Стремительное строительство мультисервисных сетей для предоставления телематических услуг (Интернет, интерактивное телевидение, телефония и др.) способствовало переходу качества обслуживания на совершенно новый уровень. С учетом того, что в сети появляются всё новые виды сервисов и приложений, каждое из которых работает по собственному протоколу, используя ресурсы сети (пропускную способность) по-разному, и при этом, имеет различные характеристики (задержку, интенсивность, размер пакетов и т.д.) возникает ситуация, когда в единой инфраструктуре присутствует одновременно несколько типов трафика.
В случае если доступ к информационным ресурсам осуществляется в сети с недостаточной пропускной способностью, то задача распределения трафика между клиентами приобретает особую актуальность [7]. В итоге, с учётом роста потребления телекоммуникационных услуг, и появлением новых сетевых сервисов в Интернет перед операторами наиболее остро ставится задача разработки и реализации интеллектуальных методов организации управления трафиком. Исходя из этого, задача оптимизации использования пропускной способности общего канала связи за счет применения интеллектуальных методов управления трафиком, является наиболее актуальной и приоритетной в сети связи.
Существующие исследования в области управления трафиком с развитием теории самоподобия связаны с предсказанием его интенсивности [2, 4, 5]. Теоретически, применение методов динамического прогнозирования позволяет повысить коэффициент использования канала связи: чем ближе прогнозируемая пропускная способность к профилю трафика, тем выше эффективность использования данного ресурса сети.
В результате анализа было установлено, что в реальных сетях связи применение механизмов динамического прогнозирования как базовых методов управления трафиком не представляется возможным. Методы динамического прогнозирования предполагают переменное определение пропускной способности, которое делает использование такого подхода в условиях реального рынка телематических услуг неприемлемым. Оператор связи заранее приобретает фиксированный канал связи с заданными параметрами (пропускной способностью), входящий в смету расходов компании [1].
«Комфортность обслуживания» как показатель качества управления трафиком
В статье предложен новый метод организации системы управления трафиком, основанный на пользовательской классификации данных, проходящих через узел агрегации оператора связи, т.е. разбиение информационного потока с учётом влияния на представление пользователя о предоставляемой услуге (т.е. «Quality of Service» - QoS). С учетом вводимой классификации, предложены методы идентификации этих типов трафика. Данная классификация позволяет оптимизировать использование пропускной способности канала связи в пиковые моменты его перегрузки (например, вечерние часы).
В случае перегрузки общего канала доступа в сеть Интернет, оператор связи вынужден уменьшить скорость каждого абонента, пропорционально заявленным тарифам. При этом такое снижение скорости может вызвать разную реакцию абонентов сети. В случае если один клиент отправляет электронное письмо, а другой просматривает видеоролик, реакция от снижения скорости доступа будет разной. Можно сделать заключение, что различные типы трафика по-разному влияют на представление абонента о качестве предоставляемой услуги доступа в сеть Интернет. При этом задача определения и управления различными типами трафика с позиции их влияния на абонента является актуальной для оператора связи, предоставляющего канал связи с ограниченной пропускной способностью.
Характеристика комфортности пребывания пользователя в сети связи является в значительной степени субъективным понятием и не обладает очевидной количественной оценкой. Поэтому задача определения группы трафиков и их влияние на качество обслуживания решалась с использованием практических данных, полученных в результате исследования в реальной сети оператора связи.
Классификация Интернет трафика
Методология исследования при решении задачи классификации трафика, заключалась в сборе статистических данных звонков клиентов в пиковые моменты перегрузки канала связи. Обработка заявок в действующей сети связи выполнялась с использованием специализированных средств, когда оператор принимающий звонок должен был зафиксировать краткое описание проблемы абонента. При сборе статистики с жалобами клиентов на работу сетевых сервисов, проведено исследование, связанное с отказом от предоставляемых услуг и соответствующих причин прекращения действия договоров. С учетом полученной выборки построена диаграмма звонков абонентов с жалобами на работу сетевых приложений и отказов от предоставления услуг связи (рис. 1).
Рис. 1. Соотношение звонки-отказ клиентов
На рис. 1 приведено процентное распределение звонков клиентов в моменты перегрузки канала связи, с жалобой на указанный тип сетевого сервиса. Процент отказавшихся клиентов характеризует соотношение заявок на прекращение действия договора, вызванных негативным впечатлением от получаемой сетевой услуги определенного типа, с учетом отслеживаемой компанией статистики общей потерей клиентской базы за определенный период.
Все сетевые приложения классифицированы по следующим типам: медиа – потоковое видео/аудио (он-лайн фильмы, аудио файлы и т.д.), VoIP – сетевые программы, использующие VoIP протокол (Skype, TeamSpeak и т.д.), веб-серфинг – интерактивные сервисы веб-браузера (Mozilla Firefox, Opera, Internet Explorer и т.д.), P2P – сервисы генерирующие пиринговый трафик (mTorrent, Shareaza и т.д.), другие – остальные сетевые приложения.
Таким образом, выделено пять видов трафика с учетом их влияния на впечатление абонента. Во время прохождения трафика конечного клиента через узел агрегации, реализована его идентификация и классификация с соответствующим типом, для дальнейшего управления. Для разработки алгоритма управления трафиком с учетом отнесения пакетов к выделенным классам предложен подход к определению приоритетов различных видов трафика.
Приоритезация классов трафика
Предложено определять приоритеты классов трафиков на основе решения многокритериальной задачи теории полезности. При этом полезность определяет значимость (приоритет) каждого класса трафика в системе управления пропускной способностью. Для пяти выделенных классов трафика, означающих альтернативы принятия решения, необходимо определить значения функций полезности, с учетом заданных критериев. Альтернатива (класс трафика) с наибольшим значением функции полезности будет обладать наивысшим приоритетом. При решении данной задачи были выделены три основных критерия, влияющих на будущий приоритет трафика:
- процентное значение количества отказавшихся клиентов при работе с выделенным классом трафика (рис. 1);
- процентное значение количества звонков с негативным впечатлением клиентов для выделенного класса трафика (рис. 1);
- процентное соотношение объема различных типов Интернет трафика в сетях связи [1].
При решении задачи приоритезации функция полезности определялась методом Неймана-Моргенштерна [3]:
Здесь 
– полезность i-ой альтернативы на множестве используемых критериев,
;
- функция полезности альтернативы для 
, 
, 
, принимающая вид, представленный в [7];
- вес j-го критерия, 
, 
.
При определении приоритетов для пяти выделенных классов трафика вычислялись значения функций полезности, для заданных критериев. Используя метод половинного деления [3] при построении функции полезности Неймана-Моргенштерна, вычислены весовые коэффициенты 
и определены значения функций полезности для выделенных типов трафика. С учётом полученных результатов определены следующие приоритеты для классов трафика (ноль соответствует наивысшему приоритету) (табл. 1):
Таблица 1
Приоритеты классов трафика
|
Класс трафика |
Полезность |
Приоритет |
|
Медиа |
0,813 |
0 |
|
VoIP |
0,608 |
1 |
|
Веб-серфинг |
0,348 |
2 |
|
P2P |
0,202 |
3 |
|
Другой |
0,157 |
4 |
Таким образом, используя функцию полезности метода Неймана-Моргенштерна, были определены приоритеты классов трафика, использующиеся при организации системы управления пропускной способностью в сети оператора связи. Данные приоритеты, введены в систему управления трафиком как значения параметров PRIO дисциплины HTB [1], использующейся как основной алгоритм управления очередью пакетов.
Идентификация классов трафика
Следующим этапом решения задачи организации методов управления пропускной способностью в канале связи является идентификация трафика проходящего через узел агрегации оператора связи с учетом предложенной системы классификации. Разработка методов управления трафиком выполнена для сервера маршрутизации с установленной операционной системой Linux.
Идентификация P2P трафика. Наибольшую сложность идентификации представляет пиринговый трафик, с учетом его особенностей [6]. В статье предложен комплексный метод идентификации пирингового трафика в сети оператора связи. Суть метода заключается в использовании нескольких подходов распознавания такого рода трафика (идентификация по используемым портам UDP пакетов; порты, используемые трекер программами; сигнатурам P2P протоколов пакетов). Предложен метод идентификации пирингового трафика на основе уже реализованного механизма захвата пакетов, генерируемых P2P приложениями. Реализация механизма захвата P2P трафика выполнена в IPP2P модуле для встроенного брандмауэра – netfilter операционной системе Linux. Модуль IPP2P ищет определенную сигнатуру, принадлежащую пиринговому протоколу в служебном TCP пакете.
Правило брандмауэра определяет критерии для пакета и цели. Если пакет не попадает под действие правила, проверяется следующее правило в цепочке. Для P2P трафика были добавлены следующие правила в сетевой экран с помощью приложения iptables:
$IPTABLES -t mangle -A PREROUTING -j CONNMARK --restore-mark
$IPTABLES -t mangle -A PREROUTING -m ipp2p --kazaa --bit -j MARK --set-mark 95
$IPTABLES -t mangle -A PREROUTING -m mark --mark 95 -j CONNMARK --save-mark
В данных правилах пакет идентифицируется специальной меткой (маркируется), которая используется в дальнейшем классом системы управления пропускной способностью канала связи.
Идентификация протоколов прикладного уровня. Идентификация класса трафика видео/аудио, VoIP и т.д. на узле агрегации выполнялась с использованием дополнительных модулей для брандмауэра ОС Linux: программный пакет L7-filter и модуль «string» пакета Xtables-addons, представляющих классификаторы для подсистемы Netfilter и выполняющих фильтрацию пакетов, на основе сигнатуры области данных. Используя таблицу с сигнатурами файлов и протоколов, применяемых при передаче трафика определенного типа, сформированы правила iptables по маркировке IP пакетов.
Реализация методов управления трафиком в сети оператора связи
Следующим этапом организации системы управления трафиком в сети оператора связи, является реализация, предлагаемых подходов в реальной сети. Для этого реализация системы управления пропускной способностью с предлагаемыми методами идентификации выполняется на маршрутизаторе организации. При этом задача исследования заключается в определении суммарного использования общего канала связи выделенного для компании, по каждому типу трафика. Исследование выполнялось для двух вариантов реализации системы управления пропускной способностью: система без учета приоритетов трафика различных классов (все классы обладали одинаковым приоритетом); система с приоритезацией выделенных классов данных согласно табл. 1. Для двух вариантов реализации системы получены следующие результаты (рис. 2 и рис. 3).
Как видно на диаграммах, большую часть времени канал связи полностью занят проходящим трафиком, что соответствует режиму его перегрузки. При этом каждый класс трафика конкурирует с остальными за право использования канала как общего разделяемого ресурса. На рис. 2 при выполнении видео звонков (VoIP трафик) качество предоставляемого сервиса резко ухудшается при наличии трафика других программ, приводящих к режиму перегрузки канала связи. В такие моменты времени, соединение обрывалось, и программа автоматически пыталась восстановить связь. Другая ситуация изображена на диаграмме (рис. 3), где с учётом введенных приоритетов Веб и VoIP трафик получают всю требуемую для них полосу в общем канале связи. Аудио и видео потоки не прерываются конкурирующим ранее пиринговым трафиком. Соответственно впечатление пользователя от такого рода услуг в сети оператора связи улучшиться по сравнению с работой системы управления трафиком без введенных приоритетов.
Заключение
Результаты исследования показали, что система с приоритизацией информационных потоков в большей степени соответствует требованиям, предъявляемых при организации методов управления трафиком в сети оператора связи, учитывающей влияние на впечатление конечного пользователя о предоставляемой услуге. Метод управления пропускной способностью предложенный в статье, позволяет эффективнее распределять ресурсы канала связи снижая затраты оператора на его аренду.
Рецензенты:
Милов В.Р., д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Электроника и сети ЭВМ» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева, г. Нижний Новгород.
Мисевич П.В., д.т.н., доцент, профессор кафедры «Вычислительные системы и технологии» Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева, г. Нижний Новгород.