БАГАТОШВИДКІСНЕ ФОРМУВАННЯ ПОТОКІВ ДАНИХ У КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ З РІЗНОРІДНИМ САМОПОДІБНИМ ТРАФІКОМ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.65.19924Ключові слова:
адаптивна система, швидкість заповнення буфера, формування і регулювання трафіку, маркерне відро, багатошвидкісний формувачАнотація
Розроблено модифікований метод адаптивного формування потоків даних і налаштування системи управління з прямою зворотним зв'язком за результатами поточних вимірювань швидкості заповнення буфера формувача. Проаналізовано математичні моделі телекомунікаційної мережі нового покоління, в тому числі моделей самоподібного трафіку. Розглянута концепція формування трафіку із використанням адаптивного маркерного відра. Для систем без зворотного зв'язку вирішення проблеми вирівнювання швидкості передачі даних може бути вирішено за допомогою алгоритмів «дірявого відра» і «маркерного відра». В алгоритмах «дірявого відра» і «маркерного відра» також можна використовувати зворотний зв'язок. Алгоритм «дірявого відра» представляє собою механізм регулювання трафіку, коли частина потоку пакетів, що перевищує пропускну здатність мережі, просто відкидається або позначається як надлишкова або низько пріоритетна. Розглянуто функціонал ефективності передачі. Поточна затримка передачі є одним із найважливіших параметрів якості обслуговування. Проблема оптимізації затримки передачі загалом і втрат пакетів за сплесків інтенсивності самоподібного трафіку, є актуальною. Оптимальна величина тайм-ауту є функціонал параметрів, які можуть бути представлені як компоненти вектору.
Дано рекомендації щодо вибору параметрів формувача і системи управління (в тому числі необхідний порядок і час реакції системи управління, структури формувачів, вимірювальних пристроїв параметрів пакетів тощо) залежно від інтенсивності потоків даних і зростання інтенсивності, статистичне опису структури мережі. Досліджені характерні властивості процесу формування потоку, які необхідно враховувати при виборі параметрів і структури системи управління багатошвидкісним формувачем трафіку з нелінійними функціями варіації вікон завантаження.
Посилання
Віноградов М.А. Аналіз потенціальних характеристик пристроїв комутации та управління мережами нових поколінь. Зв’язок. 2004. №4. С. 10 – 17.
Віноградов М.А., Дрововозов В.І., Лєсна Н.М., Зембіцька А.С. Аналіз наван-таження на мережі передачі даних в системах критичного застосування. Зв’язок. 2006. № 1 (61). С. 9 – 12.
Kim H.-S., Park E.-C., Heo S.W. A Token-Bucket Based Rate Control Algorithm with Maximum and Minimum Rate Constraints. IEICE Transactions on Communications, 91-B (5), 2008. pp.1623-1626. DOI:10.1093/ietcom/e91-b.5.1623
Stallings W. Foundations of Modern Networking: SDN, NFV, QoE, IoT, and Cloud. Pearson Education, Inc., Old Tappan, New Jersey, 2016. 538 pp.2.
Chang Shu, Nick A. Vinogradov. The Method of Adaptive Shaping of the Traffic Flows of Calculating Networks. Proceedings the Fourth Congress “Aviation in the XXI Century”, (Safety in Aviation and Space Technologies), V.1, Kiev, National aviation university, 2010, Sept. 21 – 23. PP. 18.13 – 18.16.
Andriy Skripnichenko. Control of Quality of Service in High-Speed Computer Networks. Proc. of Int'l Conf. "Computer Science & Information Technologies” (CSIT’2013), 14-16 Oct. 2013, Lviv, Ukraine. – 2 p.
Afifi A.A., Azen S.P. Statistical Analysis: A computer Oriented Approach. – 2nd ed. Academic Press, New York, San Francisco, London, 1979. 442 pp.
Tanenbaum A., Feamster N., Wetherall D. Computer Networks, Global Edition Pearson, 6th Edition, 2021. - 944 p.
B. Widrow, Adaptive Signal Processing. Bernard Widrow, Peter N. Stearns. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, N.J., 1985. 528 pp.
Saleh E. A. K. Md., Arashi M., Kibria G.B.M. Theory of Ridge Regression Estimation with Applications, Wiley; 1st edition, 2019. 384 p.
