, а ту, в свою очередь, в виде сети массового обслуживания (МЕМО) с указанием основных допущений и предположений. Указано, что в рассматриваемой Мемо к каждому устройству будет поступать групповой (агрегированный) поток от нескольких источников. При этом отмечается, что при агрегирования потоков от нескольких источников, в случае, если хотя бы один из них имеет свойство самоподобия, то свойством самоподобия будет владеть и результирующий групповой поток. Объединение потоков от источников, генерирующих трафик, описывается процессом с бесконечной дисперсией, приводит к самоподобного сетевого трафика, который приближается к трафику, описываемого моделью фрактального броуновского движения. При этом показатель Херста агрегированного потока будет иметь максимальное значение из всех показателей потоков, объединяются. Предложенная оценка интенсивности и коэффициента дисперсии потоков на основе выражений математической статистики. Используя модель фрактального броуновского движения и результаты, полученные Норрос, предложенные выражения для расчета времени обслуживания заявки на i-м сервере и вероятности потери заявки на сервис из-за переполнения буфера при входящем трафике с эффектом самоподобия. Предложенная аналитическая модель интеллектуальной надстройки NGN с децентрализованным принципом управления предоставлением сервисов с учетом самоподобия потока заявок на услуги позволит точнее рассчитывать (прогнозировать) значения вероятностно-временных характеристик (показателей качества управления предоставлением сервисов), что, в свою очередь, позволит разработчикам сетей на этапе проектирования боль точно подбирать необходимое сетевое оборудование.